eviews分布滞后模型和自回归模型-课件·PPT
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第十章 分布滞后模型与自回归模型.ppt
(b)
t0
t (c)
17
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。
数较低的 m次多项式很好地逼近，即
23
i 0 1i 2i2 mim
i 0,1, 2, , s ; m s
此式称为阿尔蒙多项式变换（图7.2）。
24
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
Yt 0Z0t 1Z1t 2Z2t mZmt ut
其中 Z0t X t X t1 X t2 X ts
F = 1396
21
模型三： Yˆt 121.7394 2.23973 Z3t
(4.8131) (38.68578)
R2 0.990077 DW 1.15853
F 1496
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、模型三扰动项存在一 阶正自相关；再综合判断可决系数、F 检验值、 t 检验值，可以认为：最佳的方程是模型一，即 权数为（1，1/2，1/4，1/8）的分布滞后模 型。
i=0
i=1
= α(1- λ)+ β0 Xt +(ut - λut-1)
即
Yt = α(1- λ) + β0 X t + λYt-1 + (ut - λut-1)
这就是库伊克模型。上述变换过程也叫库伊克 变换。
32
令 α* = (1- λ)α , β0* = β0 β1* = λ , ut* = ut - λut-1
九章分布滞后和自回归模型-资料
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。
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。
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。
考伊克方法形式上是针对无限分布滞后模型： Y t 0 X t 1 X t 1 2 X t 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。
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。
把i a0a1ia2i2代入前述分布滞后模
型，可得：
K
Yt (a0a1ia2i2)Xtit
i0
K
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。
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。
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。
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。
考伊克方法形式上是针对无限分布滞后模型： Y t 0 X t 1 X t 1 2 X t 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。
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。
把i a0a1ia2i2代入前述分布滞后模
型，可得：
K
Yt (a0a1ia2i2)Xtit
i0
K
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。
Eviews中向量自回归模型VAR解读PPT课件
一、向量自回归（VAR）模型定义
• VAR模型是自回归模型的联立形式，所以称向量自回归模型。假设y1t，y2t之间存在关系，如果分别建立两 个自回归模型
• y1t = f (y1,t-1, y1,t-2, …) • y2t = f (y2,t-1, y2,t-2, …) • 则无法捕捉两个变量之间的关系。如果采用联立的形式，就可以建立起两个变量之间的关系。
• （4）VAR模型的另一个特点是有相当多的参数需要估计。比如一个 VAR模型含有三个变量，最大滞后期k = 3，则有k N 2 = 3 32 = 27个参数需要估计。当样本容量较小时，多数参数的估计量误差较大。
• （5）无约束VAR模型的应用之一是预测。由于在VAR模型中每个方程 的右侧都不含有当期变量，这种模型用于样本外一期预测的优点是不必 对解释变量在预测期内的取值做任何预测。
• 在残差序列数据组窗口中点击View键，选择Covariances功能
第25页/共28页
上一排数值为方差或协方差，下一排为相 关系数。
第26页/共28页
五、VAR、协整与VEC模型
第27页/共28页
感谢您的欣赏！
第28页/共28页
• （6.3）u中t ，(u1t , u2t ,uNt )' 第3页/共28页
11, j
j
21, j
N1, j
12, j 22, j
N 2, j
1N, j
2N,
j
,
j
1,2,, k
NN
,
j
对单一方程而言，每个方程的随机误差项独立不相关（时间序列上前 后不相关），但对模型而言，不同方程的随机误差项存在相关性。
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特征根数值
• VAR模型是自回归模型的联立形式，所以称向量自回归模型。假设y1t，y2t之间存在关系，如果分别建立两 个自回归模型
• y1t = f (y1,t-1, y1,t-2, …) • y2t = f (y2,t-1, y2,t-2, …) • 则无法捕捉两个变量之间的关系。如果采用联立的形式，就可以建立起两个变量之间的关系。
• （4）VAR模型的另一个特点是有相当多的参数需要估计。比如一个 VAR模型含有三个变量，最大滞后期k = 3，则有k N 2 = 3 32 = 27个参数需要估计。当样本容量较小时，多数参数的估计量误差较大。
• （5）无约束VAR模型的应用之一是预测。由于在VAR模型中每个方程 的右侧都不含有当期变量，这种模型用于样本外一期预测的优点是不必 对解释变量在预测期内的取值做任何预测。
• 在残差序列数据组窗口中点击View键，选择Covariances功能
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上一排数值为方差或协方差，下一排为相 关系数。
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五、VAR、协整与VEC模型
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感谢您的欣赏！
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• （6.3）u中t ，(u1t , u2t ,uNt )' 第3页/共28页
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N1, j
12, j 22, j
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2N,
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1,2,, k
NN
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对单一方程而言，每个方程的随机误差项独立不相关（时间序列上前 后不相关），但对模型而言，不同方程的随机误差项存在相关性。
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特征根数值
分布滞后模型与自回归模型.ppt
1、滞后效应与产生滞后效应的原因
因变量受到自身或另一解释变量的前几 期值影响的现象称为滞后效应。
表示前几期值的变量称为滞后变量。 如：消费函数
通常认为，本期的消费除了受本期的收入影 响之外，还受前1期，或前2期收入的影响：
Ct=0+1Yt+2Yt-1+3Yt-2+t Yt-1，Yt-2为滞后变量。
以滞后变量作为解释变量，就得到滞后变量模 型。它的一般形式为：
Yt 0 1Yt1 2Yt2 qYtq 0 X t 1X t1 s X ts t q，s：滞后时间间隔
自回归分布滞后模型（autoregressive distributed lag model, ADL）：既含有Y对自身滞后变量的回归， 还包括着X分布在不同时期的滞后变量
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：
常见的滞后结构类型
w
w
t (c)
•递减型：
即认为权数是递减的，X的近期值对Y的影响较 远期值大。
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）。
如消费函数中，收入的近期值对消费的影响作 用显然大于远期值的影响。
计量经济学课件：第七章分布滞后模型与自回归模型
计量经济学课件：第七章分布滞后模型与⾃回归模型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123141t t t t t C Y Y C u ββββ--=++++对于上述投资的情况，设I 表⽰投资，Y 表⽰收⼊，则12314253t t t t t t I Y I I I u ααααα---=+++++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1、分布滞后模型。
如果模型中没有滞后的被解释变量，即01122t t t t s t s t Y X X X X u αββββ---=++++++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。
第六章_自回归模型和分布滞后模型
7
动态经济模型
我们上面列举了模型中包含滞后经济变量的 两种情况。第一种是仅包含滞后外生变量的模 型，第二种是包含滞后内生变量的模型。在两 种情况下，都通过一种滞后结构将时间维引入 了模型，即实现了动态过程的构模。
8
“滞后”在经济学中的作用
在经济学中，因变量Y对另一些变量X的依 赖很少是瞬时的，常见的是Y对X的响应有一个 时间上的延迟，这种时间上的延迟就是“滞后” 。
9
10
11
R&D支出与生产力之间的滞后
研发投资支出决策与用生产力的提高表示的 最终投资回报之间存在着相当长期的滞后：资金 投放与发明创造开始出现之间存在时间上的滞后 ；思想或方法上的发明与发展到商业应用阶段之 间也存在时间上的滞后等。
12
滞后的原因
1. 心理上的原因；
2. 技术上的原因；
3. 制度上的原因。
20
三、科克变换法 回到科克模型：
Yt =α +β Xt +β λ Xt-1 +β λ 2Xt-2 +…+ ut
(2)
第二种方法是采用科克变换，（2）式两端取一期 滞后，得： Yt-1 =α +β Xt-1 +β λ Xt-2 +β λ 2Xt-3 +…+ ut-1 两端乘以 λ ，得： λ Yt-1 =λ α +β λ Xt-1+β λ 2Xt-2 +β λ 3Xt-3 +…+λ ut-1 (5)
5
例2．Yt = α +β Yt-1 + ut,
t = 1,2,…,n
本例中Y的现期值与它自身的一期滞后值相联系， 即依赖于它的过去值。一般情况可能是：
第九章分布滞后和自回归模型
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。
设一个有限分布滞后模型为：
Yt 0 X t 1X t 1 K X t K t
也可以写成：
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。
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。
i0
i0
则模型变为：
i0
Yt a0Z0t a1Z1t a2Z2t t
很显然，上述 Z0t、Z1t和 Z2t 只是 X t及其各
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
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：
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。
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。
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 0.3It1 0.2It2
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。
设一个有限分布滞后模型为：
Yt 0 X t 1X t 1 K X t K t
也可以写成：
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。
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。
i0
i0
