 |
Полная эконометрическая модель
|
|
|
|
Курсовая работа по дисциплине «Эконометрика»»
На тему: «Структурная и приведенная форма модели»
г. Москва, 2014
Введение
эконометрика квадрат метод модель
Эконометрика - это наука, позволяющая анализировать связи между различными экономическими показателями на основании реальных статистических данных с применением методов теории вероятностей и математической статистики. С помощью эконометрики выявляют новые, ранее неизвестные связи, уточняют или отвергают гипотезы о существовании определенных связей между экономическими показателями, предлагаемые экономической теорией.
В данной работе мы рассмотрим структурную и приведенную форму модели.
Актуальность данной работе, заключается в следующем: с помощью математических моделей, можно сделать анализ экономических процессов и явлений в экономике.
Основная цель данной курсовой работы заключается в модельном описании конкретных количественных взаимосвязей, обусловленных общими качественными закономерностями, выявленными в экономической теории.
Данная цель реализуется путем постановки следующих задач:
) прогноз экономических и социально-экономических показателей, характеризующих состояние и развитие анализируемой системы;
) имитация различных возможных сценариев социально-экономического развития анализируемой системы (многовариантные сценарные расчеты, ситуационное моделирование).
Глава 1. Структурная форма модели
В зависимости от постановки экономической проблемы и цели исследований эконометрическая модель может быть представлена в различных видах. Далее мы дадим краткий обзор моделей.
Структурная форма эконометрической модели
|
|
|
Модель, представленная в виде:
(1)
называется структурной. В соответствии с этим отдельные уравнения, образующие модель (1), и их параметры называются структурными. Про уравнения говорят, что они описывают структурную форму модели. Структурная форма эконометрической модели описывает одно- и многосторонние стохастические причинные отношения между экономическими величинами в их непосредственном виде. Она содержит всю существенную информацию о зависимостях между экономическими явлениями и процессами.
Каждое структурное уравнение модели описывает в отдельности экономическое явление с учетом экономических, технологических, демографических, социологических и прочих факторов. Оно отражает также отдельные воздействия изменения переменных, содержащихся в нем. В структурном уравнении содержится одна или несколько совместно зависимых переменных. Оно включает неизвестные, подлежащие оценке, структурные параметры, а также возмущающую переменную. Характерной особенностью структурных уравнений является определенная автономность их по отношению к предопределенным переменным, так как изменение этих переменных и их параметров в одном структурном уравнении не обязательно приводит к изменениям в других структурных уравнениях.
Наряду со структурными уравнениями эконометрическая модель может содержать так называемые определяющие уравнения тождества. Они необходимы для адекватного отражения реальной действительности и полного охвата переменных одновременными соотношениями. Тождества не содержат возмущающих переменных, и их параметры известны (в общем случае равны единице). Следовательно, они не подлежат оценке, и при проведении процедуры оценивания параметров модели могут быть заранее исключены.
Полная эконометрическая модель
|
|
|
Эконометрическая модель называется полной, если:
а) она охватывает те переменные, которые оказывают существенное влияние на совместно зависимые переменные, а возмущающие переменные имеют случайный характер;
б) она содержит столько уравнений, сколько в ней имеется совместно зависимых переменных, так что каждая совместно зависимая переменная может быть объяснена с помощью соответствующего уравнения системе уравнений (2) и (3) число совместно зависимых переменных равно числу уравнений
в) система уравнений имеет однозначное решение относительно совместно зависимых переменных. Следовательно, матрица А невырожденная, т. е.
Модель должна быть полной в случаях, когда необходимо количественно описать экономическое явление или когда она применяется для прогнозирования.
|
|
|
