1.3 Модель адаптивных ожиданий
5. Получается при введении в экономические модели ожиданий экономических субъектов. Адаптивные ожидания некоторой величины формируются только на основе прошлых значений этой величины. Обозначим через ожидаемое значение величины X. Тогда:
(11)
Ошибка в ожиданиях в предыдущий период приводит к корректировке ожиданий:
(12)
- скорость приспособления ожиданий.
Если , ожидания всегда равны действительной величине, т.е. . Решим это разностное уравнение с помощью лагового оператора. Из выражения (12) получаем, что:
(т.е. исключим в (11) ожидаемое значение ).
Подставим это выражение в уравнение (11) и получим модель адаптивных ожиданий в форме модели с геометрическим распределенным лагом, т.е.
Преобразование Койка дает другую форму модели адаптивных ожиданий: ADL(1,0) с МА(1)-ошибкой без ограничений на коэффициенты, таким образом после преобразования Койка получаем:
(13)
- Парная регрессия
- Линейные и нелинейные модели регрессии
- Определение параметров в моделях парной регрессии
- Линейный коэффициент корреляции
- Критерий Стьюдента (t-критерий)
- А) случай независимых выборок
- Случай связанных (парных) выборок
- Множественная регрессия
- Изучение сезонных колебаний
- Логит и пробит модели
- Основные стадии экспертного опроса
- 1.3 Модель адаптивных ожиданий
- 1.4 Модель исправления ошибок
- 5.4.МетодМонте-Карло(методстатистическихиспытаний).
- Портфель Марковица минимального риска