第七章 分布滞后模型与自回归模型
第一节 分布滞后模型与自回归模型的基本概念
一、问题的提出 1、滞后效应的出现。
(1)在经济学分析中,研究消费函数,人们的消费行为不仅要受到当期收入的影响(绝对收入假设),还要受到前期收入的影响,甚至要受到前期消费的影响(相对收入假设)。
(2)研究投资问题,由于投资周期的原因,本年度投资的形成,与上年度,甚至再上年度的投资形成有关。
(3)运用经济政策调控宏观经济运行,经济政策的实施所产生的政策效果是一个逐步波及的扩散过程。
用计量经济学模型研究这类问题,怎样度量变量的滞后影响?怎样估计有滞后变量的模型?
对于上述消费的情况,设C表示消费,Y表示收入,则 Ct??1??2Yt??3Yt?1??4Ct?1?ut 对于上述投资的情况,设I表示投资,Y表示收入,则 It??1??2Yt??3It?1??4It?2??5It?3?ut 2、静态计量经济学模型向动态计量经济学模型的扩展。 什么为“动态计量经济学模型”? 二、产生滞后效应的原因 1、心理预期因素的作用。 2、技术因素的作用。 3、制度因素的作用。
上述原因的结果表现为经济现象中的“惯性作用”。
二、滞后变量模型的类型
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1、分布滞后模型。如果模型中没有滞后的被解释变量,即
Yt????0Xt??1Xt?1??2Xt?2?L??sXt?s?ut
则模型为分布滞后模型。由于s可以是有限数,也可以是无限数,则分布滞后模型可分为有限分布滞后模型和无限分布滞后模型。
在分布滞后模型中,有关系数的解释如下:
⑴乘数(又称倍数)的解释。该概念首先由英国的卡恩提出(R.F.Kahn,1931)。所谓乘数是指,在一个模型体系里,外生变量变化一个单位,对内生变量产生的影响程度。据此进行的经济分析称为乘数分析或乘数效应分析。如投资乘数,是指在边际消费倾向一定的情况下,投资变动对收入带来的影响,亦即增加一笔投资,可以引起收入倍数的增加。
⑵短期乘数?0。
⑶延迟乘数或动态乘数?i(i?1,2,?,s)。 ⑷长期乘数????i。
i?0s根据乘数的定义,教科书第183页,例7.1,短期乘数为0.4,动态乘数分别为0.3、0.2,则长期乘数为0.4+0.3+0.2=0.9。
2、自回归模型。如果模型中无滞后解释变量,即
Yt????0Xt??1Yt?1?L??qYt?q?ut
则模型为自回归模型。如果模型无解释变量X,则模型就是一个纯粹的关于被解释变量的自回归模型,即
Yt????1Yt?1?L??qYt?q?ut
它的特点是,不考虑经济理论为依据的解释变量的作用,而是依据变量本身的变化规律,利用外推机制描述时间序列变量的变化。这样的模型将在《时间序列分析》课程作专门的介绍。本章讨论自回归模型主要放在与分布滞后模型的关系上。
3、一般形式的滞后变量模型 设滞后变量模型的一般形式为
Yt????0Xt??1Xt?1?L??sXt?s??1Yt?1?L??qYt?q?ut
2
记为ADL(s,q)(Autoregression and Distributed Lag Model),式中s与q分别表示解释变量X和被解释变量Y的滞后期数。在上述模型中,只有一个
Xt(t?1,2,L,n)。
更一般的形式是模型中有多个Xjt(j?1,2,L,p;t?1,2,L,n),即 yt?????iYt?i????jiXjt?i?ut
i?1j?1i?0qps这时,记为ADL(s,q,p),p表示Xji的个数。
第二节 分布滞后模型及其估计 一、分布滞后模型估计的困难
阿尔特-丁伯根的(OLS)递推估计法。其缺陷如下 1、自由度问题。 2、多重共线性问题。 3、滞后长度难于确定。
二、确定滞后长度的方法
尽管滞后长度的确定有难度,但人们在积极探索,寻求办法解决这一问题。 1、根据实际经济问题以及经验进行判断。
2、利用时间序列本身的变化规律进行判断,如根据自相关程度与偏自相关程度进行判断(时间序列分析课程里有专门介绍)。
3、利用统计规则进行判断。
方法1,AIC准则(又称赤池检验)。该检验主要用如下AIC统计量
2k AIC?log(t?1)?
nn?en2t式中,?et2是由ADL估计模型的残差平方和;k是模型中解释变量的个数,在
t?1n分布滞后模型里就是滞后阶数;n是样本容量。可以证明在上式,随着k的增加,AIC存在极小值。使用AIC准则是通过连续增加解释变量的滞后阶数直到AIC取得极小值,从而确定最优的k值。
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方法2,SC准则(又称许瓦兹检验)。SC统计量为
SC?log(t?1)?nn?en2tklogn n式中,?et2、k、n与AIC准则中的定义一致。同理可以证明,随着k得变化
t?1SC存在极小值。
运用AIC准则和SC准则具体操作如下:对于不同范围的k ,怎样运用准则确定最优的k。比如,按数据类型划分有年度数据、季度数据和月度数据,因此,对于年度数据,可根据经济周期来确定k的变动范围;对于季度数据可根据一年四季的划分来确定k的变动范围,即k的变动范围为4;同理,对于月度数据k的变动范围可定为12。然后再根据AIC和SC检验确定在某个范围内的最优滞后阶数k。关于准则的运用分析可参见王明舰著《中国通货膨胀问题分析-经济计量方法与应用》,北京大学出版社,2001年版。
三、有限分布滞后模型的修正估计方法
估计分布滞后模型的基本思想:对有限分布滞后模型,主要用将模型中变量的系数施加某种约束,通过该约束降低估计的维数(该思想与修正多重共线性的降维相近);对无限分布滞后模型,通常采用模型的变换,使得成为有限个参数的自回归模型。
有限分布滞后模型的估计方法有两种,即经验加权法和阿尔蒙法。 1、经验加权法。
经验权数可按如下规则选取。设分布滞后模型为
Yt????0Xt??1Xt?1??2Xt?2??3Xt?3?ut
⑴递减滞后结构。
如根据经验判断滞后解释变量对被解释变量的影响按下列形式递减, 则线性组合为
1111,,, 2468Zt?1111Xt?Xt?1?Xt?2?Xt?3 2468 4
原模型变为
Yt????Zt?ut
很明显通过这种加权变量的变换,使得模型成为一元函数,从而降低了由滞后变量引起的共线性的影响。对一元函数模型可直接用OLS方法求参数的估计。
⑵不变滞后结构。 比如,这时的权数结构为 ⑶∧型滞后结构。 比如,这时的权数结构为 2、阿尔蒙法。
⑴阿尔蒙法的基本含义。
根据《数学分析》里Weierstrass多项式逼近定理,在分布滞后模型中,当s<∞时,各个滞后项存在一种真实的取值结构。在这种情况下,滞后项的系数可以看成是相应滞后阶数i的函数,即 ?i??0??1i??2i2????mimi?0,1,2,?,s; m<s
1111,,, 44441111,,, 4234其中m为多项式的次数范围,s为模型中变量的滞后阶数。
例如,取滞后阶数s=3,设模型为
Yt????0Xt??1Xt?1??2Xt?2??3Xt?3?ut 取m=2,即二次多项式
?i??0??1i??2i2i?0,1,2.3
将i的取值代入上述表达式,可具体写出如下形式
?0??0?1??0??1??2?2??0??1*2??2*22??0?2?1?4?2?3??0??1*3??2*32??0?3?1?9?2
将上述结构代入滞后模型
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