自回歸分布滯后模型

1、案例六自回歸分布滯后模型（ADD的運(yùn)用實(shí)驗(yàn)指、實(shí)驗(yàn)?zāi)康睦斫釧DL模型的原理與應(yīng)用條件，學(xué)會(huì)運(yùn)用 ADL模型來估計(jì)變量之間長期穩(wěn)定關(guān)系。理解從經(jīng)濟(jì)理論上來說，兩個(gè)經(jīng)濟(jì)變量之間的確有長期關(guān)系采用使用該模 型進(jìn)行估計(jì)。理解ADL模型的優(yōu)點(diǎn)：不管回歸項(xiàng)是不是1階單整或平穩(wěn)都可以進(jìn)行 檢驗(yàn)和估計(jì)。而進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)的協(xié)整分析前，必須把變量分類成 和二、基本概念Jorgenson（1966）提出的（PT）階自回歸分布滯后模型 ADL（autoregressive distributed lag） :M，其中是滯后+I期的外生變量向量（維數(shù)與變量個(gè)數(shù)相同），且每個(gè)外生變量的最大滯后階數(shù)為0是參數(shù)向量。當(dāng)不存在外生變

2、量時(shí)，模型就退化為一般ARMA；PT）模型。如果模型中不含有移動(dòng)平均項(xiàng)，可以采用OLS方法估計(jì)參數(shù)，若模型中含有移動(dòng)平均項(xiàng)，線性O(shè)LS估計(jì)將是非一致性估計(jì)，應(yīng)采用非線性最小二乘估計(jì)三、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容及要求（1）實(shí)驗(yàn)內(nèi)容運(yùn)用ADL模型研究1992年1月到1998年12月我國城鎮(zhèn)居民月對數(shù)人均生活 費(fèi)支出yt和對數(shù)可支配收入xt之間的長期穩(wěn)定關(guān)系。（2）實(shí)驗(yàn)要求在認(rèn)真理解模型應(yīng)用條件的基礎(chǔ)上，通過實(shí)驗(yàn)掌握ADL模型的實(shí)際應(yīng)用方法，并熟悉Eniews的具體操作過程。四、實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)（1）數(shù)據(jù)錄入打開Eviews軟件，選擇“ File ”菜單中的“ New- Workfile ”選項(xiàng)，在“Workfile st

3、ructure type”欄選擇“ Dated-regular frequency ”，在“ Dataspecification”欄中“ Frequency”中選擇“ Monthly ”即月份數(shù)據(jù)，起始時(shí)間輸入1992m1即1992年1月份，止于1998m12點(diǎn)擊ok,見圖6-1，這樣就建立了一 個(gè)工作文件。圖6-1建立工作文件窗口點(diǎn)擊File/lmport，找到相應(yīng)的Excel數(shù)據(jù)集，打開數(shù)據(jù)集，出現(xiàn)圖 6-2的窗口，在“ Data order ”選項(xiàng)中選擇“ By observation ”即按照觀察值順序錄入， 第一個(gè)數(shù)據(jù)是從a2開始的，所以在“ Upper- left data cel

4、l ”中輸入a2，本例有2 列數(shù)據(jù)，在“ Names for series or number if named in file” 中輸入序列的名字2,點(diǎn)擊ok，則錄入了數(shù)據(jù)，圖6-3顯示的xt和yt便是錄入的對數(shù)可支配收 入和對數(shù)人均生活費(fèi)支出。二tdl_. 2 匕“ jll：JUTrnpTt ftnpla1392frOL 1938fi 12OE£U.0 0 c w T JJJ圖6-4圖6-#圖6-2圖6-#宏觀經(jīng)濟(jì)理論告訴我們，支出來源于收入，尤其是可支配收入，因此，從長 期來看，人均生活費(fèi)支出和可支配收入之間必定存在長期穩(wěn)定關(guān)系。因此可以考慮 用分布滯后模型來描述二者之間的長期

5、關(guān)系。(2)建立一般模型消費(fèi)具有慣性，即當(dāng)期消費(fèi)會(huì)受歷史消費(fèi)支出的影響，同時(shí)也會(huì)受當(dāng)期收入 和當(dāng)前經(jīng)濟(jì)實(shí)力的影響，而當(dāng)前經(jīng)濟(jì)實(shí)力主要取決于歷史收入情況，也就是說當(dāng)期 支出受歷史收入和支出，以及當(dāng)期收入影響，我們可以把當(dāng)期支出關(guān)于當(dāng)期收入， 歷史收入和支出進(jìn)行回歸，另外，考慮到是月份數(shù)據(jù)，還應(yīng)該考慮滯后12期的可支配收入和支出。在主窗口命令欄里輸入Is yt c yt(-1) yt(-2) yt(-3) yt(-12)xt xt(-1) xt(-2) xt(-3) xt(-12)，回車，即得回歸結(jié)果圖 6-4。從回歸結(jié)果看出，模型擬合很好，但有些變量t檢驗(yàn)未能通過，按照p值從大到小的順序逐步剔

6、除不顯著的變量，直到每個(gè)解釋變量都高度顯著為止。首先剔除xt(-3)，得回歸模型見圖6-5，其他解釋變量的p值都有所減小，繼續(xù)剔除p值最大的xt(-2)，得 回歸結(jié)果圖6-6。VariableCoefficientStd Errort-StatisticPnobC03154390 12828424589070 0167YT(-1)01364220 0911391 4968590 139SVT(-2)0 0996660 0943781 0560290 2951YTg0 0562730 0B91460.6312410.5302YTH2：0.6943380.0371037 9709630.0000X

