Системы одновременных эконометрических уравнений

• Номер работы:
  114289
• Раздел:
  Все работы   →   Рефераты и реферативные задания   →   Эконометрика
• Год добавления:
  27.03.2009 г.
• Куда сдавалась:
  институт
• Объем работы:
  18 стр.
• Содержание:
  СОДЕРЖАНИЕ:
  
  Введение 2
  1. Определение и сущность модели, задаваемой системой одновременных уравнений (СОУ) 3
  2. Классификация переменных и основные задачи статистического анализа СОУ 5
  3. Проблемы спецификации и идентифицируемости СОУ. Критерии индентифицируемости. Основные методы статистического оценивания параметров СОУ 7
  3.1. Косвенный метод наименьших квадратов 8
  3.2. Двухшаговый метод наименьших квадратов 8
  3.3. Метод максимального правдоподобия. Рекурсивные системы 10
  4. Стохастические объясняющие переменные 13
  Заключение 16
  Список использованной литературы 18
  
  Список использованной литературы:
  
  1. Доугерти К., «Введение в эконометрику», - М.: «Финансы и статистика», 2005;
  2. Кендалл М., Стьюарт А. Статистические выводы и связи. - М.: Наука, 2004;
  3. Крамер Г. Математические методы статистики. - М.: Статистика, 2007;
  4. Орлов А.И. Устойчивость в социально-экономических моделях. - М.: ИНФРА-М, 2007;
  5. Смоляк С.А., Титаренко Б.П. Устойчивые методы оценивания: Статистическая обработка неоднородных совокупностей. – М.: Статистика, 2006;
  6. Эфрон Б. Нетрадиционные методы многомерного статистического анализа. - М.: Финансы и статистика, 2005;
  7. «Эконометрика: учебник», под ред. И.И. Елисеевой, - М.: «Финансы и статистика», 2008.
  
  
• Выдержка из работы:
  Некоторые тезисы из работы по теме Системы одновременных эконометрических уравнений
  Введение
  
  В эконометрике под спецификацией модели понимают выбор того или иного вида функциональной зависимости (уравнения регрессии), что не столь просто, т.к. часто одни и те же данные могут на первый взгляд одинаково хорошо приближаться различными кривыми (функциями). Однако же величина случайных ошибок не будет одна и та же для таких спецификаций модели, и сведение остаточного члена к минимуму позволяет выбрать наилучшую спецификацию.
  Помимо выбора спецификации модели не менее важно также правильное описание структуры модели. Значение результативного признака может зависеть не от фактического значения объясняющей переменной, а от значения, которое ожидалось в предыдущем периоде. Тогда, если ожидаемое и фактическое значения тесно связаны, то будет казаться, что между результативным признаком и объясняющей переменной имеется зависимость, хотя в действительности это всего лишь приближение (аппроксимация) и расхождение опять будет связано с наличием остаточного случайного члена.
  Наиболее общими являются модели, описываемые системами уравнений, — системы одновременных уравнений. В этих уравнениях кроме объясняющих переменных в правых частях могут находиться также и объясняемые переменные из других уравнений, т.е. отличные от объясняемой переменной, стоящей в левой части данного уравнения.
  При использовании отдельных уравнений регрессии, как правило, предполагается, что аргументы (факторы) можно изменять независимо друг от друга, хотя в действительности их изменения не независимы, а изменение одной переменной чаще всего влечет за собой изменения во всей системе признаков, т.к. они являются взаимосвязанными. Таким образом, необходимо уметь описывать структуру связей между переменными с помощью системы одновременных уравнений, которые еще называются структурными уравнениями.