4. Оценивание параметров структурной модели - реферат

Содержание:

1.Введение.Общее понятие о системах уравнений, используемых в эконометрике………………………………2

2.Структурная и приведенная формы модели……………8

3.Проблема идентификации…………………………….......13

4.Оценивание параметров структурной модели…………23

5. Заключение…………………………………………………..25

6. Список литературы………………………………………...26

1.ОБЩЕЕ ПОНЯТИЕ

О СИСТЕМАХ УРАВНЕНИЙ,

ИСПОЛЬЗУЕМЫХ В ЭКОНОМЕТРИКЕ

Объектом статистического изучения в социальных науках яв­ляются сложные системы. Измерение тесноты связей между пе­ременными, построение изолированных уравнений регрессии недостаточны для описания таких систем и объяснения механиз­ма их функционирования. При использовании отдельных урав­нений регрессии, например, для экономических расчетов в боль­шинстве случаев предполагается, что аргументы (факторы) мож­но изменять независимо друг от друга. Однако это предположе­ние является очень грубым: практически изменение одной пере­менной, как правило, не может происходить при абсолютной не­изменности других. Ее изменение повлечет за собой изменения во всей системе взаимосвязанных признаков.

Следовательно, отдельно взятое уравнение множественной регрессии не может характеризовать истинные влияния отдель­ных признаков на вариацию результирующей переменной. Именно поэтому в экономических, биометрических и социоло­гических исследованиях важное место заняла проблема описания структуры связей между переменными системой так называемых одновременных уравнений или структурных уравнений. Напри­мер, если изучается модель спроса как соотношение цен и коли­чества потребляемых товаров, то одновременно для прогнозиро­вания спроса необходима модель предложения товаров, в кото­рой рассматривается также взаимосвязь между количеством и ценой предлагаемых благ. Это позволяет достичь равновесия между спросом и предложением.

Приведем другой пример.

При оценке эффективности производства нельзя руководст­воваться только моделью рентабельности. Она должна быть до­полнена моделью производительности труда, а также моделью себестоимости единицы продукции.

В еще большей степени возрастает потребность в использова­нии системы взаимосвязанных уравнений, если мы переходим от исследований на микроуровне к макроэкономическим расчетам. Модель национальной экономики включает в себя следующую систему уравнений: функции потребления, инвестиций заработ­ной платы, тождество доходов и т.д. Это связано с тем, что макро­экономические показатели, являясь обобщающими показателя­ми состояния экономики, чаще всего взаимозависимы. Так, рас­ходы на конечное потребление в экономике зависят от валового национального дохода. Вместе с тем величина валового нацио­нального дохода рассматривается как функция инвестиций.

Система уравнений в эконометрических исследованиях мо­жет быть построена по-разному.

Возможна система независимых уравнений, когда каждая зави­симая переменная у рассматривается как функция одного и того же набора факторов х:

y ₁ = а ₁₁ х₁ + а ₁₂ х ₂ + … + а_{1 m} х _m + е₁

y ₂ = а₂₁ х₁ + а₂₂ х₂ +…+ а_{2 m} х _m + е₂

…………………….

y_n = а _{n 1} х₁ + а _{n 2} х₂ +…+ а _nm х _m + е _n

Набор факторов x_t в каждом уравнении может варьировать. Например, модель вида

Y₁ = f(x₁ , x₂ , x₃ , x₄ , x₅ );

Y₂ = f(x₁ , x₃ ,x₄ , x₅ );

Y₃ = f(x₂ ,x₃ ,x₅ );

Y₄ = f(x_3, x₄ , x₅ ).

также является системой независимых уравнений с тем лишь от­личием, что набор факторов в ней видоизменяется в уравнениях, входящих в систему. Отсутствие того или иного фактора в уравне­нии системы может быть следствием как экономической нецеле­сообразности его включения в модель, так и несущественности его воздействия на результативный признак (незначимо значение t -критерия или частного F -критерия для данного фактора).

такой модели может служить модель экономической эффективности сельскохозяйственного производства, где в качест­ве зависимых переменных выступают показатели, характеризую­щие эффективность сельскохозяйственного производства,-

продуктивность коров, себестоимость 1 ц молока, а в качестве факторов — специализация хозяйства, количество голов на 100 га пашни, затраты труда и т. п.

Каждое уравнение системы независимых уравнений может рассматриваться самостоятельно. Для нахождения его парамет­ров используется метод наименьших квадратов. По существу, каждое уравнение этой системы является уравнением регрессии. Поскольку никогда нет уверенности, что факторы полностью объясняют зависимые переменные, в уравнениях присутствует свободный член a ₀ . Так как фактические значения зависимой пе­ременной отличаются от теоретических на величину случайной ошибки, в каждом уравнении присутствует величина случайной ошибки.

В итоге система независимых уравнений при трех зависимых переменных и четырех факторах примет вид:

Y1=a01+a11x1+a12x2+a13x3+a14x4+e1

Y2=a02+a21x1+a22x2+a23x3+a24x4+e2

Y3=a03+a31x1+a32x2+a33x3+a34x4+e3

Однако если зависимая переменная у одного уравнения вы­ступает в виде фактора х в другом уравнении, то исследователь может строить модель в виде системы рекурсивных уравнений:

y₁ =a₁₁ x₁ +a₁₂ x₂ +…+a_1m x_m +e₁

y₂ =b₂₁ y₁ +a₂₁ x₁ +a₂₂ x₂ +…+a_2m x_m +e₂

y₃ =b₃₁ y₁ +b₃₂ y₂ +a₃₁ x₁ +a₃₂ x₁ +…+a_3m x_m +e₃

………………………………………………………..

y_n =b_n1 y₁ +b_n2 y₂ +…+b _nm-1 y _n-1 + a_n2 x₂ +…+a_nm x_m +e_n .

В данной системе зависимая переменная у включает в каждое последующее уравнение в качестве факторов все зависимые пе­ременные предшествующих уравнений наряду с набором собст­венно факторов х. Примером такой системы может служить мо­дель производительности труда и фондоотдачи вида

y₁ =a₁₁ x₁ +a₁₂ x₂ +a₁₃ x₃ +e₁

y₂ =b₂₁ y₁ +a₂₁ x₁ +a₂₂ x₂ +a₂₃ x₃ +e₂

где y_l - производительность труда;

У₂ — фондоотдача;

x₁ — фондовооруженность труда;

х₂ — энерговооруженность труда;

х₃ квалификация рабочих.

Как и в предыдущей системе, каждое уравнение может рас­сматриваться самостоятельно, и его параметры определяются ме­тодом наименьших квадратов.

Наибольшее распространение в эконометрических исследо­ваниях получила система взаимозависимых уравнений. В ней одни и те же зависимые переменные в одних уравнениях входят в ле­вую часть, а в других уравнениях — в правую часть системы:

y₁ = b₁₂ y₂ + b₁₃ y₃ +…+ b_1n y_n +a₁₁ x₁ +a₁₂ x₂ +…+ a_1m x_m + e₁

y₂ = b₂₁ y₁ + b₂₃ y₃ +…+ b_2n y_n +a₂₁ x₁ +a₂₂ x₂ +…+ a_2m x_m + e₂

……………………………………………………………………………...

y_n = b_n1 y₁ + b_n2 y₂ +…+ b _nn-1 y _n-1 + a_n1 x₁ + a_n2 x₂ +…+a_nm x_m + e_n

Система взаимозависимых уравнений получила название система совместных, одновременных уравнений. Тем самым под­черкивается, что в системе одни и те же переменные у одновре­менно рассматриваются как зависимые в одних уравнениях и как независимые в других. В эконометрике эта система уравнений называется также структурной формой модели. В отличие от пре­дыдущих систем каждое уравнение системы одновременных уравнений не может рассматриваться самостоятельно, и для на­хождения его параметров традиционный МНК неприменим. С этой целью используются специальные приемы оценивания.

Примером системы одновременных уравнений может слу­жить модель динамики цены и заработной платы вида

где y₁ — темп изменения месячной заработной платы;

У₂ — темп изменения цен;

х ₁ — процент безработных;

х₂ — темп изменения постоянного капитала;

х₃ - темп изменения цен на импорт сырья.

В рассмотренных классах систем эконометрических уравне­ний структура матрицы коэффициентов при зависимых перемен­ных различна.

Представим систему эконометрических уравнений в матрич­ном виде:

BY + ГХ= Е,

где В - матрица коэффициентов при зависимых переменных; Y — вектор

зависимых переменных; Г - матрица параметров при объясняющих переменных;

X — вектор объясняющих переменных; Е — вектор ошибок.

Если матрица В диагональная, то рассматриваемая модель яв­ляется системой независимых уравнений. Так, при трех зависи­мых и трех

объясняющих переменных модель имеет вид:

y ₁ = a ₀₁ + a ₁₁ x ₁ + a ₁₂ x ₂ + a ₁₃ x ₃ + E _1,

y₂ =a₀₂ +a₂₁ x₁ +a₂₂ x₂ +a₂₃ x₃ +E_2,

y₃ =a₀₃ +a₃₁ x₁ +a₃₂ x₂ +a₃₃ x₃ +E_3.

Матрица параметров при зависимых переменных является диагональной:

1 0 0

B = 0 1 0

0 0 1

Если матрица В треугольная (или может быть приведена к та­кому виду), то модель представляет собой систему рекурсивных уравнений. Так, если модель имеет вид:

y₁ =a₀₁ +a₁₁ x₁ +a₁₂ x₂ +E₁

y₂ =a₀₂ +b₂₁ y₁ +a₂₁ x₁ +a₂₂ x₂ +E₂

y ₃ = a ₀₃ + b ₃₂ y ₂ + a ₃₁ x ₁ + a ₃₂ x ₂ + E ₂

т.е. зависимая переменная у_г первого уравнения участвует как объясняющая переменная во втором уравнении системы, а зави­симая переменная у₂ второго уравнения рассматривается как объясняющая переменная в третьем уравнении. Тогда матрица коэффициентов при зависимых переменных модели составит:

т.е. представляет собой треугольную матрицу.

Если матрица В не является ни диагональной, ни треуголь­ной, то модель представляет собой систему одновременных урав­нений. Так, для модели вида

y₁ =a₀₁ +b₁₂ y₂ +a₁₁ x₁ +a₁₂ x₂ +E₁

y₂ =a₀₂ +b₂₁ y₁ +b₂₃ y₃ +a₂₃ x₃ +E₂

y₃ =a₀₃ +b₃₁ y₁ +a₃₂ x₂ +a₃₃ x₃ +E₃

получим матрицу коэффициентов при зависимых переменных:

которая не является ни диагональной, ни треугольной. Соответ­ственно это отражается на выборе метода оценки параметров эконометрических систем.

2.СТРУКТУРНАЯ И ПРИВЕДЕННАЯ ФОРМЫ МОДЕЛИ

Система совместных, одновременных уравнений (или струк­турная форма модели) обычно содержит эндогенные и экзоген­ные переменные.

Эндогенные переменные обозначены в приведенной ранее системе одновременных уравнений как у. Это зависимые пере­менные, число которых равно числу уравнений в системе.

Экзогенные переменные обозначаются обычно как х. Это пре­допределенные переменные, влияющие на эндогенные перемен­ные, но не зависящие от них.

Простейшая структурная форма модели имеет вид:

Классификация переменных на эндогенные и экзогенные зависит от теоретической концепции принятой модели. Эконо­ мические переменные могут выступать в одних моделях как эн­догенные, а в других — как экзогенные переменные. Внеэконо­ мические переменные (например, климатические условия) вхо­дят в систему как экзогенные переменные. В качестве экзоген­ных переменных могут рассматриваться значения эндогенных переменных за предшествующий период времени (лаговые пере­менные). Так, потребление текущего года (у) может зависеть не только от ряда экономических факторов, но и от уровня потреб­ ления в предыдущем году ( y ,_ i ).

Структурная форма модели позволяет увидеть влияние изме­ нений любой экзогенной переменной на значения эндогенной переменной. Целесообразно в качестве экзогенных переменных выбирать такие переменные, которые могут быть объектом регу­лирования. Меняя их и управляя ими, можно заранее иметь целе­ вые значения эндогенных переменных.

Структурная форма модели в правой части содержит при эн­ догенных и экзогенных переменных коэффициенты b_i и a_j ( b_i — коэффициент при эндогенной переменной, а _j — коэффициент при экзогенной переменной), которые называются структурные коэффициенты модели. Все переменные в модели выражены в от­клонениях от среднего уровня, т. е. под х подразумевается х — х , а под у — соответственно у — у. Поэтому свободный член в каждом уравнении системы отсутствует.

Использование МНК для оценивания структурных коэффи­ циентов модели дает, как принято считать в теории, смещенные и несостоятельные оценки. Поэтому обычно для определения структурных коэффициентов модели структурная форма модели преобразуется в приведенную форму модели.

По виду приведенная форма модели ничем не отличается от системы независимых уравнений, параметры которой оценива­ются традиционным методом наименьших квадратов. Применяя МНК, можно оценить 8, а затем оценить значения эндогенных переменных через экзогенные.

