Заглавная страница Избранные статьи Случайная статья Познавательные статьи Новые добавления Обратная связь КАТЕГОРИИ:  Археология Биология Генетика География Информатика История Логика Маркетинг Математика Менеджмент Механика Педагогика Религия Социология Технологии Физика Философия Финансы Химия ЭкологияТОП 10 на сайте Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрацииТехника нижней прямой подачи мяча. Франко-прусская война (причины и последствия) Организация работы процедурного кабинета Смысловое и механическое запоминание, их место и роль в усвоении знаний Коммуникативные барьеры и пути их преодоления Обработка изделий медицинского назначения многократного применения Образцы текста публицистического стиля Четыре типа изменения баланса Задачи с ответами для Всероссийской олимпиады по праву 
Мы поможем в написании ваших работ! ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?
Влияние общества на человека
Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрации Практические работы по географии для 6 класса Организация работы процедурного кабинета Изменения в неживой природе осенью Уборка процедурного кабинета Сольфеджио. Все правила по сольфеджио Балочные системы. Определение реакций опор и моментов защемления |
С позиции идентифицируемости структурные модели можно подразделить на три вида:⇐ ПредыдущаяСтр 13 из 13
- Идентифицируемые; - Неидентифицируемые; - Сверхидентифицируемые. Модель идентифицируема, если все структурные ее коэффициенты определяются однозначно, единственным образом по коэффициентам приведенной формы модели, т.е. если число параметров структурной модели равно числу параметров приведенной формы модели. В этом случае структурные коэффициенты модели оцениваются через параметры приведенной формы модели и модель идентифицируема. Рассмотренная выше структурная модель (6.3.2.) с двумя эндогенными и тремя экзогенными (предопределенными) переменными, содержащая шесть структурных коэффициентов, представляет собой идентифицируемую модель. Модель неидентифицируема, если число приведенных коэффициентов меньше числа структурных коэффициентов, и в результате структурные коэффициенты не могут быть оценены через коэффициенты приведенной формы модели. Структурная модель в полном виде (6.1.), содержащая n эндогенных и m предопределенных переменных в каждом уравнении системы, всегда неидентифицируема. Модель сверхидентифицируема, если число приведенных коэффициентов больше числа структурных коэффициентов. В этом случае на основе коэффициентов приведенной формы можно получить два или более значений одного структурного коэффициента. В этой модели число структурных меньше числа коэффициентов приведенной формы. Так, если в структурной модели полного вида (6.3.1.) предположить нулевые значения не только коэффициентов а13 и а21 (как в модели (6.3.2.)), но и а22=0, то система уравнений станет сверхидентифицируемой:
В ней пять структурных коэффициентов не могут быть однозначно определены из шести коэффициентов приведенной формы модели. Сверхидентифицируемая модель в отличие от неидентифицируемой модели практически решаема, но требует для этого специальных методов исчисления параметров. Структурная модель всегда представляет систему совместных уравнений, каждое из которых требуется проверить на идентификацию. Модель считается идентифицируемой, если каждое уравнение системы идентифицируемо. Если хотя бы одно из уравнений неидентифицируемо, то и вся модель считается неидентифицируемой. Сверхидентифицируемая модель содержит хотя бы одно сверхидентифицируемое уравнение.
Выполнение условия идентифицируемости модели проверяется для каждого уравнения системы. Чтобы уравнение было идентифицировано, необходимо, чтобы число предопределенных переменных, отсутствующих в данном уравнении, но присутствующих в системе, было равно числу эндогенных переменных в данном уравнении без одного. Если обозначить число эндогенных переменных в j -м уравнении системы через Н, 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. Предположим, рассматривается следующая система одновременных уравнений:
Первое уравнение точно идентифицируемо, ибо в нем присутствует три эндогенные переменные – y 1, y 2, y 3, т.е. Н=3, и две экзогенные переменные – х1 и х2, число отсутствующих экзогенных переменных равно двум х3 и х4, D =2. Тогда имеем равенство: D +1=Н, т.е. 2 + 1 = 3, что означает наличие идентифицируемого уравнения. Во втором уравнении системы Н=2 (y 1 и y 2) и D =1 (х4). Равенство D +1=Н, т.е. 1 + 1=2. Уравнение иденфицируемо. В третьем уравнение системы Н=3 (y 1, y 2, y 3), а D =2 (х1 и х2). Следовательно, по счетному правилу D +1=Н, и это уравнение идентифицируемо. Таким образом, система (6.3.3.) в целом идентифицируема. Предположим, что в рассматриваемой модели а21 =0 и а33 =0. Тогда система примет вид:
Первое уравнение этой системы не изменилось. Система по-прежнему содержит три эндогенные и четыре экзогенные переменные, поэтому для него D =2 при Н=3, и оно, как и в предыдущей системе, идентифицируемо. Второе уравнение имеет Н=2 и D =2 (x 1 и х4), так как 2 + 1 > 2. Данное уравнение сверхидентифицируемо. Также сверхидентифицируемым оказывается и третье уравнение системы, где Н=3 (y 1, y 2, y 3) и D =3 (х1,х2,х3), т.е. счетное правило составляет неравенство: 3 + 1 > 3 или D +1> H. Модель в целом является сверхидентифицируемой.
