第七章滞后现象

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1、第七章1、A 2、D3、B4、D5、C6、A 7、B 8、C 9、B 10、D 11、A 12、A13、C14、A15、D二、1、ABD2、BC3、ACD4、ABD5、ABC1滞后现象：解释变量需要通过一段时间才能完全作用于被解释变量。原因：心理预期因 素、技术因素、制度因素。2、存在的问题：自由度问题、多重共线性问题、滞后长度难于确定。禾U用经验加权估计法 和阿尔蒙法。3、有滞后现象。四、1对2、错3、错4、对5、错五、1、：o =a=0,=a. a?, ：2= a。 2a 4a?,飞=a。 3a 9a?,：4 = a0 - 4a! T6 a2 = 0.3 3解方程可得，-0 =0, L =

2、3a2 3丄a4 =0。4 42、时期*PPt 3100110t 2105125t 1115155t135185t +11603、首先将M滞后一期并乘上（1 - J得到+（1 - 肾）优丫二+（1丫“駡戌+汗=M t -（1 一 JM 1 M JR； -（1 一 JR；叫 一（1 一 1）叫-1 Yt2屮；-（1- 2 2 - 1）R匕-（1- 1）=宀1 lYtR； -（1 一 2）R；4 （ 1 - 2）R；J V -（1 一 1厂丄八 1I M YR； -（1 一 2）R；J（1 一 2用2 V -（1 一 JU1 M 2 2 F 1 - 2）RJ 7 JUM t - (1 ) M t

3、1 =-l 1Y-，22 Rt -2 ( 1 -2)Rt 丄-1 )丄tM tl 一(1 一 1)M t2 Fl * 1丫2 2 2Ry 2( 1 - 2)Rt-(1 一 1)山/RtJ -2( 1 -2)(1 -2)Rt2.(1 一 2)M tj 一(1 一 1)M t j=(1 - 2)； 1 (1 - 2)1 1Yt 丄 (1 - 2) “2 2 Rt (1 一 2)叫一(1 一 1)7/(2)(1) (2)于是Mt可表示为：六、M t = 1 2 ：1 -Yt 一( 1 一 2血 1(1 - 1 ) (1 2 M)t 2 4 -(2 12 Rt-2 J 1-(厂电 1 ( 2(11)

4、(U)21、( 1)呂=14 .220.172 Q 七-0.028 t- 0.00072t 一 .297 E*(2. 61) ( 0.014)(0.015)(0.0002)( 0.033)(5.448 ) (12.286) (-1.867)(-3.5)(-9)(2)模型中考虑了预期因素，是对“期望模型”做出的假定。也就是说产出、时间和3#时间平方现在水平影响将来的就业水平。(3)将上式化解可得:Et =14.220.172 Q -0.028t -0.0007t 9703 E2由局部调整模型的系数关系可得:、.=1 0.703 =0.297#(4)把Et =Et代入上式即可得长期需求函数:2Et

5、 =47.87880.5791 Q -0.0943 t -0.0024 t2、( 1)先用第一个模型回归，结果如下:Depe nde nt Variable: PCEMethod: Least SquaresDate: 07/27/05 Time: 21:41Sample: 1970 1987In cluded observati ons: 18VariableCoefficie ntStd. Error t-StatisticProb.CPDI-216.42691.00810632.694250.015033-6.61972367.059200.00000.0000R-squared0.99

6、6455Mean depe ndent var1955.606Adjusted R-squared0.996233S.D. dependent var307.7170S.E. of regressi on18.88628Akaike info criteri on8.819188Sum squared resid5707.065Schwarz criteri on8.918118Log likelihood-77.37269F-statistic4496.936Durb in-Watson stat1.366654Prob(F-statistic)0.000000PCE? = -215.220

7、21.007 PDI tt =(_6.3123)(64.2447)2R = 0.9961DW=1.302利用第二个模型进行回归，结果如下：Depe nde nt Variable: PCEMethod: Least SquaresDate: 07/27/05 Time: 21:51Sample (adjusted): 1971 1987In cluded observati ons: 17 after adjustme ntsVariableCoefficie nt Std. Error t-Statistic Prob.C-233.273645.55736-5.1204360.0002PDI

8、0.9823820.1409286.9708170.0000PCE(-1)0.0371580.1440260.2579970.8002R-squared0.996542Mean depe ndent var1982.876Adjusted R-squared0.996048S.D. dependent var293.9125S.E. of regressi on18.47783Akaike info criteri on8.829805Sum squared resid4780.022Schwarz criteri on8.976843Log likelihood-72.05335F-stat

9、istic2017.064Durb in-Watson stat1.570195Prob(F-statistic)0.000000回归模型如下：PCE?二-231.233 0.9759PDIt -0.043PCEt =( -4.7831)(6.3840)( 0.2 7 5 1 )42R =0.996196DW=1.4542从模型一得到 MPC=1.0070 ;从模型二得到，短期 MPC=0.9759，长期 MPC= 0.9759+(-0.043)=0.9329为此，先3、在局部调整假定和自适应假定下，上述二模型最终都转化为一阶自回归模型。估计如下形式的一阶自回归模型:Yt =a + 七 + 氏

10、Y+Ut估计结果如下:Depe ndent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 07/27/05Time: 22:31Sample (adjusted): 1963 1995In eluded observati ons: 33 after adjustme ntsVariableCoefficie ntStd. Errort-StatisticProb.C1.8966451.1671271.6250550.1146X0.1021990.0247824.1239610.0003Y(-1)0.0147000.1828650.0803890.9365R-sq

11、uared0.584750Mean depe ndent var7.804242Adjusted R-squared0.557066S.D. dependent var5.889686S.E. of regressi on3.919779Akaike info criteri on5.656455Sum squared resid460.9399Schwarz criteri on5.792502Log likelihood-90.33151F-statistic21.12278Durb in-Watson stat1.901308Prob(F-statistic)0.000002从结果看，t

12、值F值都很显著，R2不是很高。（1）根据局部调整模型的参数关系，有J 乜，打=1 人-t，将上述估计结果代入得到：、=0.9853,： = 0.1037,： =1.9249故局部调整模型为：Yt* =1.9249- 0.1037 X -t意义：为了达到全省工业总产值的计划值，寻求一个未来预期新增固定资产的最佳量。 全省工业总产值每计划增加1 （亿元），则未来预期最佳新增固定资产量为0.1037亿元。5（2 ）根据自适应模型的参数关系， 有：=/%二=讥，打=1 ,山-叫-（1- ）,代入得到：= 0.9853, 一： = 0.1037,： - 1.9249故局部调整模型为:Yt =1.9249

13、0.1037 X *t ? g意义：新增固定资产的变化取决于全省工业总产值的预期值。全省工业总产值每预期增加增加1 （亿元），当期新增固定资产量为 0.1037 （亿元）。（3）局部调整模型和自适应模型的区别在于：局部调整模型是对应变量的局部调整而得到的；而自适应模型是由解释变量的自适应过程而得到的。由回归结果可见，Y滞后一期的回归系数并不显著，说明两个模型的设定都不合理。七、1、滞后效应2、制度因素3、滞后变量4、滞后解释变量，滞后被解释变量 5、 s 6、q 7、有限分布滞后模型，无限分布滞后模型 8、乘数效应9、长期乘数 或总分布乘数10、施加某种约束 11、模型变换12、经验加权估计法 13、多 项式14、库伊克几何分布滞后15、被解释变量6