Спецификация модели

Основная задача, решаемая на этом этапе, — выбор вида функции f(X) в эконометрической модели (1.1), в частности, возможность использования линейной модели как наиболее простой и надежной (о некоторых вопросах линеаризации модели см. 5.5). Весьма важной проблемой на этом (и предыдущих) этапе эконометрического моделирования является проблема спецификации модели (см. гл. 10), в частности выражение в математической форме обнаруженных связей и соотношений установление состава экзогенных и эндогенных переменных, в том числе лаговых формулировка исходных предпосылок и ограничений модели. От того, насколько удачно решена проблема спецификации модели, в значительной степени зависит успех всего эконометрического моделирования.  [c.22]


Проблемы спецификации модели  [c.243]

Спецификация модели пространственной выборки при наличии гетероскедастичности  [c.249]

Вспомним, что наиболее часто употребляемые процедуры устранения гетероскедастичности так или иначе были основаны на предположении, что дисперсия ошибок регрессии ст2 является функцией от каких-то регрессоров. Если а2 существенно зависит от регрессора Z, а при спецификации модели регрессор Z не был включен в модель, стандартные процедуры могут не привести к устранению гетероскедастичности.  [c.250]

Однако естественно предположить, что расходы на дорогостоящий товар — отдых на зарубежных курортах — зависят не только от текущих доходов, но и от доходов в предыдущие периоды. Изменим спецификацию модели, включив в качестве регрессоров лаговые переменные X.  [c.254]

В любом случае при выборе спецификации модели следует в первую очередь руководствоваться экономическим анализом. Необходимо помнить, что выборочные данные — это всего лишь совокупность цифр, и, манипулируя ими, иногда можно получить чрезвычайно хорошую, с точки зрения математики, модель, лишенную, однако, какого-либо смысла.  [c.254]


Таким образом, при спецификации модели должно быть найдено математическое решение в рамках, определенных экономическим анализом.  [c.256]

Метод Монте-Карло позволяет проверить экспериментально результаты, полученные теоретически. В качестве примера рассмотрим задачу выбора спецификации модели. Пусть имеются фиксированные выборки переменных X, Z, а случайные выборки переменной К генерируются по формуле  [c.286]

Составляющие временного ряда 134 Состоятельность 13 Спектральный анализ 135 Спецификация модели 22, 243  [c.305]

Значительное место в моделировании занимает определение переменных, значений входных параметров и спецификация моделей. В этом разделе мы остановимся на спецификации моделей имитационного типа.  [c.296]

После определения переменных и входных параметров приступают к спецификации модели - заданию набора математических и логических зависимостей, связывающих входные переменные с переменными резуль-  [c.298]

Эти методы взяты эконометрикой из статистики и хорошо знакомы студентам, изучавшим такие дисциплины, как Статистика , Математическая статистика . Таким образом обеспечивается преемственность дисциплин.. При изложении проблем анализа взаимосвязей на основе пространственных данных в учебнике уделяется внимание спецификации модели. Отмечается, что любое изолированно взятое уравнение регрессии не позволяет раскрыть структуру связей между переменными. Из этого следует естественный переход к изложению структурных моделей и путевого анализа как разновидности такого подхода.  [c.5]

Любое эконометрическое исследование начинается со спецификации модели, т. е. с формулировки вида модели, исходя из соответствующей теории связи между переменными. Иными сло-  [c.34]

Поэтому от правильно выбранной спецификации модели зависит величина случайных ошибок они тем меньше, чем в большей мере теоретические значения результативного признака ух подходят к фактическим данным у.  [c.36]


Предполагая, что ошибки измерения сведены к минимуму, основное внимание в эконометрических исследованиях уделяется ошибкам спецификации модели.  [c.37]

Следует иметь в виду, что величина линейного коэффициента корреляции оценивает тесноту связи рассматриваемых признаков в ее линейной форме. Поэтому близость абсолютной величины линейного коэффициента корреляции к нулю еще не означает отсутствие связи между признаками. При иной спецификации модели связь между признаками может оказаться достаточно тесной.  [c.47]

В чем состоят ошибки спецификации модели  [c.88]

Построение уравнения множественной регрессии начинается с решения вопроса о спецификации модели. Суть проблемы спецификации рассматривалась применительно к парной зависимости в п. 2.1. Она включает в себя два круга вопросов отбор факторов и выбор вида уравнения регрессии. Их решение при построении модели множественной регрессии имеет некоторую специфику, которая рассматривается ниже.  [c.91]

При изменении спецификации модели, добавлении в нее новых наблюдений выборочные оценки остатков е,- могут меняться. Поэтому в задачу регрессионного анализа входит не только построение самой модели, но и исследование случайных отклонений S,-, т. е. остаточных величин.  [c.155]

