Студопедия

КАТЕГОРИИ:

АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция

Достаточные условия идентификации.




Достаточное условие идентификации уравнения модели.
Введем обозначения: А – матрица коэффициентов при переменных не входящих в данное уравнение.
Достаточное условие идентификации заключается в том, что ранг матрицы А должен быть равен (К-1). Ранг матрицы – размер наибольшей ее квадратной подматрицы, определитель которой не равен нулю.
Сформулируем необходимое и достаточное условия идентификации уравнения модели:
1) Если M-m>k-1 и ранг матрицы А равен К-1, то уравнение сверхидентифицированно.
2) Если M-m=k-1 и ранг матрицы А равен К-1, то уравнение точно идентифицированно.
3) Если M-m>=k-1 и ранг матрицы А меньше К-1, то уравнение неидентифицированно.
4) Если M-m<k-1, то уравнение неидентифицированно. В этом случае ранг матрицы А будет меньше К-1.
Оценка точно идентифицированного уравнения осуществляется с помощью косвенного метода наименьших квадратов (КМНК).

 









Косвенный и двухшаговый мнк

Для решения идентифицируемых уравнений применяется косвенный ме-

тод наименьших квадратов, для решения сверхидентифицированных – двухша-

говый метод наименьших квадратов.

Алгоритм КМНК включает 3 шага:
1) составление приведенной формы модели и выражение каждого коэффициента приведенной формы через структурные параметры;
2) применение обычного МНК к каждому уравнению приведенной формы и получение численных оценок приведенных параметров;
3) определение оценок параметров структурной формы по оценкам приведенных коэффициентов, используя соотношения, найденные на шаге 1.
Оценка сверхидентифицированного уравнения осуществляется при помощи двухшагового метода наименьших квадратов.
Алгоритм двухшагового МНК включает следующие шаги:
1) составление приведенной формы модели;
2) применение обычного МНК к каждому уравнению приведенной формы и получение численных оценок приведенных параметров;
3) определение расчетных значений эндогенных переменных, которые фигурируют в качестве факторов в структурной форме модели;
4) определение структурных параметров каждого уравнения в отдельности обычным МНК, используя в качестве факторов входящие в это уравнение предопределенные переменные и расчетные значения эндогенных переменных, полученные на шаге 1.










Критерий Дарбина-Уотсона.

 


 










Последнее изменение этой страницы: 2018-04-12; просмотров: 234.

stydopedya.ru не претендует на авторское право материалов, которые вылажены, но предоставляет бесплатный доступ к ним. В случае нарушения авторского права или персональных данных напишите сюда...