eviews分布滞后模型和自回归模型-29页文档资料
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估计存在多重共线性问题。这样，虽然工具 变量方法给出了方程的一致性估计，但是这 些估计量很可能是低效的。
有限分布滞后模型
❖ 一般模型为：
yt ixt iu t
❖ 对于滞后长度的确定，可以根据实际经济问 题的需要和经验进行判定，也可以利用一些 判定方法和准则，如赤池(Akaike)AIC准则与 施瓦兹(Schwarz)SC准则等。
❖ 求出滞后分布模型参数的估计值: ˆ1,ˆ2,,ˆs ❖ 由于m+1<s，可以认为原模型存在的自由度不足
2.阿尔蒙法
❖ 主要思想：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， 然后用OLS法估计参数。
❖ 主要步骤为：
❖ 第一步，阿尔蒙变换
s
❖ 对于分布滞后模型
Yt X i ti t
i0
❖ 假定其回归系数i可用一个关于滞后期i的适当
阶数的多项式来表示，即:
❖
i01 i2 i2 m im i=0,1,…,s
❖ 所谓经验加权法，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。
❖ 由于随机误差项与解释变量不相关，从而也与滞后 解释变量的线性组合变量不相关，因此可直接应用 最小二乘法对该模型进行估计。
❖ 经验加权法具有简单易行、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等优点。缺陷 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。
❖ 本实验打算建立如下模型：PtP 1 C 0 E PtP P D t P 1 v t IC
❖ 这里以 PPDIt1做为滞后解释变量 PPCEt1的工具变量。
❖ 虽然工具变量法可以消除科克模型中解释变 量的随机性以及解释变量与误差项之间的序 列相关等问题，但由于引入的工具变量 是 ，其与 PPDIt1 PPDIt存在高度相关性，因此模型
❖ 因此，使用OLS估计将导致估计量不仅是有 偏的而且非一致的。可以采用工具变量法来 估计，有学者建议用x t 1 作为 y t 1 的工具变量。
例1
❖ table8-1.wf1工作文件中，给出的是1978-2019年北 京市城镇家庭平均每人全年消费性支出（PPCE， 单位元）和城镇家庭平均每人可支配收入（PPDI， 单位元）。由于人们消费习惯等原因，使得收入对 消费支出的影响存在时间滞后，因此建立消费函数 的分布滞后模型。
科克分布滞后模型
❖ 科克模型： y t 1 0 x t y t 1 u t u t 1
❖ 在估计的过程中存在以下问题： ❖ （1）由于作为解释变量y t1，因此模型中包含
随机解释变量；
❖ （2）即使原模型中的 u t不存在序列相关，然 而ut ut1是序列相关的；
❖ （3）解释变量y t1 和误差项ut ut1存在序列相 关。
❖
（-4.813143） （38.68578）
❖ R-squared＝0.990077 DW＝1.158530 F＝ 1496.590
❖ 从上述回归分析结果可以看出，模型一的扰
动项无一阶自相关，模型二和模型三扰动项 存在一阶正相关；在综合判断可决系数、F－ 检验值，t检验值，可以认为：最佳的方程式 模型一，即权数为1、1/2、1/4、1/8的分布滞 后模型。
❖ R-squared＝0.994257 DW＝1.439440 F＝ 2597.074
❖ YT = -133.1722303 + 1.366668187*Z2
❖
（-5.029746） （37.37033）
❖ R-squared＝0.989373 DW＝1.042713 F＝ 1396.542
❖ YT 来自百度文库 -121.7394467 + 2.237930494*Z3
❖ 对于滞后长度为已知的分布滞后模型，修正 的估计方法有经验加权法、阿尔蒙(Almon)多 项式滞后法等。
❖ 各种方法的基本思想大致相同，都是通过对 各滞后变量加权，组成线性组合变量(即滞后 变量的线性组合)作为新解释变量引入方程， 有目的地减少滞后变量的数目，缓解多重共 线性，保证自由度。
1．经验加权估计法
❖ 运用经验加权法，选择下列三组权数：
❖ （1）1、1/2、1/4、1/8 ❖ （2）1/4、1/2、2/3、1/4 ❖ （3）1/4、1/4、1/4、1/4、 ❖ 分别估计上述模型，并从中选择最佳的方程。
❖ 数据见case25.
