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.

Подробное построение приводится в Приложении № 4.14

Форма модели	S2	R2	Кт
Yt=e-0,0094 t Kt 0,866 Lt 0,133	0,002	99,98	0,131
Ct= 0,642478 Yt	4649,53	99,89	0,009
It=2,42739 (Kt –Kt-1)	16815,7	94,83	0,1
Lt=0,943Nt-1	6,59	99,9	0,01
Pt= 1,05679 Pt-1	0,00024	99,97	0,017
Wnt=0,798+10,6 Pt	0,0162	99,74	0,01
Mt=401,45+0,0663Yt –603,1it	315,8	86,8	0,062

Итоговая модель по 2мнк

Уравнения функционирования:

Y_t=e^{-0,0094 t} K_t ^0,866 L_t ^0,133

C_t = 0,642478 Y_t

I_t = 2,42739 (K_t –K_t-1)

G_t = (21,98 + 0,34 t)²

N_t=87,2 e^{0,01919 t}

L_t=0,943N_t-1

R_t = 0,24 – 0,0031*sqrt(t)

Wn_t = 0,798+10,6 P_t

M_t = 401,45+0,0663Y_t –603,1 i_t

P_t = 1,05679 P_t-1

i = 0,243 – 0,0797ln(t)

Балансовые соотношения:

Y_t=C_t+I_t+G_t+EI_t

K_t =(1-0,06) K_1-t+I_t

N_t=L_t+U_t

T_t=Y_t R_t

Wr_t=Wn_t/P_t

Сравнительный анализ.

Прогноз по моделям построенным по простому и двухшаговому методам наименьших квадратов приведены в Приложениях №№ 4.15-4.16 Сравнительный анализ проводим, используя такие характеристики как R², s², коэффициент Тейла.

	S2		R2		Кт
	1МНК	2МНК	1МНК	2МНК	1МНК	2МНК
Y	0,0024	0,0020	99,98	99,98	0,130	0,131
C	1455,9	4649,53	99,96	99,89	0,009	0,009
I	5019,53	16815,7	98,51	94,83	0,04	0,1
G	0,165	0,165	95,07	95,07	0,033	0,033
L	6,59	6,59	99,9	99,9	0,01	0,01
i	0,0004	0,0004	90,6	90,6	0,3	0,3
Wn	0,010	0,016	99,84	99,74	0,013	0,01
M	199,6	315,8	91,66	86,8	0,057	0,062
P	0,00017	0,00024	99,97	99,97	0,011	0,017
N	0,0003	0,0003	97,04	97,04	0,021	0,021
R	0,000004	0,000004	67,6	67,6	0,01	0,01
T					0,132	0,131
					0,020	0,022

Вывод:

Таким образом можно сделать вывод, что в большинстве случаев модель, построенная по обычному методу наименьших квадратов дает лучший результат 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 (см. Приложение № 4.17)