Экзогенные переменные
время;
численность рабочей силы;
ставка процента на капитал;
средняя ставка налогообложения.
Уравнения функционирования:
Макроэкономическая
динамическая производственная функция;
функция формирования ставки заработной платы
;
Функция, определяющая спрос на рынке труда (численность занятых)
функция численности рабочей силы
Функция денежного спроса
Функция индекса потребительских цен
функция совокупного инвестиционного спроса
Функция формирования государственных расходов;
функция совокупного потребительского спроса
Функция импорта и экспорта
Балансовые соотношения:
4. Идентификация и верификация экономической модели
Для идентификации параметров макроэкономической модели воспользуемся простым методом наименьших квадратов (1МНК) и двухшаговым методом наименьших квадратов (2МНК), затем проведем сравнительный анализ информационных и прогностичеких способностей:
Простой метод наименьших квадратов
На основании выдвинутых гипотез построим модели; выбор лучшей модели будем осуществлять по следующим критериям:R2, S2,KT:
1.Национальный доход
(См.Приложение 2.1.)
Построим следующие динамические производственные функции:
1. Линейная
2. Степенные
Кобба-Дугласа
3. Функции CES (=1 и 1)
|
Вид модели |
Модель |
S2 |
R2 |
KT |
Вывод |
|
1. Yt= et (1 K+2L) |
e-0,0205t (1127,42*K-14712,3*L)0,47 |
163,3 |
98,3 |
- |
Не производственная функция (2<0) |
|
2. Yt=etK1 L2 |
Yt= e-0,022t K1,074 L-0,4 |
0,0006 |
99,998 |
- |
Не производственная (2<0) |
|
3. Yt=etK1 |
Yt= e-0,028t K0,879 |
0,007 |
99,98 |
0,042 |
Значима |
|
4. Yt=etL1 |
Yt= e-0,05t L1,8 |
0,005 |
99,98 |
0,99 |
Значима |
|
5. Yt=etK L1- |
Yt=e-0,0305t K0,736 L 0,264 |
0,001 |
99,98 |
0,026 |
Значима |
|
6. Функция CES (1) |
>1 |
0,0004 |
99,99 |
- |
Не производственная функция |
|
7. Функцмя CES (=1) |
Yt=e-0,027t (0,34K-0,95 +0,66 L –0,95)-1,05 |
0,008 |
99,96 |
0,03 |
Значима |
В итоге выбрана модель, имеющая следующий вид:
Т.к. <0, следовательно, нет НТП и развитие осуществляется не за счет интенсивных факторов.
Численность занятых
(См. Приложение 2.2.)
На основании выдвинутых гипотез построим следующие модели:
|
Вид модели |
Модель |
S2 |
R2 |
KT |
Вывод |
|
1. Lt=a*Wgt+b*Lft+c*Gt+d*Kt+e*Irt |
Lt = 0,21*Wgt+ 0,0014*Kt - 1,54*Irt + 0,016*Gt + 0,86*Lft
|
0,01 |
99,99 |
|
Незначим параметр а |
|
2. Lt= b*Lft+c*Gt+d*K+e*Irt |
L = 0,001*Kt - 1,67*Irt + 0,013*Gt + 0,86*Lft
|
0,01 |
99,99 |
0,024 |
Значима |
|
3. Lt= b*Wgt +b*Lft+c*Gt+d*Kt |
Lt= -0,42*Wgt +0,86*Lft+0,02*Gt+0,001*Kt |
0,01 |
99,99 |
0,025 |
Значима |
|
4. Lt=b*Wgt+b*Lft+c*Gt |
Lt=0,076*Wgt+0,87*Lft+ 0,017*Gt |
0,015 |
99,99 |
|
Незначим параметр а |
|
5. Lt= b*Lft+c*Gt |
Lt= 0,873Nt+0,019*Gt |
0,015 |
99,99 |
0,002 |
Значима |
|
6. Lt=a+b*Wgt+c*Lft |
L = 0,655804 + ,852538*Lft + 0,788597*Wgt
|
0,026 |
99,96 |
|
Незначима константа |
|
7. Lt=b*Wgt+c*Lft-1 |
Lt = 0,854754*Lft + 0,912193*Wgt
|
0,025 |
99,9 |
|
Значима (автокорреляция) |
|
8. Lt=a+b*Wgt-1+c*Lft-1 |
Lt = 66,67+0,622573*Lft-1 - 11,141*Wgt-1
|
7,39 |
88,7 |
0,044 |
Значима |
|
9. Lt=a+b*Wgt |
Lt = 203,917 - 34,0834*Wgt |
11,68 |
99,83 |
|
Значима (автокорреляция) |
|
10. Lt=a+b*Lft |
Lt=4,7+0,84*Lft |
0,033 |
99,95 |
0,002 |
Значима |
|
11. Lt=b*Wgt+d*(Yt-Yt-1) |
Lt=18,1*Wgt-0,18*(Yt-Yt-1) |
121 |
97,96 |
|
Незначим параметр d |
В итоге выбираем модель вида:
