- •Оглавление
- •1.2. Характеристики случайных величин
- •1.3. Типы эконометрических моделей
- •1.3.1. Модели временных рядов
- •1.3.2. Регрессионные модели с одним уравнением
- •1.3.3. Системы одновременных уравнений
- •1.4. Типы данных при эконометрическом моделировании
- •1.4.1. Пространственные данные
- •1.4.2. Временные ряды
- •1.5. Основные положения регрессионного анализа
- •2. Парная линейная регрессия
- •2.1. Метод наименьших квадратов
- •2.2. Использование оцененной модели для прогноза
- •2.3. Интервальная оценка функции регрессии и ее параметров
- •2.3.2. Доверительный интервал для индивидуальных значений зависимой переменной
- •2.3.3. Доверительные интервалы для параметров регрессионной модели
- •2.4. Оценка значимости уравнения регрессии (адекватности имеющимся статистическим данным)
- •2.4.1. Основная идея дисперсионного анализа
- •2.4.2. Процедура проверки значимости линейной связи между переменными
- •2.4.3. Оценка статистической значимости коэффициентов парной линейной регрессии и корреляции
- •2.5. Проверка выполнения стандартных предположений об ошибках в линейной модели наблюдений графическим методом
- •3. Нелинейные регрессионные модели
- •3.1. Нелинейные модели с двумя переменными, приводимые к линейной форме
- •3.1.1. Степенная форма эконометрической модели
- •3.1.2. Приведение степенной модели к линейной форме модели, оценка параметров модели и ее качества
- •3.1.3. Понятие предельной склонности и эластичности функции
- •3.1.4. Другие виды эконометрических моделей, приводимые к линейной форме
- •3.2. Итерационные методы подбора нелинейных моделей
- •3.3. Нелинейные модели множественной регрессии
- •3.4. Проверка статистических гипотез о значениях отдельных коэффициентов
- •4. Множественная линейная регрессия и корреляция
- •4.1. Отбор факторов для модели множественной регрессии
- •4.1.1. Экономические процессы, описываемые с помощью уравнений множественной регрессии
- •4.1.2. Анализ факторов, включаемых в модель множественной регрессии
- •4.1.3. Методы построения уравнения множественной регрессии
- •4.2.1. Метод наименьших квадратов
- •4.2.2. Применение метода наименьших квадратов для стандартизированного уравнения множественной линейной регрессии
- •4.2.2. Частные коэффициенты эластичности
- •4.3. Проверка значимости уравнения множественной линейной регрессии
- •4.3.1. Коэффициенты множественной корреляции и детерминации
- •4.3.2. Частные и общий коэффициенты корреляции
- •4.3.3. Проверка значимости уравнения линейной множественной регрессии с помощью критериев Фишера и Стьюдента
- •4.4. Метод взвешенных наименьших квадратов (обобщенный МНК)
- •4.5. Фиктивные переменные
- •4.5.1. Необходимость использования фиктивных переменных
- •4.5.2. Модели, содержащие только качественные объясняющие переменные
- •4.5.2. Модели, в которых объясняющие переменные носят как количественный, так и качественный характер
- •5. Временные ряды
- •5.1. Составляющие временных рядов
- •5.1.1. Группы факторов, влияющие на формирование временного ряда
- •5.1.2. Стационарные и нестационарные временные ряды
- •5.1.3. Аддитивная и мультипликативная модели временных рядов
- •5.2. Коэффициент автокорреляции. Автокорреляционная функция
- •5.3. Моделирование тенденции временного ряда
- •5.3. Моделирование сезонных колебаний
- •5.4. Автокорреляция в остатках. Критерий Дарбина-Уотсона
- •6. Системы эконометрических уравнений
- •6.1. Классификация систем регрессионных уравнений
- •6.2. Оценка параметров систем одновременных уравнений
- •6.3. Проблема идентификации структурных моделей
- •6.4. Методы оценки параметров структурной модели
- •Библиографический список
27
3.Нелинейные регрессионные модели
3.1.Нелинейные модели с двумя переменными, приводимые к линейной форме
3.1.1.Степенная форма эконометрической модели
Связь между конкретными экономическими факторами не обязательно линейная. Например, если рассматривать зависимость от располагаемого дохода x не всех затрат на личное потребление у, а лишь затрат V на некоторый продукт питания (или группу продуктов питания), например, на куриные яйца, то уже по чисто физиологическим причинам функция связи V=V(x) скорее всего должна замедлять свой рост при возрастании x. Возможный график этой функции имеет вид, приведенный на рис. 3.1.
