Другим важным примером регрессионной модели с распределенными лагами является модель адаптивных ожиданий. [c.207]
Наиболее известным примером модели адаптивных ожиданий является модель потребления М. Фридмена. Рассмотрим ее подробнее. [c.211]
Это означает, что при увеличении реального дохода индивиды корректируют свое представление о постоянном доходе, но не на полное значение прироста, а на некоторую его часть, понимая, что приращение может оказаться обусловленным временной, т. е. случайной, составляющей. Уравнение (8.51) может быть записано в стандартной форме модели адаптивных ожиданий [c.212]
Повторяя уже приведенные ранее выкладки, можно записать модель адаптивных ожиданий (8.50), (8.51) в виде следующего уравнения [c.212]
Найти оценки параметров исходной модели адаптивных ожиданий. [c.223]
Модель адаптивных ожиданий 207— [c.302]
МОДЕЛИ АДАПТИВНЫХ ОЖИДАНИЙ И НЕПОЛНОЙ КОРРЕКТИРОВКИ [c.319]
В зависимости от положенной в основу модели гипотезы о механизме формирования этих ожиданий различают модели адаптивных ожиданий, неполной корректировки и рациональных ожиданий. Поскольку эмпирические расчеты по моделям рациональных ожиданий достаточно сложные и требуют знания специальных методов математической статистики, рассмотрение которых выходит за рамки нашего учебника, подробнее остановимся на двух более простых моделях — адаптивных ожиданий и неполной корректировки — и покажем, что оценку параметров каждой из этих моделей можно проводить, используя обычную модель авторегрессии. [c.319]
Модель (7.37), характеризующая зависимость результативного признака от ожидаемых значений факторного признака, называется долгосрочной функцией модели адаптивных ожиданий. Модель (7.44), которая описывает зависимость результата от фактических значений фактора, называется краткосрочной функцией модели адаптивных ожиданий. [c.321]
Пример 7.6. Расчет и интерпретация параметров модели адаптивных ожиданий. [c.321]
Вернемся к модели из примера 7.4. Предположим теперь, что разница между реальной заработной платой и ее уровнем в условиях полной занятости есть не наблюдаемая, а ожидаемая величина, механизм формирования ожиданий для которой определяется соотношением (7.39) модели адаптивных ожиданий, т. е. [c.321]
Выпишем долгосрочную функцию модели адаптивных ожиданий [c.322]
В отличие от модели адаптивных ожиданий в модели неполной корректировки эмпирически ненаблюдаемой переменной является результативный признак. Общий вид этой модели следующий [c.322]
Соотношение (7.48) есть основное уравнение модели неполной корректировки. Его называют краткосрочной функцией модели. Как и в модели адаптивных ожиданий, уравнение (7.48) включает только фактические значения переменных. Зная оценки параметров этого уравнения, можно найти р. Затем путем алгебраических преобразований рассчитать параметры а и Ъ уравнения (7.45), описывающего зависимость ожидаемого значения результата от значений факторного признака. Уравнение (7.45) называют долгосрочной функцией модели неполной корректировки. [c.323]
Описанные выше преобразование Койка, модель адаптивных ожиданий и модель неполной корректировки сводятся к модели авторегрессии вида (7.2). Однако при построении моделей авторегрессии возникают две серьезные проблемы. [c.325]
В настоящее время рациональные ожидания часто используются в прикладных исследованиях как альтернатива адаптивным ожиданиям. Например, предполагается, что переменная у определяется, как и в модели адаптивных ожиданий, в соответствии с уравнением (7.37). Однако вместо предпосылки об адаптивных ожиданиях относительно будущих значений переменной х используются рациональные ожидания. [c.333]
В чем сущность модели адаптивных ожиданий Какова методика оценки ее параметров [c.336]
В простой модели адаптивных ожиданий ожидаемая инфляция в текущем периоде Et (я, ) зависит от ожиданий и инфляции в прошлом периоде [c.226]
Приведем два важных примера авторегрессионных моделей в экономике модель адаптивных ожиданий и модель частичной корректировки. Несложно будет заметить, что обе эти модели можно также отнести к семейству моделей Койка. [c.282]
Модель адаптивных ожиданий может использоваться при анализе зависимости потребления от дохода, спроса на деньги либо инвестиций от процентной ставки и в других ситуациях, где экономические показатели оказываются чувствительными к ожиданиям относительно будущего. [c.285]
Так как yt и xt не являются фактически существующими, то для расчета х может быть предложена модель адаптивных ожиданий, а [c.287]
В чем суть модели адаптивных ожиданий [c.305]
В чем состоит отличие модели адаптивных ожиданий от модели частичной корректировки [c.305]
В соответствии с моделью адаптивных ожиданий объем предложения фор- [c.307]
Модель адаптивных ожиданий в-свою очередь может быть подверг [c.302]
Модель адаптивных ожиданий 299 [c.440]
Вторая линия критики, на которой мы, впрочем, не будем останавливаться, состоит в том, что, даже если вся информация распределяется равномерно, нет оснований полагать, что ожидания отдельных лиц носит рациональный характер. Они могут складываться на основе модели адаптивных ожиданий (т. е. корректировки ошибок), которая рассматривалась в гл. 7, 17 и других местах этой книги. В принципе почему одну модель формирования ожиданий следует предпочесть другой [c.716]
Модель (8.42) называется моделью адаптивных ожиданий. (Модель гиперинфляции Ф. Кейгана, по-видимому, представляет собой впервые рассмотренный пример такой модели.) Из уравнений (8.40), (8.41) может быть исключена ненаблюдаемая величина Xw. В самом деле, запишем уравнение (8.41) в момент времени t-l [c.208]
После приведения модели адаптивных ожиданий к лаги-рованной модели и ее оценки методом наименьших квадратов получено уравнение [c.223]
Динамические эконометрические модели. Модели с распределённым лагом. Изучение структуры лага и выбор вида модели с распределённым лагом лаги Алмон, метод Койка, метод главных компонент. Модели адаптивных ожиданий. Оценка параметров моделей авторегрессии. Прогнозирование на основе временных рядов. Тесты на устойчивасть тест Чоу, F-тест. Оценка качества прогнозов. [c.4]
Именно модель (12.14) известна как модель адаптивных ожиданий. Коэффициент 0 < у < 1 называется коэффициентом ожидания. Иногда модель (12.14) называют моделью обучения на ошибках, т. к. ожидания экономических объектов в этом случае складываются из прошлых ожиданий, скорректированных на величину ошибки в ожиданиях, допущенных в предыдущем периоде времени. Иногда в модели (12.14) вместо текущего значения xt используют предыдущее xt i [c.283]
Мы видели, что применение схемы Койка к лаговым значенш объясняющих переменных приводит к появлению в правой части око чательного уравнения, подлежащего оцениванию, одного или нескол ких лаговых значений зависимой переменной (например, уравнен] (10.17)). К подобным результатам приводит и ряд других моделей. Х> рошо известными моделями такого рода являются модель частично корректировки и модель адаптивных ожиданий. [c.299]
Уравнение (10.27) будет окончательным для простой модели адап тивных ожиданий. Сравнивая его с (10.22), мы видим, что оно содержи в точности те же самые переменные, что и модель частичной корректи ровки. Единственное расхождение между этими моделями состоит том, что возмущения в (10.27) и в (10.22) ведут себя по-разному. За ис ключением свободного члена, уравнение (10.27) совпадает с окончатель ным уравнением для схемы Койка. Совпадение окончательных уравне ний для всех трех схем объясняется наличием как в модели частично корректировки, так и в модели адаптивных ожиданий убывающих п закону геометрической прогрессии весовых коэффициентов. Предполс жение (10.21) может быть переписано как [c.302]
II соответствует схеме Койка и модели адаптивных ожиданий, в которых возмущение vt выражается через возмущение и, присутствующее в первоначальном уравнении для Y, а именно. таким образом vt = = ( t — А, г-i)- При этом предположение Па означает, что первоначальные возмущения 4 независимы, а в соответствии с предположением 116 они удовлетворяют схеме Маркова первого порядка. Предположение III позволяет рассмотреть наиболее простой случай, когда значения vt формируются не совсем беспорядочно. Оно не связывает вывод уравнения (10.32) ни со схемой Койка, ни с моделью адаптивных ожида-яий. [c.304]
Возмущения vt имеют здесь форму, которая появилась в окончательном сравнении (10.27) для модели адаптивных ожиданий, а"также в соотно-дении (10.17) для схемы Койка. Предположение, принятое относитель-ю и<, позволяет сделать следующие выводы [c.313]
Мы больше не связываем вывод этой модели ни со схемой Койка, ни моделью адаптивных ожиданий, а хотим получить общую модель, до пускающую наличие среди объясняющих переменных лагового значе ния зависимой переменной одновременно с автокорреляцией возму щающих воздействий. [c.316]
Второй компонент модели-это теория экспектаций. Кейген использует модель адаптивных ожиданий или поправок с учетом прошлых ошибок, которая рассматривалась в гл. 7 при анализе антиципированного дохода (уравнение 7.13). Иначе говоря, темп инфляции, который, как ожидается в периоде Т, будет наблюдаться в будущем, равен тому темпу, который ожидался в прошлом периоде, плюс определенная часть ф) от разницы между фактической инфляцией в периоде Т и темпом, который, как ожидалось в периоде (Т— I), должен существовать в будущем [c.604]
Понятие долговременного равновесия темпа инфляции рассматривалось в разделе 19.2 гл. 19. Здесь же и в модели Кейгена можно предположить, что ожидаемый темп инфляции является функцией текущего темпа, ибо ожидания складываются в соответствии с моделью адаптивных ожиданий (dp /di) = а(р — р"). Следовательно, только если ре — р, ре представляет собой константу (dpe/dl = 0) и согласно уравнению 21.21, показатель р постоянен, если V равняется заданному И". [c.702]
Смотреть страницы где упоминается термин Модель адаптивных ожиданий
: [c.208] [c.212] [c.213] [c.134] [c.305] [c.303] [c.307]Смотреть главы в:
Эконометрика (2001) -- [ c.290 , c.321 ]