Поняття застосування симультативних моделей. Модель попиту на товар.
Поняття застосування симультативних моделей. Модель попиту на товар. - раздел Образование, Основні припущення класичного кореляційно-регресійного аналізу та висновки з них В Економічній Теорії Оперують Кількома Видами Попиту: Макроекономіка- Сукупни...
В економічній теорії оперують кількома видами попиту: макроекономіка- сукупний попит, мікроекономіка- ринковий попит. Індивідуальний попит, попит на продукт окремої фірми. Припустимо, що нам треба оцінити ринкову величину попиту на деякий товар. З економічної теорії відомо, що попит на будь-який товар залежить від цінових та нецінових чинників (детермінантів). Ціновий чинник- це власне ціна товару P. До найважливіших нецінови детермінантів належить:
- Ціни споріднених товарів - P0;
- Доходи споживачів-y;
- Смаки та вподобання споживачів - W;
- Чисельність населення та його структура – N;
- Очікування споживач. Стосовно майбутніх доходів та цін – М;
- Специфічні чинники – S.
Таким чином обся попиту на товар можна представити у вигляді багатофакторної регресійної моделі:
Q=f(P, P0, y, W, M, N, S, Z ), де Z – інші чинники.
Припустимо, що математико-статистичний аналіз факторів, що впливають на обсяг попиту на певний товар, показує, що найбільш статистично значними є такі фактори: власна ціна товару, ціни споріднених товарів, доходи споживачів. Припустимо також, що залежність між обсягом попиту на товар і цими факторами є лінійною. Тоді функцію попиту на товар можна записати у вигляді: (1)
, де - невідомі параметри багатофакторної регресійної моделі, а - випадкова величина.
Проте в моделі (1) існує двосторонній зв'язок, внаслідок чого порушується 4 припущення регресійного аналізу і використання МНК дасть зміщені оцінки параметрів зв’язку. Саме тому рівняння (1) не можна розглядати як повну модель попиту на това. До цього рівняння треба приєднати принаймні ще одне рівняння, яке описує зв'язок між P та Q , наприклад, (2) , де - невідомі параметри рівняння;
V - випадкова величина, а S – специфічний чинник. Рівняння (1),(2) утворюють систему симультативних рівнянь, яка є економетричною моделлю попиту.
Покажемо що у рівнянні (1) змінна Р залежить від випадкової величини.підставивши в р-ня (2) вираз для Q (1)отримаємо:
рівняння (3) показує, що змінна Р залежить від випадкової величини , а , отже , P не є екзогенною змінною у функції попиту:
Поняття симультативно модел Скорочена форма симульт моделі та способи запису... Поняття застосування симультативних моделей Модель попиту на товар... Поняття застосування симультативних моделей Модель грошової пропозиції...
Рекурсивні симультативні моделі та методи їх оцінювання.
Рекурсивною називають модель, в якій структурні рівняння можна упорядкувати так,щоб перше містило у правій стороні лише екзогенні змінні, друге – екзогенні змінні та першу ендогенну змінну, третє –
Поняття дистрибутивно-лагової моделі . Причини і види лагів.
Дистрибутивно-лаговою моделлю називають кор-регресійну модель, яка містить не лише поточні, а й попередні (лагові, затримані) значення незалежних змінних.
Наприклад, модель є дистрибутивн
Суть, причини та наслідки автокореляції
Автокореляція – це кореляція між значеннями результуючої змінної, яка виникає у наслідок залежності значень випадкової величини в різних спостереженнях.
Додатна авт.- Спри
Тестування автокореляції. Графічний метод.
Використовують декілька варіантів графічного визначення автокореляції. Одна із них передбачає побудову так званих послідовно-часових графіків, які на площині представляють відхилення еt в мо
Метод Хілдрета-Лу
За цим методом КРМ (1) оцінюють для кожного можливого значення r з інтервалу [-1;1] з деяким заданим кроком (напр.,0,001; 0,01 тощо). Величину , котра дає найменшу стандартну помилку моделі (найбіл
Суть та наслідки гетероскедастичності
Гетероскедастичність – це випадок, коли при побудові кореляційно-регресійної моделі умовна дисперсія випадкових відхилень не є сталою. Тобто .
