Уточнение спецификации статистической модели

Построение адекватной эконометрической модели (в широком смысле) с целью дальнейшего ее использования для обоснования и получения эффективной прогнозной информации в общем случае, как известно, укрупненно формулируется как последовательность ряда взаимосвязанных этапов.

1. Спецификация модели, т.е. качественное выражение, формулирование наших представлений об объекте социально-экономического исследования. Источником их являются существующие общепринятые результаты экономической теории, а также специфические представления и интуиция исследователей относительно особенностей протекания рассматриваемого процесса в конкретных временных, ресурсных, пространственных, институциональных и т.п. условиях.

2. Идентификация модели или ее оценивание, т.е. придание количественной формы качественным представлениям об объекте.

3. Верификация модели, т.е. оценка степени пригодности полученной эконометрической модели информационным и прогностическим требованиям, предъявляемым к ней, а так же выработка рекомендаций по улучшению характеристик информационной и прогностической пригодности модели.

4. Эксплуатация модели, т.е. использование регрессионной факторной модели в качестве генератора прогнозной информации, а также проведение работ по оценке эффективности получаемой прогнозной информации и проведение соответствующих адаптационных настроек.

Таким образом, в узком и очень конкретном понимании под спецификацией эконометрической модели имеют в виду формализацию математического описания модели, которая используется при составлении регрессионной модели, а также совокупность исходных предположений относительно объясняющих переменных и возмущений модели. Согласно этому определению на этапе спецификации исследователем решаются следующие задачи:

- формулировка конкретных целей, задач и условий составления прогноза средствами эконометрического моделирования на основе четко выявленной проблемы управления социально-экономическим объектом;

- определение необходимого состава информации об исследуемом объекте с выделением в нем экзогенных и эндогенных переменных;

- формулировка гипотез относительно направленности и результативности причинно-следственных взаимосвязей в рамках конструируемой модели, относительно как формы статистических соотношений и тождеств, так и общей структуры эконометрической модели в целом, а также составление списка предопределенных переменных модели;

- формулировка исходных гипотез относительно природы случайных составляющих моделей наблюдаемых переменных.

Этап спецификации модели во времени относительно процедуры оценки модели четко делится на два периода: Предмодельная спецификация и постмодельное уточнение спецификации эконометрической модели.

Особо следует остановиться на рассмотрении типичных ошибок спецификации. В общем случае они сводятся к следующему перечню:

1. игнорирование существенной переменной;

2. включение в модель незначимой переменной, не влияющей на значение результирующего признака в выбранном варианте описания взаимосвязей модели;

3. использование не соответствующих математических форм зависимости; параметры не укладываются в отведённые им интервалы;

4. оценивание ложной регрессии;

5. мультиколлинеарность переменных;

6. гетероскедастичность возмущений;

7. наличие автокорреляции случайных возмущений (остатков).

Наличие подобного рода ошибок в построенной эконометрической модели обычно приводит к следующим последствиям к нарушению стандартного набора требований к набору удовлетворительных параметров модели, а именно к смещённости, несостоятельности и неэффективности оценок модели. При этом наличие ошибок 5, 6 и 7-го видов ставит под сомнение вообще возможность использования стандартных методов оценивания параметров регрессий.

Как обнаружить отмеченные ошибки построения статистической модели? Можно дать следующие общие рекомендации:

- логический анализ при проведении спецификации модели;

- оценка статистических характеристик в процессе дисперсионного анализа;

- оценка статистических характеристик в процессе корреляционного анализа;

- специальные исследования остатков модели;

- проведение разнообразных статистических тестов для возможного обнаружения автокорреляции (членов временного ряда, остатков).

Обнаружение и коррекция ошибок спецификации на предмодельной и постмодельной стадиях построения и исследования качества ЛММР невозможно без использования методов корреляционного статистического анализа.

Поиск по сайту: