計量經(jīng)濟學—理論和應用6-分布滯后ppt課件

1、 計量經(jīng)濟學計量經(jīng)濟學 zhanghx_c126 滯后變量模型滯后變量模型n在經(jīng)濟領域，一個變量對另一個變量往往在經(jīng)濟領域，一個變量對另一個變量往往有滯后影響，如收入對消費的影響、廣告有滯后影響，如收入對消費的影響、廣告對需求的影響、投資對對需求的影響、投資對GDP的影響等等。的影響等等。即某些經(jīng)濟變量不僅受到同期各種因素的即某些經(jīng)濟變量不僅受到同期各種因素的影響，而且也受到過去某些時期的各種因影響，而且也受到過去某些時期的各種因素甚至自身的過去值的影響。素甚至自身的過去值的影響。,X,X,XY,Y ,Y ,YXtttttttt2121滯后變量模型滯后變量模型n通常把這種過去時期的，具有滯后作

2、用的變量通常把這種過去時期的，具有滯后作用的變量叫做滯后變量叫做滯后變量Lagged VariableLagged Variable），含有滯后），含有滯后變量的模型稱為滯后變量模型，又稱為動態(tài)模變量的模型稱為滯后變量模型，又稱為動態(tài)模型。型。n滯后效應產(chǎn)生的原因滯后效應產(chǎn)生的原因n心理原因心理原因n技術技術n制度制度滯后變量模型滯后變量模型n滯后變量模型的一般形式滯后變量模型的一般形式n 自回歸分布滯后模型自回歸分布滯后模型autoregressive distributed lag model, ADL）：既含）：既含有有Y對自身滯后變量的回歸，還包括著對自身滯后變量的回歸，還包括著X分布

3、在不同時期的滯后變量分布在不同時期的滯后變量tststtqtqtttXXXYYYY11022110滯后變量模型滯后變量模型n分布滯后模型分布滯后模型n0：短期：短期(short-run)或即期乘數(shù)或即期乘數(shù)(impact multiplier)，表示本期，表示本期X變化一變化一單位對單位對Y平均值的影響程度。平均值的影響程度。 ni (i=1,2,s)：動態(tài)乘數(shù)或延遲系數(shù)，：動態(tài)乘數(shù)或延遲系數(shù)，表示各滯后期表示各滯后期X的變動對的變動對Y平均值影響的平均值影響的大小。大小。titisitXY0滯后變量模型滯后變量模型 稱為長期long-run或均衡乘數(shù)total distributed-lag

4、 multiplier），表示X變動一個單位，由于滯后效應而形成的對Y平均值總影響的大小。 sii0分布滯后模型分布滯后模型n分布滯后模型具有廣泛的應用：分布滯后模型具有廣泛的應用：n主要內(nèi)容：主要內(nèi)容：n（一有限滯后模型（一有限滯后模型n（二無限滯后模型（二無限滯后模型n（三（三Granger檢驗檢驗tttttuXXXY22110有限滯后模型有限滯后模型n設定有限滯后長度的模型稱為有限滯后模設定有限滯后長度的模型稱為有限滯后模型型n如果滯后長度已知，可以使用普通方法進如果滯后長度已知，可以使用普通方法進行估計行估計n關鍵在于如何確定滯后長度關鍵在于如何確定滯后長度有限滯后模型有限滯后模型n判

5、斷滯后長度的基本方法就是反復嘗試，判斷滯后長度的基本方法就是反復嘗試，選擇在統(tǒng)計和經(jīng)濟方面最理想的一個長度。選擇在統(tǒng)計和經(jīng)濟方面最理想的一個長度。n可按如下步驟進行：可按如下步驟進行：為止符號不穩(wěn)定、不合理時當回歸系數(shù)不顯著或者為自變量的回歸；為因變量，做為自變量的回歸；為因變量，做121tttttX,XY.XY.有限滯后模型有限滯后模型n上述方法有兩個主要問題：上述方法有兩個主要問題：n1、滯后長度越長，自由度越小；、滯后長度越長，自由度越?。籲2、共線性問題會比較明顯。、共線性問題會比較明顯。有限滯后模型有限滯后模型n解決方法解決方法n經(jīng)驗加權法：對不同滯后期的變量加權求經(jīng)驗加權法：對不同

6、滯后期的變量加權求和和n遞減型遞減型n矩形矩形n倒倒V型型nAlmon多項式法多項式法n滯后影響的變化模式可能有多種。滯后影響的變化模式可能有多種。影響隨時間的變化模式對代表YX,uXXXYttttt21022110有限滯后模型有限滯后模型 ii 有限滯后模型有限滯后模型 ii 有限滯后模型有限滯后模型 ii 有限滯后模型有限滯后模型mmiiiiiiaiaiaiaaiaiaiaaiaiaaiaaiAlmon332210332210221010例如：式逼近的一個適當高次的多項可用滯后長度假定假定二次式是合適的，且已知滯后長度為k，則模型可以寫為：tttttkiittkiittkiitttkiit

7、kiitkiittkiittkiititktkttttuZaZaZaYXiZ,iXZ,XZuXiaiXaXauXiaiaauXuXXXXY2211000220100022010002210022110有限滯后模型有限滯后模型有限滯后模型有限滯后模型n采用Almon方法，可以有效的減少待估參數(shù)的個數(shù)，但共線性問題依然存在；n根據(jù)Almon方法獲得的參數(shù)，可以很容易的推出所感興趣的參數(shù)；n可以通過不斷嘗試的方法，判斷應選擇幾次多項式。舉例：擬建立多項式分布滯后模型來考察基建投舉例：擬建立多項式分布滯后模型來考察基建投資與發(fā)電量的關系。資與發(fā)電量的關系。 表表5.2.1 中國電力工業(yè)基本建設投資與發(fā)

8、電量中國電力工業(yè)基本建設投資與發(fā)電量 年度 基本建設投資X （億元） 發(fā)電量 （億千瓦時） 年度 基本建設投資X （億元） 發(fā)電量 （億千瓦時） 1975 30.65 1958 1986 161.6 4495 1976 39.98 2031 1987 210.88 4973 1977 34.72 2234 1988 249.73 5452 1978 50.91 2566 1989 267.85 5848 1979 50.99 2820 1990 334.55 6212 1980 48.14 3006 1991 377.75 6775 1981 40.14 3093 1992 489.69 75

9、39 1982 46.23 3277 1993 675.13 8395 1983 57.46 3514 1994 1033.42 9218 1984 76.99 3770 1995 1124.15 10070 1985 107.86 4107 有限滯后模型有限滯后模型ttttWWWY210271. 0101. 0061. 35 .3319 （13.62）（1.86） （0.15） （-0.67） 求得的分布滯后模型參數(shù)估計值為 0=0.323，1=1.777，2=2.690，3=3.061，4=2.891，5=2.180，6=0.927 經(jīng)過試算發(fā)現(xiàn)，在2階阿爾蒙多項式變換下，滯后期數(shù)取到第6

10、期，估計結果的經(jīng)濟意義比較合理。2階阿爾蒙多項式估計結果如下：有限滯后模型有限滯后模型直接對滯后6期的模型進行OLS估計的結果：最后得到分布滯后模型估計式為： 321061. 3690. 2777. 1323. 05 .3319tttttXXXXY （13.62） (0.19) (2.14) (1.88) (1.86) 654927. 0180. 2891. 2tttXXX (1.96) (1.10) (0.24) 32171. 414.1543.11424. 89 .3361tttttXXXXY （12.43） (1.80) (-1.89) (1.21) (0.36) 65442.2594.

11、2670.14tttXXX (-0.93) (1.09) (-1.12) 2R=0.9770 F=42.54 DW=1.03 有限滯后模型有限滯后模型無限滯后模型無限滯后模型nKoyck方法方法n n n Koyck假定滯后效應是按如下幾何級數(shù)假定滯后效應是按如下幾何級數(shù)遞減的：遞減的：10100, ,i iitiititXY0無限滯后模型無限滯后模型 ii 無限滯后模型無限滯后模型n在此種模式下，無限滯后模型可以寫為：在此種模式下，無限滯后模型可以寫為：ttttttttttttttttttttttttvYXYuuXYYuXXXYuXXXYuXXXY1010113302201011320201

12、0122010011乘以上式：用無限滯后模型無限滯后模型n該模型注定會違背回歸模型的基本假定：該模型注定會違背回歸模型的基本假定：n1、解釋變量有隨機變量，需要注意是否、解釋變量有隨機變量，需要注意是否與隨機與隨機n 項相關項相關n2、隨機項是自相關的，需要處理、隨機項是自相關的，需要處理無限滯后模型無限滯后模型n模型參數(shù)的解釋：模型參數(shù)的解釋：所需要的時間達到其總變化量的發(fā)生變化后，表示在%YX50中位滯后：lnln2總效應：10Granger檢驗檢驗nGranger檢驗檢驗n Granger檢驗經(jīng)常用來判斷兩個變量的檢驗經(jīng)常用來判斷兩個變量的因果關系，其基本思想是，如果因果關系，其基本思想