❖ 记新的线性组合变量分别为：
Z1
Xt
1 2
X t1
1 4
X t2
1 8
X t3
Z2
1 4
Xt
1 2
X t1
2 3
X t2
1 4
X t3
Z3
1 4
Xt
1 4
X t1
1 4
X t2
1 4
X t3
❖ 分别估计如下经验加权模型：
Y tZ k t t k 1 ,2 ,3
❖ YT = -66.52294932 + 1.071395456*Z1
❖
（-3.662182） （50.96149）
❖ 其中，m<s-1。阿尔蒙变换要求先验地确定适当 阶数k，例如取m=2，得
❖ i 01i2i2
(*)
❖ 将(*)代入分布滞后模型
s
Yt X i ti t
i0
s
Yt (01i2i2)Xti t
i0
s
s
s
0 Xti 1 iXti 2 i2Xti t
i0
i0
i0
❖ 定义新变量
s
W 1 t
X ti
i 0
s
W 2 t iX t i i 0
s
W 3 t
i 2 X ti
❖ 将原模型转换为：i 0
Y t0 W 1 t1 W 2 t2 W 3 tt
❖ 第二步，模型的OLS估计
❖ 对变换后的模型进行OLS估计，得 ˆ,ˆ1,ˆ2
❖ 再计算出:
i01 i2 i2 m im
❖ 通常的做法是，多选几组权数，分别估计多个模型， 然后根据样本决定系数、F检验值、t检验值、估计 标准误差以及DW值，从中选出最佳估计方程。
❖ 例：已知某地区制造业部门1955－1974年期间的资 本存量Y和销售额X的统计资料如下表（金额单位： 百万元）。设定有限分布滞后模型为：
Y t 0 X t 1 X t 1 2 X t 2 3 X t 3 t
有限分布滞后模型
❖ 一般模型为：
yt ixt iu t
❖ 对于滞后长度的确定，可以根据实际经济问 题的需要和经验进行判定，也可以利用一些 判定方法和准则，如赤池(Akaike)AIC准则与 施瓦兹(Schwarz)SC准则等。
❖ 求出滞后分布模型参数的估计值: ˆ1,ˆ2,,ˆs ❖ 由于m+1<s，可以认为原模型存在的自由度不足
2.阿尔蒙法
❖ 主要思想：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， 然后用OLS法估计参数。
❖ 主要步骤为：
❖ 第一步，阿尔蒙变换
s
❖ 对于分布滞后模型
Yt X i ti t
i0
❖ 假定其回归系数i可用一个关于滞后期i的适当
阶数的多项式来表示，即:
❖
i01 i2 i2 m im i=0,1,…,s
❖ 所谓经验加权法，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。
❖ 由于随机误差项与解释变量不相关，从而也与滞后 解释变量的线性组合变量不相关，因此可直接应用 最小二乘法对该模型进行估计。
❖ 经验加权法具有简单易行、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等优点。缺陷 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。
❖ 本实验打算建立如下模型：PtP 1 C 0 E PtP P D t P 1 v t IC
❖ 这里以 PPDIt1做为滞后解释变量 PPCEt1的工具变量。
❖ 虽然工具变量法可以消除科克模型中解释变 量的随机性以及解释变量与误差项之间的序 列相关等问题，但由于引入的工具变量 是 ，其与 PPDIt1 PPDIt存在高度相关性，因此模型
❖ 因此，使用OLS估计将导致估计量不仅是有 偏的而且非一致的。可以采用工具变量法来 估计，有学者建议用x t 1 作为 y t 1 的工具变量。
例1