则模型变为：
i0
Yt a0Z0t a1Z1t a2Z2t t
很显然，上述 Z0t、Z1t和 Z2t 只是 X t及其各
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
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：
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。
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。
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 0.3It1 0.2It2
第七章 分布滞后与自回归模型 《计量经济学》PPT课件
3. 考伊克（Koyck）方法 考伊克方法就是将无限分布滞后模型转化为自回归 模型，然后进行估计。 对于无限分布滞后模型：
Yt 0 Xt 1Xt1 s Xts u（t 7.2.9） 假设所有的滞后解释变量的系数符号相同，并且它 们按几何级数衰减：
i 0 i (i 0,1,2, )
②可以证明随机干扰项存在自相关性；
③由于滞后被解释变量Yt-1的存在违背了DW检验的 前提条件，所以必须采用其他方法来检验序列相 关性。
其中常用的方法就是德宾h检验（Durbin h test）。
§7.3 自回归模型的参数估计
一、自回归模型的构造 1. 自适应预期模型（adaptive expectation model） 被解释变量Yt的变化取决于解释变量的预期值Xt*。 例如，对产品价格的预期来决定现期的生产量； 对农作物未来价格的预期来确定农作物的种植量； 购买住房、汽车之前需要对未来价格进行预测； 居民消费水平取决于对未来收入的预期； 货币的供给量在一定程度上取决于对未来利率水平 的预期等
个单位，由于滞后效应而形成的对Y平均值总影
响的大小。
【消费滞后例子】 假定某人年薪增加2万元，并假 定是一种“永久性”增加，即这一年薪的增加将 一直保持下去。那么，这种收入增加将会对个人 消费有什么影响呢？
Yt 0.4Xt 0.3Xt1 0.2Xt2 ut
【通货膨胀滞后例子】 根据货币主义学派的观点， 通货膨胀实质上是一种货币现象，其意义在于一 般价格水平的连续上涨，是由于货币供给的增长 率远远超过经济单位对货币的实际需求量所致。
1．分布滞后模型。
Yt 0 Xt 1Xt1 2 Xt2 s Xts ut
（7.1.1） s为滞后长度。模型分为 有限分布滞后模型（infinite distributed-lag model 无限分布滞后模型(finite distributed-lag model)。
-第九章-分布滞后和自回归演示课件.ppt
bjhk
11
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 c2It 1 c3It 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”。
或：Ct c0 c1It c2It 1 c3It 2 cK It K 1 t
模型中的c0是反映基本消费的常数，c1 等
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。
第九章 分布滞后和自回归模型
bjhk
1
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。
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（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。
bjhk
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例如消费滞后效应问题可能是：
Ct c0 c1It c2It 1 c3It 2 t
bjhk
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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。
九章分布滞后和自回归模型-资料
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 01。
这种k 0k函数有以下基本特点：
（1） k 不变号； （2） k 是k的减函数；
（3）越小，衰减速度越快，称为衰减率
（4）长期乘数有限。
图9.2 考伊克方法参数衰减模式
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。
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：C t c 0 c 1 I t c 2 I t 1 c 3 I t 2 t 这种分布滞后模型通常称为“无限分布滞后模
（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：
C t c 0 c 1 It c 2 It 1 c 3 It 2 t
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。
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。
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：
动态经济模型自回归模型和分布滞后模型
（ 6 ）
我们可以用同样的方法置换Yt-2，以及随后的Yt-3, Yt-4,…,直至无穷，结果是将Yt表示为X的当前值和滞 后值的一个滞后结构，系数为科克形式的几何递减权 数，具体形式为：
2 Y [ X ( 1 ) X ( 1 ) X ......] t t t 1 t 2 t
两端乘以λ ，得： λ Yt-1 =λ α +β λ Xt-1+β λ 2Xt-2 +β λ 3Xt-3 +…+λ ut-1 (5) （2）-（5），得 Yt-λ Yt-1 =α (1-λ )+β Xt + ut-λ ut-1 (6)
所有的X滞后项都消掉了，因此 Yt =α (1-λ )+β Xt + λ Yt-1 + ut-λ ut-1
第三节 部分调整模型和适应预期模型
有两个著名的动态经济模型，它们最终可化成与 上一节（ 2 ）式相同的几何分布滞后形式，因此都 是科克类型的模型。它们是：
部分调整模型（Partial adjustment model） 适应预期模型（Adaptive expectations model）
