第七章-2分布滞后模型及其估计5教学幻灯片.ppt

第二节? 分布滞后模型及其估计  一、分布滞后模型估计的困难 分布滞后模型直接用最小二乘法估计会遇到很多困难： 1、自由度问题 如果滞后期较长而样本容量较小，没有足够的自由度进行统计推断。 因为：增加一个解释变量就会失去一个自由度；同时滞后长度每增加一期， 可利用的数据就会少一个（自由度过分损失，估计偏差增大，显著性检验失效）。 时间t 1 23 - - 2 26 23 - 3 34 26 23 4 45 34 26 5 58 45 34 6 69 58 45 7 77 69 58 8 87 77 69 自由度=8-2-4=2 2、多重共线性问题 （分布滞后模型中，序列相关问题就转化为解释变量之间的多重共线性问题） 例 消费滞后模型 t = （8.16） （4.23） （0.51） （0.52） 由于解释变量之间高度线性相关，由OLS估计的结果分析：滞后收入对消费没有显著性影响（造成了一种假象）。 （三） 滞后长度难以确定 在大对数情况下，有限分布滞后模型的最大滞后长度S是未知的（而我们又没有充分的先验信息确定S=？）。 需要预先对S进行估计，估计滞后长度的方法有很多，其中： *根据实际经济问题的需要和经验判断 * *通过AIC准则、SC准则（函数）判断（选使AIC或SC 小的滞后长度S） 具体做法： 先用Yt 对Xt 、Xt-1 回归; 再用Yt 对Xt、Xt-1、 Xt-2 回归; ------ 为了决定分布滞后模型中的滞后长度S，许瓦尔茨（Schwarz）建议求下列最小化函数的S： Xt Xt-1 Xt-2 Xt-3 1/2 1/4 1/6 1/8 （1） 递减滞后结构 LS Y C X（估计出 易得 2) 不变滞后结构：权数相同 Xt Xt-1 Xt-2 Xt-3 1/4 1/4 1/4 1/4 LS Y C Z（估计出 易得 3）Λ型滞后结构：权数表现为“中间大，两头小” Xt Xt-1 Xt-2 Xt-3 1/4 1/2 2/3 1/4 优：简单易行；少损失自由度；避免多重共线性干扰；参数估计具有一致性。 缺：设置权数的主观随意性较大，要求对实际问题的特征有较透彻的了解。 二、阿尔蒙法 （滞后期S已知） 1、基本思想 阿尔蒙法是建立在“韦尔斯特拉斯”定理的基础上，这个定理证明了，在闭区间内的任何连续函数，都可以用通过这个区间适当阶的多项式来逼近。因此，如果有限分布滞后模型中的参数 的分布近似一条曲线，则可以近似地用一个关于 的低阶多项式表示为： 从而估计多项式的系数，再由多项式的系数与模型参数间的 关系，最后得到分布滞后模型。即