Методы оценивания параметров систем эконометрических уравнений. - презентация

1 Методы оценивания параметров систем эконометрических уравнений

2 косвенный метод наименьших квадратов – КМНК (для оценивания параметров структурной модели, для идентифицируемой модели) –структурная модель преобразовывается в приведенную –для каждого уравнения приведенной модели применяем МНК –по коэффициентам приведенной модели находим коэффициенты структурной модели

3 двухшаговый метод наименьших квадратов - ДМНК (для оценивания параметров структурной модели, для сверхидентифицируемой структурной модели) по приведенной модели получаем оценки эндогенных переменных подставляем найденные значения в правые части структурных уравнений и применяем МНК

4 Замечание: если все уравнения сверхидентифицируемые, то ДМНК используется для оценки структурных коэффициентов каждого уравнения; если в системе есть точно идентифицируемые уравнения, то для этих уранений структурные коэффициенты находятся из системы приведенных уравнений.

5 метод максимального правдоподобия с полной информацией метод максимального правдоподобия при ограниченной информации

6 ММП- метод оценивания неизвестного параметра путём максимизации функции правдоподобия функции правдоподобия функция правдоподобия - функция выражающая плотность вероятности (вероятность) совместного появления результатов выборки

7 результаты ММП при нормальном распределении признаков совпадают с МНК.

8 трёхшаговый метод наименьших квадратов (для всех форм моделей, более эффективен для оценивания параметров рекурсивной модели) -на первом шаге к исходной модели применяется обобщенный метод наименьших квадратов -затем к полученным уравнениям применяется двухшаговый метод наименьших квадратов.

9 ОМНК – обобщенный метод наименьших квадратов (метод Эйткена) Применяется к эконометрической модели, которой свойственна гетероскедастичность.

10 Заключается в корректировки модели (замена переменных). Предполагается, что среднее остатков равно нулю, а их дисперсия пропорциональна величинам k i (k i - коэффициенты пропорциональности)

11 Вводятся новые переменные и получают новое уравнение в преобразованных переменных, в котором уже остатки будут гомоскедастичны. новые переменные это взвешенные исходные переменные.

12 Экономически значимые примеры систем одновременных уравнений

13 Статическая модель Кейнса (Кейнсианская модель формирования доходов) С - личное потребление в постоянных целях Y - национальный доход I - инвестиции в постоянных ценах - случайная составляющая

14 Эта модель точно идентифицируема, и для оценки параметров применяется КМНК приведенная форма модели:

15 Статическая модель Кейнса с функцией сбережения r – сбережения

16