ВЕРИФИКАЦИЯ ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ С УЧЕТОМ АПРИОРНЫХ ОГРАНИЧЕНИЙ НА СТРУКТУРНЫЕ ПАРАМЕТРЫ

Полный текст:


Аннотация

В статье описан метод верификации статистической модели, которая, во-первых, представлена временными рядами исходных данных и, во-вторых, является линейной по оцениваемым параметрам. Опыт статистических расчетов на основе реальных эмпирических данных свидетельствует о том, что наиболее известные и традиционно применяемые в практике эконометрического моделирования математико-статистические методы (метод наименьших квадратов, метод максимального правдоподобия и близкие к ним методы) очень часто не позволяют обеспечить успешную верификацию теоретически требуемых форм эконометрических моделей. Разработанный метод, называемый альтернативным методом линейной регрессии (АМЛР), обеспечивает учет априорных ограничений абсолютных значений и знаков параметров идентифицируемой модели. В основе АМЛР лежит концепция наилучшего линейного индекса, известная в теории статистики с конца 1950-х годов. В математическом отношении АМЛР основывается на методе главных компонент. Проанализированы условия применения АМЛР в эконометрическом моделировании и методы преобразования исходной статистической информации, обеспечивающие корректность применения разработанной процедуры оценивания.

Специальной проблемой предложенного метода является определение уровня точности аппроксимации зависимой переменной модели. В связи с этим для оценки уровня точности статистической модели, верифицируемой при помощи АМЛР, разработан оригинальный метод декомпозиции временного ряда на регулярную и стохастическую компоненты. Проанализированы свойства предлагаемого метода декомпозиции и дана числовая иллюстрация его применения в эконометрических расчетах.


Об авторе

Н. В. Суворов
Института народнохозяйственного прогнозирования Российской академии наук
Россия

д-р экон. наук, профессор, руководитель лаборатории прогнозирования динамики и структуры народного хозяйства,

г. Москва



Список литературы

1. Джонстон Дж. Эконометрические методы. М.: Наука, 1980.

2. Суворов Н.В. Актуальные направления и проблемы совершенствования модельного инструментария макроэкономического анализа // Проблемы прогнозирования. 2015. ¹ 5. С. 25-39.

3. Суворов А.В., Суворов Н.В., Балашова Е.Е. и др. Человеческий капитал как фактор социально-экономического развития России. СПб: Нестор-История, 2016.

4. Аллен Р. Экономические индексы. М.: Финансы и статистика, 1980.

5. Суворов Н.В. Метод построения регрессионных моделей с динамическими структурными параметрами // Проблемы прогнозирования. 2005. ¹ 4. С. 143-153.

6. Лоули Д., Максвелл А. Факторный анализ как статистический метод. М.: Мир, 1967.

7. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика. Т. 2. Исследование зависимостей. М.: Финансы и статистика, 1985.

8. Маленво Э. Статистические методы эконометрии. М.: Статистика, 1976.


Дополнительные файлы

Для цитирования: Суворов Н.В. ВЕРИФИКАЦИЯ ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ С УЧЕТОМ АПРИОРНЫХ ОГРАНИЧЕНИЙ НА СТРУКТУРНЫЕ ПАРАМЕТРЫ. Вопросы статистики. 2016;(11):53-66.

For citation: Suvorov N.V. VERIFICATION OF AN ECONOMETRIC MODEL BASED ON A PRIORI CONSTRAINTS ON THE STRUCTURAL PARAMETERS. Voprosy statistiki. 2016;(11):53-66. (In Russ.)

Просмотров: 58

Обратные ссылки

  • Обратные ссылки не определены.


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2313-6383 (Print)
ISSN 2658-5499 (Online)