- •4. Временные ряды в эконометрике
- •4.1. Модели одновременных временных рядов.
- •4.1.1. Основные элементы временного ряда
- •4.1.2. Автокорреляция уровней временного ряда Выявление структуры динамического ряда
- •4.1.3. Моделирование тенденции временного ряда.
- •4.1.3.1. Аналитическое выравнивание по прямой.
- •4.1.3.2. Аналитическое выравнивание по параболе второго порядка.
- •4.1.3.3. Аналитическое выравнивание по показательной функции.
- •4.1.4. Статистический анализ случайной величины.
- •4.1.5. Прогнозирование уровней временного ряда
- •4.1.6. Моделирование сезонных и циклических колебаний временных рядов
- •4.1.6.1. Расчет значений сезонной компоненты и построение аддитивной и мультипликативной модели
- •4.1.6.2. Использование фиктивных переменных для моделирования сезонных колебаний
- •4.2. Изучение взаимосвязей временных рядов. Исключение сезонных колебаний и тенденции.
- •4.2.1. Метод отклонения от тренда
- •4.2.2. Метод последовательных разностей
- •4.2.3. Включение в модель регрессии фактора времени
- •4.2.4. Анализ временных рядов при наличии автокорреляции в остатках. Критерий Дарбина-Уотсона
- •4.2.5. Анализ временных рядов при наличии автокорреляции остатков
- •4.2.6. Коинтеграция временных рядов
- •4.2.6.1. Критерий Энгеля-Грангера определения коинтеграции временных рядов
- •4.2.6.2 Критерий Дарбина-Уотсона определения коинтеграции временных рядов
- •4.3. Динамические эконометрические модели
- •4.3.1. Интерпретация параметров динамических эконометрических моделей с распределенным лагом
- •4.3.2. Изучение структуры лага, выбор вида модели с распределенным лагом
- •4.3.2.1. Метод Алмон
- •4.3.2.2. Метод Койка
- •4.3.3. Интерпретация параметров динамических эконометрических моделей авторегрессии
- •4.3.3.1. .Метод инструментальных переменных
- •4.3.4. Модели, характеризующие ожидаемый или желаемый уровень результативного признака или одного из факторов в момент времени .
- •4.3.4.1. Модели частичной корректировки
- •4.3.4.2. Модели адаптивных ожиданий
- •Контрольные вопросы
- •Вопросы к тестам
- •Приложения Приложение 1
- •Греческий алфавит
- •Библиографический список
4.3.4. Модели, характеризующие ожидаемый или желаемый уровень результативного признака или одного из факторов в момент времени .
Ко 2-му типу динамических эконометрических моделей относят модели аддитивных ожиданий и модели частичной корректировки.
4.3.4.1. Модели частичной корректировки
В модели частичной
корректировки учитывается не фактическое
значение результативного признака
,
а его желаемое
(ожидаемое) значение
.
Общий вид модели частичной корректировки
(274)
Примером модели частичной корректировки является «модель Литнера», в которой изучается зависимость желаемого объема дивидендов от фактического объема прибыли .
В данной модели
предполагается, что фактическое
приращение результативного признака
пропорционально разнице между ее
желаемым уровнем и фактическим значением
в предыдущий период
:
при
(275)
или
(276)
где
– среднее арифметическое взвешенное желаемого уровня и фактического значения .
– корректирующий коэффициент.
если
,
то
и полная корректировка происходит за
1 период.чем ближе к 1, тем в большей степени реальное изменение результата отвечает ожиданиям
если
то корректировка не происходит вообще,
ожидания не оказывают воздействия.
Подставим в получим модель авторегрессии
(277)
где
Параметры данной модели находим методом обычного МНК, зная данные параметры, через алгебраические преобразования найдем параметры модели .
Уравнение называют краткосрочной функцией МЧК.
Уравнение называют долгосрочной функцией МЧК.
Пример 45. Имеются данные о объеме дивидендов и текущей прибыли .
Построить модель зависимости желаемого объема дивидендов от фактического объема прибыли , (табл. 89).
Таблица 89
|
|
|
|
1 |
22 |
47 |
|
2 |
66 |
70 |
22 |
3 |
99 |
82 |
66 |
4 |
121 |
93 |
99 |
5 |
154 |
117 |
121 |
6 |
175 |
128 |
154 |
7 |
197 |
152 |
175 |
8 |
219 |
163 |
197 |
9 |
241 |
175 |
219 |
10 |
263 |
198 |
241 |
11 |
285 |
221 |
263 |
Решение.
Воспользуемся моделью неполной корректировки
Рассчитаем параметры обычным МНК – таблица 90.
Таблица 90
|
Коэффициенты |
Стандартная ошибка |
|
|
|
19,073 |
4,796 |
3,977 |
0,99 |
|
0,473 |
0,106 |
4,460 |
|
|
0,622 |
0,068 |
9,093 |
Значение параметров модели найдем как решение системы
Из соотношения
определим значение корректирующего
коэффициента
,
соответственно:
,
Модель зависимости желаемого объема дивидендов от фактического объема прибыли имеет вид
