计量经济学第七章 分布滞后模型与自回归模型.
计量经济学课后思考题答案
第五章 异方差性思考题5.1 简述什么是异方差?为什么异方差的出现总是与模型中某个解释变量的变化有关?答 :设模型为),....,,(....n 21i X X Y i i 33i 221i =μ+β++β+β=,如果其他假定均不变,但模型中随机误差项的方差为),...,,()(n 21i Var 2i i =σ=μ,则称i μ具有异方差性。
由于异方差性指的是被解释变量观测值的分散程度是随解释变量的变化而变化的,所以异方差的出现总是与模型中某个解释变量的变化有关。
5.2 试归纳检验异方差方法的基本思想,并指出这些方法的异同。
答:各种异方差检验的共同思想是,基于不同的假定,分析随机误差项的方差与解释变量之间的相关性,以判断随机误差项的方差是否随解释变量变化而变化。
其中,戈德菲尔德-跨特检验、怀特检验、ARCH 检验和Glejser 检验都要求大样本,其中戈德菲尔德-跨特检验、怀特检验和Glejser 检验对时间序列和截面数据模型都可以检验,ARCH 检验只适用于时间序列数据模型中。
戈德菲尔德-跨特检验和ARCH 检验只能判断是否存在异方差,怀特检验在判断基础上还可以判断出是哪一个变量引起的异方差。
Glejser 检验不仅能对异方差的存在进行判断,而且还能对异方差随某个解释变量变化的函数形式进行诊断。
5.3 什么是加权最小二乘法?它的基本思想是什么?答:以一元线性回归模型为例:12i i i Y X u ββ=++经检验i μ存在异方差,公式可以表示为22var()()i i i u f X σσ==。
选取权数 i w ,当2i σ 越小 时,权数i w 越大。
当 2i σ越大时,权数i w 越小。
将权数与 残差平方相乘以后再求和,得到加权的残差平方和:2i 21i 2i i X Y w e w )(**β-β-=∑∑,求使加权残差平方和最小的参数估计值**ˆˆ21ββ和。
这种求解参数估计式的方法为加权最小二乘法。
庞皓版计量经济学课件 (1)
三、阿尔蒙法
目的:消除多重共线性的影响。 基本原理:在有限分布滞后模型滞后长度 s 已
知的情况下,滞后项系数有一取值结构,把它 看成是相应滞后期 i 的函数。在以滞后期 i 为 横轴、滞后系数取值为纵轴的坐标系中,如果 这些滞后系数落在一条光滑曲线上,或近似落 在一条光滑曲线上,则可以由一个关于 i 的次 数较低的 m次多项式很好地逼近,即
,
* β0 = β0
, u t* = u t - λu t -1
则库伊克模型(7.10)式变为
* Yt = α * + β 0 X t + β 1* Y t -1 + u t*
(7.12)
这是一个一阶自回归模型。
7-33
库伊克变换的优点
1.以一个滞后被解释变量代替了大量的滞后解 释变量,使模型结构得到极大简化,最大限度 地保证了自由度,解决了滞后长度难以确定的 问题; 2.滞后一期的被解释变量与 X t 的线性相关程 度将低于 X 的各滞后值之间的相关程度,从而 在很大程度上缓解了多重共线性。
7-28
库伊克假定:
对于如下无限分布滞后模型:
Yt = α + β0 X t + β1 X t-1 + β2 X t- 2 ++ut
(7.6)
可以假定滞后解释变量 X t-i 对被解释变量 Y 的影 响随着滞后期 i 的增加而按几何级数衰减。即滞 后系数的衰减服从某种公比小于1的几何级数:
βi = β0 λi , 0 λ 1 , i 0,1,2,
计量经济学
分布滞后模型与自回归模型
7-1
引子: 货币政策效应的时滞
货币供给的变化对经济影响很大,货币政策总是 备受关注。 货币政策的影响效应存在着时间上的滞后。在货币政策的传 导过程中,货币扩张首先促使利率降低,或者一般价格水平 的上升,这需要一段时间。 这些因素对以GDP为代表的经济增长的影响,更是需要一 段时间才能显示出来。只有经过一段时间以后,支出对利率 的反应增强,投资、进出口和消费才会不断上升,货币政 策才最终促使GDP增加。通常,货币扩张对GDP影响的最 高点可能是在政策实施以后的一到两年间达到。
自回归、阿尔蒙法等!
