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8-1 平稳时间序列模型 主讲人：张华节 研究消费问题时，我们知道，当期收入 Xt 对消费 Yt 有影响，那前期收入 Xt-1 呢？更早期的收入：Xt-2、Xt-3……呢？？？会不会对消费 Yt 也有影响？ 2. 过去的消费 Yt-1 对当期消费 Yt 有没有影响？更早期的消费：Yt-2、Yt-3…… 呢？？？ 【例子】 像这类被解释变量 Yt 受当期解释变量 Xt 、滞后解释变量 Xt-i 、或者滞后被解释变量 Yt-j 影响的现象，我们称为滞后效应。 Ch8 平稳时间序列模型 8.1 分布滞后模型 （2）技术或运作因素 1. 滞后效应产生的原因 （1）心理因素 （3）制度因素 如 ：投资　　 形成固定资产　　 经济增长 （有时滞） 　 货币供应量　　　 通货膨胀（有时滞） 心理习惯（惰性）：例如，收入增加后，消费习惯却有惯性 心理预期：对未来的预期，会影响本期的经济行为　 如：现在收入增加——是否永久收入增加？预期价格会下降? 契约与制度的改变有滞后 ，契约义务会防碍对变化了的情况的决策 例如：定期存款；供货合同 3. 模型估计可能存在的问题与解决思路 8.1 分布滞后模型 2 . 分布滞后模型(Distributed Lag model) 模型中仅含滞后解释变量，即被解释变量所受影响“是分布在解释变量不同时期的滞后值上”的。 一般形式：（1个解释变量Xt 及其滞后项的情形） 或 （1）有限分布滞后模型：模型中解释变量滞后期的长度 S是有限的，例如，S = K （2）无限分布滞后模型：模型中解释变量滞后期的长度是无限的，即 8.1 分布滞后模型 （2）无限分布滞后模型 3 . 模型估计可能存在的问题与解决思路 可能存在的问题 可能出现3个问题： 解释变量滞后期长度s难于确定。 若滞后期较多，样本容量有限时，自由度可能不够。 可能出现多重共线性：变量连续的逐期滞后值很有可能高度相关。（例如，Y为消费，X为收入） 可能出现多次共线性 S无穷大，T有限，若没有对参数进行任何形式的约束， 则无法直接估计模型参数。 （1）有限分布滞后模型 解决分布滞后模型估计问题的基本思路 思路： 对滞后变量的参数β作某种假定（施加某种约束、把各滞后变量组合成个数较少的新变量） 这种做法可以减少要直接估计的参数个数。 目的： 减少直接估计的参数个数 增加自由度 缓解多重共线性 在有限分布滞后模型中，如果缺乏先验信息，通常还可以借助AIC、SC等模型选择准则来确定滞后阶数，即在模型简洁性和拟合程度之间做一个权衡。 如何确定模型的滞后阶数 Ch8 平稳时间序列模型