- •Два принципа спецификации эконометрических моделей и их формы
- •Типы уравнений в эмм: поведенческие уравнения и тождества (на примере макромодели).
- •Типы переменных в экономических моделях. Структурная и приведённая форма модели (на примере макромодели). Компактная запись. Типы переменных в экономических моделях.
- •Структурная и приведённая форма модели (на примере макромодели). Компактная запись.
- •Лаговые и предопределённые переменные динамической модели.
- •Модель Линтнера корректировки размера дивидендов.
- •Компактная запись.
- •Эконометрическая модель Самуэльсона–Хикса делового цикла экономики.
- •Порядок оценивания линейной эконометрической модели из изолированного уравнения в Excel. Смысл выходной статистической информации функции линейн.
- •Случайная переменная и закон её распределения. Нормальный закон распределения и его параметры.
- •Ожидаемое значение случайной переменной (сп), её дисперсия и среднеквадратическое отклонение.
- •Случайная переменная и закон её распределения. Распределение хи-квадрат.
- •Случайная переменная и закон её распределения. Распределение Стьюдента Квантиль, t крит уровня и её расчёт в Excel.
- •Ковариация Cov(X, y), и коэффициент корреляции, Cor(X, y) пары случайных переменных (X, y). Частная ковариация и частный коэффициент корреляции.
- •Свойства
- •Случайная переменная и закон её распределения. Закон распределения Фишера. Квантиль, f крит уровня и её расчёт в Excel.
- •Случайный вектор и его основные количественные характеристики (на примере вектора левых частей схемы Гаусса – Маркова при гомоскедастичном неавтокоррелированном остатке).
- •Временной ряд и его структура (На примере ввп России).
- •Модели тренда временного ряда.
- •Моделирование сезонной составляющей при помощи фиктивных переменных.
- •Регрессионная зависимость случайных переменных. Функция регрессии, стандартные модели функции регрессии.
- •Понятие статистической процедуры оценивания параметров эконометрической модели. Линейные стат. Процедуры. Требования к наилучшей стат. Процедуре.
- •Теорема Гаусса-Маркова – Эйткена. Вывод выражения .
- •Теорема Гаусса-Маркова – Эйткена. Вывод выражения Cov .
- •Теорема Гаусса-Маркова – Эйткена. Вывод свойства обобщенного метода наименьших квадратов (омнк),
- •Теорема Гаусса-Маркова – Эйткена. Вывод оценки дисперсии единицы веса, .
- •Следствие из теоремы Гаусса-Маркова – Эйткена: взвешенный метод наименьших квадратов (вмнк). Практическая реализация вмнк.
- •Следствие из теоремы Гаусса-Маркова – Эйткена: метод наименьших квадратов (мнк) или теорема Гаусса-Маркова
- •Система нормальных уравнений и явный вид её решения при оценивании методом наименьших квадратов (мнк) линейной модели парной регрессии (на примере модели Оукена).
- •Ковариационная матрица оценок коэффициентов линейной модели парной регрессии: явные выражения .
- •Свойства оценок Эйткена параметров линейной модели множественной регрессии (лммр) при нормальном векторе случайных остатков: независимость случайных векторов .
- •Свойства оценок Эйткена параметров линейной модели множественной регрессии (лммр) при нормальном векторе случайных остатков: распределение оценки .
- •Свойства оценок Эйткена параметров лммр при нормальном векторе случайных остатков: закон распределения дроби .
- •Оценивание параметров линейной модели множественной регрессии (лммр) при нормальном векторе случайных остатков методом максимального правдоподобия (ммп).
- •Оценивание нелинейных по коэффициентам моделей множественной регрессии методом Гаусса-Ньютона (на примере модели динамического ряда с экспоненциальной функцией тренда).
- •Спецификация и оценивание нелинейных по коэффициентам моделей множественной регрессии со специальными функциями регрессии (на примере производственной модели с функцией Кобба-Дугласа).
- •Оптимальное точечное прогнозирование значений эндогенной переменной по линейной модели (случай гомоскедастичного и неавтокоррелированного случайного остатка) на примере модели Оукена.
