Системы одновременных уравнений Лекция по курсу «Эконометрика-2» Фурманов К.К., кафедра математической экономики и эконометрики НИУ ВШЭ.

Презентация:



Advertisements
Похожие презентации
Модели в виде систем одновременных уравнений. Оценка параметров структурной формы модели Предполагаем, что модель идентифицируема. Для иллюстрации этого.
Advertisements

Лекция 17 Модели в виде системы одновременных уравнений: Косвенный метод наименьших квадратов Двухшаговый метод наименьших квадратов.
Линейная модель парной регрессии и корреляции. 2 Корреляция – это статистическая зависимость между случайными величинами, не имеющими строго функционального.
Проблема идентификации уравнений. Оказывается, что далеко не всякая модель из одновременных уравнений допускает оценивание коэффициентов своей структурной.
Модели со стохастическими регрессорами. Ранее мы предполагали, что COV(x i,u i )=0 На практике это не всегда справедливо. Причины: 1. В моделях временных.
Лекция 2 Часть I: Многомерное нормальное распределение, его свойства; условные распределения Часть II: Парная линейная регрессия, основные положения.
Метод наименьших квадратов УиА 15/2 Айтуар А.. В математической статистике методы получения наилучшего приближения к исходным данным в виде аппроксимирующей.
Методы оценивания параметров систем эконометрических уравнений.
Регрессионный анализ. Основная особенность регрессионного анализа: при его помощи можно получить конкретные сведения о том, какую форму и характер имеет.
1 Эконометрика Жукова Людмила Вячеславовна Каф. Математическая экономика(315 каб.)
Теория статистики Корреляционно-регрессионный анализ: статистическое моделирование зависимостей Часть 1. 1.
Лекция 3 множественная регрессия и корреляция. Уравнение множественной регрессии.
Свойства Коэффициентов Множественной Регрессии Оценки b j – случайные величины. При выполнении определенных условий (4-х условий Гаусса-Маркова): E(b j.
Графический метод решения.Изучение многих физических процессов и геометрических закономерностей часто приводит к решению задач с параметрами. Некоторые.
Эконометрика Лекция 1. Введение.
Понятие эконометрики и эконометрических моделейO Эконометрика это наука, которая на базе статистических данных дает количественную характеристику взаимозависимым.
Лекция 1 «Введение». Опр. эконометрика это наука, которая дает количественное выражение взаимосвязей экономических явлений и процессов. Специфической.
Введение Задачи с параметрами давно вошли в практику вступительных экзаменов по математике ведущих учебных заведений Задачи с параметрами давно вошли.
Лекция 8 Регрессионный анализ временных рядов. Временные ряды Проблема для составления выборки – автокорреляция данных Нарушено условие о независимости.
Метод наименьших квадратов В математической статистике методы получения наилучшего приближения к исходным данным в виде аппроксимирующей функции получили.
Транксрипт:

Системы одновременных уравнений Лекция по курсу «Эконометрика-2» Фурманов К.К., кафедра математической экономики и эконометрики НИУ ВШЭ

Немного истории Основа рынка - взаимодействие спроса и предложения. Как оценить кривые спроса и предложения? Генри Мур (Moore, 1914, 1925): Спрос: Предложение: Оценивались по отдельности с помощью МНК с предварительным удалением тренда Для некоторых благ Мур обнаружил положительный наклон кривой спроса и решил, что сделал открытие. Его результат не убедил других учёных…

Немного истории (2) Положительная зависимость объёма от цены – скорее кривая предложения… (R.A. Lehfeldt, P.G. Wright) Движение кривой спроса при неподвижном предложении приводит к положительной статистической связи между ценой и объёмом.

Немного истории (3) А если движутся обе кривые, то статистическая связь не отражает ни одну из них! Картинка из работы (Wright, 1928), скопирована из статьи (Stock, Trebbi, 2003)

Немного истории (4) Вывод: данных о ценах и объёмах недостаточно для определения спроса и предложения! ЧТО ДЕЛАТЬ? Включить в модель дополнительные переменные.

Система уравнений «спрос»-«предложение» Модель равновесия на рынке скворечников: - спрос - предложение Q – объём производства/потребления скворечников, P – цена скворечника, Y – доход потребителя, W – цена древесины. Мы считаем, что наблюдаются состояния равновесия, так что производство и потребление совпадают. Система призвана определять равновесие (P,Q) при заданных значениях Y и W. P и Q – эндогенные переменные (определяемые внутри модели), Y и W – экзогенные переменные (задаваемые извне).

