Пример 7.5. Построение модели инфляции с использованием распределения Койка и метода главных компонент. [c.310]
Используя метод Койка, оцените параметры модели с распределенным лагом. Длину лага выберите не более 4. [c.181]
Переменная wt в этой модели является одним из факторов, определяющих спрос на труд. Если предположить, что переменная wt оказывает влияние на уровень безработицы с бесконечным временным лагом в условиях геометрической структуры лага, то в соответствии с методом Койка мы получим следующую модель с распределенным лагом [c.309]
Опишите методику применения подхода Койка для построения модели с распределенным лагом. При какой структуре лага он применим [c.335]
Оценку параметров моделей с распределенными лагами можно проводить согласно одному из двух методов методу Койка или методу Алмон. [c.141]
Впервые изложенный в этом разделе подход к оценке параметров моделей с распределенным лагом типа (7.16) был предложен Л.М. Койком. Койк предположил, что существует некоторый постоянный темп к (О < к < 1) уменьшения во времени лаговых воздействий фактора на результат. Если, например, в период / результат изменялся под воздействием изменения фактора в этот же период времени на Ьо ед., то под воздействием изменения фактора, имевшего место в период (t - 1), результат изменится на й0 к ед. в период (f — 2) — на Ьо к к = bQ к1 ед., и т. д. Для некоторого периода (t—l) это изменение результата составит bQ к ед. В более общем виде можно записать [c.306]
Описанный выше алгоритм получил название преобразования Койка. Это преобразование позволяет перейти от модели с бесконечными распределенными лагами к модели авторегрессии, содержащей две независимые переменныех, и у, х. [c.307]
Рассмотрены краткая история возникновения эконометрики, ее задачи и методы. Излагаются условия и методы построения эконометриче-ских моделей по пространственным данным и временным радам. Описываются структурные модели, включая путевой анализ, а также автокорре-ляционная функция и методы выявления структуры временного ряда. При изучении взаимосвязей между временными рядами уделяется внимание теории коинтеграции, моделям с распределенным лагом (метод Койка) и моделям авторегрессии, включая VAR-модели. [c.343]
Для преодоления этих трудностей обычно предполагается та или иная форма гладкости распределения лагов ws. Это приводит к уменьшению числа оцениваемых параметров. Рассмотрим две популярные модели такого рода полиномиальных лагов (метод Алмон (Almon)) и геометрических лагов (модель Койка (Koy k)). [c.266]