С проблемой идентификации модели не следует путать проблему ее идентифицируемости (гл. 9), т. е. проблему возможности получения однозначно определенных параметров модели, заданной системой одновременных уравнений (точнее, параметров структурной формы модели, раскрывающей механизм формирования значений эндогенных переменных, по параметрам приведенной формы модели, в которой эндогенные переменные непосредственно выражаются через предопределенные переменные). [c.22]
Идентификация модели производится с помощью метода обучающей модели, который является наиболее эффективным при ограниченном объеме исходных статистических данных. [c.137]
Глава 1. Идентификация модели финансов стабильного предприятия в условиях социальной рыночной экономики [c.8]
Глава 1. Идентификация модели финансов. .. [c.10]
Эти модели (фигуры) представляют собой чисто субъективную форму идентификации моделей, то есть для них невозможно осуществить тестирование на исторических данных. Кроме того, трудно описать точные правила или размещение спящих ордеров для вхождения, как мы делали это для предыдущих схем. Лучшее, что можно посоветовать, это изучить эти примеры и затем искать подобные модели на ваших собственных графиках. Все три эти модели образуются на любом рынке в любой временной структуре. [c.69]
Провести идентификацию модели. [c.113]
Структурная модель всегда представляет собой систему совместных уравнений, каждое из которых требуется проверять на идентификацию. Модель считается идентифицируемой, если каждое уравнение системы идентифицируемо. Если хотя бы одно из уравнений системы неидентифицируемо, то и вся модель считается неидентифицируемой. Сверхидентифицируемая модель содержит хотя бы одно сверхидентифицируемое уравнение. [c.188]
Целесообразность проверки условия идентификации модели через определитель матрицы коэффициентов, отсутствующих в данном уравнении, но присутствующих в других, объясняется тем, что возможна ситуация, когда для каждого уравнения системы выполнено счетное правило, а определитель матрицы названных коэффициентов равен нулю. В этом случае соблюдается лишь необходимое, но недостаточное условие идентификации. [c.190]
В этой модели четыре эндогенные переменные (у,, у2, у3, у ). Причем переменная у4 задана тождеством. Поэтому практически статистическое решение необходимо только для первых трех уравнений системы, которые необходимо проверить на идентификацию. Модель содержит две предопределенных переменных — экзогенную х2 и лаговую х . [c.192]
Поскольку фактические данные об эндогенных переменных У, у2, уу могут отличаться от теоретических постулируемых моделью, то принято в модель включать случайную составляющую для каждого уравнения системы, исключив тождества. Случайные составляющие (возмущения) обозначены через е(, е2 и е3. Они не влияют на решение вопроса об идентификации модели. [c.192]
В чем состоят проблемы идентификации модели и какие условия идентификации (необходимое и достаточное) вы знаете [c.224]
Кроме того, установлены условия адекватного определения гидравлических сопротивлений при реализации в кольцевом пространстве переходного режима течения буровых растворов, обусловливающего уменьшение скольжения жидкости относительно стенок канала и приближение буровых растворов к стационарному реологическому состоянию принципы регулирования и общего расчета температур при циркуляции закономерности и критериальные уравнения регрессии для определения скорости осаждения выбуренной породы в буровых растворах при любых режимах обтекания. Разработаны и опробованы методические основы оптимизации режимных параметров турбинного бурения, предусматривающих идентификацию модели буримости в реальном масштабе времени, поиск оптимального решения на ЭВМ и переход от традиционного турбинного бурения в режиме максимальной механической скорости к бурению при осевых нагрузках, оптимизированных по критерию минимума стоимости метра проходки. [c.161]
Знание автокорреляционных функций г(т) и /"частС ) может оказать существенную помощь при подборе и идентификации модели анализируемого временного ряда и статистической оценке его параметров (см. об этом дальше). [c.139]
Изучение этой дисциплины предполагает приобретение студентами опыта построения эконометрических моделей, принятия решений о спецификации и идентификации модели, выбора метода оценки параметров модели, интерпретации результатов, получения прогнозных оценок. Студенты должны также научиться давать статистическую оценку значимости таких искажающих эффектов, как гетероскеда-стичность остатков зависимой переменной, мультиколлинеарность объясняющих переменных, автокорреляция. В связи с этим курс эконометрики обязательно включает решение задач. Соответственно методическое обеспечение курса должно состоять из учебника и практикума. [c.3]
Кочиева Т.Е., Новиков Д.А. Идентификация моделей стиму- [c.107]