2、9)得yt-a,+nr,7z1+ut.(5.12)这是一阶自回归模型。(3)当仏=為=0时，则有yt-a,+u,.(5.13)是y,的超前指示变量。此模型称为前导模型。(4)当约束条件是a=l,冷=-為时，(5.9)式变为Ayt=Oy+Axtut.(5.14)这是一个一阶差分模型。当1与为对数形式时，上述模型为增长率模型。(5)若a=0成立，模型(5.9)则变为一阶分布滞后模型。yt=6«.,+^xt+/7i.，+ut.(5.15)(1)取分=0,则模型(5.9)变为标准的局部调整模型(偏调整模型)。yr=6«)+6Z,-
3、i+A+(5.16)(2)当鋒=0时，由模型(5.9)得y(=a+a}y(+/?,xt.x+ut.(5.17)模型中只有变量的滞后值作解释变量,y,的值仅依靠滞后信息。这种模型称为“盲始”模型。(3)给定/3'=-%，模型(5.9)化简为=a+a}(7f-,-)+/X)+u((5.18)此模型称为比例响应模型。解释变量为x,与(&)。以上所列举的例子说明实际上许多有特殊经济意义的模型都是由一个一般的ADL模型化简得到的。这种建立模型的方法是首先从一个包括了尽可能多解释变量的“-•般”ADL模型开始，通过检验冋归系数的约束条
4、件逐步剔除那些无显著性变量，压缩模型规模，(在这个过程屮要始终保持模型随机误差项的非自相关性。)最终得到一个简化(或“特殊”)的模型。这种方法称为“一般到特殊”建模法。也称作亨德里(Hendry)建模法。模型若丢失重要解释变量将导致冋归系数的OLS估计量丧失无偏性和一致性。“一般到特殊”建模法的主要优点是能够把由于选择变量所带来的设定误差减到最小。因为在初始模型屮包括了许多变量，所以不会使回归系数的OLS估计量存在丢失变量误差。虽然因为在初始模型中包括了许多非重耍解释变量，从而使IhJ归参数估计量缺乏有效性，但随着检验约束
5、条件的继续，那些非重要的解释变量被逐步剔除掉，从而使估计量缺乏有效性的问题得到解决。1.检验方法与统计量(1)回归函数的厂检验。多元
6、H］归模型，yf=A++…+Ax(+u,,⑴Ho：yft==fik-=0;Hi：及不全为零原假设成立条件下，统计量注意：5*57?旧指冋归平方和(regressionsumofsquares)，现指残差平方和(sumofsquaredresiduals)o日指残差平方和(errorsumofsquares(sumofsquarederrors)),现指回归平方和(explainedsum
7、ofsquares)。检验规则是，若BAx(H,T-k、，接受Ha;若F〉(Jhl,对，拒绝Hoo(1)回归参数的f检验。对于多元回归模型，yt=A+fiiXa+…+A-x(k.x+u,,(2)如果F检验的结论是接受原假设，则检验止。如果F检验的结论是杞绝原假设，则进一步作f检验。Ho：A=0；Hu0,(J=1，2，…,k-i)原假设成立条件下，统计量t二〜t、T-k)判别规则：若Izdst紙T却接受H。；右I(I〉t咏T-k、，拒绝H0。(2)检验约束条件是否成立的F检验。约束条件的F检验可以用来检验回归参数的一个或多
8、个线性约束条件，如II。:o,o,⑺+A+炎=i,^/A=o.8等。在零假设“约束条件成立”条件下，统计量其中5*5凡表示施加约束条件后估计模型的残差平方和：53芯表示未施加约束条件的估计模型的残差平方和；〃/表示约束条件个数；表示样本容量；A表示非约束模型中被估参数的个数。判别规则是，若F<(2,了“、，约束条件成立，若F〉&a,_4>，约束条件不成立。例(die:b5cl):日本人均消费的误差修正模型(见教材209页)LnC(：对数的人均年消费额(不变价格，1985=1)。Lnlr.对数的人均年可支配收入额(不变价格，
9、1985=1)。LnPt'对数的消费价格指数(1985=1)。建立动态分布滞后模型=0.3181+0.8756Lnlt+0.6466LnC^-0.6078Lnl卜'+0.0218LnPt+(5.91)(2.75)(10.97)(4.72)(-4.86)(2.09)R2=0.9989，SSE:0.0015
