- •Курс лекцій
- •Передмова
- •Тема 1. Предмет, методи і завдання дисципліни План
- •1. Визначення дисципліни “Економетрія”, її предмет і об’єкт
- •2. Місце і значення дисципліни, її зв’язок з іншими дисциплінами
- •3. Виникнення, розвиток і становлення економетрії
- •Висновки
- •2. Класифікація економіко-математичних моделей
- •3.За способом побудови економіко-математичні моделі поділяються на :
- •Тема 2. Основні поняття і загальні засади економетричного моделювання. План теми
- •1. Математичне моделювання в економіці
- •4.В залежності від мети економіко-математичні моделі поділяються на :
- •5.В залежності від врахування фактору часу економіко-математичні моделі поділяються на :
- •6.В залежності від врахування випадкових величин економіко-математичні моделі поділяються на :
- •3. Кореляційно- регресійнИй аналіз в економіці.
- •3. ЕКонометричні моделі, їх особливості і елементи.
- •3.1. Визначення економетричної моделі і її особливості.
- •3.2. Класифікація економетричних моделей.
- •3.3. Інформаційна база економетричних моделей.
- •5. Етапи і задачі економетричного дослідження.
- •Висновки
- •Тема 3. Загальна лінійна економетрична модель План теми
- •1. Загальні Поняття і визначення
- •Вибіркова (емпірична) загальна лінійна економетрична модель має наступний вигляд :
- •Вибіркова (емпірична) функція регресії для загальної лінійної економетричної моделі має наступний вигляд :
- •Теоретична (“канонічна”) модель парної лінійної регресії
- •Вибіркова (емпірична) модель парної лінійної регресії
- •2. Оцінювання параметрів моделі
- •2.1. Передумови застосування методу найменших квадратів
- •2.2. Процедура оцінювання параметрів моделі 1мнк
- •2.3. Властивості оцінок параметрів моделі, отриманих 1мнк
- •3. Верифікація моделі
- •3.1. Показники якості моделі
- •3.2 . Перевірка статистичної значимості і інтервали довіри
- •4. Прогнозування і економіко – математичний аналіз
- •4.1. Прогнозування
- •4.2. Економіко-математичний аналіз
- •Методи побудови загальної лінійної економетричної моделі
- •5.1. Характеристика основних методів побудови загальної лінійної економетричної моделі
- •Алгоритм методу
- •5.2. Статистичні показники, які використовуються при побудові загальної лінійної економетричної моделі
- •Висновки
- •Тема 4. Нелінійні економетричні моделі План теми
- •1. Загальні поняття і визначення
- •2. Нелінійні економетричні моделі, які зводяться до лінійних
- •2.1. Степенева модель
- •А) прискорене зростання
- •Б) уповільнене зростання
- •В) спад
- •2.2. Показникова (експоненційна ) модель
- •2.3. Зворотна модель
- •2.4. Квадратичні моделі
- •3. Прогнозування та економіко-математичний аналіз на основі нелінійних економетричних моделей
- •3.1. Прогнозування
- •3.2. Економіко - математичний аналіз на основі нелінійних моделей
- •Висновки
- •Тема 5. Мультиколінеарність План теми
- •1. Визначення мультиколінеарності ,її природа, причини виникнення і наслідки
- •2.1. Ознаки мультиколінеарності
- •Високе значення парних коефіцієнтів кореляції між незалежними змінними.
- •2.2. Тест Фаррара-Глобера
- •Алгоритм тесту Фаррара-Глобера.
- •3. Шляхи і Засоби усунення мультиколінеарності
- •Висновки
- •Тема 6 Гетероскедастичність План теми
- •1. Визначення гетероскедастичності, її природа та наслідки
- •2.2. Параметричний тест Голдфелда-Квондта
- •Алгоритм тесту
- •3. Оцінювання параметрів моделі у разі гетероскедастичності
- •4. Верифікація економетричної моделі і прогнозування у випадку гетероскедастачності.
- •Висновки
- •Тема 7 Автокореляція залишків План теми
- •1. Визначення автокореляції залишків, її природа, причини виникнення і наслідки .
