分佈滯後

分佈滯後 ( 又稱落差分配 ） 的模型在統計學與計量經濟學裏是一種時間序列模型 ， 模型的迴歸式依據當期與前期解釋變數的值預估因變數的值 。 分佈滯後模型源自於下列形式的假設結構 或 其中 yt 是因變數 y 在第 t 期的值 ， a 是需估計的截距項 ， 而 wi 稱爲落差權重 （ 亦需估計 ） ， 置於前 i 期解釋變數 x 的前面 。 第一條方程式假設因變數的值會受到過去無數期自變數的值所影響 ， 因此有無數個落差權重  ， 故稱爲無窮落差分配模型  。 相對的 ， 第二條方程式的落差權重個數有限 ， 假設一定期數前的自變數就不會影響因變數的值 ； 基於這種假設的模型就稱爲有限落差分配模型  。 無窮落差分配模型需要估計無數個落差項的權重 ； 顯然只有假設各落差權重之間的關係存在某種結構 ， 才能以有限的假設參數表達無數個落差權重 。 有限落差分配模型的參數可以直接使用一般最小平方法  估計 （ 假設有足夠的資料 ） ； 然而估計結果可能會因爲各期自變數間的多重共線性而失真 ， 或許還是一樣需要假設各落差權重之間的關係存在某種結構 。 落差分配模型的右手側很容易擴充爲一個以上的解釋變數 。