13、是，如果X為為Y的的原因，則原因，則X的發(fā)生應該在前，應該可以通的發(fā)生應該在前，應該可以通過過X預測預測Y，所以，所以Granger檢驗是通過檢檢驗是通過檢驗可預測性來推斷因果關系驗可預測性來推斷因果關系Granger檢驗檢驗n檢驗要求估計如下回歸檢驗要求估計如下回歸tqjjtjqiitittpjjtjpiitituYXXuYXY211111Granger檢驗檢驗n檢驗對象：檢驗對象：的原因不是不能被用于預測味著接受第二個原假設，意的原因不是不能被用于預測味著接受第一個原假設，意；均為：所有；均為：所有XYXYYXYXHHji0000Granger檢驗檢驗n檢驗統(tǒng)計量檢驗統(tǒng)計量）中待估參數(shù)的個

14、數(shù)。為無約束回歸（為滯后項的個數(shù)，平方和；的滯后項的回歸的殘差的滯后項和為包括了平方和；的滯后項的回歸的殘差對為urkpYXRSSYYRSSkn/RSSp/RSSRSSFurrururrGranger檢驗檢驗n檢驗結果有四種：檢驗結果有四種：獨立關系系；的原因，為雙向因果關也是的原因，而是則的假設也被拒絕，的假設被拒絕，而所有所有的原因；不是的原因，而是則的假設被拒絕，所有的假設沒有被拒絕，而所有的原因；不是的原因，而是則的假設沒有被拒絕，的假設被拒絕，而所有所有.XYYX.YXXY.XYYX.jijiji4003002001Granger檢驗檢驗n兩點注意：兩點注意：n1、在檢驗之前，要先保

15、證序列的平穩(wěn)性，、在檢驗之前，要先保證序列的平穩(wěn)性，或者具有協(xié)整關系；或者具有協(xié)整關系；n2、檢驗結果對滯后長度敏感。、檢驗結果對滯后長度敏感。舉例：檢驗舉例：檢驗1978200019782000年間中國當年價年間中國當年價GDPGDP與居民與居民消費消費CONSCONS的因果關系。的因果關系。 表表 5.2.3 中國中國 GDP 與消費支出（億元）與消費支出（億元） 年份 人均居民消費 CONSP 人均GDP GDPP 年份 人均居民消費 CONSP 人均GDP GDPP 1978 1759.1 3605.6 1990 9113.2 18319.5 1979 2005.4 4074.0 19

16、91 10315.9 21280.4 1980 2317.1 4551.3 1992 12459.8 25863.7 1981 2604.1 4901.4 1993 15682.4 34500.7 1982 2867.9 5489.2 1994 20809.8 46690.7 1983 3182.5 6076.3 1995 26944.5 58510.5 1984 3674.5 7164.4 1996 32152.3 68330.4 1985 4589 8792.1 1997 34854.6 74894.2 1986 5175 10132.8 1998 36921.1 79003.3 1987

17、 5961.2 11784.7 1999 39334.4 82673.1 1988 7633.1 14704.0 2000 42911.9 89112.5 1989 8523.5 16466.0 Granger檢驗檢驗Pairwise Granger Causality Tests Sample: 1978 2000 Lags: 2 Null Hypothesis: Obs F-Statistic Probability GDP does not Granger Cause CONS 21 4.29749 0.03208 CONS does not Granger Cause GDP 1.82325 0.19350 判別：=5%，臨界值F0.05(2,17)=3.59回絕“GDP不是CONS的格蘭杰原因的假設，不拒絕“CONS不是GDP的格蘭杰原因的假設。因此，從2階滯后的情況看，GDP的增長是居民消費增長的原因，而不是相反。但在2階滯后時，檢驗的模型存在1階自相關性。Granger檢驗檢驗表表 5.2.4 格蘭杰因果關系檢驗格蘭杰因果關系檢驗 滯后長度 格蘭杰因果性 F 值 P 值 LM 值 AIC 值 結論 2 GDPCONS 4.297 0.032 0.009 16.08 拒絕 CONSGDP 1.823 0.194 0.008 17.86 不拒絕 3 GDPCONS