分布滞后（英语：distributed lag，又称落差分配）的模型在统计学与计量经济学里是一种时间串行模型，模型的回归式依据当期与前期解释变量的值预估因变量的值。

分布滞后模型源自于下列形式的假设结构

或

其中 y_t 是因变量 y 在第 t 期的值，a 是需估计的截距项，而 w_i 称为落差权重（亦需估计），置于前 i 期解释变量 x 的前面。第一条方程序假设因变量的值会受到过去无数期自变量的值所影响，因此有无数个落差权重（lag weights），故称为无穷落差分配模型（infinite distributed lag model）。相对的，第二条方程序的落差权重个数有限，假设一定期数前的自变量就不会影响因变量的值；基于这种假设的模型就称为有限落差分配模型（finite distributed lag model）。

In statistics and econometrics, a distributed lag model is a model for time series data in which a regression equation is used to predict current values of a dependent variable based on both the current values of an explanatory variable and the lagged (past period) values of this explanatory variable.