1、第七章 滯后變量一、滯后效應(yīng)和滯后變量模型二、分布滯后模型的估計(jì)三、自回歸模型的構(gòu)建*四、自回歸模型的估計(jì)*五、滯后效應(yīng)分析六、因果關(guān)系檢驗(yàn)引例：貨幣政策效應(yīng)的時(shí)滯貨幣供給的變化對(duì)經(jīng)濟(jì)影響很大，因此，貨幣政策總是受人關(guān)注。貨幣政策的影響效應(yīng)存在著時(shí)間上的滯后。在貨幣政策的傳導(dǎo)過程中，貨幣擴(kuò)張首先促使利率降低，或者一般價(jià)格水平的上升，這需要一段時(shí)間。只有經(jīng)過一段時(shí)間以后，支出對(duì)利率的反應(yīng)增強(qiáng)，投資、進(jìn)出口和消費(fèi)才會(huì)不斷上升，貨幣政策才能最終促使GDP增加。通常，貨幣擴(kuò)張對(duì)GDP影響的最高點(diǎn)可能是在政策實(shí)施以后的12年間達(dá)到的。思考在現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中，滯后現(xiàn)象是普遍存在的，這就要求我們?cè)谧鼋?jīng)濟(jì)分析時(shí)

2、應(yīng)該考慮時(shí)滯的影響,這是我們研究滯后變量的原因？怎樣才能把這類時(shí)間上的滯后經(jīng)濟(jì)關(guān)系代入計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型中呢？一、滯后效應(yīng)和滯后變量模型（一）經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中的滯后現(xiàn)象（一）經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中的滯后現(xiàn)象 解釋變量與被解釋變量的因果關(guān)系不可能在短時(shí)間內(nèi)完成，在這一過程中通常都存在時(shí)間滯后，也就是說解釋變量需要通過一段時(shí)間才能完全作用于被解釋變量。 此外，由于經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的慣性，一個(gè)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)以前的變化態(tài)勢(shì)往往會(huì)延續(xù)到本期，從而形成被解釋變量的當(dāng)期變化同本身過去取值水平有關(guān)的情況。 這種被解釋變量受自身或其他經(jīng)濟(jì)變量過去值影響的現(xiàn)象稱為滯后效應(yīng)。即Y在其他因素變化之后，需要滯后若干時(shí)期才能做出的響應(yīng)。 滯后效應(yīng)是一個(gè)較為普

3、遍的客觀經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象。 Eg 消費(fèi)滯后 消費(fèi)者的消費(fèi)水平，不僅依賴于當(dāng)年的收入，還同以前的收入水平有關(guān)。一般來說，消費(fèi)者不會(huì)把當(dāng)年的收入全部花光。假定消費(fèi)者將每一年收入的40%用于當(dāng)年花費(fèi)，30%用于第二年消費(fèi)，20%用于第三年花費(fèi)，其余的作為長期儲(chǔ)蓄。這樣該消費(fèi)者的消費(fèi)函數(shù)就可以表示成：tttttxxxy212 . 03 . 04 . 0（二）產(chǎn)生滯后效應(yīng)的原因 心理因素： 觀念和習(xí)慣 技術(shù)因素： 規(guī)律 制度因素： 契約和管理等（三）滯后變量模型 滯后變量（lagged variable）：是指過去時(shí)期的、對(duì)當(dāng)前被解釋變量產(chǎn)生影響的變量。 滯后變量分為滯后解釋變量和滯后被解釋變量。 把滯后變量引

4、入回歸模型，這種回歸模型稱為滯后變量模型。表現(xiàn)形式 （1）分布滯后模型如果模型中的滯后變量只是解釋變量x的過去各期值，即 yt=a+b0 xt+b1xt-1+bkxt-k+t則稱其為分布滯后模型，表明x對(duì)y的滯后影響分布在過去各個(gè)時(shí)期。 如消費(fèi)函數(shù)：Ct=a+b0Yt+b1Yt-1+b2Yt-2+t（2）自回歸模型 如果模型中包含解釋變量x的本期值和被解釋變量y的若干期滯后值，即： yt=a+b0 xt+b1yt-1+bkyt-k+t則稱其為(k階)自回歸模型。例如例如，消費(fèi)函數(shù)：011ttttCab YbCutqtqttptptttyyyxxxy2211110滯后變量模型有限滯后模型無限滯后

5、模型滯后期有限滯后期無限（3）一般形式 在一般模型中p,q分別為滯后解釋變量和滯后被解釋變量的滯后期長度。如消費(fèi)函數(shù) 另外，根據(jù)滯后期的選取，可分為有限和無限滯后變量模型。若滯后期為有限，則模型為有限滯后變量模型；若滯后期為無限，則模型為無限滯后變量模型。tttttcxxac11110 滯后模型估計(jì)的特點(diǎn) （1）引入滯后變量經(jīng)常能有效提高模型的擬合優(yōu)度。 （2）動(dòng)態(tài)的反映過去的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)對(duì)現(xiàn)期經(jīng)濟(jì)行為的影響。 （3）模擬分析經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的變化和調(diào)整過程。 滯后模型估計(jì)的困難 （4）多重共線性問題經(jīng)濟(jì)變量的各期值之間經(jīng)常是高度相關(guān)的； （5）自由度問題滯后變量個(gè)數(shù)的增加將會(huì)降低樣本的自由度； （6）難

6、以客觀地確定滯后期的長度。二、分布滯后模型的估計(jì)（一）基本思路： 對(duì)于有限分布滯后模型，其基本思路是針對(duì)分布滯后模型估計(jì)面臨的困難，設(shè)法有目的地減少需要直接估計(jì)的模型參數(shù)個(gè)數(shù)，以緩解多重共線性，保證自由度。一般通過對(duì)分布滯后模型的系數(shù)施加某種約束或假定條件，通過線性組合或其他方式變換模型，設(shè)法將各滯后變量組合起來成為個(gè)數(shù)較少的新變量，這樣，減少了需要直接估計(jì)的模型參數(shù)個(gè)數(shù)。 對(duì)于無限分布滯后模型，主要是通過適當(dāng)模型變換，使其轉(zhuǎn)化為只需估計(jì)有限個(gè)參數(shù)的自回歸模型。 1經(jīng)驗(yàn)加權(quán)法 經(jīng)驗(yàn)加權(quán)法就是針對(duì)問題的特點(diǎn)，根據(jù)實(shí)際經(jīng)驗(yàn)確定各期滯后變量的權(quán)數(shù)，再將各期滯后變量加權(quán)組合成新的解釋變量wt，然后用O

7、LS法估計(jì)變換后的模型yt=f(wt)+t，得到原模型中各參數(shù)的估計(jì)值。 常見滯后結(jié)構(gòu)類型： 遞減滯后結(jié)構(gòu)遞減滯后結(jié)構(gòu) 不變滯后結(jié)構(gòu)（常數(shù)）不變滯后結(jié)構(gòu)（常數(shù)） 倒倒V型滯后結(jié)構(gòu)型滯后結(jié)構(gòu)（二）估計(jì)方法13 常見的滯后結(jié)構(gòu)類型常見的滯后結(jié)構(gòu)類型wt0(a)wt0(b)wt0(c)遞減型常數(shù)型倒V型（1）遞減型 即各期權(quán)值是遞減的 例如，消費(fèi)函數(shù)中近期收入對(duì)消費(fèi)的影響較大，而遠(yuǎn)期收入的影響將越來越??；如果設(shè)滯后期為2，則消費(fèi)函數(shù)若各期權(quán)數(shù)取成： 1/2 1/4 1/6 設(shè)新組合的解釋變量為： tttttxbxbxbay22110應(yīng)用最小二乘法估計(jì)模型（此時(shí)模型已無多重共線性）： yt=a+bwt

8、+t21614121tttxxxwtttttxxxbayt)614121(21則消費(fèi)函數(shù)變?yōu)榈玫絘、b的估計(jì)值，將wt代入原模型，得： ttttxxxbayt)614121(21tttxbxbxbat21642tttxbxbxbat22110 所以原模型中各參數(shù)的估計(jì)值為： 6 ,4 ,2210bbbbbb（2）常數(shù)型： 設(shè)滯后期為2，各期權(quán)數(shù)均為1/3，則：估計(jì)模型： yt=a+bwt+t同理得到原模型各參數(shù)的估計(jì)值為： i=0,1,2)(3121ttttxxxw3bbi即各期權(quán)數(shù)值相等（3）倒V型 即各期權(quán)數(shù)先遞增后遞減呈倒V型 例如，歷年投資對(duì)產(chǎn)出的影響一般為倒V型結(jié)構(gòu)。設(shè)滯后期為4，各

9、期權(quán)數(shù)取成： 1/6 1/4 1/2 1/4 1/6 則組合成新的解釋變量： 估計(jì)模型：yt=a+bwt+t之后，就可以得到原模型中各參數(shù)的估計(jì)值。 43216141214161ttttttxxxxxw優(yōu)點(diǎn)：簡(jiǎn)單易行，不損失自由度，避免多重共線性干擾及參數(shù)估計(jì)具有一致性。缺點(diǎn)：設(shè)置權(quán)數(shù)的主觀隨意性較大，要求分析者對(duì)實(shí)際問題的特征有比較透徹的了解。通常的做法是，依據(jù)先驗(yàn)信息，多選幾組權(quán)數(shù)分別估計(jì)多個(gè)模型，然后根據(jù)判定系數(shù)、F統(tǒng)計(jì)量值、t檢驗(yàn)值、估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤差以及DW值，從中選擇一個(gè)最佳估計(jì)方程。案例已知19551974年美國制造業(yè)庫存量Y和銷售額X的統(tǒng)計(jì)資料。設(shè)定有限分布滯后模型為：運(yùn)用經(jīng)驗(yàn)加權(quán)法

10、，選擇下列三組權(quán)數(shù)1,1/2,1/4,1/81/4,1/2,2/3,1/41/4,1/4,1/4,1/4；分別估計(jì)上述模型，從中選擇最佳方程。得到模型1為 (-3.6633) (50.9191) R2=0.9942 DW=1.4408 F=2592 ttttttxxxxy3322110tZY1071. 1604.66 得到模型2 (-5.029) (37.359) R2=0.989 DW=1.043 F=1396得到模型3 (-4.8131) (38.6858) R2=0.9901 DW=1.158 F=1496tZY2367. 1199.133tZY3239. 2739.121 從上述回歸分

11、析結(jié)果可以看出，模型一的從上述回歸分析結(jié)果可以看出，模型一的擾動(dòng)項(xiàng)無一階自相關(guān)，模型二、模型三擾擾動(dòng)項(xiàng)無一階自相關(guān)，模型二、模型三擾動(dòng)項(xiàng)存在一階正自相關(guān)；再綜合判斷可決動(dòng)項(xiàng)存在一階正自相關(guān)；再綜合判斷可決系數(shù)、系數(shù)、F 檢驗(yàn)值、檢驗(yàn)值、t 檢驗(yàn)值，可以認(rèn)為：最檢驗(yàn)值，可以認(rèn)為：最佳的方程是模型一，即權(quán)數(shù)為（佳的方程是模型一，即權(quán)數(shù)為（1，1/2，1/4，1/8）的分布滯后模型。）的分布滯后模型。阿爾蒙法目的：消除多重共線性的影響基本原理：在有限分布滯后模型滯后長度t已知的情況下，滯后項(xiàng)系數(shù)有一取值結(jié)構(gòu)，把它看成是相應(yīng)滯后期i的函數(shù)。在以滯后期i為橫軸、滯后系數(shù)取值為縱軸的坐標(biāo)系中，如果這些滯后