2、分布滞后模型的修正估计方法
有限分布滞后模型,其基本思想是设法有目 的地减少需要直接估计的模型参数个数,以缓解 多重共线性,保证自由度。 无限分布滞后模型,主要是通过适当的模型 变换,使其转化为只需估计有限个参数的自回归 模型。 (1)经验加权法 根据实际问题的特点、实际经验给各滞后变 量指定权数,滞后变量按权数线性组合,构成新 的变量。权数据的类型有:
ˆ ˆ ˆ α , α1 , α 2
再计算出:
βi = ∑α k i
k =1
2
k
求出滞后分布模型参数的估计值:
ˆ ˆ ˆ β 1 , β 2 ,L, β s
在实际应用中,阿尔蒙多项式的次数 通常取得较低,一般取2或3,很少超过4。
26
第三节
自回归模型的构建
本节基本内容:
●库伊克模型 ●自适应预期模型 ●局部调整模型
34
二、自适应预期模型
在某些实际问题中,因变量Yt并不取决于解释变 量的当前实际值Xt,而取决于Xt的“预期水平”或“长 期均衡水平” Xte。 例如,家庭本期消费水平,取决于本期收入的预 例如 期值; 市场上某种商品供求量,决定于本期该商品价格 的均衡值。 因此,自适应预期模型最初表现形式是
其中: a = (1 − λ )α ,
b = β 0 , c = λ , vt = μ t − λμ t −1
32
库伊克模型的特点:
(1)以一个滞后因变量Yt-1代替了大量的滞后解释变量 Xt-i,最大限度地节省了自由度,解决了滞后期长度s难 以确定的问题; (2)由于滞后一期的因变量Yt-1与Xt的线性相关程度可 以肯定小于X的各期滞后值之间的相关程度,从而缓解 了多重共线性。
称为一阶自回归模型(first-order autoregressive model)。
计量经济学复习知识点重点难点
计量经济学复习知识点重点难点计量经济学知识点第一章导论1、计量经济学的研究步骤:模型设定、估计参数、模型检验、模型应用。
2、计量经济学是统计学、经济学和数学的结合。
3、计量经济学作为经济学的一门独立学科被正式确立的标志:1930年12月国际计量经济学会的成立。
4、计量经济学是经济学的一个分支学科。
第二章简单线性回归模型1、在总体回归函数中引进随机扰动项的原因:①作为未知影响因素的代表;②作为无法取得数据的已知因素的代表;③作为众多细小影响因素的综合代表;④模型的设定误差;⑤变量的观测误差;⑥经济现象的内在随机性。
2、简单线性回归模型的基本假定:①零均值假定;②同方差假定;③随机扰动项和解释变量不相关假定;④无自相关假定;⑤正态性假定。
3、OLS回归线的性质:①样本回归线通过样本均值;②估计值的均值等于实际值的均值;③剩余项ei的均值为零;④被解释变量的估计值与剩余项不相关;⑤解释变量与剩余项不相关。
4、参数估计量的评价标准:无偏性、有效性、一致性。
5、OLS估计量的统计特征:线性特性、无偏性、有效性。
6、可决系数R2的特点:①可决系数是非负的统计量;②可决系数的取值范围为[0,1];③可决系数是样本观测值的函数,可决系数是随抽样而变动的随机变量。
第三章多元线性回归模型1、多元线性回归模型的古典假定:①零均值假定;②同方差和无自相关假定;③随机扰动项和解释变量不相关假定;④无多重共线性假定;⑤正态性假定。
2、估计多元线性回归模型参数的方法:最小二乘估计、极大似然估计、矩估计、广义矩估计。
3、参数最小二乘估计的性质:线性性质、无偏性、有效性。
4、可决系数必定非负,但是根据公式计算的修正的可决系数可能为负值,这时规定为0。
5、可决系数只是对模型拟合优度的度量,可决系数越大,只是说明列入模型中的解释变量对被解释变量的联合影响程度越大,并非说明模型中各个解释变量对被解释变量的影响程度也大。
6、当R2=0时,F=0;当R2越大时,F值也越大;当R2=1时,F→∞。
第七章_分布滞后模型与自回归模型总结
段时间才能显示出来。只有经过一段时间以后,支出对利率
的反应增强,投资、进出口和消费才会不断上升,货币政 策才最终促使GDP增加。通常,货币扩张对GDP影响的最 高点可能是在政策实施以后的一到两年间达到。
思考
在现实经济活动中,滞后现象是普遍存
在的,这就要求我们在做经济分析时应该考
虑时滞的影响。
怎样才能把这类时间上滞后的经济关系
纳入计量经济模型呢?
第 七 章 分布滞后模型与自回归模型
本章主要讨论:
●滞后效应与滞后变量模型 ●分布滞后模型的估计 ●自回归模型的构建 ●自回归模型的估计
第一节 滞后效应与滞后变量模型
本节基本内容:
●经济活动中的滞后现象 ●滞后效应产生的原因 ●滞后变量模型
一、滞后变量模型
通常把这种过去时期的,具有滞后作用的变量 叫做滞后变量(Lagged Variable),含有滞后变量 的模型称为滞后变量模型。 滞后变量模型考虑了时间因素的作用,使静态 分析的问题有可能成为动态分析。含有滞后解释变 量的模型,又称动态模型(Dynamical Model)。
第一步,阿尔蒙变换
对于分布滞后模型
Yt i X t i t
i 0 s
取: 2 m i 0 1i 2i mi i 0,1, 2, , s ; m s
此式称为阿尔蒙多项式变换(图7.2)。
将阿尔蒙多项式变换代入分布滞后模型并整理, 模型变为如下形式 其中
有限期的分布滞后模型,OLS会遇到如下问题:
1、没有先验准则确定滞后期长度; 2、如果滞后期较长,将缺乏足够的自由度进行 估计和检验; 3、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。
计量经济学第七章答案详解
练习题7.1参考解答(1)先用第一个模型回归,结果如下:22216.4269 1.008106 t=(-6.619723) (67.0592)R 0.996455 R 0.996233 DW=1.366654 F=4496.936PCE PDI =-+==利用第二个模型进行回归,结果如下:122233.27360.9823820.037158 t=(-5.120436) (6.970817) (0.257997)R 0.996542 R 0.996048 DW=1.570195 F=2017.064t t t PCE PDI PCE -=-++==(2)从模型一得到MPC=1.008106;从模型二得到,短期MPC=0.982382,长期MPC= 0.982382+(0.037158)=1.01954 练习题7.2参考答案(1)在局部调整假定下,先估计如下形式的一阶自回归模型:*1*1*0*t t t t u Y X Y +++=-ββα 估计结果如下:122ˆ15.104030.6292730.271676 se=(4.72945) (0.097819) (0.114858)t= (-3.193613) (6.433031) (2.365315)R =0.987125 R =0.985695 F=690.0561 DW=1.518595t t t Y X Y -=-++根据局部调整模型的参数关系,有****11 ttu u αδαβδββδδ===-=将上述估计结果代入得到: *1110.2716760.728324δβ=-=-=*20.738064ααδ==-*0.864001ββδ==故局部调整模型估计结果为:*ˆ20.7380640.864001ttYX =-+ 经济意义解释:该地区销售额每增加1亿元,未来预期最佳新增固定资产投资为0.864001亿元。
