АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция

Понятие инструментальной переменной. Процедура получения состоятельных оценок параметров модели при нарушении четвертой предпосылки теоремы Гаусса-Маркова

Читайте также:
  1. I. Договоры товарищества. Понятие, типы и виды
  2. I. ЛИЗИНГОВЫЙ КРЕДИТ: ПОНЯТИЕ, ИСТОРИЯ РАЗВИТИЯ, ОСОБЕННОСТИ, КЛАССИФИКАЦИЯ
  3. I. Общее понятие о вещных правах на чужую вещь
  4. I. Общее понятие о залоговом праве
  5. I. Общее понятие о лице в праве
  6. I. Общее понятие о юридическом лице и виды юридического лица
  7. I. Общее понятие об опеке
  8. I. Понятие и анализ оборотного капитала
  9. I. Понятие о договоре
  10. I. Понятие о завещании и его составление (форма)
  11. I. Понятие о семейном праве
  12. I. Понятие об обязательстве как обязательственном отношении

Существуют несколько методов вычисления состоятельных оценок параметров линейной модели множественной регрессии в условиях нарушения четвертой предпосылки теоремы Гаусса-Маркова.

Наиболее практичный метод - метод применения инструментальных переменных. В его основе лежит понятие инструментальной переменной.

Определение. Пусть имеется модель линейной множественной регрессии

(1)

в которой объясняющие переменные коррелируют в пределе со случайными возмущениями .То есть не выполняется условие состоятельности МНК-оценок параметров модели о том, что существует и равен предел по вероятности: ). Переменные называются инструментальными для модели (1), если они удовлетворяют двум требованиям:

1. Существует предел

2. Существует невырожденная матрица:

Из определения следует, что инструментальные переменные в пределе коррелируют с исходными регрессорами , но не коррелируют в пределе со случайными возмущениями. Z и Х матрицы размерностью n×K, составленные по результатам наблюдений за соответствующими переменными.

Теорема. Процедура доставляет состоятельные оценки параметров модели (1).

41. Использование инструментальных переменных при идентификации поведенческих уравнений модели в структурной форме.

В основе метода применения инструментальных переменных для вычисления состоятельных оценок параметров линейной модели множественной регрессии в условиях нарушения четвертой предпосылки теоремы Гаусса-Маркова лежит понятие инструментальной переменной. Определение. Пусть имеется модель линейной множественной регрессии

Yt=a1x1t + a2x2t + akxkt + ut

Модель 1.

M(ut) = 0; σ2(ut) = σ2u

В которой объясняющие переменные коррелируют в пределе со случайными возмущениями ut. Переменные (z1t,z2t,…,zkt) называются инструментальными для модели, приведенной выше, если они соответствуют двум требованиям:

1. Существует предел:

Plim n→∞((1/n)ZTu) = 0

2. Существует невырожденная матрица:

Mzz = Plimn→∞((1/n)ZTX)-1

Заметим, что инструментальные переменные в пределе коррелируют с исходными регрессорами, но не коррелируют со случайными возмущениями.

Теорема: Процедура

~ a = (ZTX)-1ZTy

доставляет состоятельные оценки параметров модели 1.

Таким образом, инструментальные переменные используются в косвенном методе наименьших квадратов и двухшаговом методе наименьших квадратов для идентификации поведенческих уравнений модели в их структурной форме.


1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |

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.)