Носко В.П. Эконометрика для начинающих. Дополнительные главы
Подождите немного. Документ загружается.
Структурные и приведенные формы…
371
Уравнение в приведенной ECM с
ограничениями
в ECM
(для сравнения)
t
m∆
0.070 0.158 –0.382 0.030 0.159 –0.569
t
inc∆
–0.360 0.002 0.333 –0.458 –0.001 0.405
t
p∆
0.322 –0.280 –0.100 0.325 –0.039 0.054
s
t
r∆
0.200 –0.120 0.480 0.337 – 0.008 –0.168
b
t
r∆
0.120 0.000 –0.090 0.109 0.023 –0.213
Хотя в первых трех уравнениях SECM были нулевые коэффиценты
при некоторых из
ttt
ecmecmecm 3,2,1 , в приведенной форме
соответствующие им коэффициенты
ij
α
отличны от нуля и
показывают, как влияние отклонений от равновесия
распространяется на все переменные системы.
В цитированной работе [Johansen, Juselius (1994)] проведен
детальный экономический анализ результирующих уравнений,
который говорит об удовлетворительной аппроксимации изучаемой
экономической структуры, согласованной с имеющимися
наблюдениями.
Литература
Литература
1. Носко В.П. (2000) Эконометрика для начинающих. М., ИЭПП.
2. Носко В.П. (2004) Эконометрика. Элементарные методы и
введение в регрессионный анализ временных рядов. М., ИЭПП.
3. Носко В.П. (2004) Эконометрика. М., ЛОГОС.
4. Aldrich J.H., F.D. Nelson (1984) Linear Probability, Logit, and
Probit Models. Beverly Hills: Sage.
5. Amemiya T. (1985) Advanced Econometrics. Blackwell, Oxford.
6. Arellano M., S. Bond (1991) "Some Tests of Specification for
Panel Data: Monte-Carlo Evidence and an Application to
Employment Equations", Review of Economic Studies, 58, 277–294.
7. Davidson R., J.G. MacKinnon (1993) Estimation and Inference in
Econometrics. Oxford University Press, Oxford.
8. Godfrey L.G., J. Hutton (1994) “Discriminating between errors-in-
variables/simultaneity and misspecification in linear regression
models”, Economic Letters, 44, 359–364.
9. Green W.H. (1993) Econometric Analysis. 2rd edition, Macmillan,
New York.
10. Hausman J. A. (1978) “Specification tests in econometrics”,
Econometrica, 46, 1251–1271.
11. Hosmer D.W., S. Lemeshow (1989)
Applied Logistic Regression.
Wiley, New York.
12. Johansen S., K. Juselius (1994) “Identification of the Long-run and
Short-run Structure. An Application to the IS/LM Model.”, J. of
Econometrics, 63, 7–36.
13. Patterson K. (2000) An Introduction to Applied Econometrics: A
Time Series Approach. New York: St’s Martin Press.
373
14. Sawa, T. (1969) “The Exact Finite Sampling Distribution of
Ordinary Least Squares and Two-Stage Least Squares Estimators,”
Journal of the American Statistical Association, 64, 923–936.
15. Schmidt P. (1976) Econometrics. New York, Marcel Dekker.
16. Spencer D., K. Berk (1981) “A Limited Information Specification
Test”, Econometrica, 49, 1079–1085.
17. Staiger, D., J.H. Stock (1997) “Instrumental Variables Regression
with Weak Instruments”, Econometrica, 65, N3, 557–586.