运用德宾h 检验一阶自相关:(121(1 1.34022d h =-=-⨯=在显著性水平05.0=α上,查标准正态分布表得临界值21.96h α=,由于21.3402 1.96h h α=<=,则接收原假设0=ρ,说明自回归模型不存在一阶自相关。
第七章 分布滞后模型与自回归模型 答案
第七章 分布滞后模型与自回归模型一、判断题1. 无限分布滞后模型不可以转换为一阶自回归模型。
( F )2. 局部调整模型变换后得到的一阶自回归模型可以应用OLS 法估计。
( T )3. 估计自回归模型的问题仅在于滞后被解释变量的存在可能导致它与随机扰动项相关。
(F )4. 自回归模型的产生背景都是相同的。
( F )5. 库伊克模型和自适应预期模型都存在解释变量与随机扰动项相关问题。
( T ) 二、单项选择题1.设无限分布滞后模型为t 0t 1t-12t-2t Y = + X + X +X ++ U αβββ,且该模型满足Koyck 变换的假定,则长期影响系数为( C )。
A .0βλB . 01βλ+C .01βλ- D .不确定 2.对于分布滞后模型,时间序列的序列相关问题,就转化为( B )。
A .异方差问题B .多重共线性问题C .多余解释变量D .随机解释变量3.在分布滞后模型01122t t t t t Y X X X u αβββ--=+++++中,短期影响乘数为( D )。
A .11βα- B . 1β C .01βα- D .0β 4.对于自适应预期模型变换后的自回归模型,估计模型参数应采用( D ) 。
A .普通最小二乘法B .间接最小二乘法C .二阶段最小二乘法D .工具变量法5.经过库伊克变换后得到自回归模型,该模型参数的普通最小二乘估计量是( D ) 。
A .无偏且一致B .有偏但一致C .无偏但不一致D .有偏且不一致6.下列属于有限分布滞后模型的是( D )。
A .01122t t t t t Y X Y Y u αβββ--=+++++B .01122t t t t k t k t Y X Y Y Y u αββββ---=++++++ C . 01122t t t t t Y X X X u αβββ--=+++++ D .01122t t t t k t k t Y X X X X u αββββ---=++++++7.消费函数模型12ˆ4000.50.30.1t t t t C I I I --=+++,其中I 为收入,则当期收入t I 对未来消费2t C +的影响是:t I 增加一单位,2t C +增加( C )。
计量经济学复习笔记(注释)
计量经济学复习笔记CH1导论1、计量经济学:以经济理论和经济数据的事实为依据,运用数学、统计学的方法,通过建立数学模型来研究经济数量关系和规律的一门经济学科。
研究主体是经济现象及其发展变化的规律。
2、运用计量分析研究步骤:模型设定——确定变量和数学关系式估计参数——分析变量间具体的数量关系模型检验——检验所得结论的可靠性模型应用——做经济分析和经济预测3、模型变量:解释变量:表示被解释变量变动原因的变量,也称自变量,回归元。
被解释变量:表示分析研究的对象,变动结果的变量,也成应变量。
内生变量:其数值由模型所决定的变量,是模型求解的结果。
外生变量:其数值由模型意外决定的变量。
外生变量数值的变化能够影响内生变量的变化,而内生变量却不能反过来影响外生变量。
前定内生变量:过去时期的、滞后的或更大范围的内生变量,不受本模型研究范围的内生变量的影响,但能够影响我们所研究的本期的内生变量。
前定变量:前定内生变量和外生变量的总称。
数据:时间序列数据:按照时间先后排列的统计数据。
截面数据:发生在同一时间截面上的调查数据。
面板数据:虚拟变量数据:表征政策,条件等,一般取0或1.4、估计评价统计性质的标准无偏:E(^β)=β 随机变量,变量的函数?有效:最小方差性一致:N趋近无穷时,β估计越来越接近真实值5、检验经济意义检验:所估计的模型与经济理论是否相等统计推断检验:检验参数估计值是否抽样的偶然结果,是否显著计量经济检验:是否符合计量经济方法的基本假定预测检验:将模型预测的结果与经济运行的实际对比CH2 CH3 线性回归模型模型(假设)——估计参数——检验——拟合优度——预测1、模型(线性)(1)关于参数的线性 模型就变量而言是线性的;模型就参数而言是线性的。
Y i =β1+β2lnX i +u i线性影响 随机影响Y i =E (Y i |X i )+u i E (Y i |X i )=f(X i )=β1+β2lnX i引入随机扰动项,(3)古典假设A 零均值假定 E (u i |X i )=0B 同方差假定 Var(u i |X i )=E(u i 2)=σ2C 无自相关假定 Cov(u i ,u j )=0D 随机扰动项与解释变量不相关假定 Cov(u i ,X i )=0E 正态性假定u i ~N(0,σ2)F 无多重共线性假定Rank(X)=k2、估计在古典假设下,经典框架,可以使用OLS方法:OLS 寻找min ∑e i2 ^β1ols = (Y 均值)-^β2(X 均值)^β2ols = ∑x i y i /∑x i 23、性质OLS 回归线性质(数值性质)(1)回归线通过样本均值 (X 均值,Y 均值)(2)估计值^Y i 的均值等于实际值Y i 的均值(3)剩余项e i 的均值为0(4)被解释变量估计值^Y i 与剩余项e i 不相关 Cov(^Y i ,e i )=0(5)解释变量X i 与剩余项e i 不相关 Cov(e i ,X i )=0在古典假设下,OLS 的统计性质是BLUE 统计 最佳线性无偏估计4、检验(1)Z 检验Ho:β2=0 原假设 验证β2是否显著不为0标准化: Z=(^β2-β2)/SE (^β2)~N (0,1) 在方差已知,样本充分大用Z 检验拒绝域在两侧,跟临界值判断,是否β2显著不为0(2)t 检验——回归系数的假设性检验方差未知,用方差估计量代替 ^σ2=∑e i 2/(n-k) 重点记忆t =(^β2-β2)/^SE (^β2)~t (n-2)拒绝域:|t|>=t 2/a (n-2)拒绝,认为对应解释变量对被解释变量有显著影响。
计量经济学案例分析第七章
