11.Двухшаговый мнк.

Суть состоит в том, что оценивают параметры отдельного уравнения системы, а не рассматривают систему в целом. Двушаговая процедура:

1) построить уравнения регрессии для уравнений приведённой формы и рассчитать теоретические значения эндогенных переменных;

2)использовать теоретические значения как инструментальные переменные для действительных значений переменных.

Применяется, когда система сверхидентифицируема. ДМНК квадратов является наиболее общим и широко распространенным методом решения системы одновременных уравнений. Для точно идентифицируемых уравнений ДМНК дает тот же результат, что и КМНК (косвенный).

12Описать процедуру дмнк

1 шаг – а) Строятся зависимости для всех эндогенных переменных от всех экзогенных переменных ; б) рассчитываются «выравненные» значения эндогенных переменных: в) по всем тождествам рассчитываются значения.

2 шаг – По исходным уравнениям модели строятся регрессии и оцениваются значения коэффициентов: в качестве зависимых переменных берутся исходные значения эндогенных переменных, а в правой части вместо эндогенных переменных берутся их «выравненные» значения.

13. Взвешенный мнк.

В некоторых случаях при проведении регрессионного анализа желательно использовать различные веса наблюдений и вычислить оценки коэффициентов регрессии по методу взвешенных наименьших квадратов. Этот метод обычно применяется, когда дисперсия остатков неоднородна при различных значениях независимых переменных. Можно использовать веса, равные единица на дисперсию остатков и вычислить оценки по методу взвешенных наименьших квадратов

14. Косвенный мнк.

Косвенный МНК используется в случае точно идентифицируемой структурной модели. Процедура применения КМНК предполагает выполнение следующих этапов работы:

• структурная модель преобразовывается в приведенную форму модели;

• для каждого уравнения приведенной формы модели обычным МНК оцениваются приведенные коэффициенты (δy);

• коэффициенты приведенной формы модели трансформируются в параметры структурной модели.

***** P.S. Значение эндогенной переменной определяется внутри модели. Значение экзогенной переменной определяется вне модели, берётся как заданное. Структурное уравнение составляет исходную модель. Приведённое уравнение показывает, как в действительности определяется значение эндогенных переменных (эндогенные переменные выражаются через экзогенные переменные и случайные составляющие).

14. Описать процедуру оценивания уравнений по кмнк.

Структурную модель преобразуем в приведенную форму модели.

Для каждого уравнения приведенной формы при расчете коэффициентов d можно применить МНК.

Предположим, что оценена приведенная форма:

Для перехода от приведенной формы к структурной форме модели найдем x2 из второго уравнения приведенной формы модели.

Подставим это выражение в первое уравнение приведенной модели, найдем структурное уравнение.

Найдем x1 из первого уравнения приведенной формы модели.

Подставим это выражение во второе уравнение приведенной модели, найдем структурное уравнение .

Окончательный вид структурной модели

Косвенный метод наименьших квадратов непригоден для оценивания в случае сверхидентифицируемости. Косвенный метод наименьших квадратов по сути сводится к оцениванию по отдельности уравнений приведенной формы.