第六讲-滞后变量模型课件.ppt（62页）

1、滞后变量模型滞后变量模型 在经济运行过程中，广泛存在时间滞后效应。某在经济运行过程中，广泛存在时间滞后效应。某些经济变量不仅受到同期各种因素的影响，而且也受些经济变量不仅受到同期各种因素的影响，而且也受到过去某些时期的各种因素甚至自身的过去值的影响。到过去某些时期的各种因素甚至自身的过去值的影响。通常把这种过去时期的，具有滞后作用的变量通常把这种过去时期的，具有滞后作用的变量叫做叫做滞后变量滞后变量（Lagged Variable），含有滞后变量的），含有滞后变量的模型称为模型称为滞后变量模型滞后变量模型。滞后变量模型考虑了时间因素的作用，使静态滞后变量模型考虑了时间因素的作用，使静态分析的问

2、题有可能成为动态分析。含有分析的问题有可能成为动态分析。含有滞后被解释变滞后被解释变量的模型，又称动态模型量的模型，又称动态模型（Dynamical Model）。）。一、滞后变量模型一、滞后变量模型 1、心理因素、心理因素：人们的心理定势，行为方式：人们的心理定势，行为方式滞后于经济形势的变化，如中彩票的人不可能滞后于经济形势的变化，如中彩票的人不可能很快改变其生活方式。很快改变其生活方式。2、技术原因、技术原因：如当年的产出在某种程度上：如当年的产出在某种程度上依赖于过去若干期内投资形成的固定资产。依赖于过去若干期内投资形成的固定资产。3、制度原因、制度原因：如定期存款到期才能提取，：如定

3、期存款到期才能提取，造成了它对社会购买力的影响具有滞后性。造成了它对社会购买力的影响具有滞后性。1 1、滞后效应与与产生滞后效应的原因、滞后效应与与产生滞后效应的原因2 2、滞后变量模型、滞后变量模型 以滞后变量作为解释变量，就得到以滞后变量作为解释变量，就得到滞后变滞后变量模型量模型。它的一般形式为：。它的一般形式为：q，s：滞后时间间隔：滞后时间间隔 tststtqtqtttXXXYYYY11022110 自回归分布滞后模型自回归分布滞后模型（autoregressive distributed lag model,ADL）：既含有既含有Y对自身滞后变量的回归，对自身滞后变量的回归，还包括

4、着还包括着X分布在不同时期的滞后变量。分布在不同时期的滞后变量。（1）分布滞后模型）分布滞后模型（distributed-lag model）分布滞后模型：分布滞后模型：模型中没有滞后被解释变量，模型中没有滞后被解释变量，仅有解释变量仅有解释变量X X的当期值及其若干期的滞后值：的当期值及其若干期的滞后值：titisitXY0 0：短期短期(short-run)或或即期乘数即期乘数(impact multiplier)，表示本期，表示本期X变化一单位变化一单位对对Y平均值平均值的影响程度。的影响程度。i(i=1,2(i=1,2,s),s)：动态乘数动态乘数或或延迟系数延迟系数，表表示各滞后期示

5、各滞后期X的变动对的变动对Y平均值影响的大小。平均值影响的大小。如果各期的如果各期的X值保持不变，则值保持不变，则X与与Y间的长间的长期或均衡关系即为期或均衡关系即为:sii0称为称为长期（长期（long-run）或或均衡乘数均衡乘数（total distributed-lag multiplier），表示表示X变动变动一个单位，由于滞后效应而形成的对一个单位，由于滞后效应而形成的对Y平平均值总影响的大小。均值总影响的大小。XYEsii)()(0 （2 2）、自回归模型）、自回归模型（autoregressive model）而，ttttYXY1210称为一阶自回归模型（一阶自回归模型（fir

6、st-order autoregressive model）。自回归模型自回归模型：模型中的解释变量仅包含模型中的解释变量仅包含X的当的当期值与被解释变量期值与被解释变量Y的一个或多个滞后值的一个或多个滞后值tqiitittYXY110二、分布滞后模型的参数估计二、分布滞后模型的参数估计 无限期的分布滞后模型无限期的分布滞后模型，由于样本观测值的，由于样本观测值的有限性，使得无法直接对其进行估计。有限性，使得无法直接对其进行估计。有限期的分布滞后模型有限期的分布滞后模型，OLSOLS会遇到如下问题：会遇到如下问题：1)没有先验准则确定滞后期长度；没有先验准则确定滞后期长度；1、分布滞后模型估计

