实验十 分布滞后模型

【实验目的】

掌握分布滞后模型的建立和估计 【实验内容】

1. 表9.1给出了中国电力行业基本建设投资X与发电量Y的相关资料，拟建立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

1975 30.65 1958 1976 39.98 2031 1977 34.72 2234 1978 50.91 2566 1979 50.99 2820 1980 48.14 3006 1981 40.14 3093 1982 46.23 3277 1983 57.46 3514 1984 76.99 3770 1985 107.86 4107

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

161.6 4495 210.88 4973 249.73 5452 267.85 5848 334.55 6212 377.75 6775 489.69 7539 675.13 8395 1033.42 9218 1124.15 10070

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2阶阿尔蒙多项式变换下，滞后期数取到第6期，估计结果的经济意义比较合理。 估计过程如下：

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。 最后得到分布滞后模型估计式为：

Yt3319.50.323Xt1.777Xt12.69Xt23.061Xt32.891Xt42.18Xt50.927Xt6

(13.62) (0.19) (2.14) (1.88) (1.86) (1.96) (1.1) (0.24)

2. 表5.3给出了中国1978—2000年按当年价测度的GDP与居民消费CONS数据，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

CONS GDP CONS 年份 1759.100 3605.600 1990 9113.200 2005.400 4074.000 1991 10315.90 2317.100 4551.300 1992 12459.80 2604.100 4901.400 1993 15682.40 2867.900 5489.200 1994 20809.80 3182.500 6076.300 1995 26944.50 3674.500 7164.400 1996 32152.30 4589.000 8792.100 1997 34854.60 5175.000 10132.80 1998 36921.10 5961.200 11784.70 1999 39334.40 7633.100 14704.00 2000 42911.90 8523.500 16466.00

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：

输入要检验的变量。

输入滞后阶数。

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5%的显著水平下： 拒绝GDP不是CONS的格兰杰检验，即GDP是CONS的格兰杰检验。 接受CONS不是GDP的格兰杰检验。

3. 已知1970—1991年美国制造业固定厂房设备投资Y和销售量X的相关数据如表5.4所示。

（1） 假定销售量对厂房设备支出有一个分部滞后效应，使用4期滞后和2次

多项式去估计此分布滞后模型。

（2） 检验销售量与厂房设备支出的Granger因果关系，使用直至6期为止的

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 1970 36.99 52.805 1981 128.68 168.129 1971 33.6 55.906 1982 123.97 163.351 1972 35.42 63.027 1983 117.35 172.547 1973 42.35 72.931 1984 139.61 190.682 1974 52.48 84.79 1985 152.88 194.538 1975 53.66 86.589 1986 137.95 194.657 1976 68.53 98.797 1987 141.06 206.326 1977 67.48 113.201 1988 163.45 223.547 1978 78.13 126.905 1989 183.8 232.724 1979 95.13 143.936 1990 192.61 239.459 1980 112.6 154.391 1991 182.81 235.142

估计分布滞后模型，过程如下：

估计结果如下：

对应的分布滞后模型的表达式为：

Yt30.830.83Xt0.32Xt10.01Xt20.16Xt30.11Xt4

做格兰杰检验，以一阶滞后为例，过程如下：

结果如下：

从上面F检验的伴随概率值可以知道，X与Y互为因果关系。

按上述过程分别做从1直到6期滞后的Granger因果关系检验，结果分别如下： 2阶：

3阶：

4阶：

5阶：

6阶：

从上述结果可以看出，随着滞后期的增加，Y月X的Granger因果关系有所变化。在不超过4期滞后的检验中，两者互为因果关系；而滞后期为5和6的检验结果说明，两者不互为因果关系。