1. основные виды эконометрических моделей

1. основные виды эконометрических моделей

Выделяют три основных класса эконометрических моделей. 1. Модель временных рядов.

Модель представляет собой зависимость результативного признака от переменной времени или переменных, относящихся к другим моментам времени.

К моделям временных рядов, в которых результативный признак зависит от времени, относятся:

модель тренда (модель зависимости результативного признака от трендовой компоненты);

модель сезонности (модель зависимости результативного признака от сезонной компоненты);

модель тренда и сезонности.

К моделям временных рядов, в которых результативный признак зависит от переменных, датированных другими моментами времени, относятся:

модели с распределенным лагом, которые объясняют вариацию результативного признака в зависимости от предыдущих значений факторных переменных;

модели авторегрессии, которые объясняют вариацию результативного признака в зависимости от предыдущих значений результативных переменных;

модели ожидания, объясняющие вариацию результативного признака в зависимости от будущих значений факторных или результативных переменных.

Модели временных рядов делятся на модели, построенные по стационарным и нестационарным временным рядам.

Стационарные временные ряды характеризуются постоянными во времени средней, дисперсией и автокорреляцией, т. е. данный временной ряд не содержит трендового и сезонного компонента.

Если временной ряд не отвечает перечисленным условиям, то он является нестационарным (т. е. содержит трендовую и сезонную компоненты).

2. Регрессионные модели с одним уравнением.

В подобных моделях зависимая или результативная переменная, обозначаемая обычно , представляется в виде функции факторных или независимых признаков xv..x^

у = f (х,в) = f (x,, x„, Л, Л )

где Лі, Лк — параметры регрессионного уравнения.

Регрессионные модели делятся на парные (с одним факторным признаком) и множественные регрессии.

В зависимости от вида функции f(x, A модели делятся на линейные и нелинейные регрессии.

3. Системы одновременных уравнений.

Данные модели описываются системами взаимозависимых регрессионных уравнений. Системы могут состоять из тождеств и регрессионных уравнений, каждое из которых может включать в себя не только факторные переменные, но и результативные переменные из других уравнений системы.

Для тождеств характерно то, что их вид и значения параметров известны.

Регрессионные уравнения, из которых состоит система, называются поведенческими уравнениями. В поведенческих уравнениях значения параметров являются неизвестными и подлежат оцениванию.

Примером системы одновременных уравнений может служить модель спроса и предложения, включающая три уравнения:

QSt = a0 + a1 x Pt + a2 x Pt-1 — уравнение предложения;

Qdt = b0 + bi x Pt + b2 x — уравнение спроса;

QSt = Qdt — тождество равновесия,

где QS, — предложение товара в момент времени t; Q dt — спрос на товар в момент времени t; Pt — цена товара в момент времени t; Pt-1 — цена товара в предшествующий момент времени t; It — доход потребителей в момент времени t.