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1(企管培训资料下载)动态经济模型:自回归模型和分布滞后模型2(企管培训资料下载)第一节引言很多经济过程的实现需要若干周期的时间,因此需要在我们的计量经济模型中引入一个时间维,通常的作法是将滞后经济变量引入模型中。让我们用两个简单的例子说明之。例1.Yt=α+βXt-1+ut,t=1,2,…,n本例中Y的现期值与X的一期滞后值相联系,比较一般的情况是:Yt=α+β0Xt+β1Xt-1+……+βsXt-s+ut,t=1,2,…,n即Y的现期值不仅依赖于X的现期值,而且依赖于X的若干期滞后值。这类模型称为分布滞后模型,因为X变量的影响分布于若干周期。3(企管培训资料下载)例2.Yt=α+βYt-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:Yt=f(Yt-1,Yt-2,…,X2t,X3t,…)即Y的现期值依赖于它自身若干期的滞后值,还依赖于其它解释变量。在本例中,滞后的因变量(内生变量)作为解释变量出现在方程的右端。这种包含了内生变量滞后项的模型称为自回归模型。4(企管培训资料下载)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。5(企管培训资料下载)第二节分布滞后模型的估计我们在上一节引入了分布滞后模型:Yt=α+β0Xt+β1Xt-1+……+βsXt-s+ut(1)在这类模型中,由于在X和它的若干期滞后之间往往存在数据的高度相关,从而导致严重多重共线性问题。因此,分布滞后模型极少按(1)式这样的一般形式被估计。通常采用对模型各系数βj施加某种先验的约束条件的方法来减少待估计的独立参数的数目,从而避免多重共线性问题,或至少将其影响减至最小。这方面最著名的两种方法是科克方法和阿尔蒙方法。下面首先介绍科克方法。6(企管培训资料下载)一、科克分布滞后模型科克方法简单地假定解释变量的各滞后值的系数(有时称为权数)按几何级数递减,即:Yt=α+βXt+βλXt-1+βλ2Xt-2+…+ut(2)其中0λ1这实际上是假设无限滞后分布,由于0λ1,X的逐次滞后值对Y的影响是逐渐递减的。(2)式中仅有三个参数:α、β和λ。但直接估计(2)式是不可能的。这是因为,首先,估计无限多个系数是不可行的。其次,从回归结果中很可能得不到β和λ的唯一估计值。幸运的是,我们有同时解决这两方面问题的方法。7(企管培训资料下载)二.非线性最小二乘法非线性最小二乘法实际上是一种格点搜索法。首先定义λ的范围(如0-1),指定一个步长(如0.01),然后每次增加一个步长,依次考虑0.01,0.02,……0.99。步长越小,结果精确度越高,当然计算的时间也越长。由于目前计算机速度已不是个问题,你可以很容易达到你所要求的精度。8(企管培训资料下载)(1)对于λ的每个值,计算Zt=Xt+λXt-1+λ2Xt-2+…+λPXt-P(3)P的选择准则是,λP充分小,使得X的P阶以后滞后值对Z无显著影响。(2)然后回归下面的方程:Yt=α+βZt+ut(4)(3)对λ的所有取值重复执行上述步骤,选择回归(4)式产生最高的R2的λ值。α和β的估计值即为该回归所得到的估计值。非线性最小二乘法步骤9(企管培训资料下载)三、科克变换法回到科克模型:Yt=α+βXt+βλXt-1+βλ2Xt-2+…+ut(2)(2)-(5),得Yt-λYt-1=α(1-λ)+βXt+ut-λut-1(6)两端乘以λ,得:λYt-1=λα+βλXt-1+βλ2Xt-2+βλ3Xt-3+…+λut-1(5)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+βXt-1+βλXt-2+βλ2Xt-3+…+ut-110(企管培训资料下载)所有的X滞后项都消掉了,因此Yt=α(1-λ)+βXt+λYt-1+ut-λut-1(7)(7)式称为自回归模型,因为因变量的滞后作为解释变量出现在方程右边。这一形式使得我们可以很容易分析该模型的短期(即期)和长期动态特性(短期乘数和长期乘数)。11(企管培训资料下载)短期乘数和长期乘数在短期内(即期),Yt-1可以认为是固定的,X的变动对Y的影响为β(短期乘数为β)。从长期看,在忽略扰动项的情况下,如果Xt趋向于某一均衡水平则Yt和Yt-1也将趋向于某一均衡水平(8)这意味着(9)因此,X对Y的长期影响(长期乘数)为β/(1-λ),若λ位于0和1之间,则β/(1-λ)β,即长期影响大于短期影响。,X,YYXY)1(XY112(企管培训资料下载)从实践的观点来看,科克变换模型很有吸引力,一个OLS回归就可得到α、β和λ的估计值(α的估计值是(7)式中的常数项除以1减Yt-1的系数估计值)。这显然比前面介绍的格点搜索法要省时很多,大大简化了计算。可是,科克变换后模型的扰动项为ut-λut-1,这带来了自相关问题(这种扰动项称为一阶移动平均扰动项)。并且,解释变量中包含了Yt-1,它是一个随机变量,从而使得高斯—马尔柯夫定理的解释变量非随机的条件不成立。此问题的存在使得OLS估计量是一个有偏和不一致估计量。这可以说是按下葫芦起了瓢。我们将在第四节中讨论科克模型的估计问题。