三、名词解释
1．分布滞后模型：如果一个回归模型不仅包含解释变量的现期值，而且还包含解释变量的滞后值，则这个回归模型就是分布滞后模型。它的一般形式为：
Yt=?+?0Xt+?1Xt?1+?+?kXt?k+ut
或Yt=?+?0Xt+?1Xt?1+?+ut
２．短期影响乘数：在分布滞后模型Yt=?+?0Xt+?1Xt?1+?+?kXt?k+ut中，?0称为短
期影响乘数，它表示解释变量X变化一个单位对同期被解释变量Y产生的影响。 ３．延期影响乘数：在分布滞后模型：Yt=?+?0Xt+?1Xt?1+?+?kXt?k+ut中，
?1，
?2，?，?k称为延期过渡性影响乘数，它们度量解释变量X的各个前期值变动一个单位对
被解释变量Y的滞后影响。
４．长期影响乘数：在分布滞后模型：Yt=?+?0Xt+?1Xt?1+?+?kXt?k+ut中，所有乘数的和
??i??0??1??2?????称为长期影响乘数。
５．几何分布滞后模型：对于无限分布滞后模型Yt????0Xt??1Xt?1???ut 库伊克(koyck)提出了两个假设：①模型中所有参数的符号都是相同的。②模型中的参数 几何数列衰减的，即?j??0?j,j=0，1，2，?。式中，０＜λ＜１，λ称为分布滞后的衰减
率，λ越小，衰减速度就越快，X滞后的远期值对当期Y值的影响就越小。
Yt????0Xt??0?Xt?1??0?2Xt?2????0?jXt?j???ut
就称为几何分布滞后模型。 四、简答题
１．产生滞后的原因有哪些？
答：(1)心理上的原因。
因为人们要改变习惯以适应新的情况往往需要一段时间,这种心理因素会造成出现滞后效应。
(2)技术上的原因。
产品的生产周期有长有短，但都需要一定的周期,造成出现滞后效应。 (3)制度上的原因。
某些规章制度的约束使人们对某些外部变化不能立即做出反应，从而出现滞后现象。 ２．用最小二乘法对分布滞后模型进行参数估计时存在什么困难？
答：首先对于无限分布滞后模型，因为其包含无限多个参数，无法用最小二乘法直接对其估计，其次对于有限分布滞后模型，即使假设它满足经典假定条件，对它应用最小二乘估计也存在以下困难。
(1)产生多重共线问题
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对于时间序列Xt的各期变量之间往往是高度相关的，因而分布滞后模型常常产生多重共线性问题。
(2)损失自由度问题
由于样本容量有限，当滞后变量数目增加时，必然使得自由度减少。由于经济数据的收集常常受到各种条件的限制，估计这类模型时经常会遇到数据不足的困难。 (3)对于有限分布滞后模型，最大滞后期k较难确定。
(4)分布滞后模型中的随机误差项往往是严重自相关的。 ３．经验权数法估计步骤是什么？
答：经验权数法又称为经验法，它是指根据观察及经验为滞后变量的系数指定权数，即根据经验赋予各滞后变量的系数?0,?1,?,?k相应的权数，使滞后变量按权数的线性组合构成新的变量Ｗ，然后用最小二乘法估计参数。
４．阿尔蒙多项式滞后模型的原理及优缺点。
答：阿尔蒙多项式滞后模型的基本思想是：如果有限分布滞后模型中的参数
?i?i?0,1,2,?,k?的分布可以近似用一个关于i的低阶多项式表示，就可以利用多项式减
少模型中的参数。
阿尔蒙估计法的优点
（1）克服了自由度不足的问题。 （2）阿尔蒙变换具有充分的柔顺性。 （3）可以克服多重共线性问题。 阿尔蒙估计法的缺点
（1）仍没有能够解决原模型滞后阶数k应该取什么值为最好的问题。
（2）多项式阶数m必须事先确定，而m的实际确定往往带有很大的主观性。
（3）虽然阿尔蒙估计法可能将回归式中的多重共线性程度降低了很多，变量Z之间的多重共线性就可能弱于诸X之间的多重共线性,但它并没能完全消除多重共线性问题对回归模型的影响。
５．什么是无限分布滞后模型？简述库伊克（Koyck）所提出两个假设的内容。
答：型如Yt????0Xt??1Xt?1???ut的模型称为无限分布滞后模型， 库伊克(koyck)对模型提出了两个假设：
(1)模型中所有参数的符号都是相同的。 (2)模型中的参数是按几何数列衰减的，即
?j??0?jj=0，1，2，?
