Структурная и приведенная форма модели

Эконометрика как наука, позволяющая анализировать связи между различными экономическими показателями на основании реальных статистических данных. Структурная форма эконометрической модели. Метод наименьших квадратов: общее понятие, главные функции.

Рубрика Экономико-математическое моделирование
Вид курсовая работа
Язык русский
Дата добавления 05.12.2014
Размер файла 135,1 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

[Введите текст]

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ

ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ

МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

ПРИБОРОСТРОЕНИЯ И ИНФОРМАТИКИ

Кафедра «Экономика»

Курсовая работа по дисциплине «Эконометрика»»

на тему: «Структурная и приведенная форма модели»

г. Москва, 2014

Введение

эконометрика квадрат метод модель

Эконометрика - это наука, позволяющая анализировать связи между различными экономическими показателями на основании реальных статистических данных с применением методов теории вероятностей и математической статистики. С помощью эконометрики выявляют новые, ранее неизвестные связи, уточняют или отвергают гипотезы о существовании определенных связей между экономическими показателями, предлагаемые экономической теорией.

В данной работе мы рассмотрим структурную и приведенную форму модели.

Актуальность данной работе, заключается в следующем: с помощью математических моделей, можно сделать анализ экономических процессов и явлений в экономике.

Основная цель данной курсовой работы заключается в модельном описании конкретных количественных взаимосвязей, обусловленных общими качественными закономерностями, выявленными в экономической теории.

Данная цель реализуется путем постановки следующих задач:

1) прогноз экономических и социально-экономических показателей, характеризующих состояние и развитие анализируемой системы;

2) имитация различных возможных сценариев социально-экономического развития анализируемой системы (многовариантные сценарные расчеты, ситуационное моделирование).

Глава 1. Структурная форма модели

В зависимости от постановки экономической проблемы и цели исследований эконометрическая модель может быть представлена в различных видах. Далее мы дадим краткий обзор моделей.

1.1 Структурная форма эконометрической модели

Модель, представленная в виде:

(1)

называется структурной. В соответствии с этим отдельные уравнения, образующие модель (1), и их параметры называются структурными. Про уравнения говорят, что они описывают структурную форму модели. Структурная форма эконометрической модели описывает одно- и многосторонние стохастические причинные отношения между экономическими величинами в их непосредственном виде. Она содержит всю существенную информацию о зависимостях между экономическими явлениями и процессами.

Каждое структурное уравнение модели описывает в отдельности экономическое явление с учетом экономических, технологических, демографических, социологических и прочих факторов. Оно отражает также отдельные воздействия изменения переменных, содержащихся в нем. В структурном уравнении содержится одна или несколько совместно зависимых переменных. Оно включает неизвестные, подлежащие оценке, структурные параметры, а также возмущающую переменную. Характерной особенностью структурных уравнений является определенная автономность их по отношению к предопределенным переменным, так как изменение этих переменных и их параметров в одном структурном уравнении не обязательно приводит к изменениям в других структурных уравнениях.

Наряду со структурными уравнениями эконометрическая модель может содержать так называемые определяющие уравнения ­ тождества. Они необходимы для адекватного отражения реальной действительности и полного охвата переменных одновременными соотношениями. Тождества не содержат возмущающих переменных, и их параметры известны (в общем случае равны единице). Следовательно, они не подлежат оценке, и при проведении процедуры оценивания параметров модели могут быть заранее исключены.

1.2 Полная эконометрическая модель

Эконометрическая модель называется полной, если:

а) она охватывает те переменные, которые оказывают существенное влияние на совместно зависимые переменные, а возмущающие переменные имеют случайный характер;

б) она содержит столько уравнений, сколько в ней имеется совместно зависимых переменных, так что каждая совместно зависимая переменная может быть объяснена с помощью соответствующего уравнения системе уравнений (2) и (3) число совместно зависимых переменных равно числу уравнений

в) система уравнений имеет однозначное решение относительно совместно зависимых переменных. Следовательно, матрица А невырожденная, т. е.

Модель должна быть полной в случаях, когда необходимо количественно описать экономическое явление или когда она применяется для прогнозирования.