13(企管培训资料下载)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(Partialadjustmentmodel)适应预期模型(Adaptiveexpectationsmodel)14(企管培训资料下载)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(desiredvalue)或目标值Yt*,而不是其实际值Yt:Yt*=α+βXt+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-1),与其理想值和前期值之间的差异(Yt*–Yt-1)成正比:Yt–Yt-1=δ(Yt*-Yt-1)(2)0≤δ≤1,δ称为调整系数。15(企管培训资料下载)从(3)式可看出,Yt是现期理想值和前期实际值的加权平均。δ的值越高,调整过程越快。如果δ=1,则Yt=Yt*,在一期内实现全调整。若δ=0,则根本不作调整。(2)式Yt–Yt-1=δ(Yt*-Yt-1)(2)可改写为:Yt=δYt*+(1-δ)Yt-1(3)16(企管培训资料下载)(1)式Yt*=α+βXt+ut代入(3)式Yt=δYt*+(1-δ)Yt-1,得到Yt=αδ+βδXt+(1-δ)Yt-1+δut(4)用此模型可估计出α、β和δ的值。与科克模型类似,这里也存在解释变量为随机变量的问题(Yt-1).区别是科克模型中,Yt-1与扰动项(ut-λut-1)同期相关,而部分调整模型不存在同期相关,因为Vt和ut都在Yt-1决定之后才产生。在这种情况下,用OLS法估计,得到的参数估计量是一个一致的估计量(渐近无偏和渐近有效)。17(企管培训资料下载)不难看出,(4)式Yt=αδ+βδXt+(1-δ)Yt-1+δut(4)与变换后的科克模型的形式相似,我们也不难通过对(4)式中Yt-1进行一系列的置换化为几何分布滞后的形式。(4)式两端取一期滞后,得(5)将此式代入(4)式,得到(为简单起见,省略扰动项):(6)1211)1(ttttuYXY221)1()1()]1(1[ttttYXXY18(企管培训资料下载)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:tttttXXXY......])1()1([221......)1()1(221ttttuuu)7(...][221tttttXXXY与上节(2)式形式完全一样。令λ=1-δ,β’=βδ,则得其中19(企管培训资料下载)例林特纳(lintner)的股息调整模型J.Lintner建立的股息调整模型是应用部分调整模型的一个著名实例。在对公司股息行为的研究中,Lintner发现,所有股份公司都将其税后利润的一部分以股息的形式分配给股东,其余部分则用作投资。当利润增加时,股息一般也增加,但通常不会将增加的利润都用作股息分配,这是因为:(1)利润的增加可能是暂时的;(2)可能有很好的投资机会。为了建立一个描述这种行为的模型,Lintner假设各公司有一个长期的目标派息率γ,理想的股息Dt*与现期利润Πt有关,其关系为Dt*=γΠt20(企管培训资料下载)而实际股息服从部分调整机制ttttUDDD)(1*tttttUDDDD)(1*1tttUD1ttttUDD1)1(其中Ut为扰动项。因此21(企管培训资料下载)使用美国公司部门1918—1941年数据,得到如下回归结果:170.015.03.352ˆtttDD各系数在1%显著水平下都显著异于0。从回归结果可知,(1-λ)的估计值为0.70,因而调整系数λ的估计值为0.30,即调整速度为0.30。由于Πt的系数是γλ的估计值,除以0.30,则得到长期派息率(γ)的估计值为0.50。22(企管培训资料下载).二、适应预期模型1、在模型中考虑预期的重要性预期(expectation)的构模往往是应用经济学家最重要和最困难的任务,在宏观经济学中更是如此。投资,储蓄等都是对有关未来的预期很敏感的。如果政府实施一项扩张政策,这将影响工商界人士有关未来经济总状况的预期,特别是关于盈利能力的预期,因而影响他们的计划,不管利率如何变化。例如,如果存在很可观的失业,则政府支出增加被认为是有益的,并将刺激投资。另一方面,如果经济正接近充分就业,则政府的扩张政策被认为将导致通货膨胀,结果是工商界的信心受挫,投资下降。23(企管培训资料下载)2、适应预期模型由上所述,可知在模型中考虑预期的重要性。不幸的是,在宏观经济领域,不存在令人满意的直接计量预期的方法。作为一种权宜之计,某些模型使用一种称为适应预期过程的间接方法。)(11ettetetXXXX(0≤γ≤1)(8)适应预期过程是一种简单的学习过程,其机制是,在每一时期中,将所涉及变量的当前观测值与以前所预期的值相比较,如果实际观测值大,则将预期值向上调整,如果实际发生值小,则预期值向下调整。调整的幅度是其预测误差的一个分数,即:24(企管培训资料下载)(8)式可写成(0≤γ≤1)(9)上式表明,X的预期值是其当前实际值和先前预期值的加权平均。
本文标题:动态经济模型:自回归模型和分布滞后模型
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