库伊克模型、自适应预期模型与局部调整模型有哪些共性和不同之处？模型估计会存在哪些困难？如何解决？

（1）相同之处：库伊克模型、自适应预期模型、局部调整模型三个模型的最终形式都是一阶自回归模型。
（2）不同之处：
1）导出模型的经济背景和思想不同。
库伊克模型是在无限分布滞后模型的基础上，根据库伊克几何分布滞后假定导出的；自适应预期模型是由解释变量自适应过程得到的；局部调整模型是由应变量的局部调整得到的。
2）模型存在的问题不同。
三个模型的形成机理不同，所以随机误差项的结构不同，库伊克模型和自适应预期模型都存在自相关、解释变量与随机误差项相关的问题；而局部调整模型则不存在。库伊克模型和自适应预期模型不能够直接使用最小二乘法直接估计，而局部调整模型则可以。
（3）模型估计存在的困难及解决的方法
（a）出现了随机解释变量y_t-1，而y_t-1可能与u_t相关；
（b）随机扰动项可能自相关，库伊克模型和自适应预期模型的随机扰动项都会导致自相关，只有局部调整模型的随机扰动无自相关.如果用最小二乘法直接估计自回归模型，则估计可能是有偏的，而且不是一致估计。
估计自回归模型需要解决两个问题：设法消除y_t-1与u_t的相关性；检验u_t是否存在自相关。所以应用工具变量法进行估计一阶自回归模型，就是在进行参数估计的过程中选择适当的工具变量，代替回归模型中同随机扰动项存在相关性的解释变量。

略