Имя материала: Эконометрика.Конспект лекций

Автор: Ангелина Витальевна Яковлева

1. основные виды эконометрических моделей

Выделяют три основных класса эконометрических моделей. 1. Модель временных рядов.

Модель представляет собой зависимость результативного признака от переменной времени или переменных, относящихся к другим моментам времени.

К моделям временных рядов, в которых результативный признак зависит от времени, относятся:

модель тренда (модель зависимости результативного признака от трендовой компоненты);

модель сезонности (модель зависимости результативного признака от сезонной компоненты);

модель тренда и сезонности.

К моделям временных рядов, в которых результативный признак зависит от переменных, датированных другими моментами времени, относятся:

модели с распределенным лагом, которые объясняют вариацию результативного признака в зависимости от предыдущих значений факторных переменных;

модели авторегрессии, которые объясняют вариацию результативного признака в зависимости от предыдущих значений результативных переменных;

модели ожидания, объясняющие вариацию результативного признака в зависимости от будущих значений факторных или результативных переменных.

Модели временных рядов делятся на модели, построенные по стационарным и нестационарным временным рядам.

Стационарные временные ряды характеризуются постоянными во времени средней, дисперсией и автокорреляцией, т. е. данный временной ряд не содержит трендового и сезонного компонента.

Если временной ряд не отвечает перечисленным условиям, то он является нестационарным (т. е. содержит трендовую и сезонную компоненты).

2. Регрессионные модели с одним уравнением.

В подобных моделях зависимая или результативная переменная, обозначаемая обычно , представляется в виде функции факторных или независимых признаков xv..x^

у = f (х,в) = f (x,,     x„, Л,     Л )

где Лі,    Лк — параметры регрессионного уравнения.

Регрессионные модели делятся на парные (с одним факторным признаком) и множественные регрессии.

В зависимости от вида функции f(x, A модели делятся на линейные и нелинейные регрессии.

3. Системы одновременных уравнений.

Данные модели описываются системами взаимозависимых регрессионных уравнений. Системы могут состоять из тождеств и регрессионных уравнений, каждое из которых может включать в себя не только факторные переменные, но и результативные переменные из других уравнений системы.

Для тождеств характерно то, что их вид и значения параметров известны.

Регрессионные уравнения, из которых состоит система, называются поведенческими уравнениями. В поведенческих уравнениях значения параметров являются неизвестными и подлежат оцениванию.

Примером системы одновременных уравнений может служить модель спроса и предложения, включающая три уравнения:

QSt = a0 + a1 x Pt + a2 x Pt-1 — уравнение предложения;

 

Qdt = b0 + bi x Pt + b2 x     — уравнение спроса;

 

QSt = Qdt — тождество равновесия,

 

где QS, — предложение товара в момент времени t; Q dt — спрос на товар в момент времени t; Pt — цена товара в момент времени t; Pt-1 — цена товара в предшествующий момент времени t; It — доход потребителей в момент времени t.

 

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 |