Это уравнение не содержит свободного члена. Вместе с тем, найдя переменные в новом преобразованном виде и применяя обычный МНК к ним, получим иную спецификацию модели  [c.172]

Назовите, в чем состоит спецификация модели множественной регрессии.  [c.175]

Под системой эконометрических уравнений обычно понимается система одновременных, совместных уравнений. Ее применение имеет ряд сложностей, которые связаны с ошибками спецификации модели. Ввиду большого числа факторов, влияющих на экономические переменные, исследователь, как правило, не уверен в точности предлагаемой модели для описания экономических процессов. Набор эндогенных и экзогенных переменных модели соответствует теоретическому представлению исследователя о  [c.204]

Сверхидентифицируемую модель можно превратить в точно идентифицируемую путем добавления некоторых переменных или отбрасывания некоторых ограничений на параметры. Не исключено, что при правильной спецификации модели она может оказаться неидентифицируемой, и поэтому переходят к сверх-идентифицируемым или точно.идентифицируемым моделям, несколько упрощающим характер взаимосвязей экономических явлений. Отметим, что наличие множества прикладных моделей для решения одного и того же класса задач не случайно. Наиболее ярко это проявляется при построении макроэкономических моделей, когда, например, одна и та же функция потребления может включать в себя разный набор экономических переменных.  [c.205]

В современной эконометрической литературе идентификация понимается как структурная спецификация модели, призванная не только определить значения параметров, но и выделить одну-единственную итоговую структурную модель анализируемых данных.  [c.220]

Во-первых, величина лага/должна быть известна заранее. При ее определении лучше исходить из максимально возможного лага, чем ограничиваться лагами небольшой длины. Выбор меньшего лага, чем его реальное значение, приведет к тому, что в модели регрессии не будет учтен фактор, оказывающий значительное влияние на результат, т. е. к неверной спецификации модели. Влияние этого фактора в такой модели будет выражено в остатках. Тем самым в модели не будут соблюдаться предпосылки МНК о случайности остатков, а полученные оценки ее парамет-  [c.300]

Спецификация модели. Результативный признак, признак-фактор и  [c.7]

В чем Вы идите специфику спецификации модели множественной  [c.18]

Результаты анализа для базовой спецификации модели (приведены в  [c.234]

Идентификация объекта связана с определением характеристик объекта и выявлением приложенных к нему воздействий путем наблюдения за входами и выходами. Спецификация модели состоит в определении состава параметров и переменных модели, наиболее существенных для целей исследования, в математической формулировке модели1. В моделях различаются переменные и параметры. Переменные модели делятся на  [c.428]

Как видно, значение статистики d Дарбина— Уотсона очень близко к двум, так что в новой модели проблема автокорреляции ошибок регрессии отсутствует. Отсюда следует, что ее причина была в неверной спецификации модели. Стоит также обратить внимание, что коэффициент регрессии при xt уменьшился вдвое — на товары роскоши, подобные дорогому отдыху, расходы рассредоточиваются по нескольким ближайшим годам.  [c.254]

Разумеется, упорный статистик применил бы еще другие критерии, рассмотрел другие спецификации модели и преобразования данных и добился бы лучшего соответствия результатов. В этой главе мы только хотим показать, что обучение MBPN-сети и сравнение сделанного ею прогноза с наивной линейной моделью может служить полезным дополнением к традиционному статистическому подхо-  [c.95]

Если остатки на фафике расположены в виде горизонтальной полосы (см. рис. 3.4), то они независимы от значений Xj. Если же фафик показывает наличие зависимости е,- и Хр то модель неадекватна. Причины неадекватности могут быть разные. Возможно, что нарушена третья предпосылка МНК и дисперсия остатков не постоянна для каждого значения фактора х,. Может быть неправильна спецификация модели и в нее необходимо ввести дополнительные члены отху, например, 2, или преобразовать значения у. Скопление точек в определенных участках значений фактора Xj говорит о наличии систематической пофешности модели.  [c.159]

Спецификации моделей информационных систем. Важное значение в процессе разработки информационных систем имеют средства спецификации их проектов. Средства спецификации в значительной мере определяют суть методов ASE.  [c.122]

Эконометрика (2002) -- [ c.22 , c.243 ]

Эконометрика (2001) -- [ c.34 , c.90 ]

Экономико-математический словарь Изд.5 (2003) -- [ c.338 ]

Прикладная статистика Исследование зависимостей (1985) -- [ c.405 ]

Эконометрика начальный курс (2004) -- [ c.39 , c.67 , c.68 , c.122 , c.124 ]