logo
УДК 330-8

3.3. Оценивание параметров структурной модели

Коэффициенты структурной модели могут быть оценены равными способами в зависимости от вида системы одновременных уравнений. Наибольшее распространение получили два метода оценивания коэффициентов структурной модели: косвенный МНК и двухшаговый МНК.

Косвенный МНК(КМНК) применим в случае точно идентифицируемой структурной модели. Процедура следующая:

1. Структурная модель преобразуется в приведенную форму.

2. Для каждого уравнения приведенной формы обычным МНК оцениваются коэффициенты δij

3. Коэффициенты приведенной модели трансформируются в параметры структурной модели.

Рассмотрим применение КМНК для модели:

Для построения модели имеем таблицу:

п/п

y1

y2

x1

x2

1

2

5

1

3

2

3

6

2

1

3

4

7

3

2

4

5

8

2

5

5

6

5

4

6

Средние

4

6,2

2,4

3,4

Приведенная форма модели имеет вид:

где и1, и2—случайные ошибки приведенной формы модели.

Для каждого уравнения приведенной формы применим традиционный МНК и определим

δ - коэффициенты. Для простоты работаем в отклонениях, т.е., .Тогда система нормальных уравнений для первого уравнения системы составит:

Для приведенных данных система составит:

Отсюда получаем первое уравнение ( и аналогично второе):

Перейдем к структурной форме следующим образом: исключим из первого уравнения приведенной формы х2, выразив его из второго уравнения приведенной формы и подставив в первое уравнение:

Первое уравнение структурной формы:

Аналогично исключим из второго уравнения x1выразив его через первое уравнение и подставив во второе:

- второе уравнение структурной формы.

Структурная форма модели имеет вид:

Эту же систему можно записать, включив в нее свободный член уравнения, т.е. перейти от переменных в виде отклонений от среднего к исходным переменным yиx:

Тогда структурная модель имеет вид:

Если к каждому уравнению структурной формы применить традиционный МНК, то результаты могут сильно отличаться. В данном примере будет:

Двухшаговый МНК. ДМНК используется для сверхидентифицируемых систем. Основная идея ДМНК: на основе приведенной формы модели получить для сверхидентифицируемого уравнения теоретические значения эндогенных переменных, содержащихся в правой части уравнения. Далее, подставив их вместо фактических значений, можно применить обычный МНК к структурной форме сверхидентифицируемого уравнения. Здесь дважды используется МНК: на первом шаге при определении приведенной формы модели и нахождении на ее основе оценок теоретических значений эндогенной переменнойи на втором шаге применительно к структурному сверхидентифицируемому уравнению при определении структурных коэффициентов модели по данным теоретических (расчетных) значений эндогенных переменных.

Сверхидентифицируемая структурная модель может быть двух типов:

- все уравнения системы сверхидентифицируемые;

- система содержит также точно идентифицируемые уравнения.

В первом случае для оценки структурных коэффициентов каждого уравнения используется ДМНК. Во втором случае структурные коэффициенты для точно идентифицируемых уравнений находятся из системы приведенных уравнений.

Рассмотрим модель:

Она получена из предыдущего примера наложением ограничения b12=a11 Поэтому первое уравнение стало сверхидентифицируемым.

На первом шаге найдем приведенную форму модели. С использованием тех же исходных данных получим систему:

На основе второго уравнения этой системы можно найти теоретические значения для эндогенной переменной y2, т.е. Подставим в это уравнение значениях1их2 в форме отклонений от средних значений, запишем в виде таблицы:

x1

x2

y1

y1 z

z

-1.4

-0.4

0.103

-1.297

-2

2.594

1.682

-0.4

-2.4

0.042

-0.358

-1

0.358

0.128

0.6

-1.4

-0.035

0.565

0

0

0.319

-0.4

1.6

0.02

-0.38

1

-0.38

0.144

1.6

2.6

-0.13

1.47

2

2.94

2.161

0

0

0

0

0

5.512

4.434

После того, как найдены оценки заменим в уравненииy1=b12(y2+x1)фактические значенияу2их оценкаминайдем значения новой переменной . Применим МПК к уравнению:

y1=b12 z.

Получим:

В целом рассматриваемая система будет иметь вид:

Второе уравнение не изменилось по сравнению с предыдущим примером.

ДМНК является наиболее общим и широко распространенным методом решения системы одновременных уравнений. Для точно идентифицируемых уравнений ДМНК дает тот же результат, что и КМНК.