Студопедия

Главная страница Случайная лекция


Мы поможем в написании ваших работ!

Порталы:

БиологияВойнаГеографияИнформатикаИскусствоИсторияКультураЛингвистикаМатематикаМедицинаОхрана трудаПолитикаПравоПсихологияРелигияТехникаФизикаФилософияЭкономика



Мы поможем в написании ваших работ!




Виды динамических зконометрических моделей

Читайте также:
  1. Адаптация эконометрических моделей
  2. Анализ нотаций и моделей, применяемых при обосновании безопасности
  3. Аналитико-экспериментальный метод формализации математических моделей принятия оптимальных решений.
  4. Виды моделей
  5. Виды моделей нелинейной регрессии
  6. Входные воздействия для идентификации динамических систем
  7. Выбор моделей макроэкономической политики.
  8. Глава 5 Использование теории вероятности и математической статики для построения математических моделей производственных процессов.
  9. Зависимость аэродинамических коэффициентов от числа Маха

Раздел 4. Динамические эконометрические модели

Шаг 3

Шаг 2

Шаг 1

Пример

Двухшаговый МНК

Этот метод применяется в случае сверх идентифицируемых моделей и заключается в том, что:

1. Составляется приведённая модель и оцениваются приведённые коэффициенты.

2. Выявляются эндогенные переменные в кривой структурного уравнения, параметры которого определяют с помощью двухшагового МНК, и рассчитываются значения этих эндогенных переменных по приведённым уравнениям.

3. С n-ого МНК определяются структурные коэффициенты в сверх идентифицируемых уравнениях, используя в качестве исходных данных фактические значения экзогенных переменных, определённые на втором шаге. Коэффициенты в идентифицированных структурных уравнениях определяются, как и в классическом МНК.

 

Пусть структурная модель имеет вид:

В данной системе второе уравнение идентифицируемое, а первое – сверхидентифицируемое, т.к.

Приведённая форма модели имеет вид:

Выявление эндогенной переменной в правой части сверх идентифицированного первого уравнения. Это .

Рассчитаем значение , исходя из приведённого уравнения, и определим значение суммы .

 

Номер наблю-дения y2 (расч. по привед. урав.) y1 (расч. по привед. урав.)
-1,185 9,97 1,99 -30,55 -8,792 -6,8 -0,792
-0,385 -7,93 -3,21 -9,55 1,0837 -2,126 -0,45664
-1,385 -16,83 1,59 -49,55 -12,622 -11,03 -1,37397
-1,435 -14,03 -12,11 -23,35 6,91 -5,2 -1,34897
0,515 -0,33 4,89 32,45 2,335 7,225 1,223366
-0,785 -5,73 -11,11 23,05 16,242 5,132 0,073427
2,015 13,67 19,19 49,45 -8,18 11,01 2,50461
-0,485 -3,43 3,19 12,05 -0,5071 2,683 0,529248
4,815 43,67 11,09 65,45 3,4823 14,572 2,53441
-1,685 -19,03 -15,51 -69,45 0,0471 -15,463 -2,89345

 

Определим структурные коэффициенты в первом уравнении, применив непосредственно МНК для их нахождения:т.е. модель существенна. Здесь в качестве используем

Структурные коэффициенты в идентифицируемом уравнении определяются обычным образом, как в классическом МНК, считая .

 

В целом получим:


 

Эконометрические модели, построенные по данным, характеризующим какое-либо явление в различные моменты или периоды времени, называются динамическими.

К динамическим моделям относятся:

§ одномерные временные ряды:

например,

В случае одномерных временных рядов либо неизвестны, либо игнорируются факторы, от которых зависит результирующий признак, за исключением фактора времени, например, изменение валютного курса во времени, когда влияющих факторов очень много, но их действие либо трудно учесть, либо плохо предсказуемо;

§ временные ряды с детерминированной формой зависимости результатного признака от известных факторов:

Например,

где - объем реализации в денежном выражении (доходы), - средние цены реализации, - объем реализации в натуральном выражении. В этом случае зависимость целиком определяется зависимостями факторов, входящих в модель, от времени:



§ временные ряды со стохастической зависимостью результатного признака от факторов. Предыдущий случай является частным случаем данного. При этом ошибка определяется не только ошибками зависимости факторов от времени, но и ошибками от стохастической связи результатного признака от факторных признаков;

§ лаговые динамические модели, в которых результатный признак зависит не только от значений факторных признаков в соответствующий промежуток (момент) времени, но и от значений факторов в предыдущие промежутки (моменты) времени, т.е. ;

§ авторегрессионные динамические модели, в которых результатный признак зависит не только от времени и значений факторных признаков, но и от значений результатного признака в предыдущие промежутки (моменты) времени. По существу, простая модель такого рода – это иное описание одномерного ряда. Пусть зависимость одномерного ряда от времени описывается как .

 
 

 

 


Иначе можно записать эту зависимость в виде авторегрессионной модели: ,

где при

§ наиболее сложные динамические модели – это системы динамических эконометрических уравнений.

 

 


<== предыдущая страница | следующая страница ==>
Системы эконометрических уравнений. Достаточное условие идентификации структурной | Одномерные временные ряды

Дата добавления: 2014-03-19; просмотров: 464; Нарушение авторских прав




Мы поможем в написании ваших работ!
lektsiopedia.org - Лекциопедия - 2013 год. | Страница сгенерирована за: 0.077 сек.