Понятие и виды систем эконометрических уравнений

- сложная комплексная модель элементами которой являются взаимосвязанные уравнения регрессии

Данный способ моделирования позволяет максимально приблизиться к действительным фактическим механизмам связей и взаимодействий в сложных социально- экономических системах. Это достигается благодаря включению в модель серии независимых переменных и серии зависимых переменных, при этом возможны разные виды моделей учитывающих специфику взаимосвязей рассматриваемых переменных.

Возможна ситуация, когда в отдельных уравнениях системы число х меньше чем m (возможно если коэф. Регрессии =0)

У- зависимая переменная

Х- независимая переменная

Эндогенные переменные - наз. Зависимые переменные кот. Обычно стоят в левой части уравнения. Число уравнений = числу эндогенных переменных в данной системе.

Экзогенные переменные - аналог независимых переменных – пер-ные воздействующие на эндогенные пер-ные(у), независящие от них и не корелирующие с остатками(Е)

Лаговые пер-ные - значения включённых в модель переменных за некоторый предшествующий момент или отрезок времени. Обычно строится по текущим значениям экзогенных или эндогенных переменных.(Y_t-1, X_t-1, Y_t-2 ...)

Изменение в хар-ре фактов отражаются на следствии лишь через некоторый отрезок времени поэтому следует учесть тот отсроченный эффект влияния и для этой цели применяются лаговые переменные.

Предопределённые переменные - пер-ные кот. Точно определены к данному моменту или интервалу времени, являются экзогенными переменными,как текущие, так и лаговые, и лаговые эндогенные переменные.

У₁= а₁₀+а₁₁х₁₁+а_13(t-₁₎x_13(t-1)+E₁

Y₂ =a₂₃+a₂₁x₂₁ +a_23(t-1)x_23(t-1)+E₂

Виды ур-ний отличаются по хар-ру озицый эндогенных переменных в системе ур-ний.

В системе независимых эконометрических уравнений эндогенные переменные никогда не зависят друг от друга. В правой части ур-ния никогда нет у. Следствие того, что ур-ние явл.независимым выступают положения: 1. Остатки (ошибки) разных ур-ний не корелируют между собой

Для построения модели т.е. расчётов коэффициентов а можно моделировать каждое ур-ние автономно с помощью методов наименьших квадратов подобно тому, как это выполняется для ур-ний множественной регрессии. Аналогичным образом автономно для каждого оценивается теснота связи и качество модели.