7、的困难、分布滞后模型估计的困难 2)如果滞后期较长，将缺乏足够的自由度进如果滞后期较长，将缺乏足够的自由度进行估计和检验；行估计和检验；3)3)同名变量滞后值之间可能存在高度线性相同名变量滞后值之间可能存在高度线性相关，即模型存在高度的多重共线性。关，即模型存在高度的多重共线性。2、分布滞后模型的修正估计方法、分布滞后模型的修正估计方法 人们提出了一系列的修正估计方法，但并人们提出了一系列的修正估计方法，但并不很完善。不很完善。各种方法的各种方法的基本思想大致相同基本思想大致相同：都是：都是通过对通过对各滞后变量加权，组成线性合成变量而有目的地各滞后变量加权，组成线性合成变量而有目的地减少滞后

8、变量的数目，以缓解多重共线性，保证减少滞后变量的数目，以缓解多重共线性，保证自由度。自由度。(1)经验加权法经验加权法 通常的做法通常的做法是：多选几组权数，分别估计出几是：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（方检验，个模型，然后根据常用的统计检验（方检验，检验，检验，t t检验，检验，-检验），从中选择最佳检验），从中选择最佳估计式。估计式。（2）阿尔蒙（）阿尔蒙（lmon）多项式法）多项式法 主要思想：主要思想：针对有限滞后期模型，通过阿针对有限滞后期模型，通过阿尔蒙变换，定义新变量，以减少解释变量个数，尔蒙变换，定义新变量，以减少解释变量个数，然后用然后用OLSOL

9、S法估计参数。法估计参数。主要步骤为：主要步骤为：第一步，阿尔蒙变换第一步，阿尔蒙变换 对于分布滞后模型：titisitXY0 假定其回归系数假定其回归系数 i可用一个关于滞后期可用一个关于滞后期i的的适当阶数的多项式来表示，即适当阶数的多项式来表示，即:mkkkii1)1(i=0,1,s 其中，其中，ms-1。阿尔蒙变换要求先验地确。阿尔蒙变换要求先验地确定适当阶数定适当阶数k，例如取，例如取k=2，得：，得：22121)1()1()1(iiikkki（*）将将(*)代入代入分布滞后模型：分布滞后模型：titkkksitXiY210)1(tsitsiitXiXi022201)1()1(tit

10、isitXY0得：定义新变量 siittXiW01)1(siittXiW022)1(将原模型转换为：ttttWWY2211第二步，模型的第二步，模型的OLS估计估计 对变换后的模型进行OLS估计，得：再计算出:21,s,21 求出滞后分布模型参数的估计值:22121)1()1()1(iiikkki 由于由于m+1F(m,n-k)，则拒绝原假设，认为X X是是Y Y的格兰杰原因的格兰杰原因。注意：注意：格兰杰因果关系检验格兰杰因果关系检验对于滞后期长度的选择有时很敏感。不同的滞后期可能会得到完全不同的检验结果。因此，一般而言一般而言，常进行不同滞后期长度的检验，以检验模型中随机误差项不存在序列相

11、关的滞后期长度来选取滞后期。例例 检验19782006年间中国当年价GDP（X）与居民消费(Y)之间的因果关系。数据数据选择选择Granger检验检验选择检验的序列选择检验的序列确定滞后阶数（确定滞后阶数（1阶）阶）检验结果检验结果 由相伴概率知，在由相伴概率知，在5%的显著性水平下，既拒绝的显著性水平下，既拒绝“X不是不是Y的格兰杰的格兰杰原因原因”的假设的假设,也拒绝也拒绝“Y不是不是X的格兰杰原因的格兰杰原因”的假设。因此，从的假设。因此，从1阶阶滞后的情况看，可支配收入滞后的情况看，可支配收入X的增长与居民消费支出的增长与居民消费支出Y增长互为格兰杰增长互为格兰杰原因。原因。从检验模型

12、随机干扰项从检验模型随机干扰项1阶序列相关的阶序列相关的LM检验看，以检验看，以Y为被解释变为被解释变量的模型的量的模型的LM=0.897，对应的伴随概率，对应的伴随概率P=0.343，表明在，表明在5%的显著性的显著性水平下，该检验模型不存在序列相关性；但是，以水平下，该检验模型不存在序列相关性；但是，以X为被解释变量的模为被解释变量的模型的型的LM=11.37，对应的伴随概率，对应的伴随概率P=0.001，表明在，表明在5%的显著性水平下的显著性水平下，该检验模型存在严重的序列相关性。，该检验模型存在严重的序列相关性。检验结果检验结果 从2阶滞后期开始，检验模型都拒绝了“X不是Y的格兰杰原因”的假设，而不拒绝“Y不是X的原因”的假设。滞后阶数为2或3时，两类检验模型都不存在序列相关性。由赤池信息准则，发现滞后2阶检验模型拥有较小的AIC值。可判断：可支配收入可支配收入X是居民消费支出是居民消费支出Y的格兰杰原因，而不是相反，的格兰杰原因，而不是相反，即国民收入的增加更大程度地影响着消费的增加。即国民收入的增加更大程度地影响着消费的增加。