Под системой эконометрических уравнений обычно понимается система одновременных, совместных уравнений. Ее применение имеет ряд сложностей, которые связаны с ошибками спецификации модели. Ввиду большого числа факторов, влияющих на экономические переменные, исследователь, как правило, не уверен в точности предлагаемой модели для описания экономических процессов. Набор эндогенных и экзогенных переменных модели соответствует теоретическому представлению исследователя о [c.204]
Процесс Э.-м.м. проходит ряд этапов идентификацию объекта, спецификацию модели, идентификацию и оценку параметров модели, установление зависимостей между ними, проверку. Причем весь этот процесс обычно повторяется многократно, и с каждым циклом модель уточняется, особенно когда дело идет о модели, предназначенной для практических расчетов. В последнем случае к модели предъявляются дополнительные требования со стороны технологии алгоритмизации (см. Алгоритм) и программирования. [c.412]
Отметим, что для применения описанных выше преобразований существенную роль играют знания об истинных значениях дисперсий отклонений
Основной причиной наличия случайного члена в модели являются несовершенные знания о причинах и взаимосвязях, определяющих то или иное значение зависимой переменной. Поэтому свойства случайных отклонений, в том числе и автокорреляция, в первую очередь зависят от выбора формулы зависимости и состава объясняющих переменных. Так как автокорреляция чаще всего вызывается неправильной спецификацией модели, то для ее устранения необходимо, прежде всего, попытаться скорректировать саму модель. Возможно, автокорреляция вызвана отсутствием в модели некоторой важной объясняющей переменной. Необходимо попытаться определить данный фактор и учесть его в уравнении регрессии (см. пример из параграфа 6.7). Также можно попробовать изменить формулу зависимости (например, линейную на лог-линейную, линейную на гиперболическую и т. д.). Однако если все разумные процедуры изменения спецификации модели, на ваш взгляд, исчерпаны, а автокорреляция имеет место, то можно предположить, что она обусловлена какими-то внутренними свойствами ряда et . В этом случае можно воспользоваться авторегрессионным преобразованием. В линейной регрессионной модели либо в моделях, сводящихся к линейной, наиболее целесообразным и простым преобразованием является авторегрессионная схема первого порядка AR(1). [c.236]
В ряде случаев проблема мультиколлинеарности может быть решена изменением спецификации модели либо изменением формы модели, либо добавлением объясняющих переменных, которые не учтены в первоначальной модели, но существенно влияющие на зависимую переменную. Если данный метод имеет основания, то его использование уменьшает сумму квадратов отклонений, тем самым сокращая стандартную ошибку регрессии. Это приводит к уменьшению стандартных ошибок коэффициентов. [c.252]
Учебник содержит систематическое изложение основ эконометрики и написан на основе лекций, которые авторы в течение ряда лет читали в Российской экономической школе и Высшей школе экономики. Подробно изучаются линейные регрессионные модели (метод наименьших квадратов, проверка гипотез, гетероскедастичность, автокорреляция ошибок, спецификация модели). Отдельные главы посвящены системам одновременных уравнении, методу максимального правдоподобия в моделях регрессии, моделям с дискретными и ограниченными зависимыми переменными. [c.2]
Примечание на интервале с сентября 1998 г. по июнь 2004 г. ряды экспорта и экспорта в страны вне СНГ идентифицированы как ряды, стационарные с первых разностях, а ряды импорта и импорта из стран вне СНГ - как стационарные около тренда. Во всех случаях в спецификацию моделей были включены сезонные компоненты. [c.6]
Спецификация регрессионной модели временных рядов [c.252]
В моделях временных рядов неверная спецификация может служить причиной автокорреляции ошибок регрессии. [c.252]
Спецификация нового товара или услуги. Этот элемент маркетинга для предприятий-реципиентов нередко совпадает с самой идеей всего инвестиционного бизнес-проекта, поскольку большинство предприятий перестраивает или начинает свою деятельность с выпуска какого-либо товара или услуги. Выбор товара (услуги) сопровождается принятием других связанных с этим решений, таких как выбор упаковки, торговой марки, создание ряда модификаций базовой модели, основанных на той же идее, дизайн (форма, цвет и т.п.). Каждый из элементов комплекса маркетинга придает разрабатываемому продукту или услуге ряд отличительных особенностей, что немаловажно для успеха в конкурентной борьбе. [c.256]
