Заглавная страница Избранные статьи Случайная статья Познавательные статьи Новые добавления Обратная связь КАТЕГОРИИ: АрхеологияБиология Генетика География Информатика История Логика Маркетинг Математика Менеджмент Механика Педагогика Религия Социология Технологии Физика Философия Финансы Химия Экология ТОП 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 |
Модель спроса и предложения.Стр 1 из 3Следующая ⇒
Общий вид системы одновременных уравнений. Рассмотрим общий вид системы одновременных уравнений. Пусть –эндогенные переменные, – экзогенные переменные. Введем блочные матрицы и следующего вида: . Тогда общий вид системы одновременных уравнений записывается в матричной форме , где . Кроме регрессионных уравнений, называемых также поведенческимиуравнениями, модель может содержать тождества, которые представляют собой алгебраические соотношения между эндогенными переменными. Например, для модели формирования спроса и предложения и цены равновесия имеем два поведенческих уравнения и тождество . Тождества, вообще говоря, позволяют исключить некоторые эндогенные переменные и рассматривать систему регрессионных уравнений меньшей размерности. Так, в модели спроса и предложения можно положить ирассматривать структурную форму , где , . Ограничимся рассмотрения случая двух уравнений с двумя эндогенными переменными, так как все необходимые аспекты теории можно проследить на этом простейшем случае. В то же время такое ограничение позволяет избежать излишней громоздкости в вычислениях. Очевидно, что всегда можно выделить в левой части системы эндогенные переменные, т. е. записать уравнения в следующем виде: Наборы переменных и могут быть произвольными. Параметры β, вообще говоря, векторные. Если применить к уравнениям системы обычный метод наименьших квадратов, то получатся несостоятельные оценки параметров α, β, γ. Таким образом, оценивание систем одновременных уравнений требует специальных методов. Модель спроса и предложения. До сих пор мы предполагали, что в регрессионной модели объясняющие переменные ,образующие матрицу , не являются случайными. Это означает, что при повторении серии выборочных наблюдений, значения переменных не изменяются, а значения изменяются за счет случайного члена . Подобное предположение, приводящее к значительным техническим упрощениям, может быть оправдано в том случае, когда экспериментальные данные представляют собой пространственную выборку. В случае временного ряда, регрессоры которого представляют собой временной тренд, циклическую и сезонную компоненты, объясняющие переменные уже, очевидно, не случайны, т. е. наблюдения являются случайными величинами. В этом случае естественно возникает вопрос о коррелированности между регрессорами и ошибками регрессии . От этого существенно зависят результаты оценивания, причем не только количественно, но и качественно.
Одной из причин коррелированности регрессоров со случайными членами могут служить факторы, действующие одновременно и на сами регрессоры, и на объясняемые переменные при фиксированных значениях регрессоров. Иными словами, в рассматриваемой экономической ситуации значения объясняемых переменных и регрессоров формируются одновременно под воздействием некоторых внешних факторов. Это означает, что рассматриваемая модель не полна: ее следует дополнить уравнениями, в которых объясняемыми переменными выступали бы сами регрессоры. Таким образом, мы приходим к необходимости рассматривать системы одновременныхили регрессионных уравнений. Классическим примером является одновременное формирование спроса и предложения товара в зависимости от его цены где – доход. Если предположить, что рынок находится в состоянии равновесия, то в этих равенствах следует положить . В этом случае наблюдаемое значение – это цена равновесия, которая формируется одновременно со спросом и предложением. Таким образом, и являются объясняемымипеременными, а величина дохода – объясняющейпеременной. Разделение ролей между переменными в системе одновременных уравнений может быть проинтерпретировано следующим образом: переменные и формируют свои значения, подчиняясь записанным уравнениям, т. е. внутри модели. Такие переменные называются эндогенными.Между тем переменная считается в этих уравнениях заданной, ее значения формируются вне модели. Такие переменные называются экзогенными. С математической точки зрения, главное отличие между экзогенными и эндогенными переменными заключается в том, что экзогенные переменные не коррелируют с ошибками регрессии,между тем как эндогенные могут коррелировать (и, как правило, коррелируют). Естественно предположить, что схожие случайные факторы действуют как на цену равновесия, так и на спрос на товар. Причинная зависимость между переменными и приводит, очевидно, к коррелированности их со случайными членами. Набор экзогенных переменных может быть различным. Так, например, в модели спроса и предложения в качестве экзогенных переменных к доходу могут быть добавлены процентная ставка, временной тренд и т. д.
|
||||||
Последнее изменение этой страницы: 2021-04-20; просмотров: 61; Нарушение авторского права страницы; Мы поможем в написании вашей работы! infopedia.su Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Обратная связь - 18.227.102.124 (0.005 с.) |