Лекция Введение в эконометрику. Определение эконометрики


Лекция 14. Динамические эконометрические модели



бет13/14
Дата10.11.2022
өлшемі446 Kb.
#49127
түріЛекция
1   ...   6   7   8   9   10   11   12   13   14
Байланысты:
Лекции

Лекция 14. Динамические эконометрические модели.
Эконометрическая модель является динамической, если в данный момент времени она учитывает значения входящего в нее переменных факторов, относящиеся как к текущему, так и к предыдущим моментам времени, то есть если эта модель отражает динамику исследуемых переменных факторов в каждый момент времени.
К таким моделям относятся модели авторегрессии и модели с распределенным лагом. Модели с распределенным лагом имеют вид:

а модели авторегрессии
Более общий вид модели с распределенным лагом выглядит следующим образом

Данная модель говорит о том, что если в некоторый момент времени происходит изменение фактора то это изменение будет влиять на значение результирующей переменной в течение следующих моментов времени. Коэффициент регрессии характеризует среднее абсолютное изменение при изменении на 1 единицу своего измерения в некоторый фиксированный момент времени , без учета воздействия лаговых значений фактора Этот коэффициент называют краткосрочным мультипликатором.
По аналогии ; и т.д. называют промежуточным мультипликатором. Тогда называют долгосрочным мультипликатором.
Предположим
Если все коэффициенты имеют одинаковые знаки, то для любого
и
В этом случае относительные коэффициенты являются весами для соответствующих коэффициентов .


Построение модели с распределенным лагом.
Рассмотрим общую модель с распределенным лагом. Предположим имеет место полиноминальная структура лага, то есть
полином 1-ой степени;
полином 2-ой степени; и т.д.
полином -ой степени
Тогда можно выразить в модели следующим образом

и т.д.

Подставив в общую модель, перегруппировав слагаемые и вводя обозначеная




Получаем

Далее применяется метод наименьшего квадрата.
Алгоритм построения модели.

  1. Определяется максимальная величина лага

  2. Определяется степень полинома

  3. Расчитываются значения переменных

  4. Определяются параметры модели

  5. Расчитываются параметры исходной модели с распределенным лагом.





Достарыңызбен бөлісу:
1   ...   6   7   8   9   10   11   12   13   14




©emirsaba.org 2024
әкімшілігінің қараңыз

    Басты бет