- •Эконометрика как наука: предмет, цели, задачи.
- •Подготовка статистической базы эконометрического исследования.
- •3. Критерии и принципы эконометрики.
- •Этапы эконометрического моделирования.
- •Общее представление о детерминированных и стохастических процессах.
- •Понятие эконометрических моделей, классификация и типы.
- •Последовательность построения эконометрического моделирования. – вроде тоже, что и 4 вопрос.
- •Цели и задачи спецификации эконометрических моделей.
- •9 Методы отбора факторов эконометрических моделей.
- •10 Априорные и апостериорные подходы к отбору факторов.
- •Вопрос 13 Классификация регрессионных моделей.
- •Предпосылки метода наименьших квадратов.
- •Вопрос 15 Несмещённость, эффективность и состоятельность оценок параметров регрессии
- •Вопрос 16 Гомоскедастичность и гетероскедастичность остатков
- •17.Тестирование моделей на гетероскедастичность (тест Голдфелда-Квандта).
- •18.Автокорреляция остатков.
- •19.Обобщённый метод наименьших квадратов.
- •20.Взвешенный метод наименьших квадратов.
- •21.Характеристики статистической корректности эконометрических моделей.
- •22.Модель парной линейной регрессии.
- •23.Модель парной нелинейной регрессии.
- •24.Линеаризация уравнения регрессии и оценка результатов моделирования.
- •25. Линейная модель множественной регрессии
- •26. Частные уравнения регрессии.
- •27. Мультиколлинеарность переменных.
- •28. Методы определения и устранения мультиколлинеарности
- •29. Частная корреляция.
- •30. Оценка адекватности
- •31. Прогнозирование по линейному уравнению регрессии.
- •35.Методы определения параметров уравнения тренда.
- •39.Автокорреляция временного ряда.
- •40.Критерий Дарбина-Уотсона.
- •Методы исключения автокорреляции (отклонений от тренда, последовательных разностей, включения фактора времени).
- •Виды моделей систем эконометрических уравнений
- •Структурная и приведенная форма модели.
- •44. Проблема идентификации параметров структурных уравнений.
- •45.Необходимое и достаточное условие идентификации
- •46. Общие понятия о системах одновременных уравнений.
- •48.Косвенный метод наименьших квадратов
- •49.Двухшаговый метод наименьших квадратов
- •50. Трехшаговый мнк
- •51.Применение систем эконометрических уравнений.
- •52. Многомерная группировка. Кластерный анализ.
- •53 Методика проведения иерархического кластерного анализа
- •54 Модели производственной функции
- •55 Модели дискретного выбора. Бинарные модели
- •57. Модели причинного анализа.
Виды моделей систем эконометрических уравнений
Если экономический процесс не поддаётся описанию посредством одной модели регрессии, то в подобных ситуациях прибегают к построению нескольких эконометрических уравнений, которые в совокупности образуют систему.
В состав системы эконометрических уравнений входят множество зависимых или эндогенных переменных и множество предопределённых переменных (лаговые и текущие независимые переменные, а также лаговые эндогенные переменные).
Системы эконометрических уравнений используются для объяснения текущих значений эндогенных переменных в зависимости от значений предопределённых переменных.
Системы эконометрических уравнений, которые используются в эконометрическом моделировании, подразделяются на три типа.
1. Система независимых эконометрических уравнений вида:
Данная система характеризуется тем, что каждая эндогенная переменная y является функцией от одних и тех же переменных x;
2. Система рекурсивных эконометрических уравнений вида:
Данная система характеризуется тем, что в каждом последующем уравнении эндогенная переменная выступает в качестве экзогенной переменной;
3. Система взаимозависимых эконометрических уравнений вида:
Данная система характеризуется тем, что эндогенные переменные в одних уравнениях входят в левую часть (т. е. являются результативными переменными), а в других уравнениях – в правую часть (т. е. являются факторными переменными).
В системе взаимозависимых уравнений значения результативных и факторных переменных формируются одновременно под влиянием внешних факторов. Поэтому данная система также называется системой одновременных или совместных уравнений.
В системах независимых и рекурсивных уравнений каждое уравнение может рассматриваться самостоятельно, поэтому оценки неизвестных коэффициентов этих уравнений можно рассчитать с помощью классического метода наименьших квадратов.
В системе одновременных уравнений каждое уравнение не может рассматриваться как самостоятельная часть системы, поэтому оценки неизвестных коэффициентов данных уравнений нельзя определить с помощью классического метода наименьших квадратов, т. к.нарушаются три основных условия применения этого метода:
а) между переменными системы уравнений существует одновременная зависимость, т. е. в первом уравнении системы y1 является функцией от y2, а во втором уравнении уже y2является функцией от y1;
б) наличие проблема мультиколлинеарности, т. е. во втором уравнении системы y2 зависит от x1, а в других уравнениях обе переменные являются факторными;
в) случайные ошибки уравнения коррелируют с результативными переменными.
Следовательно, если неизвестные коэффициенты системы одновременных уравнений оценивать с помощью классического метода наименьших квадратов, то в результате мы получим смещённые и несостоятельные оценки.
Основной моделью системы одновременных уравнений является модель одновременного формирования спроса Qd и предложения Qs товара в зависимости от его цены P в момент времени t. Данная модель включает в себя три уравнения:
1) уравнение предложения:
2) уравнение спроса:
3) тождество спроса, справедливое при условии, что рынок находится в состоянии равновесия:
Qst = Qdt
где
Qst – предложение товара в момент времени t;
Qdt – спрос на товар в момент времени t;
Pt – цена товара в момент времени t;
Pt–1 – цена товара в предшествующий момент времени (t–1);
It – доход потребителей в момент времени t.
