Поняття дистрибутивно-лагової моделі . Причини і види лагів.
Поняття дистрибутивно-лагової моделі . Причини і види лагів. - раздел Образование, Основні припущення класичного кореляційно-регресійного аналізу та висновки з них Дистрибутивно-Лаговою Моделлю Називають Кор-Регресійну Модель, Яка Містить Не...
Дистрибутивно-лаговою моделлю називають кор-регресійну модель, яка містить не лише поточні, а й попередні (лагові, затримані) значення незалежних змінних.
Наприклад, модель є дистрибутивно-лаговою моделлю, оскільки ефект від деякої причини (фактора х) розподілений серед кількох часових періодів (лагів).
Відомі два типи дистрибутивно-лагових моделей з однією факторною ознакою:
1)нескінченна дистрибутивно-лагова модель — у якій довжина лага є невідомою;
2) скінченна дистрибутивно-лагова модель: яку називають дистрибутивно-лаговою моделлю з кінцевим лагом у к періодів.
Коефіцієнт р0 називають короткостроковим (впливовим) мультиплікатором, тому що він показує вплив змінної х на зміну значення у в поточний період часу. Якщо вплив зміни значення х триває, то показує зміну у у другий період, — у третій тощо. Ці часткові суми мають назву проміжних мультиплікаторів (інтервалів). Нарешті, через к періодів отримаємо: що має назву довгострокового (загального) дистрибутивно-лагового мультиплікатора.
Величини називають стандартизованими коефіцієнтами дистрибутивно-лагової моделі.Часткові суми стандартизованих показують пропорцію довгострокового (загального) впливу змінної х на зміну значення у у деякий часовий період.
В економетрії виділяють чотири основні причини виникнення лагів.
1.Соціально-економічні причини. Процес функціонування економічних систем різних рівнів та видів — це переплетення багатьох часткових циклічних процесів, які суттєво відрізняються своєю тривалістю.У процесі функціонування економічних систем виникають завдання поєднання, синхронізації часткових циклічних процесів. Зміна в одному процесі здебільшого викликає зміну в динаміці інших процесів, впливає на них через деякий проміжок часу (лаг).
2.Психологічні причини. Унаслідок інерції люди не змінюють своїх споживацьких звичок відразу після зниження цін або підвищення доходів. Можливо, це відбувається тому, що сам процес зміни може принести деяку миттєву незадоволеність..
3.Технологічні причини.
4.Інституціональні причини.Зобов'язання фірм, що юридично затверджені у контрактах, можуть запобігати заміні одних джерел праці чи сировини на інші, і це призводитиме до появи лага.
У моделюванні економічної динаміки розрізняють два основні види лагів: інвестиційний та демографічний.Інвестиційний лаг охоплює проміжок часу від початку проектування об'єкта до його введення в дію на повну потужність.Демографічний лаг охоплює період від народження людини до вступу у працездатний вік або до початку трудової діяльності після отримання освіти.
Якщо значення лага є чітко визначеним у часі, то його називають зосередженим. Лагова модель із зосередженим лагом має такий вигляд: де t — лаг.
Якщо лаг набуває значення з деякого проміжку часу, то його називають розподіленим, а моделі, що його використовують, — дистрибутивно-лаговими. Щоб дати характеристику природи лагової структури, у дистрибутивно-лаговій моделі використовують медіанні та середні лаги.
Медіанний лаг — це час, потрібний для половинної (50 %) загальної зміни результуючої змінної у після одиничної зміни факторної ознаки х.
Середній лаг є зваженим середнім усіх лагів, які містить модель, з відповідними коефіцієнтамиbiСередній лаг обчислюють за формулою
Отож, медіанний і середній лаги використовують, щоби вимірювати швидкість, з якою результуюча змінна у відповідає на зміни факторної ознаки х.
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 –
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