Индекс цен

Построим следующие модели (см. Приложение №3.7):

Сравнительные характеристики:

Модель	R-squared	Standart Error	F-ratio	Все параметры значимы	Kt
1	77,47	3,32	39,47	Нет	0,039
2	97,47	9,47	464,05	Да	0,113
3	64,43	4,17	20,84	Да	0,048
4	97,98	8,49	581,75	Да	0,101
5	89,79	2,18	211,23	Нет	0,026
6	99,85	2,28	16480,65	Да	0,028
7	97,43	1,12	435,9	Да	0,013
8	99,94	1,50	18865,83	Да	0,018
9	99,97	0,99	28524,79	Да	0,012
10	99,96	1,17	20284,21	Да	0,013

Выбранная модель: модель N9.

Государственные расходы

Э кзогенная переменная, следовательно, строим ее как функцию от времени (см. приложение 3.8)

Сравнительные характеристики трендов:

Модель	R-squared	Standart Error	F-ratio	Все параметры значимы	Kt
1	76,53	0,16	78,27	Да	0,03
2	91,69	0,099	126,9	Да	0,018
3	91,93	0,1	83,49	Нет	0,018
4	93,54	0,091	76,09	Нет	0,016

Рассмотрение (приложение) еще ряда моделей показало, что их характеристики хуже, чем характеристики линейной модели (N1).

В ыбранная модель: модель N2.

С редняя ставка налогообложения

П остроим следующие тренды (см. приложение 3.9):

Сравнение прогностических способностей:

Модель	R-squared	Standart Error	F-ratio	Все параметры значимы	Kt
1	9,31	0,008	2,46	Нет	0,03
2	11,3	3,58	1,46	Нет	0,03
3	77,41	0,1	85,65	Да	0,36
4	----			Да	0,03

В ыбранная модель: модель N4.

Ч исленность трудовых ресурсов

П остроим следующие тренды (см. приложение 3.10):

Модель	R-squared	Standart Error	F-ratio	Все параметры значимы	Kt
1	97,75	1,73	1045,17	Да	0,012
2	98,06	1,60	978,08	Да	0,011
3	97,95	0,017	1148,48	Да	0,011
4	97,60	0,0002	974,56	Да	0,012
5	97,92	0,085	1131,28	Да	0,012

Выбранная модель: модель N3.

Процентная ставка на капитал

П остроим следующие тренды (см. приложение 3.11):

У рассмотренных моделей (в приложении приведен ряд других моделей приложение) значение R^2 составляет менее 6%. В связи тем, что подобрать тренд, обладающий удовлетворительными качествами для моделирования реальной ставки процента нам не удалось, для имитации будем использовать номинальное значение процентной ставки.

Выбранная модель: Ir_{номинальное} = const = 0,37

Капитал

П остроим следующие модели (см. Приложение №3.12):

Сравнительные характеристики:

Модель	R-squared	Standart Error	F-ratio	Все параметры значимы	Kt
1	89,216	2,37	26,20	Нет	0,075
2	79,56	2,31	33,70	Да	0,068
3	99,29	4,08	1669,89	Нет	0,079
4	99,73	2,51	2938,34	Да	0,031
5	99,80	2,20	3744,56	Да	0,035
6	93,17	1,70	95,48	Да	0,023

Выбранная модель: 5.

Двухшаговый метод наименьших квадратов (2МНК)

Наиболее простым и надежным способом оценки коэффициентов структурной формы является двухшаговый метод наименьших квадратов.

На первом шаге строим зависимость эндогенных переменных от всей совокупности экзогенных и лаговых переменных.

(Приложение 4.1.)

На втором шаге проведем оценку эндогенных переменных, используя результаты первого шага. Модели строятся в соответствии с выдвинутыми гипотезами, только в качестве эндогенных переменных в правой части подставляются значения, оцененные на первом шаге. (Приложение 4.2).

Итоговая модель (простой метод наименьших квадратов):

Ir_ном = 0,37

И тоговая модель (двухшаговый метод наименьших квадратов):