Автор работы: Пользователь скрыл имя, 05 Февраля 2014 в 12:47, контрольная работа
Задание 1. Идентификация парной линейной регрессионной зависимости между ВВП(Y) и капиталом (К).
Задание 2. Идентификация линейных трендовых моделей ВВП(Y), капитала (К) и числа занятых (L) и прогноз по этим моделям.
Задание 3. Идентификация функции Кобба-Дугласа и использование ее для прогноза ВВП.
Находим:
и
,
отсюда А = е1,3013.= 3,6741
Производственная функция Кобба-Дугласа имеет вид:
.
Определим прогноз ВВП на один - два года вперед:
- 2001 год
- 2002 год
Подведем итоги, сравним прогноз ВВП по производственной функции с прогнозами по уравнению парной регрессии и по уравнению тренда
.
Методы
Годы |
по уравнению парной регрессии |
по тренду |
по производственной функции |
2001 г. |
3644,5445 |
4369,8561 |
3597,3526 |
2002 г. |
3794,0022 |
4568,908 |
0,6305 |
Наименьшее прогнозное значение ВВП на 2001 и 2002 г. мы получили по производственной функции Кобба-Дугласа, наибольшее по уравнению тренда.
Задание 4. Характеристика эконометрической модели
Задана следующая
Дайте ответы на следующие вопросы относительно этой модели:
Решение:
1) Все уравнения, не содержащие случайную составляющую, называются балансовым, в данной модели это третье уравнение.
2) Эндогенными называются переменные, которые в каждой текущей момент времени могут быть определены с помощью модели. Экзогенные – это переменные, которые задаются извне модели. Эндогенные лаговые – это такие эндогенные переменные, некоторые прошлые значения которых влияют на текущие значения.
Эндогенные переменные - Ct,It, Yt, экзогенные – Gt.
3) Лаговых эндогенных переменных нет
4) Отдельное уравнение эконометрической модели в структурной форме называется идентифицируемым, если по выборочным данным могут быть оценены его коэффициенты. Эконометрическая модель идентифицируема, если идентифицируемы все уравнения структурной формы этой модели.
Переменная задана тождеством, поэтому практически статистическое решение необходимо только для первых двух уравнений системы, которые необходимо проверить на идентифицируемость.
Введем обозначения:
Н – число
эндогенных переменных в
D – число экзогенных переменных, отсутствующих в уравнении системы.
В рассматриваемой
Уравнения |
|
2 3 |
0 1 |
Второе уравнение системы также идентифицируемо: Н = 2 и D = 1, т.е. счетное правило выполнено: D + 1 = Н, также выполнено достаточное условие идентификации: ранг матрицы 1 и определитель не равен 0:
Уравнения |
|
1 3 |
0 0 |
Таким образом, модель идентифицируема,
поскольку все уравнения
Запишем приведенную форму модели.
С t = δ1 + δ11Gt + ν1,
I t = δ2 + δ21Gt + ν2,
Y t = δ3 + δ31Gt + ν3.
5) Поскольку модель идентифицируема, то можно применить косвенный метод наименьших квадратов для оценки параметров модели. Процедура применения косвенного метода наименьших квадратов (КМНК) предполагает выполнение следующих этапов:
- преобразование структурной модели в приведенную форму;
- для каждого уравнения
приведенной формы модели
оцениваются приведенные коэффициенты;
- коэффициенты приведенной формы модели трансформируются в
параметры структурной модели.