- •Тест Голдфелда-Квандта гомоскедастичности случайного остатка в лммр
- •Тест Дарбина–Уотсона отсутствия автокорреляции случайного остатка в лммр.
- •Коэффициент детерминации как мерило качества спецификации эконометрической модели (на примере модели Оукена). Скорректированный коэффициент детерминации.
- •Связь коэффициента детерминации с коэффициентом корреляции эндогенной переменной и её оценки.
- •Процедура интервального прогнозирования по оценённой линейной эконометрической модели значений эндогенной переменной (на примере модели Оукена).
- •Процедура проверки адекватности оценённой линейной эконометрической модели (на примере модели Оукена).
- •Последствия, симптомы и методика устранения ошибки спецификации эконометрической модели, состоящей в неверном выборе функции регрессии.
- •Последствия и симптомы ошибки спецификации линейной эконометрической модели, состоящей во включении незначимой объясняющей переменной.
- •Последствия и симптомы ошибки спецификации линейной эконометрической модели, состоящей в пропуске значимой объясняющей переменной.
- •Последствия и симптомы ошибки спецификации линейной эконометрической модели, состоящей в непостоянстве значений её параметров в области изменения объясняющих переменных; тест Чоу.
- •Основные характеристики временного ряда.
- •Стационарный временной ряд. Белый шум.
- •Оценка характеристик стационарного временного ряда.
- •Частная автокорреляционная функция стационарного временного ряда и алгоритм её оценивания.
- •Модель ar(p) и её идентификация.
- •Модель ma(q) и её идентификация.
- •Оптимальные алгоритмы прогнозирования уровней стационарного временного ряда.
- •Модели нестационарных временных рядов. Идентификация модели тренда.
- •Оценивание линейной модели с автокоррелированным остатком ar(1) алгоритмом Хильдретта – Лу.
- •Проблема, симптомы мультиколлинеарности. Методика отбора регрессоров в линейной модели в ситуации мультиколлинеарности.
- •Эконометрические модели в виде систем линейных одновременных уравнений (слоу): примеры и проблема идентификации (на примере модели спроса-предложения блага).
- •Эконометрические модели в виде систем линейных одновременных уравнений (слоу): примеры и проблема оценивания параметров структурной формы (на примере макромодели Кейнса).
- •Необходимое условие идентифицируемости поведенческого уравнения модели слоу (правило порядка). Сверхидентифицируемость параметров поведенческого уравнения.
- •Правило ранга.
- •Косвенный метод наименьших квадратов.
- •Двухшаговый метод наименьших квадратов.
Лаговые и предопределённые переменные динамической модели.
Предопределенные – текущие и лаговые экзогенные переменные, выступают в роли-факторов-аргументов или объясняющих переменных.
Лаговыми называются экзогенные и эндогенные переменные экономических моделей, датированные предыдущими моментами времени и находящиеся в уравнении с текущими переменными. Модели, имеющие лаговые переменные, называются дискретными.
Модель Линтнера корректировки размера дивидендов.
Пусть t – текущая прибыль фирмы на акцию после уплаты налогов (в литературе по управлению финансами эта величина традиционно обозначается аббревиатурой EPSt), Dt – дивиденды на акцию, которые фирма выплачивает своим акционерам в текущем периоде (традиционное обозначение DPSt). Известный американский экономист Дж. Линтнер, анализируя дивидендную политику фирм, сформулировал в 1956 г. следующие утверждения:
«У
фирмы имеется долгосрочная целевая
доля γ текущей прибыли и соответствующий
этой доле уровень дивидендов
(желаемый уровень), которые фирма хотела
бы выплачивать своим акционерам. Текущий
уровень реальных дивидендов, Dt
является средневзвешенным значением
желаемого объема текущих дивидендов,
и их реального уровня в предшествующем
периоде, Dt-1».
Спецификация модели:
-
время,
- коэффициент корректировки
Компактная запись.
