第九章分布滞后和自回归模型

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Yt (a0 a1i a2i 2 ) X t i t
i 0
K K K i 0 i 0
a0 X t i a1 iX t i a2 i 2 X t i t
i 0

2 Z X Z iX Z i 0 t t i 若令 ,1t t i , 2t X t i K



这种模型正是分析判断滞后效应的存在性及其 模式,研究经济行为、经济关系中滞后作用的 基本模型,称为“分布滞后模型” 。 理论上可以考虑有无限多滞后项的分布滞后模 型: Ct c0 c1It c2 It 1 c3 It 2 t 这种分布滞后模型通常称为“无限分布滞后模 型”,相比之下,只有有限个滞后项的分布滞 后模型则称为“有限分布滞后模型”。
二、分布滞后模型参数估计



用分布滞后模型研究滞后效应,进行预测分析 和评估政策效果之前,先要估计模型中的未知 参数。 分布滞后模型形式上与一般的多元线性回归相 似,但因为引进多个滞后变量和滞后期长度难 以确定,分布滞后模型的参数估计与一般多元 线性回归模型有所不同。 分布滞后模型的参数估计首先要解决的问题是 滞后长度确定,或者如何在未知滞后长度时估 计参数。
(二)先验约束估计


分布滞后模型参数估计的另一类方法, 是利用某种先验信息和经验设定分布滞 后模型的滞后模式,从而简化分布滞后 模型的函数形式,方便参数估计。这类 方法称为“参数约束法”。 最重要的参数约束法是阿尔蒙多项式法 和考伊克方法。
1. 阿尔蒙多项式法



适用于已知滞后长度,但滞后长度较长的有限 分布滞后模型。 这类模型的主要困难是参数数量较多,导致估 计困难。 基本思想:以滞后期i 的一个适当次数的多项 式,模拟分布滞后模型的系数。 可分别模拟单调下降、先升后降,以及循环变 化等不同的滞后效应类型。


一般可采用下列标准化表达式分别表示有限分 布滞后模型和无限分布滞后模型: 无限分布滞后模型:有无限多滞后项
Yt 0 X t 1 X t 1 2 X t 2 t

有限分布滞后模型:有限个滞后项
Yt 0 X t 1 X t 1 2 X t 2 K X t K t
本章结构
第一节 分布滞后模型
第二节 自回归模型 第三节 因果关系检验
第一节 分布滞后模型
一、经济中的滞后效应和分布滞后模型 二、分布滞后模型参数估计
(一)经济中的滞后效应



由于信息滞后、交易周期和心理因素等多方面 的原因,经济行为、政策的作用,经济变量之 间相互影响的效果,常常不是立即体现出来, 而是有时间延滞性或持续作用,会在以后一个 时期内逐步体现出来。 这种现象就是滞后效应。滞后效应在经济问题 中是普遍存在的。 例如人们获得后通常不会立即全部花掉,而是 会在以后一个阶段分次花费,因此收入对人们 消费的影响往往有时间滞后和持续的影响。


这种分布滞后模型的参数估计方法就是现式估 计法。这种参数估计方法只是普通最小二乘估 计的重复应用,易于掌握。 但现式估计法也有问题。首先滞后长度的确定 没有明确的标准、根据;其次是引进较多期滞 后会降低自由度,回归分析的有效性会降低; 第三是滞后变量之间的相关性可能引发共线性 问题;此外被认为有数据开采的嫌疑。


反过来说,当我们通过对具体问题滞后 效应的分析,初步判断滞后效应的变化 模式符合上述线性变化,先增后减二次 曲线变化,或其他高次曲线形态变化时, 就可以选定相应的m和滞后参数多项式。 一般来说,常见的滞后参数变化模式的 m在1到4之间。


确定了滞后参数多项式以后,将这些多 项式代入分布滞后模型进行变换。 以m=2的情况为例。 2 a a i a i 把 i 0 1 2 代入前述分布滞后模 型,可得: K



