|
|||||||
АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция |
Структурная и приведённая формы спецификации эконометрических моделейСистема совместных, одновременных уравнений (или структурная форма модели) обычно содержит эндогенные и экзогенные переменные. Эндогенные переменные – это зависимые переменные, число которых равно числу уравнений в системе и которые обозначаются через , взаимозависимые переменные, которые определяются внутри модели (системы). Экзогенные переменные – это предопределенные переменные, влияющие на эндогенные переменные, но не зависящие от них, независимые переменные, которые определяются вне системы. Обозначаются через . В качестве экзогенных переменных могут рассматриваться значения эндогенных переменных за предшествующий период времени (лаговые переменные). Предопределенными переменными наз. экзогенные и лаговые эндогенные переменные системы. Структурная форма модели позволяет увидеть влияние изменений любой экзогенной переменной на значения эндогенной переменной. Структурная форма модели в правой части содержит при эндогенных переменных коэффициенты и экзогенных переменных – коэффициенты , которые называются структурными коэффициентами модели. Все переменные в модели выражены в отклонениях от среднего уровня, т.е. под подразумевается , а под – соответственно . Поэтому свободный член в каждом уравнении системы отсутствует. (3.3) ниже представлено. Использование МНК для оценивания структурных коэффициентов модели дает, как принято считать в теории, смещенные и несостоятельные оценки. Поэтому обычно для определения структурных коэффициентов модели структурная форма модели преобразуется в приведенную форму модели. Приведенная форма модели представляет собой систему линейных функций эндогенных переменных от экзогенных: (3.4) где – коэффициенты приведенной формы модели, – остаточная величина для приведенной формы. По своему виду приведенная форма модели ничем не отличается от системы независимых уравнений, параметры которой оцениваются традиционным МНК. Применяя МНК, можно оценить , а затем оценить значения эндогенных переменных через экзогенные. Коэффициенты приведенной формы модели представляют собой нелинейные функции коэффициентов структурной формы модели. Структурные модели можно подразделить на три вида: - идентифицируемые;-неидентифиц.;- сверхидентифицируемые. Условие идентифицируемости модели может быть записано в виде следующего правила: Предопределённых + 1 = Эндогенных идентифицируемо Предопределённых + 1 < Эндогенных неидентифицируемо Предопределённых + 1 > Эндогенных сверхидентифицируемо 24. Гетероскедастичность случайного возмущения. Причины. Последствия.Алгоритм теста Голдфельда-Квандта на наличие или отсутствие гетероскедастичности случайных возмущений. Гетероскедастичность - ситуация, когда дисперсия ошибки в уравнении регрессии изменяется от наблюдения к наблюдению. В этом случае приходится подвергать определенной модификации МНК (иначе возможны ошибочные выводы). Для обнаружения гетероскедастичности обычно используют 3 теста: тест ранговой корреляции Спирмена, тест Голдфеда - Квандта и тест Глейзера Доугерти. Гетероскедастичность случайных возмущений – возмущения обладают различными дисперсиями r2i=r2wi, но не коррелированны друг с другом. Причина: При гетероскедастичности распределение u для каждого наблюдения имеет нормальное распределение и нулевое ожидание, но дисперсия распределений различна. Последствия нарушения условия гомоскедастичности случайных возмущений: 1. Потеря эффективности оценок коэффициентов регрессии, т.е. можно найти другие, отличные от Метода Наименьших Квадратов и более эффективные оценки 2. Смещенность стандартных ошибок коэффициентов в связи с некорректностью процедур их оценки ипотеза(1): Поиск по сайту: |
Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.004 сек.) |