计量经济学—理论和应用6-分布滞后ppt课件

1、 计量经济学计量经济学 zhanghx_c126 滞后变量模型滞后变量模型n在经济领域，一个变量对另一个变量往往在经济领域，一个变量对另一个变量往往有滞后影响，如收入对消费的影响、广告有滞后影响，如收入对消费的影响、广告对需求的影响、投资对对需求的影响、投资对GDP的影响等等。的影响等等。即某些经济变量不仅受到同期各种因素的即某些经济变量不仅受到同期各种因素的影响，而且也受到过去某些时期的各种因影响，而且也受到过去某些时期的各种因素甚至自身的过去值的影响。素甚至自身的过去值的影响。,X,X,XY,Y ,Y ,YXtttttttt2121滞后变量模型滞后变量模型n通常把这种过去时期的，具有滞后作

2、用的变量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叫做滞后变量Lagged VariableLagged Variable），含有滞后），含有滞后变量的模型称为滞后变量模型，又称为动态模变量的模型称为滞后变量模型，又称为动态模型。型。n滞后效应产生的原因滞后效应产生的原因n心理原因心理原因n技术技术n制度制度滞后变量模型滞后变量模型n滞后变量模型的一般形式滞后变量模型的一般形式n 自回归分布滞后模型自回归分布滞后模型autoregressive distributed lag model, ADL）：既含）：既含有有Y对自身滞后变量的回归，还包括着对自身滞后变量的回归，还包括着X分布

3、在不同时期的滞后变量分布在不同时期的滞后变量tststtqtqtttXXXYYYY11022110滞后变量模型滞后变量模型n分布滞后模型分布滞后模型n0：短期：短期(short-run)或即期乘数或即期乘数(impact multiplier)，表示本期，表示本期X变化一变化一单位对单位对Y平均值的影响程度。平均值的影响程度。 ni (i=1,2,s)：动态乘数或延迟系数，：动态乘数或延迟系数，表示各滞后期表示各滞后期X的变动对的变动对Y平均值影响的平均值影响的大小。大小。titisitXY0滞后变量模型滞后变量模型 称为长期long-run或均衡乘数total distributed-lag

4、 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。 sii0分布滞后模型分布滞后模型n分布滞后模型具有广泛的应用：分布滞后模型具有广泛的应用：n主要内容：主要内容：n（一有限滞后模型（一有限滞后模型n（二无限滞后模型（二无限滞后模型n（三（三Granger检验检验tttttuXXXY22110有限滞后模型有限滞后模型n设定有限滞后长度的模型称为有限滞后模设定有限滞后长度的模型称为有限滞后模型型n如果滞后长度已知，可以使用普通方法进如果滞后长度已知，可以使用普通方法进行估计行估计n关键在于如何确定滞后长度关键在于如何确定滞后长度有限滞后模型有限滞后模型n判

5、断滞后长度的基本方法就是反复尝试，判断滞后长度的基本方法就是反复尝试，选择在统计和经济方面最理想的一个长度。选择在统计和经济方面最理想的一个长度。n可按如下步骤进行：可按如下步骤进行：为止符号不稳定、不合理时当回归系数不显著或者为自变量的回归；为因变量，做为自变量的回归；为因变量，做121tttttX,XY.XY.有限滞后模型有限滞后模型n上述方法有两个主要问题：上述方法有两个主要问题：n1、滞后长度越长，自由度越小；、滞后长度越长，自由度越小；n2、共线性问题会比较明显。、共线性问题会比较明显。有限滞后模型有限滞后模型n解决方法解决方法n经验加权法：对不同滞后期的变量加权求经验加权法：对不同

6、滞后期的变量加权求和和n递减型递减型n矩形矩形n倒倒V型型nAlmon多项式法多项式法n滞后影响的变化模式可能有多种。滞后影响的变化模式可能有多种。影响随时间的变化模式对代表YX,uXXXYttttt21022110有限滞后模型有限滞后模型 ii 有限滞后模型有限滞后模型 ii 有限滞后模型有限滞后模型 ii 有限滞后模型有限滞后模型mmiiiiiiaiaiaiaaiaiaiaaiaiaaiaaiAlmon332210332210221010例如：式逼近的一个适当高次的多项可用滞后长度假定假定二次式是合适的，且已知滞后长度为k，则模型可以写为：tttttkiittkiittkiitttkiit

7、kiitkiittkiittkiititktkttttuZaZaZaYXiZ,iXZ,XZuXiaiXaXauXiaiaauXuXXXXY2211000220100022010002210022110有限滞后模型有限滞后模型有限滞后模型有限滞后模型n采用Almon方法，可以有效的减少待估参数的个数，但共线性问题依然存在；n根据Almon方法获得的参数，可以很容易的推出所感兴趣的参数；n可以通过不断尝试的方法，判断应选择几次多项式。举例：拟建立多项式分布滞后模型来考察基建投举例：拟建立多项式分布滞后模型来考察基建投资与发电量的关系。资与发电量的关系。 表表5.2.1 中国电力工业基本建设投资与发