第七章 案例分析【案例7.1】 为了研究1955—1974年期间美国制造业库存量Y 和销售额X 的关系,我们在例7.3中采用了经验加权法估计分布滞后模型。
尽管经验加权法具有一些优点,但是设置权数的主观随意性较大,要求分析者对实际问题的特征有比较透彻的了解。
下面用阿尔蒙法估计如下有限分布滞后模型:tt t t t t u X X X X Y +++++=---3322110ββββα将系数i β(i =0,1,2,3)用二次多项式近似,即00αβ=2101αααβ++=210242αααβ++= 210393αααβ++=则原模型可变为t t t t t u Z Z Z Y ++++=221100αααα其中3212321132109432---------++=++=+++=t t t t t t t t t t t t t X X X Z X X X Z X X X X Z在Eviews 工作文件中输入X 和Y 的数据,在工作文件窗口中点击“Genr ”工具栏,出现对话框,输入生成变量Z 0t 的公式,点击“OK ”;类似,可生成Z 1t 、Z 2t 变量的数据。
进入Equation Specification 对话栏,键入回归方程形式Y C Z0 Z1 Z2点击“OK ”,显示回归结果(见表7.2)。
表7.2表中Z0、 Z1、Z2对应的系数分别为210ααα、、的估计值210ˆˆˆααα、、。
将它们代入分布滞后系数的阿尔蒙多项式中,可计算出3210ˆˆˆˆββββ、、、的估计值为: -0.522)432155.0(9902049.03661248.0ˆ9ˆ3ˆˆ0.736725)432155.0(4902049.02661248.0ˆ4ˆ2ˆˆ 1.131142)432155.0(902049.0661248.0ˆˆˆˆ661248.0ˆˆ21012101210100=-⨯+⨯+=++==-⨯+⨯+=++==-++=++===αααβαααβαααβαβ从而,分布滞后模型的最终估计式为:32155495.076178.015686.1630281.0419601.6----+++-=t t t t t X X X X Y在实际应用中,Eviews 提供了多项式分布滞后指令“PDL ”用于估计分布滞后模型。
考研名校:《计量经济学》各章重点知识总结整理笔记
《计量经济学》各章重点知识总结整理笔记第二章1、变量间的关系分为函数关系与相关关系。
相关系数是对变量间线性相关程度的度量。
2、现代意义的回归是一个被解释变量对若干个解释变量依存关系的研究,回归的实质是由固定的解释变量去估计被解释变量的平均值。
简单线性回归模型是只有一个解释变量的线性回归模型。
3、总体回归函数(PRF )是将总体被解释变量Y 的条件均值()i i E Y X 表现为解释变量X 的某种函数。
样本回归函数(SRF )是将被解释变量Y 的样本条件均值^i Y 表示为解释变量X 的某种函数。
总体回归函数与样本回归函数的区别与联系。
4、随机扰动项i u 是被解释变量实际值i Y 与条件均值()i i E Y X的偏差,代表排除在模型以外的所有因素对Y 的影响。
5、简单线性回归的基本假定:对模型和变量的假定、对随机扰动项u 的假定(零均值假定、同方差假定、无自相关假定、随机扰动与解释变量不相关假定、正态性假定)6、普通最小二乘法(OLS )估计参数的基本思想及估计式;OLS 估计式的分布性质及期望、方差和标准误差;OLS 估计式是最佳线性无偏估计式。
7、对回归系数区间估计的思想和方法。
8、拟合优度是样本回归线对样本观测数据拟合的优劣程度,可决系数是在总变差分解基础上确定的。
可决系数的计算方法、特点与作用。
9、对回归系数假设检验的基本思想。
对回归系数t 检验的思想与方法;用P 值判断参数的显著性。
10、被解释变量平均值预测与个别值预测的关系,被解释变量平均值的点预测和区间预测的方法,被解释变量个别值区间预测的方法。
11、运用EViews 软件实现对简单线性回归模型的估计和检验。
第二章主要公式表第三章1、多元线性回归模型是将总体回归函数描述为一个被解释变量与多个解释变量之间线性关系的模型。
通常多元线性回归模型可以用矩阵形式表示。
2、多元线性回归模型中对随机扰动项u的假定,除了零均值假定、同方差假定、无自相关假定、随机扰动与解释变量不相关假定、正态性假定以外,还要求满足无多重共线性假定。
第七章练习题及参考解答(第四版)计量经济学
第七章练习题及参考解答7.1 表7.4中给出了1981-2015年中国城镇居民人均年消费支出(PCE)和城镇居民人均可支配收入(PDI)数据。
表7.4 1981-2015年中国城镇居民消费支出(PCE)和可支配收入(PDI)数据 (单位:元)估计下列模型:tt t t tt t PCE B PDI B B PCE PDI A A PCE υμ+++=++=-132121(1) 解释这两个回归模型的结果。
(2) 短期和长期边际消费倾向(MPC )是多少?分析该地区消费同收入的关系。
(3) 建立适当的分布滞后模型,用库伊克变换转换为库伊克模型后进行估计,并对估计结果进行分析判断。
【练习题7.1参考解答】(1) 解释这两个回归模型的结果。
Dependent Variable: PCE Method: Least Squares Date: 03/10/18 Time: 09:12 Sample: 1981 2005Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 149.0975 24.56734 6.068933 0.0000R-squared 0.998965 Mean dependent var 2983.768Adjusted R-squared 0.998920 S.D. dependent var 2364.412S.E. of regression 77.70773 Akaike info criterion 11.62040Sum squared resid 138885.3 Schwarz criterion 11.71791Log likelihood -143.2551 F-statistic 22196.24Durbin-Watson stat 0.531721 Prob(F-statistic) 0.000000收入跟消费间有显著关系。
空间滞后模型和空间自回归模型
空间滞后模型和空间自回归模型空间滞后模型(Spatial Lag Model)和空间自回归模型(Spatial Autoregressive Model)是空间计量经济学中常用的两种模型,用于分析空间数据中的空间依赖性。
空间滞后模型是一种描述因变量与其邻近地区的自变量之间的依赖关系的模型。
它假设一个地区的因变量取决于该地区的自身特征以及其邻近地区的特征。
