Системы эконометрических уравнений. 1. система независимых уравнений.

Презентация:



Advertisements
Похожие презентации
Системы эконометрических уравнений. 1. система независимых уравнений (когда каждая зависимая переменная y рассматривается как функция одного и того же.
Advertisements

Модели в виде систем одновременных уравнений. Проблемы построения моделей из одновременных уравнений 1.Авторегрессия Рассмотрим элементарную макроэкономическую.
Модели в виде системы одновременных уравнений. 1.Авторегрессия Рассмотрим элементарную макроэкономическую модель (1.1) В приведенной форме модель (1.1)
4. Системы эконометрических уравнений Структурная и приведенная формы модели В случае сложных экономических систем изменение какого-либо признака.
Методы оценивания параметров систем эконометрических уравнений.
ОМНК – обобщенный метод наименьших квадратов (метод Эйткена) Применяется к эконометрической модели, которой свойственна гетероскедастичность.
- МАКРОЭКОНОМИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ. - ЭКЗОГЕННЫЕ И ЭНДОГЕННЫЕ ПЕРЕМЕННЫЕ. - ЗАПАСЫ И ПОТОКИ.
Проблема идентификации уравнений. Оказывается, что далеко не всякая модель из одновременных уравнений допускает оценивание коэффициентов своей структурной.
Лекция 5 множественная регрессия и корреляция. Множественная регрессия широко используется в решении проблем спроса, доходности акций, изучение функции.
Лекция 5 множественная регрессия и корреляция. Множественная регрессия широко используется в решении проблем спроса, изучении доходности акций, изучении.
План лекции: 1. Векторы. Линейные операции над векторами. 2. Линейная зависимость и независимость векторов. 3.Понятие базиса. Координаты вектора. 4. Разложение.
1 Множественная регрессия и корреляция. 2 Спецификация модели Уравнение множественной регрессии Цель множественной регрессии: –Построить модель с большим.
Эконометрика Лекция 1. Введение.
Лекция 3 множественная регрессия и корреляция. Уравнение множественной регрессии.
Модели в виде систем одновременных уравнений. Оценка параметров структурной формы модели Предполагаем, что модель идентифицируема. Для иллюстрации этого.
§ 3. Ранг матрицы ОПРЕДЕЛЕНИЕ. Минор M k матрицы A называется ее базисным минором, если он отличен от нуля, а все миноры матрицы A более высокого порядка.
Квадратное уравнение и его корни Определение квадратного уравнения. Определение квадратного уравнения. Неполные квадратные уравнения. Неполные квадратные.
Понятие эконометрики и эконометрических моделейO Эконометрика это наука, которая на базе статистических данных дает количественную характеристику взаимозависимым.
Глава 2. Дифференциальные уравнения высших порядков.
§2 РЕШЕНИЕ СИСТЕМ ЛИНЕЙНЫХ АЛГЕБРАИЧЕСКИХ УРАВНЕНИЙ 2.1 Системы линейных уравнений Линейной системой m уравнений с n неизвестными х 1, х 2,…х n называется.
Транксрипт:

Системы эконометрических уравнений

1. система независимых уравнений

2. системы рекурсивных уравнений:

Пример: модель производительности труда и фондоотдачи вида: где - производительность труда; - фондоотдача; - фондовооруженность труда; -энерговооруженность труда; - квалификация рабочих.

3. система взаимозависимых уравнений- структурная форма модели (системы совместных, одновременных уравнений,).

Пример: модель динамики цены и заработной платы вида - темп изменения месячной заработной платы; - темп изменения цен; - процент безработных; - темп изменения постоянного капитала; - темп изменения цен на импорт сырья.

В отличие от предыдущих систем каждое уравнение системы одновременных уравнений не может рассматриваться самостоятельно, и для нахождения его параметров традиционный МНК неприменим.

Система совместных, одновременных уравнений обычно содержит эндогенные и экзогенные переменные. Эндогенные переменные (y). Это зависимые переменные, число которых равно числу уравнений в системе. Экзогенные переменные (x). Это предопределенные переменные, влияющие на эндогенные переменные, но не зависящие от них.

структурные коэффициенты модели: - коэффициент при эндогенной переменной, - коэффициент при экзогенной переменной

для определения структурных коэффициентов модели структурная форма модели преобразуется в приведенную форму модели. -коэффициенты приведенной формы модели.

Пример: Для модели вида приведенная форма модели имеет вид

из первого уравнения получаем: Тогда

Отсюда:

Отсюда

Аналогично получаем:

Проблема идентификации. Идентификация - единственность соответствия между приведенной и структурной формами модели.

С позиции идентифицируемости структурные модели можно подразделить на три вида: идентифицируемые; неидентифицируемые; сверхидентифицируемые.

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.

Необходимое условие идентификации (счетное правило): H -число эндогенных переменных в уравнении системы, D - число экзогенных переменных, которые содержатся в системе, но не входят в данное уравнение, то условие идентифицируемости модели может быть записано в виде: уравнение идентифицируемо; уравнение неидентифицируемо; уравнение сверхидентифицируемо.

Достаточное условие идентифицикации: Если определитель матрицы, составленной из коэффициентов при переменных, отсутствующих в уравнении, не равен 0 и ранг матрицы не меньше числа эндогенных переменных системы без единицы, то это уравнение точно идентифицируемо.

Пример: Определить, идентифицируемо ли каждое из уравнений модели и идентифицируема ли модель в целом. Записать в общем виде приведенную форму модели.