Предположим, что последнее уравнение системы (6.3.4.) с тремя эндогенными переменными имеет вид:
Для оценки параметров в структурной модели система должна быть идентифицируема или сверхидентифицируема. Рассмотренное счетное правило отражает необходимое, но недостаточное условие идентификации. Более точно условия идентификации определяются, если накладывать ограничения на коэффициенты матриц параметров структурной модели. Уравнение идентифицируемо, если по отсутствующим в нем переменным (эндогенным и экзогенным) можно из коэффициентов при них в других уравнениях системы получить матрицу, определитель которой не равен нулю, а ранг матрицы не меньше, чем число эндогенных переменных в системе без одного. Целесообразность проверки условия идентификации модели через определитель матрицы коэффициентов, отсутствующих в данном уравнении, но присутствующих в других, объясняется тем, что возможна ситуация, когда для каждого уравнения системы выполнено счетное правило, а определитель матрицы названных коэффициентов равен нулю. В этом случае соблюдается лишь необходимое, но недостаточное условие идентификации. Обратимся к следующей структурной модели:
Проверим каждое уравнение системы на необходимое и достаточное условия идентификации. Для первого уравнения Н=3 (y 1, y 2, y 3) и D =2 (х3 и х4 отсутствуют), т.е. D +1=Н и необходимое условие идентификации выдержано, поэтому уравнение точно идентифицируемо. Для проверки на достаточное условие идентификации заполним следующую таблицу коэффициентов при отсутствующих в первом уравнении переменных, в которой определитель матрицы (det A) коэффициентов равен нулю: Уравнения |
Переменные | ||||||
| х3 | х4 | |||||||
| 2 | а23 | а24 | ||||||
| 3 | 0 | 0 | ||||||
(6.3.3.) 
(6.3.4.) 
, т.е. в отличие от предыдущего уравнения в него включены еще две экзогенные переменные, участвующие в системе, – х1 и х2. В этом случае уравнение становится неидентифицируемым, ибо при Н=3, D =1 (отсутствует только х3) и D + 1 < H, 1 + 1 < 3. Итак, несмотря на то что первое уравнение идентифицируемо, второе сверхидентифицируемо, вся модель считается неидентифицируемой и не имеет статистического решения.
(6.3.5.)Следовательно, достаточное условие идентификации не выполняется и первое уравнение нельзя считать идентифицируемым.
Для второго уравнения Н=2 (у1 и у2), D =1 (отсутствует х1). Счетное правило дает утвердительный ответ: уравнение идентифицируемо (D +1=Н).
Достаточное условие идентификации выполняется. Коэффициенты при отсутствующих во втором уравнении переменных составят:
|
Уравнения |
Переменные | |
| у3 | х1 | |
| 1 | b1 3 | a 1 1 |
| 3 | -1 | a31 |
Согласно таблице det A ≠0 ранг матрицы равен 2, что соответствует следующему критерию: ранг матрицы коэффициентов должен быть не менее чем число эндогенных переменных в системе без одного. Итак, второе уравнение точно идентифицируемо.
Третье уравнение системы содержит Н=3 и D =2, т.е. по необходимому условию идентификации оно точно идентифицируемо (D +1=Н). Противоположный вывод имеем, проверив его на достаточное условие идентификации. Составим таблицу коэффициентов при отсутствующих в третьем уравнении переменных, в которой det A =0:
|
|
|
Уравнения |
Переменные | |
| х3 | х4 | |
| 1 | 0 | 0 |
| 2 | а23 | а24 |
Из таблицы видно, что достаточное условие идентификации не выполняется. Уравнение неидентифицируемо. Следовательно, рассматривая в целом, структурная модель, идентифицируемая по счетному правилу, не может считаться идентифицируемой исходя из достаточного условия идентификации.
