Первый шаг.

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

Y_t=f(t, i_t, R_t, N_t, T_t-1, K_t-1, I_t-1, Y_t-1, N_t-1, M_t-1, P_t-1)

C_t=f(t, i_t, R_t, N_t, T_t-1, K_t-1, I_t-1, Y_t-1, N_t-1, M_t-1, P_t-1)

L_t=f(t, i_t, R_t,, N_t, T_t-1, K_t-1, I_t-1, Y_t-1, N_t-1, M_t-1, P_t-1)

P_t=f(t, i_t, R_t, N_t, T_t-1, K_t-1, I_t-1, Y_t-1, N_t-1, M_t-1, P_t-1)

M_t=f(t, i_t, R_t, N_t, T_t-1, K_t-1, I_t-1, Y_t-1, N_t-1, M_t-1, P_t-1)

I_t=f(t, i_t, R_t, N_t, T_t-1, K_t-1, I_t-1, Y_t-1, N_t-1, M_t-1, P_t-1)

W_t=f(t, i_t, R_t, N_t, T_t-1, K_t-1, I_t-1, Y_t-1, N_t-1, M_t-1, P_t-1)

G_t=f(t, i_t, R_t, N_t, T_t-1, K_t-1, I_t-1, Y_t-1, N_t-1, M_t-1, P_t-1)

Вид уравнения	Прил	F	S	R2
Lt=0,01788Nt + 0,826Tt-1	25	272110	0,65	99,996
Yt=1,0384Yt-1	26	8100	205	99,72
Ct=750,846+39,49t-13,38i-0,3604Yt-1	27	210,49	118,7	96,47
Pt=-0,0102Gt+ 0,00215Yt-1 +1,054Pt-1	28	62517	0,903	99,98
Mt=589,177-7,2933it-0,122Kt-1+0,109Yt-1+0,687Pt-1	29	115,14	23,36	95,2
It=0,1373Kt-1-0,4629It-1	30	487	93,61	97,69
Wt=53,244Rt –0,006Kt-1+0,0048Yt-1+0,321Pt-1	31	6413	0,49	99,91

Анализ показывает, что построение модели можно продолжить (значения критериев хорошие, полученные зависимости удовлетворительны для дальнейшего использования).

Второй шаг.

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.

Вид	Прил	F	S	R2	Kт
Wt=7,6405+0,1066Pt	32	150,95	1,212	86,7	0,297
Lt=0,14Nt-1	33	1970	10,406	98,9	0,188
Pt=1,057Pt-1	34	148501	1,015	99,98	0,012
Mt=246,38+0,1Yt	35	81,19	50,35	77,7	0,014
It=377,93+0,443(Kt -Kt-1)	36	86,01	73,16	78,7	0,162
Сt=0,5704Yt +0,44Mt	37	3570	140,7	99,68	-------
Yt=-527,89t+3,0296Kt +1,663Lt	38	1456	188,14	99,48	0,326

Сравнительный анализ мнк и 2 мнк

Сравнительный анализ проводим, используя такие характеристики как R², s, коэффициент Тейла.

	S		R2		Кт
	1МНК	2МНК	1МНК	2МНК	1МНК	2МНК
Y	108,9	188,14	99,92	99,48	0,055	0,326
C	45,82	140,7	99,97	99,68	0,012	------
I	20,14	73,16	98,39	78,7	0,028	0,162
L	2,39	10,406	99,94	98,9	0,0218	0,188
Wn	0,77	1,212	94,6	86,7	0,2476	0,297
M	38,68	50,35	86,84	77,7	0,0207	0,014
P	1,057	1,015	99,98	99,98	0,0115	0,012

Вывод:

Таким образом можно сделать вывод, что в большинстве случаев модель, построенная по обычному методу наименьших квадратов дает лучшие результаты и по прогностическим и по качественным свойствам.

Следовательно, в качестве основы для построения эконометрической модели по ретроспективному периоду с целью дальнейшего прогнозирования динамики развития основных показателей экономической системы возьмем простой метод наименьших квадратов.

Перестроим модель по всем значениям динамического ряда:

Уравнения функционирования:

(Приложение 39)

(Приложение 40)

M_t = 215,87+0,1085 Y_t (Приложение 41)

I_t= -59,6+0,1356(Y_t -Y_t-1)+0,5769(K_t -K_t-1)+0,53 T_t+2,82 i_t (Приложение 42)

W_t =14,57-1,574U_t +0,1229P_t (Приложение 43)

P_t = 1,057 P_t-1 (Приложение 44)

L_t=0,9736N_t-1 (Приложение 45)

С_t=0,722Y_t –0,481M_t (Приложение 46)

Y_t=-118,57t+1,3K_t –31,86L_t (Приложение 47)

Балансовые соотношения:

K_t =0,946 K_t-1+I_t-1

N_t=L_t+U_t

T_t=Y_t R_t