Коэффициенты приведенной формы модели представляют собой нелинейные функции коэффициентов структурной формы модели. Рассмотрим это положение на примере простейшей структурной модели, выразив коэффициенты приведенной фор­мы модели (б _ij ) через коэффициенты структурной модели a_j и b_i . Для упрощения в модель не введены случайные переменные.

Для структурной модели вида

y₁ = b₁₂ y₂ +a₁₁ x₁

y₂ = b₂₁ y₁ +a₂₂ x₂ (1.1)

y ₁ =б₁₁ x ₁ + б₁₂ x ₂ ,

y ₂ =б₂₁ x ₁ +б₂₂ x ₂ (1.2)

в которой у₂ из первого уравнения структурной модели можно выразить следующим образом:

Тогда система одновременных уравнений будет представлена как

y₂ = ,

y₂ =b₂₁ y₁ +a₂₂ x_2.

=b₂₁ y₁ +a₂₂ x₂

Или

y₁ - a₁₁ x₁ = b₁₂ b₂₁ y₁ + b₁₂ a₂₂ x₂

Тогда:

Y₁ -b₁₂ b₂₁ y₁ = a₁₁ x₁ +b₁₂ a₂₂ x₂

или

Таким образом, мы представили первое уравнение структур­ной формы модели в виде уравнения приведенной формы модели:

y ₁ =б₁₁ x ₁ + b ₁₂ x _2.

Из уравнения следует, что коэффициенты приведенной фор­мы модели представляют собой нелинейные соотношения коэф­фициентов структурной формы модели, т. е.

Аналогично можно показать, что коэффициенты приведен­ной формы модели второго уравнения системы (б₂₁ и б₂₂ ) также нелинейно связаны с коэффициентами структурной модели. Для этого выразим переменную y₁ , из второго структурного уравнения модели как

Запишем это выражение у₁ в левой части первого уравнения структурной формы модели (1.1):

Отсюда:

что соответствует уравнению приведенной формы модели:

y₂ = б₂₁ x₁ + б₂₂ x₂ , т.е.

Эконометрические модели обычно включают в систему не только уравнения, отражающие взаимосвязи между отдельными переменными, но и выражения тенденции развития явления, а также разного рода тождества. Например, Т. Хаавелмо в 1947г., исследуя линейную зависимость потребления (с) от дохода (у) предложил одновременно учитывать тождество дохода. В этом случае модель имеет вид:

с = а + by ,

y = с+х,

где а и b — параметры линейной зависимости с от у;

х — инвестиции в основной капитал и в запасы экспорта и импорта.

Оценки параметров должны учитывать тождество дохода в от­личие от параметров обычной линейной регрессии.

В этой модели две эндогенные переменные — сиу и одна экзо­генная переменная х. Система приведенных уравнений составит

с = А₀ + А₁ х,

у = B ₀ + B _{1 x}

Она позволяет получить значения эндогенной переменной с через переменную х. Рассчитав коэффициенты приведенной формы модели (А₀ , А_1, В₀ , В₁ , можно перейти к коэффициентам структурной модели а и b , подставив в первое уравнение приве­денной формы выражение переменной х из второго уравнения приведенной формы модели. Приведенная форма модели, хотя и позволяет получить значения эндогенной переменной через зна­чения экзогенных переменных, аналитически уступает структур­ной форме модели, так как в ней отсутствуют оценки взаимосвя­зи между эндогенными переменными.

3.ПРОБЛЕМА ИДЕНТИФИКАЦИИ

При переходе от приведенной формы модели к структурной исследователь сталкивается с проблемой идентификации. Иден­тификация - это единственность соответствия между приведен­ной и структурной формами модели.

Рассмотрим проблему идентификации для случая с двумя эн­догенными переменными. Пусть структурная модель имеет вид:

y^₁ =b₁₂ y₂ +a₁₁ x₁ +a₁₂ x₂ +…+a_1m x_m,

y^₂ =b₂₁ y₁ +a₂₁ x₁ +a₂₂ x₂ +…+a_2m x_m.

где y_l и у₂ — совместные зависимые переменные.

