Второй ситуацией является случай с неизвестным каузальным приоритетом среди переменных. Допустим, что мы имеем набор переменных, для которых не известен каузальный порядок причина-следствие, и имеются две гипотезы, каждая по-своему устанавливающая его, постулируя отсутствие тех или иных возможных отношений. Описываемый подход может быть применен как для сравнения этих теорий, так и для их отбрасывания. Заметим, что в процедуре сравнения одна модель-гипотеза может оказаться лучше другой, но никогда — правильной. Более того, если одна из гипотез близка к тому, чтобы описываться полной рекурсивной системой, то обычно она работает, лучше воспроизводя корреляционную матрицу, и, естественно, будет выбираться как более удачная, даже если она весьма далека от истины. [c.223]
Среди систем одновременных уравнений наиболее простыми являются рекурсивные системы, для оценивания коэффициентов которых можно применять обыкновенный метод наименьших квадратов. [c.412]
Покажем, что процедура оценивания коэффициентов структурной формы рекурсивной системы методом наименьших квадратов, примененным к отдельному уравнению, приводит к состоятельным оценкам. [c.412]
Запишем 1-е уравнения рекурсивной системы для всех п периодов наблюдений в следующем виде [c.412]
Наиболее распространенные методы оценивания системы одновременных уравнений. Формальное применение мнк для получения оценок коэффициентов системы одновременных уравнений приводит, вообще говоря, к оценкам с плохими статистическими свойствами — смещенным и несостоятельным. Поэтому область его применения ограничена рекурсивными системами. Для оценивания параметров точно идентифицируемой системы можно применить косвенный метод наименьших квадратов, состоящий в оценивании обычным мнк коэффициентов приведенной формы и подстановке оценок в выра- [c.414]
Простейшими системами являются рекурсивные системы, в которых матрица коэффициентов при эндогенных переменных имеет треугольный вид. Такие коэффициенты идентифицируемы, и для их оценивания используется обычный метод наименьших квадратов. [c.425]
Регулирование параметров функционирования системы 33—35 Редуцированные оценки 262 Рекурсивные системы одновременных уравнений 412, 414 [c.474]
Рассмотренная только что модель обладает двумя особенностями з матрица В имеет треугольную форму, а матрица 2 — диагональ-ую. Наличие этих двух свойств определяет рекурсивную систему. Все равнения рекурсивной системы идентифицируемы и, как мы увидим гл. 13, процедура оценивания параметров такой модели очень проста. [c.368]
С точки зрения оценивания простейшей из всех систем одновременных уравнений является рекурсивная система. Как мы уже видели в гл. 12, она характеризуется треугольной матрицей В и диагональной матрицей S. Вернемся к рассмотрению модели [c.376]
Для рекурсивной системы det В = 1, а матрицы S и S"1 диагональные. Отыскание В и Г, максимизирующих L, эквивалентно поэтому отысканию таких В и Г, которые минимизируют [c.378]
Методы евклидовой геометрии не годятся для измерения береговой линии Флориды, также как и для определения поведения рынка. В нашем анализе торговли на Втором Уровне (в Главе 7) мы проверим, как использовать наше поведения для работы на рынке. В Главе 12 мы определим вашу собственную внутреннюю фрактальную структуру. Действительно, само человеческое тело представляет собой самый богатый источник уже существующих фрактальных структур. Электрическая активность сердца - рекурсивный (фрактальный) процесс. То же можно сказать и об иммунной системе, бронхиальных трубках, легких, печени, почках, вестибулярном аппарате - все это фрактальные структуры. В действительности, вся физическая структура человеческого тела имеет фрактальную природу. Особенно важно то, что человеческий мозг рекурсивен по структуре. [c.40]
Если из модели исключить тождество дохода, число предопределенных переменных модели уменьшится на 1 (из модели будет исключена переменная G,). Число эндогенных переменных модели также снизится на единицу - переменная Y, станет экзогенной. В правых частях функции потребления и функции денежного рынка будут находиться только предопределенные переменные. Функция инвестиций постулирует зависимость эндогенной переменной I, от эндогенной переменной г, (которая зависит только от предопределенных переменных) и предопределенной переменной /,.]. Таким образом, мы получим рекурсивную систему. Ее параметры можно оценивать обычным МНК, и нет необходимости исследования системы уравнения на идентификацию. [c.121]