7、T0 7767820 06882011.237080.0000碎1)4J545630 097311-1.7702610 0316m-0 047750 0S8023-0S439000 5835XT(-3)-0 0154230 031772-0 1836750 8610XT(-12)-0 5964670 1029335 794714'0 0000R-squared0 988030Mean dependent ar5 8Q7S09Adjusted Rsquared0 986293S.D. dependent var0 338766S.E of regression0 039662Akaike

8、 info criterion-3.408S93Sum squared resid0.097531Schv.arz criterion-3.172389Log likelihood135 5893F-statistic56S G352Durbin-'A-'atsan stat1 922932Pro bi F-statisticiooooooo圖6-6VariableCoeffi ci entStfl Errort-StatisticProbCQ 316681012729224799740 0153W)01362780 09043515069100 1368YTT)0.10509

9、30 0391971 1782070 2431W)0.0412380 0396601.0397940.3024YT(-120.6940390 0864258.0305530.0000XT0 7777170 06811411 417820 OQOQxr(-i)0 1535590 08647917756020 0006XT(-2-0 0543070 080531-0 6743650 5025KTM2)5976600.101949-5 8623310 0000R-squared0 988023Mean dependent .ar5 807509Adjusted R'Sqiiared0 986

10、503S.D d即endent var0338766S E of regression0.03936?Akaike info criterion-3.515796Sum squared resid0.097587Schwarz criterion-3.231213Lag likelihood135.5687F-statistic643 6551Durbin-Watson stat1 925549ProbrF-statisticI0 QOOQQO圖6-5圖6-6顯示，仍有yt(-3)的p值較大，繼續(xù)剔除yt(-3)，得回歸結(jié)果6-7。在逐步剔除不顯著的解釋變量過程中，模型的擬合效果變化并不大，且

11、AIC和SC值在逐步減少，說明歷史較久遠(yuǎn)的收入和支出對當(dāng)期支出影響的確不大。VariablyCoefficientStd Errort-StatisticProbC0 3235230 1262192 5631910 01270 1662730 085Q711 3369710 009YT罔00518840 0414231.2625480 2149YT(絢0 0393970 0393971.0000120 3211YT(-12J0 6399800.0858478.0373290 0001燈0 7799110 06774611 512260 ooocXT(-1)-0 1766700 079123-2

12、.231576o o的;XT卜121-0 5942160.101337-S 8608960 000QR-squared0 987937Mean dependent /ar5 807509Adjusted R-squared0 S86618S D dependent ar0 33S76BS E of regression0039189Akai info criterion*3536382Sum squared resid0 098292Sch./arz criterion*3.203413Log likelihood135 3097F-statistic74S.777QDurbin-Watson

13、 stat1 958736ProiF-statistico oooood圖6-6VariableCoefficientStd Errort'StatisticPrabC0 3277490.1261432.S981340 011SYT(*1)0 1592910 0350131 8736250 0655YTf-20 0702420 0371331 3916550.0630YT(12i0 7012020 0851103.2337520.0000XT0 7377730 06728811 707410.0000n n?nru-? 11的衛(wèi)加fl D切XT-12i-0.5596020 101239

14、-5.9234200.0000R-squared0987740Mean dependent ,ar5 807509Ajdjusted R-scuared0 906G10S D dependent 30338766S E of regression0 039189A.<ai<& info 匚 rite non-3 548655Sum squared resid0 099823Sch/.-arz criterion-3 327312Log likelihood134 7516F-statistic373 4061DurbinWatson stat1 952664PncbiF-s

15、tatistic0 000000圖6-7考慮到滯后1期和滯后2期的生活費(fèi)支出對當(dāng)期生活費(fèi)支出影響的實(shí)際情 況，從6-7中繼續(xù)剔除p值較小的yt(-2)，得回歸結(jié)果圖6-8。VariableCoefficientStd Errort-Statisti;PnQbC0 35421501277952 7717720 0072YT(-1)0 2025510 033J532.42830»0 CV9YT卜0 6814110 0860997 9142930 0000XT0 0017230 06817711 7S9410 0000XT(-1)0 1754800 080564-2 1781550 033

16、0xr( 120 5658350 1019375.5300870 GOODR-squared0.937074Mean deperrdent ,ar5 807509Adjusted R-squared0.986095S.D depandent ar0.338766S.E. of regression0.039940Aka ike info criteriioni-3.522043Sum squared resid0.105323Sclv.varz criterion-3.333121Log likelihcod132 8223F-statistic1007 993Durbin-t； a?san

17、stat1.980391Prob F-statistic0 000000圖6-8從6-8的的參數(shù)估計(jì)結(jié)果看出，包括常數(shù)項(xiàng)在內(nèi)的各解釋變量在顯著性水平0.05下都顯著，模型的R2也很大，模型整體的顯著性 F檢驗(yàn)顯示模型高度顯著模型診斷對最后擬合模型后的殘差序列進(jìn)行檢驗(yàn)，在方程估計(jì)窗口，點(diǎn)擊view/Residual Test/Correlogram-Q-Test ，出現(xiàn)圖 6-9 的對話框，在滯后階數(shù)中輸入10（），得出模型殘差的相關(guān)圖6-10，顯然殘差為白噪聲序列，說明模型擬合很好見 圖6-11。也說明該模型可以作為反映城鎮(zhèn)居民月人均生活費(fèi)支出和可支配收入關(guān) 系的自回歸分布滯后模型（ADL o_aa凱iF上址ion圖6-9AulocorreJatiDnParia CorrelatiaiAC PAC Q-Stat Prob1 111 0.004 0 004 0.0011 0 974|=11 I2 0 151 d 1S1 1 7355 0 4201n3 0 131 0 13S 3 0f25 0 3B411丁4 0 135 0 11S 4.4710 0 146| UIE15 -0.0fi4 -0 104 4 3006 0 4411i 116 0 J20 -0 040 4.3c16