Ћекции.ќрг


ѕоиск:




 атегории:

јстрономи€
Ѕиологи€
√еографи€
ƒругие €зыки
»нтернет
»нформатика
»стори€
 ультура
Ћитература
Ћогика
ћатематика
ћедицина
ћеханика
ќхрана труда
ѕедагогика
ѕолитика
ѕраво
ѕсихологи€
–елиги€
–иторика
—оциологи€
—порт
—троительство
“ехнологи€
“ранспорт
‘изика
‘илософи€
‘инансы
’ими€
Ёкологи€
Ёкономика
Ёлектроника

 

 

 

 


ћетоды оценки параметров структурной формы модели




 

 оэффициенты структурной модели могут быть оценены разными способами в зависимости от вида системы одновременных уравнений. Ќаибольшее распространение в литературе получили следующие методы оценивани€ коэффициентов структурной модели:

1) косвенный метод наименьших квадратов;

2) двухшаговый метод наименьших квадратов;

3) трехшаговый метод наименьших квадратов;

4) метод максимального правдоподоби€ с полной информацией;

5) метод максимального правдоподоби€ при ограниченной информации.

–ассмотрим вкратце сущность каждого из этих методов.

 освенный метод наименьших квадратов ( ћЌ ) примен€етс€ в случае точно идентифицируемой структурной модели. ѕроцедура применени€  ћЌ  предполагает выполнение следующих этапов работы.

1. —труктурна€ модель преобразовываетс€ в приведенную форму модели.

2. ƒл€ каждого уравнени€ приведенной формы модели обычным ћЌ  оцениваютс€ приведенные коэффициенты .

3.  оэффициенты приведенной формы модели трансформируютс€ в параметры структурной модели.

≈сли система сверхидентифицируема, то  ћЌ  не используетс€, ибо он не дает однозначных оценок дл€ параметров структурной модели. ¬ этом случае могут использоватьс€ разные методы оценивани€, среди которых наиболее распространенным и простым €вл€етс€ двухшаговый метод наименьших квадратов (ƒћЌ ).

ќсновна€ иде€ ƒћЌ  Ц на основе приведенной формы модели получить дл€ сверхидентифицируемого уравнени€ теоретические значени€ эндогенных переменных, содержащихс€ в правой части уравнени€.

ƒалее, подставив их вместо фактических значений, можно применить обычный ћЌ  к структурной форме сверхидентифицируемого уравнени€. ћетод получил название двухшагового ћЌ , ибо дважды используетс€ ћЌ : на первом шаге при определении приведенной формы модели и нахождении на ее основе оценок теоретических значений эндогенной переменной и на втором шаге применительно к структурному сверхидентифицируемому уравнению при определении структурных коэффициентов модели по данным теоретических (расчетных) значений эндогенных переменных.

—верхидентифицируема€ структурна€ модель может быть двух типов:

1) все уравнени€ системы сверхидентифицируемы;

2) система содержит нар€ду со сверхидентифицируемыми точно идентифицируемые уравнени€.

≈сли все уравнени€ системы сверхидентифицируемые, то дл€ оценки структурных коэффициентов каждого уравнени€ используетс€ ƒћЌ . ≈сли в системе есть точно идентифицируемые уравнени€, то структурные коэффициенты по ним наход€тс€ из системы приведенных уравнений.

ƒл€ примера, рассмотренного в предыдущем параграфе, необходимо применить именно двухшаговый метод наименьших квадратов. Ќо можно сделать следующее замечание. ≈сли из модели исключить тождество дохода, число эндогенных переменных модели снизитс€ на единицу Ц переменна€ станет экзогенной. ј число предопределенных переменных модели не изменитс€, т.к. из модели будет исключена эндогенна€ переменна€ , но ее место займет переменна€ . ¬ правых част€х функции потреблени€ и функции денежного рынка будут находитьс€ только предопределенные переменные. ‘ункци€ инвестиций постулирует зависимость эндогенной переменной от эндогенной переменной (котора€ зависит только от предопределенных переменных) и предопределенной переменной . “аким образом, мы получим рекурсивную систему. ≈е параметры можно оценивать обычным ћЌ , и нет необходимости исследовани€ уравнени€ на идентификацию.

 освенный и двухшаговый методы наименьших квадратов подробно описаны в литературе и рассматриваютс€ как традиционные методы оценки коэффициентов структурной модели. Ёти методы достаточно легко реализуемы.

ћетод максимального правдоподоби€ рассматриваетс€ как наиболее общий метод оценивани€, результаты которого при нормальном распределении признаков совпадают с ћЌ . ќднако при большом числе уравнений системы этот метод приводит к достаточно сложным вычислительным процедурам. ѕоэтому в качестве модификации используетс€ метод максимального правдоподоби€ при ограниченной информации (метод наименьшего дисперсионного отношени€), разработанный в 1949 г. “.јндерсоном и Ќ.–убиным.

¬ отличие от метода максимального правдоподоби€ в данном методе сн€ты ограничени€ на параметры, св€занные с функционированием системы в целом. Ёто делает решение более простым, но трудоемкость вычислений остаетс€ достаточно высокой. Ќесмотр€ на его значительную попул€рность, к середине 60-х годов он был практически вытеснен двухшаговым методом наименьших квадратов (ƒћЌ ) в св€зи с гораздо большей простотой последнего.

ƒальнейшим развитием ƒћЌ  €вл€етс€ трехшаговый ћЌ  (“ћЌ ), предложенный в 1962 г. ј.«ельнером и √.“ейлом. Ётот метод оценивани€ пригоден дл€ всех видов уравнений структурной модели. ќднако при некоторых ограничени€х на параметры более эффективным оказываетс€ ƒћЌ .

 





ѕоделитьс€ с друзь€ми:


ƒата добавлени€: 2015-05-05; ћы поможем в написании ваших работ!; просмотров: 430 | Ќарушение авторских прав


ѕоиск на сайте:

Ћучшие изречени€:

—тудент может не знать в двух случа€х: не знал, или забыл. © Ќеизвестно
==> читать все изречени€...

1038 - | 669 -


© 2015-2023 lektsii.org -  онтакты - ѕоследнее добавление

√ен: 0.008 с.