Процедура интервального прогнозирования по оценённой линейной эконометрической модели значений эндогенной переменной и проверка адекватности оценённой модели.(30)

Рассмотрим эконометрическую инвестиционную модель Самуэльсона-Хикса, в которой величина инвестиций в текущем году прямо пропорциональна приросту ВВП за предшествующий год.

Требуется построить эконометрическую модель Самуэльсона-Хикса для экономики США, т.е. оценить (приближённо вычислить) параметры и проверить адекватность модели

I. (4.1)

Оценка параметров по конкретным значениям переменных.

Оценка акселератора инвестиций находится в процессе решения следующего линейного уравнения:

(Акселератор - отношение прироста инвестиций к вызвавшему его относительному приросту дохода, потребительского спроса или готовой продукции
)

; (*) – нормальное уравнение,

где

(**)

Значение, вычисленное по правилу (*) соответствует принципу настройки модели – МНК (метод наименьших квадратов)

Оценка СКО (среднеквадратического отклонения) ()

(***)

В нем – это оценка случайного возмущения в период t. величина m – это количество пар значений переменных модели, по которым вычисляются оценки
ее неизвестных параметров.1 – в данном случае – количество параметров оцениваемых в функции.

Далее определяем ∆Y1, ∆Y2, ∆Y3 … и соответствующие им I2, I3, I4 … -это данные, которые образовывают обучающую выборку. Пара (в данном случае) ∆Y4, I5 – это контрольная выборка, которую будем использовать для проверки адекватности оцененной модели.

Потом находим и затем (если , например, равна 3,71, то это означает, что на 1 $ прироста приходится инвестиций на 3,71 $)

Вычислим по правилу (***) оценку СКО случайных возмущений, но для этого сначала определим оценки значений случайных возмущений:

колеблется около нуля, меняя знак ⇒ проявляет себя как случайная переменная с нулевым средним. Подставим значения случайной переменной для расчёта (величина влияния на результирующий . Величина и коэффициент R позволяют вычислить стандартную ошибку оценки параметра b.

Этап оценки завершен.

Проверка адекватности: по оцененной (настроенной или идентифицированной) модели следует осуществить прогноз величины It и сравнить его с реальным значением этой величины, которое не привлекалось на этапе настройки.

< ⇒ оценённая модель адекватна.


Понравилась статья? Добавь ее в закладку (CTRL+D) и не забудь поделиться с друзьями:  



double arrow
Сейчас читают про: