- •1. Назначение эконометрических моделей. Принципы их спецификации.
- •2. Типы переменных в эконометрических моделях.
- •3. Структурная форма спецификации эконометрических моделей.
- •4. Приведённая форма спецификации эконометрических моделей.
- •5. Взаимосвязь структурной и приведённой форм спецификации эконометрической модели.
- •6. Этапы построения эконометрических моделей.
- •7. Порядок оценивания линейной регрессионной модели из изолированного уравнения в Excel.
- •8. Смысл выходной статистической информации функции линейн.
- •9. Классификация регрессионных моделей.
- •10. Спецификация парной линейной регрессионной модели.
- •11. Предпосылки Гаусса-Маркова относительно случайного возмущения регрессионной модели.
- •12. Теорема Гаусса - Маркова.
- •13. Оценка параметров парной регрессионной модели методом наименьших квадратов (мнк) в координатной форме.
- •20. Проверка значимости оценок параметров линейной регрессионной модели.
- •21. Алгоритм проверки значимости оценок параметров линейной регрессионной модели в Excel.
- •22. Интервальная оценка ожидаемого значения зависимой переменной в парной регрессионной модели.
- •23. Интервальная оценка индивидуального значения зависимой переменной в парной регрессионной модели.
- •25. Коэффициент детерминации регрессионной модели.
- •26. Нецентрированный коэффициент детерминации регрессионной модели.
- •39. Алгоритм построения интервальной оценки значения зависимой переменной в множественной регрессионной модели в Excel.
- •40. Алгоритм проверки адекватности множественной регрессионной модели.
- •41. Скорректированный коэффициент детерминации в множественной регрессионной модели.
- •43. Спецификация регрессионной модели при наличии автокорреляции случайного возмущения.
- •44. Причины автокорреляции случайного возмущения.
- •45. Последствия автокорреляции случайного возмущения.
- •46. Алгоритм теста Дарбина-Уотсона на наличие (отсутствие) автокорреляции случайных возмущений.
- •47. Способы корректировки автокорреляции (авторегрессионные модели первого порядка).
- •48. Способы корректировки автокорреляции: алгоритм метода Кохрейна-Оркатта.
- •53. Способы корректировки гетероскедастичности. Метод взвешенных наименьших квадратов.
- •54. Способы корректировки гетероскедастичности. Доступный метод взвешенных наименьших квадратов.
- •55 Обобщенная регрессионная модель. Обобщенный метод наименьших квадратов.
- •56. Спецификация и оценивание мнк эконометрических моделей нелинейных по параметрам.
- •57. Примеры спецификаций регрессионных моделей нелинейных по параметрам.
- •58. Интерпретация параметров регрессионных моделей нелинейных по параметрам.
- •59. Способы включения случайных возмущений в спецификацию нелинейной по параметрам модели.
- •60. Спецификация и оценивание мнк эконометрических моделей нелинейных по переменным.
- •61. Примеры спецификаций регрессионных моделей нелинейных по переменным.
- •62. Интерпретация параметров регрессионных моделей нелинейных по переменным.
- •63. Проблема мультиколлинеарности в моделях множественной регрессии.
- •64. Признаки мультиколлинеарности.
- •65. Фиктивные переменные: определение, назначение, типы, смысл названий.
- •66. Фиктивная переменная сдвига: спецификация регрессионной модели с фиктивной переменной сдвига.
- •67. Экономический смысл параметра при фиктивной переменной сдвига.
- •68. Применение фиктивных переменных сдвига при исследовании сезонных колебаний: спецификация модели; проблема мультиколлинеарности.
- •69. Экономический смысл параметров при фиктивных переменных сдвига при исследовании сезонных колебаний.
- •70. Фиктивная переменная наклона: назначение; спецификация регрессионной модели с фиктивной переменной наклона.
- •71. Тест Чоу на наличие структурных изменений в регрессионной модели.
- •72. Оценка моделей с распределенными лагами с конечным числом лагов.
- •73. Оценка моделей с распределенными лагами с бесконечным числом лагов: метод геометрической прогрессии.
- •74. Оценка моделей с распределенными лагами с бесконечным числом лагов: метод Койка.
- •75. Проблемы оценки параметров регрессионных моделей с распределёнными лагами методом Койка
- •76. Оценка моделей с распределенными лагами: метод Алмон.
- •77. Тест Дарбина на наличие (отсутствие) автокорреляции вектора возмущений в авторегрессионных моделях.
- •78. Системы одновременных уравнений (соу): проблема оценивания структурных параметров.
- •79. Проблема идентификации системы одновременных уравнений соу.
- •80. Идентификация отдельных уравнений системы одновременных уравнений: порядковое условие.
