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滯後變數模型的概述

  在經濟運行過程中,廣泛存在時間滯後效應。某些經濟變數不僅受到同期各種因素的影響,而且也受到過去某些時期的各種因素甚至自身的過去值的影響。

  通常把這種過去時期的,具有滯後作用的變數叫做滯後變數(Lagged Variable),含有滯後變數的模型稱為滯後變數模型。

  滯後變數模型考慮了時間因素的作用,使靜態分析的問題有可能成為動態分析。含有滯後解釋變數的模型,又稱動態模型(Dynamical Model)。

滯後效應與產生滯後效應的原因

  因變數受到自身或另一解釋變數的前幾期值影響的現象稱為滯後效應。

  表示前幾期值的變數稱為滯後變數。

  如:消費函數,通常認為,本期的消費除了受本期的收入影響之外,還受前1期,或前2期收入的影響: Ct = β0 + β1Yt + β2Yt − 1 + β3Yt − 2 + βt Yt − 1Yt − 2為滯後變數。

產生滯後效應的原因 :

  1、心理因素:人們的心理定勢,行為方式滯後於經濟形勢的變化,如中彩票的人不可能很快改變其生活方式。

  2、技術原因:如當年的產出在某種程度上依賴於過去若幹期內投資形成的固定資產。

  3、制度原因:如定期存款到期才能提取,造成了它對社會購買力的影響具有滯後性。

滯後變數模型

  以滯後變數作為解釋變數,就得到滯後變數模型。它的一般形式為:Yt = β0 + β1Yt − 1 + β2Yt − 2 + ... + βqYtq + α0Xt + α1Xt − 1 + ... + αsXts + μt q,s:滯後時間間隔

自回歸分佈滯後模型(autoregressive distributed lag model, ADL):既含有Y對自身滯後變數的回歸,還包括著X分佈在不同時期的滯後變數

  有限自回歸分佈滯後模型:滯後期長度有限;

  無限自回歸分佈滯後模型:滯後期無限。

1、分佈滯後模型(distributed-lag model)

分佈滯後模型:Y_t=\alpha+\sum_{i=0}^s\beta_iX_{t-i}+\mu_t 模型中沒有滯後被解釋變數,僅有解釋變數X的當期值及其若幹期的滯後值: β0:短期(short-run)或即期乘數(impact multiplier),表示本期X變化一單位對Y平均值的影響程度。 βi (i=1,2…,s):動態乘數或延遲繫數,表示各滯後期X的變動對Y平均值影響的大小。

\sum_{i=0}^s\beta_i稱為長期(long-run)或均衡乘數(total distributed-lag multiplier),表示X變動一個單位,由於滯後效應而形成的對Y平均值總影響的大小。

如果各期的X值保持不變,則X與Y間的長期或均衡關係即為 E(Y)=\alpha_0+\alpha_1X_t+(\sum_{i=0}^s\beta_i)X

2、自回歸模型(autoregressive model)

自回歸模型:模型中的解釋變數僅包含X的當期值與被解釋變數Y的一個或多個滯後值

Y_t=\alpha_0+\alpha_1X_t+\sum_{i=1}^q\beta_iY_{t-i}+\mu_t

Yt = α0 + α1Xt + α2Yt − 1 + μt

稱為一階自回歸模型(first-order autoregressive model)。