При оценивании модели пространственной выборки с помощью обычного метода наименьших квадратов получено следующее уравнение [c.189]
При оценивании модели временного ряда методом наименьших квадратов получены следующие результаты [c.190]
Оценивание моделей с распределенными лагами. Обычный метод наименьших квадратов [c.199]
Наиболее эффективная процедура оценивания систем регрессионных уравнений сочетает метод одновременного оценивания и метод инструментальных переменных. Соответствующий метод называется трехшаговым методом наименьших квадратов. Он заключается в том, что на первом шаге к исходной модели (9.2) применяется обобщенный метод наименьших квадратов с целью устранения корреляции случайных членов. Затем к полученным уравнениям применяется двухшаговый метод наименьших квадратов. [c.239]
Наконец, отметим особенно значимую роль экспериментов по методу Монте-Карло в процессе обучения. Именно с помощью таких экспериментов можно увидеть различия между методами оценивания моделей, наблюдать эффекты, вызванные нарушением тех или иных условий и т. д. [c.287]
Метод непосредственного оценивания (балльный метод) представляет собой упорядочение исследуемых объектов (например, при отборе параметров для составления параметрической модели) в зависимости от их важности путем приписывания баллов каждому из них. При этом наиболее важному объекту приписывается наибольшее количество баллов по принятой шкале (дается оценка). Наиболее распространен диапазон шкалы оценок от 0 до 1 0 до 5 0 до 10 0 до 100. В простейшем случае оценка может быть 0 или 1. [c.151]
Оценивание модели yt = 0i + / 2 t2 + /83 43 + /84 44 + е методом наименьших квадратов по 26 наблюдениям дало следующие результаты [c.95]
Метод максимального правдоподобия для оценивания моделей с урезанными выборками реализован во многих современных эконометрических компьютерных пакетах. [c.339]
Если остановиться на модели AR(1), то для нее, как мы знаем, р(1) = а. Поэтому приравнивая неизвестное значение р( ) значению г(1) = 0.429, мы получаем предварительную оценку для неизвестного значения а. В то же время, производя непосредственное оценивание модели AR(1) с ненулевым математическим ожиданием нелинейным методом наименьших квадратов, получаем следующие результаты. [c.46]
Обратимся теперь к приведенной в разд. 3.1 реализации процесса авторегрессии второго порядка Xt= 1.2 Xt- - 0.36 Xt-2 + t. Используя выборочную коррелограмму, построенную по этой реализации, мы (правильно) идентифицировали порядок этого процесса. Среди AR моделей порядков 4, 3, 2 и 1 оба критерия AI и SI также выбрали модель второго порядка. Оценивание модели с ненулевым математическим ожиданием нелинейным методом наименьших квадратов приводит к следующим результатам. [c.54]
При редукции модели методом "от общего к частному" (с 10% уровнем значимости) из расширенной модели с 12 запаздывающими разностями последовательно удаляются разности, запаздывающие на 8, 11, 10, 9 единиц времени (месяцев). Это приводит к модели, содержащей в правой части разности, запаздывающие на 1 - 7 и 12 месяцев результаты оценивания этой модели приведены в строке таблицы, отмеченной звездочкой. Если продолжать редукцию, отбрасывая запаздывающие разности с коэффициентами, статистически незначимыми на 10% уровне, то остановка происходит на модели, результаты для которой находятся в строке, отмеченной двумя звездочками. [c.164]
Использование метода максимального правдоподобия для оценивания моделей бинарного выбора [c.18]
Поскольку мы используем для оценивания модели бинарного выбора метод максимального правдоподобия, естественным представляется сравнение максимумов функций правдоподобия, получаемых при оценивании модели с выполненными стандартными предположениями и при оценивании модели, в которой эти предположения не выполняются. При этом предполагается, что эти две модели - гнездовые, т.е. первая вложена во вторую, так что вторая модель является более сложной, а первая является частным случаем второй модели. [c.39]
Так, оценивание обычным методом наименьших квадратов модели yi=a +/3xi+ei по всем 1000 наблюдениям дает следующую картину [c.80]
Обращаясь к оцениванию модели Qt = a+ SPt +et, статистик даже не знает, что он оценивает прямую спроса или прямую предложения. Так, при оценивании методом наименьших квадратов линейной модели зависимости потребления свинины на душу населения США от оптовых цен на свинину по годовым данным за период с 1948 по 1961 годы получаются следующие результаты ([Носко (2004), стр. ПО]) [c.126]
Выведите формулу для оценивания трехшаговым методом наименьших квадратов модели [c.425]
Какие методы оценки и модели доступны для оценивания инвестиционных решений [c.80]
Более сложной проблемой является нелинейность модели по параметрам, так как непосредственное применение метода наименьших квадратов для их оценивания невозможно. К числу таких моделей можно отнести, например, мультипликативную (степенную) модель [c.125]
В случае, если функция ДО нелинейная и не представляется возможным применить методы линеаризации модели ( 5.5), то параметры тренда находят из соответствующих (в зависимости от вида функции flj)) систем нормальных уравнений, которые здесь не приводятся (см., например, [17]), либо с помощью специальных процедур оценивания. [c.141]
В последующих параграфах мы рассмотрим конкретные примеры моделей и применим к их оцениванию все перечисленные методы. [c.206]
Неправильный тип оценки может фактически и неумышленно привести в процессе оптимизации к подстройке. Метод оценивания, отбирающий модели не по их устойчивости, ставит под сомнение весь процесс тестирования. При реальном трейдинге устойчивая торговая модель скорее всего принесет прибыль, а неустойчивая модель — убытки. [c.91]
Норма доходности — альтернативный способ выражения чистых прибылей и убытков и полезная мера эффективности модели, поскольку она облегчает сравнение различных временных периодов и разных инструментов. Однако в качестве метода оценивания она подвергается той же критике, что и чистая прибыль. Она полезна для установки минимальной цели, но неприемлема в качестве единственного показателя. [c.91]
Некоторые методы оценки будут выбирать модель, приносящую 12,500, вместо приносящей 7,000 (при условии, что оценивание происходит по прибыли). Однако существует метод, уменьшающий эффект изолированных пиков эффективности, посредством усреднения модели по двум ее ближайшим соседям. Затем усредненная модель оценивается заново. Такое сглаживание обычно сокращает влияние изолированных, а следовательно — неустойчивых, моделей. [c.98]
Другая типичная причина подстройки — выбор в качестве топ-модели всплеска прибыли. Вспомните, что всплеск прибыли — это прибыльная модель, соседи которой либо гораздо менее прибыльны, либо убыточны (см. Рис. 7-2). Это серьезная проблема, поскольку большинство коммерческих программ для трейдинга будут допускать всплеск прибыли в качестве приемлемой модели. Некоторые методы оценивания направлены на минимизацию этой проблемы. Рассмотрение более чем одной топ-модели — один из способов решения данной проблемы. Другой способ — рассматривать среднюю топ-модели и ее соседей. [c.175]
Наряду с предпосылками МНК как метода оценивания параметров регрессии при построении регрессионных моделей должны соблюдаться определенные требования относительно переменных, включаемых в модель. Они были рассмотрены ранее при решении проблемы отбора факторов. Это прежде всего требование относительно числа факторов модели по заданному объему наблюдений (отношение 1 к 6—7). Иначе параметры регрессии оказываются статистически незначимыми. В общем виде применение МНК возможно, если число наблюдений я превышает число оцениваемых параметров т, т. е. система нормальных уравнений имеет решение только тогда, когда п > т. [c.169]
Коэффициенты структурной модели могут быть оценены разными способами в зависимости от вида системы одновременных уравнений. Наибольшее распространение в литературе получили следующие методы оценивания коэффициентов структурной модели [c.193]
При использовании компьютерных регрессионных пакетов значение статистики Дарбина—Уотсона приводится автоматически при оценивании модели методом наименьших квадратов. [c.173]
Ее минимизация с получением соответствующих оценок называется оцениванием модели методом AR H. Соответствующая процедура присутствует в эконометрических пакетах. При ее компьютерной, реализации требуется указать порядок модели. [c.217]
В главе 13 изучаются модели, в которых есть априорные ограничения на значения зависимой переменной. Например, при изучении влияния каких-либо факторов на выбор из нескольких альтернатив зависимая переменная в соответствующей модели принимает дискретное множество значений. Ограничения на зависимые переменные возникают также при работе с цензурированны-ми или усеченными выборками. Для подобных моделей метод наименьших квадратов не является адекватным инструментом оценивания и для построения оценок обычно используется метод максимального правдоподобия. [c.19]