- •81. Идентификация отдельных уравнений системы одновременных уравнений: ранговое условие.
- •82. Косвенный метод наименьших квадратов: алгоритм метода; условия применения.
- •83. Двухшаговый метод наименьших квадратов (дмнк): алгоритм метода; условия применения.
- •84. Корректировка оценки дисперсии возмущения при реализации алгоритма дмнк в Excel.
- •85. Корректировка оценок ско оценок параметров соу при реализации алгоритма дмнк в Excel.
4. Приведённая форма спецификации эконометрических моделей.
Приведенная форма – это форма спецификации эконометрической модели, при которой эндогенные переменные выражены через предопределенные в явном виде. Приведённая форма модели непосредственно предназначена для прогноза (объяснения) эндогенных переменных при помощи экзогенных переменных.
Для построения прогнозов эндогенных переменных необходимо выразить текущие эндогенные переменные модели в виде явных функций предопределённых переменных.
Данная
спецификация получена в результате
математической формализации экономических
закономерностей. Такая форма
спецификации называется
структурной.
В общем случае в структурной спецификации
эндогенные переменные не выражены
в явном виде через предопределенные. В
модели равновесного рынка только
переменная предложения
Y*
выражена в явном виде через предопределенную
переменную, поэтому для представления
эндогенных переменных через
предопределенные необходимо выполнить
некоторые преобразования структурной
формы. Решим данную систему уравнений
относительно эндогенных переменных.
Подставим первое и второе уравнения в
третье,
и выразим текущее значение цены равновесия через предопределенные переменные:
Где
Подставляя в первое уравнение системы, получим выражение спроса через предопределенные переменные:
Таким образом, после преобразований спецификация модели принимает следующий вид:
Эндогенные переменные модели выражены в явном виде через предопределенные переменные. Такая форма спецификации получила название приведенной. В частном случае структурная и приведенная формы модели могут совпадать. При правильной спецификации модели переход от структурной к приведённой форме всегда возможен, обратный переход возможен не всегда.
Матричное
представление ПФ c учетом
выражений коэф-тов
через
:
–
вектор-столбец
текущих значений эндогенных переменных
(m
x
1)
– расширенный вектор-столбец предопределенных переменных, значения которых известны к моменту t (k x 1)
– вектор-столбец текущих возмущений (m x 1)
–матрица
приведенных коэффициентов
5. Взаимосвязь структурной и приведённой форм спецификации эконометрической модели.
Для построения прогнозов эндогенных переменных необходимо выразить текущие эндогенные переменные модели в виде явных функций предопределённых переменных.
Данная спецификация получена в результате математической формализации экономических закономерностей. Такая форма спецификации называется структурной. В общем случае в структурной спецификации эндогенные переменные не выражены в явном виде через предопределенные. В модели равновесного рынка только переменная предложения Y* выражена в явном виде через предопределенную переменную, поэтому для представления эндогенных переменных через предопределенные необходимо выполнить некоторые преобразования структурной формы. Решим данную систему уравнений относительно эндогенных переменных. Подставим первое и второе уравнения в третье,
и выразим текущее значение цены равновесия через предопределенные переменные:
Где
Подставляя в первое уравнение системы, получим выражение спроса через предопределенные переменные:
Таким образом, после преобразований спецификация модели принимает следующий вид:
Эндогенные переменные модели выражены в явном виде через предопределенные переменные. Такая форма спецификации получила название приведенной. В частном случае структурная и приведенная формы модели могут совпадать. При правильной спецификации модели переход от структурной к приведённой форме всегда возможен, обратный переход возможен не всегда.
Для записи СФ в матричном виде необходимо ввести следующие новые переменные:
– вектор-столбец текущих значений эндогенных переменных (m x 1)
– расширенный вектор-столбец предопределенных переменных, значения которых известны к моменту t (k x 1)
– матрицы коэф-тов СФ модели (структурные коэффициенты)
– вектор-столбец текущих возмущений (m x 1)
: СФ в матричном виде
Или
Матричное
представление ПФ c учетом
выражений коэф-тов
через
:
– вектор-столбец текущих значений эндогенных переменных (m x 1)
– расширенный вектор-столбец предопределенных переменных, значения которых известны к моменту t (k x 1)
–
– вектор-столбец
текущих возмущений (m
x
1)
–матрица приведенных коэффициентов
ПФ
можно получить в результате преобразования
матричного уравнения СФ, умножая обе
части на обратную матрицу
:
Для построения ПФ необходимо и достаточно, чтобы матрица А была обратима
Получаем, что элементы приведенной матрицы М связаны со структурными матрицами соотношением:
М=
=
=