12、系數(shù)落在一條光滑曲線上，或近似落在一條光滑曲線上，則可以由一個(gè)關(guān)于i的次數(shù)較低的m次多項(xiàng)式很好地逼近，即：*biibi= 0 0+1 1i+2 2i2*biibi= 0 0+1 1i+2 2i2 +3 3i3*（1）阿爾蒙估計(jì)法的原理 設(shè)有限分布滯后模型為 yt=a+b0 xt+b1xt-1+bkxt-k+t連續(xù)函數(shù)bi=f(i)可以用滯后期i的適當(dāng)次多項(xiàng)式逼近： bi=f(i)=0+1i+2i2+mim (mk) 將此關(guān)系式代入原分布滯后模型，經(jīng)過適當(dāng)?shù)淖兞孔儞Q，可以減少模型中的變量個(gè)數(shù)，從而在削弱多重共線性影響的情況下，估計(jì)模型中的參數(shù)。 （2）阿爾蒙估計(jì)法的步驟 分布滯后模型可以表示成：

13、 ikiititxbay0設(shè)bi可以用二次多項(xiàng)式近似表示，即bi=0+1i+2i22210221022210122100*.2*2*1*1*0*0*kkbbbbk具體如下：將此代入分布滯后模型得： ikikiititkiittxiixxay0022100定義： kikiittittkiittxiZixZxZ0022100,稱該變量變換為Almon變換，ittttZZZay221100tkttttxkkxxay)*(.)1*1*()0*0*(2210122102210整理得：則原分布滯后模型可以表示成： 利用OLS法估計(jì)系數(shù)，進(jìn)而得到bi的估計(jì)值。0ob（3）阿爾蒙估計(jì)法的特點(diǎn) 阿爾蒙估計(jì)法的原

14、理巧妙、簡(jiǎn)單，估計(jì)參數(shù)時(shí)有效地消除了多重共線性的影響，并且適用于多種形式的分布滯后結(jié)構(gòu)。2101,b,.,422102b2210kkbk注意使用阿爾蒙估計(jì)法，應(yīng)事先確定兩個(gè)問題：滯后期長度和多項(xiàng)式的次數(shù)。：可以根據(jù)經(jīng)濟(jì)理論或?qū)嶋H經(jīng)驗(yàn)加以確定，也可以通過相關(guān)系數(shù)、調(diào)整的判定系數(shù)、施瓦茲準(zhǔn)則SC等統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)獲取信息。利用Eviews軟件可以直接得到上述各項(xiàng)檢驗(yàn)結(jié)果。 在實(shí)際應(yīng)用中，阿爾蒙多項(xiàng)式的次數(shù)m通常取得較低，一般取2或3，很少超過4。 （4）阿爾蒙估計(jì)的EViews軟件實(shí)現(xiàn) 在EViews軟件的LS命令中使用PDL項(xiàng)，其命令格式為： LS Y CPDL(X，k，m，d) 其中，k為滯后期長度，

15、m為多項(xiàng)式次數(shù)，d是對(duì)分布滯后特征進(jìn)行控制的參數(shù)。在LS命令中使用PDL項(xiàng)，應(yīng)注意以下幾點(diǎn)： 在解釋變量x之后必須指定k和m的值，d為可選項(xiàng)，不指定時(shí)取默認(rèn)值0；如果有多個(gè)具有滯后效應(yīng)的解釋變量，則分別用幾個(gè)PDL項(xiàng)表示；例如： LS Y CPDL(x1，4，2) PDL(x2，3，2，2)在估計(jì)分布滯后模型之前，最好使用互相關(guān)分析命令CROSS初步判斷滯后期的長度k； 命令格式為： CROSSYX 接著輸入滯后期 p 之后，將輸出 yt 與 xt，xt-1xt-p的各期相關(guān)系數(shù)。也可以在PDL項(xiàng)中逐步加大k的值，再利用調(diào)整的判定系數(shù)和SC判斷較為合適的滯后期長度k。 【例【例9 9】教材P1

