
- •Содержание
- •Введение
- •1 Парная линейная регрессия
- •Суть регрессионного анализа
- •Парная линейная регрессия
- •1.3 Проверка качества уравнения регрессии
- •Интервальные оценки коэффициентов линейного уравнения регрессии
- •Доверительные интервалы для зависимой переменной
- •2 Множественная линейная регрессия
- •2.1 Определение параметров уравнения регрессии
- •2.2 Расчет коэффициентов множественной линейной регрессии
- •2.3 Анализ качества эмпирического уравнения множественной линейной регрессии
- •3 Нелинейная регрессия
- •3.1 Логарифмические (лог-линейные) модели
- •3.2 Полулогарифмические модели
- •3.3 Обратная модель
- •3.4 Показательная модель
- •3.5 Выбор формы модели
- •4 Гетероскедастичность
- •4.1 Суть гетероскедастичности
- •4.2 Обнаружение гетероскедастичности
- •1. Графический анализ остатков
- •2. Тест ранговой корреляции Спирмена
- •3. Тест Голдфелда-Квандта
- •4.3 Методы смягчения проблемы гетероскедастичности
- •1. Дисперсии отклонений известны (метод взвешенных наименьших квадратов)
- •2. Дисперсии отклонений неизвестны
- •5 Автокорреляция
- •5.1 Суть и причины автокорреляции
- •5.2 Обнаружение автокорреляции
- •1. Графический метод
- •2. Критерий Дарбина-Уотсона
- •5.3 Методы устранения автокорреляции
- •1. Определение на основе статистики Дарбина-Уотсона
- •2. Метод Хилдрета-Лу
- •3. Метод первых разностей
- •6 Фиктивные переменные в регрессионных моделях
- •6.1 Необходимость использования фиктивных переменных
- •6.2 Модели ковариационного анализа
- •1. Модели ковариационного анализа при наличии у фиктивной переменной двух альтернатив
- •2. Модели ковариационного анализа при наличии у качественных переменных более двух альтернатив
- •3. Регрессия с одной количественной и двумя качественными переменными
- •6.3 Сравнение двух регрессий
- •6.4 Использование фиктивных переменных в сезонном анализе
- •7 Динамические модели
- •7.1 Временные ряды. Лаги в экономических моделях
- •7.2 Оценка моделей с лагами в независимых переменных
- •1. Метод последовательного увеличения количества лагов
- •2. Метод геометрической прогрессии (метод Койка)
- •7.3 Авторегрессионные модели
- •1. Модель адаптивных ожиданий
- •2. Модель частичной корректировки
- •7.4 Прогнозирование с помощью временных рядов
- •8 Системы одновременных уравнений
- •8.1 Необходимость использования систем уравнений
- •1. Модель «спрос-предложение»
- •2. Кейнсианская модель формирования доходов
- •3. Модели is-lm
- •8.2 Составляющие системы уравнений
- •8.3 Косвенный метод наименьших квадратов (кмнк)
- •8.4 Проблема идентификации
- •8.5 Оценка систем уравнений
- •1. Мнк для рекурсивных моделей
- •2. Двухшаговый метод наименьших квадратов
- •Список рекомендуемой литературы
- •Приложения
8.4 Проблема идентификации
Изменение формы уравнений хотя и позволяет устранить проблему коррелированности объясняющей переменной и случайного отклонения, но может привести к другой, не менее серьезной проблеме – проблеме идентификации. Под проблемой идентификации понимается возможность численной оценки параметров структурных уравнений по оценкам коэффициентов приведенных уравнений.
Исходную систему уравнений называют идентифицируемой (точно определенной), если по коэффициентам приведенных уравнений можно однозначно определить значения коэффициентов структурных уравнений. Обычно это удается сделать, когда количество уравнений для определения коэффициентов структурных уравнений в точности равно количеству этих коэффициентов.
Исходную систему уравнений называют неидентифицируемой (недоопределенной), если по коэффициентам приведенных уравнений можно получить несколько вариантов значений коэффициентов структурных уравнений. Обычно это происходит, когда количество уравнений для определения коэффициентов структурных уравнений меньше числа определяемых коэффициентов.
Исходную систему уравнений называют сверхидентифицируемой (переопределенной), если по коэффициентам приведенных уравнений невозможно определить значения коэффициентов структурных уравнений. В этом случае система, связывающая коэффициенты структурных уравнений с коэффициентами приведенных уравнений, является несовместной. Обычно в таких случаях число уравнений для оценки коэффициентов структурных уравнений больше числа определяемых коэффициентов.
Для
быстрого формального определения
идентифицируемости структурных уравнений
применяются следующие необходимые и
достаточные условия. Пусть система
одновременных уравнений включает в
себя
уравнений относительно
эндогенных переменных. пусть
в системе имеется
экзогенных
или предопределенных переменных. Пусть
количество эндогенных и экзогенных
переменных в проверяемом на
идентифицируемость уравнении равно
и
соответственно. Переменные, не входящие
в данное уравнение, но входящие в другие
уравнения системы, назовем исключенными
переменными (из
данного уравнения). Их количество равно
для эндогенных и
для экзогенных переменных.
Первое необходимое условие
Уравнение
идентифицируемо, если оно исключает,
по крайней мере,
переменную (эндогенную или экзогенную),
присутствующую в модели:
Второе необходимое условие
Уравнение
идентифицируемо, если количество
исключенных из уравнения экзогенных
переменных не меньше количества
эндогенных переменных в этом уравнении,
уменьшенного на единицу:
.
Знаки равенства в обоих необходимых условиях соответствуют точной идентификации уравнения. Знак «>» свидетельствует о переопределенности. Знак «<» свидетельствует о недоопределенности.
Пример.
1. Для модели «спрос-предложение» проверим условия идентифицируемости:
Для
системы
.
Для каждого из уравнений
.
Следовательно, для обоих уравнений не
выполняется первое условие:
.
Это означает, что оба они неидентифицируемы.
2. В ту же модель введем экзогенную переменную – доход потребителя:
Для
системы
.
Для первого уравнения
.
Для второго
.
Тогда для первого уравнения первое
условие не выполняется:
.
Для второго уравнения выполняются
первое условие:
;
и второе условие
.
Это означает, что первое уравнение
неидентифицируемо, а второе может быть
определено однозначно, т.е. является
идентифицируемым.
3. В модели
Для
системы
.
Для каждого из уравнений
.
Следовательно, для обоих уравнений
выполняется первое условие:
,
и второе условие
.
Это означает, что оба они идентифицируемы.
4. В предыдущую модель в функцию спроса введем – объем сбережений к моменту времени :
Для
системы
.
Для первого уравнения
.
Соответственно для него первое условие:
;
второе условие:
.
Для второго
.
Соответственно для второго уравнения
первое условие:
,
второе условие:
.
Это означает, что первое уравнение точно
идентифицируемо, а второе является
переопределенным.