19.07.2013 Views

Економіко-математичне моделювання

Економіко-математичне моделювання

Економіко-математичне моделювання

SHOW MORE
SHOW LESS

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

Hooray! Your file is uploaded and ready to be published.

Saved successfully!

Ooh no, something went wrong!