换句话说,该模型认为一个地区的因变量受到其邻近地区因变量的影响。
空间滞后模型可以用以下公式表示:Y = ρWy + Xβ + ε。
其中,Y是因变量,Wy是空间权重矩阵,ρ是空间滞后参数,X是自变量矩阵,β是自变量系数,ε是误差项。
空间滞后模型考虑了空间上的依赖性,可以用来解释因变量的空间聚集现象。
空间自回归模型是一种描述因变量与其邻近地区的因变量之间的依赖关系的模型。
它假设一个地区的因变量取决于该地区的自身特征以及其邻近地区的因变量。
换句话说,该模型认为一个地区的因变量受到其邻近地区因变量的影响。
空间自回归模型可以用以下公式表示:Y = ρWY + Xβ +ε。
其中,Y是因变量,W是空间权重矩阵,ρ是空间自回归参数,X是自变量矩阵,β是自变量系数,ε是误差项。
空间自回归模型考虑了空间上的依赖性,可以用来解释因变量的空间自相关现象。
这两种模型都考虑了空间上的依赖性,但是它们的依赖关系不同。
空间滞后模型是因变量与邻近地区的自变量之间的依赖关系,而空间自回归模型是因变量与邻近地区的因变量之间的依赖关系。
在实际应用中,选择使用哪种模型取决于具体问题和数据的特征。
总结起来,空间滞后模型和空间自回归模型是两种常用的空间计量经济学模型,用于分析空间数据中的空间依赖性。
它们都考虑了因变量与邻近地区之间的依赖关系,但是依赖关系的对象不同,一个是自变量,一个是因变量。
练习题及参考解答第四版计量经济学
第七章练习题及参考解答表中给出了1981-2015年中国城镇居民人均年消费支出(PCE)和城镇居民人均可支配收入(PDI)数据。
表 1981-2015年中国城镇居民消费支出(PCE)和可支配收入(PDI)数据(单位:元)估计下列模型:(1) 解释这两个回归模型的结果。
(2) 短期和长期边际消费倾向(MPC)是多少分析该地区消费同收入的关系。
(3) 建立适当的分布滞后模型,用库伊克变换转换为库伊克模型后进行估计,并对估计结果进行分析判断。
【练习题参考解答】(1) 解释这两个回归模型的结果。
Dependent Variable: PCEMethod: Least SquaresDate: 03/10/18 Time: 09:12Sample: 1981 2005Included observations: 25Variable CoefficientStd.Errort-StatisticProb.CPDIR-squared Mean dependentvarAdjusted R-squared . dependent var. of regression Akaike infocriterionSum squared resid Schwarz criterionLog likelihood F-statisticDurbin-Watsonstat Prob(F-statistic)收入跟消费间有显着关系。
收入每增加1元,消费增加元。
Dependent Variable: PCEMethod: Least SquaresDate: 03/10/18 Time: 09:13Sample(adjusted): 1982 2005Included observations: 24 after adjusting endpointsVariable CoefficientStd.Errort-StatisticProb.C PDIPCE(-1)R-squared Mean dependentvarAdjusted R-squared . dependent var. of regression Akaike infocriterionSum squared resid Schwarz criterionLog likelihood F-statisticDurbin-Watsonstat Prob(F-statistic)(2) 短期和长期边际消费倾向(MPC)是多少分析该地区消费同收入的关系。
虚拟变量与滞后变量模型(习题与解答)
如果遗漏了重要解释变量 X3,而错误地定式为:
Yi = β1 + β 2 X i2 + ui
请给出在此条件下的 OLS 估计参数 b1 、 b2 的偏倚公式,并给予说明。 5-24.请判断下列陈述是否正确:
(1)在回归模型 Yi = β1 + β 2 Di + ui 中,如果虚拟变量 Di 的取值为 0 或 2,而非通常情况
5-15.在计量经济模型定式中,解释变量设定误差有几类?各有什么特点?
5-16.在实际建模中如何保证约化过程的有效性?人们有时将约化建模理论称为“TTT 方法
论”,意思是“检验、检验、再检验”,谈谈你对此的看法。
5-17.说明使用代理变量的条件。
5-18.叙述用阿尔蒙多项式法估计外生变量有限分布滞后模型的方法步骤,对多项式的次数
下的为 0 或 1,那么参数 β 2 的估计值将减半,其 T 值也将减半;
(2)在引入虚拟变量后,普通最小二乘法的估计值只有在大样本情况下才是无偏的; 5-25.根据美国 1961 年第一季度至 1977 年第二季度的季度数据,我们得到了如下的咖啡需 求函数的回归方程:
ln Qˆt = 1.2789 − 0.1647Pt + 0.5115ln It + 0.1483ln Pt′− 0.0089T − 0.0961D1t
(−2.14) (1.23)
(0.55) (−3.36) (−3.74)
− 0.1570D2t − 0.0097D3t (−6.03) (−0.37)
R 2 = 0.80
其中: Q ——人均咖啡消费量(单位:磅) P ——咖啡的价格(以 1967 年价格为不变价格)
自回归与分布滞后模型
Yt C 0.4xt 0.3xt 1 0.2xt 2 ut
其中Y是消费量,X是收入
(17.1.1)
更一般的,我们可以写成:
Yt 0 xt 1xt 1 2 xt 2
β
k xt k ut
(17.1.2)
0 表示随着X一个单位的变化, Y均值的同期变化,
• 其中 Y = 对货币(实际现金余额)的需求 * X • =均衡、最优、预期的长期或正常利率 u t =误差项 •
• 方程(17.5.1) 设想,货币需求是预期(预测意义的)利 率的函数.
• 由于预期变量 X 不可直接观测,我们对预期的形成做如 下的设想: (17.5.2) • 其中 为 0 1 ,称期望系数(coefficient of expectation)。假设(17.5.2) 称适应性预期(adaptive expectation)或累进式期望(progressive expectation) 或错误中学习假设(error learning hypothesis). • (17.5.2) 表明:人们每期都按变量的现期值 X t与前期期 望值 X t 1* 之间的差距的一个分数 去修改期望值。 .
