Статическая эконометрическая модель - это эконометрическая модель, в которой объясняющие переменные не имеют лагов.
Концепция статической эконометрической модели в отличие от динамической эконометрической модели имеет смысл с данными временных рядов. Другими словами, есть модели, которые дают объяснения с запаздыванием: динамические эконометрические модели. И, с другой стороны, есть модели, которые не представляют лагов в объясняющих переменных: статические эконометрические модели. Отныне мы всегда будем ссылаться на статическую эконометрическую модель.
В этом смысле, чтобы хорошо понять этот термин, сначала необходимо объяснить суть эконометрической модели. А во-вторых, понятие статики можно написать четко и лаконично.
Эконометрическая модель
Статическая эконометрическая модель - это модель, в которой все независимые переменные содержат данные в один и тот же момент времени. То есть имеет вид:
Как и все эконометрические модели, эта модель содержит следующие переменные:
Y: Это объясняемая переменная. Это может быть любая экономическая переменная, которую мы намереваемся предсказать, оценить или объяснить.
Нулевая бета: Это постоянный член в уравнении, он не имеет экономического значения. Его включение в уравнение сделано по математическим причинам.
Бета один: Это коэффициент, значение которого объясняет взаимосвязь, которую объясняющая переменная x1 имеет с объясненной переменной Y.
X1: Как мы уже говорили ранее, это одна из переменных, которая пытается объяснить поведение переменной Y.
Вторая бета: Это коэффициент, значение которого объясняет взаимосвязь, существующую между объясняющей переменной x2 и колебаниями переменной Y.
X2: Это вторая переменная, которая пытается объяснить поведение Y.
Подстрочный индекс 't': относится ко времени. Этот индекс вполне может принимать значения определенного года или определенного месяца. Позже в этом примере мы увидим случай, применимый к экономической реальности.
В этой связи стоит упомянуть, что для правильного понимания и усвоения этой концепции (статической эконометрической модели) необходимо овладеть концепциями: эконометрической модели и регрессионной модели.
Статическая концепция
Теперь, имея концепцию четкой эконометрической модели, стоит пролить свет на концепцию «статики». В случае со статическими моделями в пояснительных нет лагов. Что значит отсутствие задержек? Это означает, что если переменная Y - это данные за год 1, то данные из X1 и X2 также будут данными того же года, года 1. Таким же образом, если мы хотим объяснить значение переменной Y в год 2, то мы будем использовать данные из X1 и X2 за год 2. То есть за тот же год.
Пример статической эконометрической модели
Предположим, у нас есть эконометрическая модель, которая пытается объяснить валовой внутренний продукт (ВВП) страны. Чтобы объяснить это, мы будем использовать в качестве объясняющих переменных два индекса уровня безработицы и промышленного производства. Мы будем работать с индексами, чтобы упростить пример.
Математически рассматриваемая модель будет выглядеть следующим образом:
ВВП: Это объясняемая переменная, она представляет собой индекс валового внутреннего продукта.
Десем: Это первая объясняющая переменная, она относится к индексу безработицы в стране.
Продукт: Это вторая объясняющая переменная, и это индекс промышленного производства этой страны.
t: Представляет базисный год
После расчета модели давайте представим, что коэффициенты таковы, что:
Принимая во внимание вышесказанное, почему мы знаем, что это статическая эконометрическая модель? Потому что все переменные находятся в один и тот же момент времени: момент t.
Далее мы рассмотрим несколько примеров, чтобы увидеть, как интерпретируется модель:
Пример 1
Это означает, что индекс ВВП 1980 года объясняется с помощью этого уравнения и его значений. То есть, при сохранении всего остального постоянным, если бы переменная безработицы была больше на одну единицу в 1980 году, переменная ВВП была бы уменьшена на 0,36 единицы (обратите внимание на знак минус перед ней).
С другой стороны, если сохранить все неизменным, если бы в том же 1980 году промышленное производство вместо того, чтобы иметь значение, которое оно представляет, представило бы еще одну единицу, переменная ВВП увеличилась бы на 0,68 единицы в 1980 году.
Пример 2
Это означает, что индекс ВВП 1985 года объясняется с помощью этого уравнения и его значений. То есть, сохраняя все остальное постоянным, если бы переменная безработицы была бы большей единицей в 1985 году, переменная ВВП была бы уменьшена на 0,36 единицы (обратите внимание на знак минус перед ней).
С другой стороны, если сохранить все неизменным, если бы в том же 1985 году промышленное производство вместо того, чтобы иметь значение, которое оно представляет, представило бы еще одну единицу, переменная ВВП увеличилась бы на 0,68 единицы в 1985 году.
В конечном итоге из этих двух последних примеров мы приходим к однозначному выводу. Независимо от того, какой год вы хотите видеть в модели, объясняющие переменные будут содержать данные того же года, что и объясненная переменная. Другими словами, значения всех переменных, как объясненных, так и поясняющих, находятся в один и тот же момент времени.
Рекомендуем прочитать: Динамическая эконометрическая модель
Математическая модель