摘 要：在计量经济学中，分布滞后模型是回归分析中一种十分重要的模型。可是，现在普遍的计量经济学研究，往往会忽视分布滞后效应，尤其是在研究横截面数据的时候，尽管有传统的异方差、多重共线性等改进措施，仍然会产生较大的误差，分布滞后模型在这种情况下就具有了一定的说服力。在本文中我们重点研究四川省人口数对医疗机构数的影响，之前的研究没有将滞后效应纳入模型的考量范围，但是在关注实际经济意义时我们考虑到各地区人口数的增加并不能促使当年医疗机构数的即刻增加，而是滞后增加，因为政策制定者无法观察到当年人口数的变化实施医疗政策，会产生至少两年的滞后期，亦即财政政策的滞后性。我们研究不同滞后期人口数对医疗机构数的影响产生的模型，通过筛选得到滞后模型和平均的滞后期，为政策制定者预测人口数的相对变化和制定医疗财政政策提供了帮助。同时我们选取了两个时期的数据，比较了滞后效应的动态变化，并进行了深入分析。本文的其余部分运用相同的方法讨论经济金融领域重要的货币政策时滞问题和动态菲利普斯曲线问题，同样得到滞后模型。

关键词：分布滞后模型；滞后效应；拟合优度；经验加权法

目录

摘要

Abstract

1 引言-1

2 基础知识-3

2.1 时间序列数据-3

2.2 有限分布滞后模型-3

2.2.1 经验加权法-4

2.2.2 阿尔蒙法-5

2.3 经典假设下OLS的有限样本性质-5

2.4 经典线性模型假定下的推断-6

2.5 拟合优度-6

3 问题的提出-7

3.1问题引入-7

3.2比较模型的优劣-10

3.3模型的优缺点-20

3.4模型的适用性..20

4 应用举例-20

4.1 货币政策时滞-20

4.2 动态菲利普斯曲线-26

5 总结-29

参考文献.30

致谢32