Глава 2. Приведенная форма

Приведенная форма эконометрической модели. Если эконометрическая модель является полной, то существует обратная матрица. Благодаря этому можно решить систему уравнений относительно совместно зависимых переменных, умножая (4) и (5) слева на

(4)

(5)

Форма эконометрической модели, задаваемой в виде (6) или (7), называется приведенной. Если мы в (12.9) и (12.10) воспользуемся обозначением

(6)

а также

(7)

то приведенную форму модели можно записать более просто:

(6)

или

(7)

Представим матричное уравнение подробно в виде отдельных уравнений

(8)

Из (8) видно, что совместно зависимые переменные являются линейными функциями от предопределенных и возмущающих переменных. В равенстве находит отражение тот факт, что коэффициенты уравнений модели в приведенной форме представляют собой конгломерат структурных параметров. Для этого построим следующие матрицы:

Уравнения модели в приведенной форме примут вид:

Из (12.16) видно, что коэффициенты уравнений в приведенной форме являются комбинациями всех элементов матрицы А (всех структурных коэффициентов совместно зависимых переменных) и элементов столбцов матрицы В (структурных коэффициентов соответствующих предопределенных переменных во всех структурных уравнениях). Например, коэффициент си модели в приведенной форме при переменной в первом уравнении составлен из всех элементов матрицы А и структурных коэффициентов переменной в обоих структурных уравнениях -- элементов первого столбца матрицы В.

Уравнения в приведенной форме из-за сложности представления коэффициентов теряют по отношению к предопределенным переменным свою автономность, которая характерна для структурных уравнений. Если, например, из-за изменения коэффициента изменится си, то неизбежно изменится и так как содержится в нем. Но, с другой стороны, каждое уравнение в приведенной форме характеризуется определенной автономностью относительно совместно зависимых переменных, так как каждое из этих уравнений содержит текущее значение только одной эндогенной переменной, которое выражается как функция всех предопределенных переменных. Итак, очевидно, что взаимосвязи совместно зависимых переменных при переходе от структурной формы к приведенной распространяются на предопределенные переменные, а также на возмущения. Если мы сравним, например, первые уравнения (12.16), то в модели приведенной формы (12.16) объясняется всеми предопределенными переменными модели, т. е. а также остатками обоих структурных уравнений в Но в первое уравнение модели (12.16) не входит.

На основе высказанных соображений становится очевидной интерпретация уравнений в приведенной форме. Коэффициенты этих уравнений отражают непосредственное и косвенное влияние предопределенных переменных на совместно зависимые переменные (общий эффект), в то время как структурные параметры выражают только непосредственное влияние предопределенных переменных (частичный эффект). В этом смысле экономическая интерпретация коэффициентов уравнений в приведенной форме реалистичнее, чем интерпретация структурных параметров. Модель в приведенной форме построена как бы с учетом предпосылки, что «другие объясняющие переменные не изменяются», так как в этой модели каждая совместно зависимая переменная объясняется только предопределенными переменными.

Каждое уравнение в приведенной форме представляет собой множественную регрессию. К уравнениям непосредственно применим метод наименьших квадратов для оценивания неизвестных коэффициентов приведенной формы. Модель в приведенной форме используется для прогнозирования. Если оценки коэффициентов приведенной формы и значения предопределенных переменных приходятся на период времени прогноза, то по модели находят прогнозные значения совместно зависимых переменных. И напротив, структурная форма для прогноза непригодна, так как в каждом структурном уравнении содержится несколько совместно зависимых переменных, для которых не могут быть указаны значения на прогнозируемый период времени, поскольку они еще только подлежат оценке. Однако приведенная форма модели имеет и существенный недостаток. От количественно оцененной модели в приведенной форме не во всех случаях можно перейти к модели в структурной форме, в то время как по заданной в численном виде структурной форме может быть всегда определена приведенная форма.

Итак, мы убедились, что как структурная, так и приведенная формы выполняют свои специфические функции, позволяют решать определенные задачи и имеют свои достоинства и недостатки. Поэтому регрессионную модель обычно представляют в обеих формах, а затем их интерпретируют.

При построении других форм регрессионной модели исходят из структурной формы и исследуют вид матрицы А.

Модель из взаимозависимых переменных. Модель из взаимозависимых переменных представляется в виде системы структурных уравнений, в которых переменные одновременно удовлетворяют нескольким равенствам. Следовательно, переменные являются многосторонне зависимыми. Матрица А структурных параметров совместно зависимых переменных может быть любого вида. Матрица дисперсий и ковариаций возмущающих переменных также может иметь любой вид:

Заключение

Эконометрика возникла на базе междисциплинарного подхода к изучению экономики. По???му эконометрику можно представить как комбинацию трёх наук - экономической теории, математической и экономической статистики и математики. Помимо ???го, на современном этапе развития науки одним из важнейших факторов развития эконометрики стало развитие компьютерных технологий и специальных пакетов прикладных программ.

Анализ экономических процессов и явлений в эконометрике осуществляется с помощью математических моделей, построенных на эмпирических данных.

Моделью называется материальный или мысленно представляемый объект, замещающий в процессе исследования объект-оригинал таким образом, что его непосредственное изучение дает новые знания об объекте-оригинале. Модель выступает в качестве средства анализа и прогнозирования конкретных экономических процессов на базе реальной статистической информации. Применение метода моделирования вызвано тем, что большинство объектов (или проблем, ??????щихся к данным объектам) непосредственно исследовать или совершенно невозможно, или подобное исследование требует много времени и средств.

