Спрос на деньги

Общая форма модели: M_t=F(Y_t;P_t;Ir_t);

Варианты:

1. M = 492,7 + 0,000307758*Y*P - 0,918023*Irr (M = 510,02 + 0,000251034*Y*P - 1,76249*Irr)

2. M = 0,000915939*Y*P + 35,8515*Irr (M = 0,00118354*Y*P + 32,5705*Irr)

3. M = 0,164489*Y (M = 0,16913*Y)

4. M = 4,76289*P + 24,4813*Irr (M = 5,26579*P + 22,9813*Irr)

5. M = 66,8222*Irr (M = 62,5487*Irr)

6. M = 486,643 + 0,000310609*Y*P (M = 496,585 + 0,000264744*Y*P)

Таблица сравнения:

Модель	R-squared	Standart Error	F-ratio	Значимы ли параметры	Kt
1	92,8273	22,1606	174,71	нет	0,0762
2	87,1869	219,466	95,26	да	0,5839
3	97,915	86,9897	1361,92	да	0,1456
4	92,8092	164,41	180,69	да 99%	0,2990
5	61,1739	375,389	45,69	да	0,5633
6	92,6056	22,095	350,66	да	0,0642

Индекс потребительских цен-

Общая форма модели: P_t=F(Y_t;Y_t-1;M_t;M_t-1;W_t;G_t).

Варианты:

1. P= 0,013878*Y+ 0,122215*M- 13,0803*W+ 0,205698*G(P= 0,00841685*Y+ 0,0895578*M- 11,6144*W+ 0,229297*G)

2. P = 0,171242*M - 14,9666*W + 0,270454*G (P = 0,106766*M - 12,2261*W + 0,268145*G)

3. P = -0,205096*M + 0,296228*G (P = -0,194226*M + 0,277716*G)

4. P = 0,0575519*LAG(Y;1) - 0,187027*LAG(M;1) (P = 0,0510651*LAG(Y;1) - 0,154947*LAG(M;1) )

5. P = 0,0134573*LAG(Y;1) + 0,120143*LAG(M;1) - 13,631*W + 0,224049*G (P = 0,00642408*LAG(Y;1) + 0,0584777*LAG(M;1) - 10,8434*W + 0,25089*G)

6. LOG(P) = 5,25335 + 0,00783274*time*LOG(C) - 0,148766*LOG(LAG(M;1)) - 0,369615*LOG(W) (LOG(P) = 5,92527 + 0,00796706*time*LOG(C) - 0,198376*LOG(LAG(M;1)) - 0,512978*LOG(W))

Таблица сравнения:

Модель	R-squared	Standart Error	F-ratio	Значимы ли параметры	Kt
1	99,6025	6,31336	1628,90	да 99%	0,093
2	99,4827	7,06812	1730,71	да	0,1128
3	95,9911	19,3212	335,23	да 99%	0,3087
4	97,3609	15,9338	498,04	да	0,1697
5	99,3926	7,94415	1022,70	да 95%	0,1288
6	99,9434	0,0128265	14725,62	да 99%	0,0259

Государственные расходы

G.

Лучшая модель, описывающая динамику гос. расходов представлена следующей трендовой зависимостью: G = exp(6,12169 + 0,0255672*time).

Средняя ставка налогообложения

Tr.

Без учёта скачкообразного изменения показателя Тrв 1971 г модель средней ставки налогообложения будет иметь вид: Tr = 0,256258 - 0,00582581*sqrt(time).

Процентная ставка на капитал

При проверке распределения Irоказывается, что ставка на капитал распределена нормально. Выделить трендовую зависимость от времени, т.о. невозможно, поэтому прогнозируем по средней:Ir= 5,59333.

Окончательный вариант модели, полученный по итогам метода 1 МНК:

Y = 0,548537*K

L = 64,3379*P/LAG(P;1) + 1,85027*time

I = 33,3577*Tr + 0,800313*K - 0,748868*LAG(K;1) + 0,105549*Y - 0,0890858*LAG(Y;1)

C = 0,641306*Y

W = 12,0749 + 0,0195033*P

U = 21,5722 + 0,0013923*Y - 1,53967*W - 0,0813094*P + 0,462716*time

M = 486,643 + 0,000310609*Y*P

P = exp(5,25335 + 0,00783274*time*LN(C) - 0,148766*LN(LAG(M;1)) - 0,369615*LN(W))

G = exp(6,12169 + 0,0255672*time)

Tr = 0,256258 - 0,00582581*sqrt(time)

Ir = 5,59333.

Ur_t = U_t/(L_t+U_t);

T_t = Tr_t*Y_t;

K_t=K_t-1+I_t-0,0567*K_t-1

Двухшаговый метод наименьших квадратов (2 МНК)

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.

Y = f(G, Irr, Tr, Mt-1, Yt-1, Kt-1, Wt-1, Lt-1, Pt-1, t)

L = f(G, Irr, Tr, Mt-1, Yt-1, Kt-1, Wt-1, Lt-1, Pt-1, t)

I = f(G, Irr, Tr, Mt-1, Yt-1, Kt-1, Wt-1, Lt-1, Pt-1, t)

C = f(G, Irr, Tr, Mt-1, Yt-1, Kt-1, Wt-1, Lt-1, Pt-1, t)

W = f(G, Irr, Tr, Mt-1, Yt-1, Kt-1, Wt-1, Lt-1, Pt-1, t)

U = f(G, Irr, Tr, Mt-1, Yt-1, Kt-1, Wt-1, Lt-1, Pt-1, t)

M = f(G, Irr, Tr, Mt-1, Yt-1, Kt-1, Wt-1, Lt-1, Pt-1, t)

P = f(G, Irr, Tr, Mt-1, Yt-1, Kt-1, Wt-1, Lt-1, Pt-1, t)

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.