Проблема идентификации. Если обозначить число эндогенных переменных в i-том уравнении системы через H, а число экзогенных (предопределенных) переменных

Если обозначить число эндогенных переменных в i-том уравнении системы через H, а число экзогенных (предопределенных) переменных, которые содержатся в системе, но не входят в данное уравнение, через D, то условие идентифицируемости модели может быть записано в виде следующего счетного правила:

D+1=H – уравнение идентифицируемо;

D+1<H – уравнение неидентифицируемо;

D+1>H – уравнение сверхидентифицируемо.

Пример:

Изучается модель вида:

Система:

С₁ = a₁b₁₁*Y_t+b₁₂*C_t-1+ϵ₁, (функция потребления)

I₁ = a₂+b₂₁*r_t+b₂₂*I_t-1+ϵ₂, (функция инвестиций)

r₁ = a₃+b₃₁*Y_t+b₃₂*M_t+ϵ₃, (функция денежного рынка)

Y_t = C_t+I_t+G_t+ (тождество дохода)???????????

Проверить модель на идентификацию.

Решение: Проверяем HY

Эндогенные переменные: (C_t, I_t, Y_t, r_t)

Предопределённые переменные:

· две экзогенные переменные – M_t и G_t;

· и две лаговые переменные – C_t-1 и I_t-1;

??????????????????????????????7

МОДЕЛИРОВАНИЕ ЦИКЛИЧЕСКОЙ (СЕЗОННОЙ) КОМПОНЕНТЫ

Выбор одной из двух моделей осуществляется на основе анализа структуры сезонных колебаний.

Если амплитуда сезонных колебаний приблизительно постоянна, строят аддитивную модель временного ряда, в которой значения сезонной компоненты предполагаются постоянными для различных циклов.

Если амплитуда сезонных колебаний возрастает???????????????????

Процесс построения модели включает в себя следующие шаги:

1. Выравнивание исходного ряда методом скользящей средней;

2. Расчет значений сезонной компоненты S;

3. Устранение сезонной компоненты из исходных уровней ряда и получение выровненных данных (T+E) в аддитивной или (T*E) мультипликативной модели;

4. Аналитическое выравнивание уровней (T+E) или (T*E) и расчет значений T с использованием полученного уравнения????????????????

Алгоритмические методы сглаживания временных рядов

Наряду с аналитическими методами применяются алгоритмические методы сглаживания временных рядов. Они основаны на том, что ошибка определения среднего значения n случайных величин в √n раз меньше индивидуального рассеивания каждой случайно величины ю

Наиболее популярными среди алгоритмических методов сглаживания являются методы скользящего среднего и экспоненциального сглаживания. Последний позволяет учесть разную значимость наблюдений в зависимости от времени, прошедшего с момента каждого наблюдения.

Разновидностями метода экспоненциального сглаживания являются различные версии адаптивной модели Брауна.