« Попередня Наступна »

Алгоритм непрямого методу найменших квадратів

 Структурна модель перетворюється в наведену форму моделі.
Для кожного рівняння наведеної форми моделі звичайним МНК оцінюються наведені коефіцієнти.

Коефіцієнти наведеної форми моделі трансформуються в параметри структурної форми моделі.
« Попередня Наступна »
= Перейти до змісту підручника =

Алгоритм непрямого методу найменших квадратів

  1. § 3. Непрямий метод найменших квадратів
     Розглянемо непрямий метод найменших квадратів (КМНК). Він використовується для оцінювання параметрів моделі з однозначно ідентифікованими взаємозалежними рівняннями. Цей метод також може застосовуватися для оцінювання параметрів окремих однозначно ідентифікованих рівнянь, що входять до складу моделі з взаємозалежними рівняннями. У даному методі оцінки параметри наведеної форми моделі
  2. Алгоритм двокрокового методу найменших квадратів
     Визначається приведена форма моделі, і знаходяться на її основі оцінки теоретичних значень ендогенних змінних. Визначаються структурні коефіцієнти моделі за даними теоретичних (розрахункових) значень ендогенних
  3. Алгоритм створення інформаційної моделі
     Розділ, що описує використовуваний алгоритм організації системи інформаційного забезпечення управлінських рішень в холдингу. Для цього використовується алгоритм, рекомендований до застосування в параграфі 2.3, що нс виключає деякі його
  4. § 5. Трикроковий метод найменших квадратів
     Метод застосовується для оцінки параметрів системи одночасних рівнянь в цілому. Спочатку до кожного рівнянню застосовується двохкроковий метод для визначення оцінок коефіцієнтів і оцінок дисперсій випадкових помилок. Потім з використанням знайдених оцінок дисперсій збурень будується оцінка ковариационной матриці. Після цього для оцінювання коефіцієнтів всієї системи застосовується узагальнений метод
  5. Непрямі методи.
     Засновані переважно на інформації систем зведених макроекономічних офіційної статистики, даних фінансових і податкових органів. Непрямі методи широко застосовуються при неможливості безпосередньої прямої фіксації досліджуваних параметрів. У цій групі методів виділяються метод розбіжностей, італійський метод, монетарний метод. Розглянемо їх та їх модифікації більш
  6. Допоміжні алгоритми
     У динамічних моделях кожної країни використовуються так звані допоміжні алгоритми, які відіграють важливу роль у всіх процесах, протека-чих в моделях. Найбільш важливими серед них є блоки операторів формування оцінки місця країни (експортера або імпортера) на міжнародному нафтовому ринку. Розглянемо ці
  7. ГЛАВА 10. системі одночасно РІВНЯНЬ
     Мета: вивчення видів систем одночасних рівнянь і методів оцінки їх параметрів. Методичні вказівки Слід зрозуміти, чим різняться екзогенні та ендогенні змінні, структурна і наведена форми моделі. Необхідно навчитися визначати умови ідентифікації окремого рівняння системи. Потім необхідно запам'ятати порядок дій і навчитися застосовувати непрямий і двокроковий методи
  8. 1Метод найменших квадратів
     Нехай E [yy \ x] = x'в-, тоді регресія середнього записується звичним чином як y = x'в + e, E [e \ x] = 0, {(yi, xi) yn = 1 - iid. Припустимо, матриця E [xx '\ невироджена. Тоді параметр в-, минимизирующий середньоквадратичнепомилку, буде єдиним вирішенням завдання в = argminE [(y - x'b) 2]. b в nn -1 n Д = arg min ~ y (yi - xib) 2 ^ - V xixi) - V xiyi. bninini = 1 \ i = 1 / i = 1 Це і є оцінка
  9. Генетичні алгоритми
     (genetic algorithm). Генетичний алгоритм (англ. Genetic algorithm) - це евристичний алгоритм пошуку, використовуваний для вирішення задач оптимізації та моделювання шляхом послідовного підбору, комбінування і варіації шуканих параметрів з використанням механізмів, що нагадують біологічну еволюцію. Є різновидом еволюційних обчислень (англ. Evolutionary computation).
  10. ГЛАВА 5. гетероскедастичності ВИПАДКОВИХ ЗБУРЕНЬ
     Мета: вивчення порушення однією з передумов умов Гаусса-Маркова, а саме: сталість дисперсії випадкових збурень в різних спостереженнях. Методичні вказівки Увагу слід звернути на методи виявлення гетероске- дастічності залишків, її наслідки та методи її усунення. Докладно розбирається тест Голдфелда-Квандта і усунення Гете роскедастічності за певних
  11. 3 Оцінювання нелінійним методом найменших квадратів
     в в = axgmmE [(y - g (x, b)) 2]. b Використовуючи принцип аналогій, отримаємо оцінку нелінійного методу найменших квадратів (НМНК): 1n в = & rgmm-y (yi - g (xi, b)) 2. bn i = 1 Умова першого порядку є 1n - У2 (УІ - g (xi, fV)) ge (xi, в) = ni = 1 Ясно, що явне аналітичний вираз для в отримати в загальному випадку неможливо, тому для знаходження НМНК- оцінок користуються чисельними методами. Отримання
  12. Принцип «найменшої дії»
     (спочатку запозичений з механіки) - коли в природі відбувається деяка зміна, кількість дії (енергії, ресурсів і т. д.), необхідне для цієї зміни, є найменшим можливим. Аналогом є принцип найпростіших конструкції: слід реалізовувати найпростішу структуру або конструкцію системи, яка здатна виконувати необхідну функцію. Таким чином, принцип
  13. Правило найменших витрат
     правило, відповідно до якого найменші витрати будуть мати місце тільки в тому випадку, якщо буде досягнута рівність усіх граничних продуктів факторів виробництва на одну грошову одиницю: граничний продукт праці / ціна праці = граничний продукт землі / ціна землі = граничний продукт капіталу / ціна капіталу . Слідуючи цьому правилу, виробник може домогтися найменших витрат,