
- •Назначение экономико-математических моделей (эмм). Два принципа их спецификации. 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.
- •Спецификация и преобразование к приведённой форме эконометрических моделей. Эконометрическая модель Самуэльсона–Хикса делового цикла экономики. Компактная запись.
- •5. Схема построения эконометрических моделей (на примере эконометрической модели Оукена).
- •6. Порядок оценивания линейной эконометрической модели из изолированного уравнения в Excel. Смысл выходной статистической информации функции линейн.
- •7. Случайная переменная и закон её распределения. Нормальный закон распределения и его параметры.
- •8. Случайная переменная и закон её распределения. Распределение хи-квадрат.
- •9. Случайная переменная и закон её распределения. Распределение Стьюдента Квантиль t крит уровня и её расчёт в Excel.
- •10. Ковариация Cov(X, y), и коэффициент корреляции, Cor(X, y) пары случайных переменных (X, y). Частная ковариация и частный коэффициент корреляции.
- •Свойства
- •11. Случайная переменная и закон её распределения. Закон распределения Фишера. Квантиль f крит уровня и её расчёт в Excel.
- •12. Случайный вектор и его основные количественные характеристики. Случайный вектор левых частей схемы Гаусса – Маркова при гомоскедастичном неавтокоррелированном остатке.
- •Случайный вектор и факторизация его ковариационной матрицы. Случайный вектор случайных остатков в схеме Гаусса – Маркова при гетероскедастичном 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 статистические процедуры. Требования к наилучшей статистической процедуре.
- •Свойства мнк-оценок параметров линейной модели множественной регрессии (лммр) при нормальном векторе случайных остатков: закон распределение оценки .
- •Свойства мнк-оценок параметров линейной модели множественной регрессии (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).
- •Порядок проверки статистических гипотез (на примере гипотезы об адекватности лммр).
- •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 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 (на примере модели Оукена).
- •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.
- •Оптимальный линейный алгоритм прогнозирования уровней стационарного временного ряда.
- •Модели нестационарных временных рядов. Идентификация модели тренда.
- •Оценивание линейной модели с автокоррелированным остатком ar(1) алгоритмом Хильдретта – Лу.
- •Проблема мультиколлинеарности, типы и симптомы мультиколлинеарности. Методика отбора регрессоров в линейной модели в ситуации мультиколлинеарности.
- •Модели с лаговыми переменными: авторегрессионная модель и модель распределённых лагов; проблемы оценивания этих моделей.
- •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).
- •Критерий идентифицируемости поведенческого уравнения модели слоу (правило ранга).
- •Понятие инструментальных переменных. Оценивание параметров структурной формы двухшаговым методом наименьших квадратов (2мнк) – на примере простейшей макромодели Кейнса.
- •Теорема Слуцкого и оценивание параметров структурной формы косвенным методом наименьших квадратов (кмнк) – на примере простейшей макромодели Кейнса.
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
Принципы спецификации эконометрической модели:
1. Эконометрическая модель возникает в итоге записи математическим языком взаимосвязей исходных данных и искомых неизвестных. В процессе такой записи стараются привлекать линейные алгебраические функции.
2. Количество уравнений модели обязано совпадать с числом искомых неизвестных. Этот принцип необходим для трансформации модели к приведенной форме (где каждая эндогенная переменная представляется в виде явной функции только экзогенных переменных).
3. Переменные модели датируются, что позволяет нам получить динамическую модель, в которой текущие эндогенные переменные объясняются значениями предопределенных.
4. Поведенческие уравнения модели включают в себя случайные возмущения, таким образом, мы отражаем в спецификации влияние на текущие эндогенные переменные неучтенных факторов (повышая тем самым адекватность модели).
На основании всех четырех принципов спецификации в самом общем случае структурная форма эконометрической модели имеет вид:
а приведенная форма:
Эконометрическая модель Самуэльсона–Хикса делового цикла экономики
Спецификация модели (структурная форма):
текущие эндогенные переменные (объясняемые):
- уровень потребления в текущем периоде
- объем инвестиций в текущем периоде
- государственные расходы в текущем периоде
- объем ВВП в текущем периоде
предопределенные переменные (объясняющие):
– объем ВВП в предшествующем периоде
– объем ВВП в предпредшествующем периоде
– государственные расходы в предшествующем периоде
Приведенная форма модели:
Компактная запись
Обозначив
векторы текущих эндогенных переменных
и предопределенных переменных
,
мы можем записать модель Самуэльсона-Хикса
в компактном виде:
Составив матрицы и получим компактную запись:
5. Схема построения эконометрических моделей (на примере эконометрической модели Оукена).
Для начала отметим основные 4-е этапа построения эконометрических моделей:
1)построение спецификации эконометрической модели;
2)сбор и проверка статистической информации об объекте-оригинале в виде конкретных значений экзогенных и эндогенных переменных, включённых в спецификацию модели;
3)оценивание неизвестных параметров модели (настройка или идентификация модели);
4)проверка адекватности оценённой модели (проверка соответствия настроенной модели объекту- оригиналу; верификация).
1. Рассмотрим эконометрическую модель Оукена. 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.
Yt-эндогенная переменная.
Xt- экзогенная.
a0,a1 – параметры модели, подлежащие оценке.
Параметр
имеет
смысл среднего квадратического разброса
вокруг нуля возможных значений случайного
возмущения
,
отражающего влияние на уровень текущего
темпа прироста реального ВВП не
определенных в модели факторов.
2.Таблица с данными. Сбор статической информации в виде конкретных значений экзогенных и эндогенных переменных, входящих в спецификацию модели.
Собранная статическая информация требуется для оценивания неизвестных параметров модели (настройка модели). Собранная информация разделяется на 2 части:
Обучающая выборка (предназначена для определения параметров модели)
Контролирующая выборка (для проверки адекватности информации)
3.На
3 этапе по обучающей выборке методами
математической статистики отыскиваются
оценки
(приближенный значения) неизвестных
параметров.
4.На
4 этапе оцененная модель
исследуется на адекватность.
Модель признается адекватной, если ошибки прогнозов значений эндогенной переменной из контролирующей выборки не превышают критических уровней.
Прогнозы вычисляются по приведенной форме: