1. При анализе многих экономических показателей (особенно в макроэкономике) часто используются ежегодные, ежеквартальные, ежемесячные, ежедневные данные. Для рационального анализа необходимо систематизировать моменты получения соответствующих статистических данных. В этом случае следует упорядочить данные по времени их получения и построить так называемые временные ряды. Пусть исследуется показатель Его значение в текущий момент (период) времени обозначают ; значения в последующие моменты обозначаются ; значения в предыдущие моменты времени обозначаются . Нетрудно понять, что при изучении зависимостей между такими показателями либо при анализе их развития во времени в качестве объясняющих переменных используются не только текущие значения переменных, но и некоторые предыдущие по времени значения, а также само время Модели такого типа называются динамическими. В свою очередь переменные, влияние которых характеризуется определенным запаздыванием, называются лаговыми переменными. Обычно динамические модели подразделяются на два класса: 1) модели с лагами (модели с распределенными лагами) содержат в качестве лаговых переменных лишь независимые (объясняющие) переменные. Примером является модель: (1.1) 2) авторегрессионные модели модели, уравнения которых в качестве лаговых объясняющих переменных включают значения зависимых переменных. (1.2) Во многих случаях воздействие одних экономических факторов на другие осуществляется не мгновенно, а с некоторым временным запаздыванием лагом. Причин наличия лагов в экономике достаточно много, среди них можно выделить следующие: психологические причины обычно выражаются через инерцию в поведении людей. Например, люди тратят свой доход не мгновенно, а постепенно. Привычка к определенному образу жизни приводит к тому, что люди приобретают те же блага в течение некоторого времени даже после падения реального дохода; технологические причины. Например, изобретение персональных компьютеров не привело к мгновенному вытеснению ими больших ЭВМ в силу необходимости замены соответствющего программного обеспечения, которое потребовало продолжительного времени; институциональные причины. Например, контракты между фирмами требуют определенного постоянства в течение времени контракта; механизмы формирования экономических показателей. Например, инфляция во многом является инерционным процессом.
Оценка моделей с лагами в независимых переменных
Оценка модели с распределенными лагами во многом зависит от того, конечное или бесконечное число лагов она содержит. (конечное число лагов). (бесконечное число лагов). (1.3) В обеих этих моделях коэффициент называется краткосрочным мультипликатором. Он характеризует изменение среднего значения под воздействием единичного изменения переменной в тот же самый момент времени. Сумма всех коэффициентов называется долгосрочным мультипликатором. Он характеризует изменение под воздействием единичного изменения переменной в каждом из рассматриваемых временных периодов. Любую сумму коэффициентов называют промежуточным мультипликатором. Модель с конечным числом лагов (1.1) оценивается достаточно просто сведением ее к уравнению множественной регрессии. При этом , , , и получают уравнение: (1.4)
5 4,41. Рассчитать линейной коэффициент корреляции и на его основе сделать вывод о направлении и степени тесноты связи между показателями.2. Определить параметры линейного уравнения регрессии.Задание
то объясняющих переменных по оси абсцисс откладывают значения , , получаемые из эмпирического уравнения регрессии. 2. Тест ранговой корреляции СпирменаЗначения и (абсолютные величины) ранжирую
0 и соответствующих Вашему варианту (таблица 11), постройте модель временного ряда. Для этого требуется:1. Построить коррелограмму и определить имеет ли ряд тенденцию и сезонные колебания.2. Провести