You also want an ePaper? Increase the reach of your titles
YUMPU automatically turns print PDFs into web optimized ePapers that Google loves.
Передумова 6. Збурені змінні в різних структурних рівняннях не<br />
автокорельовані:<br />
M uu = ,i = ,k, τ≠ ,t = ,T.<br />
(18.19)<br />
( it i,t −τ ) 0 1 0 1<br />
Передумова 7. Поточні значення збурень стохастично незалежні<br />
від наперед визначених змінних. Передумова діє для фіксованого<br />
моменту часу t. Завдяки цьому твердженню значення лагових<br />
ендогенних змінних не корелюють із збуреними змінними.<br />
Передумова 8. Збурення стохастично незалежні від екзогенних<br />
змінних для будь-якого моменту часу.<br />
Передумова 9. Екзогенні змінні не корелюють між собою, тобто<br />
між екзогенними змінними відсутня мультиколінеарність.<br />
18.5. Непрямий метод найменших квадратів<br />
МНК можна використовувати до системи одночасних рівнянь,<br />
які повністю чи тільки частково ідентифіковані. Проте цей метод не<br />
може безпосередньо використовуватися при оцінюванні параметрів<br />
структурних рівнянь, оскільки вони не враховують одночасних<br />
співвідношень між сумісно залежними змінними. Модель спочатку<br />
представляється в прогнозній (приведеній) формі. Це можливо<br />
завдяки припущенню відносно повноти моделі. Використовуючи<br />
МНК до кожного отриманого рівняння, оцінюються всі параметри<br />
(коефіцієнти) системи в прогнозній формі. Оскільки за припущенням<br />
усі структурні рівняння точно ідентифіковані, на наступному етапі<br />
одночасно визначаються структурні коефіцієнти на основі<br />
коефіцієнтів прогнозних рівнянь.<br />
Отже, структурні коефіцієнти оцінюються посередньо через<br />
оцінки параметрів прогнозної моделі, і тому ця процедура має назву<br />
непрямого (посереднього) методу найменших квадратів (НМНК).<br />
Якщо виконуються передумови побудови економетричних моделей,<br />
то оцінки, знайдені з допомогою НМНК, обґрунтовані. Метод<br />
неможливо застосувати, якщо модель складається з<br />
надідентифікованих структурних рівнянь, оскільки при цьому<br />
структурні коефіцієнти не можуть бути однозначно визначеними за<br />
коефіцієнтами прогнозних рівнянь. Це і є основним недоліком<br />
НМНК, так як практично в усіх економетричних моделях містяться<br />
надідентифіковані структурні рівняння.<br />
614