Эконометрика лекции

В кейнсианской модели есть

В кейнсианской модели (7.1) есть существенные различия между переменной   и переменными  и . Первая переменная формируется под воздействием внешних факторов, большинство из которых относится к политической надстройке, создающей условия для роста инвестиций, и называется экзогенной переменной. Остальные переменные модели определяются из уравнений  (7.1), то есть внутри модели и называются эндогенными переменными.

            Набор экзогенных переменных может быть различным, например, процентная ставка, денежная масса, временной тренд (переменная времени t)  и другие. Суть дела состоит в том, что экзогенные переменные никогда не коррелируют с ошибками модели, в то время как эндогенные переменные, как правило, коррелируют.

            Различают структурную и приведенную формы систем уравнений. Структурная форма – это исходная форма записи системы уравнений, в правых частях которых присутствуют как экзогенные, так и эндогенные переменные системы. Чтобы получить приведенную форму системы уравнений следует выразить каждую эндогенную переменную через экзогенные переменные и случайные ошибки. Следовательно, число уравнений приведенной системы совпадает с числом эндогенных переменных модели. Такую процедуру мы проделали для переменной  в уравнении (7.3). Аналогичную процедуру проведем для второй эндогенной переменной   и получим приведенную форму кейнсианской модели (7.1):

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