Применение метода максимального правдоподобия для оценивания модели Хекмана требует, как правило, создания программы, реализующей формулы (12.44)-(12.47) и последующую максимизацию функции (12.44). Чтобы избежать этого, в эмпирических исследованиях часто ограничиваются двухшаговым методом оценивания, который основан на формуле (12.41). Действительно, равенство (12.41) можно переписать в следующем виде [c.347]
На самом деле формулами (13.29), (13.30), (13.31) можно определить внутригрупповой, межгрупповой и объединенный коэффициенты детерминации для любой оценки /3 вектора параметров /3. При этом, естественно, считают, что yit = x itf3, yi = Т Z)Li У , У = rfr t=i Г=1 Vit- Именно такой подход реализован, например, в широко используемом эконометрическом пакете STATA при оценивании моделей с панельными данными вычисляются три коэффициента детерминации в соответствии с формулами (13.29), (13.30), (13.31) независимо от того, какой метод оценивания применяется. [c.374]
Более подробное изложение процедур оценивания стационарных ARMA моделей методом максимального правдоподобия можно найти, например, в книге [Hamilton (1994)]. Там же можно прочитать о том, каким образом вычисляются приближения для стандартных ошибок оценок коэффициентов этих моделей, которые можно использовать при большом количестве наблюдений обычным образом. [c.43]
В скобках приведены значения Г-статистик. Для статистически значимых оценок приведены значения предельных эффектов. При оценивании FE-модели методом условного максимального правдоподобия учитываются только те банки, которые принимают участие в аукционах хотя бы дважды. Псевдо-Я вычислен по формуле, приведенной ранее в главе 1, разд. 1.3. [c.339]
Двухшаговый метод наименьших квадратов. Основная трудность в рассматриваемой нами модели, как мы видели, возникает из-за корреляции между возмущением и и зависимой переменной Y в соотношении спроса (12.1). Косвенный метод наименьших квадратов является в этих условиях одним из допустимых приемов оценивания. Двухшаговый метод наименьших квадратов обладает гораздо более широкой сферой применения. Его полное описание будет дано в гл. 13, а здесь мы ограничимся лишь кратким изложением основной идеи. Эта идея состоит в очистке объясняемой переменной Y от стохастической со-отавляющей, связанной с возмущающим воздействием и. Можно попытаться осуществить ее, вычислив обыкновенную регрессию переменной Y на экзогенную переменную системы, т. е. на Z, заменив затем переменную Y в исходном соотношении полученным ее выражением через Z и применив, наконец, метод наименьших квадратов к преобразованному таким образом соотношению. Итак, первый шаг состоит в применении метода наименьших квадратов к расчету регрессии [c.346]
В более общем случае, когда модель состоит из одновременных уравнений, не удовлетворяющих специальным предположениям о рекур-сивности, существует простой метод оценивания — косвенный метод наименьших квадратов, но он применим лишь к точно идентифицируемым уравнениям. Состоит этот метод в использовании обыкновенного метода наименьших квадратов для оценивания параметров каждого из уравнений структурной формы в отдельности и в последующем выводе оценок структурных параметров с помощью преобразования ВП = —Г, где вместо матрицы П берется матрица оценок параметров приведенной формы П. Элементы матрицы П будут наилучшими линейными несмещенными оценками, однако это свойство не сохраняется при преобразованиях, и полученные оценки структурных параметров, по-видимому, окажутся смещенными. Тем не менее и оценки П, и оценки косвенного метода наименьших квадратов будут состоятельными. Для [c.375]
Учитывая матричную форму изложения в учебнике вопросов множественной регрессии, в приложении (главе 11) приведены основные сведения из линейной алгебры. Кроме того, в ыаве 12 рассмотрено применение компьютерных пакетов для оценивания эконометрических моделей, а также проведение эксперимента по методу Монте-Карло, основанного на компьютерном моделировании случайных величин. [c.4]
Эта глава посвящена применению метода капитализации дохода для определения истинной стоимости обыкновенных акций. Так как финансовые поступления, связанные с инвестициями в те или иные виды обыкновенных акций, — это дивиденды, которые владелец акций ожидает получить в будущем, то этот способ оценивания также называют моделью дисконтирования дивидендов (dividend dis ount model, DDM)4. Соответственно вместо t используют Dt для обозначения ожидаемых выплат в период времени t, связанных с данной акцией, в результате равенство (18.1) приобретает следующий вид [c.550]