|
|||||||
АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция |
Этап 3. Выбор типа, спецификация и построение эконометрической моделиНа этом этапе непосредственно происходит процесс моделирования – выбор вида функции f( b, x), входящей в модель. По характеру связей факторов с переменной у модели подразделяются на линейные и нелинейные Линейная модель является простой и надёжной, поэтому всегда решается вопрос о возможности использования линейной модели или процедуры линеаризации. В классе нелинейных функций рассматриваются квадратичные, полиномиальные, степенные, логарифмические, гиперболические, мультипликативные и др. При решении проблемы выбора вида аналитической зависимости могут использоваться различные соображения: - выводы аналитических исследований о качественном характере зависимости (направление изменения переменных и его особенности), - описание свойств различных аналитических зависимостей, - цели построения модели. Выбор вида эконометрической модели основывается, прежде всего, на результатах предварительного качественного анализа, проводимого методами экономической теории. Вид предполагаемой зависимости обосновывается исходя из теоретических предположений о характере закономерности развития изучаемого явления или процесса. Рассмотрим некоторые виды аналитических зависимостей, используемых при построении моделей: 1) линейная , (1.2) 2) степенная , (1.3) 3) полулогарифмическая , (1.4)
4) гиперболическая , (1.5) 5) экспоненциальная (1.6)
Могут применяться также комбинации рассмотренных зависимостей. При выборе вида аналитической зависимости важную роль играют требования простоты модели и наличия наглядной экономической интерпретации ее параметров. Исходя из этих соображений, наиболее часто используются линейная (1.2) и степенная (1.3) функции. В линейной модели (1.2) параметры bk при факторах xk характеризуют величину среднего изменения зависимой переменной y с изменением соответствующего фактора xk на одну единицу, в то время как значения остальных факторов остаются неизмененными. В степенной модели (1.3) параметры bk при факторах xk являются коэффициентами эластичности. Они показывают, на сколько процентов в среднем изменяется зависимая переменная y при изменении соответствующего фактора х на 1 % в условиях неизменности действия других факторов. Этот вид уравнения регрессии получил наибольшее распространение в производственных функциях, в исследованиях спроса и потребления. При определении вида модели могут использоваться следующие соображения. Если изменение результативного признака y прямо пропорционально изменению значения фактора, то адекватной является линейная модель (1.2). Если изменение результативного признака у пропорционально значению фактора, то адекватной может быть либо степенная (1.3), либо экспоненциальная (1.6) модели. Если при увеличении значения факторов значение результативного признака у монотонно стремится к конечному пределу, то можно использовать гиперболическую модель (1.5). Наибольшее применение в эконометрике нашли линейные модели. Это обусловлено несколькими причинами. Во-первых, существуют эффективные методы построения таких моделей. Во-вторых, в небольшом диапазоне значений факторных признаков линейные модели с достаточной точностью могут аппроксимировать реальные нелинейные зависимости. В-третьих, параметры модели имеют наглядную экономическую интерпретацию. В-четвертых, прогнозы по линейным моделям, характеризуются, как правило, меньшим риском значительной погрешности прогноза. Если на основе предварительного качественного анализа рассматриваемого явления не удается однозначно выбрать наиболее подходящий тип модели, то рассматриваются несколько альтернативных моделей, среди которых в процессе исследования выбирается та, которая в наибольшей степени соответствует изучаемому явлению. По свойствам своих параметров модели подразделяются на модели с постоянной и переменной структурой. Особый вид моделей составляют системы взаимосвязанных эконометрических уравнений, включающие несколько уравнений вида (1.1). Каждому уравнению соответствует своя зависимая переменная уj, которая в других уравнениях системы может выступать в качестве независимого фактора. 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.) |