第六章 动态经济模型:自回归模型和分布滞后模型第一节 引言第二节 分布滞后模型的估计第三节 部分调整模型和适应预期模型第四节 自回归模型的估计第五节 阿尔蒙多项式分布滞后第六节 格兰杰因果关系检验第一节 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 =
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 =αβXtβλXt-1 βλ2Xt-2 … ut (2) 其中 0<λ<1 这实际上是假设无限滞后分布由于0<λ<1X的逐次滞后值对Y的影响是逐渐递减的 非线性最小二乘法步骤 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αβ和λ的估计值(α的估计值是(7
科克模型:在估计的过程中存在以下问题:(1)由于作为解释变量 因此模型中包含随机解释变量(2)即使原模型中的 不存在序列相关然而 是序列相关的(3)解释变量 和误差项 存在序列相关对于滞后长度为已知的分布滞后模型修正的估计方法有经验加权法阿尔蒙(Almon)多项式滞后法等 各种方法的基本思想大致相同都是通过对各滞后变量加权组成线性组合变量(即滞后变量
计量经济学
第三章 双变量线性回归模型 (简单线性回归模型)(Simple Linear Regression Model)第一节 双变量线性回归模型的估计第二节 最小二乘估计量的性质第三节 拟合优度的测度第四节 双变量回归中的区间估计和假 设检验第五节 预测第六节 有关最小二乘法的进一步讨论第一节 双变量线性回归模型的估计 一. 双变量线性回归模型的概念 设 Y =
表中给出的是某地区1980——2001年固定资产投资Y与销售额X的(单位:亿元)年份试就下列模型按照一定的处理方法估计模型参数并解释模型的经济意义探测模型扰动项的一阶自相关1.设定模型 运用局部调整假定(其中为预期最佳值)2.设定模型 =运用局部调整假定(其中为预期最佳值)3.设定模型 Y运用自适应预期假定(其中为预期值)4.运用阿尔蒙多项式变换法估计分布滞后模型 … :
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级 第 七 章 分布滞后模型与自回归模型英国爱丁堡引子: 货币政策效应的时滞货币供给投资消费进出口一般价格GDP时间滞后在宏观经济的调控中货币政策的传导不是瞬间的其效应的发挥有一定的传导过程:
在前面几章中主要介绍了经典线性回归模型及其在若干基本假定下的估计问题并分析了一个或多个假定不满足时所产生的后果及其可能的改进措施还探讨了虚拟变量模型问题然而上述方法还不能解决经济生活中遇到的全部问题三个基本概念: 对耐用品的需求(Yt)不仅取决于现在的收入(Xt )过去的收入水平(Xt-s )还取决于耐用品的存量或过去得到的耐用品数量(Yt-1)价格(Pt )等等 2)当年农产品产量
第三章经典单方程计量经济学模型:多元线性回归模型一内容提要本章将一元回归模型拓展到了多元回归模型其基本的建模思想与建模方法与一元的情形相同主要内容仍然包括模型的基本假定模型的估计模型的检验以及模型在预测方面的应用等方面只不过为了多元建模的需要在基本假设方面以及检验方面有所扩充本章仍重点介绍了多元线性回归模型的基本假设估计方法以及检验程序与一元回归分析相比多元回归分析的基本假设中引入了多个解释变量间
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级第九章 面板数据模型第一节 面板数据和面板数据模型 混合数据(pooled data)是将横截面数据和时间序列数据结合在一起的数据 我们在第一章中曾介绍横截面数据模型使用同一时点不同个体(entity)的观测值数据可来自不同地区人员或其它个体时间序列数据则是跨越不同时期的同一地区同一同一个人或其它同一
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