При концептуальном проектировании применяют ряд спецификаций, среди которых центральное место занимают модели преобразования, хранения и передачи информации. Модели, полученные в процессе обследования предприятия, — модели его функционирования. В процессе разработки АИС модели, как правило, претерпевают существенные изменения, и в окончательном виде они рассматриваются уже как модели проектируемой АИС. [c.118]
Существует ряд способов представления моделей [36]. Практически все способы функциональных спецификаций имеют следующие общие черты [c.122]
Тип соответствия. 1. Модель соответствия один к одному (каталожная модель). Каждой спецификации требования в функциональном пространстве будет дано какое-то решение в опознавательном пространстве с точным соответствием. Проблема проектирования сводится к проблеме поиска данных. Это значит, что никакого артефакта не будет создано в ходе проектирования, который не существовал в прошлом. 2. Расчетная модель. Если допустить аппроксимацию в опознавательном пространстве, полагая множество элементов опознавательного признака конечным. и каждый элемент выразить числом, то возможно представить функцию от признаков. 3. Порождающая модель. Если существует ряд правил, которые создают решение в значениях опознавательного признака, давая спецификацию в значениях функции, то проект детерминирован порождающим правилом. [c.28]
Как уже отмечалось в предыдущих главах, построение и развитие эконометрической модели - это длительный и сложный процесс. Очень редко оценка исходной спецификации зависимости дает хорошие по всем параметрам результаты. Предположим, что оцененная множественная линейная регрессия по ряду статистических характеристик (DW, /-статистики, /-"-статистика) оказалась неприемлемой и требует уточнения. Направления такого уточнения могут быть следующими [c.335]
Возьмем для примера электронный прибор, выпускаемый в нескольких вариантах рядом фирм. Не считая небольших различий в конструкции, все они практически одинаковы по своему внешнему виду — металлический ящик со шкалой и тремя переключателями. Внешнее оформление прибора не играет для потенциальных покупателей совершенно никакой роли. Их интересуют только его точность, надежность, цена и те свойства—если они вообще есть,—которые делают конкретную модель более универсальной. Так что нет никаких логических причин помещать изображение этого прибора. Занимать под иллюстрацию ценное место—значит лишать читателя возможности получить дополнительную информацию, которая, возможно, убедит его в необходимости запросить спецификацию на предмет рекламы. С другой стороны, было бы полностью оправданным включение схемы, из которой с первого взгляда можно было бы составить представление об определенных эксплуатационных преимуществах прибора. [c.77]
Оценка моделей рассматриваемых экономических показателей проводилась по стандартным методикам анализа временных рядов. На первом шаге анализировались кореллограммы исследуемых рядов и их первых разностей с целью определения максимального количества запаздывающих значений, которые необходимо включать в спецификацию модели. Затем, исходя из результатов анализа кореллограмм, все ряды тестировались на слабую стационарность (или стационарность около тренда) при помощи теста Дикки-Фуллера. В некоторых случаях проводилось тестирование рядов [c.1]
В учебнике излагаются основы эконометрики. Большое внимание уделяется классической (парной и множественной) и обобщенной моделям линейной регрессии, классическому и обобщенному методам наименьших квадратов, анализу временных рядов и систем одновременных уравнений. Обсуждаются различные аспекты многомерной регрессии мультиколлине-арность, фиктивные переменные, спецификация и линеаризация модели, частная корреляция. Учебный материал сопровождается достаточным числом решенных задач и задач для самостоятельной работы. [c.2]
