рефераты конспекты курсовые дипломные лекции шпоры

Раздел Экономика
/
И их составляющие

Реферат Курсовая Конспект

Выберите учебное заведение

И их составляющие

И их составляющие - раздел Экономика, Основы эконометрики: практикум Системы Одновременных Уравнений Могут Быть Представлены В Структурной ...

Системы одновременных уравнений могут быть представлены в структурной и приведенной формах.

Основными составляющими обеих форм записи являются эндогенные и экзогенные переменные. Эндогенные переменные (y) определяются внутри модели и являются зависимыми переменными. Экзогенные переменные (x) определяются вне системы и являются независимыми переменными. Предполагается, что экзогенные переменные не коррелируют с ошибкой регрессии в соответствующем уравнении.

Простейшая структурная форма модели имеет вид:

Классификация переменных на эндогенные и экзогенные зависит от теоретической концепции принятой модели. Экономические переменные могут выступать в одних моделях как эндогенные, в других как экзогенные переменные. Внеэкономические переменные, например климатические условия, входят в систему как экзогенные переменные. В качестве экзогенных могут рассматриваться значения эндогенных переменных за предшествующий период времени (лаговые переменные). Так, потребление текущего года может зависеть не только от ряда экономических факторов, но и от уровня потребления в предыдущем году. Целесообразно в качестве экзогенных переменных выбирать те, которые могут быть объектом регулирования.

Структурная форма модели в правой части содержит:

Ø коэффициенты при эндогенной переменной – ;

Ø коэффициенты при экзогенной переменной – ;

Ø переменные модели выражены в отклонениях от среднего уровня, т.е. под x подразумевается , а под y – соответственно . Поэтому свободный член в каждом уравнении отсутствует.

Использование МНК для оценивания коэффициентов структурной модели дает, как принято считать в теории, смещенные и несостоятельные оценки. Поэтому обычно для определения структурных коэффициентов структурная форма модели преобразуется в приведенную.

Приведенная форма модели представляет собой систему линейных функций эндогенных переменных от экзогенных. Для простейшей структурной модели соответствующая приведенная модель имеет вид:

Ее можно получить, выразив из первого уравнения структурной модели

Выполнив подстановку во второе уравнение, после необходимых преобразований получим

Аналогично, выразив из второго уравнения и произведя подстановку в первое, получим

Применяя МНК, можно оценить , а затем найти значения эндогенных переменных через экзогенные.

Эконометрические модели обычно включают в систему не только уравнения, но и тождества. Они устанавливают соотношения между эндогенными переменными, но не содержат случайных составляющих. Например, Т. Хаавелмо в 1947 г., исследуя линейную зависимость потребления (с) от дохода (y), предложил одновременно учитывать и тождество дохода. В этом случае модель имеет вид:

где a и b –параметры линейной зависимости с от y; x – инвестиции в основной капитал и запасы экспорта и импорта. Оценки параметров должны учитывать тождество дохода в отличие от параметров обычной линейной регрессии.

Развернуть

Открыть в широком формате

– Конец работы –

Эта тема принадлежит разделу:

Основы эконометрики: практикум

Пензенский государственный...

Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ: И их составляющие

Что будем делать с полученным материалом:

Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:

Все темы данного раздела:

Основы эконометрики: практикум
Пенза 2012 УДК 519.862.6(075.8) ББК 65в6+74.58я73 Рецензенты: доцент кафедры менеджмент ПГУАС, к.э.н. Игошина И.А

Парная линейная регрессия
Предварительные расчеты:

Активизация надстройки Пакет анализа
Для активизации надстройки Пакет анализа необходимо выполнить следующие действия: 1. Выбрать команду Сервис/Надстройки. 2. В появившемся диалоговом окне установить ф

Нелинейные модели парной регрессии
Полином 2-го порядка:. Параметры a, b и c находят, решая мет

Обоснования возможности замены нелинейной регрессии линейной функцией
1) если величина не превышает 0,1, то предположение о линейной форме связи считается оправданным; 2) е

Оценка параметров линейной множественной регрессии
1) в натуральном масштабе, т.е. для уравнения система нормальных уравнений имеет вид:

Оценка тесноты связи и статистической значимости во множественной регрессии
1) коэффициент множественной детерминации ,

Значимость уравнения множественной регрессии в целом
оценивается с помощью F-критерия Фишера: , где n – число наблюдений, m –

Прогнозирование по уравнению линейной множественной регрессии

Мерой для оценки включения фактора в модель
служит частный F-критерий, т.е. . Так, если оцениваем значимость влияния фактора

По особенностям остаточных величин
Практические рекомендации по выполнению расчетов с помощью табличного редактора MS Excel Представлены данные о доходах по акциям x и балансовой прибыли y

На гетерокедастичность остатков
Практические рекомендации по выполнению расчетов с помощью табличного редактора MS Excel Представлены данные о доходах по акциям x и балансовой прибыли y

Для верхней группы
ВЫВОД ИТОГОВ

Для нижней группы
ВЫВОД ИТОГОВ

Анализ динамики временных рядов
Для выявления специфики развития изучаемых явлений за отдельные периоды времени определяют: Ø абсолютные приросты уровней ряда; Ø относительные приросты уровней ряда

С сезонными колебаниями
Модель временного ряда с сезонными колебаниями можно рассматривать в следующих возможных формах: · – а

Анализ взаимосвязи двух временных рядов
Последовательность выявления автокорреляции с помощью критерия Дарбина-Уотсона Расчетное значение критерия определяется по формуле

Уравнение линейной регрессии по уровням временных рядов
Уравнение регрессии и все статистические параметры получим по Анализ данных/Регрессия. Причем, в диалоговом окне ввода данных и параметров вывода можно поставить флажок на позиции Остатки

С включенным фактором времени
Построим уравнение регрессии, включив в него фактор времени. ВЫВОД ИТОГОВ

Уравнение регрессии по первым разностям
Ежегодные абсолютные приросты (первые разности) определяются по формулам ,

С распределенным лагом
Рассмотрим модель с распределенным лагом в ее общем виде в предположении, что максимальная величина лага конечна:

Авторегрессионные модели временных рядов
Модели, которые наряду с текущими или лаговыми значениями факторных переменных, содержат лаговые значения зависимой переменной называются моделями авторегрессии, например, модель вида

Проблема идентификации
При переходе от приведенной формы модели к структурной исследователь сталкивается с проблемой идентификации. Идентификация – это единственность соответствия между приведенной и структурной формой м

Исходные данные к лабораторной работе № 11
Текущий период Процентная ставка R (%) ВВП Y (млн руб.) Денежная масса М (млн руб.) Внутренние инв

На 5%-ном уровне значимости
n

Библиографический список
1. Гореева Н.М., Демидова Л.Н. и др. Эконометрика в схемах и таблицах./ под ред. проф. С.А. Орехова. – М.: Эксмо, 2008г. 2. Елисеева И.И. Эконометрика: учебное пособие/И.И. Елисеева, С.В.