double arrow

Классификация моделей и их формы.


Основой механизма эконометрического моделирования является эконометрическая модель. Экономический объект в такой модели описывается и изучается с помощью эмпирических (статистических) данных. Эконометрическая модель учитывает реальные условия существования объекта и не противоречит общим законам экономики.

Можно выделить три основных класса моделей, которые применяются для анализа и прогнозирования экономических систем: · модели временных рядов; · регрессионные модели с одним уравнением; · системы одновременных уравнений.

Модели временных рядов представляют собой модели зависимости результативного признака от времени, к ним относятся: · модели кривых роста,· адаптивные модели,· модели авторегрессии и скользящего среднего.

В регрессионных моделях зависимая (объясняемая) переменная Y может быть представлена в виде функции f (X1, X2, X3, … Xk). В качестве зависимой переменной может выступать практически любой показатель, характеризующий, например, деятельность предприятия или курс ценной бумаги. В зависимости от вида функции f (х1,х2,хn) модели делятся на линейные и нелинейные. В зависимости от количества включенных в модель факторов Х модели делятся на однофакторные (парная модель регрессии) и многофакторные (модель множественной регрессии). Системы одновременных уравнений состоят из тождеств и регрессионных уравнений, в которых наряду с факторными признаками включены результативные признаки из других уравнений системы. В системе уравнений одни и те же переменные одновременно рассматриваются как зависимые переменные в одних уравнениях и независимые - в других. В тождествах вид и значения параметров известны, в уравнениях параметры оценивают. Эконометрическое моделирование представляет собой комплексное решение целого ряда задач, поэтому весь процесс разделен на этапы. Такое разделение условно, однако позволяет понять сущность действий в эконометрическом моделировании.




 

Формы эконометрических моделей. Переход от структурной к приведенной форме модели.

Для обеспечения однозначной зависимости между эндогенной и экзогенными переменными в уравнение модели вводится еще одна переменная, которую называют «случайное возмущение» или «остаток». Возникает вопрос о причинах обязательного присутствия в эконометрических регрессионных моделях случайного фактора (отклонения). Среди таких причин выделим наиболее существенные.

1)Невключение в модель всех объясняющих переменных.

2)Неправильный выбор функциональной формы модели (из-за слабой изученности процесса или из-за его переменчивости).

3)Агрегирование переменных.

Во многих моделях рассматриваются зависимости между факторами, которые сами представляют сложную комбинацию других, более простых переменных.



4)Ошибка измерений.

5)Ограниченность статистических данных.

Зачастую строятся модели, выражаемые непрерывными функциями. Но при этом используется набор данных, имеющих дискретную структуру. Это несоответствие находит отражение в случайном отклонении.

6)Непредсказуемость человеческого фактора (эта причина может "испортить" самую качественную модель).

Случайная компонента модели является отражением влияния всех описанных выше причин и не только их. Список может быть дополнен.

Модели, которые в своем составе содержат случайные возмущения, называются эконометрическими

Общий вид:

 







Сейчас читают про: