Необходимое условие идентифицируемости
Теорема 1. Пусть i-ое поведенческое уравнение модели (2.4) идентифицируемо. Тогда справедливо неравенство
Mi (пред) ³ G – Mi (энд) – 1. (2.5)
В нём: Mi (пред) – количество предопределённых переменных модели, не включённых в i-ое уравнение;
Mi (энд)– количество эндогенных переменных модели, не включённыхв i-ое уравнение.
Замечание. Справедливость неравенства (2.5) является необходимым условием идентифицируемости i-го уравнения. Это значит, что, когда неравенство (2.5) несправедливо, то i-ое уравнение заведомо неидентифицируемо. Однако при выполнении неравенства (2.5) ещё нельзя сделать вывод о идентифицируемости данного уравнения
Условие (2.5), именуемое правилом порядка, позволяет выявлять неидентифицируемые уравнения модели, но не даёт возможности отмечать её идентифицируемые уравнения
Определение неидентифицируемых уравнений производится методом «от противного»: если условие (2.5) не выполняется для i-го уравнения, то оно неидентифицируемо.
Фиктивная переменная наклона: назначение; спецификация регрессионной модели с фиктивной переменной наклона; значение параметра при фиктивной переменной
Фиктивные (искусственные) переменные (dummyvariables)- это переменные с дискретным множеством значений, которые количественным образом описывают качественные признаки.
В регрессионных моделях применяются фиктивные переменные двух типов: переменные сдвига и переменные наклона.
|
|
|
Фиктивная переменная наклона изменяет наклон линии регрессии. При помощи фиктивных переменных наклона можно построить кусочно-линейные модели, которые позволяют учесть структурные изменения в экономических процессах (например, введение новых правовых или налоговых ограничений, изменение политической ситуации и т. д.).
Спецификация регрессионной модели в этом случае (например, для парной регрессионной модели, для простоты) имеет вид:
0 – до структурных изменений
dt = 1 – после структурных изменений,
dt- бинарная переменная
Фиктивная переменная входит в уравнение в мультипликативной форме.
(Также проверку наличия или отсутствии структурных изменений можно и выполнить с помощью теста Г. Чоу)
Фиктивная переменная сдвига: спецификация регрессионной модели с фиктивной переменной сдвига; экономический смысл параметра при фиктивной переменной; смысл названия.
Фиктивная переменная (англ. dummy variable) — качественная переменная, принимающая значения 0 и 1, включаемая в эконометрическую модель для учёта влияния качественных признаков и событий на объясняемую переменную.
Фиктивная переменная сдвига - это переменная, которая меняет точку пересечения линии регрессии с осью ординат в случае применения качественной переменной.
|
|
|
— модель с фиктивной переменной сдвига;
Переход фиктивной переменной с одной градации на другую вызывает скачкообразное изменение эндогенной переменной. Фиктивные переменные, которые приводят лишь к скачкообразному изменению эндогенной переменной, называются фиктивными переменными сдвига
фиктивные переменные применяют при построение динамических моделей, когда с определенного момента времени начинает действовать какой-либо качественный признак. 
Введение дополнительного слагаемого в спецификацию модели позволяет учесть возможность одновременного сдвига (изменение свободного коэффициента) и наклона (коэффициента при количественном регрессоре) прямой зависимости переменной y от x.
начение фиктивной переменной dt=0 называется базовым, или сравнительным. Выбор базового значения определяется целями исследования или принимается произвольно. При замене базового значения переменной суть модели не меняется, а меняется знак параметра Yнапротивоположный. Для того чтобы дать интерпретацию параметру δ, определим условное мат. ожидание зависимой
Т.о., величина δ -это среднее изменение изучаемого признака при переходе из одной категории в другую при неизменных значениях остальных параметров.
Дата добавления: 2018-08-06; просмотров: 335; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!