16、59表3-11列出了某地區(qū)制造行業(yè)歷年庫存Y與銷售額X的統(tǒng)計(jì)資料，試?yán)梅植紲竽Ｐ徒齑婧瘮?shù)。 鍵入：CROSS Y X，輸出結(jié)果見下圖。根據(jù)結(jié)果可設(shè)： ttttttxbxbxbxbay3322110并假定：bi可以用一個(gè)二次多項(xiàng)式逼近。 操作演示表示滯后表示滯后i期期表示超前表示超前i期期鍵入： LS Y C PDL(X，3，2) 操作演示 輸出結(jié)果見下圖。經(jīng)Almon變換之后的估計(jì)結(jié)果為（其中Zi用PDL表示）： 0127140.751.013110.03770.4322ttttyZZZ 對(duì)應(yīng)的對(duì)應(yīng)的t統(tǒng)計(jì)量統(tǒng)計(jì)量R2的值的值調(diào)整的調(diào)整的R2值值DW的值的值 還原成原分布滯后模型： 在

17、Eviews軟件的輸出窗口下部已給出了還原后的bi估計(jì)值。對(duì)應(yīng)各對(duì)應(yīng)各bi的估計(jì)值的估計(jì)值 因此庫存模型為：3215220. 07367. 01311. 16612. 075.7140tttttxxxxy對(duì)應(yīng)的對(duì)應(yīng)的t統(tǒng)計(jì)量統(tǒng)計(jì)量案例說明課本p147，演示過程3.5 滯后變量滯后變量3 3考耶克（考耶克（KoyckKoyck）方法）方法 估計(jì)方法：將分布滯后模型轉(zhuǎn)化成形式較為簡(jiǎn)單的自回估計(jì)方法：將分布滯后模型轉(zhuǎn)化成形式較為簡(jiǎn)單的自回歸模型進(jìn)行估計(jì)。歸模型進(jìn)行估計(jì)。 （1 1）KoyckKoyck方法的原理方法的原理 設(shè)模型為無限分布滯后模型：設(shè)模型為無限分布滯后模型： ttttxbxbay.1

18、10 在許多情況下，滯后變量的影響隨著時(shí)間的推移將越來在許多情況下，滯后變量的影響隨著時(shí)間的推移將越來越小，即系數(shù)越小，即系數(shù)b bi i的值呈遞減趨勢(shì)。的值呈遞減趨勢(shì)。 設(shè)：設(shè)：b bi i=b=b0 0i i 其中其中是一個(gè)介于是一個(gè)介于0和和1之間的常數(shù)；之間的常數(shù)；值的大小決定了值的大小決定了遞減速度的快慢，遞減速度的快慢，值越小則遞減速度越快，所以稱值越小則遞減速度越快，所以稱為衰退率或下降率為衰退率或下降率。 3.5 滯后變量滯后變量將將b bi i代入原模型，得代入原模型，得 則原分布滯后模型變換成一個(gè)自回歸模型：則原分布滯后模型變換成一個(gè)自回歸模型： tttttxbxbxbay

19、.202100 其中，其中，t t=t t-t-1t-1。稱上述變換過程為考耶克變換，經(jīng)變。稱上述變換過程為考耶克變換，經(jīng)變換得到的自回歸模型稱為換得到的自回歸模型稱為考耶克模型?？家四Ｐ?。 （2 2）考耶克模型的特點(diǎn)）考耶克模型的特點(diǎn) 模型中解釋變量個(gè)數(shù)的大幅度減少，也有效地解決了多模型中解釋變量個(gè)數(shù)的大幅度減少，也有效地解決了多重共線性和樣本自由度減少的問題。重共線性和樣本自由度減少的問題。 考耶克變換雖然簡(jiǎn)化了分布滯后模型，但如果用考耶克變換雖然簡(jiǎn)化了分布滯后模型，但如果用OLSOLS法法估計(jì)考耶克模型卻又產(chǎn)生了模型存在一階自相關(guān)性、模估計(jì)考耶克模型卻又產(chǎn)生了模型存在一階自相關(guān)性、模型