Из второго уравнения можно выразить y_l следующей фор­мулой:

Тогда в системе имеем два уравнения для эндогенной пере­менной у₁ с одним и тем же набором экзогенных переменных, но с разными коэффициентами при них:

Наличие двух вариантов для расчета структурных коэффици­ентов в одной и той же модели связано с неполной ее идентифи­кацией. Структурная модель в полном виде, состоящая в каждом уравнении системы из и эндогенных и т экзогенных перемен­ных, содержит n(n - 1 + т) параметров. Так, при n = 2 и т = 3 полный вид структурной модели составит:

y^₁ =b₁₂ y₂ +a₁₁ x₁ +a₁₂ x₂ +a₁₃ x_3,

y^₂ =b₂₁ y₁ +a₂₁ x₁ +a₂₂ x₂ +a₂₃ x_3.

Как видим, модель содержит восемь структурных коэффици­ентов, что соответствует выражению n • (n — 1 + m).

Приведенная форма модели в полном виде содержит и/и пара­метров. Для нашего примера это означает наличие шести коэф­фициентов приведенной формы модели. В этом можно убедить­ся, обратившись к приведенной форме модели, которая будет иметь вид:

Действительно, она включает в себя шесть коэффициентов 5,у.

На основе шести коэффициентов приведенной формы моде­ли требуется определить восемь структурных коэффициентов рассматриваемой структурной модели, что, естественно, не мо­жет привести к единственности решения. В полном виде струк­турная модель содержит большее число параметров, чем приве­денная форма модели. Соответственно и • (и — 1 + /и) параметров структурной модели не могут быть однозначно определены из и/и параметров приведенной формы модели.

Для того чтобы получить единственно возможное решение для структурной модели, необходимо предположить, что некото­рые из структурных коэффициентов модели ввиду слабой взаи­мосвязи признаков с эндогенной переменной из левой части си­стемы равны нулю. Тем самым уменьшится число структурных коэффициентов модели. Так, если предположить, что в нашей модели a₁₃ = 0 и a₂₁ = 0, то структурная модель примет вид:

y^₁ =b₁₂ y₂ +a₁₁ x₁ +a₁₂ x_2,

y^₂ =b₂₁ y₁ +a₂₁ x₁ +a₂₂ x₂ .

В такой модели число структурных коэффициентов не пре­вышает число коэффициентов приведенной модели, которое равно шести. Уменьшение числа структурных коэффициентов модели возможно и другим путем: например, приравниванием некоторых коэффициентов друг к другу, т. е. путем предположе­ний, что их воздействие на формируемую эндогенную перемен­ную одинаково. На структурные коэффициенты могут наклады­ваться, например, ограничения вида b_ij + а _ij = 0.

С позиции идентифицируемости структурные модели можно подразделить на три вида:

• идентифицируемые;

• неидентифицируемые;

• сверхидентифицируемые.

Модель идентифицируема, если все структурные ее коэффици­енты определяются однозначно, единственным образом по коэф­фициентам приведенной формы модели, т. е. если число парамет­ров структурной модели равно числу параметров приведенной формы модели. В этом случае структурные коэффициенты моде­ли оцениваются через параметры приведенной формы модели и модель идентифицируема. Рассмотренная выше структурная мо­дель (1.4) с двумя эндогенными и тремя экзогенными (предопределенными) переменными, содержащая шесть структурных ко­эффициентов, представляет собой идентифицируемую модель.

Модель неидентифицируема, если число приведенных коэф­фициентов меньше числа структурных коэффициентов, и в ре­зультате структурные коэффициенты не могут быть оценены че­рез коэффициенты приведенной формы модели. Структурная модель в полном виде (1.3), содержащая п эндогенных и т предо­пределенных* переменных в каждом уравнении системы, всегда неидентифицируема.

Модель сверхидентифицируема, если число приведенных ко­эффициентов больше числа структурных коэффициентов. В этом случае на основе коэффициентов приведенной формы можно по­лучить два или более значений одного структурного коэффици­ента. В этой модели число структурных коэффициентов меньше числа коэффициентов приведенной формы. Так, если в структур­ной модели полного вида (1.3) предположить нулевые значения не только коэффициентов а₁₃ и а₂₁ (как в модели (1.4)),

но и a₂₂ = 0 система уравнений станет сверхидентифицируемой:

В ней пять структурных коэффициентов не могут быть одно­значно определены из шести коэффициентов приведенной фор­мы модели. Сверхидентифицируемая модель в отличие от не­идентифицируемой модели практически решаема, но требует для этого специальных методов исчисления параметров.

