- •Методи побудови загальної лінійної моделі
- •4.2. Специфікація моделі
- •4.3. Передумови застосування методу найменших квадратів (1мнк)
- •4.4. Оператор оцінювання 1мнк
- •4.5. Властивості оцінок параметрів
- •4.6. Коваріаційна матриця оцінок параметрів моделі
- •4.7. Прогноз залежної змінної.
- •4.8. Оцінювання прогнозних можливостей моделі
- •4.9. Побудова економетричної моделі на основі покрокової регресії
- •4.10. Коефіцієнти детермінації і кореляції
- •4.11. Частинні коефіцієнти кореляції та коефіцієнти регресії
- •4.12. Перевірка значущості та інтервали довіри
- •4.12.1. Значущість економетричної моделі. Гіпотезу про рівень значущості зв’язку між залежною і пояснювальними змінними можна перевірити за допомогою f-критерію:
- •Мультиколінеарність
- •6.2. Основні наслідки мультиколінеарності
- •1. Дисперсія і коваріація оцінок параметрів моделі різко збільшуються.
- •2. Похибки оцінок параметрів значно збільшуються, відповідно збільшуються їхні інтервали довіри.
- •6.3. Ознаки мультиколінеарності
- •6.4. Алгоритм Фаррара—Глобера
- •Гетероскедастичність
- •7.2. Наслідки гетероскедастичності
- •7.3. Методи визначення гетероскедастичності
- •7.4. Визначення матриці s
- •7 .5. Узагальнений метод найменших квадратів (метод Ейткена)
- •7.6. Прогноз
- •1. Дослідимо гетероскедастичність на основі тесту Гольфельда—Квандта.
- •Автокореляція
- •8.2. Перевірка наявності автокореляції
- •8.3. Оцінвання параметрів моделі з автокорельованими залишками
- •8.4. Прогноз
- •6.5. Методи звільнення від мультиколінеарності
Методи побудови загальної лінійної моделі
Перша принципова задача, з якою стикається кожний, хто вивчає економіку, — це задача про встановлення взаємозв’язків між економічними величинами. Так, попит на деякий товар, що формується на ринку, залежить від ціни цього товару та ціни конкуруючих товарів, споживчого доходу і т. ін. Витрати, що пов’язані з виготовленням будь-якої продукції, залежать від обсягу виробництва, технології, зовнішніх і внутрішніх умов, від цін на основні виробничі ресурси. Можна було б навести ще багато прикладів про взаємозв’язки між економічними показниками. Адже вони не є ізольованими, автономними, а мають між собою прямі і зворотні зв’язки. Звідси, щоб ефективно керувати економічними процесами та явищами, треба вміти вимірювати ці зв’язки кількісно.
Цю проблему економіки можна вирішити, побудувавши економетричну модель.
Означення 4.1. Економетрична модель — це функція чи система функцій, що кількісно описує залежність між соціально-економічними показниками, один чи кілька з яких є залежною змінною, інші — незалежними.
У загальному вигляді економетрична модель запишеться так:
,
де Y — залежна змінна; Xj — незалежні змінні; u — стохастична складова, або на основі системи рівнянь:
,
де — стохастична складова s-го рівняння, , тобто ця економетрична модель складається з k функцій.
Незалежні змінні моделі називаються пояснювальними, наперед заданими змінними. Залежні змінні називаються пояснюваними змінними.
Економетрична модель, що будується на основі системи рівнянь, крім регресійних функцій, може містити тотожності.
Побудова будь-якої економетричної моделі, незалежно від того, на якому рівні і для яких показників вона будується, здійснюється як послідовність певних кроків.
Крок 1. Знайомство з економічною теорією, висунення гіпотези взаємозв’язку. Чітка постановка задачі.
Крок 2. Специфікація моделі. Використовуючи всі ті види функцій, які можуть бути застосовані для вивчення взаємозв’язків, необхідно сформулювати теоретичні уявлення і прийняті гіпотези у вигляді математичних рівнянь. Ці рівняння встановлюють зв’язки між основними визначальними змінними, припускаючи, що решта змінних є випадковими.
Крок 3. Формування масивів вихідної інформації згідно з метою та завданнями дослідження.
Крок 4. Оцінка параметрів економетричної моделі методом найменших квадратів. Аналіз залишків дає змогу відповісти на запитання: чи не суперечить специфікація моделі застосуванню 1МНК.
Крок 5. Якщо деякі передумови застосування 1МНК не виконуються, то для подальшого аналізу треба замінювати специфікацію або застосовувати інші методи оцінювання параметрів.
Крок 6. Верифікація моделі та її оцінок параметрів.
Крок 7. Прогноз на основі моделі.
Схематично всі кроки можна зобразити так: