试验十分布滞后模型

实验九实验九分布滞后模型分布滞后模型 【实验目的】【实验目的】 掌握分布滞后模型的建立和估计 【实验内容】【实验内容】 1. 1. 表表 9.19.1 给出了中国电力行业基本建设投资给出了中国电力行业基本建设投资 X X 与发电量与发电量 Y Y 的相关资料，的相关资料，拟建立拟建立 一多项式分布滞后模型来考察两者的关系。一多项式分布滞后模型来考察两者的关系。 表 9.1中国电力行业基本建设投资与发电量 年份基本建设投发电量 （亿千 资（亿元）X瓦时）Y 197530.651958 197639.982031 197734.722234 197850.912566 197950.992820 198048.143006 198140.143093 198246.233277 198357.463514 198476.993770 1985107.864107 年份 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 基本建设投发电量 （亿千 资（亿元）X瓦时）Y 161.64495 210.884973 249.735452 267.855848 334.556212 377.756775 489.697539 675.138395 1033.429218 1124.1510070 由于无法预知电力行业基本建设投资对发电量影响的时滞期，需取不同的滞后由于无法预知电力行业基本建设投资对发电量影响的时滞期，需取不同的滞后 期试算。经过试算发现，在期试算。经过试算发现，在 2 2 阶阿尔蒙多项式变换下，滞后期数取到第阶阿尔蒙多项式变换下，滞后期数取到第 6 6 期，期， 估计结果的经济意义比较合理。估计结果的经济意义比较合理。 估计过程如下估计过程如下 输出结果如下输出结果如下 输出结果的下边部分给出了分布滞后模型的各滞后期的参数。输出结果的下边部分给出了分布滞后模型的各滞后期的参数。 最后得到分布滞后模型估计式为最后得到分布滞后模型估计式为 Y t 3319.50.323X t 1.777X t1 2.69X t2 3.061X t3 2.891X t4 2.18X t5 0.927X t6 13.620.192.141.881.861.961.1 0.24 2. 2. 表表 5.35.3 给出了中国给出了中国 1978197820002000 年按当年价测度的年按当年价测度的 GDPGDP 与居民消费与居民消费 CONSCONS 数数 据，检验两者的因果关系。据，检验两者的因果关系。 年份 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 表 5.3中国 GDP 与消费支出单位亿元 CONSGDPCONS年份 1759.1003605.60019909113.200 2005.4004074.000199110315.90 2317.1004551.300199212459.80 2604.1004901.400199315682.40 2867.9005489.200199420809.80 3182.5006076.300199526944.50 3674.5007164.400199632152.30 4589.0008792.100199734854.60 5175.00010132.80199836921.10 5961.20011784.70199939334.40 7633.10014704.00200042911.90 8523.50016466.00 GDP 18319.50 21280.40 25863.70 34500.70 46690.70 58510.50 68330.40 74894.20 79003.30 82673.10 89112.50 取两阶滞后，过程如下取两阶滞后，过程如下 输入要检验的变量。输入要检验的变量。 输入滞后阶数。输入滞后阶数。 输出结果如下输出结果如下 从上面的输出结果可以看出，根据伴随概率值知道，在从上面的输出结果可以看出，根据伴随概率值知道，在 55的显著水平下的显著水平下 拒绝拒绝 GDPGDP 不是不是 CONSCONS 的格兰杰检验，即的格兰杰检验，即 GDPGDP 是是 CONSCONS 的格兰杰检验。的格兰杰检验。 接受接受 CONSCONS 不是不是 GDPGDP 的格兰杰检验。的格兰杰检验。 3. 3. 已知已知 1970197019911991 年美国制造业固定厂房设备投资年美国制造业固定厂房设备投资 Y Y 和销售量和销售量 X X 的相关数据的相关数据 如表如表 5.45.4 所示。所示。 （（1 1）） 假定销售量对厂房设备支出有一个分部滞后效应，使用假定销售量对厂房设备支出有一个分部滞后效应，使用 4 4 期滞后和期滞后和 2 2 次次 多项式去估计此分布滞后模型。多项式去估计此分布滞后模型。 （（2 2）） 检验销售量与厂房设备支出的检验销售量与厂房设备支出的 GrangerGranger 因果关系，使用直至因果关系，使用直至 6 6 期为止的期为止的 滞后并评述结果。滞后并评述结果。 表5.4单位 10亿美元 年份厂房开支Y销售额X年份厂房开支Y销售额X 197036.9952.8051981128.68168.129 197133.655.9061982123.97163.351 197235.4263.0271983117.35172.547 197342.3572.9311984139.61190.682 197452.4884.791985152.88194.538 197553.6686.5891986137.95194.657 197668.5398.7971987141.06206.326 197767.48113.2011988163.45223.547 197878.13126.9051989183.8232.724 197995.13143.9361990192.61239.459 1980112.6154.3911991182.81235.142 估计分布滞后模型，过程如下估计分布滞后模型，过程如下 估计结果如下估计结果如下 对应的分布滞后模型的表达式为对应的分布滞后模型的表达式为 Y t  30.830.83X t 0.32X t1 0.01X t2 0.16X t3 0.11X t4 做格兰杰检验，以一阶滞后为例，过程如下做格兰杰检验，以一阶滞后为例，过程如下 结果如下结果如下 从上面从上面 F F 检验的伴随概率值可以知道，检验的伴随概率值可以知道，X X 与与 Y Y 互为因果关系。互为因果关系。 按上述过程分别做从按上述过程分别做从 1 1 直到直到 6 6 期滞后的期滞后的 GrangerGranger 因果关系检验，因果关系检验，结果分别如下结果分别如下 2 2 阶阶 3 3 阶阶 4 4 阶阶 5