Система уравнений «спрос»-«предложение» (2) Экзогенные переменные будем считать детерминированными, эндогенные – случайными. В обычной регрессионной модели одна эндогенная переменная (объясняемая величина) и множество экзогенных (регрессоры). Решим нашу систему относительно P и Q: (хорошо бы проверить, легко мог ошибиться) Запись системы, в которой левая часть уравнений включает только эндогенные переменные, а правая - только экзогенные, называется приведённой формой системы одновременных уравнений. Первоначальная запись (уравнение спроса + уравнение предложения) называется структурной формой СОУ.

Система уравнений «спрос»-«предложение» (3) P коррелирует со случайными ошибками в обеих уравнениях => смещение и несостоятельность оценок МНК для коэффициентов уравнений исходной системы. Кстати, в прикладной статистике эндогенностью часто называется именно корреляция объясняющей переменной со случайной ошибкой. ЧТО ДЕЛАТЬ? Можно оценить коэффициенты приведённой формы с помощью МНК (в ней нет проблем с эндогенными объясняющими переменными), а из них получить коэффициенты структурной формы. Это - косвенный метод наименьших квадратов (Tinbergen, 1930). Полученные таким образом оценки состоятельны, если состоятельны оценки МНК для коэффициентов приведённой формы.

Система уравнений «спрос»-«предложение» (4) Допустим, мы оценили приведённую форму: Отсюда можно вывести спрос и предложение на рынке скворечников: - спрос - предложение Подумайте: - Как бы вы интерпретировали коэффициенты структурной формы? А приведённой? - Какая форма вид модели кажется вам более привязанной к реальным данным? Более осмысленной с точки зрения экономической науки?

Система уравнений «спрос»-«предложение» (5) А если выразить коэффициенты структурной формы не получится? Ведь система уравнений может не иметь решений или иметь их бесконечное множество! Что ж, есть и другие подходы: - двухшаговый метод наименьших квадратов (он же – метод инструментальных переменных), включающий косвенный МНК как частный случай. - метод максимального правдоподобия, - метод фиксированной точки, - и мало ли что ещё.

Двухшаговый МНК (метод инструментальных переменных) Пусть нужно оценить уравнение где - эндогенная величина, а все остальные объясняющие переменные экзогенны (можно рассмотреть и случай нескольких эндогенных переменных). Пусть имеется набор инструментальных переменных, удовлетворяющих условиям: 1)тесно коррелируют с, 2)не коррелируют с, 3)включают хотя бы одну переменную, не входящую в набор. Описан в работе Филипа Райта «The Tariff on Animal and Vegetable Oils» (Wright, 1928).

Двухшаговый МНК (2) (метод инструментальных переменных) Шаг 1. Прогнозы будут близки к истинным значениям, но при этом окажутся не эндогенными (т.к. инструменты тесно коррелируют с, но не с ). Шаг 2. (IV – instrumental variables).

Двухшаговый МНК (3) (метод инструментальных переменных) Оценки состоятельны (при некоторых условиях – см., например, Магнус-Катышев-Пересецкий). Особым образом нужно рассчитывать стандартные ошибки (посчитанные обычным способом на втором шаге некорректны, не учитывают, что на втором шаге в уравнение подставлен прогноз эндогенной переменной, а не её реальное значение). Откуда брать инструменты? Использовать экзогенные переменные из различных уравнений оцениваемой системы!

Пример: рынок вина в Австралии По ежегодным данным о винной промышленности в Австралии за годы оценивается система: Q – индекс потребления вина на душу населения, Pw – индекс цен на вино по отношению к ИПЦ, Pb – индекс цен на пиво по отношению к ИПЦ, A - реальные подушевые затраты на рекламу, S - индекс издержек хранения. Оценка уравнения спроса с помощью МНК: Коэффициент при цене вина положителен и значим (p-value=0.001)!

Пример: рынок вина в Австралии Оценим уравнение спроса двухшаговым МНК, взяв в качестве инструментов все экзогенные переменные системы. Стандартные ошибки посчитаны «по-правильному», с поправкой на двухшаговость. Коэффициент при цене вина положителен, но хотя бы незначим (p-value=0.256). Единственный фактор, значимый на уровне 5%, это доход. На уровне 10% - ещё и реклама (но со странным знаком). Не ахти какой прогресс… 1 шаг. 2 шаг.

Другие виды систем уравнений «Будто бы несвязанные регрессии» (Seemingly Unrelated Regressions – SUR), Модель Хекмана (её вы уже проходили), Многомерная пробит-модель (система уравнений бинарного выбора), Множественная логит-модель (multinomial logit – тоже проходили), Много чего можно придумать… НА СЕГОДНЯ ВСЁ!