
- •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
9.5. Короткі висновки
1. В економетричній моделі Y = XA + u пояснювальні змінні X можуть бути як детермінованими, що набувають своїх значень з деякої множини фіксованих чисел, так і стохастичними, які набувають своїх значень з певним рівнем імовірності.
2.
Якщо пояснювальні змінні X
є стохастичними і функція розподілу їх
жодним чином не пов’язана з параметрами
a
і
та змінні X
розподілені незалежно від залишків u,
то основна частина висновків про
перевірку значущості моделі та її
параметрів, побудову довірчих інтервалів
справджуватиметься й тоді, коли X
— стохастичні величини.
3. У загальній лінійній моделі зі стохастичними пояснювальними змінними асимптотичні властивості оцінок 1МНК визначаються так:
а)
б)
в) .
До того ж висуваються такі припущення:
а)
;
б) ;
в) .
У такому разі 1МНК забезпечує обгрунтовану оцінку асимптотичних дисперсій і коваріацій помилок, коли в моделі пояснювальні змінні є стохастичними.
4.
Якщо не виконується припущення
,
тобто границя за ймовірністю коваріацій
між змінними X
і залишками u
не дорівнює нулю, то оцінки 1МНК для
скінченних вибіркових сукупностей
можуть мати зміщення.
5. Кореляція між змінними X і залишками u може виникати з різних причин; основними з них є три:
1) помилки вимірювання пояснювальних змінних;
2) наявність у моделях лагових змінних;
3) побудова економетричної моделі на основі системи одночасових структурних рівнянь.
6. У разі існування кореляції між пояснювальними змінними та залишками для оцінювання параметрів моделі можна застосувати альтернативний метод, який називається методом інструментальних змінних.
Оператор оцінювання вектора за допомогою інструментальних змінних запишеться так:
Цей вектор забезпечує визначення обгрунтованної оцінки параметрів моделі. Асимптотична матриця коваріацій:
.
7. Застосування методу інструментальних змінних пов’язане зі знаходженням змінних, які можна використовувати як інструментальні. Вимоги до інструментальних змінних коротко можна сформулювати так:
1) інструментальні змінні Z мають бути тісно пов’язані з X;
2) Z зовсім не пов’язані із залишками u.
8. В економетричних дослідженнях пропонуються три методи визначення інструментальних змінних, на основі яких знайдено оператори оцінювання параметрів моделі:
1) оператор оцінювання Вальда;
2) оператор оцінювання Бартлета;
3) оператор оцінювання Дарбіна.
9. Оператори оцінювання Вальда і Бартлета застосовуються тоді, коли економетрична модель характеризує зв’язок двох змінних, тобто модель має вигляд Yt = a0 + a1xt + ut, а оператор оцінювання Дарбіна може бути застосований і тоді, коли економетрична модель має більш як одну пояснювальну змінну.
10. В операторі оцінювання Вальда інструментальні змінні визначаються так:
1) знаходиться відхилення кожного елемента пояснювальної змінної від медіани;
2) величини, що мають знак «плюс», замінюються одиницями, а величини, що мають знак «мінус» — одиницями з цим знаком.
Використовуючи
ці інструментальні змінні в операторі
,
дістаємо оцінки Вальда:
де і — середні значення відхилень пояснювальної змінної відповідно вгору і вниз від медіани, а і — середні значення залежної змінної, які відповідають середнім і .
11. В операторі оцінювання Бартлета інструментальні змінні визначаються як і в операторі Вальда. Але Бартлет запропонував розбити упорядковані значення змінної X на три групи однакового розміру і вилучити середню групу спостережень з розрахунку. Оператор оцінювання параметрів Бартлета:
де
,
,
,
— середні значення змінних для
спостережень третьої і першої груп.
12. В операторі оцінювання Дарбіна інструментальні змінні визначаються так:
1) значення вектора X упорядковуються в порядку зростання;
2) упорядковані значення X замінюються порядковим номером (рангом), тобто числами 1, 2, 3, 4, ... , n.
Оператор оцінювання має вигляд
;
,
де i — порядковий номер (інструментальна змінна).
Якщо оператор оцінювання Дарбіна застосовується тоді, коли економетрична модель має кілька пояснювальних змінних, то спочатку відшукуються відхилення значень кожної змінної від її середнього значення, потім вони упорядковуються за зростанням і кожному присвоюється порядковий номер.
Часто при вимірюванні змінних, які входять до економетричної моделі, припускаються помилок. У такому разі оцінка параметрів 1МНК матиме зміщення, яке можна записати так:
де
— дисперсія справжніх значень X;
— дисперсія помилки вимірювання X.
Цього зміщення можна уникнути, якщо для оцінювання параметрів моделі скористатися методом інструментальних змінних.