
- •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.
- •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.
- •18. Доверительные интервалы параметров парной регрессионной модели
- •19. Алгоритм построения интервальных оценок параметров регрессионной модели в Excel.
- •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.
- •24. Алгоритм проверки адекватности парной регрессионной модели.
- •Коэффициент детерминации в регрессионных моделях
- •Нецентрированный коэффициент детерминации регрессионной модели.
- •28. Спецификация множественной линейной регрессионной модели.
- •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.
- •47. Способы корректировки автокорреляции (авторегрессионные модели первого порядка).
- •48. Способы корректировки автокорреляции: алгоритм метода Кохрейна-Оркатта.
- •49. Спецификация регрессионной модели при наличии гетероскедастичности случайного возмущения.
- •50. Причины гетероскедастичности случайного возмущения.
- •51. Последствия гетероскедастичности случайного возмущения.
- •52. Алгоритм теста Голдфельда-Квандта на наличие (отсутствие) гетероскедастичности случайных возмущений.
- •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.
- •Преобразование переменных
- •Матрица преобразований:
- •Оцениваемая спецификация:
- •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.
- •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.
1. Назначение эконометрических моделей. Принципы их спецификации.
Эконометрические модели используются для оценивания и прогнозирования значений экономических переменных, недоступных для измерения. Они широко используются при имитации различных сценариев развития экономических систем (многовариантные сценарные расчеты, ситуационное моделирование), при изучении влияния управляемых экономических переменных на значения исследуемых «выходных» переменных и т.д.
Принципы
составления спецификации:
1.Спецификация появляется в результате математического интерпретирования эконометрических закономерностей.
2. В правильно составленных спецификациях число уравнений равно числу эндогенных переменных (C и У).
3. Датирование переменных (учет фактора времени) – t-1=лаговая переменная, которая относится к предшествующему моменту и находится в модели с текущими переменными.
4. Включение случайных возмущений в спецификацию эконометрической модели. Если без возмущения, то получаем экономико-математическую модель (ЭММ).
2. Типы переменных в эконометрических моделях.
По отношению к спецификации все экономические переменные подразделяются на два типа: эндогенные и экзогенные.
Экзогенными (независимыми) называются экономические переменные, значения которых определяются вне данной модели. Эндогенными (зависимыми) называются экономические переменные, значения которых определяются (объясняются) внутри модели в результате одновременного взаимодействия соотношений, образующих модель
Переменные модели называются датированными, если обозначена их зависимость от времени. Экзо- и эндогенные переменные могут быть лаговыми или текущими.
Лаговыми называются экзогенные и эндогенные переменные экономической модели, датированные предыдущими моментами времени и находящиеся в уравнении с текущими переменными. Модели, включающие лаговые переменные, относятся к классу динамических.
Предопределенными называются лаговые и текущие экзогенные переменные, а также лаговые эндогенные переменные.
3. Структурная форма спецификации эконометрических моделей.
Форма спецификации, полученная в результате математической формализации эконометрических закономерностей, называется структурной. В общем случае в структурной спецификации эндогенные переменные не выражены в явном виде через предопределенные.
Пример:
Пример:
4. Приведённая форма спецификации эконометрических моделей.
Для построения прогнозов эндогенных переменных необходимо выразить текущие эндогенные переменные модели в виде явных функций предопределенных переменных. 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. В частном случае структурная форма модели совпадает с приведённой.
Пример:
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 (1 5) 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=
=
=