АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция

Узаг-ий МНК для знаходж-я оцінок параметрів моделі з автокорельов-и залишками

Читайте также:
  1. Аналіз зміни рівноваги у моделі AD-AS.
  2. Аналіз моделі IS-LMдля відкритої економіки при фіксованому обмінному курсі.
  3. Аналіз моделі мультиплікатора.
  4. Аналіз суті та практичних висновків моделі економічного зростання Р. Солоу.
  5. В якості економічної моделі справжнього соціалізму економічні радники Горбачова певний час вбачали
  6. Визначення витратних параметрів
  7. Визначення геометричних параметрів
  8. Визначення практичної придатності побудованої ої регресійної моделі.
  9. Визначення рівня сукупного попиту у базовій моделі рівноваги на товарних ринках ADAS. Чинники сукупного попиту.
  10. ВИМОГИ ДО ПАРАМЕТРІВ КІНОЕКРАНА ТА ЗАЛУ ДЛЯ ГЛЯДАЧІВ ПРИ ОБЛАДНАННІ КІНОУСТАНОВКОЮ
  11. Виробнича функція в моделі Р. Солоу
  12. Висновки моделі IS-LM-BP для випадків абсолютної не мобільності та абсолютної мобільності капіталів

Для оцінюв-я параметрів економ-ої моделі, що має автокореляцію залишків, можна застос-и узагал-ий МНК (метод Ейткена), який базується на скоригованій вихідній інформації з урахуванням коваріації залишків.

Система рівнянь для оцінки параметрів моделі на основі методу Ейткена запишеться так: або ‑ вектор оцінок параметрів економ-ої моделі; ‑ матриця не залеж змінних; ‑ матриця, транспон-а до матриці X; ‑ матриця, обернена до матриці кореляції залишків; ‑ матриця, обернена до матриці V, де , а - залишкова дисперсія; Y ‑ вектор залеж змінних. Звідси або Отже, щоб оцінити параметри моделі на основі методу Ейткена, треба сформ-и матрицю S або V. Матриця S має вигляд: У цій симетричній матриці виражає коеф-нт автокореляції s-го порядку для залишків . Очевидно, що коеф-т автокореляції нульового порядку дорівнює 1. Оскільки коваріація залишків при s > 2 часто наближу-я до нуля, то матриця, обернена до матриці S, матиме такий вигляд: Таку матрицю можна викор-и при оцінюв-і параметрів моделі з автокорельованими залишками за методом Ейткена. Циклічний коеф. кореляції де ut - величина залишків у період t; ut–1 - величина залишків у період t-1; n - число спостережень. Якщо , то . Зауважимо, що параметр r (або ) має зміщ-я. Тому, викор-и такий параметр для формування матриці S, необхідно скориг-и його на величину зміщ-я

Залишкова Дисперсія:

де - вектор, транспонований до вектора залишків u; n-m-1 - число ступенів свободи.

Дисперсія залишків з урахуванням заміщення:

Значення λ:

56.Метод Кочрена – Оркатта.

Модель: Перетворивши вихідну інформацію за доп-ою p, дістанемо:

У цій моделі залишки Еt мають скалярну дисперсійну матрицю. Сума квадратів: (8.27)

Метод наближу-го пошуку параметрів , і , які мініміз-ь суму квадратів, дає ітеративний метод, запроп-ий Кочреном і Оркаттом. Алгоритм: 1.Довільно вибирають знач-я параметра р, підставивши його в (8.27), обчисл-ь і . 2. Поклавши і , підставимо їх у (8.27) і обчислимо 3. Підставивши в співвідношення (8.27) значення , знайдемо і . 4. Використаємо і для мінімізації суми квадратів залишків (8.27) за невідомим параметром . Процедура триває доти, доки наступні значення параметрів , і р не будуть відрізнятись менш як на задану величину.

В результаті застосування методу К-О завжди знаходимо глобальний оптимум і алгоритм забезпечує порівняно добру збіжність.


1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |

Поиск по сайту:

Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.003 сек.)