Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Эконометрика.doc
Скачиваний:
4
Добавлен:
04.08.2019
Размер:
409.6 Кб
Скачать

3 Проблема идентификации

Эта проблема встречается при переходе от приведенной формы модели к структурной.

Идентификация – это единственность соответствия между приведенной и структурной формами модели.

С позиции идентифицируемости структурные модели можно подразделить на 2 вида.

  1. Идентифицируемая

Все структурные коэффициенты определяются однозначно, единственным образом по коэффициентам приведенной формы модели, т.е. число параметров структурной модели равно числу параметров приведенной формы модели.

  1. Неидентифицируемая

Число приведенных коэффициентов меньше числа структурных коэффициентов, в результате структурные коэффициенты не могут быть оценены через коэффициенты приведенной формы модели.

  1. Сверхидентифицируемая

Число приведенных коэффициентов больше числа структурных коэффициентов. В этом случае на основе коэффициентов приведенной формы модели можно получить два или более значений одного структурного коэффициента.

Модель считается идентифицируемой, если каждое уравнение системы идентифицируемо. Если хотя бы одно из уравнений системы неидентифицируемо, то и вся модель считается неидентифицируемой. Сверхидентифицируемая модель содержит хотя бы одно сверхидентифицируемое уравнение.

Для определения идентификации уравнений используют необходимое и достаточное условия идентификации.

Необходимое условие идентификации

D – число предопределенных переменных, отсутствующих в уравнении, но присутствующих в системе

Hi – число эндогенных переменных, присутствующих в уравнении.

Для каждого уравнения определяются D и Hi и проверяется счетное правило

Если , то уравнение идентифицируемо.

Если , то уравнение неидентифицируемо.

Если , то уравнение сверхидентифицируемо.

Достаточные условия идентификации

Достаточные условия идентификации – это определитель матрицы, составленной из коэффициентов при переменных, отсутствующих в исследуемом уравнении, не равный нулю, а ранг этой матрицы должен быть не меньше числа эндогенных переменных системы без единицы.

рассчитать прогнозное значение результата, если значение фактора увеличится на 10%

от его среднего уровня. Определить доверительный интервал для уровня значимости

.

 

332

 

365,2

 

4,090736447

 

0,631716393

с редняя стандартная ошибка прогноза m_

0,663385024

_

1,525785555

доверительный интервал прогноза (min)

2,564950891

доверительный интервал прогноза (max)

5,616522002

Точечный прогноз:

Интервальный прогноз: