Статическая эконометрическая модель

Содержание:

Anonim

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