式中，０＜λ＜１，λ称为分布滞后的衰减率，λ越小，衰减速度就越快，X滞后的远期值对当期Y值的影响就越小。
６．自适应预期模型的经济理论基础。
答：自适应预期模型建立在如下的经济理论基础上：影响被解释变量Yt的因素不是Xt而是Xt?1的预期Xt*?1，即Yt??0??1Xt*?1?ut
自适应预期假定，就是预期的形成过程如下式所表达的：
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Xt*?1?Xt*??(Xt?Xt*)
式中，?称为预期调整系数，且０≤?≤１，Xt?Xt*是实际值与预期值的偏差，称为预期误差。
自适应预期模型的自回归形式为
??Yt???0??1?Xt??1???Yt?1?vt
７．部分调整模型的经济理论假定。
答：部分调整模型所根据的行为假定是模型所表达的不应是t期解释变量观测值与同期被解释变量观测值之间的关系，而应是t期解释变量观测值与同期被解释变量希望达到的水平之间的关系。即
Yt*??0??1Xt?ut
式中,Yt*=被解释变量的希望值（或最佳值），Xt=解释变量在t期的真实值，ut=随机误差项。由于种种原因，被解释变量的实际变动值Yt?Yt?1往往只能达到希望水平与实际水平变动Yt*?Yt?1的一部分。设只达到了?比例的一部分，则部分调整假设可表示为
Yt?Yt?1??(Yt*?Yt?1)
式中，?为部分调整系数，且有0≤?≤１。
部分调整模型的自回归形式为
Yt???0???1Xt?(1??)Yt?1??ut
８．能否直接用DW检验自回归模型的自相关问题？为什么？应采用什么方法检验？答：（1）在自回归模型中，如果含有滞后被解释变量Yt-1作为解释变量，这时需要检查模型中随机误差项是否存在序列相关性，ＤW检验就不再适用了。
（2）因为应用DW检验的一个前提条件就是解释变量为非随机变量，否则就会得到错误的结论。
（3）此时需要用h统计量检验，设自回归模型为
Yt??0??1Xt??2Yt?1?ut
定义的h统计量为
?h??n?)1?nVar(?2
?)是??是模型中Y的系数?的估计量，Var(??的方差的样本估计值，n其中，?t?12222??1??是随机误差项一阶自相关系数的估计值，在应用时，可取?为样本容量，?是通常意义下DW统计量的取值。
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1d，d2
h统计量的原假设为H0:??0，备择假设为H1:??0。
在大样本情形下，Durbin证明了在原假设H0:??0成立的条件下，统计量h渐进地遵循零均值和单位方差的正态分布。
五、计算题
??0.5 1．解：(1)?0??0.5?0.45?0.1?0.85 ?1??0.5?2?0.45?4?0.1?1.00 ?2??0.5?3?0.45?9?0.1?0.95 ?3??0.5?4?0.45?16?0.1?0.7 ?4(2)短期乘数为0.5
长期乘数为4.0
延期乘数分别为：0.85，1.00，0.95，0.7。 2.解：系数多项式表达式为
?i??0??1i??2i2(i=0,1,2,3)
其中，?0,?1,?2是待估计的参数。
Yt????0(Xt?Xt?1?Xt?2?Xt?3)??1(Xt?1?2Xt?2?3Xt?3)??2(Xt?1?4Xt?2?9Xt?3)?ut
另记：
Z0t?Xt?Xt?1?Xt?2?Xt?3Z1t?Xt?1?2Xt?2?3Xt?3Z2t?Xt?1?4Xt?2?9Xt?3则可变换为
Yt????0Z0t??1Z1t??2Z2t?ut
?,??0,??1,??2，可利用样本数据进行最小二乘估计，可得到各个参数的估计值，分别记为?得原模型参数的估计值为
????0?0????0???1???2?1????0?2??1?4??2?2?????3???9???3012
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3.解：据题意，消费函数模型为Yt????0Xt??1Xt?1???ut，库伊克(koyck)提出了两个假设：
（１）模型中所有参数的符号都是相同的。 （２）模型中的参数是按几何数列衰减的，即
?j??0?jj=0，1，2，?
式中，０＜λ＜１，λ称为分布滞后的衰减率，λ越小，衰减速度就越快，X滞后的远期值对当期Y值的影响就越小。
将?j代入到模型中，得
进行库伊克(koyck)变换，可得消费函数模型为Yt??(1??)??0Xt??Yt?1?vt,式中,vt?ut??ut?1。
六、分析题
1．解：（1）假设Yt????0Xt??1Xt?1??2Xt?2??3Xt?3?ut 系数多项式表达式为
?i??0??1i??2i2(i=0,1,2,3)
其中，?0,?1,?2是待估计的参数。
Yt????0(Xt?Xt?1?Xt?2?Xt?3)??1(Xt?1?2Xt?2?3Xt?3)??2(Xt?1?4Xt?2?9Xt?3)?ut另记：
Z0t?Xt?Xt?1?Xt?2?Xt?3Z1t?Xt?1?2Xt?2?3Xt?3Z2t?Xt?1?4Xt?2?9Xt?3则模型为
Yt????0Z0t??1Z1t??2Z2t?ut
（２）
??1.0013，??0.5314，????0.3327，???0.8026??0?0.5314??10，1，2???0.0551。??0.8058，??23
分布滞后模型的估计式为
Yt??120.6278?0.5314Xt?1.0013Xt?1?0.8058Xt?2?0.0551Xt?3
2．解：应采用工具变量法。采用Xt?1为工具变量，得到正规方程组为
?XY
tt?XY ??Xt2?????tt?140