В эконометрических моделях часто наряду с уравнениями, параметры которых должны быть статистически оценены, используются балансовые тождества переменных, коэффициенты при которых равны 
1. В этом случае, хотя само тождество и не требует проверки на идентификацию, ибо коэффициенты при переменных в тождестве известны, в проверке на идентификацию собственно структурных уравнений системы тождества участвуют. Например, рассмотрим эконометрическую модель экономики страны:
,
где y 1 – расходы на конечное потребление данного года;
y 2 – валовые инвестиции в текущем году;
y 3 – расходы на заработную плату в текущем году;
y 4 – валовой доход за текущий год;
x 1 – валовой доход предыдущего года;
x 2 – государственные расходы текущего года;
A 0 i – свободный член уравнения (
);
() – случайные ошибки.
В этой модели четыре эндогенные переменные (y 1, y 2, y 3, y 4). Причем переменная у4 задана тождеством. Поэтому практически статистическое решение необходимо только для первых трех уравнений системы, которое необходимо проверить на идентификацию. Модель содержит две предопределенных переменных – экзогенную х2 и лаговую х1.
При практическом решении задачи на основе статистической информации за ряд лет или по совокупности регионов за один год в уравнениях для эндогенных переменных y 1, y 2, y 3 обычно содержится свободный член (А01, А02, А03), значение которого аккумулирует влияние неучетенных в уравнении факторов и не влияет на определение индефицируемости модели.
Поскольку фактические данные об эндогенных переменных y 1, y 2, y 3 могут отличаться от теоретических постулируемых моделью, то принято в модель включать случайную составляющую для каждого уравнения системы, исключив тождества. Случайные составляющие (возмущения) обозначены через ε 1, ε 2, и ε 3. Они не влияют на решение вопроса об идентификации модели.
|
|
В рассматриваемой экономической модели первое уравнение системы точно идентифицируемо, ибо Н=3 и D =2, и выполняется необходимое условие идентификации (D + 1 = H). Кроме того, выполняется и достаточное условие идентификации, т.е. ранг матрицы равен 3, а определитель ее не равен 0: det A = - а31, что видно по следующей таблице:
|
Уравнения |
Переменные | ||
| у 2 | х1 | х 2 | |
| 2 | -1 | a21 | 0 |
| 3 | 0 | -a31 | 0 |
| 4 | 1 | 0 | 1 |
Второе уравнение системы так же точно идентифицируемо: Н=2 и D =1, т.е. счетное правило выполнено: D +1= H, выполнено достаточное условие идентификации: ранг матрицы 3 и detA =- b 34:
|
Уравнения |
Переменные | ||
| у 1 | y4 | х 2 | |
| 1 | -1 | b14 | 0 |
| 3 | 0 | b34 | 0 |
| 4 | 1 | -1 | 1 |
Аналогично третье уравнение системы также идентифицируемо: Н=2 и D =1, D +1= H и 
, а ранг матрицы A= 3 и detA =1:
|
Уравнения |
Переменные | ||
| у 1 | y 2 | х 2 | |
| 1 | -1 | 0 | 0 |
| 2 | 0 | -1 | 0 |
| 4 | 1 | 1 | 1 |
Идентификация уравнений достаточно сложна и не ограничивается только вышеизложенным. На структурные коэффициенты модели могут накладываться и другие ограничения, например, в производственной функции сумма эластичностей может быть равна по предположению 1. Могут накладываться ограничения на дисперсии и ковариации остаточных величин.
Регрессионная статистика
| Наименование в отчете EXCEL | Принятые наименования | Формула |
| Множественный R | Коэффициент множественной корреляции | 
|
| R-квадрат | Коэффициент детерминации | 
|
| Нормированный R-квадрат | Скорректированный коэффициент детерминации | 
|
| Стандартная ошибка | Стандартная ошибка оценки | 
|
| Наблюдения | Количество наблюдений | n |
Дисперсионный анализ
| df-число степеней свободы | SS-сумма квадратов | MS | F-критерий Фишера | |
| Регрессия | k | 
| 
| 
|
| Остаток | n-k-1 | 
| 
| |
| Итого | n-1 | 
|
| Коэффициенты | Стандартная ошибка | t-статистика | |
| Y-пересечение | b0 | ||
| фактор (Х1) | b1 | ||
| фактор (Х2) | b2 | ||
| … | … | ||
| фактор (Хk) | bk |
Вывод остатка
| Наблюдение | Предсказанное (Y) | Остатки |
| 1 | Y1расч | Е1 |
| 2 | Y2расч | Е2 |
| … | … | … |
| n | Ynрасч | Еn |
