Косвенный метод наименьших квадратов

Косвенный метод наименьших квадратов  [c.226]

Такая процедура называется косвенным методом наименьших квадратов. Продемонстрируем его на примере системы (9.3) — (9.4).  [c.227]


Оценки (9.8) называются оценками косвенного метода наименьших квадратов. В отличие от оценок прямого применения метода наименьших квадратов оценки (9.9) состоятельны.  [c.228]

Применим теперь косвенный метод наименьших квадратов оценим регрессионную зависимость YJ по Х и А  [c.230]

Структурный параметр называется идентифицируемым, если он может быть однозначно оценен с помощью косвенного метода наименьших квадратов.  [c.231]

Структурный параметр называется неидентифицируемым, если его значение невозможно получить, даже зная точные значения параметров приведенной формы. Наконец, параметр называется сверхидентифицируемым, если косвенный метод наименьших квадратов дает несколько различных его оценок.  [c.231]

Если при оценке идентифицируемого уравнения в качестве инструментальных переменных используются экзогенные переменные, то получаемые при этом оценки совпадают с оценками косвенного метода наименьших квадратов.  [c.233]


Из этого следует, что косвенный метод наименьших квадратов является частным случаем метода инструментальных переменных. На практике метод инструментальных переменных применяется в форме двухшагового метода наименьших квадратов, подробно описанного в главе 8. А именно, в качестве инструментальных переменных используются объясненные (прогнозные) значения у ,у2 переменных Y, 2, полученные при оценивании приве-  [c.233]

Как и следовало ожидать, полученные оценки совпадают с оценками (9.11), полученными косвенным методом наименьших квадратов.  [c.234]

Косвенный метод наименьших квадратов по сути сводится к оцениванию по отдельности уравнений приведенной формы.  [c.236]

Применяя метод одновременного оценивания, можно повысить эффективность косвенного метода наименьших квадратов. Заметим, однако, что если наборы экзогенных переменных в обоих уравнениях совпадают, то оценка одновременного оценивания совпадает с оценкой метода наименьших квадратов, примененного к уравнениям по отдельности. Так, для рассмотренного в 9.4 примера одновременное оценивание не улучшит качество косвенного метода наименьших квадратов (или, что в данном случае то же самое, двухшагового метода наименьших квадратов).  [c.237]

Косвенный метод наименьших квадратов (уравнения (9.25) оцениваются по отдельности) дает следующие значения оценок  [c.238]

Применить к уравнениям системы обычный и косвенный методы наименьших квадратов. Сравнить полученные оценки. Сравнить полученные регрессионные уравнения с модельными (12.1)— (12.2). Повторить эксперимент несколько раз.  [c.288]

Косвенный метод наименьших квадратов 226-228, 230, 233  [c.300]

Следовательно, исследуемая система точно идентифицируема и может быть решена косвенным методом наименьших квадратов.  [c.110]

Для определения параметров такой системы применяется косвенный метод наименьших квадратов.  [c.116]


Раскройте суть косвенного метода наименьших квадратов.  [c.224]

Алгоритм косвенного метода наименьших квадратов  [c.33]

Достаточное условие выполняется, уравнение точно идентифицируемо. Следовательно, исследуемая система одновременных уравнений точно идентифицируема, и для оценки параметров модели может быть использован косвенный метод наименьших квадратов.  [c.7]

Если мы будем оценивать коэффициенты матрицы приведенной формы без учета ограничений, а затем из полученных оценок образуем оценку для 12 (т. е. применим так называемый косвенный метод наименьших квадратов), то выражения  [c.411]

Наиболее распространенные методы оценивания системы одновременных уравнений. Формальное применение мнк для получения оценок коэффициентов системы одновременных уравнений приводит, вообще говоря, к оценкам с плохими статистическими свойствами — смещенным и несостоятельным. Поэтому область его применения ограничена рекурсивными системами. Для оценивания параметров точно идентифицируемой системы можно применить косвенный метод наименьших квадратов, состоящий в оценивании обычным мнк коэффициентов приведенной формы и подстановке оценок в выра-  [c.414]

Однако модели данного типа встречаются достаточно редко. В общем случае для оценки структурных коэффициентов вначале необходимо преобразовать исходные уравнения к приведенному виду, а затем применять обыкновенный МНК. Методы, основанные на данной процедуре, называются косвенными методами наименьших квадратов. Схема и пример применения данного метода приведены в параграфе 13.4.  [c.326]

Таким образом, в данном случае оценки, полученные косвенным методом наименьших квадратов и с помощью инструментальных переменных, совпадают.  [c.227]

Очевидно, неидентифицируемость модели означает, что косвенный метод наименьших квадратов неприменим. В после -  [c.232]

Еаги система идентифицируема, и количество экзогенных переменных X совпадает с количеством эндогенных переменных Y, оценки двухшагового метода совпадают с оценками косвенного метода наименьших квадратов.  [c.233]

Для решения идентифицируемого уравнения применяется косвенный метод наименьших квадратов, для решения сверхидентифи-цированных- двухшаговый метод наименьших квадратов.  [c.107]

В силу невозможности получения на основе "обычного" МНК качественных оценок параметров системы одновременных уравнений, необходимо использовать другие методы получения "хороших" оценок. Один из таких возможных методов - косвенный метод наименьших квадратов (КМНК), основанный на использовании приведенных уравнений.  [c.315]

Определение оценок по указанной схеме называется косвенным методом наименьших квадратов (КМНК). Смысл такого названия очевиден в силу вычисления оценок bi и Ь2 через оценки приведенных уравнений. Оценки bi и Ь2, полученные по КМНК, являются состоятельными, а следовательно, при больших выборках велика вероятность, что они будут близки к истинным значениям параметров.  [c.315]

В чем состоит суть косвенного метода наименьших квадратов (КМНК)  [c.328]

Коэффициенты приведенной формы модели могут быть состоятельно оценены методом наименьших квадратов. Эти оценки могут быть использованы для оценивания структурных параметров (косвенный метод наименьших квадратов). При этом возможны три ситуации структурный коэффициент однозначно выражается через коэффициенты приведенной системы, структурный коэффициент допускает несколько разных оценок косвенного метода наименьших квадратов, структурный коэффициент не может быть выражен через коэффициенты приведенной системы. В последнем случае соответствующее структурное уравнение является неидентифицируемым. Неидентифицируемость уравнения не связана с числом наблюдений.  [c.229]

Если для уравнения выполнено ранговое условие идентификации и порядковое условие (9.23) выполнено со знаком равенства (точная идентификация), то 28Ь8-оценка совпадает с оценкой, полученной косвенным методом наименьших квадратов.  [c.239]

Вводный курс эконометрики (2000) -- [ c.315 , c.316 ]

Эконометрика начальный курс (2004) -- [ c.227 , c.228 , c.237 ]