- •Министерство сельского хозяйства рф
- •080200 "Менеджмент"
- •Содержание
- •Предисловие
- •Тема 1. Введение в эконометрику
- •Предмет эконометрики
- •Основные задачи эконометрики
- •3. Особенности эконометрического метода
- •Вопросы для самоконтроля:
- •4. Типы данных и моделей
- •Тема 2. Основы эконометрического анализа
- •Понятие о корреляции и регрессии
- •2. Сущность корреляционно-регрессионного анализа и моделирования
- •3. Общие принципы проверки статистических гипотез
- •Понятие о корреляции и регрессии
- •2. Сущность корреляционно-регрессионного анализа и моделирования
- •3. Общие принципы проверки статистических гипотез
- •Вопросы для самоконтроля:
- •Тема 3. Однофакторные корреляционно - регрессионные модели и возможности их применения для анализа и прогноза
- •1. Парная регрессия и корреляция в эконометрических исследованиях
- •2. Особенности оценки параметров нелинейных моделей
- •3. Методика построения модели парной регрессии
- •1. Парная регрессия и корреляция в эконометрических исследованиях
- •2. Особенности оценки параметров нелинейных моделей
- •3. Методика построения модели парной регрессии
- •Линейная модель.
- •Равносторонняя гипербола.
- •Степенная модель.
- •Вопросы для самоконтроля:
- •Тема 4: многофакторная корреляция и регрессия
- •Решение вопроса о спецификации модели
- •Описание методов устранения или уменьшения мультиколлинеарности:
- •2. Уравнение многофакторной регрессии, его построение и интерпретация
- •3. Система показателей тесноты многофакторной связи
- •4. Методика проведения анализа на основе построения уравнения многофакторной линейной регрессии
- •5. Предпосылки метода наименьших квадратов
- •Соблюдение требований, которым должен удовлетворять ряд остатков.
- •Вопросы для самоконтроля:
- •Тема 5. Системы эконометрических уравнений
- •1.Системы уравнений в эконометрике
- •2. Модели системы одновременных уравнений и их составляющие
- •3. Решение проблем идентификации
- •4. Методы решения систем одновременных уравнений
- •Косвенный метод наименьших квадратов
- •Вопросы для самоконтроля:
- •Тема 6. Временные ряды. Основные типы трендов
- •Виды и построение временных рядов
- •Основные этапы изучения, моделирования и прогнозирования временных рядов
- •2. Основные типы трендов
- •1. Метод разности средних двух частей одного и того же ряда.
- •Определение критерия Стьюдента и его сравнение с табличным значением.
- •Линейный тренд
- •Характеристика параметров линейного тренда.
- •Параболический тренд
- •Гиперболический тренд
- •Экспоненциальный тренд
- •Логарифмический тренд
- •Логарифмический тренд обладает следующими свойствами:
- •3. Методы распознавания типа тренда и оценки его параметров
- •4. Понятие сезонных колебаний и сезонной составляющей
- •Вопросы для самоконтроля:
- •Тема 7. Автокорреляция временных рядов
- •1. Автокорреляция и авторегрессия
- •Виды автокорреляции:
- •Свойства коэффициента автокорреляции:
- •2. Методы изучения автокорреляции
- •3. Принимают или отклоняют каждую гипотезу с вероятностью (1-α) на основе следующего рисунка:
- •Взаимосвязь временных рядов
- •Методы коррелирования:
- •4 Коинтеграция: понятие, методы проверки гипотезы о ее наличии
- •Методы проверки гипотезы о коинтеграции:
- •Вопросы для самоконтроля:
- •Глоссарий
- •Литература
- •Приложение 1.
- •Приложение 2. Функция стандартного нормального распределения
- •Приложение 5.
- •Вопросы для зачета
4. Методы решения систем одновременных уравнений
Для получения качественных оценок параметров системы одновременных уравнений пользуются специальными методами. Выбор метода определяется условиями системы. Существенна также относительная простота алгоритма самого метода. В настоящее время классическими для решения систем одновременных уравнений являются косвенный МНК и двухшаговый МНК.
Косвенный метод наименьших квадратов
Косвенный МНК основан на получении состоятельных и несмещенных оценок параметров структурной формы модели по оценкам параметров приведенной формы. Последние являются состоятельными и несмещенными в силу применения к каждому уравнению приведенной формы МНК.
Алгоритм применения косвенного метода наименьших квадратов.
Оценим параметры системы одновременных уравнений, которая задана структурной формой модели.
1.Структурная форма модели преобразуется в приведённую форму
2. С помощью МНК оцениваются параметры приведённой формы
3. Приведённая форма преобразуется в структурную форму
Несмещённые и состоятельные оценки параметров структурной формы получены
Важно! Область применения косвенного МНК ограничивается идентифицируемыми системами одновременных уравнений
Двухшаговый метод наименьших квадратов
Двухшаговый МНК применяется как для идентифицируемых, так и для сверхидентифицируемых систем одновременных уравнений. В этом смысле метод является общим по отношению к косвенному МНК.
Алгоритм применения двухшагового метода наименьших квадратов
Оценим параметры сверхидентифицируемой системы одновременных уравнений, которая задана структурной формой модели.
Структурная форма преобразуется в приведенную форму.
С помощью МНК оценивается параметры приведенной формы
В правой части сверхидентифицируемого уравнения структурной модели выбираются эндогенные переменные и рассчитываются их теоретические значения по соответствующим приведенным уравнениям.
С помощью МНК на основе фактических значений предопределенных и теоретических значений эндогенных переменных оцениваются параметры сверхидентифицируемого уравнения структурной модели.
Несмещенные и состоятельные оценки параметров структурной формы получены.
Вопросы для самоконтроля:
Назовите возможные способы построения систем уравнений. Чем они отличаются друг от друга?
Приведите пример эндогенных и экзогенных переменных для конкретной экономической модели.
Что такое «лаговые переменные»? Приведите пример.
Как связаны между собой структурная и приведенная форма модели?
Дайте определения неидентифицируемой точно- и сверхидентифицируемой систем уравнений.
В чем состоят проблемы идентификации модели, и какие условия идентификации (необходимое и достаточное) вы знаете?
Раскройте суть косвенного метода наименьших квадратов.
В каких случаях используется двухшаговый метод наименьших квадратов? Раскройте его содержание.
Как строится структурная модель спроса и предложения?
Возможность применения систем регрессионных уравнений в микроэкономике.