其次是滞后效应的模式,对应于m,也 必须预先知道,这就很难以避免判断的 主观偏差。 最后上述变量变换会缩短样本长度,因 此并不能完全解决分布滞后模型参数估 计的自由度问题。 当样本容量并不是很大,滞后期长度较 长时,仍然无法得到有效的估计结果。
2. 考伊克方法


考伊克方法在一定程度上可以弥补阿尔蒙多项 式法的不足,解决其部分问题。 考伊克方法形式上是针对无限分布滞后模型: Yt 0 X t 1 X t 1 2 X t 2 t
K
K


则模型变为: Yt a0 Z0t a1Z1t a2 Z2t t Z1t 和 Z 2t 只是 X t及其各 很显然,上述 Z 0t 、 期滞后的线性组合,因此仍是非随机的 或与误差项无关。 因此可用OLS法对该式进行参数估计,得 到估计值
i 0
i 0
i 0



从另一个角度,滞后效应也可以反过来 理解为当期某指标受上期、再上期其他 某指标的影响。 例如上述消费滞后效应也可理解为,当 年消费不仅受到当年收入(40%)的影 响,而且受到上年收入(30%)、再上 年收入(20%)的影响。用公式表示就 是: Ct 0.4It 0.3It 1 0.2It 2


i a0 a1i 当m 1时,即: 2 当m 2 时,即: i a0 a1i a2i 等。其余依次类推。 不难看出,阿尔蒙多项式所设定的滞后 参数变化模式,根据所选择的多项式次 数m的不同,分别对应线性变化(衰 减),先增后减的二次函数变化,以及 较复杂的高次曲线变化等。衰减速度则 a1 等参数。 取决于a0 、

图9.2 考伊克方法参数衰减模式
k
3/ 4
1/ 4
1/ 2
滞后时间



考伊克方法模型设定的滞后参数模型, 与现实经济中许多滞后效应变化规律确 实是一致的,因此有重要的价值。 有了上述滞后参数变化模式,就可以对 分布滞后模型进行变换。 k 首先作考伊克变换,即把 k 0 代入模 型,得到: Yt 0 X t 0X t 1 02 X t 2 t


为了横向比较方便等原因,滞后效应也可以通 过滞后期长度、短期效应、中期相应、半效应 长度等进行衡量。 例如上述收入对消费滞后效应的滞后期长度, 也就是滞后效应的持续时间,总滞后效应完全 实现的时间,为2年。滞后的短期效应(当年 效果)为4/9,中期效应(当年加次年效果) 为7/9。半效应长度,也就是滞后效应过半的 时间长度,则在1年之内。



此外,在考虑一个解释变量对被解释变量的影 响和滞后作用(如收入对消费)以外,还可以 同时考虑其他解释变量对被解释变量的影响, 甚至同时考虑多个解释变量作用的滞后效应等。 分布滞后模型形式上是含有解释变量滞后项的 多元回归模型。 但分布滞后模型主要用来研究经济变量作用的 时间滞后效应、长期影响,以及经济变量之间 的动态影响关系,可用于评价经济政策的中长 期效果,属于动态计量分析的范畴。


设一个有限分布滞后模型为: Yt 0 X t 1 X t 1 K X t K t
也可以写成:
Yt i X t i t
i 0 K


阿尔蒙认为可以用如下i 的多项式模拟 i 的变化: i a0 a1i a2i 2 ami m
第九章 分布滞后和自回归模型
前言



前面各章基本上没有区别所用的数据究竟是时 间序列数据还是截面数据。但这两类数据在计 量经济分析中还是有明显差异的。 时间序列数据是经济运动动态过程的数量记录, 包含不同于横截面数据的特殊信息,可以进行 动态计量分析,但时间序列数据的内在联系也 可能给计量经济分析带来问题和困难。 本章介绍利用时间序列数据进行动态计量分析 的几个专题。下一章我们将对时间序列数据计 量分析的一些问题进行分析。



