下载掌阅APP，畅读海量书库
立即打开
以往关于条件均值的许多模型都是线性的。这主要有两方面的原因：一是方便计算；二是20世纪的大部分时间里，计算机的相关功能不够完善，计算能力跟不上。之所以敢于使用线性模型，是因为假定经济变量的联合分布服从多元高斯分布。但是，许多最新证据显示，尤其是金融领域方面，对于众多经济序列而言，服从正态分布的假定并不合理。然而，尽管非高斯分布允许非线性，但却对非线性不做要求。任一非线性均来源于经济结构和经济制度：规则和法律、代理人和公司的行为以及政策制定者的行为。在一个经济体中存在明显的约束，比如设备使用率不能达到100%，失业率不能低于0。这些约束就要求一些变量要有上限值和下限值，以期变量在这些值处能有不同的表现。工会要求使工资增加比工资减少更加容易，至少名义上是这样的。还有，公众对价格上涨的反应要比价格下跌更强烈些。因此，非对称性应运而生，这就是在一些情况下非线性的形式。
正如第2章将会讨论的，通过经济理论可以找到证明经济序列是非线性的很多理由。然而，这些理论对于数据如何表现出非线性的情况并不十分明确，尤其是大部分理论并没有说明观察值之间的时间间隔。第17.1节将阐述数据加总的任一种类，包括从短期观察值到长期观察值，从一周到一个月或者到一个季度，都将会大大减弱在数据上能够观察到的非线性。