第七章 分布滞后模型与自回归模型 思考题.docx
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第七章分布滞后模型与自回归模型思考题
第七章分布滞后模型与自回归模型思考题
7.1什么是滞后现象?
产生滞后现象的原因主要有哪些?
7.2对分布滞后模型进行估计存在哪些困难?
实际应用中如何处理这些难?
7.3库伊克模型、自造应预期模型与局部调整模型有哪些共性和不同之处?
模型估计会存在哪些困难?
如何解决?
7.4考虑以下模型
假定
和
相关。
为了消除相关,采用如下工具变量法:
先求
对
和
的回归,得到
的估计值
然后做以下回归
其中,
是第一步粗估计值
的滞后值。
分析说明该方法为什么可以消除原模型中
和
之间的相关性。
7.5检验一阶自回归模型随机扰动项是否存在自相关,为什么用德宾h检验而不用DW检验?
练习题
7.1表7.11给出了1970~1987年美国的个人消费支出(PCE)和个人可支配收入(PDI)数据,所有数字的单位都是10亿美元(1982年的美元价)。
表7.11970-1987年美国个人消息支出PCE和个人可支配收入PDI数据
年份
PCE
PDI
1970
1492
1668.1
1971
1538.8
1728.4
1972
1621.9
1797.4
1973
1689.6
1916.3
1974
1674
1896.6
1975
1711.9
1931.7
1976
1803.9
2001
1977
1883.8
2066.6
1978
1961
2167.4
1979
2004.4
2212.6
1980
2000.4
2214.3
1981
2042.2
2248.6
1982
2050.7
2261.5
1983
2146
2331.9
1984
2249.3
2469.8
1985
2354.8
2542.8
1986
2455.2
2640.9
1987
2521
2686.3
估计下列模型
1)解释这两个回归模型的结果。
2)短期和长期边际消费倾向(MPC)是多少?
7.2表7.12给出了某地区1980~2001年固定资产投资Y与销售额X的资料。
表7.12某地区1980~2001年固定资产投资Y与销售额X的资料(单位:
亿元)
年度
Y
X
1980
36.99
52.805
1981
33.6
55.906
1982
35.42
63.027
1983
42.35
72.931
1984
52.48
84.79
1985
53.66
86.589
1986
58.53
98.797
1987
67.48
113.201
1988
78.13
126.905
1989
95.13
143.936
1990
112.6
154.391
1991
128.68
168.129
1992
123.97
163.351
1993
117.35
172.547
1994
139.61
190.682
1995
152.88
194.538
1996
137.95
194.657
1997
141.06
206.326
1998
163.45
223.541
1999
183.8
232.724
2000
192.61
239.459
2001
182.81
235.142
试就下列模型,按照一定的处理方法估计模型参数,并解释模型的经济意义,探测模型扰动项的一阶自相关性。
1)设定模型
运用局部调整假定。
2)设定模型
运用局部调整假定。
3)设定模型
运用自适应预期假定。
4)运用阿尔蒙多项式变换法,估计分布滞后模型
7.3表7.13给出了1962-1995年某地区基本建设新增固定资产Y和全省工业总产值X按当年价格计算的历史资料。
表7.131962-1995年某地区基本建设新增固定资产Y和全省工业总产值X(单位:
亿元)
某省基本建设新增固定资产Y和全省工业总产值X
年份
Y
X
1962
0.94
4.95
1963
1.69
6.63
1964
1.78
8.51
1965
1.84
9.37
1966
4.36
11.23
1967
7.02
11.34
1968
5.55
19.9
1969
6.93
29.49
1970
7.17
36.83
1971
2.33
21.19
1972
2.18
18.14
1973
2.39
19.69
1974
3.3
23.88
1975
5.24
29.65
1976
5.39
40.94
1977
1.78
33.08
1978
0.73
20.3
1979
2.06
42.69
1980
7.93
51.61
1981
8.01
61.5
1982
6.64
60.73
1983
16
64.64
1984
8.81
66.67
1985
10.38
73.78
1986
6.2
69.52
1987
7.97
79.64
1988
27.33
92.45
1989
12.58
102.94
1990
12.47
105.62
1991
10.88
104.88
1992
17.7
113.3
1993
14.72
127.13
1994
13.76
141.44
1995
14.42
173.75
1)设定模型
做部分调整假定,估计参数,并做解释。
2)设定模型
做自适应假定,估计参数,并做解释。
3)比较上述两种模型的设定,哪一个模型拟合较好?