8、电量中国电力工业基本建设投资与发电量 年度 基本建设投资X （亿元） 发电量 （亿千瓦时） 年度 基本建设投资X （亿元） 发电量 （亿千瓦时） 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 有限滞后模型有限滞后模型ttttWWWY210271. 0101. 0061. 35 .3319 （13.62）（1.86） （0.15） （-0.67） 求得的分布滞后模型参数估计值为 0=0.323，1=1.777，2=2.690，3=3.061，4=2.891，5=2.180，6=0.927 经过试算发现，在2阶阿尔蒙多项式变换下，滞后期数取到第6

10、期，估计结果的经济意义比较合理。2阶阿尔蒙多项式估计结果如下：有限滞后模型有限滞后模型直接对滞后6期的模型进行OLS估计的结果：最后得到分布滞后模型估计式为： 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 有限滞后模型有限滞后模型无限滞后模型无限滞后模型nKoyck方法方法n n n Koyck假定滞后效应是按如下几何级数假定滞后效应是按如下几何级数递减的：递减的：10100, ,i iitiititXY0无限滞后模型无限滞后模型 ii 无限滞后模型无限滞后模型n在此种模式下，无限滞后模型可以写为：在此种模式下，无限滞后模型可以写为：ttttttttttttttttttttttttvYXYuuXYYuXXXYuXXXYuXXXY1010113302201011320201

12、0122010011乘以上式：用无限滞后模型无限滞后模型n该模型注定会违背回归模型的基本假定：该模型注定会违背回归模型的基本假定：n1、解释变量有随机变量，需要注意是否、解释变量有随机变量，需要注意是否与随机与随机n 项相关项相关n2、随机项是自相关的，需要处理、随机项是自相关的，需要处理无限滞后模型无限滞后模型n模型参数的解释：模型参数的解释：所需要的时间达到其总变化量的发生变化后，表示在%YX50中位滞后：lnln2总效应：10Granger检验检验nGranger检验检验n Granger检验经常用来判断两个变量的检验经常用来判断两个变量的因果关系，其基本思想是，如果因果关系，其基本思想

13、是，如果X为为Y的的原因，则原因，则X的发生应该在前，应该可以通的发生应该在前，应该可以通过过X预测预测Y，所以，所以Granger检验是通过检检验是通过检验可预测性来推断因果关系验可预测性来推断因果关系Granger检验检验n检验要求估计如下回归检验要求估计如下回归tqjjtjqiitittpjjtjpiitituYXXuYXY211111Granger检验检验n检验对象：检验对象：的原因不是不能被用于预测味着接受第二个原假设，意的原因不是不能被用于预测味着接受第一个原假设，意；均为：所有；均为：所有XYXYYXYXHHji0000Granger检验检验n检验统计量检验统计量）中待估参数的个

14、数。为无约束回归（为滞后项的个数，平方和；的滞后项的回归的残差的滞后项和为包括了平方和；的滞后项的回归的残差对为urkpYXRSSYYRSSkn/RSSp/RSSRSSFurrururrGranger检验检验n检验结果有四种：检验结果有四种：独立关系系；的原因，为双向因果关也是的原因，而是则的假设也被拒绝，的假设被拒绝，而所有所有的原因；不是的原因，而是则的假设被拒绝，所有的假设没有被拒绝，而所有的原因；不是的原因，而是则的假设没有被拒绝，的假设被拒绝，而所有所有.XYYX.YXXY.XYYX.jijiji4003002001Granger检验检验n两点注意：两点注意：n1、在检验之前，要先保

15、证序列的平稳性，、在检验之前，要先保证序列的平稳性，或者具有协整关系；或者具有协整关系；n2、检验结果对滞后长度敏感。、检验结果对滞后长度敏感。举例：检验举例：检验1978200019782000年间中国当年价年间中国当年价GDPGDP与居民与居民消费消费CONSCONS的因果关系。的因果关系。 表表 5.2.3 中国中国 GDP 与消费支出（亿元）与消费支出（亿元） 年份 人均居民消费 CONSP 人均GDP GDPP 年份 人均居民消费 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检验检验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 判别：=5%，临界值F0.05(2,17)=3.59回绝“GDP不是CONS的格兰杰原因的假设，不拒绝“CONS不是GDP的格兰杰原因的假设。因此，从2阶滞后的情况看，GDP的增长是居民消费增长的原因，而不是相反。但在2阶滞后时，检验的模型存在1阶自相关性。Granger检验检验表表 5.2.4 格兰杰因果关系检验格兰杰因果关系检验 滞后长度 格兰杰因果性 F 值 P 值 LM 值 AIC 值 结论 2 GDPCONS 4.297 0.032 0.009 16.08 拒绝 CONSGDP 1.823 0.194 0.008 17.86 不拒绝 3 GDPCONS