Трехшаговый метод наименьших квадратов

Трехшаговый метод наименьших квадратов  [c.239]

Наиболее эффективная процедура оценивания систем регрессионных уравнений сочетает метод одновременного оценивания и метод инструментальных переменных. Соответствующий метод называется трехшаговым методом наименьших квадратов. Он заключается в том, что на первом шаге к исходной модели (9.2) применяется обобщенный метод наименьших квадратов с целью устранения корреляции случайных членов. Затем к полученным уравнениям применяется двухшаговый метод наименьших квадратов.  [c.239]


При достаточно большом числе итераций оценки трехшагового метода наименьших квадратов совпадают с оценками максимального правдоподобия.  [c.240]

Для оценивания систем регрессионных уравнений предлагается отдельное меню, в которое входят обычный метод наименьших квадратов, двухшаговый и трехшаговый методы наименьших квадратов, а также метод одновременного оценивания уравнений как внешне не связанных. При выборе двухшагового или трехшагового метода программа запросит также ввести имена инструментальных переменных.  [c.283]

Однако для уравнений с общими типами запаздываний и более или менее далеко проведенной спецификацией остатка еще нет достаточно надежных результатов в отношении свойств оценок. Так, оценки по регрессионному уравнению с общей полиномиальной формой лага обладают лишь свойством состоятельности [5], а оценки уравнений с запаздывающими экзогенными и эндогенными переменными, полученные трехшаговым методом наименьших квадратов (при наличии одновременно марковской остаточной автокорреляции первого порядка), не имеют даже этого свойства (см. анализ оценок [1] в [5]).  [c.72]


Идея трехшагового метода наименьших квадратов состоит в использовании вместо S ее оценки S = (s ), где  [c.420]

Вторую группу составляют методы, использующие полную информацию о системе, т. е. о строении ее уравнений и о степени их стохастической зависимости. Наиболее известными представителями этой группы являются трехшаговый метод наименьших квадратов, рассмотренный в 14.4.3, и метод максимального правдоподобия. Между оценками, получаемыми при помощи этих методов, существует тесная взаимосвязь 3 мнк-оценки можно рассматривать в качестве первого приближения оценок метода максимума правдоподобия, по определению минимизирующих функцию плотности распределения наблюдений (в предположении, что они распределены по нормальному закону). Более того, указанные оценки асимптотически эквивалентны.  [c.423]

Для оценивания коэффициентов систем одновременных уравнений в общем случае используются специальные методы двух- и трехшаговые методы наименьших квадратов, методы неподвижной точки и др. Наиболее употребительным является двухшаговый метод наименьших квадратов, который дает состоятельные оценки, достаточно хорошие и для конечных выборок. Он применяется к каждому уравнению в отдельности и состоит в вычислении регрессии эндогенных объясняющих переменных, входящих в я-е уравнение, на все предопределенные переменные системы, а затем в использовании для оценивания искомых коэффициентов п-го уравнения вместо данных значений объясняющих переменных их оценок, полученных на первом шаге.  [c.425]

GLS-оценивание систем одновременных уравнений. Трехшаговый метод наименьших квадратов  [c.167]

Методы оценивания систем одновременных уравнений можно разделить на методы, позволяющие оценивать каждое из уравнений поочередно, и методы, предназначенные для оценивания всех уравнений сразу, т. е. всей модели в целом. Примерами первой группы методов служа-j двухшаговый метод наименьших квадратов и метод ограниченной информации для одного уравнения, а примерами методов второй труп-пы — трехшаговый метод наименьших квадратов и метод максимального правдоподобия полной информации.  [c.380]


Трехшаговый метод наименьших квадратов и метод максимального правдоподобия с полной информацией  [c.395]

При наличии достаточных вычислительных возможностей и доступности соответствующих программ нет других аргументов для выбора одной из следующих трех процедур оценивания системы уравнений двухшаговый метод наименьших квадратов, метод максимального правдоподобия с полной информацией, трехшаговый метод наименьших квадратов. Обсудите это утверждение.  [c.425]

Выведите формулу для оценивания трехшаговым методом наименьших квадратов модели  [c.425]

Покажите, что для линейной стохастической модели, каж нение которой точно идентифицируемо, трехшаговая процедура к тем же оценкам коэффициентов, что и косвенный метод наименьших к Если только одно уравнение модели точно идентифицируемо, то как от оценки его коэффициентов, полученные трехшаговым методом на квадратов, от оценок косвенного метода наименьших квадратов  [c.427]

Для оценки параметров всех идентифицированных уравнений системы можно применить трехшаговый метод (ЗМ) наименьших квадратов.  [c.51]

Для оценивания произвольных систем одновременных уравнений в настоящее время имеется довольно значительное количество методов, которые делятся на две группы. К первой группе относятся методы, применимые к каждому уравнению в. отдельности двухшаговый метод наименьших квадратов (2 мнк), метод максимума правдоподобия с ограниченной информацией, называемый также методом наименьшего дисперсионного соотношения [46] или методом Комиссии Коулса [80], и некоторые другие. Вторая группа содержит методы, предназначенные для оценивания всей системы в целом. Это методы максимума правдоподобия и трехшаговый метод наименьших квадратов (3 мнк). Несколько особняком стоят итеративные методы, или методы неподвижной точки, которые обладают определенными вычислительными достоинствами, что немаловажно при исследовании систем большой размерности, однако статистические их свойства изучены в недостаточной степени.  [c.415]

И лишь оценивание параметров квадратичных форм функции общей полезности делает задачу более сложной, поскольку возникает необходимость построения системы уравнений, аналогичной (11.7.4) за ряд лет, и оценивание параметров этих уравнений по методу наименьших квадратов (методу максимального правдоподобия) и иным двух- и трехшаговым вычислительным процедурам. И хотя показанный метод обладает рядом существенных недостатков, его сравнительная простота делает его широкоиспользуемым [129.242] в прикладных статистических исследованиях.  [c.248]

Как оценена матрица X Предположите, что сг12 = а21 = 0, и сравните в этом частном случае оценки трехшагового и двухшагового методов наименьших квадратов.  [c.426]