Лекции по эконометрике. Шанченко Н.И. - 111 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

УлГТУ | Ульяновск

Составители: 

Рубрика: 

111
....2
.............
;...4
;...2
;...
1
11
1
22
212
1
211
0
10
p
j
jt
k
pt
k
t
k
tk
p
j
jtpttt
p
j
jtpttt
p
j
jtpttt
xjxpxxz
xjxpxxz
xjxpxxz
xxxxz
(7.11)
После определения численных значений параметров
с
j
модели (7.10) ко-
эффициенты исходной модели b
j
находятся из соотношений (7.9).
Применение метода Алмон для расчета параметров модели с распределен-
ным лагом предполагает предварительное определение максимальной величи-
ны лага
p и степени полинома k. Оптимальную величину лага можно при-
ближенно определить на основе априорной информации экономической теории
или проведенных ранее эмпирических исследований. Приближенно в качестве
величины лага можно взять значение максимального лага, для которого парный
коэффициент корреляции между
y и лаговыми переменными x
t
, x
t–1
, x
t–2
, … ос-
тается значимым.
Можно также построить несколько уравнений регрессии с разной величи-
ной лага и выбрать наилучшее.
Что касается степени полинома
k, то на практике обычно ограничиваются
рассмотрением полиномов второй и третьей степени. Величину k также можно
определять путем сравнения моделей, построенных для различных значений k.
Следует отметить, что при наличии сильной корреляционной связи между
исходными лаговыми переменными
x
t
, x
t–1
, x
t–2
, … переменные z
j
, представляю-
щие собой их линейные комбинации, также будут коррелировать между собой.
Однако коэффициенты в формулах (7.11) подобраны таким образом, что такая
зависимость будет существенно меньше.
Метод Алмон имеет следующие достоинства: он достаточно универсален и
с помощью введения небольшого количества вспомогательных переменных
z
j
в
уравнении (7.10) (k = 2, 3) позволяет построить модели с распределенным лагом
любой длины.
7.2.3. Интерпретация параметров
Из соотношения (7.1) следует, что изменение независимой переменной х в
каком-либо периоде времени
t влияет на значение переменной у в данном пе-
риоде и в течение
p следующих периодов времени. В последующие периоды
это влияние проявляться не будет. Таким образом, временной интервал влияния
конечен и ограничен
p+1 периодом.
Коэффициент регрессии
b
0
при переменной x
t
называют краткосрочным
мультипликатором
. Он характеризует среднее абсолютное изменение y
t
при

Страницы