Контрольные вопросы
Назовите, в чем состоит спецификация модели множественной регрессии.
Сформулируйте требования, предъявляемые к факторам для включения их в модель множественной регрессии.
К каким трудностям приводит мультиколлинеарность факторов, включенных в модель, и как они могут быть разрешены?
Назовите методы устранения мультиколлинеарности факторов.
Что означает взаимодействие факторов и как оно может быть представлено графически?
Назовите способы оценки параметров множественной регрессии?
Приведите порядок вычисления параметров множественной модели методом наименьших квадратов.
В чем заключается метод оценки параметров уравнения множественной регрессии с использованием стандартизованных переменных?
Как интерпретируются коэффициенты множественной регрессии степенной модели?
Как интерпретируются коэффициенты множественной регрессии линейной модели?
Какие эконометрические параметры используются для оценки сравнительной силы воздействия факторов на результат?
Как рассчитываются коэффициенты множественной корреляции и детерминации?
Для чего используются частные коэффициенты эластичности и как их рассчитать?
Каково назначение частной корреляции при построении множественного уравнения регрессии?
Составьте матрицу частных коэффициентов корреляции разного порядка для регрессионной модели с четырьмя факторами.
Как оценить статистическую значимость множественной модели в целом?
Как оценить статистическую значимость параметров уравнения множественной регрессии?
Что такое частный критерий Фишера и для чего он рассчитывается?
Как связаны между собой критерий Стьюдента, используемый для оценки статистической значимости коэффициентов регрессии, и частные критерии Фишера?
При каких условиях строится уравнение множественной регрессии с фиктивными переменными?
Как трактуются коэффициенты модели, построенной только на фиктивных переменных?
Сформулируйте основные предпосылки применения МНК для построения регрессионной модели.
Как можно проверить наличие гомо – или гетероскедастичности остатков?
Как оценивается отсутствие автокорреляции остатков при построении статистической регрессионной модели?
Система эконометрических уравнений
Не всегда получается описать адекватно сложное социально – экономическое явление с помощью только одного уравнения. Кроме того, некоторые переменные могут оказывать взаимные воздействия и трудно однозначно определить, какая из них является зависимой, а какая независимой переменной. Поэтому при построении эконометрической модели прибегают к системам уравнений.
Виды систем уравнений
Различают несколько видов систем уравнений:
система независимых уравнений – когда каждая зависимая переменная у рассматривается как функция одного и того же набора факторов х:
(2.1)
система рекурсивных уравнений - когда зависимая переменная у одного уравнения выступает в виде фактора х в другом уравнении:
(2.2)
система взаимосвязанных (совместных) уравнений – когда одни и те же зависимые переменные в одних уравнениях входят в левую часть, а в других – в правую:
(2.3)
Такая система уравнений называется структурной формой модели.
Системы эконометрических уравнений включают множество эндогенных, экзогенных и предопределенных переменных.
Эндогенные переменные – взаимозависимые переменные (у), которые определяются внутри модели (системы). Их число равно числу уравнений в системе.
Экзогенные переменные – независимые переменные (х), которые определяются вне системы и влияющие на эндогенные переменные.
Предопределенные переменные – экзогенные и лаговые (за предыдущие моменты времени) эндогенные переменные системы (yt-1).
Коэффициенты а и b при переменных называются структурными коэффициентами модели.
Использование МНК для оценивания структурных коэффициентов модели неприемлемо и поэтому структурная форма модели преобразуется в приведенную форму модели. Это система линейных функций эндогенных переменных от всех экзогенных и предопределенных переменных системы:
(2.4)
где
-
коэффициенты приведенной формы модели.