
- •Методи побудови загальної лінійної моделі
- •4.1. Поняття моделі та етапи її побудови
- •4.2. Специфікація моделі
- •4.3. Передумови застосування методу найменших квадратів (1мнк)
- •4.4. Оператор оцінювання 1мнк
- •4.5. Властивості оцінок параметрів
- •4.6. Коваріаційна матриця оцінок параметрів моделі
- •4.7. Прогноз
- •4.8. Короткі висновки
- •4.9. Запитання та завдання для самостійної роботи
- •4.10. Основні терміни I поняття
- •Дисперсійний аналіз економетричної моделі
- •5.1. Побудова економетричної моделі на основі покрокової регресії
- •5.2. Множинний коефіцієнт кореляції і детермінації
- •5.3. Частинні коефіцієнти кореляції і коефіцієнти регресії
- •5.4. Перевірка значущості і довірчі інтервали
- •5.4.1. Значущість економетричної моделі
- •5.4.2. Значущість коефіцієнта кореляції
- •5.4.3. Значущість оцінок параметрів моделі
- •5.5. Короткі висновки
- •5.6. Запитання та завдання для самостійної роботи
- •5.7. Основні терміни I поняття
- •Мультиколінеарність
- •6.1. Поняття мультиколінеaрності
- •6.2. Ознаки мультиколінеарності
- •6.3. Алгоритм Фаррара - Глобера
- •6.4. Метод головних компонентів
- •Алгoритм головних компонентів
- •6.5. Короткі висновки
- •6.6. Запитання та завдання для самостійної роботи
- •6.7. Основні терміни і поняття
- •Гетероскедастичність
- •7.1. Поняття гетероскедастичності
- •7.2. Методи визначення гетероскедастичності
- •7.2.1. Перевірка гетероскедастичності на основі критерію
- •7.2.2. Параметричний тест Гольдфельда — Квандта
- •7.2.3. Непараметричний тест Гольдфельда - Квандта
- •7.2.4. Тест Глейсера
- •7.3. Визначення матриці s
- •7.4. Узагальнений метод найменших квадратів (метод Ейткена)
- •7.5. Прогноз
- •7.6. Короткі висновки
- •7.7. Запитання та завдання для самостійної роботи
- •7.8. Основні терміни і поняття
- •Автокореляція
- •8.1. Причини виникнення автокореляції в економетричних моделях
- •8.1.1. Поняття автокореляції
- •8.1.2. Наслідки автокореляції залишків
- •8.2. Перевірка наявності автокореляції
- •8.2.1. Критерій Дарбіна — Уотсона
- •8.2.2. Критерій фон Неймана
- •8.2.3. Нециклічний коефіцієнт автокореляції
- •8.2.4. Циклічний коефіцієнт автокореляції
- •8.3. Оцінка параметрів моделі з автокорельованими залишками
- •8.3.1. Метод Ейткена
- •8.3.2. Метод перетворення вихідної інформації
- •8.3.3. Метод Кочрена — Оркатта
- •8.3.4. Метод Дарбіна
- •8.4. Прогноз
- •8.5. Короткі висновки
- •8.6. Запитання та завдання для самостійної роботи
- •8.7. Основні терміни I поняття
- •Метод інструментальних змінних
- •9.1. Властивості оцінок моделі при стохастичних змінних
- •9.2. Метод інструментальних змінних
- •9.3. Визначення інструментальних змінних
- •9.3.1. Оператор оцінювання Вальда
- •9.3.2. Особливості оцінювання методом Бaртлета
- •9.3.3. Оператор оцінювання Дарбіна
- •9.4. Помилки вимірювання змінних
- •9.5. Короткі висновки
- •9.6. Запитання та завдання для самостійної роботи
- •9.7. Основні терміни I поняття
- •Економетричні моделі на основі системи структурних рівнянь
- •11.1. Системи одночасових структурних рівнянь
- •11.2. Проблеми ідентифікації
- •11.3. Рекурсивні системи
- •11.4. Непрямий метод найменших квадратів (нмнк)
- •Алгоритм непрямого методу найменших квадратів.
- •11.5. Двокроковий метод найменших квадратів (2мнк)
- •11.6. Алгоритм двокрокового методу найменших квадратів (2мнк)
- •11.7. Трикроковий метод найменших квадратів (3мнк)
- •11.8. Прогноз і загальні довірчі інтервали
- •11.9. Короткі висновки
- •11.10. Запитання та завдання для самостійної роботи
- •11.11. Основні терміни і поняття
- •Література
4.4. Оператор оцінювання 1мнк
Скористаємося моделлю (4.1), для якої виконуються умови (4.2)–(4.5), щоб оцінити параметри методом 1МНК.
Рівняння
(4.1) подамо у вигляді:
.
Тоді суму квадратів залишків u
можна записати так:
Продиференціюємо цю умову за А і прирівняємо похідні до нуля:
або
(4.6)
Тут
— матриця, транспонована до матриці
незалежних змінних
X.
Звідси
(4.7)
Рівняння (4.6) дає матричну форму запису системи нормальних рівнянь, а формула (4.7) показує, що значення вектора А є розв’язком системи таких рівнянь.
Формули (4.6) і (4.7) можна дістати й інакше.
Так,
помноживши рівняння (4.1) зліва спочатку
на
,
а потім на матрицю
,
дістанемо:
Оскільки
то справджується рівність
.
Згідно
з (4.4), коли
,
,
отже,
(4.7)
Неважко показати, що оцінки , обчислені за (4.7), мінімізують суму квадратів залишків u. При цьому значення вектору є розв’язком так званої системи нормальних рівнянь
.
Якщо
незалежні змінні в матриці X
взяті як відхилення кожного значення
від свого середнього, то матрицю
називають матрицею моментів.
Числа,
що розміщені на її головній діагоналі,
характеризують величину дисперсій
незалежних змінних, інші елементи
відповідають взаємним коваріаціям.Отже,
структура матриці моментів відбиває
зв’язки між незалежними змінними. Чим
ближчі показники коваріацій до величини
дисперсій, тим ближчий визначник матриці
до нуля і тим гірші оцінки параметрів
.
Далі буде показано, що стандартні помилки
параметрів
прямо пропорційні до значень, розміщених
на головній діагоналі матриці
.
Розглянемо приклад оцінювання параметрів моделі 1МНК.
Таблиця 4.1.
№ п/п |
Витрати на харчування y |
Загальні витрати x1 |
Розмір сім’ї x2 |
1 |
22 |
45 |
1,5 |
2 |
34 |
75 |
1,6 |
3 |
50 |
125 |
1,9 |
4 |
67 |
223 |
1,8 |
5 |
47 |
92 |
3,4 |
6 |
66 |
146 |
3,6 |
7 |
81 |
227 |
3,4 |
8 |
106 |
358 |
3,5 |
9 |
70 |
135 |
5,5 |
10 |
95 |
218 |
5,4 |
11 |
119 |
331 |
5,4 |
12 |
147 |
490 |
5,3 |
13 |
93 |
175 |
8,5 |
14 |
133 |
305 |
8,3 |
15 |
169 |
468 |
8,1 |
16 |
197 |
749 |
7,3 |
Приклад 4.1. Оцінити параметри економетричної моделі, що характеризує залежність між тижневими витратами на харчування, загальними витратами та розміром сім’ї. Вихідні дані наведені в табл. 4.1.
Розв’язання. Запишемо економетричну модель:
де
y,
— відповідно фактичні та розрахункові
значення тижневих витрат на харчування
за моделлю; x1
— загальні витрати; x2
— розмір сім’ї; u
—
залишки;
,
,
— оцінка параметрів моделі.
Оператор оцінювання параметрів моделі за 1МНК має вигляд
де
;
— матриця,
транспонована до матриці X.
Матриця X крім двох векторів незалежних змінних містить вектор одиниць. Він дописується в цій матриці ліворуч тоді, коли економетрична модель має вільний член. не дописуючи такого вектора одиниць, вільний член можна обчислити, скориставшись рівністю:
де
— середнє значення залежної змінної;
,
— середні значення незалежних змінних
і
.
Згідно з оператором оцінювання знайдемо:
1)
2)
3)
;
4)
Отже, економетрична модель має вигляд
Знайдені методом 1МНК оцінки параметрів такі: = 8,8; = 0,2; = 6,97, тобто
.
Отже,
коли за всіх однакових умов незалежна
змінна
(загальні витрати) збільшується
(зменшується) на одиницю, то залежна
змінна
(оцінка витрат на харчування) також
збільшується (зменшується) на 0,2 одиниць.
Якщо за інших незміннних умов незалежна
змінна
(розмір сім’ї) збільшується (зменшується)
на одиницю, то залежна змінна
(оцінка витрат на харчування) також
збільшується (зменшується) на 6,97 одиниць.
Якщо значення двох незалежних змінних
дорівнює нулю, то значення
дорівнювє
=
8,8.