• 表达式证明
t 1 )/(1- ) 1 长期反应 ( 0 t期反应 0 / (1 ) 2
1 ln 2 2 t ln ln ln
平均滞后 • 假设所有的β
k
都是正的,则平均滞后有相关滞后的加权平均。扼要地 说,它是滞后加权平均时间。(类似于投资学中的久期) 考伊克模型:平均滞后=
*
• 将 (17.5.3) 代入 (17.5.1), 我们得到:
Yt 0 1 X t 1 X t 1 ut
计量经济学分析案例报告
《计量经济学》实验报告实验课题:各章节案列分析姓名:茆汉成班级:会计学12-2班学号: **********指导老师:***报告日期: 2015.06.18目录第二章简单线性回归模型案例 (1)1 问题引入 (1)2 模型设定 (1)3 估计参数 (3)4 模型检验 (3)第三章多元线性回归模型案例 (5)1 问题引入 (5)2 模型设定 (5)3 估计参数 (6)4 模型检验 (6)第四章多重线性案例 (8)1 问题引入 (8)2 模型设定 (8)3 参数估计 (8)4 对多重共线性的处理 (9)第五章异方差性案例 (11)1 问题引入 (11)2 模型设定 (11)3 参数估计 (11)4 异方差检验 (12)5 异方差性的修正 (14)第六章自相关案例 (15)1 问题引入 (15)2 模型设定 (15)3 用OLS估计 (15)4 自相关其他检验 (16)5 消除自相关 (17)第七章分布滞后模型与自回归模型案例 (19)7.2案例1 (19)1 问题引入 (19)2 模型设定 (19)3 参数估计 (19)7.3案例2 (21)1 问题引入 (21)2 模型设定 (21)3、回归分析 (21)4 模型检验 (23)第八章虚拟变量回归案例 (24)1 问题引入 (24)2 模型设定 (24)3 参数估计 (26)4 模型检验 (27)第二章简单线性回归模型案例1、问题引入居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用。
适度的居民消费规模和合理的消费模型是人民生活水平的具体体现,有利于经济持续健康的增长。
随着社会信息化程度和居民的收入水平的提高,计算机的运用越来越普及,作为居民耐用消费品重要代表的计算机已经为众多的城镇居民家庭所拥有。
研究中国各地区城镇居民计算机拥有量与居民收入水平的数量关系。
影响居民计算机拥有量的因素有多种,但从理论和经验分析,最主要的影响因素应是居民收入水平。
从理论上说居民收入水平越高,居民计算机拥有量越多。
自回归、阿尔蒙法等!
15
2、分布滞后模型的修正估计方法
有限分布滞后模型,其基本思想是设法有目 的地减少需要直接估计的模型参数个数,以缓解 多重共线性,保证自由度。
βi (i=1,2…,s):动态乘数或延迟系数,表示各 滞后期X的变动对Y平均值影响的大小。
11
s
∑ βi 称为长期(long-run)或均衡乘数(total
i=0 distributed-lag multiplier),表示X变动 一个单位,由于滞后效应而形成的对Y平 均值总影响的大小。
如果各期的X值保持不变,则X与Y间的长 期或均衡关系即为
3
思考
在现实经济活动中,滞后现象是普遍存 在的,这就要求我们在做经济分析时应该考 虑时滞的影响。
怎样才能把这类时间上滞后的经济关系 纳入计量经济模型呢?
4
第七章 分布滞后模型与自回归模型
本章主要讨论:
●滞后效应与滞后变量模型 ●分布滞后模型的估计 ●自回归模型的构建 ●自回归模型的估计
5
第一节 滞后效应与滞后变量模型
无限自回归分布滞后模型:滞后期无限
10
(1)分布滞后模型(distributed-lag model)
分布滞后模型:模型中没有滞后被解释变量, 仅有解释变量X的当期值及其若干期的滞后值:
s
∑ Yt = α +
β i X t−i + μt
i=0
β 0 : 短 期 (short-run) 或 即 期 乘 数 (impact multiplier),表示本期X变化一单位对Y平均值的影 响程度。
7计量经济学
第七章一、单选题1、分布滞后模型:μβββαtt st tt XXXY +++++=--611的滞后长度为( A )A 、6,B 、7,C 、8,D 、9;2、下列各项中,不是经验加权法的优点的是( D )A 、简单易行,B 、少损失自由度,C 、避免多重共线性,D 、主观随意性大; 3、下列各项不属于库伊克变换的优点的是(B )A 、使模型结构得到极大简化,B 、具有经济理论依据,C 、最大限度地保证了自由度,D 、很大程度上缓解了多重共线性; 4、下列有关库伊克变换的说法,其中不正确的是:( D )A 、假定滞后解释变量X i t -对被解释变量Y 的影响随着滞后期i(i=0、1、……)的增加而按几何级数衰减;B 、滞后系数的衰减服从某种公比小于1的几何级数;C 、滞后模型的各参数假定满足:λββi i 0=)210,10( 、、、=<<i λ;D 、λ值的大小决定了滞后衰减的速度,λ值越接近0衰减速度越慢。
5、自适应预期假定的其数学表达式为)(*1*1*XX X X t t t t ---+=γ,有关其说法不正确的是:( A ) A 、该表达式可改写为X X X t t t*1*)1(--+=γγ,表明本期预期值是前一期预期值和本期实际值的加权平均,权数分别为γ和1-γ; B 、如果γ等于0,说明本期实际值忽略,预期没有进行修正; C 、在一般情况下,10<<γ;D 、如果γ等于1,则以本期实际值为预期值,本期预期与前一期预期无关。
6、无限分布滞后模型经库伊克变换后,变成一个一阶自回归模型。
则原模型的随机扰动项u t 与新的库伊克模型的随机扰动项u t *关系是( A )A 、u t *=u u t t 1--λ, B 、 u t*=uu t t1)1(---γ,C 、u t *=u t δ, D 、u t*=uu t t 1--7、自适应预期模型中随机扰动项u t *与原模型中随机扰动项u t 的关系是( B )A 、u t *=u u t t 1--λ, B 、u t*=uu t t 1)1(---γ,C 、u t *=u t δ, D 、u t*=uu t t 1--8、局部调整模型中随机扰动项u t *与原模型中随机扰动项u t 的关系是( C )A 、u t *=u u t t 1--λ, B 、 u t*=uu t t 1)1(---γ,C 、u t *=u t δ, D 、 u t*=uu t t 1--9、假定原模型的随机扰动项u t 满足古典假定,则由其转化而来的库伊克模型的Cov(u t *,)*1u t -=( B )A 、σλ2, B 、σλ2-, C 、σλ21-, D 、010、使经济变量产生滞后现象的原因众多,下列那一项除外( D ): A 、心理预期因素, B 、技术因素, C 、制度因素, D 、测量误差; 11、下列不属于库伊克变换缺陷的是|( A ): A 、滞后长度难以确定,B 、新模型的随机扰动项存在一阶自相关,C 、将随机变量Y 1-t 作为解释变量引入了模型,不一定符合基本假定。