滞后效应对经济问题的影响非常重要。要准确 把握经济关系,特别是长期动态关系,避免预 测和决策偏差,必须重视这种滞后效应。 滞后效应可以直接通过滞后作用的描述来反映。 例如若某地消费者平均来说在获得20000元收 入后,会在当年消费掉8000元,下一年消费 6000元,再下一年又消费4000元,余下2000 元储蓄起来以备不时之需,那么意味着当年收 入一般对当年消费会产生40%的作用,对下年 消费会产生30%的作用,对再下年消费则有 20%的作用。
(二)分布滞后模型


已知存在滞后效应以及滞后效应的时间 长度和结构时,对滞后作用的分析预测 是比较简单的。 但现实中的问题常常是只知道可能存在 滞后效应,滞后效应是否确实存在,滞 后效应的持续长度,及其结构模式都是 未知的。

例如消费滞后效应问题可能是:
Ct c0 c1It c2 It 1 c3It 2 t
但由于一般来说随着滞后期的增加滞后效应总 是不断减小,滞后期很大的项非常接近0。因 此无限分布滞后模型与滞后长度较长的有限分 布滞后模型并没有很大差别,考伊克方法也可 处理有限分布滞后模型,特别是滞后长度较长 的有限分布滞后模型。

思路是:假设分布滞后模型中的未知参 数 k 都有相同的符号,并按照几何级数 k 0k衰减。其中 0 1 。 k 这种k 0 函数有以下基本特点: k 不变号; (1 ) k 是k的减函数; (2) (3) 越小,衰减速度越快,称为衰减率 (4)长期乘数有限。
最后,只需要把这些估计值代入滞后参数多项 式,就可以得到得到各个滞后参数的估计值:
ˆ a ˆ0 0 ˆ a ˆ0 a ˆ1 a ˆ2 1 ˆ a ˆ0 2a ˆ1 4a ˆ2 2
……
2 ˆ a ˆ ˆ ˆ2 K a K a K 0 1


阿尔蒙多项式法可以把需要估计的参数 数量减少到有限的几个,是解决滞后效 应较长的分布滞后模型参数较多困难的 有效方法。 但这种方法也有局限性。首先运用阿尔 蒙多项式法必须先知道分布滞后模型的 滞后长度,因为X变量变换为变量Z时K必 须是已知的。

该模型仍然含有无限多项,但其中的参 数已经只有3个了。只要我们再把模型滞 后一期得: 2 Yt 1 0 X t 1 0X t 2 0 X t 3 t 1
进一步得:
Yt Yt 1 (1 ) 0 X t ( t t 1 )
Ct c0 c1It c2 It 1 c3It 2 cK It K 1 t 或: c1 等 模型中的 c0 是反映基本消费的常数, 是反映滞后效应结构的系数,这些参数 的数值,是否显著都是未知的,需要根 据收入和消费数据通过计量分析估计。 有时反映滞后期长度的K也是未知的,也 需要通过分析确定。


Leabharlann Baidu

当然,消费者的消费行为一般不可能满足严格 函数关系,必然会因素随机因素干扰而有波动。 此外人们有维持消费水平相对稳定的倾向,在 收入很低时也会设法保持基本的生活水平,因 此会有不受收入直接影响的基本消费。 但上述公式反映了滞后效应的主要特征,只要 进一步了解了基本消费,以此为基础就可以对 消费发展的趋势和收入政策效果等作出有效的 预测和分析。
(一)现式估计法


现式估计法适用滞后长度不确定的分布滞后模 型。 为了解决滞后长度不定的困难,可以依次估计 有滞后效应变量的一期滞后、两期滞后……, 当发现滞后变量(加入的最多期滞后)的回归 系数在统计上开始变得不显著,或至少有一个 变量的系数改变符号(由正变负或由负变正) 时,就不再增加滞后期,把此前一个模型作为 分布滞后模型的形式,相应参数估计作为模型 的参数估计。
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