20、中存在與隨機(jī)誤差項(xiàng)相關(guān)的隨機(jī)解釋變量等問題：型中存在與隨機(jī)誤差項(xiàng)相關(guān)的隨機(jī)解釋變量等問題： 101tttttxbaayyttttyxbay10)1 (3.5 滯后變量滯后變量 阿爾蒙方法和考耶克方法都可以用來估計(jì)分布滯后模阿爾蒙方法和考耶克方法都可以用來估計(jì)分布滯后模型，但各有特點(diǎn)。型，但各有特點(diǎn)。 阿爾蒙估計(jì)阿爾蒙估計(jì)適用于多種類型的分布滯后模型，變換后的適用于多種類型的分布滯后模型，變換后的模型中不存在與隨機(jī)誤差項(xiàng)相關(guān)的解釋變量；但卻需要模型中不存在與隨機(jī)誤差項(xiàng)相關(guān)的解釋變量；但卻需要人為確定滯后期長度和多項(xiàng)式次數(shù)。人為確定滯后期長度和多項(xiàng)式次數(shù)?？家朔椒家朔椒ú恍枰恍枰孪却_定滯

21、后期長度，模型變換后形式比較簡(jiǎn)單，有效事先確定滯后期長度，模型變換后形式比較簡(jiǎn)單，有效地解決了多重共線性和自由度減少的問題；但模型只適地解決了多重共線性和自由度減少的問題；但模型只適用于遞減的幾何分布滯后模型，而且還不能直接使用用于遞減的幾何分布滯后模型，而且還不能直接使用OLSOLS法估計(jì)變換后的自回歸模型。法估計(jì)變換后的自回歸模型。 分布滯后模型最主要的問題就是多重共線性，以上討論分布滯后模型最主要的問題就是多重共線性，以上討論的經(jīng)驗(yàn)加權(quán)法，阿爾蒙估計(jì)法和考耶克方法，實(shí)際上都的經(jīng)驗(yàn)加權(quán)法，阿爾蒙估計(jì)法和考耶克方法，實(shí)際上都是對(duì)模型參數(shù)的分布特征做了一些約定，利用這些是對(duì)模型參數(shù)的分布特征做

22、了一些約定，利用這些“附附加信息加信息”，才有效地消除了分布滯后模型中的多重共線，才有效地消除了分布滯后模型中的多重共線性問題。性問題。 3.5 滯后變量滯后變量三、三、考耶克模型的經(jīng)濟(jì)理論基礎(chǔ)考耶克模型的經(jīng)濟(jì)理論基礎(chǔ) 經(jīng)濟(jì)理論研究表明，許多經(jīng)濟(jì)行為都可以用考耶克模經(jīng)濟(jì)理論研究表明，許多經(jīng)濟(jì)行為都可以用考耶克模型（即幾何分布滯后模型）來描述。其中，最著名的兩型（即幾何分布滯后模型）來描述。其中，最著名的兩個(gè)理論假設(shè)就是自適應(yīng)預(yù)期模型和局部調(diào)整模型。個(gè)理論假設(shè)就是自適應(yīng)預(yù)期模型和局部調(diào)整模型。 391、自適應(yīng)預(yù)期模型、自適應(yīng)預(yù)期模型 某些經(jīng)濟(jì)變量的變化會(huì)或多或少地受到另一些經(jīng)濟(jì)某些經(jīng)濟(jì)變量的變化

23、會(huì)或多或少地受到另一些經(jīng)濟(jì)變量預(yù)期值的影響。為了處理這種經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象，可以變量預(yù)期值的影響。為了處理這種經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象，可以將解釋變量預(yù)期值引入模型建立將解釋變量預(yù)期值引入模型建立“期望模型期望模型”。 例如，包含一個(gè)預(yù)期解釋變量的例如，包含一個(gè)預(yù)期解釋變量的“期望模型期望模型”可以可以表現(xiàn)為如下形式：表現(xiàn)為如下形式： 其中，其中， 為被解釋變量，為被解釋變量， 為解釋變量預(yù)期值，為解釋變量預(yù)期值， 為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。 tu*tttY = + X+ u*tXtY40難點(diǎn)難點(diǎn)預(yù)期是對(duì)未來的判斷，在大多數(shù)情況下，預(yù)期值預(yù)期是對(duì)未來的判斷，在大多數(shù)情況下，預(yù)期值是不可觀測(cè)的。因此，實(shí)際應(yīng)用中需要對(duì)預(yù)

24、期的是不可觀測(cè)的。因此，實(shí)際應(yīng)用中需要對(duì)預(yù)期的形成機(jī)理作出某種假定。自適應(yīng)預(yù)期假定就是其形成機(jī)理作出某種假定。自適應(yīng)預(yù)期假定就是其中之一，具有一定代表性。中之一，具有一定代表性。41自適應(yīng)預(yù)期假定：自適應(yīng)預(yù)期假定：經(jīng)濟(jì)活動(dòng)主體對(duì)某經(jīng)濟(jì)變量的預(yù)期，是通過一種經(jīng)濟(jì)活動(dòng)主體對(duì)某經(jīng)濟(jì)變量的預(yù)期，是通過一種簡(jiǎn)單的學(xué)習(xí)過程而形成的，其機(jī)理是，經(jīng)濟(jì)活動(dòng)簡(jiǎn)單的學(xué)習(xí)過程而形成的，其機(jī)理是，經(jīng)濟(jì)活動(dòng)主體會(huì)根據(jù)自己過去在作預(yù)期時(shí)所犯錯(cuò)誤的程主體會(huì)根據(jù)自己過去在作預(yù)期時(shí)所犯錯(cuò)誤的程度，來修正他們以后每一時(shí)期的預(yù)期，即按照過度，來修正他們以后每一時(shí)期的預(yù)期，即按照過去預(yù)測(cè)偏差的某一比例對(duì)當(dāng)前期望進(jìn)行修正，使去預(yù)測(cè)偏差的

25、某一比例對(duì)當(dāng)前期望進(jìn)行修正，使其適應(yīng)新的經(jīng)濟(jì)環(huán)境。其適應(yīng)新的經(jīng)濟(jì)環(huán)境。3.5 滯后變量滯后變量三、三、考耶克模型的經(jīng)濟(jì)理論基礎(chǔ)考耶克模型的經(jīng)濟(jì)理論基礎(chǔ) 我們對(duì)預(yù)期的形成做如下假設(shè)：我們對(duì)預(yù)期的形成做如下假設(shè)： x*t+1-x*t=(xt - x*t) 其中其中稱為預(yù)期系數(shù)，稱為預(yù)期系數(shù)， 0 1; xt - x*t為預(yù)期誤差。為預(yù)期誤差。稱為自適應(yīng)預(yù)期假設(shè)（簡(jiǎn)稱稱為自適應(yīng)預(yù)期假設(shè)（簡(jiǎn)稱AE假設(shè)）假設(shè)） 3.5 滯后變量滯后變量 AE假設(shè)的含義是：假設(shè)的含義是： 預(yù)期的形成是一種預(yù)期誤差不斷調(diào)整的過程，預(yù)期誤差預(yù)期的形成是一種預(yù)期誤差不斷調(diào)整的過程，預(yù)期誤差乘以系數(shù)乘以系數(shù)就是兩個(gè)時(shí)期預(yù)期的改變量。如果預(yù)期值偏就是兩個(gè)時(shí)期預(yù)期的改變量。如果預(yù)期值偏高，即高，即xt-x*ty四種關(guān)系 xy， yx 單向因果，x是y變化的原因 yx， xy 單向因果，y是x變化的原因 yx， x y 雙向因果，y、x互為因果 y x， x y 不存在因果關(guān)系葛蘭杰檢驗(yàn)的步驟 檢驗(yàn)“x是否為y變化的原因”的具體步驟為利用OLS法，估計(jì)兩個(gè)分布滯后模型 tsiitityay11