Системы одновременных уравнений.
Системы могут состоять из тождеств и регрессионных уравнений, каждое из которых может помимо объясняющих переменных включать в себя объясняемые переменные из других уравнений системы. Так набор объясняемых переменных оказывается связанным через уравнения системы.
Типы данных.
Основной базой данных для эконометрических исследований служат данные официальной статистики либо данные бухгалтерского учета.
Встречаются два типа данных:
Пространственные данные (cross-sectional data)
Временные ряды (time-series data)
К пространственным данным относится совокупность различных объектов в определенный момент (период) времени.
Примером пространственных данных является, например набор сведений (объем производства, количество работников, доход и др.) по разным фирмам в один и тот же момент времени (пространственный срез). Другим примером могут являться данные по курсам покупки/продажи валюты в какой-то день по обменным пунктам в Москве.
Данные рассматриваются как временные ряды в том случае, когда имеются наблюдения по одному объекту за ряд последовательных моментов (периодов) времени.
Примерами временных данных могут быть ежеквартальные данные по инфляции, средней заработной плате, национальному доходу или, например, ежедневный курс доллара США на ММВБ и т.д.
Отличительной чертой временных данных является то, что они естественным образом упорядочены во времени, кроме того, наблюдения в близкие моменты времени часто бывают зависимыми.
|
|
|
На практике, часто встречаются данные, состоящие из наблюдений одних и тех же экономических единиц или объектов (индивидуумы, домашние хозяйства, фирмы, регионы, страны и т. п.), которые осуществляются в последовательные периоды времени. Это, так называемые, панельные данные, сочетающие в себе как данные пространственного типа, так и данные типа временных рядов: в каждый момент времени имеются данные пространственного типа по экономическим единицам, и для каждого такого объекта соответствующие ему данные образуют один или несколько временных рядов.
Спецификация модели.
Спецификация модели - формулировка вида модели, исходя из соответствующей теории связи между переменными. В уравнении регрессии корреляционная по сути связь признаков представляется в виде функциональной связи, выраженной соответствующей математической функцией. где yj —
фактическое значение результативного признака;
yxj -теоретическое значение результативного признака.
— случайная величина, характеризующая отклонения реального значения результативного признака от теоретического.
|
|
|
Случайная величина ε называется также возмущением. Она включает влияние не учтенных в модели факторов, случайных ошибок и особенностей измерения.
От правильно выбранной спецификации модели зависит величина случайных ошибок: они тем меньше, чем в большей мере теоретические значения результативного признака подходят к фактическим данным у.
К ошибкам спецификации относятся неправильный выбор той или иной математической функции для, и недоучет в уравнении регрессии какого-либо существенного фактора, т. е. использование парной регрессии вместо множественной.
Ошибки выборки - исследователь чаще всего имеет дело с выборочными данными при установлении закономерной связи между признаками.
Ошибки измерения практически сводят на нет все усилия по количественной оценке связи между признаками. Основное внимание в эконометрических исследованиях уделяется ошибкам спецификации модели.
В парной регрессии выбор вида математической функции может быть осуществлен тремя методами: графическим, аналитическим и экспериментальным.
Графический метод основан на поле корреляции. Аналитический метод основан на изучении материальной природы связи исследуемых признаков.
|
|
|
Экспериментальный метод осуществляется путем сравнения величины остаточной дисперсии Dост, рассчитанной при разных моделях. Если фактические значения результативного признака совпадают с теоретическими у =, то Docm
=0. Если имеют место отклонения фактических данных от теоретических (у — ) то .
Чем меньше величина остаточной дисперсии, тем лучше уравнение регрессии подходит к исходным данным. Число наблюдений должно в 6 — 7 раз превышать число рассчитываемых параметров при переменной х.
Дата добавления: 2021-03-18; просмотров: 71; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!