Структурная модель всегда представляет собой систему сов­местных уравнений, каждое из которых необходимо проверять на идентификацию. Модель считается идентифицируемой, если каждое уравнение системы идентифицируемо. Если хотя бы одно из уравнений системы неидентифицируемо, то и вся модель счи­тается неидентифицируемой. Сверхидентифицируемая модель содержит хотя бы одно сверхидентифицируемое уравнение.

Выполнение условия идентифицируемости модели проверя­ется для каждого уравнения системы. Для того чтобы уравнение было идентифицируемо, нужно, чтобы число предопределенных переменных, отсутствующих в данном уравнении, но присутству­ющих в системе, было равно числу эндогенных переменных в данном уравнении без одного.

Если обозначить число эндогенных переменных в j-м уравне­нии системы через Н , а число экзогенных (предопределенных) переменных, которые содержатся в системе, но не входят в дан­ное уравнение, — через D , то условие идентифицируемости моде­ли может быть записано в виде следующего счетного правила:

D + 1 = Н— уравнение идентифицируемо;

D + 1 < Н — уравнение неидентифицируемо;

D + 1 > Н— уравнение сверхидентифицируемо.

Предположим, рассматривается следующая система одновре­менных уравнений:

Первое уравнение точно идентифицируемо, ибо в нем при­сутствуют три эндогенные переменные — у₁ , у₂ , у₃ , т. е. Н = 3, и две экзогенные переменные — x ₁ , и х₂ , число отсутствующих экзоген­ных переменных равно двум — x₃ и х₄ , D = 2. Тогда имеем равен­ство: D + 1 = Н, т. е. 2 + 1 = 3, что означает наличие идентифици­руемого уравнения.

Во втором уравнении системы H =2( y_l и y ₂ ) и D = I ( x ₄ ). Ра­венство D + 1 = Н, т.е. 1 + 1 = 2. Уравнение идентифицируемо.

В третьем уравнении системы Н=3(у_1, у₂ , у₃ ), a D = 2( x_l и х₂ ). Следовательно, по счетному правилу D + 1 = Н, и это уравнение идентифицируемо. Таким образом, система (5.6) в целом иденти­фицируема.

Предположим, что в рассматриваемой модели a _{2 l} = 0 и a ₃₃ ⁼ 0. Тогда система примет вид:

Первое уравнение этой системы не изменилось. Система по-прежнему содержит три эндогенные и четыре экзогенные пе­ременные, поэтому для него D = 2 при Н= 3, и оно, как и в предыдущей системе, идентифицируемо. Второе уравнение имеет H =2 u D = 2( x_l , х₄ ), так как 2 + 1 > 2. Данное уравнение сверхидентифицируемо. Также сверхидентифицируемым оказывается и третье уравнение системы, где Н= 3 (у₁ , у₂ , у₃ ) и D =3 ( x ₁ x ₂ , x ₃ ), т.е. счетное правило составляет неравенство: 3 + 1 > 3 или D + 1>Н. Модель в целом является сверхидентифицируемой.

Предположим, что последнее уравнение системы с тре­мя эндогенными переменными имеет вид:

т. е. в отличие от предыдущего уравнения в него включены еще две экзогенные переменные, участвующие в системе, — х₁ и х₂ . В этом случае уравнение становится неидентифицируемым, ибо при Н = 3, D = 1 (отсутствует только х₃ ) и D + 1 < Я, 1 + 1 < 3. Итак, несмотря на то, что первое уравнение идентифицируемо, второе сверхидентифицируемо, вся модель считается неиденти­фицируемой и не имеет статистического решения.

Для оценки параметров структурной модели система должна быть идентифицируема или сверхидентифицируема.

Рассмотренное счетное правило отражает необходимое, но недостаточное условие идентификации. Более точно условия идентификации определяются, если накладывать ограничения на коэффициенты матриц параметров структурной модели. Урав­нение идентифицируемо, если по отсутствующим в нем перемен­ным (эндогенным и экзогенным) можно из коэффициентов при них в других уравнениях системы получить матрицу, определи­тель которой не равен нулю, а ранг матрицы не меньше, чем чис­ло эндогенных переменных в системе без одного.

Целесообразность проверки условия идентификации модели через определитель матрицы коэффициентов, отсутствующих в данном уравнении, но присутствующих в других уравнениях, объясняется тем, что возможна ситуация, когда для каждого уравнения системы выполнено счетное правило, а определитель матрицы названных коэффициентов равен нулю. В этом случае соблюдается лишь необходимое, но недостаточное условие иден­тификации.

Обратимся к следующей структурной модели:

Проверим каждое уравнение системы на необходимое и до­статочное условия идентификации. Для первого уравнения Н= 3 ( y ₁ , y ₂ , y _з ) и D = (x₃ и x₄ отсутствуют), т. е. D + 1 =H, необходи­мое условие идентификации выдержано, поэтому уравнение точ­но идентифицируемо. Для проверки на достаточное условие идентификации заполним следующую таблицу коэффициентов при отсутствующих в первом уравнении переменных, в которой определитель матрицы (detA) коэффициентов равен нулю.

Матрица коэффициентов (1)

Следовательно, достаточное условие идентификации не выполняется и первое уравнение нельзя считать идентифици­руемым.

Для второго уравнения Н = 2 ( y_l и у₂ ), D = 1 (отсутствует х₁ ) счетное правило дает утвердительный ответ: уравнение иденти­фицируемо ( D + 1 = Н).

Достаточное условие идентификации выполняется. Коэффи­циенты при отсутствующих во втором уравнении переменных со­ставят.

Матрица коэффициентов (2)

Согласно таблице detA = 0, а ранг матрицы равен 2, что соот­ветствует следующему критерию: ранг матрицы коэффициентов должен быть не меньше числа эндогенных переменных в системе без одной. Итак, второе уравнение точно идентифицируемо.

Третье уравнение системы содержит Н = 3 и D = 2, т. е. по не­обходимому условию идентификации оно точно идентифицируе­мо (D + 1 = Н). Противоположный вывод имеем, проверив уравнение на достаточное условие идентификации. Составим таблицу коэффициентов при переменных, отсутствующих в тре­тьем уравнении, в которой detA = 0.

Матрица коэффициентов (3)

Из таблицы видно, что достаточное условие идентификации не выполняется. Уравнение неидентифицируемо. Следовательно, рассматриваемая в целом структурная модель, идентифицируе­мая по счетному правилу, не может считаться идентифицируемой исходя из достаточного условия идентификации.

В эконометрических моделях часто наряду с уравнениями, па­раметры которых должны быть статистически оценены, использу­ются балансовые тождества переменных, коэффициенты при ко­торых равны ±1. В этом случае, хотя само тождество и не требует проверки на идентификацию, ибо коэффициенты при перемен­ных в тождестве известны, в проверке на идентификацию собст­венно структурных уравнений системы тождества участвуют.

Например, рассмотрим эконометрическую модель экономи­ки страны:

где

у₁ - расходы на конечное потребление данного года;

А — свободный член уравнения;

е - случайные ошибки;

У₂ — валовые инвестиции в текущем году;

x₃ — .валовой доход предыдущего года;

y ₃ — расходы на заработную плату в текущем году;

y ₄ — валовой доход за текущий год;

х₂ - государственные расходы текущего года.

В этой модели четыре эндогенные переменные у₁ , у₂ , у₃ , у_4, причем переменная у₄ задана тождеством. Поэтому статистичес­кое решение практически необходимо только для первых трех уравнений системы, которые нужно проверить на идентифика­цию. Модель содержит две предопределенные переменные — эк­зогенную х₂ и лаговую x₁ .

При практическом решении задачи на основе статистической информации за ряд лет или по совокупности регионов за один год в уравнениях для эндогенных переменных у₁ у₂ , y ₃ обычно содержится свободный член A₀₁ , A₀₂ , A₀₃ , значение которого акку­мулирует влияние неучтенных в уравнении факторов и не влияет на определение идентифицируемости модели.

Поскольку фактические данные об эндогенных переменных y ₁ , y ₂ , y ₃ , могут отличаться от теоретических, постулируемых мо­делью, принято в модель включать случайную составляющую для каждого уравнения системы, исключив тождества. Случайные составляющие (возмущения) обозначены через е₁ е₂ и e₃ . Они не влияют на решение вопроса об идентификации модели.

В рассматриваемой эконометрической модели первое уравне­ние системы точно идентифицируемо, ибо Н = 3 и D = 2, и вы­полняется необходимое условие идентификации ( D + 1 = Н). Кроме того, выполняется и достаточное условие идентификации, т. е. ранг матрицы равен 3, а определитель ее не равен 0 : detA равен — а₃₁ , что видно из следующей таблицы:

Второе уравнение системы так же точно идентифицируемо: H = 2 и D = 1 т. е. счетное правило выполнено: D + 1 = H , вы­полнено достаточное условие идентификации: ранг матрицы 3 и detA = - b ₃₄

Третье уравнение системы также идентифицируемо: H = 2, 0=1, D + 1 = Н и detA=O, а ранг матрицы А = 3 и detA= 1.

Идентификация уравнений достаточно сложна и не ограни­чивается только вышеизложенным. На структурные коэффици­енты модели могут накладываться и другие ограничения, напри­мер, в производственной функции сумма эластичностей может быть равна по предположению 1. Могут накладываться ограниче­ния на дисперсии и ковариации остаточных величин.

4.ОЦЕНИВАНИЕ ПАРАМЕТРОВ СТРУКТУРНОЙ

МОДЕЛИ

Коэффициенты структурной модели могут быть оценены раз­ными способами в зависимости от вида системы одновременных уравнений. Наибольшее распространение в литературе получили следующие методы оценивания коэффициентов структурной модели:

• косвенный метод наименьших квадратов (КМНК);

• двухшаговый метод наименьших квадратов (ДМНК);

• трехшаговый метод наименьших квадратов (ТМНК);

• метод максимального правдоподобия с полной информа­цией (ММП₇ );

• метод максимального правдоподобия при ограниченной
информации (ММП₅ ).

Косвенный и двухшаговый методы наименьших квадратов подробно описаны в литературе и рассматриваются как традици­онные методы оценки коэффициентов структурной модели. Эти методы достаточно легкореализуемы. Косвенный метод наи­меньших квадратов применяется для идентифицируемой систе­мы одновременных уравнений, а двухшаговый метод наимень­ших квадратов — для оценки коэффициентов сверхидентифици-руемой модели. Перечисленные методы оценивания также используются для сверхидентифицируемых систем уравнений

Метод максимального правдоподобия рассматривается как наиболее общий метод оценивания, результаты которого при нормальном распределении признаков совпадают с МНК. Одна­ко при большом числе уравнений системы этот метод приводит к достаточно сложным вычислительным процедурам. Поэтому в качестве модификации используется метод максимального прав­доподобия при ограниченной информации (метод наименьшего дисперсионного отношения), разработанный в 1949 г. Т. Андерсо­ном и Н.Рубиным. Математическое описание метода дано, на­пример, в работе Дж. Джонстона [2, с. 383-386].

В отличие от метода максимального правдоподобия в данном методе сняты ограничения на параметры, связанные с функцио­нированием системы в целом. Это делает решение более про­стым, но трудоемкость вычислений остается достаточно высо­кой. Несмотря на его популярность, к середине 1960-х годов он был практически вытеснен двухшаговым методом наименьших квадратов в связи с гораздо большей простотой последнего [8, с. 68]. Этому способствовала также разработка в 1961 г. Г. Тейлом се­мейства оценок коэффициентов структурной модели. Для данной модели Г. Тейл определил семейство оценок класса К и показал, что оно включает три важных оператора оценивания: обычный МНК при К= О, ДМНК при К= 1 и метод ограничен­ной информации при plimK = 1. В последнем случае решение структурной модели соответствует оценкам по ДМНК.

Дальнейшим развитием двухшагового метода наименьших квадратов является трехшаговый МНК (ТМНК), предложенный в 1962 г. А. Зельнером и Г. Тейлом. Этот метод оценивания приго­ден для всех видов уравнений структурной модели. Однако при некоторых ограничениях на параметры более эффективным ока­зывается ДМНК. С концепцией данного метода можно ознако­миться в работе Дж. Джонстона.

5.Заключение

Под системой эконометрических уравнений обычно пони­мается система одновременных, совместных уравнений. Ее использование сопряжено с рядом сложностей, которые связаны с ошибками спецификации модели. Ввиду большого числа фак­торов, влияющих на экономические переменные, исследова­тель, как правило, не уверен в точности предлагаемой модели для описания экономических процессов. Набор эндогенных и экзогенных переменных модели соответствует теоретическому представлению исследователя о моделируемом объекте, которое сложилось на данный момент и может изменяться. Соответст­венно может меняться и вид модели с точки зрения ее идентифи-цируемости.

Список литературы:

1. Айвазян С.А., Мхитариян В.С.Прикладная статистика и основы эконометрики. – М.:ЮНИТИ,1998.

2. Эконометрика./Под ред. Елисеевой И.И.. – М.:Финансы и статистика,2001.