交互影響的多元回歸與多元時序混合模型研究.pdf

1、多方程時間序列分析是時間序列分析的重要組成部分，它在宏觀經濟研究領域有著廣泛的應用，越來越受到世界各國的關注。對于現實生活中與多方程時間序列有關的具體問題，不同的模型可能得到不同的擬合和預測效果，需要采用不同的建模方法和參數估計方法。一個理想的模型既要簡單又要有比較好的擬合和預測效果，模型參數的估計具有優(yōu)良的統(tǒng)計性質。本文基于上述觀點對多方程時間序列進行了一些探索和研究，使其在理論研究上向前推進了一步，在實際應用中取得了較好的結果。

2、 本文主要作了以下幾方面的工作： 1.對VAR模型、交互影響的多元回歸與多元時序混合模型、時間序列聯(lián)立方程模型進行了改進，提出一個新模型。改進后的模型不但考慮到某個因變量與其它因變量當前值的關系，而且考慮到它與所有因變量滯后值的關系，還考慮到它與一些外生變量當前值與滯后值的關系，使模型更加合理。 2.對模型滯后階數的確定、各個方程解釋變量的選擇方法進行了研究。滯后階數采用AIC或者BIC定階法。滯后變量確定后，用逐步

3、回歸的方法來選擇方程的解釋變量，這使模型既精簡又實用。 3.著重對模型參數的估計方法作了詳細探討和研究。除傳統(tǒng)方法外，本文又提出了三種新方法。(1)結構方程系數矩陣線性約束下的完全信息極大似然估計法。在一定條件下，該方法給出了模型參數估計的計算公式；(2)參數的修正間接廣義嶺估計法。本文不僅推導出了參數的修正間接廣義嶺估計計算公式，而且證明了用該方法估計出的參數統(tǒng)計性質優(yōu)良，最后還給出了嶺參數的選擇方法；(3)復共線回歸模型的病