Модель гиперинфляции Кейгана.

Содержание

• Эконометрическая модель.
• Измерения в экономике. Шкалы измерений.
• Случайные события и случайные переменные. Распределение случайных величин.
• Статистические характеристики случайных величин и их свойства.
• Основные функции распределения.
• Оценки статистических характеристик и их желательные свойства.
• Проверка статистических гипотез.
• Критерий и критическая область.
• Мощность статистического критерия. Уровень значимости.
• Модель линейной регрессии.
• Оценивание параметров регрессии. Метод наименьших квадратов.
• Система нормальных уравнений мнк и ее решение.
• Свойства оценок параметров, полученных методом наименьших квадратов. Условия Гаусса – Маркова.
• Коэффициент детерминации и его свойства.
• Предположение о нормальном распределении случайной ошибки в рамках классической линейной регрессии и его следствия.
• Доверительные интервалы оценок параметров и проверка гипотез об их значимости.
• Прогнозирование по регрессионной модели и его точность. Доверительные и интервалы прогноза.
• Ковариационная матрица оценок коэффициентов регрессии.
• Проверка значимости коэффициентов и адекватности регрессии для множественной линейной регрессионной модели.
• Коэффициент множественной детерминации. Скорректированный коэффициент детерминации.
• Проблемы спецификации регрессионной модели. Пошаговая регрессия.
• Проблема смещения Предположим, что переменная у зависит от двух переменных х1, и х2 в соот­ветствии с соотношением:
• Неприменимость статистических тестов
• Замещающие переменные. Фиктивные переменные.
• Мультиколлинеарность. Влияние мультиколлинеарности на оценки параметров уравнения регрессии.
• Методы борьбы с мультиколлинеарностью.
• Линеаризация регрессионных моделей путем логарифмических преобразований.
• Модели с постоянной эластичностью. Производственная функция Кобба - Дугласа.
• Модель с постоянными темпами роста (полулогарифмическая модель).
• Полиномиальная регрессия.
• Кривая Филипса
• Гетероскедастичность. Последствия гетероскедастичности для оценок параметров регрессии методом наименьших квадратов и проверки статистических гипотез.
• Признаки гетероскедастичности и ее диагностирование. Обнаружение гетероскедастичности
• 1. Графический анализ остатков
• 2. Тест ранговой корреляции Спирмена
• 3. Тест Голдфелда-Квандта
• Оценивание коэффициентов множественной линейной регрессии в условиях гетероскедастичности. Обобщенный метод наименьших квадратов.
• Автокорреляция. Причины автокорреляции.
• Влияние автокорреляции на свойства оценок мнк.
• Тест серий. Статистика Дарбина – Уотсона.
• Способы противодействия автокорреляции.
• Стохастические объясняющие переменные. Последствия ошибок измерения.
• Инструментальные переменные.
• Лаговые переменные и экономические зависимости между разновременными значениями переменных.
• Модели с распределенными лагами.
• Модели авторегрессии как эквивалентное представление моделей с распределенными лагами.
• Ожидания экономических агентов и лаговые переменные в моделях
• Модели наивных и адаптивных ожиданий.
• Модель гиперинфляции Кейгана.
• 44. Модель гиперинфляции Кейгана
• Понятие об одновременных уравнениях. Структурная и приведенная форма модели.
• Структурная и приведённая форма. Идентифицируемость
• Примеры
• Проблема идентификации. Неидентифицируемость и сверхидентифицированность.
• Оценивание системы одновременных уравнений. Косвенный и двухшаговый мнк.
• Системы эконометрических уравнений с лаговыми переменными.
• Модель Кейнса.
• Модель Клейна.
• Матричная форма записи модели Клейна