自回归分布滞后模型
自回归分布滞后模型自回归分布滞后模型(ARIMA)是一种可用于自回归过程的统计建模技术。
它的主要优点是它能够使用时间序列数据预测未来或者检测和调整自回归过程中可能存在的性质变化。
ARIMA是一种重要的时间序列分析技术,它可以用来预测变量的自回归过程(AR),如动量(MA)和季节性过程(I)。
一、什么是自回归分布滞后模型(ARIMA)自回归分布滞后模型(ARIMA)是一种用于分析和预测时间序列数据的统计学方法。
ARIMA模型可以帮助研究者分析并预测事件的发生情况,以及由事件的发生情况产生的结果。
ARIMA模型的结构可以被定义为简单的一般线性二阶拟合模型。
二、ARIMA模型的有效性ARIMA模型通常证明是有效预测时间序列数据的一种有效方法。
无论是实现和应用于单变量和多变量时间序列上,ARIMA模型都可以为研究者提供可靠的预测结果。
在单变量的时间序列数据分析中,ARIMA 模型可以帮助研究者发现一些未知的趋势,从而判断该变量在未来的运动趋势。
三、ARIMA模型的应用ARIMA模型的应用,可以分为零度模型和非零度模型应用。
它们可以应用于单变量时间序列(零度模型)和多变量时间序列(非零度模型)上。
零度模型可以用来描述和预测单变量时间序列,而非零度模型可以用来描述和预测多变量时间序列中变量之间的关系。
此外,ARIMA模型还可以应用于时间序列平滑、广义线性模型、转换型自回归等领域。
四、ARIMA模型的优缺点ARIMA模型的优点是它能够有效地描述时间序列的差异性,可以使用时间序列数据预测未来或者检测已经发生的变化,进而找出时间序列中可能存在的自回归过程的特征,从而可以有效的预测和预测时间序列的发展趋势。
缺点是在使用自回归过程时,数据分析人员必须对变量进行较小的调整,以保持变量在ARIMA模型中是稳定的,而如果调整失败,将无法得到良好的分析结果。
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其中 s, q 分别为滞后解释变量和滞后被解释变
量的滞后期长度。
25
1.分布滞后模型
(1)模型中没有滞后被解释变量,仅有解释变量X 的当期值及其若干期的滞后值。
22
二、滞后效应产生的原因
心理因素: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 不可能很快改变其生活方式。
技术因素: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。
制度因素:如定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。
23
三、滞后变量模型
【例7.3】 已知1955—1974年期间美国制造业
库存量 Y 和销售额 X 的统计资料如表7.1
(金额单位:亿美元)。设定有限分布滞后模 型为: 运用经验加权法,选择下列三组权数:
(1)1,1/2,1/4,1/8(递减) (2)1/4,1/2,2/3,1/4(先增后减) (3)1/4,1/4,1/4,1/4(不变) 分别估计上述模型,并从中选择最佳的方程。
3、分布滞后模型有哪两类?如何区分?
一、经济活动中的滞后现象
解释变量与被解释变量的因果联系不可能在短时间内完成, 在这一过程中通常都存在时间滞后,也就是说解释变量需 要通过一段时间才能完全作用于被解释变量。 此外,由于经济活动的惯性,一个经济指标以前的变化态 势往往会延续到本期,从而形成被解释变量的当期变化同 自身过去取值水平相关的情形。 这种被解释变量受自身或其它经济变量前几期值影响的现 象称为滞后现象或滞后效应。如消费模型。
表7.9
18
本章主要讨论:
●滞后效应与滞后变量模型 ●分布之后模型的估计 ●自回归模型的构建 ●自回归模型的估计
19
第一节 滞后效应与滞后变量模型
本节基本内容:
●经济活动中的滞后现象 ●滞后效应产生的原因 ●滞后变量模型
20
本节思考题
1、什么是滞后现象?产生滞后现象的原 因主要有哪些?
2、滞后变量有哪两种类型?滞后变量模 型主要有哪两大类?区别是什么?
2、有限期的分布滞后模型,OLS会遇到如下问题: (1)没有先验准则确定滞后期长度;
(2)如果滞后期较长,将缺乏足够的自由度进行 估计和检验,降低估计精度; 自由度=n-K(n为样 本容量)
(3)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。
32
处理方法:
1、对于有限分布滞后模型,其基本思想是设法有 目的地减少需要直接估计的模型参数个数,以缓 解多重共线性,保证自由度。 2、对于无限分布滞后模型,主要是通过适当的模 型变换,使其转化为只需估计有限个参数的自回 归模型。
10
表7.6
11
从回归结果来看, M2Z 各滞后期的系数逐步增
加,表明当期货币供应量的变化对物价水平的 影响要经过一段时间才能逐步显现。但各滞后 期的系数的t统计量值不显著,因此还不能据此 判断滞后期究竟有多长。为此,我们做滞后12 个月的分布滞后模型的估计,结果见表7.7。
12
表7.7
13
表7.7显示,从 M2Z 到 M2Z(-11) , 回归系数 都不显著异于零,而 M2Z(-12) 的回归系数t
16
如果我们分析的重点是货币供应量变化对物价影 响的滞后性,上述结果已能说明问题。如果要提 高模型的预测精度,则可以考虑对模型进行改进。 根据前面的分析可知,分布滞后模型可以用子回 归模型来代替,因-1 + ut
估计结果见表7.9。
17
本节基本内容:
●分布滞后模型估计的困难 ●经验加权估计法 ●阿尔蒙法
30
本节思考题
1、对分布滞后模型进行估计存在哪些困 难?实际应用中如何处理这些困难?
