Компьютерный практикум по эконометрическому моделированию. Давнис В.В - 55 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ВГУ | Воронеж

Составители: 

Рубрика: 

Таблица 7.3.1
Объем продаж новых автомобилей в США
Марки автомобилей
Год
Chrysler Ford Honda Nissan
1988
2208100
3751900
769000642500
1989
2004000
3579900
783100664200
1990
1698100
3317100
854900621600
1991
1507700
2867400
803400583400
1992
1713000
3192500
768800585500
1993
2014800
3562400
717400687700
1994
2204000
3818100
788200774300
1995
2164300
3801000
794600770300
1996
2450800
3843400
843900749800
1997
2303800
3807100
940400728400
1998
2510000
3860200
1009600
624600
8. СИСТЕМЫ РЕГРЕССИОННЫХ УРАВНЕНИЙ
8.1. Расчетные формулы
8.1.1. Необходимое условие идентификации (порядковое условие) фор-
мулируется следующим образом :
если
p
d
=
+
1
, то уравнение идентифицируемо;
если
p
d
<
+
, то уравнение неидентифицируемо;
если
p
d
>
+
1
, то уравнение сверхидентифицируемо,
где
d
- число предопределенных переменных отсутствующих в уравнении, но
присутствующих в системе;
p
- число эндогенных переменных в рассматриваемом уравнении.
8.1.2. Достаточное условие идентификации (ранговое условие): ранг мат-
рицы, составленной из коэффициентов при переменных, отсутствующих в
рассматриваемом уравнении, не менее числа эндогенных переменных систе-
мы без единицы.
8.1.3. Оценки коэффициентов внешне не связанной системы регрессион -
ных уравнений:
(
)
=Ω
′
Ω
′
=
−
−
−
yXXXb
1
1
1
ˆ
(
)
(
)
(
)
yIXXIX
m
m
⊗Σ
′
⊗Σ
′
=
−
−
− 1
1
1
,
где
Σ
- ковариационная матрица между случайными составляющими регрес-
сионных моделей, входящих в систему . В практических расчетах заменяется
оценкой
Σ
ˆ
, получаемой для случайных остатков. 
                                                                       Таблица 7.3.1
                      Объем продаж новых автомобилей в США
                                   Марки автомобилей
            Год
                       Chrysler     Ford       Honda      Nissan
               1988      2208100     3751900     769000     642500
               1989      2004000     3579900     783100     664200
               1990      1698100     3317100     854900     621600
               1991      1507700     2867400     803400     583400
               1992      1713000     3192500     768800     585500
               1993      2014800     3562400     717400     687700
               1994      2204000     3818100     788200     774300
               1995      2164300     3801000     794600     770300
               1996      2450800     3843400     843900     749800
               1997      2303800     3807100     940400     728400
               1998      2510000     3860200    1009600     624600




           8. СИСТЕМЫ РЕГРЕССИОННЫХ УРАВНЕНИЙ

    8.1. Расчетные формулы
    8.1.1. Необходимое условие идентификации (порядковое условие) фор-
мулируется следующим образом:
    если d +1 = p , то уравнение идентифицируемо;
    если d +1 < p , то уравнение неидентифицируемо;
    если d +1 > p , то уравнение сверхидентифицируемо,
где d - число предопределенных переменных отсутствующих в уравнении, но
присутствующих в системе;
     p - число эндогенных переменных в рассматриваемом уравнении.
    8.1.2. Достаточное условие идентификации (ранговое условие): ранг мат-
рицы, составленной из коэффициентов при переменных, отсутствующих в
рассматриваемом уравнении, не менее числа эндогенных переменных систе-
мы без единицы.
    8.1.3. Оценки коэффициентов внешне не связанной системы регрессион-
ных уравнений:

                                 (     ) −1
                             bˆ = X′Ω −1X X′Ω −1y =

                               =(X′(Σ ⊗ I )X ) X′(Σ              )
                                      −1         −1    −1
                                            m               ⊗ Im y ,
где Σ - ковариационная матрица между случайными составляющими регрес-
сионных моделей, входящих в систему. В практических расчетах заменяется
оценкой Σ̂ , получаемой для случайных остатков.

Страницы