2015-05-18
658
Уравнение называется сверхидентифицированным, если по оценкам коэффициентов приведённой формы системы одновременных уравнений можно получить более одного значения для коэффициентов структурной формы системы одновременных уравнений.
Оценки неизвестных параметров сверхидентифицированного уравнения нельзя рассчитать традиционным и косвенным методом наименьших квадратов. В данном случае для определения неизвестных оценок используется двухшаговый метод наименьших квадратов.
Алгоритм двухшагового метода наименьших квадратов реализуетсяв четыре этапа:
1) на основе структурной формы системы одновременных уравнений составляется её приведённая форма;
2) оценки неизвестных коэффициентов приведённой формы системы одновременных уравнений рассчитываются с помощью традиционного метода наименьших квадратов;
3) рассчитываются значения эндогенных переменных, выступающих в качестве факторных в сверхидентифицированном уравнении;
4) все структурные коэффициенты уравнений системы рассчитываются традиционным методом наименьших квадратов через предопределённые переменные, входящие в это уравнение в качестве факторов, и значения эндогенных переменных, полученных на предыдущем шаге.
|
|
|
Как видно из описания данного алгоритма, традиционный метод наименьших квадратов применяется два раза (для определения оценок эндогенных переменных приведённой формы и для определения оценок структурных параметров уравнений системы), поэтому и получил название двухшагового.
Различают две разновидности моделей, чьи структурные формы содержат сверхидентифицированные уравнения:
1) в модель помимо сверхидентифицированного уравнения также входят точно идентифицированные уравнения;
2) все уравнения модели являются сверхидентифицированными.
Для моделей первого типа оценки структурных коэффициентов точно идентифицированного уравнения определяются на основании системы приведённых уравнений.
Для моделей второго типа оценки структурных коэффициентов системы определяются с помощью двухшагового метода наименьших квадратов.
Если все уравнения системы точно идентифицированы, то оценки структурных коэффициентов, полученные косвенным методом наименьших квадратов и оценки, полученные двухшаговым методом наименьших квадратов будут одинаковыми.
47. Обращение к средствам анализа данных. Они доступны через команду Анализ данных меню Сервис.
Для вычисления матрицы коэффициентов парной корреляции R следует воспользоваться инструментом Корреляция. Любое значение коэффициента корреляции должно находиться в диапазоне от -1 до +1 включительно.
|
|
|
48. Строим график по х и у, выводим с помощью него R2 и уравнение. R2 характеризует тесноту связи, т.е. оценивает тесноту совместимости влияния факторов на результат. R=> 0, значит, связь высокая; = 1, связь отсутствует.
49.Строим график, выводим степенное уравнение, это и есть коэффциент эластичности, R=> 0, значит, связь высокая; = 1, связь отсутствует. Коэф-т показывает, на сколько % в среднем изменился результат с изменением соответствующего фактора на 1% при неизменности прочих факторов.
50. Строим график по х и у, выводим с помощью него R2 и уравнение. R2 характеризует тесноту связи, т.е. оценивает тесноту совместимости влияния факторов на результат. R=> 0, значит, связь высокая; = 1, связь отсутствует.
51. Строим график по х и у, выводим с помощью него R2 и уравнение. R2 характеризует тесноту связи, т.е. оценивает тесноту совместимости влияния факторов на результат. R=> 0, значит, связь высокая; = 1, связь отсутствует. Ошибка показывает, какое значение y сформировалось от привлеченных х.
52. Строим график по х и у, выводим с помощью него R2 и уравнение. R2 характеризует тесноту связи, т.е. оценивает тесноту совместимости влияния факторов на результат. R=> 0, значит, связь высокая; = 1, связь отсутствует.
