递减型: 即认为权数是递减的,X的近期值对Y的影响较 远期值大。 如消费函数中,收入的近期值对消费的影响作 用显然大于远期值的影响。 例如:滞后期为3的一组权数可取值如下 12,14,1/6,1/8 则新的线性组合变量为: W==X+-X +-X+-X t-2
•递减型： 即认为权数是递减的，X的近期值对Y的影响较 远期值大。 如消费函数中，收入的近期值对消费的影响作 用显然大于远期值的影响。 例如：滞后期为 3的一组权数可取值如下： 1/2， 1/4， 1/6， 1/8 则新的线性组合变量为： 1 1 2 3 8 1 6 1 4 1 2 1 W t = Xt + Xt− + Xt− + Xt−
矩型: 即认为权数是相等的,X的逐期滞后值对值 Y的影响相同 如滞后期为3,指定相等权数为1/4,则新的 线性组合变量为: W,=-X,+-X,1+-X,,+-X
即认为权数是相等的，X的逐期滞后值对值 Y的影响相同。 如滞后期为3，指定相等权数为1/4，则新的 线性组合变量为： • 矩型： 2 1 2 3 4 1 4 1 4 1 4 1 W t = Xt + Xt− + Xt− + Xt−
倒V型 权数先递增后递减呈倒“V”型。 例如:在一个较长建设周期的投资中,历年 投资X为产出Y的影响,往往在周期期中投资对 本期产出贡献最大。 如滞后期为4,权数可取为 1/6,14,1/2,1/3,1/5 则新变量为 W3=X1+元X1+X12+X13+X1=4
权数先递增后递减呈倒“V”型。 例如：在一个较长建设周期的投资中，历年 投资X为产出Y的影响，往往在周期期中投资对 本期产出贡献最大。 如滞后期为4，权数可取为 1/6， 1/4， 1/2， 1/3， 1/5 则新变量为 • 倒V型 3 1 2 3 4 5 1 3 1 2 1 4 1 6 1 W t = Xt + Xt− + Xt− + Xt− + Xt−
例5.2.1对一个分布滞后模型: Y=ao+B0X1+B1X1+B2X12+B3X13+1 给定递减权数:1/2,1/4,1/6,1/8 X,+X,1+-X,,+-X, t-3 原模型变为:Y1=a+a1Wn+A1 该模型可用OLS法估计。假如参数估计结果为 Co=0.5 a1=08 则原模型的估计结果为: 0.8 Y0.5+X1 0.8 0.8 0.8 X.,=0.5+04X.+0.2X.,+0.133X.,+0.1X 2 4--1+ 6
例5.2.1 对一个分布滞后模型： Y t = 0 + 0 Xt + 1 Xt−1 + 2 Xt−2 + 3 Xt−3 + t 给定递减权数：1/2， 1/4， 1/6， 1/8 令 1 1 2 3 8 1 6 1 4 1 2 1 W t = Xt + Xt− + Xt− + Xt− 原模型变为： Yt = 0 +1 W1t + t 该模型可用OLS法估计。假如参数估计结果为 ˆ 0 =0.5 1 ˆ =0.8 则原模型的估计结果为： 1 2 3 1 2 3 0.5 0.4 0.2 0.133 0.1 8 0.8 6 0.8 4 0.8 2 0.8 0.5 ˆ Y t = + Xt + Xt− + Xt− + Xt− = + Xt + Xt− + Xt− + Xt−
经验权数法的优点是:简单易行 缺点是:设置权数的随意性较大 通常的做法是: 多选几组权数,分别估计出几个模型, 然后根据常用的统计检验(R方检验, F检验,t检验,D-W检验),从中选 择最佳估计式
经验权数法的优点是：简单易行 缺点是：设置权数的随意性较大 通常的做法是： 多选几组权数，分别估计出几个模型， 然后根据常用的统计检验（Ｒ方检验， Ｆ检验，t检验，Ｄ-Ｗ检验），从中选 择最佳估计式