一、部分调整模型 在部分调整模型中，假设行为方程决定的是因变 量的理想值（ desired value ）或目标值 Yt* ，而不 是其实际值Yt：
Yt* =α +β Xt+ut
（1 ）
由于Yt*不能直接观测，因而采用 “部分调整假 说” 确定之，即假定因变量的实际变动（ Yt–Yt* –Y ） , 与其理想值和前期值之间的差异（ Y 1 t t-1） 成正比：
Yt – Yt-1=δ （Yt* - Yt-1）
0≤δ ≤1,
eviews入门模型线性回归模型 PPT课件
第二章 线性回归模型
一元线性回归模型 多元线性回归模型 可线性化模型 虚拟变量
一元线性回归模型案例
Case1是黑龙江省伊春林区1999年16个林业 局的年木材采伐量和相应伐木剩余物数据。
下面利用该数据介绍怎样利用EViews软件进 行OLS回归
1、数据文件的读取或打开。
例5
中国进出口模型。中国进出口贸易总额数据 （1950-1984年）见trade.xls。试检验改革开放前 后该时间序列的斜率是否发生变化。
以1978年前为0
y b0 b1x a1D1 a2 X D1 u
例6 虚拟变量在季节调整中的应用
1982 : 1 ~ 1985 : 4中国季度酒销量(y,，万吨) 数据见case36，这是一个时间序列数据，呈 明显的季节变化特征，建立模型时应该加入 季节虚拟变量以描述季节特征。
在Forecast sample选择区把预测范围从1 ~ 17改为17 ~ 17，即只预测x =20时的y的值。
多元线性回归模型案例
case2是1950-1987年间美国机动汽油消费量 和影响消费量的变量数值。其中各变量表示： QMG-机动车汽油消费量；MOB-汽车保有量； PMG-机动汽油零售价格；POP-人口数； GNP-按照1982年美元计算的GNP；以汽油 消费量为因变量，其它变量为自变量，建立 一个回归模型。
或等价的输入变量列表
Ls Qmg c car pmg pop rgnp
2．预测
菜单命令是对方程对象操作proc/forecast ,或 直接从工具栏中选Forecast，Eviews会产生 一个新的对话框，可以生成名为原自变量名 加f名的新序列，也可自己命名。
RMSE 均方根误差； MAE平均绝对误差 MAPE即平均绝对百分误差 Theil inequality coefficient 希尔不等系数 Bias proportion 偏差率 Variance proportion 方差率 Covariance proportion 协变率
一元线性回归模型 多元线性回归模型 可线性化模型 虚拟变量
一元线性回归模型案例
Case1是黑龙江省伊春林区1999年16个林业 局的年木材采伐量和相应伐木剩余物数据。
下面利用该数据介绍怎样利用EViews软件进 行OLS回归
1、数据文件的读取或打开。
例5
中国进出口模型。中国进出口贸易总额数据 （1950-1984年）见trade.xls。试检验改革开放前 后该时间序列的斜率是否发生变化。
以1978年前为0
y b0 b1x a1D1 a2 X D1 u
例6 虚拟变量在季节调整中的应用
1982 : 1 ~ 1985 : 4中国季度酒销量(y,，万吨) 数据见case36，这是一个时间序列数据，呈 明显的季节变化特征，建立模型时应该加入 季节虚拟变量以描述季节特征。
在Forecast sample选择区把预测范围从1 ~ 17改为17 ~ 17，即只预测x =20时的y的值。
多元线性回归模型案例
case2是1950-1987年间美国机动汽油消费量 和影响消费量的变量数值。其中各变量表示： QMG-机动车汽油消费量；MOB-汽车保有量； PMG-机动汽油零售价格；POP-人口数； GNP-按照1982年美元计算的GNP；以汽油 消费量为因变量，其它变量为自变量，建立 一个回归模型。
或等价的输入变量列表
Ls Qmg c car pmg pop rgnp
2．预测
菜单命令是对方程对象操作proc/forecast ,或 直接从工具栏中选Forecast，Eviews会产生 一个新的对话框，可以生成名为原自变量名 加f名的新序列，也可自己命名。
RMSE 均方根误差； MAE平均绝对误差 MAPE即平均绝对百分误差 Theil inequality coefficient 希尔不等系数 Bias proportion 偏差率 Variance proportion 方差率 Covariance proportion 协变率
eviews分布滞后模型和自回归模型-PPT课件
t t 1
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。 PPCE 1 PPDI PPC v 本实验打算建立如下模型： 这里以 PPDI 做为滞后解释变量 PPCE 的工具变量。 t 1
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。 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。
分别估计如下经验加权模型：
Y Z t k t t
k 1 , 2 , 3
YT = -66.52294932 + 1.071395456*Z1 （-3.662182） （50.96149） 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 = -121.7394467 + 2.237930494*Z3 （-4.813143） （38.68578） R-squared＝0.990077 DW＝1.158530 F＝ 1496.590
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。 PPCE 1 PPDI PPC v 本实验打算建立如下模型： 这里以 PPDI 做为滞后解释变量 PPCE 的工具变量。 t 1
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。 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。
分别估计如下经验加权模型：
Y Z t k t t
k 1 , 2 , 3
YT = -66.52294932 + 1.071395456*Z1 （-3.662182） （50.96149） 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 = -121.7394467 + 2.237930494*Z3 （-4.813143） （38.68578） R-squared＝0.990077 DW＝1.158530 F＝ 1496.590