- •1. Основные виды эконометрических моделей
- •2. Эконометрическое моделирование
- •3. Классификация видов
- •1. Общая модель парной регрессии
- •2. Нормальная линейная модель парной регрессии
- •3) Предположения о том, что дисперсия случайной ошибки уравнения регрессии является постоянной для всех наблюдеn ний и ковариация случайных ошибок любых двух разных набn
- •1. Классический метод наименьших квадратов для модели парной регрессии
- •2. Альтернативный метод нахождения параметров
- •1. Состоятельность и несмещенность мнКйоценок
- •2. Эффективность мнКйоценок. Теорема Гаусса—Маркова
- •1. Проверка гипотезы о значимости коэффициентов регрессии
3. Классификация видов
эконометрических переменных и типов данных
В эконометрических исследованиях, как правило, используюn тся два типа выборочных данных:
1) пространственные данные (crossnsectional data); 2) временные данные (timenseries data).
Под пространственными данными понимается совокупность экономической информации, относящейся к разным объектам, полученной за один и тот же период или момент времени. Проn странственные данные представляют собой выборочную совоn купность из некоторой генеральной совокупности. В качестве примера пространственных данных можно привести совокупn ность различной информации по какомуnлибо предприятию (чиn сленность работников, объем производства, размер основных фондов), об объемах потребления продукции определенного вида и т. д.
Под временными данными понимается совокупность эконоn мической информации, характеризующей один и тот же объект, но за разные периоды времени. По аналогии с пространственной выборкой отдельно взятый временной ряд можно считать выборn кой из бесконечного ряда значений показателей во времени.
В качестве примера временных данных можно привести данn ные о динамике индекса потребительских цен, ежедневные обn менные курсы валют. Временная информация естественным обn разом упорядочена во времени в отличие от пространственных данных.
8
Существуют определенные отличия временного ряда от простГ ранственной выборки:
1) элементы динамического ряда не являются статистически независимыми, в отличие от элементов случайной пространn ственной выборки, т. е. они подвержены явлению автокорреn ляции (зависимости между прошлыми и текущими наблюдеn ниями временного ряда);
2) элементы динамического ряда не являются одинаково расn пределенными величинами.
Совокупность экономической информации, которая характеn ризует изучаемый процесс или объект, представляет собой наn бор признаков. Данные признаки связаны между собой и в эконометрической модели могут выступать в одной из двух ролей;
3) в роли результативного или зависимого признака, который в эконометрическом моделировании называется объясняемой переменной;
4) в роли факторного или независимого признака, который называется объясняющей переменной.
Экономические переменные, участвующие в любой эконометриГ ческой модели, делятся на четыре вида:
1) экзогенные (независимые) — переменные, значения котоn рых задаются извне. В определенной степени данные переn менные являются управляемыми (x);
2) эндогенные (зависимые) — переменные, значения которых определяются внутри модели, или взаимозависимые (y);
3) лаговые — экзогенные или эндогенные переменные в экоn нометрической модели, относящиеся к предыдущим моменn там времени и находящиеся в уравнении с переменными, отn
носящимися к текущему моменту времени. Например, xi −1 — лаговая экзогенная переменная, yi −1 — лаговая эндогенная переменная;
i
)
4) предопределенные(объясняющие переменные) — лаговые (x −1 итекущие (x) экзогенные переменные, а также лаговые эндогенn
i
ные переменные (y −1).Любая эконометрическая модель предназначена для объяснеn
ния значений одной или нескольких текущих эндогенных переn менных в зависимости от значений предопределенных переменных.
ЛЕКЦИЯ № 2. Общая и нормальная линейная
модели парной регрессии