Исследование остаточного члена модели

Существует и ряд других тестов обнаружения ошибок спецификации, среди которых можно выделить:

1. Тест Рамсея RESET (Regression specification error test).

2. Тест (критерий) максимального правдоподобия (The Likelihood Ratio test).

3. Тест Валда (The Wald test).

4. Тест множителя Лагранжа (The Lagrange multiplier test).

5. Тест Хаусмана (The Hausman test).

6. Преобразование Бокса-Кокса (Box-Cox transformation).

Подробное описание данных тестов выходит за рамки вводного курса. Отметим, что суть указанных тестов состоит либо в осуществлении преобразований случайных отклонений, либо в масштабировании зависимой переменной, с тем, чтобы можно было сравнить начальное и преобразованное уравнения регрессии на основе известного критерия.

Итак, стандартная схема анализа зависимостей состоит в осуществлении ряда последовательных процедур.

• Подбор начальной модели. Он осуществляется на основе экономической теории, предыдущих знаний об объекте исследования, опыта исследователя и его интуиции.

• Оценка параметров модели на основе имеющихся статистических данных.

• Осуществление тестов проверки качества модели (обычно используются -статистики для коэффициентов регрессии, -статистика для коэффициента детерминации, статистика Дарбина-Уотсона для анализа отклонений и ряд других тестов).

• При наличии хотя бы одного неудовлетворительного ответа по какому-либо тесту модель совершенствуется с целью устранения выявленного недостатка.

• При положительных ответах по всем проведенным тестам модель считается качественной. Она используется для анализа и прогноза объясняемой переменной.

Однако необходимо предостеречь от абсолютизации полученного результата, поскольку даже качественная модель является подгонкой спецификации модели под имеющийся набор данных.

Одно из главных направлений эконометрического анализа — постоянное совершенствование моделей. Совершенной модели не существует. В силу постоянно изменяющихся условий протекания экономических процессов не может быть и постоянно качественных моделей. Новые условия требуют пересмотра даже весьма устойчивых моделей.

Достаточно спорным является вопрос, как строить модели:

а) начинать с самой простой и постоянно усложнять ее;

б) начинать с максимально сложной модели и упрощать ее на основе проводимых исследований.

И тот, и другой подход имеют как достоинства, так и недостатки. Например, если следовать схеме а), то происходит обыкновенная подгонка модели под эмпирические данные. При теоретически более оправданном подходе б) поиск возможных направлений совершенствования модели зачастую сводится к полному перебору, что делает проводимый анализ неэффективным. На этапах упрощения модели возможно также отбрасывание объясняющих переменных, которые были бы весьма полезны в упрощенной модели. Итак, построение модели является индивидуальным в каждой конкретной ситуации и опирается на серьезные знания экономической теории и статистического анализа.

Однако отметим, что при всех недостатках моделей принятие на их основе решений приводит в целом к гораздо более точным результатам, чем при принятии решений лишь на основе интуиции и экономической теории.