Непрямий метод оцінювання параметрів строго ідентифікованої системи рівнянь

Непрямий метод оцінювання параметрів строго ідентифікованої системи рівнянь

      Економетрія - це порівняно новий напрямок економічної науки, що утворився від поєднання теоретичної економіки, математики. Слово “економетрія” (у деяких джерелах “економетрика”) буквально означає “вимірювання в економіці", що дає підстави під цим терміном розуміти все, що пов’язано з вимірюваннями в економіці.

    Економетрія - це самостійна наукова дисципліна, яка об’єднує сукупність теоретичних результатів, засобів, прийомів, методів і моделей, призначених для того, щоб на базі економічної теорії, економічної статистики та математико-статистичного інструментарію надавати конкретних кількісних значень загальним (якісним) закономірностям, обгрунтованим економічною теорією.

    Економічна статистика акумулює всю інформацію про економічні процеси, що відбуваються в реальній економіці, та уособлює той практичний досвід, який має підтвердити чи спростувати відповідні економічні теорії.

    Об’єктом економетрії є економічні системи та простори різного рівня складності: від окремого підприємства чи фірми до економіки галузей, регіонів, держави й світу загалом.

    Предмет економетрії - це методи побудови та дослідження математико-статистичних моделей економіки, проведення кількісних досліджень економічних явищ, пояснення та прогнозування розвитку економічних процесів.

    Метою економетричного дослідження є аналіз реальних економічних систем і процесів, що в них відбуваються, за допомогою економетричних методів і моделей, їх застосування при прийнятті науково обгрунтованих управлінських рішень.

    Отже, економетрія - це прикладна економіко-математична дисципліна, яка вивчає методи кількісного вимірювання взаємозв’язків між економічними показниками та напрямки їх застосування в економічних дослідженнях і практичній економічній діяльності

    Непрямий метод оцінювання параметрів строго ідентифікованої системи рівнянь

    Наявність прямих і зворотних зв'язків між економічними показниками вимагає побудови економетричної моделі на основі системи рівнянь. Якщо y = f (x) і, в свою чергу, також х = f (y), недопустимо застосовувати одне регресійне рівняння для опису взаємозв'язку між y та x.

    У такому разі ми переходимо від регресійної моделі з одним рівнянням до регресійної моделі з багатьма рівняннями, серед яких можуть бути рівняння, які включають х та у у ролі як ендогенних, так і екзогенних змінних. Система, що описує таку взаємну залежність між змінними, називається системою одночасних або симультативних рівнянь.

    Як  уже зазначалося, застосування методу найменших квадратів при оцінці невідомих параметрів у системах симультативних рівнянь призводить до зміщених оцінок.

    Щоб уникнути цієї неприємної ситуації, необхідне застосування інших методів оцінювання, які давали б кращі оцінки параметрів. Такі методи, справді, є. Ось найуживаніші серед них.

1. Метод зменшеної форми, або метод непрямих найменших квадратів (ННК).
2. Метод інструментальних змінних (МІЗ).
3. Двокроковий МНК (2МНК).
4. Метод найбільшої вірогідності обмеженої інформації (НВОІ).
5. Метод змішаного оцінювання.
6. Трикроковий МНК (ЗМНК).

Метод найбільшої вірогідності повної інформації (НВПІ).

Перші 5 методів називають методами одного рівняння, оскільки вони застосовуються тільки до одного з рівнянь системи. Шостий та сьомий методи (ЗМНК та НВПІ) називають системними методами, оскільки вони застосовуються одночасно до всіх рівнянь системи.

    Для оцінювання параметрів системи структурних надідентифікованих рівнянь найбільш поширеними є двокроковий та трикроковий методи найменших квадратів.

    Якщо рівняння моделі точно ідентифіковані, то непрямий і двокроковий методи дають однакову оцінку параметрів моделі. Якщо рівняння будуть надідентнфікованими, то ці оцінки будуть різними.

    Таким чином, далі розглянемо непрямий метод найменших квадратів (НМНК).Для точно ототожненого структурного рівняння можна отримати структурні параметри з МНК-оцінок коефіцієнтів зведеної форми методом, відомим під назвою метод непрямих найменших квадратів (ННК). Оцінка параметрів за цим методом умовно розбивається на такі три етапи.

1. Спочатку отримуємо рівняння зведеної форми. Для цього виражаємо залежну змінну в кожному рівнянні виключно через попередньо визначені (екзогенні та лагові) змінні та випадкові величини.

2. Окремо до кожного рівняння зведеної форми застосовуємо МНК. Це можливо, оскільки пояснювальні змінні в даних рівняннях попередньо визначені, а отже, некорельовані з випадковими величинами.

3. Отримуємо оцінки початкових структурних параметрів з оцінених на другому етапі коефіцієнтів зведеної форми. Якщо рівняння точно ототожнене, є взаємна відповідність між структурними параметрами та коефіцієнтами зведеної форми.