Гетероскедастичність на практиці є поширеним
Наслідки мультиколінеарності
1. Якщо наявна висока мультиколінеарність, оцінки параметрів множинної лінійної кореляційно-регресійної моделі, знайдені за допомогою методу найменших квадратів, залишаються незміщеними.
Тестування наявності мультиколінеарності
Єдиного методу визначення мультиколінеарності немає. На практиці використовують такі методи тестування наявності мультиколінеарності:
1) Оцінювання значення коефіцієнта множинної детерм
Визначення рівня мультиколінеарності
Розглянемо множинну лінійну кореляційно-регресійну модель
Оцінимо параметри k кореляційно-регресійних моделей, в яких результуючими змінними будуть почергово виступати факт
Збільшення кількості спостережень або побудова нової вибірки
Оскільки мультиколінеарність безпосередньо залежить від вибірки, то, можливо, при іншій вибірці мультиколінеарність буде відсутньою, або нижчого рівня.
Інколи, щоби зменшити мультиколінеар
Перетворення змінних
Інколи мінімізувати або взагалі усунути проблему мультиколінеарності можна за допомогою перетворення змінних.
Однією із причин мультиколінеарності факторних ознак є їхня схильність змінюва
Метод непрямих найменших квадратів
Непрямий метод найменших квадратів (НМНК) використовують для знаходження оцінок точно ототожнених моделей. Процедуру знаходження структурних параметрів симультативної моделі НМНК можна умовно поділ
Двокроковий метод найменших квадратів
Застосування для знаходження оцінок невизначених параметрів та пере ототожнених моделей. Ідея полягає у записані стохастичних ендогенних змінних деякими допоміжними інструментальними змінними, які
Модель Койка
Роблять 2 припущення: 1) Коефіцієнти мають одинаковий знак; 2) Коефіцієнти змінюються в геометричній прогресії.
Параметр наз. темп зростання ДЛ, а швидкість прискорювання
Враховую
Тестування автокореляції. Метод рядів
Метод рядів достатньо простий для застосування. Під рядом розуміють неперервну послідовність однакових знаків значень випадкових відхилень. Кількість знаків у ряді називають довжиною ряду.
Методи усунення автокореляції
Серед основних методів усунення автокореляції можна виділити:
1. Правильну специфікацію моделі (залучення значущих факторів або зміна форми залежності). Основною причи
Тестування автокореляції. h-критерій Дарбіна-Уотсона
h-критерій Дарбіна-Уотсона використовують, щоби виявити автокореляцію в авто регресійних моделях. Аби протестувати автокореляцію, сформуємо нульову гіпотезу : коефіцієнт автокореляції першого поряд
Метод Кохрана-Оркатта
Одним з можливих методів оцінювання коефіцієнта автокореляції ρ є ітеративний процес, який називають методом Кохрана-Оркатта. Його можна описати на прикладі ПЛКРМ:
Мет
Аналітичні методи тестування гетероскедастичності. Тест Парка
Припустимо, що досліджується ПЛКРМ: . Припускається, що дисперсія є функцією і-го значення факторної ознаки x. Парк запропонував таку функціональну залежність: , де - деякі невідомі параметри, -вип
Аналітичні методи тестування гетероскедастичності. Тест Глейзера
Він є розширенням тесту Парка і доповнює його аналізом інших видів залежності між дисперсіями випадкових відхилень і значеннями факторної ознаки . Згідно з цим методом оцінюють кореляційно-регресій
Аналітичні методи тестування гетероскедастичності. Тест Годфрея
Тест Годфрея передбачає побудову допоміжних кореляційно-регресійних моделей використовуючи квадрати відхилень , тобто кореляційно-регресійних залежностей виду При цьому в загальному прикладі таку з
Алгоритм Феррара — Глобера.
В алгоритмі Феррара — Глобера використовують три види статистичних критеріїв, на їхній підставі перевіряють мультиколінеарність:— критерій , за допомогою якого перевіряють мультиколінеарність усьог
Хотите получать на электронную почту самые свежие новости?
Подпишитесь на Нашу рассылку
Наша политика приватности обеспечивает 100% безопасность и анонимность Ваших E-Mail
Новости и инфо для студентов