2015-05-18
678
Фиктивные экзогенные переменные – переменные, которые отражают влияние на эндогенные переменные качественных факторов, например фактора сезонности.
Назначение: наблюдение за уровнем спроса многих товаров и услуг показывает, что при прочих равных значение спроса зависит от фактора сезонности. Поэтому для отражения данного качественного фактора вводятся фиктивные экзогенные переменные. Количество фиктивных переменных должно быть на единицу меньше числа возможных уровней качественного фактора (например, количество кварталов = 4, тогда количество фиктивных переменных = 3).
Принципы спецификации эконометрических моделей. 22
Первый принцип: является универсальным принципом метода математического моделирования. Он заключается в том, что спецификация возникает в результате трансляции
(перевода) на математический язык взаимосвязей эндогенных и экзогенных переменных. В процессе такой трансляции опираются на законы экономической теории, которые стараются описать линейными алгебраическими функциями.
|
|
|
Второй принцип: требует, чтобы количество уравнений, входящих в спецификацию моделей, в точности совпадало с количеством эндогенных переменных, входящих в уравнения.
Третий принцип: датирование переменных эконометрических моделей, то есть отражение в спецификации моделей фактора времени (появление динамических моделей).
Четвертый принцип: включение в дескриптивные модели случайных возмущений, отражающих воздействие на эндогенные переменные неидентифицированных факторов. Данный принцип позволяет повысить адекватность моделей объектам-оригиналам.
Алгоритм проверки адекватности парной регрессионной модели. 28
Четвертым этапом построения эконометрической модели является проверка адекватности оцененной модели. Суть: по оцененной или настроенной модели следует осуществить прогноз полученной величины и сравнить его с реальным значением этой величины, которое не использовалось на этапе настройки модели. Найдем прогнозное значение величины, затем рассчитаем истинную ошибку данного прогноза, для этого необходимо вычесть из прогнозного значения величины ее истинное значение. Если это значение меньше среднего квадратического отклонения, то модель считается адекватной. Если же большое, но неадекватной.