Однако если зависимая переменная у одного уравнения выступает в виде фактора х в другом уравнении, то исследователь может строить модель в виде системы рекурсивных уравнений [c.179]
Как уже отмечалось, не все эконометрические модели имеют вид системы одновременных уравнений. Так, широкий класс функций спроса на ряд потребительских товаров часто представляет собой рекурсивную систему, в которой с уравнениями можно работать последовательно и проблемы одновременного оценивания не возникают. [c.212]
Система независимых уравнений. Система рекурсивных уравнений. Система [c.31]
Система рекурсивных уравнений - система, в которой зависимая [c.31]
Указанные выше привлекательные свойства рекурсивных систем вызывают желание использовать именно их в эконо-метрических исследованиях. К тому же можно привести аргументы в пользу того, что реальные экономические системы являются рекурсивными по своей природе. [c.414]
Необходимость рассматривать системы, отличные от рекурсивных, возникает в связи с тем, что исследователь обычно располагает некоторыми усредненными (агрегированными) данными. Например, данные о рыночной конъюнктуре могут быть усреднены по недельным или месячным периодам. Предположим, что известны величины Pt — средняя цена за неделю t и Qt — средний объем ежедневных продаж за неделю /. Если считать время реакции рынка, как и раньше, равным одному дню, то соотношение Pt = a0 + a j. + UL вряд ли можно признать разумным. В этой ситуации рассмотренная в 14.1 модель представляется более естественной. [c.414]
При наличии такой однородной структурной единицы как объекта моделирования требуется лишь разработать некоторую рекурсивную (повторяющуюся каждый раз) процедуру создания внутренне непротиворечивой системы управления данной структурной единицей применительно к любому подразделению в иерархической структуре организации. [c.322]
Рекурсивная связь позволяет определить, какое явление, происходящее в системе, причина, а какое — следствие, какая в системе величина аргумент, а какая — функция. [c.32]
Методы корреляций и регрессий создавались как методы описания совместных изменений двух и более переменных. Совместные изменения переменных могут не означать наличия причинных связей между ними. Потребность в причинном объяснении корреляции привела американского генетика С. Райта к созданию метода путевого анализа (1910—1920) как одного из разновидностей структурного моделирования. Путевой анализ основан на изучении всей структуры причинных связей между переменными, т. е. на построении графа связей и изоморфной ему рекурсивной системы уравнений. Его основным положением является то, что оценки стандартизированных коэффициентов рекурсивной с истемы уравнений, которые интерпретируются как коэффициенты влияния (путевые коэффициенты), рассчитываются на основе коэффициентов парной корреляции. Это позволяет проанализировать структуру корреляционной связи с точки зрения причинности. Каждый коэффициент парной корреляции рассматривается как мера полной связи двух переменных. [c.18]
Для формальной верификации гипотез необходимо соответствие между графом и системой уравнений, его описывающей. Алгебраическая система, соответствующая графу без контуров (петель), является рекурсивной системой, позволяющей рекур-рентно определять значения входящих в нее переменных. В такой системе в уравнения для признака xt включаются все переменные, за исключением расположенных выше его по графу связей. Формулировка гипотез в структуре рекуррентной модели обычно не вызывает затруднений при использовании данных в динамике. Если же анализируются статистические данные, то следует учитывать зависимость системы от ее прошлых состояний. [c.213]
Предложение 3. Пусть rank X = К и матрица S невырождена, т. е. ац >0 при / = 1,. .., G. Тогда структурная форма рекурсивной системы идентифицируема. [c.412]
Невзаимозависимые системы. Одновременные уравнения. Проблема идентификации. Точно идентифицированные и сверхидентифицированные уравнения. Косвенный метод. Двухша-говый метод наименьших квадратов. Разные формы оператора двухшагового метода. Метод наименьшего дисперсионного соглашения. Оценки k-класса. Рекурсивные системы. Трех-шаговый метод оценки параметров системы уравнения. [c.85]
В рекурсивной системе с диагональной ковариационной матрицей Е оценка FIML получается применением OLS отдельно к каждому уравнению. [c.174]
Рассмотрим подразделение hevrolet. Система I может включать различные производственные цехи. Система II будет координировать взаимодействие производственных цехов, система III - размещать инвестиции на модернизацию различных цехов. Система IV будет рассматривать вопрос о том, нужны ли новые производственные методы или модели. Система V будет решать, когда вводить новые модели или производственные методы. Рекурсивные уровни опускаются вниз до определенного уровня в зависимости от того, что предпочтет индивид, который должен выполнять поставленные задачи (системы I, II и III), - поменять работу или получить новые знания (системы IV и V). [c.302]
Раздумывая над этими рекурсивными моделями, заливами внутри заливов, Мандельброт назвал этот феномен "фрактально-стью". Что интересно в отношении фракталов, так это то, что они показывают, что система может постоянно повторять свои модели в различных масштабах или шкалах. Другими словами, является самомоделируемой. [c.62]
СВЯЗИ В СИСТЕМЕ [system linkages] — то, что объединяет элементы системы в одно целое. Связи между элементами системы могут быть жесткими (таковы они обычно в технике) и гибкими, изменяющимися в процессе функционирования системы (таковы они в живых существах, в экономике, в обществе), а также непосредственными и опосредованными. С точки зрения кибернетики связь — это относительно устойчивый процесс обмена информацией, который регулирует поведение систем (т.е. управляет ими). Наиболее важными считаются следующие виды связей прямые, обратные, рекурсивные, синергические и циклические. [c.317]
РЕКУРСИВНАЯ СВЯЗЬ (re ursive link) — вид связей в системе, при котором ясно, какое явление является причиной и какое — следствием, какая величина является аргументом и какая — ф-цией [c.220]
СВЯЗИ (в системе) (system links) — отношения общности и взаимной зависимости, объединяющие элементы системы в одно целое С между элементами системы могут быть жесткими и гибкими, изменяющимися в процессе функционирования системы, а также непосредственными и опосредованными К оси видам С относятся прямая С, обратная С, рекурсивная С, синергическая С и циклическая С [c.228]
PLANNER подробно рассматривался выше. Его достоинства— механизм поиска решений, включающий поиск с возвращением, возможность рекурсивного использования процедур, идея хранения знаний о мире в виде процедур и т. п. Спорным является полный автоматизм поиска решения, который приводит к тому, что программист пишет алгоритмы в описательной форме, задавая некоторые ограничения, а система сама производит перебор вариантов, часто весьма неэффективно. При этом оказывается весьма сложно описать ограничения для целевого поиска. [c.524]
Основой системы ИСДОС [23] является некоторый специальный алгоритмический язык высокого уровня PSL, на котором формулируются требования пользователя к системе обработки данных, включая систему входных и выходных документов. Язык PSL является некоторой специализацией алгебры логики применительно к информационным процессам. Он ориентирован на использование расширяющегося набора (библиотеки) процессоров. При разработке процессоров может использоваться их рекурсивная вложенность. В результате процессоры можно представить в виде некоторой иерархически усложняющейся системы. На первом (самом низком) уровне такими процессами служат операторы управления данными операционной системы [c.51]
Смотреть страницы где упоминается термин Рекурсивные системы
: [c.340] [c.268] [c.412] [c.414] [c.237] [c.51] [c.376] [c.302] [c.106] [c.33] [c.190] [c.46] [c.520] [c.319]Смотреть главы в:
Прикладная статистика Исследование зависимостей -> Рекурсивные системы