Модели с дискретными зависимыми переменными реферат

Необходимость их включения в правую часть модели модели с дискретными зависимыми переменными реферат определяется специфическими свойствами исследуемого процесса, например, его инерционностью. Это свойство достаточно характерно для процессов миграции, динамики спроса, финансовых показателей, выпуска продукции. Они распространяют информацию о потребительских свойствах товара, объем которой находится в прямой зависимости от числа продаж в прошлом. В исследованиях закономерностей динамики выпуска продукции включение в правую часть эконометрической модели лаговой зависимой переменной целесообразно в ситуациях, когда продукция прошлого периода хотя бы частично используется в производственном цикле текущего периода.

Появление лаговых значений зависимой переменной в правой части эконометрической модели часто значительно осложняет проблему получения несмещенных и эффективных оценок ее параметров. Это может произойти из-за воздействия целого ряда обстоятельств. Этот факт, как и в моделях с лаговыми независимыми переменными, ведет к потере качества модели вследствие ухудшения точности оценок ее параметров, снижению их эффективности и устойчивости к незначительным колебаниям исходной информации, ошибкам округления. IV способами, поэтому в данном разделе им уделять особое внимание не будем.

Рассмотрим более подробно причины появления двух других проблем. Для этого обратимся к модели с лаговыми независимыми переменными, рассмотренной Койком. Эта модель имеет в большей степени теоретическое значение, поскольку в ней используется достаточно жесткое предположение о соотношении коэффициентов при лаговых переменных и не оговорено их количество. С его помощью одноименные переменные, рассматриваемые в разные периоды времени, приводятся к одному периоду. C другой стороны, при их оценке отчетливо проявляются две последние из трех рассмотренных выше проблем. Их количественные характеристики в реальности на практике измерить не представляется возможным. Вследствие этого модель целесообразно построить с учетом предполагаемых принципов формирования этих ожиданий.

Вместе с тем, не все модели с лаговыми зависимыми переменными обладают этими неудобными с точки зрения оценки их параметров свойствами. При изменении, например, спроса предприятие не в состоянии быстро скорректировать производственную программу. Разнообразие типов взаимосвязей между значениями ошибки и независимыми факторами в моделях с лаговыми зависимыми переменными не позволяет сформировать единый метод оценки их параметров. В следующих разделах будут рассмотрены наиболее часто используемые подходы к получению таких оценок, учитывающие специфику рассматриваемых моделей. Эконометрическая модель считается построенной, когда определены значения оценок ее параметров. Сумма квадратов значений фактической ошибки модели должна быть минимальной. При нахождении оценок параметров линейной эконометрической модели с использованием МНК предполагалось, что их значения не связаны никакими ограничениями.

Причины появления корреляционной зависимости между разновременными значениями ошибки эконометрической модели, вызывающие отличие вида их ковариационной матрицы от диагональной, могут быть разными. Из материала предыдущего раздела вытекает, что эконометрические модели, содержащие в правой части лаговые зависимые переменные, неоднородны по своим свойствам. Реальные процессы свойством стационарности второго порядка могут и не обладать. Однако с помощью достаточно несложных преобразований часто удается привести наблюдаемый ряд к стационарному процессу. Характерной особенностью некоторых социально-экономических процессов, представленных временными рядами, является ярко выраженная периодичность.

В общем случае определение параметров оценок моделей с изменяющейся вариацией является более сложной проблемой, чем оценка параметров моделей с постоянной вариацией. МНК приводит к смещению оценок коэффициентов только структурной формы модели. Эконометрические модели линейного типа с переключениями, т. Фиктивные переменные вводятся в эконометрическую модель обычно с целью учета воздействия качественных аспектов на закономерности развития рассматриваемых процессов. Модели бинарного выбора широко используются в экономических и социальных исследованиях, особенно в экономике труда, при проведении анализа на микро-уровне.

Многомерные модели бинарного выбора с цензурированием. Бывают ситуации, когда наблюдаемые переменные в двумерной probit-модели цензурируют одна другую. От многомерных probit-моделей отличаются модели множественного выбора. Как было отмечено, в условной logit-модели ошибки обычно предполагаются гомоскедастичными.