第二节分布滞后模型的估计 我们在上一节引入了分布滞后模型: Yt=a+BoXt+B1X1+ B.X.+ 在这类模型中,由于在X和它的若干期滞后之间 往往存在数据的高度相关,从而导致严重多重共线 性问题。因此,分布滞后模型极少按(1)式这样的 般形式被估计。通常采用对模型各系数β;施加某 种先验的约束条件的方法来减少待估计的独立参数 的数目,从而避免多重共线性问题,或至少将其影 响减至最小。这方面最著名的两种方法是科克方法 和阿尔蒙方法。下面首先介绍科克方法。5 第二节 分布滞后模型的估计 我们在上一节引入了分布滞后模型： Yt =α+β0Xt +β1Xt-1 +……+βsXt-s + ut (1) 在这类模型中，由于在X和它的若干期滞后之间 往往存在数据的高度相关，从而导致严重多重共线 性问题。因此，分布滞后模型极少按（1）式这样的 一般形式被估计。通常采用对模型各系数βj施加某 种先验的约束条件的方法来减少待估计的独立参数 的数目，从而避免多重共线性问题，或至少将其影 响减至最小。这方面最著名的两种方法是科克方法 和阿尔蒙方法。下面首先介绍科克方法