Идентификация модели методом двухшагового МНК




Учебно-исследовательская работа

 

по дисциплине

 

Эконометрическая модель национальной экономики Германии

 

Москва


Общая характеристика экономики Германии

 

ФРГ – одна из крупнейших стран Западной Европы (после Франции и Испании). Берлин – столица и резиденция правительства; некоторые министерства расположены в Бонне. Форма правления – парламентская республика, форма государственного устройства – симметричная федерация. Государство состоит из 16 частично независимых земель.

Германия является членом Европейского союза, принимает активное участие в НАТО, а также входит в «Большую восьмёрку».

По уровню экономического развития, величине экономического потенциала, доле в мировом производстве, степени вовлеченности в международное разделение труда и другим важнейшим критериям она относится к числу наиболее высокоразвитых государств мира. По объему ВВП она занимает пятое место в мире. По уровню жизни – 18 место в мире, согласно Human Development Index. Она мало уступает США – крупнейшей торговой державе мира – по объему внешней торговли, хотя ее экономический потенциал почти втрое меньше. Она является также одним из крупнейших экспортеров и импортеров капитала. По качественным характеристикам национальной экономики (уровень производительности труда, капиталооснащенность и наукоемкость производства и др.) страна также занимает одно из первых мест в мировом хозяйстве.

С точки зрения обеспеченности природными ресурсами ФРГ нельзя отнести к числу богатых стран. Она располагает немногими видами топлива и сырья. К их числу относятся каменный и бурый уголь, калийная соль, небольшие запасы железной руды, легирующих и цветных металлов. Подавляющая часть топлива – нефти и газа, а также атомного сырья ввозится из-за рубежа.

Внешняя торговля – одна из наиболее динамичных отраслей экономики ФРГ, стимулятор ее экономического роста. В послевоенный период происходил постоянный рост доли экспорта в ВНП (1950 – 9,3%; 1980 – 26,7%; 1991 – 32,8%). К слабым сторонам экономического развития Германии можно отнести следующее: заниженная оценка затрат на модернизацию Восточной Германии, дефицит специалистов (необходимость их привлечения из-за рубежа); старение населения, стабильный уровень безработицы (11%), острая конкуренция со стороны быстро развивающихся стран Азии.

 

Идентификация модели методом двухшагового МНК

Задачей исследования является идентификация двухшаговым методом наименьших квадратов упрощенной модели Клейна (т.е. нахождение оценок коэффициентов ):

 

(1)

 

– склонность к потреблению,

– склонность к инвестированию,

- эндогенные переменные модели, - экзогенная переменная модели, – предопределенные переменные. Лаговых эндогенных переменных в модели нет.

Идентификация модели состоит в нахождении по исходным данным оценок коэффициентов модели (а также дисперсий случайных составляющих , )

На первом шаге установим регрессионную зависимость эндогенных переменных (C, I) от предопределенных переменных. Предварительно необходимо преобразовать модель от расширенной формы к структурной (2), а затем к приведенной (3):


(2)

 

(3)

 

Используя инструмент «Регрессия» пакета «Анализ данных» проведем парную регрессию потребления и инвестиций по государственным расходам (т.е. эндогенных переменных по предопределенным) и найдем МНК-оценки коэффициентов приведенной формы.

 

ВЫВОД ИТОГОВ              
                 
Регрессионная статистика              
Множественный R 0,98              
R‑квадрат 0,96              
Нормированный R‑квадрат 0,96              
Стандартная ошибка 38,37              
Наблюдения                
                 
Дисперсионный анализ              
  df SS MS F Значимость F      
Регрессия   1 205 387,78 1 205 387,78 818,94 2,334E‑26      
Остаток   52 987,74 1 471,88          
Итого   1 258 375,52            
                 
  Коэффициенты Стандартная ошибка t‑статистика P‑Значение Нижние 95% Верхние 95% Нижние 95,0% Верхние 95,0%
Y‑пересечение -161,88 33,83 -4,79 0,00 -230,49 -93,27 -230,49 -93,27
G 3,46 0,12 28,62 0,00 3,22 3,71 3,22 3,71

 

Таким образом, имеем

 

Регрессионная статистика              
Множественный R 0,90              
R‑квадрат 0,81              
Нормированный R‑квадрат 0,80              
Стандартная ошибка 40,61              
Наблюдения                
                 
Дисперсионный анализ              
  df SS MS F Значимость F      
Регрессия   251965,2 251965,2 152,8 1,621E‑14      
Остаток   59366,3 1649,1          
Итого   311331,4            
                 
  Коэффициенты Стандартная ошибка t‑статистика P‑Значение Нижние 95% Верхние 95% Нижние 95,0% Верхние 95,0%
Y‑пересечение -138,86 35,81 -3,88 0,000429971 -211,48 -66,23 -211,48 -66,23
G 1,58 0,13 12,36 1,62091E‑14 1,32 1,84 1,32 1,84

 

.

 

Вычислим также выровненные значения Ĉ и Î. (Приложение 2)

На втором шаге запишем уравнения в стандартном виде, т.е. по одной эндогенной переменной в левой части с коэффициентом 1. Эндогенные же переменные в правых частях заменим на их выровненные значения.

Рассмотрим второй шаг применительно к первому уравнению, для этого в него вместо подставим , тогда получим

 

 

или

 

 

Т.к. согласно первоначальной модели , последнее уравнение запишется как модель парной регрессии

 

,

 

в которой зависимой переменной служит , а независимой – .

МНК-оценки параметров этой модели имеют вид

 

 

.

 

Подставив в последние формулы значения временных рядов , и получим


.

.

 

Подставляя эти значения в формулы, имеем:

 

.

 

.

 

Таким образом, применение двухшагового МНК к первому уравнению структурной формы позволило идентифицировать первое уравнение первоначальной формы: .

Рассмотрим второй шаг для второго уравнения, для этого в него вместо подставим , тогда получим:

 

 

Или

 

.

 

Поскольку , то последнее уравнение запишется как модель парной регрессии:

 

,

 


в которой зависимой переменной служит , а регрессором выступает – (), поэтому МНК – оценки параметров этой модели имеют вид:

 

 

Подставив в последние формулы значения временных рядов , получим:

 

 

Подставляя эти значения в формулы:

 

.

 

.

 

Таким образом, применение двухшагового МНК ко второму уравнению структурной формы позволило идентифицировать второе уравнение первоначальной формы: .

Найдем оценки дисперсий случайных составляющих , .

 


 

Для этого решим систему уравнений, подставив в левую часть квадрат стандартной ошибки для регрессий потребления по государственным расходам, а также чистых инвестиций по государственным расходам:

Таким образом, по итогам двухшагового МНК эконометрическая модель имеет вид:

 

 



Поделиться:




Поиск по сайту

©2015-2024 poisk-ru.ru
Все права принадлежать их авторам. Данный сайт не претендует на авторства, а предоставляет бесплатное использование.
Дата создания страницы: 2019-10-17 Нарушение авторских прав и Нарушение персональных данных


Поиск по сайту: