Реальные модели VAR имеют более длительные лаги и большее число переменных. Однако по сравнению со структурными моделями модели VAR имеют меньшее число параметров и менее строгие ограничения на их значения, что делает модели векторной авторегрессии чрезвычайно полезными при возникновении трудностей со сбором исходной информации. [c.332]
Несомненно, модели векторной авторегрессии имеют недостатки. Например, в ряде случаев трудно подвести теоретическое обоснование и дать экономическую интерпретацию параметрам модели VAR. Однако определенная теоретическая база заложена в начальный выбор переменных, которые войдут в модель. [c.332]
Другой недостаток моделей векторной авторегрессии — необходимость принятия решения относительно величины лага, адекватных методов оценки параметров модели, поскольку обычный МНК, как было показано выше, чаще всего неприменим при оценке параметров моделей с распределенным лагом и тем более неприменим для оценки параметров моделей авторегрессии. Поэтому методы оценки параметров моделей VAR очень громоздки, и в настоящее время далеко не все статистические пакеты прикладных программ имеют эту функцию. Однако в целом модели VAR потенциально значительно проще структурных моделей. [c.332]
В общем случае рассматривается k временных рядов y t, у<ц,. .., уы Модель векторной авторегрессии порядка р предполагает, что связь между этими рядами имеет вид [c.68]
Векторные авторегрессии, определенные так, как было указано выше, называют также замкнутыми VAR, отличая тем самым эти модели от открытых VAR, в правые части которых наряду с запаздывающими значениями переменных, находящихся в левых частях уравнений (эндогенные переменные), входят и некоторые другие переменные и их запаздывания (экзогенные переменные). Проводя различие между эндогенными и экзогенными переменными, no-существу предполагают, что значения экзогенных переменных формируются вне рассматриваемой системы, а значения эндогенных переменных порождаются в рамках этой системы. Фактически, система в этом случае рассматривается как условная по отношению к экзогенным переменным. Заметим, что в замкнутой VAR экзогенные переменные отсутствуют. [c.71]
Векторная авторегрессия, 73 замкнутая модель, 77 [c.249]
Настоящая книга является дополнением к ранее изданным публикациям автора "Эконометрика для начинающих Основные понятия, элементарные методы, границы применимости, интерпретация результатов" (2000), "Эконометрика Основные понятия и введение в регрессионный анализ временных рядов" (2004). В ней рассматриваются методы статистического анализа моделей с дискретными объясняющими переменными, систем одновременных уравнений, панельных данных, а также структурные и приведенные формы векторных авторегрессий и моделей коррекции ошибок. [c.7]
Начиная с этого раздела, мы обращаемся к методам анализа панельных данных, предназначенным в основном для анализа данных yit, xit i = , ...,N, t = , ...,T , в которых количество субъектов исследования N велико, а количество наблюдений Т над каждым субъектом мало. Вследствие малости Т в таких ситуациях затруднительно использовать технику, интерпретирующую Уи,У-и,---,Ут как, /V временных рядов длины Т (например, технику векторных авторегрессий и моделей коррекции ошибок для нестационарных временных рядов). Основная направленность методов, предполагающих малость Т, - получение по возможности наиболее эффективных оценок коэффициентов. [c.242]
Глава 4. Структурные и приведенные формы векторных авторегрессий и моделей коррекции ошибок [c.347]
Пара (xt, yt) образует векторный процесс авторегрессии xt = xt- + et, yt = 2xt-1 + ijt, [c.189]
Временные ряды — основной источник данных для построения эконометрических моделей в форме систем одновременных уравнений. Однако методы построения структурных моделей (особенно крупных моделей, содержащих большое количество уравнений и переменных) достаточно сложны, поэтому в последние десятилетия был разработан и получил широкое распространение еще один подход — построение моделей векторной авторегрессии. В разработку этого подхода внесли большой вклад Р. Лукас, Т. Сарджент, К. Симе и ряд других макроэкономистов. [c.330]
Примером простейшей модели векторной авторегрессии является модель, предложенная в 1984 г. Уеббом для прогнозирования процентных ставок (R) и процентного изменения денежной массы (АО [c.331]
