- •2. Мета лабораторної роботи по темі «Системи одночасних регресій»
- •3. Зміст теоретичних положень по темі «Системи одночасних регресій»
- •3.1. Система незалежних регресій
- •3.2. Рекурсивна модель
- •3.3. Визначення прогнозної форми рекурсивної моделі
- •3.4. Непрямий метод найменших квадратів (нмнк) оцінювання параметрів системи двох регресій
- •3.5. Нмнк у матричній формі для системи двох регресій
- •3.6. Нмнк для системи двох регресій з центрованими величинами
- •3.7. Непрямий метод найменших квадратів для системи з n регресій
- •3.8. Двокроковий метод найменших квадратів
- •3.9. Алгоритм двокрокового мнк
- •3.10 Модифікований двокроковий метод найменших квадратів (мдмнк)
- •Позначимо матриці
- •3.11 Оцінки параметрів системи n одночасних регресій мдмнк у матричній формі
- •3.12 Мдмнк у матричній формі
- •7. Список вбудованих функцій ms excel, використовуваних у розрахунках економетричних моделей
- •8. Список літератури
3.9. Алгоритм двокрокового мнк
Перший крок ДМНК
-
Записується наведена форма структурних рівнянь
.
-
Використовуючи МНК для кожної з регресій, отримаємо оцінки елементів матриці .
Для розв’язування системи нормальних рівнянь будемо використовувати ЗЖВ.
Системи нормальних рівнянь для наведеної форми подамо у вигляді сумісної симплекс-таблиці.
|
... ...
... ... |
1 |
1 |
...
|
1 |
||||
...... |
0...0 |
||||||||
...... |
0...0 |
||||||||
..................... |
... |
||||||||
......... |
0...0 |
Якщо , то після кроків ЗЖВ над симплекс-таблицею з розвязувальними діагональними елементами знайдемо матрицю оцінок параметрів
|
||
Другий крок ДМНК
-
Використовуючи матрицю спостережень над екзогенними величинами
і матрицю оцінок параметрів , за формулою знаходимо матрицю розрахункових значень ендогенних величин
4.Приймаючи величини , які знаходяться справа в системі регресій (3.16) перевизначеними, після заміни їх на знаходять МНК оцінки параметрів для кожної регресії окремо.
Після знаходження матриці складаємо таку систему регресій
(3.17)
5.Для оцінки матриць і до кожного з рівнянь (3.17) застосовується МНК, наприклад, для першої регресії система нормальних рівнянь у формі симплекс-таблиці має вигляд
......1 |
|
||||||||
...... |
0= |
||||||||
0=к |
... |
... |
|||||||
..................... |
... |
||||||||
......... |
0= |
||||||||
...... |
0= |
||||||||
... |
... |
... |
... |
... |
... |
... |
... |
... |
|
0= |
... |
... |
Якщо визначник матриці при невідомих параметрах не дорівнює нулю, то після кроків ЗЖВ з діагональними розв’язувальними елементами отримаємо оцінки параметрів першої регресії.
Якщо позначити через матрицю, отриману з матриці ви кресленням першого стовпця, а через , то, використовуючи матричне позначення, симплекс-таблицю для оцінки параметрів першої регресії запишемо у вигляді:
|
1 |
|
Аналогічним чином складається симплекс таблиця системи нормальних рівнянь для i-ї регресії.
Якщо позначити через матрицю, отриману з матриці викресленням і-го стовпця, а , то, використовуючи матричні позначення, симплекс-таблицю системи нормальних рівнянь і-ї регресії запишемо у вигляді:
|
1 |
|
Позначимо блочну матрицю як
Якщо визначник цієї матриці не дорівнює нулю , то після кроків ЗЖВ отримаємо розв’язок системи нормальних рівнянь і-ї регресії
|
1 |
|