18. Verbeek M. (2000) Modern Econometrics. Wiley, Chichester.
Предметный указатель
Б
Бинарного выбора модель, 18
гомпит-модель, 21
критерий Хосмера-Лемешоу, 32
латентная переменная, 41
логит-модель, 20
метод максимального правдоподобия, 19, 315
показатели качества
LRI, 27
McFadden’s R
2
, 27
доля неправильных предсказаний, 25
псевдо-R
2
, 27
пробит-модель, 20
проверка гипотезы нормальности, 42
проверка гипотезы одинаковой распределенности ошибок, 45, 316
процесс порождения данных, 40
пороговое значение, 41
сравнение альтернативных моделей, 30
функция правдоподобия, 19, 315
Бинарного выбора модель для панельных данных, 316
логит-модель с фиксированными эффектами, 319
пробит-модель со случайными эффектами, 323
Бройша–Пагана критерий
для индивидуальных и временных эффектов, 281
для индивидуальных эффектов, 257
для проверки статистической
независимости ошибок в разных
уравнениях, 233
В
Взвешенный метод наименьших квадратов, 17, 216, 226
доступная версия, 226
Внутри-оценка, 239
Временные ряды
Предметный указатель
375
коинтегрированные
в узком смысле, 347
коинтеграционное пространство, 348
базис, 348
коинтегрирующий вектор, 347
ранг коинтеграции, 348
Д
Дамми переменная, 36
Долговременное положение равновесия системы, 347
отклонение от положения равновесия, 348
И
Инструмент, 118
К
Ковариационная матрица случайного вектора, 100
Ковариация случайных величин, 100
Коинтегрированная VAR, 348
модель коррекции ошибок (ECM), 348
ранг коинтеграции, 349
Коинтегрирующие векторы
оценивание
идентифицирующие ограничения, 350
Коэффициент детерминации
внутри, 260
между, 259
полный, 259
Критерий
отношения правдоподобий, 43
Л
Логит, 37
М
Между-оценка, 253
Метод инструментальных переменных, 118, 301
условия ортогональности, 302
Метод максимального правдоподобия, 19
376
логарифмическая функция правдоподобия, 19
функция правдоподобия, 19
Модели порождения панельных данных
OLS – дамми модель, 243
динамическая модель, 297
индивидуально-специфические переменные, 292
модель кажущихся несвязанными регрессий, 227
модель ковариационного анализа, 225
модель компонент дисперсии, 250
модель Мундлака, 265
модель несвязанных между собой регрессий, 225
модель пула, 213
модель с фиксированными эффектами, 243
модель Хаусмана–Тейлора, 294
однофакторная модель компонент дисперсии, 250
эндогенные объясняющие переменные, 285
Мультиномиальная
логит-модель, 56, 57
оценивание, 58
прогнозирование по оцененной модели, 61
О
Обобщенный метод моментов, 303
оптимальная взвешивающая матрица, 304
Обобщенный метод наименьших квадратов, 106, 227
доступный вариант, 229, 255
Объясняющие переменные
стохастические, 102
Оценивание параметров структурного уравнения
двухшаговый метод наименьших квадратов, 123, 160
косвенный метод наименьших квадратов, 159
метод максимального правдоподобия с ограниченной информацией, 175
метод максимального правдоподобия с полной информацией, 173
обобщенный метод наименьших
квадратов, 168
трехшаговый метод наименьших квадратов, 170
Оценка наименьших квадратов
обобщенная, 106
Предметный указатель
377
П
Панельные данные, 213
несбалансированная панель, 284
сбалансированная панель, 284
Переменная
бинарная, 10
дихотомическая, 10
индикаторная, 10
инструментальная, 118
объясняющая, 10, 313
экзогенная, 118
эндогенная, 118
Порядковая пробит-модель, 48
оценивание, 49
прогнозирование по оцененной модели, 50
стандартная нормализация, 49
Предельный эффект
в логит-модели, 37
Применимость стандартных статистических выводов
cитуация A, 102
cитуация A΄, 104
cитуация C, 104
Р
Распределение
n-мерное нормальное, 100
стандартное логистическое, 20
стандартное нормальное, 20
стандартное экстремальных
значений (Гомпертца), 21
стандартное экстремальных значений (Гумбеля), 56
С
Система одновременных уравнений
приведенная форма, 113
структурная форма, 113
Т
ТобитII-модель
378
двухшаговая процедура Хекмана, 90
лямбда Хекмана, 90
стандартная, 88
функция правдоподобия, 92
ТобитI-модель
стандартная, 88, 89
Тобит-модель
стандартная, 74
усеченная модель регрессии, 74
цензурированная модель регрессии, 71
Тобит-модель со случайными эффектами, 334
У
Условная логит-модель, 57, 66
Ц
Цензурированные данные, 71
Ш
Шансы, 37
Э
Эффекты
временные, 276
дифференциальные, 248, 276
случайные, 249
фиксированные, 243
Носко Владимир Петрович
Эконометрика для начинающих
Дополнительные главы
Носко Владимир Петрович – кандидат физико-математических наук,
старший научный сотрудник механико-математического факультета
Московского государственного университета им. М.В.Ломоносова.
Автор более 50 научных работ и таких учебных пособий как:
“Эконометрика для начинающих: Основные понятия, элементарные
методы, границы применимости, интерпретация результатов”,
“Эконометрика
: Основные понятия и введение в регрессионный
анализ временных рядов”, “Эконометрика”, соавтор учебного
пособия “Основные понятия и задачи математической статистики”.
Преподает эконометрику с 1994 года. В настоящее время читает
курсы лекций по эконометрике на механико-математическом фа-
культете МГУ, в Институте экономики переходного периода и в
Академии народного хозяйства при Правительстве РФ.
Редактор: Н. Главацкая
Корректор: Н. Андрианова
Компьютерный дизайн: В. Юдичев
Подписано в печать 10.11.05
Тираж 500 экз.
125993, Москва, Газетный пер., 5
Тел. (095) 229–6736,
FAX (095) 203–8816
E-MAIL – info@iet.ru,
WEB Site – http://www.iet.ru
© Институт экономики переходного периода, 2005