自回归分布滞后

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自回归分布滞后模型为： #

其中B(L)和C(L)是滞后算子多项式，Ly_t=y_t－1，Lx_t=x_t－1。两个滞后算子多项式的比率基本上可以用相对少量参数产生出任何需要形状的滞后分布，其自回归形式是：

C(L)y_t=α+B(L)x_t+C(L)ε_t

其中α=μC(L)

例如，如果B(L)和C(L)都是二次的，则：

或

y_t=μ(1－γ₁－γ₂)+β₀x_t+β₁x_t－1+β₂x_t－2

+γ₁y_t－1+γ₂y_t－2+ε_t－γ₁ε_t－1－γ₂ε_t－2

该模型结合了多项式滞后模型的滞后分布形状具有较大灵活性和几何滞后模型的滞后权重递减的两方面优点，已被证明在许多近期应用中为非常有用的一个模型