会计学第一节引言第二节分布滞后模型(móxíng)的估计第三节部分调整模型(móxíng)和适应预期模型(móxíng)第四节自回归模型(móxíng)的估计第五节阿尔蒙多项式分布滞后第六节格兰杰因果关系检验例1．Yt=α+βXt-1+ut,t=1,2,…,n本例中Y的现期值与X的一期滞后值相联系，比较一般(yībān)的情况是：Yt=α+β0Xt+β1Xt-1+……+βsXt-s+ut,t=1,2,…,n即Y的现期值不仅依赖于X的现期值，而且依赖于X的若干期滞后值。这类模型称为分布滞后模型，因为X变量的影响分布于若干周期。例2．Yt=α+βYt-1+ut,t=1,2,…,n本例中Y的现期(xiànqī)值与它自身的一期滞后值相联系，即依赖于它的过去值。一般情况可能是：Yt=f(Yt-1,Yt-2,…,X2t,X3t,…)即Y的现期(xiànqī)值依赖于它自身若干期的滞后值，还依赖于其它解释变量。在本例中，滞后的因变量（内生变量）作为解释变量出现在方程的右端。这种包含了内生变量滞后项的模型称为自回归模型。动态经济模型我们上面列举了模型中包含滞后经济变量的两种情况。第一种是仅包含滞后外生变量的模型，第二种是包含滞后内生变量的模型。在两种情况下，都通过(tōngguò)一种滞后结构将时间维引入了模型，即实现了动态过程的构模。估计科克模型的方法幸运的是，我们有同时解决上述两方面(fāngmiàn)问题的方法。它们是：非线性最小二乘法科克变换法（1）对于(duìyú)λ的每个值，计算Zt=Xt+λXt-1+λ2Xt-2+…+λPXt-P(3)所有的X滞后(zhìhòu)项都消掉了，因此Yt=α(1-λ)+βXt+λYt-1+ut-λut-1(7)从实践的观点来看，科克变换模型很有吸引力，一个OLS回归就可得到α、β和λ的估计值。这显然比前面介绍的格点搜索法要省时很多，大大简化了计算。可是，科克变换后模型的扰动项为ut-λut-1，这带来了自相关问题（这种扰动项称为一阶移动平均扰动项）。并且，解释变量中包含了Yt-1，它是一个随机变量，从而使得高斯—马尔柯夫定理的解释变量非随机的条件不成立。此问题的存在使得OLS估计量是一个有偏和不一致估计量。这可以(kěyǐ)说是按下葫芦起了瓢。我们将在第四节中讨论科克模型的估计问题。第三节部分调整模型和适应预期模型有两个著名的动态经济模型，它们(tāmen)最终可化成与上一节（2）式相同的几何分布滞后形式，因此都是科克类型的模型。它们(tāmen)是：部分调整模型（Partialadjustmentmodel,PDM）适应预期模型（Adaptiveexpectationsmodel,AEM）(1）式Yt*=α+βXt+ut代入（3）式Yt=δYt*+(1-δ)Yt-1，得到(dédào)Yt=αδ+βδXt+(1-δ)Yt-1+δut（4）用此模型可估计出α、β和δ的值。不难看出，（4）式Yt=αδ+βδXt+(1-δ)Yt-1+δut（4）与变换后的科克模型的形式相似，我们也不难通过对（4）式中Yt-1进行一系列的置换化为几何分布滞后(zhìhòu)的形式:（4）式两端取一期滞后(zhìhòu)，得将此式代入（4）式，得到（为简单起见，省略扰动项）：我们可以用同样的方法置换Yt-2，以及随后的Yt-3,Yt-4,…,直至无穷，结果是将Yt表示为X的当前(dāngqián)值和滞后值的一个滞后结构，系数为科克形式的几何递减权数，具体形式为：为了建立一个(yīɡè)描述这种行为的模型，Lintner假设各公司有一个(yīɡè)长期的目标派息率γ，理想的股息Dt*与现期利润Πt有关，其关系为Dt*=γΠt使用美国公司部门1918—1941年数据(shùjù)，得到如下回归结果：.（8）式可写成将（13）式代入（10）式，得持久收入是根据最近的经验和有关未来的预期而主观(zhǔguān)决定的，由于是主观(zhǔguān)的，因而无法直接计量。任何一年中的实际收入可能高于或低于持久收入，取决于该年中的特别因素。实际收入和持久收入之差称为暂时性收入(transitoryincome)，记为YitT，我们有：上式中持久收入YitP不可观测，为解决这一问题，弗里德曼假设持久收入遵从适应预期过程，也就是说，如果(rúguǒ)某人的现期收入高于（或低于）其先前的持久收入概念，则他将增加（或减少）后者，增加（或减少）的幅度是二者之差乘以λ：至此(zhìcǐ)，我们得到了实际消费和持久收入之间的关系式，即消费函数的弗里德曼模型。式中CitT起着扰动项的作用。第四节自回归模型的估计