自回歸模型是動態(tài)經(jīng)濟(jì)模型中，包括有自回歸模型和分布滯后模型兩種。

回歸模型_自回歸模型 -自回歸模型

動態(tài)經(jīng)濟(jì)模型中，包括有自回歸模型和分布滯后模型兩種。
很多經(jīng)濟(jì)過程的實(shí)現(xiàn)需要若干周期的時(shí)間，因此需要在我們的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型中引入一個(gè)時(shí)間維，通常的作法是將滯后經(jīng)濟(jì)變量引入模型中。讓我們用兩個(gè)簡單的例子說明之。
例1．Yt = α+βXt-1 + ut, t = 1,2,…,n
本例中Y的現(xiàn)期值與X的一期滯后值相聯(lián)系，比較一般的情況是：
Yt = α+β0Xt +β1Xt-1 +……+βsXt-s + ut,
t = 1,2,…,n
即Y的現(xiàn)期值不僅依賴于X的現(xiàn)期值，而且依賴于X的若干期滯后值。這類模型稱為分布滯后模型，因?yàn)閄變量的影響分布于若干周期。
例2．Yt = α+βYt-1 + ut, t = 1,2,…,n
本例中Y的現(xiàn)期值與它自身的一期滯后值相聯(lián)系，即依賴于它的過去值。一般情況可能是：
Yt = f (Yt-1, Yt-2, … , X2t, X3t, … )
即Y的現(xiàn)期值依賴于它自身若干期的滯后值，還依賴于其它解釋變量。
在本例中，滯后的因變量（內(nèi)生變量）作為解釋變量出現(xiàn)在方程的右端。這種包含了內(nèi)生變量滯后項(xiàng)的模型稱為自回歸模型。
在這類模型中，由于在X和它的若干期滯后之間往往存在數(shù)據(jù)的高度相關(guān)，從而導(dǎo)致嚴(yán)重多重共線性問題。因此，分布滯后模型極少按（1）式這樣的一般形式被估計(jì)。通常采用對模型各系數(shù)βj施加某種先驗(yàn)的約束條件的方法來減少待估計(jì)的獨(dú)立參數(shù)的數(shù)目，從而避免多重共線性問題，或至少將其影響減至最小。這方面最著名的兩種方法是科克方法和阿爾蒙方法。

愛華網(wǎng)本文地址 » http://www.klfzs.com/a/8103380103/78282.html