В гл. 3 мы переходим к финансовым приложениям. Исследуется такой вопрос обладают ли финансовые рынки внутренним механизмом нелинейной обратной связи Если такой механизм, проявляющийся во внешне случайном, хаотическом поведении цен, действительно, существует, то это было бы серьезным ударом по таким известным теориям, как теория случайного. блуждания или гипотеза эффективного рынка. При помощи ряда простых и хорошо известных статистических моделей мы исследуем некоторые временные ряды, а затем они же используются для определения возможностей нейронно-сетевого подхода в обнаружении (и предсказании) детерминированных связей в исследуемом ряде. В гл. 4 рассматриваются результаты управления активами и пассивами министерства финансов Голландии и, особенно подробно, ежемесячная оценка валовых поступлений от налогов. Оценивается эффективность различных методов, в том числе — модели ARIMA (собственной разработки министерства). Новые методы, такие, как1 нейронные сети, позволяют исследовать процесс без предварительной спецификации нелинейной модели, и, по-видимому, традиционные модели образования цен уступают им именно из-за отсутствия спецификации, а не из-за неучета свойств эффективности рынка. [c.17]
Расчет зарплаты, расхода материалов и других издержек производится но нормам, вытекающим из проекта модернизации. Последний, как правило, содержит чертежи и спецификации узлов и деталей, подлежащих замене, а в ряде случаев — указание на модель того совр. агрегата, узлы и детали к-рого намечены к установке взамен устаревших. Накладные расходы цехов-изготовителей (напр., ремонтно-механического) должны приниматься в обычном размере для данного предприятия общезаводские расходы — по уровню, учитываемому для капитальных ремонтов. [c.470]
В настоящее время новая кейнсианская кривая Филлипса активно используется в эмпирических исследованиях, особенно в области денежно-кредитной политики. Однако окончательное подтверждение верности новой кейнсианской гипотезы все еще не получено. При использовании новой кейнсианской кривой исследователь сталкивается с рядом трудностей, связанных в основном с оценкой гэпа ВВП. Нередко его оценка является статистически незначимой или неверной, с отрицательным знаком. Чтобы справиться с возникающими трудностями, модель, как правило, модифицируется в нее включают инфляционную инерцию (лаггированную инфляцию) и альтернативные показатели реальной экономической активности. Реальные предельные издержки невозможно оценить опытным путем, что способствует непрекращающейся дискуссии об адекватном индикаторе циклического инфляционного давления — гэпе ВВП против издержек оплаты труда. Гэп ВВП критически зависит от спецификации своего уравнения, он также имеет множество проблем с ошибками измерения и не изменяется пропорционально реальным предельным издержкам. С другой стороны, совокупные предельные издержки значительно отличаются от индивидуальных, вследствие чего расходы на [c.168]
Итак, подведем итог. В силу ряда причин (ошибок спецификации, инерционности рассматриваемых зависимостей и др.) в регрессионных моделях может иметь место корреляционная зависимость между соседними случайными отклонениями. Это нарушает одну из фундаментальных предпосылок МНК. Вследствие этого оценки, полученные на основе МНК, перестают быть эффективными. Это делает ненадежными выводы по значимости коэффициентов регрессии и по качеству самого уравнения. Поэтому достаточно важным является умение определить наличие автокорреляции и устранить это нежелатель- [c.239]
Покупательское решение организации можно рассматривать как процесс, происходящий во времени. В нем есть несколько ключевых стадий. Однако не все из них обязательно присутствуют в каждой ситуации. Процесс может быть длинным в одних ситуациях и относительно коротким в других. Для отражения различных стадий можно предложить ряд разнообразных моделей, каждая из которых по существу состоит из одних и тех же элементов идентификация потребности, спецификация требований, поиск поставщиков, выбор поставщика, заказ на поставку, оценка после покупки и управление поставщиками (Moller, 1985). [c.154]
В правой части этой статистической модели нет запаздывающих значений объясняемой переменной. Поэтому здесь можно ориентироваться на значения статистики Дарбина - Уотсона. Низкое значение этой статистики указывает на автокоррелированность ряда et, т.е. на неправильную спецификацию выбранной статистической модели. [c.78]