7.4表7.4给出某地区各年末货币流通量Y、社会商品零售额
、城乡居民储蓄余额
的数据。
表7.14某地区各年末货币流通量Y、社会商品零售额
、城乡居民储蓄余额
的数据(单位:
亿元)
年份
Y
X1
X2
1953
10518
78676
4163
1954
14088
101433
4888
1955
13375
103989
5689
1956
18354
124525
7406
1957
16867
126467
9156
1958
18515
134446
10193
1959
22558
154961
13939
1960
29036
170370
15495
1961
41472
149182
12553
1962
34826
154564
10080
1963
30000
142548
11602
1964
24300
143415
15031
1965
29300
156998
17108
1966
33900
176387
19301
1967
36100
178162
20485
1968
39600
167074
22572
1969
38300
214597
22958
1970
38500
240332
26156
1971
47100
274534
30944
1972
57200
299197
35961
1973
60000
314006
39667
1974
62500
318954
43320
1975
64500
336015
46184
1976
68000
352924
48311
1977
63000
378115
53313
1978
66000
415830
61290
1979
76000
452032
70033
1980
85000
512543
92800
1981
90000
547956
109707
1982
101000
591088
133799
1983
100000
646427
164314
1984
160000
733162
201199
1985
192000
919045
277185
利用表中数据设定模型
其中,
为长期(或所需求的)货币流通量。
试根据局部调整假设,做模型变换,估计并检验参数,对参数经济意义做出解释,求出短期和长期货币流通需求和需求弹性。
7.5设
其中,M为实际货币流通量,
为期望社会商品零售总额,
为期望储蓄总额。
对于期望值做以下假定
其中,
为期望系数,均为小于1的正数。
1)如何利用可观测的量来表示
?
2)分析这样变换存在什么问题?
3)利用7.4的数据进行回归,估计模型,并做检验。
7.6考虑以下回归模型
=(-6.27)(2.6)(4.26)
=0.727
其中,y为通货膨胀率,x为生产设备使用率。
1)生产设备使用率对通货膨胀率的短期影响和长期影响分别是多大?
2)如果你手中无原始数据,让你估计回归模型
你怎样估计生产设备使用率对通货膨胀率的短期影响和长期影响?
7.7表7.15给出了某地区消费总额Y和货币收入总额X的年度资料。
表7.15某地区消费总额Y和货币收人总额X的年度资料(单位:
亿元)
年份
X
Y
1975
103.169
91.158
1976
115.07
109.1
1977
132.21
119.187
1978
156.574
143.908
1979
166.091
155.192
1980
155.099
148.673
1981
138.175
151.288
1982
146.936
148.1
1983
157.7
156.777
1984
179.797
168.475
1985
195.779
174.737
1986
194.858
182.802
1987
189.179
180.13
1988
199.963
190.444
1989
205.717
196.9
1990
215.539
204.75
1991
220.391
218.666
1992
235.483
227.425
1993
280.975
229.86
1994
292.339
244.23
1995
278.116
258.363
1996
292.654
275.248
1997
341.442
299.277
1998
401.141
345.47
1999
458.567
406.119
2000
500.915
462.223
2001
450.939
492.662
2002
626.709
539.046
2003
783.953
617.568
2004
890.637
727.397
分析该地区消费同收入的关系。
1)做
关于
的回归,对回归结果进
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