Имя материала: Введение в эконометрику

Автор: Кристофер Доугерти

12.2. спецификация модели

 

В предыдущих главах мы использовали различные диагностические тесты, проверяющие адекватность спецификации регрессионной модели. Мы рассмотрели тесты спецификации объясняющих переменных: ґ-тест объясняющей способности (и следовательно, желательности включения в модель) отдельных объясняющих переменных и F-TecT объясняющей способности группы объясняющих переменных. Были рассмотрены тесты адекватности спецификации остаточного члена: тест на автокорреляцию и тест на гетероскедастичность. Была предложена процедура, которая может использоваться как тест на функциональную форму зависимости: процедура Бокса—Кокса для определения наиболее подходящего вида преобразования переменных (внутри заданного класса преобразований). И это лишь небольшая часть всех диагностических тестов, применяемых на практике.

Общая стратегия исследования, которая неявно использовалась нами до настоящего времени, может быть обобщена следующим образом:

На основании экономической теории, опыта и интуиции сформировать предварительную модель.

Подобрать имеющиеся данные и оценить параметры модели.

Провести диагностические тесты.

Если хотя бы один из тестов указывает на неадекватность спецификации модели, пересмотреть ее с целью устранения этой неадекватности.

Когда спецификация оказывается удовлетворительной, поздравить себя с решением поставленной задачи и закончить работу.

Опасность этой стратегии (и «опасность» здесь — вполне подходящее слово) заключается в том, что причина, по которой окончательная версия модели окажется удовлетворительной, — искусная подгонка спецификации модели к имеющемуся набору данных, а вовсе не соответствие реальной модели. Эконо-метрическая литература заполнена двумя видами неявных свидетельств в пользу того, что это происходит все время, особенно с моделями, оцениваемыми на временных рядах, и в частности с моделями, отражающими макроэкономические взаимосвязи. Часто случается, что исследователи, анализирующие одно и то же явление, но имеющие доступ к различным источникам данных, строят внутренне согласованные, но абсолютно несравнимые модели; часто случается также, что модели, выдержавшие диагностические тесты на выборке, имеют крайне малую прогностическую способность. Особенно выделяется с обеих этих точек зрения литература, посвященная моделированию совокупных инвестиций. Еще одно свидетельство, если таковые все же необходимы, предоставляется экспериментами, показывающими, что совсем не сложно построить бессмысленные модели, выдерживающие все условные проверки (см. работу Дж. Пича и Дж. Уэбба [Peach, Webb 1983]). Как следствие все больше возрастает осознание того, что тесты позволяют отклонить лишь совершенно неверно специфицированные модели, и тот факт, что модель выдержала их, не может служить гарантией ее правильности.

«Но как насчет тестов на предсказательную способность модели, описанных в главе 10?» — спросите вы. Там модель подвергалась оценке своей способности соответствовать новым данным. С этими тестами возникает две проблемы. Во-первых, их эффективность довольно низка. Вполне возможно, что плохо специфицированная модель будет соответствовать наблюдениям периода предсказания, и нулевая гипотеза о стабильности модели не будет отвергнута, особенно если период предсказания невелик. «Хорошо», — скажете вы, удлиняя период предсказания и укорачивая период выборки. Это действительно может оказаться правильным направлением анализа, но здесь снова возникает проблема, особенно если выборка малая. Укорачивая период выборки, вы понизите соответствие модели выборочным данным, и определить, насколько существенно отличается ее поведение в период предсказания, будет еще труднее.

Другая проблема с тестами на стабильность предсказаний — вопрос, что делать исследователю, если тест не удался. Понятно, что было бы неправильно закончить работу в этой точке, признав свое поражение. Естественное направление действий — продолжать переделывать модель, пока она не пройдет, и данный тест, однако после этого тест является не более «честным», чем тесты на периоде выборки. Такое неудовлетворительное положение дел порождает интерес к двум взаимосвязанным вопросам: возможности отклонения некоторых из конкурирующих моделей в результате сравнения их друг с другом и возможности принятия более систематической исследовательской стратегии, которая позволила бы сразу же исключить построение неадекватных моделей.

 

Страница: | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 | 32 | 33 | 34 | 35 | 36 | 37 | 38 | 39 | 40 | 41 | 42 | 43 | 44 | 45 | 46 | 47 | 48 | 49 | 50 | 51 | 52 | 53 | 54 | 55 | 56 | 57 | 58 | 59 | 60 | 61 | 62 | 63 | 64 | 65 | 66 | 67 | 68 | 69 | 70 | 71 | 72 | 73 | 74 | 75 | 76 | 77 | 78 | 79 | 80 | 81 | 82 | 83 | 84 | 85 | 86 | 87 | 88 | 89 | 90 | 91 | 92 | 93 | 94 | 95 | 96 | 97 | 98 | 99 | 100 | 101 | 102 | 103 | 104 |