Имя материала: Эконометрика.Конспект лекций

Автор: Ангелина Витальевна Яковлева

Лекция № 27. динамические эконометрические модели (дэм). модель авторегрессии. характеристика моделей с распределенным лагом

 

К динамическим эконометрическим моделям относят те модели, которые в настоящий момент времени учитывают значения входящих в них переменных, относящихся не только к текущему, но и к предыдущему моментам времени. Регрессионные модели вида:

у, = f(x,, x -1) у = f (x, у,-1)

являются динамическими эконометрическими моделями, а регрессия вида:

у, = f (x1---x„ )=f (x)

не является ДЭМ.

В^іделяют два основных типа ДЭМ:

1) модели, в которых значения переменных, относящихся к прошлым моментам времени (лаговые значения), включены в модель с текущими значениями этих переменных. К таким моделям относятся:

а)         модель авторегрессии. Это динамическая эконометриче-

ская модель, в которой в качестве факторных переменных

содержатся лаговые значения результативной переменной.

Примером модели авторегрессии является модель:

у, =/0 +З1 х х, + д, х у, -1 + є;

б)         модель с распределенным лагом. Это динамическая эко-

нометрическая модель, включающая текущие и лаговые

значения факторных переменных. Примером модели с рас-

пределенным лагом является:

у, =30 +3Х х, +З2 хx,-1 + ... + 3l хx-l + Є,

где L — это величина временного лага (запаздывания) между рядами;

2) модели, включающие переменные, отражающие предполагаемый или желаемый уровень результативной переменной или одного из факторных признаков в определенный момент времени (t + 1). Этот уровень является неизвестным и определяется на основании той информации, которая имеется в наличии на предшествующий момент времени t. Предполагаемые значения переменных рассчитываются различными способами. В зависимости от способа расчета данных переменных различают следующие виды моделей:

а)         модель адаптивных ожиданий (МАО), учитывающая

предполагаемое (или желаемое) значение факторной пере-

менной x*t+1. В общем виде модель адаптивных ожиданий

записывают так:

yt = Л + А X xt*+1 + £t.

Примером МАО служит влияние предполагаемой в будущем периоде (t + 1) индексации заработных плат и пенсий на текущие цены;

б)         модель частичной (неполной) корректировки (МЧК), учи-

тывающая предполагаемое (или желаемое) значение ре-

зультативной переменной yt*. В общем виде модель частич-

ной корректировки можно записать так:

У, = Л + в1 X xt +є,.

Примером модели частичной корректировки является зависимость желаемого объема дивидендов у* от фактического текущего объема прибыли xt. Данная МЧК более известна как модель Литнера.

Особенность динамических эконометрических моделей состоит в том, что для оценивания их неизвестных параметров обычный метод наименьших квадратов неприменим по различным причинам.

Для оценивания коэффициентов модели авторегрессии применяется метод инструментальных переменных, который позволяет получить наиболее оптимальные в данных условиях оценки.

Для моделей с распределенным лагом в зависимости от структуры лага для оценивания параметров применяются метод Алмона и метод Койка.

Суть данных методов состоит в том, чтобы преобразовать исходную модель с распределенным лагом в модель авторегрессии, которую можно оценить с помощью метода инструментальных переменных.

Модель адаптивных ожиданий и модель частичной корректировки также с целью нахождения неизвестных параметров преобразуются в вид модели авторегрессии.

 

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 |