Проблеми економетрики

Проблема специфікації економетричної моделі

Проблема специфікації економетричної моделі передбачає визначення:

  • кінцевої мети моделювання;
  • набору ендогенних і екзогенних змінних;
  • складу і структури системи рівнянь, набору змінних;
  • первинних обмежень стохастичних складових.

Специфікація в економетрики є найважливішим етапом дослідження, ефективність вирішення впливає на успіх дослідження в цілому. В основі специфікації – наявні теорії, інтуїція і спеціальні знання.

Проблема ідентифікації документів

У економетрики проблема ідентифікованих зводиться до наступного: нас цікавить такі ендогенні змінні, які відносяться до випадкових величин.

Рівняння структурної форми є точно які можуть бути ідентифіковані тоді, коли кожен бере участь невідомий коефіцієнт однозначно відновлюється за коефіцієнтами наведеної форми, не обмежуючи значення останніх.

Економетричну модель можна назвати точно ідентифікованої, якщо кожне рівняння її структурної форми є точно які можуть бути ідентифіковані.

Якщо який-небудь коефіцієнт не може бути відновлений, не ідентифікуються і рівняння, і модель. Проблеми ідентифікації зводяться до «налаштувань» моделі за реальними статистичними даними.

Проблема верифікації

Проблема верифікації стосовно економетричні моделі полягає в вирішенні питань щодо можливостей використання моделі.

Іншими словами ця проблема зводиться до точності імітаційних та прогнозних розрахунків. Верифікація має на увазі статистичну перевірку гіпотез і аналіз параметрів точності оцінки. Найчастіше застосовується ретроспективний розрахунок: вихідні дані діляться на частини: навчальна вибірка і іспитів вибірка.

Навчальна вибірка дозволяє визначити значення невідомих параметрів і отримати модельні значення для іспитів вибірки, які потім підлягають порівнянню з реальними значеннями.

Недостатній набір даних

Проблема недостатності даних полягає в тому, що наявні дані можуть бути недостатні для визначення функціонального зв’язку між змінними, або вони мало варіюються для виявлення відмінностей впливу одних факторів від впливу інших.

Останню проблему в економетричному моделюванні часто називають «мультіколлінеарності».

На відміну від експериментальної науки, окремий дослідник, який вивчає економічні процеси зазвичай не має можливості помітно вплинути на них.

Для поповнення нестачі даних, дослідник повинен приймати певні апріорні припущення, які часто можуть бути недостатньо обґрунтованими.

Зазвичай функціональна форма економетричної моделі невідома заздалегідь. В такому випадку доцільно використовувати непараметричні методи оцінювання. Але застосування подібних методів вимагає досить значного набору даних. На практиці тому, як правило, передбачається, що залежність двома змінних лінійна. Це пов’язано з тим, що лінійна залежність має на увазі хороший рівень апроксимації гладкої залежності в певній околиці. Однак немає ніяких гарантій, що справжня залежність не буде нелінійної в інтервалі, до якого віднесені дані.

У разі застосування методів економетрики слід розуміти, що зазвичай постуліруемие властивості мають асимптотичний характер, або проявляються при прагненні числа спостережень до нескінченності. Наприклад, якщо лінійна регресія передбачає використання в якості регресорів лагов (запізнювання) залежних змінних, то, навіть при виконанні стандартних припущень регресійного аналізу, підсумкові оцінки будуть зміщеними, але заможними.

Посилання на основну публікацію