Структурная форма спецификации модели конкурентного рынка

Спецификация модели - подробное описание на математическом языке закономерностей поведения экономического объекта.

Структурная форма модели содержит эндогенные и экзогенные переменные.

Переменные модели, значения которых формируются снутри модели в итоге взаимодействия с другими переменными, именуются эндогенными (зависимыми, внутренними)

Переменные модели, значения которых формируются вне модели, именуются экзогенными (независящие, наружные).

Форма модели именуется структурной, если Структурная форма спецификации модели конкурентного рынка хотя бы одно из его уравнений содержит более одной текущей эндогенной переменной.

Структурная форма модели, обычно, возникает на шаге спецификации, в уравнениях отражаются закономерности взаимодействия переменных. В структурной форме в большинстве случаев комфортно рассматривать поведение экономического объекта.


27. Оценка ковариации случайных переменных

Под случайной величиной понимается переменная, которая в Структурная форма спецификации модели конкурентного рынка итоге тесты зависимо от варианта воспринимает одно из вероятного огромного количества собственных значений (какое конкретно – заблаговременно не понятно).

Ковариация служит для свойства тесноты связи меж случайными величинами. Если (x,y) — пара случайных переменных, то их ковариацией именуется константа Сху=Cov(x,y)=E(x·y)-E(x)·E(y Структурная форма спецификации модели конкурентного рынка)

Характеристики математического ожидания позволяют представить Сху и так: Сху=E((x-mx)·(y-my)), где mx=E(x), my=E(y)

Для вычисления Сху необходимо знать закон рассредотачивания Pxy(q, r) пары (x,y). Если он неизвестен, то ковариацию можно оценить по выборке из генеральной совокупы Ω(x,y): {(x1, y Структурная форма спецификации модели конкурентного рынка1), (x2, y2),…,(xn, yn)}

Оценкой ковариации служит величина называемая выборочной ковариацией.

Также тесноту связи определяют с помощью коэффициента корреляции. Существует различные модификации формула данного показателя:

,

при этом -1≤rxy≤1

Если |rxy|=1, то y=a0+a1x. Так что при |rxy|=1 меж переменными (x,y) существует жесткая (многофункциональная) линейная связь.


28. Оценка дисперсии Структурная форма спецификации модели конкурентного рынка случайных переменных

Оценку дисперсии случайных возмущений можно получить, используя МНК. Для этого должны производиться предпосылки аксиомы Гаусса-Маркова:

ü математическое ожидание случайного возмущения при фиксированном значении предопределенной переменной равно 0

ü дисперсия случайных возмущений во всех наблюдениях схожа и равна константе (условие гомоскедастичности)

ü ковариация меж парами случайных возмущений в наблюдениях =0

ü ковариация меж вектором регрессоров Структурная форма спецификации модели конкурентного рынка и вектором случайных возмущений =0, другими словами регрессоры и случайные возмущения независимы.

Оценка ошибки случайных возмущений ищется через дисперсию (согласно аксиоме Гаусса-Маркова)

= = | |

На практике применяется не оценка дисперсии, а оценка СКО, как мера адекватности.

В эконометрике важную роль играют две количественные свойства случайной переменной х: математическое ожидание и Структурная форма спецификации модели конкурентного рынка дисперсия.

Дисперсия Var(x) – это средний квадрат разброса вероятных значений случайной переменной x относительно ее ожидаемого значения:

Var (x) = =E =

Var(x) – тоже константа, физическая размерность которой равна квадрату физической размерности значений х. Положительный квадратный корень из дисперсии называется средним квадратическим отклонением (СКО).

2-ой предпосылкой аксиомы Гаусса-Маркова Структурная форма спецификации модели конкурентного рынка – дисперсия случайных возмущений во всех наблюдениях схожа и равна константе.

E (

Если, мы имеем одно наблюдение i=1, то получим и -это 1-ая подборка. Сделав m выборок, получим набор значений переменной u, которая в каждом наблюдении представляет собой условное рассредотачивание. Гомоскедастичность – это ситуация, в какой случайной возмущение подчиняется одному закону рассредотачивания Структурная форма спецификации модели конкурентного рынка.

В чем состоит МНК?

Способ меньших квадратов (МНК, англ. OrdinaryLeastSquares, OLS) — математический способ, используемый для решения разных задач, основанный на минимизации суммы квадратов отклонений неких функций от разыскиваемых переменных. Он может употребляться для «решения» переопределенных систем уравнений (когда количество уравнений превосходит количество неведомых), для поиска решения в случае обыденных Структурная форма спецификации модели конкурентного рынка (не переопределенных) нелинейных систем уравнений, для аппроксимации точечных значений некой функции. МНК является одним из базисных способов регрессионного анализа для оценки неведомых характеристик регрессионных моделей по выборочным данным.

Пусть — набор неведомых переменных (характеристик), , , — совокупа функций от этого набора переменных. Задачка заключается в подборе таких значений x, чтоб значения Структурная форма спецификации модели конкурентного рынка этих функций были очень близки к неким значениям . По существу идет речь о «решении» переопределенной системы уравнений , в обозначенном смысле наибольшей близости левой и правой частей системы. Суть МНК заключается в выборе в качестве «меры близости» суммы квадратов отклонений левых и правых частей . Таким макаром, суть МНК может быть Структурная форма спецификации модели конкурентного рынка выражена последующим образом:

.

В случае, если система уравнений имеет решение, то минимум суммы квадратов будет равен нулю и могут быть найдены четкие решения системы уравнений аналитически либо, к примеру, разными численными способами оптимизации. Если система переопределена, другими словами, говоря нестрого, количество независящих уравнений больше количества разыскиваемых переменных, то Структурная форма спецификации модели конкурентного рынка система не имеет четкого решения и способ меньших квадратов позволяет отыскать некий «оптимальный» вектор в смысле наибольшей близости векторов и либо наибольшей близости вектора отклонений к нулю (близость понимается в смысле евклидова расстояния).


strunnie-instrumenti-v-evrope-xv-xvii-veka-referat.html
struttura-della-materia-prof-luigi-sangaletti-obiettivo-del-corso.html
strzhalkovskij-poka-ostanetsya-sovetnikom-potanina-chast-kompensacii-potratit-na-blagotvoritelnost.html