Специалисты Банка Англии, признанного лидера в области аналитики центральных банков, в соответствии с описанными критериями разделяют все множество моделей на пять групп модели ядра модели опережающего (forward-looking) поведения модели векторной авторегрессии регрессионные модели одного уравнения и модели динамической оптимизации. [c.200]
Для генерации сценариев в большинстве случаев используется модел векторной авторегрессии (ВАР) [54]. Стандартные модели ВАР расширяются для моделирования смены экономических режимов (например, высокая инф ляция в 1970-х годах и относительно низкая в 80- и 90-х годах). Кроме этого в модели ВАР учитываются соотношения рыночного равновесия моделирует ся приближение рынка к равновесному состоянию с течением времени. Для каждого сценария развития экономической ситуации оценивается соответству ющий объем пенсионных выплат. Для моделирования изменения статуса каж дого из участников фонда используется управляемая цепь Маркова (каждьк из участников фонда может уйти в отставку, умереть, прекратить участие i фонде, получить повышение или понижение по службе возможен приход i фонд новых участников). [c.730]
Модель векторной авторегрессии для двух рядов допускает включение в правые части уравнений для y t и yj t и большего количества запаздываний этих переменных. Наибольший порядок запаздываний, включаемых в правую часть, называется порядком векторной авторегрессии. Если этот порядок равен р, то для такой модели используют обозначение VAR(p). [c.68]
В связи с тем, что в последнем представлении ранг (2х2)-матрицы 4(1) меньше двух, об этом представлении часто говорят как о векторной авторегрессии пониженного ранга (redu ed rank VAR). [c.186]
Пусть коинтегрированная система 1(1) рядов y t, . .., yNt имеет ранг коинтеграции г и может быть представлена в форме VAR(/ ) - векторной авторегрессии порядка р (VAR - ve tor autoregressiori) [c.202]
Прежде, чем применять процедуру Йохансена, следует определиться с порядком р векторной авторегрессии, которой следует векторный ряд. Для этой цели можно использовать стандартные t- и F-критерии (с асимптотическим 7V(0, 1) распределением для -статистик и асимптотическими / распределениями для qF) и, применяя их к VAR в уровнях, порядок которой взят "с запасом", понизить, по возможности, порядок этой "избыточной" VAR. Заметим в этой связи, что процедура Йохансена достаточно чувствительна к выбору порядка VAR, в рамках которой эта процедура реализуется. [c.222]
В книге рассматриваются методы статистического анализа регрессионных моделей с ограниченной (цензурированной) зависимой переменной, систем одновременных уравнений, панельных данных, а также структурных форм векторных авторегрессий и моделей коррекции ошибок. Предназначена для студентов, освоивших вводный курс эконометрики. Представляет интерес для специалистов в области экономики и финансов. [c.2]
Наконец, глава 4 дополняет материал, содержащийся в главах 11 и 12 ранее изданной книги автора "Эконометрика Основные понятия и введение в регрессионный анализ временных рядов", касающийся моделей векторной авторегрессии и моделей коррекции ошибок, сопутствующих системе коинтегрированных временных рядов. Это дополнение связано с рассмотрением возможности построения и оценивания структурной формы модели коррекции ошибок. [c.9]
Измеритель базовой инфляции по принципу усеченного среднего нацелен на то, чтобы учесть статистические особенности данных. Он придает нулевой вес наблюдениям, находящимся в "хвостах" выборочного распределения. Ожидается, что этот метод обеспечивает более точные оценки среднего значения выборочного распределения. Подход усеченного среднего наиболее подходит для переходной экономики, поскольку он корректирует за-шумленные данные. Он представляется более пригодным, в частности, чем другой известный подход, основанный на структурной векторной авторегрессии, который годится только для использования в относительно устойчивых экономических условиях. [c.6]
Подход структурной векторной авторегрессии к оцениванию базовой инфляции рассматривает временное измерение данных и основан на "новых классических" предположениях о взаимосвязях между экономическими рядами. Метод усеченного среднего рассматривает данные в разрезе определенного момента, является примером дезагрегированного подхода и является в существенной мере атеоретическим. [c.8]
Смотреть страницы где упоминается термин Векторная авторегрессия
: [c.330] [c.338] [c.518] [c.518] [c.67] [c.67] [c.116] [c.189] [c.221] [c.546]Эконометрика (2002) -- [ c.73 ]