- •2. Тестування наявності автокореляції залишків
- •Алгоритм тесту Дарбіна - Уотсона
- •3. Оцінювання параметрів економетричних моделЕй у разі наявності Автокореляції залишків
- •Висновки
- •Тема 8 Економетричні моделі динаміки План теми
- •1. Загальні поняття і визначення
- •Моделі розподіленого лагу (дистрибутивно – лагові моделі);
- •Авторегресійні моделі.
- •Оцінювання параметрів дистрибутивно – лагових моделей з кінцевим числом лагів
- •Оцінювання параметрів моделі нескінченного розподіленого лагу
- •3.1. Метод послідовного оцінювання дистрибутивно-лагових моделей
- •3.1. Методи, що грунтуються на попередньому припущені стосовно структури лагу а. Підхід Койка.
- •Б. Модель адаптивних очікувань
- •В. Модель часткового коригування
- •4. Оцінювання параметрів авторегресійних моделей
- •5. Тестування автокореляції залишків в авторегресійних моделях
- •Алгоритм тесту.
- •Висновки
- •Тема 9 Економетричні симультативні моделі План теми
- •1. Загальні поняття і визначення
- •2. Структурна і приведена форми системи одночасних рівнянь
- •3. Проблема ідентифікації в симультативних моделях
- •4. Методи оцінювання параметрів симультативних моделей
- •4.1. Непрямий метод найменших квадратів (нмнк)
- •Алгоритм нмнк
- •4.2. Двокроковий метод найменших квадратів (2мнк)
- •Оператор оцінювання 2 мнк.
- •5. Особливі випадки симультативних моделей
- •5.1. Система незалежних регресій.
- •6. Прогнозування на основі симультативних моделей
- •Висновки
- •Література
2. Структурна і приведена форми системи одночасних рівнянь
Означення 3. Система одночасних рівнянь, яка безпосередньо описує структуру взаємозв’язків між змінними моделі називається структурною формою симультативної моделі.
Структурні рівняння виражають ендогенні змінні моделі як функції інших ендогенних змінних, екзогенних змінних і випадкових величин. Наведені вище приклади симультативних моделей подають їх саме у структурній формі.
У загальному випадку структурна форма системи одночасних рівнянь для k – ендогенних змінних і m – екзогенних змінних моделі має наступний вигляд:
(
6 )
де
- ендогенні змінні моделі,
-
екзогенні змінні моделі,
- випадкові складові моделі, a – параметри
при ендогенних змінних, b
– параметри при екзогенних змінних.
У цій системі
змінна
.
Окремі структурні параметри а
і b
можуть дорівнювати нулю, якщо змінна
не входить до рівняння. Залишки
,
також можуть дорівнювати нулю, якщо
відповідне рівняння є тотожністю.
Систему (6) можна переписати у матричній
формі:
,
(
7 )
де Y – вектор ендогенних залежних змінних; X - матриця екзогенних пояснюючих (незалежних) змінних; ε – вектор залишків; A – матриця коефіцієнтів при змінних Y розмірність k×k; B – матриця коефіцієнтів при змінних X розмірність k×m.
Виходячи з визначення і особливостей структурної форми системи одночасних рівнянь можна зробити наступні висновки.
Параметри a і b структурної форми відображають прямий вплив кожного фактора на залежну змінну і ,як правило, мають відповідний економічний зміст (гранична норма заміщення, коефіцієнт еластичності, гранична схильність до споживання і т.і.). Внаслідок цього структурна форма симультативної моделі використовується для економіко - математичного аналізу.
Структурна форма симультативної моделі внаслідок порушення розглянутого вище припущення класичного лінійного регресійного аналізу не дозволяє оцінити структурні параметри моделі a і b і використовувати її для прогнозування.
Зауваження 1. Структурну форму симультативної моделі можна подавати у графічному вигляді – у вигляді схеми, яка відтворює причинно-наслідкові зв’язки між змінними моделі. Так для моделі із прикладу 2 структурну форму можна представити у вигляді наступної схеми .
