22..Алгоритм теста Дарбина-Уотсона на наличие (отсутствие) автокорреляции случайных возмущений. (20) стр 33
Отсутствие автокорреляции, т.е. взаимозависимости возмущений. Её оценивают, вычисляя статистику Дарбина-Уотсона остатков е:
для которой вычислены критические значения при различных уровнях значимости и числе измерений. Приблизительно DW=0…1 означает положительную автокорреляцию, 3…4 отрицательную автокорреляцию, DW=1,5…2,5 позволяет принять гипотезу об отсутствии автокорреляции, DW=1…1,5 и DW=2,5…3 не позволяют принять гипотезу о наличии или отсутствии автокорреляции. Наличие автокорреляции означает, что аппроксимирующая функция подобрана неверно, или же требуется применение других методов и моделей.
Статистику Дарбина-Уотсона можно вычислить по формуле
DW = 2(1-Rавт),
где Rавт - коффициент автокорреляции, вычисляемый с помощью функции КОРРЕЛ: задать в окне Массив1 диапазон остатков с номерами 1 : n-1, а в окне Массив2 диапазон 2 : n.
23. Структурная и приведённая формы спецификации эконометрических моделей.
Система совместных, одновременных уравнений (или структурная форма модели) обычно содержит эндогенные и экзогенные переменные.
Эндогенные
переменные
– это зависимые переменные, число
которых равно числу уравнений в системе
и которые обозначаются через
,
взаимозависимые переменные, которые
определяются внутри модели (системы).
Экзогенные
переменные
– это предопределенные переменные,
влияющие на эндогенные переменные, но
не зависящие от них, независимые
переменные, которые определяются вне
системы.
Обозначаются через
.
В качестве экзогенных переменных могут рассматриваться значения эндогенных переменных за предшествующий период времени (лаговые переменные).
Предопределенными переменными наз. экзогенные и лаговые эндогенные переменные системы.
Структурная форма модели позволяет увидеть влияние изменений любой экзогенной переменной на значения эндогенной переменной.
Структурная
форма модели в правой части содержит
при эндогенных переменных коэффициенты
и экзогенных переменных – коэффициенты
,
которые называютсяструктурными
коэффициентами
модели. Все переменные в модели выражены
в отклонениях от среднего уровня, т.е.
под
подразумевается
,
а под
– соответственно
.
Поэтому свободный член в каждом уравнении
системы отсутствует. (3.3) ниже представлено.
Использование МНК для оценивания структурных коэффициентов модели дает, как принято считать в теории, смещенные и несостоятельные оценки. Поэтому обычно для определения структурных коэффициентов модели структурная форма модели преобразуется в приведенную форму модели.
Приведенная форма модели представляет собой систему линейных функций эндогенных переменных от экзогенных:
(3.4)
где
– коэффициенты приведенной формы
модели,
– остаточная величина для приведенной
формы.
По
своему виду приведенная форма модели
ничем не отличается от системы независимых
уравнений, параметры которой оцениваются
традиционным МНК. Применяя МНК, можно
оценить
,
а затем оценить значения эндогенных
переменных через экзогенные.
Коэффициенты приведенной формы модели представляют собой нелинейные функции коэффициентов структурной формы модели.
Структурные модели можно подразделить на три вида: - идентифицируемые;-неидентифиц.;- сверхидентифицируемые.
Условие идентифицируемости модели может быть записано в виде следующего правила:
Предопределённых + 1 = Эндогенных идентифицируемо
Предопределённых + 1 < Эндогенных неидентифицируемо
Предопределённых + 1 > Эндогенных сверхидентифицируемо