Рисунок 3.1
В данной ситуации нельзя говорить о склонности к потреблению данного продукта как о постоянной величине. Вводят понятие предельной склонности к потреблению.
Определение. Предельной склонностью к потреблению (нормой потребления) называют величину C(x), которая для заданной величины располагаемого дохода х определяется формулой
C(x) = lim |
V (x + x) −V (x) |
= |
dV |
′ |
(3.1) |
x |
dx |
=V (x) |
|||
x→0 |
|
|
|
28
Замедление скорости роста функции V(x) соответствует убыванию С(х) при возрастании располагаемого дохода х. Уточняя предположение о поведении нормы потребления С(х), можно получить ту или иную формулу связи между переменными V и х.
Возможной формой связи затрат V на некоторый продукт питания от располагаемого дохода х может быть степенная связь
V =V (x) = α × x β |
(3.2) |
|
где α > 0 , 0 < β <1. |
|
|
Для такой связи производная (норма |
потребления) C(x) =α × β × xβ −1 , то есть |
эта склонность к потреблению монотонно убывает с ростом располагаемого дохода х.
3.1.2. Приведение степенной модели к линейной форме модели, оценка параметров модели и ее качества
Если вместо уровней дохода и расходов на потребления рассмотреть логарифмы уровней по одному и тому же основанию (натуральные или десятичные log) , то степенную форму связи можно привести к линейной.
V = α × xβ ® lnV = lnαxβ .
lnV = lnα +ln xβ |
|
lnV = lnα + β ln x . |
(3.3) |
Если обозначить lnV = V ′ , lnα = α ′ , ln x = x′, то получим |
|
V ′ = α ′ + β × x′ |
(3.4) |
Линейной форме модели в логарифмах соответствует линейная модель наблюдений |
|
Vi′= α ′ + βxi′ + εi i = 1,2,...,n,, |
(3.5) |
β = d(ln V )
где d(ln x) .
Модель yi = α × xiβ ×εi , линеаризуемая путем логарифмирования называется степенной моделью с мультипликативными возмущениями.
Оценить параметры такой модели можно с помощью МНК, применив данный метод к уравнению (3.3) и далее перейдя от логарифмов к исходным показателям. Качество непосредственно степенной модели (3.2) оценивают графическим методом (сравнивая облако рассеяния с полученной по теоретической модели кривой), с помощью средней ошибки аппроксимации и коэффициента детерминации. Соблюдение стандартных предположений регрессионного анализа проще всего проследить, используя графики стандартизированных остатков (см. §2.5). О качестве исходной модели (3.2) также можно судить по модели (3.3), применив методы, изложенные в главе 2.
3.1.3. Понятие предельной склонности и эластичности функции
Определение. Если имеется связь между какими-то |
переменными экономическими |
факторами х и у в виде Y = f (x) то функция |
|
|
dy |
|
′ |
y(x + x) − y(x) |
|
C(x) = |
|
= f |
(x) = lim |
|
|
dx |
x |
||||
|
|
x→0 |
является предельной склонностью величины y по отношению к величине х.
Определение. Величина |
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
f (x + |
|
x) − f (x) |
×100% |
|
|
|
|
|
η(x) = lim |
|
|
f (x) |
== |
x |
× dy |
, |
|||
|
|
|||||||||
|
|
Dx |
|
y |
||||||
x→0 |
|
|
|
dx |
|
|||||
|
|
|
|
|
×100% |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
x |
|
|
|
|
|
η(x) = xy C(x)
29
(3.6)
(3.7)
(3.8)
в экономической теории называется эластичностью (функцией эластичности).
