Эконометрика лекции
Сущность метода состоит
Сущность метода состоит в замене объясняющих переменных, для которых нарушаются предположения МНК на некие новые переменные, для которых эти предположения выполнены. Фактически, мы признаем, что выбраны не совсем удачные переменные и пытаемся исправить эту ошибку. Новые инструментальные переменные должны коррелировать со старыми переменными, но быть независимыми от ошибок модели.
Рассмотрим упрощенную кейнсианскую модель формирования доходов в закрытой экономике без государственного вмешательства:
,
,
(7.1)
где
- представляют совокупный выпуск, объем потребления и объем инвестиций
соответственно. Коэффициент
называют склонностью к потреблению. Конечно, в более полных моделях,
этот коэффициент зависит от многих факторов, например, от ставки банковского процента или
уровня инфляции, но в данной модели будем предполагать его постоянным.
После подстановки первого уравнения во второе получаем значение выпуска в любой момент времени:
.
(7.2)
Из уравнения (7.2) следует, что если объем инвестиций
возрастает на единицу, то совокупный выпуск возрастает на
единиц. Это и есть
знаменитый мультипликатор Кейнса. Но величина
зависит также и от случайной составляющей
и при
изменении потребления
в данном году tна случайную величину
совокупный выпуск
изменяется на
. Таким образом, в первом
уравнении модели (7.1) объясняющая переменная
автоматически оказывается коррелированной со
случайным членом
. Нарушается при этом четвертое условие Гаусса-Маркова, и МНК оценки
коэффициентов
будут смещенными, а расчет средних квадратических отклонений коэффициентов
некорректен.
Параграфы
- Сущность и история возникновения эконометрики
- </b>Парный регрессионный анализ
- Множественная регрессия
- Гетероскедастичность моделей, ее обнаружение и методы устранения гетероскедастичности
- прогнозирование временных рядов
- Сглаживание Временных рядов
- ОДНОВРЕМЕННЫЕ УРАВНЕНИЯ. МЕТОДЫ ИДЕНТИФИКАЦИИ
- Моделирование структурными уравнениями
- РАЗНОСТНЫЕ УРАВНЕНИЯ И ИХ РЕШЕНИЕ
- Стационарные временные ряды авторегрессии-скользящего среднего
- Временные ряды с высокой изменчивостью
- Ложная регрессия, коинтеграция и модели корректировки ошибок
- Элементы линейной алгебры
- Элементы теории вероятностей и математической статистики
- метод наименьших квадратов