Аннотация. Данная тема раскрывает особенности моделей с лаговыми переменными и методы их оценивания.
Ключевые слова. Модель с распределенным лагом, метод Алмон, метод Койка, модель частичной корректировки, модель адаптивных ожиданий.
Методические рекомендации по изучению темы
· Тема содержит лекционную часть, где даются общие представления по теме.
· В качестве самостоятельной работы предлагается выполнить практические задания и ответить на вопросы для самоконтроля.
· Для проверки усвоения темы имеется тест для самоконтроля.
· Для подготовки к экзамену имеется контрольный тест.
Рекомендуемые информационные ресурсы:
1. https://tulpar.kpfu.ru/mod/resource/view.php?id=11766
2. Эконометрика: [Электронный ресурс] Учеб. пособие / А.И. Новиков. - 3-e изд., испр. и доп. - М.: ИНФРА-М, 2014. - 272 с.: (https://znanium.com/catalog.php?item=booksearch&code=%D1%8D%D0%BA%D0%BE%D0%BD%D0%BE%D0%BC%D0%B5%D1%82%D1%80%D0%B8%D0%BA%D0%B0&page=1#none) С. 138-146.
3. Эконометрика. Практикум: [Электронный ресурс] Учебное пособие / С.А. Бородич. - М.: НИЦ ИНФРА-М; Мн.: Нов. знание, 2014. - 329 с. (https://znanium.com/catalog.php?item=booksearch&code=%D1%8D%D0%BA%D0%BE%D0%BD%D0%BE%D0%BC%D0%B5%D1%82%D1%80%D0%B8%D0%BA%D0%B0&page=4#none) С.273-276.
4. Электронный курс “Time Series Econometrics”, Princeton University, URL: https://sims.princeton.edu/yftp/Times05/;https://blackboard.princeton.edu/webapps/portal/frameset.jsp?tab_group=courses&url=%2Fwebapps%2Fblackboard%2Fexecute%2FcourseMain%3Fcourse_id%3D_52968_1.
Глоссарий
Статическая эконометрическая модель – это модель, построенная по данным временного ряда, которая не содержит лаговые значения экзогенных и (или) эндогенных переменных.
Динамическая эконометрическая модель – это модель, которая в данный момент времени t учитывает значения входящих в нее переменных, относящиеся как к текущему, так и к предыдущим моментам времени.
Лаговые переменные - это переменные, влияние которых характеризуется определенным запаздыванием во времени.
Модель с распределенным лагом - это эконометрическая модель, которая содержит в качестве лаговых переменных лишь независимые (объясняющие) переменные.
Модель адаптивных ожиданий - это эконометрическая модель, в которой применяется процедура корректировки ожиданий, когда в каждый момент времени реальное значение переменной х сравнивается с её ожидаемым значением.
Модель частичной корректировки – это эконометрическая модель, в которойповеденческое уравнение определяет не фактическое значение yt, а её желаемый (целевой) уровень .
Вопросы для изучения
1. Статические и динамические модели.
2. Модели с распределенным лагом.
3. Модель частичной корректировки и модель адаптивных ожиданий.
Статические и динамические модели. Эконометрическая модель, построенная по данным временного ряда, является статической, если она не содержит лаговые значения экзогенных и (или) эндогенных переменных.
Эконометрическая модель является динамической, если в данный момент времени t она учитывает значения входящих в нее переменных, относящиеся как к текущему, так и к предыдущим моментам времени, то есть отражает динамику переменных в каждый момент времени. Различают два типа динамических моделей.
Рис. 18.1. Типы динамических моделей.
Модели с распределенным лагом. Переменные, влияние которых характеризуется определенным запаздыванием, называются лаговыми переменными. Модели с распределенным лагом содержат в качестве лаговых переменных лишь независимые (объясняющие) переменные: . Модель говорит о том, что, если в некоторый момент времени t происходит изменение х, это изменение будет влиять на значение Y в течение р последующих моментов времени. Коэффициент b0 называется краткосрочным мультипликатором, т.к. он характеризует изменение среднего значения Y при единичном изменении х в тот же самый момент времени. Сумма
называется долгосрочным мультипликатором; он характеризует изменение Y под воздействием единичного изменения х в каждом из моментов времени. Любая сумма
называется промежуточным мультипликатором.
Достоинства метода Алмон: универсальность, применимость для моделирования процессов с разнообразными структурами лагов. При малых k (2 или 3) можно построить модели с распределенным лагом любой длины. Ограничения метода Алмон: величина р должна быть известна заранее. При этом приходится задавать максимально возможную величину лага. Выбор меньшего лага, чем его реальное значение, приведет к неверной спецификации модели, невозможности обеспечить случайность остатков, поскольку влияние значимых факторов будет выражено в остатках. Оценки параметров при этом окажутся неэффективными и смещенными. Включение в модель большей величины лага, чем его реальное значение, снижает эффективность оценок из-за наличия статистически незначимых факторов. Метод Койка применяется в модели с бесконечным лагом, по модели авторегрессии ,
определив её параметры, находим λ, а, b0 исходной модели, а затем и параметры .
Модель частичной корректировки и модель адаптивных ожиданий. Модель адаптивных ожиданий заключается в простой процедуре корректировки ожиданий, когда в каждый момент времени реальное значение переменной х сравнивается с её ожидаемым значением. Если реальное значение оказывается больше, то ожидаемое в следующий момент значение корректируется в сторону его увеличения, если меньше – то в сторону уменьшения. Предполагается, что размер корректировки пропорционален разности между реальным и ожидаемым значениями переменной. Таким образом, основную идею можно записать формулой: .
В модели частичной корректировкиповеденческое уравнение определяет не фактическое значение yt, а её желаемый (целевой) уровень :
. В модели предполагается, что фактическое приращение зависимой переменной пропорционально разнице между её желаемым уровнем и значением в предыдущий период. Модель частичной корректировки:
также является моделью авторегрессии.
Вопросы и задания для самоконтроля
1. Какая модель временного ряда называется динамической?
2. Какие типы включают динамические модели?
3. Как определяются модели с распределенными лагами?
4. Как интерпретируют параметры модели с распределенным лагом?
5. Как определяются авторегрессионные модели?
6. Как интерпретируют параметры моделей авторегрессии?
7. В чем основная идея метода Алмон и к каким моделям он применяется?
8. Когда применяется преобразование Койка?
9. Как оценить параметры моделей авторегрессии?
10. В чем суть метода инструментальных переменных?
11. Для чего применяется модель адаптивных ожиданий?
12. Для чего применяется модель частичной корректировки?
Задача 1. Модель зависимости объемов продаж компании в среднем за месяц от расходов на рекламу была следующая (млн. руб):
.
Задание: найти краткосрочный, долгосрочный мультипликатор и средний лаг.
Задача 2. Дана таблица следующих данных:
Момент времени | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() |
![]() | |||||
![]() | - |
Здесь ,
- ожидаемый и действительный спрос на некоторый товар соответственно.
Задание: в соответствии с моделью адаптивных ожиданий
, где
=0,40 найти остальные значения
.
Лекция 21