ВИСНОВКИ. 1. Наявність прямих і зворотних зв’язків між економічними показниками в багатьох

1. Наявність прямих і зворотних зв’язків між економічними показниками в багатьох випадках вимагає використання для їх опису економетричних моделей у вигляді системи одночасних рівнянь, які ще називаються економетричними симультативними моделями.

2. Основною особливістю таких моделей є те, що ендогенні змінні моделі в одних рівняннях можуть розглядатися як пояснюючі (незалежні) змінні, а у інших – як залежні і навпаки.

3. Оскільки між залежними і незалежними змінними симультативних моделей існує двохсторонній зв’язок, у цих моделях порушується один з принципів класичного лінійного регресійного аналізу, а саме припущення про незалежність факторів і випадкових складових моделі. Практичним наслідком цього є те, що оцінка параметрів економетричних симультативних моделей на основі 1 МНК будуть, зміщеними і неконсистентними, тому для оцінювання параметрів симультативних моделей необхідно застосовувати інші методи.

4. Економетричні симультативні моделі мають дві форми представлення: структурну і приведену (прогнозну).

5. Структурна форма представляє собою систему одночасних рівнянь, яка безпосередньо описує структуру взаємозв’язків між змінними моделі. Рівняння структурної форми виражають ендогенні змінні моделі як функції інших ендогенних змінних, екзогенних змінних і випадкових величин. Параметри структурної форми відображають прямий вплив кожного фактора на залежну змінну. Внаслідок цього структурна форма симультативної моделі використовується для економіко - математичного аналізу. Структурна форма внаслідок порушення розглянутого вище припущення класичного лінійного регресійного аналізу не дозволяє оцінити параметри структурних рівнянь і використовувати її для прогнозування.

6. Приведена форма представляє собою систему одночасних рівнянь, у якій всі ендогенні змінні виражені як функції лише екзогенних змінних і випадкових величин. Кожний параметр приведеної форми представляє собою мультиплікатор і складається з різних коефіцієнтів (параметрів) структурної форми. Мультиплікатори приведеної форми вимірюють загальний вплив (прямий та непрямий) попередньо визначених екзогенних змінних на ендогенні змінні. В правих частинах рівнянь приведеної форми немає жодної взаємозалежної змінної. Тому будь-яке рівняння приведеної форми може використовуватись окремо для прогнозу відповідної залежної змінної. Внаслідок цього приведену форму ще називають прогнозною формою, підкреслюючи тим самим основне призначення рівнянь цієї форми – прогнозування.

7. Структурна і приведена форми моделі доповнюють одна одну в теоретико-економічному і практичному плані. Тому відносно повну картину залежності між змінними економетричної симультативної моделі можна одержати шляхом аналізу як структурної так і відповідної їй приведеної форми.

8. Можливість оцінювання параметрів економетричних симультативних моделей пов’язана з проблемою ідентифікації рівнянь її структурної форми. Під ідентифікацією системи одночасних рівнянь розуміється процедура визначення можливості чисельної оцінки параметрів рівнянь структурної форми на основі оцінок параметрів рівнянь приведеної форми.

9. Для перевірки ідентифікованості окремих рівнянь структурної форми застосовуються наступні умови ідентифікованості:

· умова порядку;

· умова рангу.

10. Оцінювання параметрів і побудова приведеної форми можливе тільки для ідентифікованих (точно ідентифікованих і надідентифікованих) рівнянь структурної форми.

11. Для оцінювання параметрів системи одночасних рівнянь застосовуються наступні методи:

· непрямий метод найменших квадратів (НМНК);

· метод інструментальних змінних;

· двокроковий метод найменших квадратів (2МНК);

· метод змішаного оцінювання;

· трикроковий метод найменших квадратів (3МНК).

Вибір методу для оцінювання параметрів конкретної моделі є непростим завданням і в першу чергу пов’язаний з проблемою ідентифікації моделі.

12. Непрямий метод найменших квадратів (НМНК) застосовується для оцінювання параметрів окремих точно ідентифікованих рівнянь структурної форми.

13. Двокроковий метод найменших квадратів (2 МНК) застосовується для оцінювання параметрів окремих рівнянь структурної форми, які є надідентифіковаеими.

14. Серед симультативних моделей існують такі, які дозволяють оцінити параметри їх структурних рівнянь безпосередньо 1 МНК і отримати при цьому BLUE-оцінки цих параметрів. До таких моделей відносяться системи незалежних регресій і рекурсивні моделі.

Дата добавления: 2015-07-10