Koyck模型、自适应预期模型和局部调整模型有何异同？模型估计会存在哪些困难？如何解决？
正确答案:
Koyck模型是由无限期分布滞后模型通过Koyck变换后得出的一阶自回归模型；如果被解释变量主要受某个预期变量的影响，预期变量的变化满足白适应预期假设，则被解释变量的变化可以用自适应预期模型来描述；在另一些经济活动中，为了适应解释变量的变化，被解释变量有一个预期的最佳值与之对应，即解释变量的现值影响被解释变量的预期值，被解释变量的期望值是同期解释变量线性函数的模型称为局部调整模型。
三种模型的最终形式都可以转化为一阶自回归模型。区别主要有两个方面：
一是导出模型的经济背景与思想不同；
二是由于模型形成机理不同导致随机干扰项结构不同，给模型估计带来一定影响。Koyck模型和自适应预期模型不满足古典假定，解释变量与随机干扰项同期相关，普通最小二乘法估计是有偏非一致估计，可用工具变量法进行估计；自适应预期模型则只存在解释变量与随机干扰项的异期相关，因此普通最小二乘估计具有一致性。
三种模型的最终形式都可以转化为一阶自回归模型。区别主要有两个方面：
一是导出模型的经济背景与思想不同；
二是由于模型形成机理不同导致随机干扰项结构不同，给模型估计带来一定影响。Koyck模型和自适应预期模型不满足古典假定，解释变量与随机干扰项同期相关，普通最小二乘法估计是有偏非一致估计，可用工具变量法进行估计；自适应预期模型则只存在解释变量与随机干扰项的异期相关，因此普通最小二乘估计具有一致性。
答案解析:有
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