❖ table8-1.wf1工作文件中，给出的是1978-2019年北 京市城镇家庭平均每人全年消费性支出（PPCE， 单位元）和城镇家庭平均每人可支配收入（PPDI， 单位元）。由于人们消费习惯等原因，使得收入对 消费支出的影响存在时间滞后，因此建立消费函数 的分布滞后模型。
科克分布滞后模型
❖ 科克模型： y t 1 0 x t y t 1 u t u t 1
❖ 在估计的过程中存在以下问题： ❖ （1）由于作为解释变量y t1，因此模型中包含
随机解释变量；
❖ （2）即使原模型中的 u t不存在序列相关，然 而ut ut1是序列相关的；
❖ （3）解释变量y t1 和误差项ut ut1存在序列相 关。
❖
（-4.813143） （38.68578）
❖ R-squared＝0.990077 DW＝1.158530 F＝ 1496.590
❖ 从上述回归分析结果可以看出，模型一的扰
动项无一阶自相关，模型二和模型三扰动项 存在一阶正相关；在综合判断可决系数、F－ 检验值，t检验值，可以认为：最佳的方程式 模型一，即权数为1、1/2、1/4、1/8的分布滞 后模型。
❖ R-squared＝0.994257 DW＝1.439440 F＝ 2597.074
❖ YT = -133.1722303 + 1.366668187*Z2
❖
（-5.029746） （37.37033）
❖ R-squared＝0.989373 DW＝1.042713 F＝ 1396.542
❖ YT 来自百度文库 -121.7394467 + 2.237930494*Z3
❖ 对于滞后长度为已知的分布滞后模型，修正 的估计方法有经验加权法、阿尔蒙(Almon)多 项式滞后法等。
❖ 各种方法的基本思想大致相同，都是通过对 各滞后变量加权，组成线性组合变量(即滞后 变量的线性组合)作为新解释变量引入方程， 有目的地减少滞后变量的数目，缓解多重共 线性，保证自由度。
1．经验加权估计法
❖ 运用经验加权法，选择下列三组权数：
❖ （1）1、1/2、1/4、1/8 ❖ （2）1/4、1/2、2/3、1/4 ❖ （3）1/4、1/4、1/4、1/4、 ❖ 分别估计上述模型，并从中选择最佳的方程。
❖ 数据见case25.
❖ 记新的线性组合变量分别为：
Z1
Xt
1 2
X t1
1 4
X t2
1 8
X t3
Z2
1 4
Xt
1 2
X t1
2 3
X t2
1 4
X t3
Z3
1 4
Xt
1 4
X t1
1 4
X t2
1 4
X t3
❖ 分别估计如下经验加权模型：
Y tZ k t t k 1 ,2 ,3
❖ YT = -66.52294932 + 1.071395456*Z1
❖
（-3.662182） （50.96149）
❖ 其中，m<s-1。阿尔蒙变换要求先验地确定适当 阶数k，例如取m=2，得
❖ i 01i2i2
(*)
❖ 将(*)代入分布滞后模型
s
Yt X i ti t
i0
s
Yt (01i2i2)Xti t
i0
s
s
s
0 Xti 1 iXti 2 i2Xti t
i0
i0
i0
❖ 定义新变量
s
W 1 t
X ti
i 0
s
W 2 t iX t i i 0
s
W 3 t
i 2 X ti
❖ 将原模型转换为：i 0
Y t0 W 1 t1 W 2 t2 W 3 tt
❖ 第二步，模型的OLS估计
❖ 对变换后的模型进行OLS估计，得 ˆ,ˆ1,ˆ2
❖ 再计算出:
i01 i2 i2 m im
❖ 通常的做法是，多选几组权数，分别估计多个模型， 然后根据样本决定系数、F检验值、t检验值、估计 标准误差以及DW值，从中选出最佳估计方程。
❖ 例：已知某地区制造业部门1955－1974年期间的资 本存量Y和销售额X的统计资料如下表（金额单位： 百万元）。设定有限分布滞后模型为：
Y t 0 X t 1 X t 1 2 X t 2 3 X t 3 t