2、阿尔蒙多项式估计外生变量有限分布 滞后模型有哪些步骤?对多项式的次数 m有哪些限制?为什么?
一、分布滞后模型估计的困难
1、无限期的分布滞后模型:由于样本观测值的有限 性,使得无法直接对其进行估计。
统计量值为3.016798,在5%显著性水平下拒 绝系数为零的原假设。这一结果表明,当期货 币供应量变化对物价水平的影响在经过12个月 (即一年)后明显地显现出来。为了考察货币 供应量变化对物价水平影响的持续期,我们做 滞后18个月的分布滞后模型的估计,结果见表 7.8。
14
表7.8
15
结果表明,从滞后12个月开始t统计量值显著,一直到滞后 16个月为止,从滞后第17个月开始t值变得不显著;再从回 归系数来看,从滞后11个月开始,货币供应量变化对物价水 平的影响明显增加,再滞后14个月时达到最大,然后逐步下 降。
37
总结:经验加权法的步骤
1、根据经验假设模型的滞后结构类型。 2、根据不同滞后结构赋予各种模型的各
个解释变量一定的权数,生成新的线性组 合变量。
3、分别对新变量模型进行OLS估计,根 据各种模型结果中的可决系数、F检验值 、t检验值、估计标准误以及DW值,从 中选出最佳估计方程。
4、写出原模型的估计结果。
β0 :称为短期乘数或即期乘数,表示本期 X 变
动一个单位对 值的平均影响大小;
βi :称为延迟乘数或动态乘数,表示过去各时期 X变动一个单位对 Y 值的平均影响大小;
s
βi:称为长期乘数或总分布乘数,表示 X 变动一
个i单=0位时,由于滞后效应而形成的对 Y 总的影响大
小。
27
2. 自回归模型
(1)模型中的解释变量仅包含X的当 期值X 与被解释变量 Y的一个或多个滞后值。
(2)模型形式:
Yt 0 Xt 1Yt1 2Yt2 Yq tq ut
其中 q 称为自回归模型的阶数。
思考:一阶自回归模型的表达式?
28
课堂练习
一、单选
二、多选
第二节 分布滞后模型的估计
计量经济学
第七章
分布滞后模型与自回归模型
1
本章主要讨论:
●滞后效应与滞后变量模型 ●分布之后模型的估计 ●自回归模型的构建 ●自回归模型的估计
2
本章关键词
分布滞后模型
滞后 现象
自回归模型
经验 加权法
阿尔蒙 多项式法
库伊克 模型
自适应 局部调整
预期模型
模型
滞后结构
滞后长度
工具变量法 德宾h检验
引子: 货币政策效应的时滞
通过上述一系列分析,我们可以做出这样的判断:在我国, 货币供应量变化对物价水平的影响具有明显的滞后性,滞后 期大约为一年,而且滞后影响具有持续性,持续的长度大约
为半年,其影响力度先递增然后递减,滞后结构为型。
当然,从上述回归结果也可以看出,回归方程的不高,DW 值也偏低,表明除了货币供应量外,还有其他因素影响物价 变化;同时,过多的滞后变量也可能引起多重共线性问题。
33
课堂练习
一、单选
二、多选
二、经验加权估计法
所谓经验加权估计法,是根据实际经济问题的特点及经验判 断,对滞后变量赋予一定的权数,利用这些权数构成各滞后 变量的线性组合,以形成新的变量,再应用最小二乘法进行 估计。 常见的滞后结构类型: (1)递减滞后结构(权数是递减的,X的近期值对Y的影响较 远期值大。例如消费函数) (2)不变滞后结构(权数是相等的,X的逐期滞后值对值 Y 的影响相同。 )
39
记新的线性组合变量分别为:
1
1
1
Z1 Xt 2 Xt1 4 Xt2 8 Xt3
11 2 1 Z2 4 X t z1,,z2,z3 2 X t1 3 X t2 4 X t3
Z3
1 4
Xt
1 4
X t1
1 4
Xt2
1 4
X t 3
由上述公式生成线性组合变量 z1 , z2 , z3 的数据。
4
复习: 货币政策概述
货币政策:指中央银行为实现既定的经济目标(稳定物价,促进 经济增长,实现充分就业和平衡国际收支)运用各种工具调节 货币供应量和利率,进而影响宏观经济的方针和措施的总合。
运用货币政策所采取的主要措施包括七个方面:(1)控制货币 发行;(2)控制和调节对政府的贷款;(3)推行公开市场 业务;(4)改变存款准备金率;(5)调整再贴现率;(6) 选择性信用管制;(7)直接信用管制。
6
第五节 案例分析
【案例7.2】 货币主义学派认为,产生通货膨胀 的必要条件是货币的超量供应。物价变动与货币 供应量的变化有着较为密切的联系,但是二者之 间的关系不是瞬时的,货币供应量的变化对物价 的影响存在一定时滞。在中国,大家普遍认同货 币供给的变化对物价具有滞后影响,但滞后期究 竟有多长,还存在不同的认识。下面采集1996- 2005年全国广义货币供应量和物价指数的月度数 据对这一问题进行研究。
然后分别估计如下经验加权模型。
40
回归分析结果整理如下 模型一: Yˆt 66.60404 1.071502 Z1t
(3.6633) (50.9191) R2 0.994248 DW 1.440858
(3) 型滞后结构(权数先递增后递减)
35
图7.1 常见的滞后结构类型
w
w
w
0
(a)
t
0
(b)
t0
t (c)
36
优点:简单易行、不损失自由度、避免多重共 线性干扰及参数估计具有一致性。 缺点:设置权数的主观随意性较大,要求分析 者对实际问题的特征有比较透彻的了解。通常 的做法是,依据先验信息,多选几组权数分别 估计多个模型,然后根据可决系数、F检验值、 t检验值、估计标准误以及DW值,从中选出最 佳估计方程。