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计量经济学第十讲

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  • 2025/5/8 7:15:15

模型的拟合优度时,为了消除模型中(滞后)变量个数不同的影响,应该使用调整的判定系数R,因为增添解释能力不强的解释变量反

2而会使R的值降低。

2(3) 施瓦兹准则SC(Schwarz Criterion)。其检验思想也是通过比较不同分布滞后模型的拟合优度来确定合适的滞后期长度。施瓦兹准则的计算公式为:

RSSk?2 SC?ln()?ln(n)

nn 其中,RSS是残差平方和,k为滞后期长度,n为样本容量。检

验过程是:在模型中逐期添加滞后变量,直到SC值不再降低时为止,即选择使SC值达到最小的滞后期k。SC比R更加“严厉地处罚”

2在模型中额外添加不重要的解释变量。

利用EViews软件可以直接得到上述各项检验结果。

多项式次数可以依据经济理论和实际经验加以确定。例如,滞后结构为递减型和常数型时选择一次多项式;倒V型时选择二次多项式;有两个转向点时选择三次多项式,等等。如果主观判断不易确定时,可以先初步确定一个m次多项式:

b????i????ii01mm

相应的变换模型为:

y?a??Z??Z????Z??

t00t11tmmtt 估计模型后,如果?m的t检验不显著,则降低多项式次数,反之则增加多项式次数。但值得注意的是,如果m值取得过大,一方面不能有效地减少模型中的解释变量个数,另一方面Zi之间也可能会

出现多重共线性,使得?i的估计和t检验不可靠。所以一般取m?1~3。 4、

阿尔蒙估计的EViews软件实现

在EViews软件的LS命令中使用PDL项,系统将自动使用阿尔蒙估计法估计分布滞后模型。其命令格式为:

LS Y C PDL(X, k, m, d)

其中,k为滞后期长度,m为多项式次数,d是对分布滞后特征进行控制的参数,可供选择的参数值有:

1——强制在分布的近期(即b0)趋近于0 2——强制在分布的远期(即bk)趋近于0; 3——强制在分布的两端(即b0和bk)趋近于0 0——对参数分布不作任何限制。

在LS命令中使用PDL项,应注意以下几点:

(1) 在解释变量X之后必须指定k和m的值,d为可选项,不

指定时取默认值0。

(2) 如果模型中有多个具有滞后效应的解释变量,则分别用几个

PDL项表示。例如:

LS Y C PDL(X1,4,2) PDL(X2,3,2,2) (3) 在估计分布滞后模型之前,最好使用互相关分析命令CRO

SS,初步判断滞后期的长度k。命令格式为: CROSS Y X

输入滞后期p之后,系统将输出yt与xt,xt?1,?,xt?p的各期相关

系数。也可以在PDL项中逐步加大k的值,再利用R和SC判

2断效为合适的滞后期长度k。

[例9]表3-11列出了某地区制造行业历年库存Y与销售额X的统计资料,试利用分布滞后模型建立库存函数。

表3-11 某地区制造行业统计资料 单位:亿元

年 份 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 库 存Y 50070 52707 53814 54939 58213 60043 63383 68221 77965 销售额X 27280 30219 30796 30896 33113 35032 37335 41003 44869 年 份 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 库 存Y 84655 90875 97074 101645 102445 107719 120870 147135 销售额X 46449 50282 53555 52859 55917 62017 71398 82078

(1)键入:CROSS Y X,输出结果见图3-10

从图3-10中Y与X各期滞后值的相关系数可知,库存额与当年和前三年的销售额相关,所以设:

y?a?bx?bx?bx?bx??

t0t1t?12t?23t?3t并假定:bi可以用一个二次多项式逼近。 (2)利用阿尔蒙法估计模型。键入:

LS Y C PDL(X,3,2) 输出结果见表3-12

表3-12 阿尔蒙估计的输出结果

经阿尔蒙变换之后的估计结果为(其中Zi用PDL表示):

???8120.80?1.0993Z?0.2072Z?0.4583Zyt0t1t2t

t?R?0.99722(6.97)2(1.56)(?3.30)

R?0.996301DW?1.592?即:a??8120.80,??1.0993,??0.2071,???0.4583

(3. 还原成原分布滞后模型:

将估计结果代入以下公式(注意公式与(3-28)式有一些差别):

????(i?1)??(i?1)?b2i012i?0,1,2,3

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模型的拟合优度时,为了消除模型中(滞后)变量个数不同的影响,应该使用调整的判定系数R,因为增添解释能力不强的解释变量反2而会使R的值降低。 2(3) 施瓦兹准则SC(Schwarz Criterion)。其检验思想也是通过比较不同分布滞后模型的拟合优度来确定合适的滞后期长度。施瓦兹准则的计算公式为: RSSk?2 SC?ln()?ln(n) nn 其中,RSS是残差平方和,k为滞后期长度,n为样本容量。检验过程是:在模型中逐期添加滞后变量,直到SC值不再降低时为止,即选择使SC值达到最小的滞后期k。SC比R更加“严厉地处罚”2在模型中额外添加不重要的解释变量。 利用EViews软件可以直接得到上述各项检验结果。 多项式次数可以依据

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