Рис. 1. Схема структурної форми для моделі
визначення доходу Кейнса (3) – (4)
Параметри структурної форми на схемі мають вигляд стрілок. Початок стрілки показує пояснюючу (незалежну) змінну, кінець – пояснювану (залежну). Ендогенні змінні показані колами, екзогенні і залишки – прямокутниками. Як видно з рисунку чітко видно одночасний і двохсторонній зв'язок між ендогенними змінними моделі Ct і yt.
Означення 4 Система одночасних рівнянь, у якій всі ендогенні змінні виражені як функції лише екзогенних попередньо визначених змінних і випадкових величин називається приведеною формою симультативної моделі .
Приведена форма симультативної моделі може бути отримана з структурної форми шляхом розв’язання системи структурних рівнянь відносно вектора ендогенних змінних Y. Так для наведеної вище структурної форми ( 6 ) приведена форма має наступний вигляд :
(
8 )
У матричній формі систему рівнянь ( 8 ) можна подати наступним чином:
,
( 9 )
де матриця коефіцієнтів приведеної форми R визначається як:
,
( 10 )
а
вектор залишків U
є лінійною комбінацією залишків рівнянь
структурної форми
.
Приклад 3. Побудова приведеної форми моделі доход. Кейнса.
Підставимо вираз для yt ( 4 ) в структурну форму функції споживання ( 3 ):
або після перетворень:
.
( 11)
Тепер підставимо функції споживання ( 3 ) у тотожність ( 4 ) і після перетворень отримаємо:
.
( 12 )
З врахуванням введених позначень для приведеної форми вирази ( 11 ) і ( 12 ) можна переписати у наступному вигляді :
(
13 )
де
,
,
,
.
Виходячи з визначення і особливостей приведеної форми системи одночасних рівнянь можна зробити наступні висновки.
Кожний параметр приведеної форми rij представляє собою мультиплікатор і складається з різних коефіцієнтів (параметрів) структурної форми. Параметри-мультиплікатори приведеної форми утворюють мультиплікаторну матрицю R. Мультиплікатори приведеної форми вимірюють загальний вплив (прямий та непрямий) попередньо визначених екзогенних змінних на ендогенні змінні, в той час як структурні параметри вимірюють тільки прямий вплив.
В правих частинах рівнянь приведеної форми немає жодної взаємозалежної змінної. Тому будь-яке рівняння приведеної форми може використовуватись окремо для прогнозу відповідної залежної змінної. Внаслідок цього приведену форму ще називають прогнозною формою, підкреслюючи тим самим основне призначення рівнянь цієї форми – прогнозування.
Зауваження 2. Приведену форму симультативної моделі, як і структурну, також можна подавати у графічному вигляді. Так для моделі із прикладу 2 на основі отриманих рівнянь ( 11 ) і ( 12 ) приведену форму можна представити у вигляді схеми, наведеної на рис. 2.
Як бачимо, на відміну від структурної форми моделі Кейнса приведена форма не має причинних зв’язків між змінними Ct і yt, тобто приведена форма характеризується відсутністю взаємних зв’язків між змінними і наявністю тільки прямих зв’язків.
Рис. 2. Схема приведеної форми для моделі
визначення доходу Кейнса (11) – (12)
Порівняння структурної і приведеної форми симультативної моделі на прикладі моделі Кейнса показує ,що структурна і приведена форми моделі доповнюють одна одну в теоретико-економічному плані. Так, наприклад, приведена форма функції споживання (11) містить екзогенну змінну It і дає змогу визначити ступінь залежності між споживанням і інвестиціями, чого не дає структурна форма. Це ж зауваження стосується і залишків, які виявляють більший вплив на залежні змінні, як це видно з рівнянь прогнозної форми ( 11 ), ( 12 ). Структурна форма не дає такої інформації.
Тому відносно повну картину залежності між змінними економетричної симультативної моделі можна одержати шляхом аналізу як структурної так і відповідної їй приведеної форми.
Зроблені висновки вказують на необхідність визначення чисельних оцінок параметрів як структурної, так і приведеної форми симультативних моделей.