Эластичность показывает, на какое количество процентов изменится у при изменении x на
1%. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Если |
|
η(x) |
|
>1то фактор у эластичен по отношению к фактору х. |
|
|
|||||||||||
|
|
|
|
||||||||||||||
Если же |
|
η(x) |
|
<1, |
то фактор y неэластичен по отношению к фактору х. Отдельно |
||||||||||||
|
|
||||||||||||||||
выделяют пограничные случаи η(x) =±1. |
|
|
|
|
|
|
|||||||||||
Найдем отношение дифференциалов для логарифмов уровней факторов у и х. |
|
||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
df (x) |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
d ln f (x) |
= |
f (x) |
|
x dy |
=η(x) |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
d ln x |
dx |
= y dx |
(3.9) |
|||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
x |
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Значение |
|
предельной |
склонности |
С(x0 ) |
равно |
угловому |
коэффициенту |
наклона |
|||||||||
касательной к графику функции |
y = f (x) при x = x0 |
|
|
|
|||||||||||||
Значение |
эластичности |
η(x0 ) равно |
угловому коэффициенту |
касательной к |
графику |
зависимости ln y от ln x при x = x0
Следствие:
1. Условие постоянства предельной склонности С(x) = β означает линейную связь между
уровнями факторов х и у: |
|
y =α + βx |
(3.10) |
2. Условие постоянства эластичности η(x) = β означает |
линейную связь между |
логарифмами уровней |
|
ln y =α′ + β ln x , |
(3.11) |
30
соответствующую степенной связи между уровнями факторов. Преобразовав выражение (3.11) можно получить формулу (3.2):
|
|
eln y = e(α ′+β ln x) , |
|
|
|
y = eα ′ (eln x )β |
® |
y = eα ′ × xβ |
® |
y = αxβ |
(α = eα′ ) . |
Выражает степенное возрастание (при β > 0 ) или убывание (при β < 0 ) уровней фактора у при возрастании уровней фактора x.
Если η(x) = β , то коэфицент β можно трактовать как процентное изменение уровня фактора у при изменении фактора х на 1%.
Если β >1, то фактор y эластичен по отношению к фактору х. Если β <1 , то фактор y не эластичен по отношению к фактору х.
Пограничные случаи, когда β =±1 соответствуют единичной эластичности.
3.1.4. Другие виды эконометрических моделей, приводимые к линейной форме
Если у – объем плановых инвестиций, a z – норма банковского процента, то между ними существует связь (рис. 3.2), которая часто выражается в форме обратно пропорциональной зависимости:
y = α + β |
(α > 0, β > 0) . |
z |
|
Эта модель приводится к линейной, заменой переменной x = 1z : y =α +βx .
Рисунок 3.2
В этой модели эластичность у по z отрицательна и меньше единицы величине
η(z) = dy × |
z |
= - |
β |
× |
|
z |
|
= - |
β |
, |
|
z2 |
|
|
β |
β +αz |
|||||
dz y |
|
|
α + |
|
|
|||||
|
|
|
|
|
z |
|
|
|
(3.12)
по абсолютной
(3.13)
следовательно объем плановых инвестиций неэластичен по отношению к норме процента (проценты растут быстрее, чем инвестиции).
31
В моделях «доход-потребление», относящихся к потреблению продуктов питания линейная модель в логарифмах уровней, выражающая уменьшение нормы потребления C(x) с ростом доходов х, не всегда удовлетворительна, поскольку эластичность в такой модели η = const . 0
Часто более подходящей является модель связи с убывающей эластичностью (рис. 3.3). Например:
y =α + β ln z |
(3.14) |
Тогда
η(z) = dy |
× |
z |
|
= |
β |
× |
|
z |
|
; |
||
y |
z |
α + β ln z |
||||||||||
dz |
|
|
|
|
|
|||||||
lim(z) = lim |
|
|
|
|
β |
= 0. |
|
|||||
|
|
|
|
|
|
|
||||||
z→∞ |
z→∞ (α + β ln z) |
|
|
(3.15)
(3.16)
Рисунок 3.3
В этой модели возникают проблемы с отрицательными значениями у при малых значениях z. Такого недостатка нет в модели
ln y = α − |
β |
|
(β >0) , |
|||||||
|
|
|
|
|
z |
|
|
|
|
|
то есть |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
y =e |
(α−β ) |
. |
|
|
|
|||||
|
z |
|
|
|
|
|||||
|
|
|
|
|
|
|||||
Здесь |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
β |
|
|
|
η(z) = dy |
× |
z |
= e(α − z |
) |
* β * z , |
|||||
y |
|
|||||||||
dz |
|
|
|
|
|
2 |
e |
(α − β ) |
||
|
|
|
|
|
|
|
z |
|||
|
|
|
|
|
|
z |
|
η(z) = βz .
(3.17)
(3.18)
(3.19)
Последнее соотношение выражает закон Энгеля – убывания эластичности потребления продуктов питания по доходу. Значения у в этой модели ограничены сверху значением eα .