Запишем модель в компактном виде. Для этого введем векторы
соответственно текущих эндогенных переменных и предопределенных переменных модели. Тогда модель предстанет в компактной записи с матрицами:
Спецификация и преобразование к приведённой форме эконометрических моделей. Эконометрическая модель Самуэльсона–Хикса делового цикла экономики. Компактная запись.
Спецификация и преобразование к приведённой форме эконометрических моделей.
Существует 2 принципа спецификации (подробного описания) эконометрических моделей.
Первый принцип спецификации эконометрической модели заключается в том, что спецификация модели возникает в результате перевода на математический язык экономических утверждений, причем привлекаются, по возможности, линейные алгебраические функции.
Второй принцип требует, чтобы количество уравнений, составляющих спецификацию модели, в точности совпадало с количеством эндогенных переменных, включённых в модель.
Модель, возникающая на этапе спецификации, как правило, имеет структурную форму, отражающую заложенные в модель экономические утверждения. В такой форме эндогенные переменные модели не выражены явно через ее экзогенные переменные. При помощи алгебраических преобразований модель от структурной формы может быть трансформирована к приведённой форме, где каждая эндогенная переменная представляется в виде явной функции только экзогенных переменных модели. Приведённая форма модели непосредственно предназначена для прогноза (объяснения) эндогенных переменных при помощи экзогенных переменных. В частном случае структурная форма модели совпадает с приведённой.
Эконометрическая модель Самуэльсона–Хикса делового цикла экономики.
Запишем модель в компактном виде. Для этого введем векторы
-
эндогенные переменные
-
предопределённые переменные
соответственно текущих эндогенных переменных и предопределенных переменных модели. Тогда модель предстанет в компактной записи с матрицами:
-
предельная склонности к потреблению
И теперь преобразуем (3 шага) к приведённой форме:
Правые части первых двух уравнений) подставим в правую часть третьего уравнения Yt = a0 + a1 · Yt – a1 · Tt + b0 + b1 · Yt-1 + b2 · Rt + Gt и выразим величину Yt через предопределенные переменные: Yt = (a0 + b0)/(1 – a1) + b1/(1 – a1) · Yt-1 + 1/(1– a1) · Gt – – a1 /(1–a1) · Tt + b2/(1 – a1) · Rt .
Подставим правую часть (2.14) вместо символа Yt в первое уравнение (2.11). В итоге получим Ct = (a0 + b0 · a1)/(1– a1) + a1 · b1 /(1– a1) · Yt-1 + a1 /(1 – a1) · Gt – a1/(1 – a1) · Tt + a1 · b2 /(1– a1) · Rt
Второе уравнение (2.11) уже имеет приведенную форму, и его переписываем без изменения: It = b0 + b1 · Yt-1 + b2 · Rt .
Уравнения, выделенные жирным образуют приведенную форму (форма модели представляет собой систему линейных функций эндогенных переменных от экзогенных) упрощенной динамической макромодели.
Схема построения эконометрических моделей (на примере эконометрической модели Оукена).
Для начала отметим основные 4-е этапа построения эконометрических моделей:
-построение спецификации эконометрической модели;
-сбор статистической информации об объекте-оригинале в виде конкретных значений экзогенных и эндогенных переменных, включённых в спецификацию модели;
-оценивание неизвестных параметров модели (настройка модели);
-проверка адекватности оценённой модели (проверка соответствия настроенной модели объекту- оригиналу).
1) Построим спецификацию модели….Будем считать, что Темп прироста реального ВВП зависит от изменения уровня безработицы. Тогда модель можно представить в виде:
,
где yt-
Темп прироста реального ВВП, xt
- изменения уровня безработицы,
-константа.
2)таблица с данными
3) Выполним с помощью функции линейн, оставив для проверки адекватности значания 2003-го года.
-2,39838 |
3,276964 |
0,812752 |
1,344934 |
0,685238 |
3,274122 |
8,708018 |
4 |
93,34884 |
42,87949 |
Исходя из выходных данных модели получим следущую модель:
4)Оценим полученную модель для 2003-го года.
,
,
.
Для того, чтобы модель была адекватна
должно выполняться следующее неравенство:
.
Т.е. 2,584< 3,274. Т.о. модель адекватна.