Важно знать, что большинство эконометрических методов и приёмов исследования экономических явлений и процессов позаимствованы из математической статистики. При этом в применении данных методов в эконометрике существует определённая специфика. По причине того, что практически все экономические показатели будут случайными величинами, а не результатами контролируемого эксперимента, были разработаны определённые усовершенствования и модификации методов, к????ые не применяются в математической статистике.

По причине того, что экономические данные могут быть измерены с ошибкой, в эконометрике были разработаны специальные методы анализа, позволяющие устранить или снизить влияние данных ошибок на полученные результаты.

Исходя из всего выше сказанного, мы приходим к выводу, что эконометрика исследует различные экономические закономерности, установленные экономической теорией, с помощью методов математической и экономической статистики.

Список используемой литературы

1. Эконометрика: Учебник / Под ред. И.И. Елисеевой. - М.: Финансы и статистика, 2002. - 344 с.

2. Практикум по эконометрике: Учебн. пособие / Под ред. И.И. Елисеевой. - М.: Финансы и статистика, 2003. - 192 с.

3. Эконометрика: Учебно-методическое пособие / Шалабанов А.К., Роганов Д.А. - Казань: ТИСБИ, 2002. - 56 с.

4. Доугерти К. Введение в эконометрику: Пер. с англ. - М.: ИНФРА-М, 1999. - 402 с.

Размещено на Allbest.ru


Подобные документы

  • Статистический и корреляционный анализ активов, пассивов, прибыли, ВВП. Выбор формы моделей, отражающих зависимости между показателями. Построение и анализ регрессионной модели на основании реальных статистических данных, построение уравнения регрессии.

    курсовая работа [494,7 K], добавлен 20.11.2013

  • Оценка влияния разных факторов на среднюю ожидаемую продолжительность жизни по методу наименьших квадратов. Анализ параметров линейной двухфакторной эконометрической модели с помощью метода наименьших квадратов. Графическое изображение данной зависимости.

    практическая работа [79,4 K], добавлен 20.10.2015

  • Взаимосвязи экономических переменных. Понятие эконометрической модели. Коэффициент корреляции и его свойства. Линейная парная регрессия. Метод наименьших квадратов. Основные предпосылки и принципы регрессионного анализа. Статистика Дарбина-Уотсона.

    шпаргалка [142,4 K], добавлен 22.12.2011

  • Суть эконометрики как научной дисциплины, ее предмет и метод. Парная и множественная регрессия в экономических исследованиях. Регрессионные модели с переменной структурой. Обобщенный метод наименьших квадратов. Анализ систем экономических уравнений.

    реферат [279,2 K], добавлен 11.09.2013

  • Метод наименьших квадратов; регрессионный анализ для оценки неизвестных величин по результатам измерений. Приближённое представление заданной функции другими; обработка количественных результатов естественнонаучных опытов, технических данных, наблюдений.

    контрольная работа [382,4 K], добавлен 16.03.2011

  • Эффективность линейной несмещенной оценки вектора для обобщенной регрессионной модели, теорема Айткена. Обобщенный метод наименьших квадратов. Преобразования Фурье, их применение; разложение временного ряда. Ряды Фурье, многомерные преобразования.

    реферат [345,4 K], добавлен 09.05.2012

  • Построение качественной и адекватной эконометрической модели по методу наименьших квадратов и ее анализ на наличие автокорреляции, мультиколлинеарности, гетероскедастичности с применением статистики Дарвина-Уотсона, тестов Парка и Голдфелда-Квандта.

    курсовая работа [434,0 K], добавлен 04.12.2013

  • Понятие взаимосвязи между случайными величинами. Ковариация и коэффициент корреляции. Модель парной линейной регрессии. Метод наименьших квадратов, теорема Гаусса-Маркова. Сравнение регрессионных моделей. Коррекция гетероскедастичности, логарифмирование.

    курс лекций [485,1 K], добавлен 02.06.2011

  • Построение описательной экономической модели. Матрица корреляций между исходными статистическими признаками. Оценка параметров модели. Определение и графическое изображение регрессионной зависимости между показателями. Оценка адекватности модели.

    контрольная работа [215,8 K], добавлен 13.10.2011

  • Эконометрическое исследование признаков деятельности предприятий: доля расходов на закупку товаров, среднедневная заработная плата одного работающего. Построение линейного графика регрессионной зависимости между показателями, оценка адекватности модели.

    контрольная работа [93,3 K], добавлен 14.12.2011

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.