Шанченко Н.И. - Лекции по эконометрике (1094691), страница 26
Текст из файла (страница 26)
Кейгана. Объясняемой (зависимой) переменной вэтой модели является спрос на реальные денежные остатки y t log( M t / Pt ) ,где Mt – номинальное количество денег в обращении, Pt – уровень цен. Величина M t / Pt называется денежными остатками. Ф. Кейган предположил, чтоспрос на реальные денежные остатки в период гиперинфляции определяетсяожидаемым уровнем инфляции xet+1 в момент времени t+1116y t a b x te1 t ,(7.38)eа корректировка ожидаемого значения инфляции x t+1 осуществляется по схемеx te1 x te ( x t x te ) . (0 ≤ λ ≤ 1)(7.39)По данным для семи периодов гиперинфляции, имевших место между 1921 и1956 гг., были получены следующие значения параметров b = 4,86; λ = 0,20.Другим известным примером модели адаптивных ожиданий является модель потребления, основанная на гипотезе Фридмена о постоянном доходе [4].Контрольные вопросы1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.Какие эконометрические модели называются динамическими?Что представляют из себя модели авторегрессии?Что представляют из себя модели с распределенным лагом?Что является значениями лаговых переменных?Как интерпретируются параметры модели с распределенным лагом?Как интерпретируются параметры модели авторегрессии?В чем заключается метод Койка?В чем заключается метод Алмон?Как осуществляется оценка параметров моделей авторегрессии?В чем заключается модель частичной корректировки?В чем заключается модель адаптивных ожиданий?Приведите пример модели частичной корректировки.Приведите пример модели адаптивных ожиданий.1178.
Информационные технологии эконометрическихисследованийНа современном этапе невозможно представить эконометрическое исследование без применения компьютеров. В настоящее время исследователю доступно большое количество разнообразных программных продуктов, которыемогут быть использованы для решения эконометрических задач. Сюда относятся, естественно, и все статистические программные пакеты. Практика их использования позволила сформулировать следующие общие требования, предъявляемые к программному обеспечению, применяемому в эконометрическихисследованиях: наличие удобных средств для работы с исходными данными; расчет статистических характеристик; поддержка методов построения моделей взаимосвязей; поддержка методов оценки адекватности моделей; реализация методов анализа и моделирования временных рядов; реализация методов прогнозирования; реализация статистических критериев; обеспечение возможности создания и сохранения сценария исследования, представляющего описание последовательно применяемых процедур; визуализация промежуточных и конечных результатов исследования.Наиболее важными для исследователя являются средства автоматизациипроцесса моделирования и оценка адекватности полученных моделей.С точки зрения эффективности использования рабочего времени важноезначение имеют такие возможности по работе с исходными данными, как удобный ввод данных; накопление и хранение эконометрических данных; фильтрация и поиск информации; предварительная обработка данных.Удобный ввод данных подразумевает наличие средств копирования данных из других приложений (созданных другими программными продуктами) втабличном виде либо возможности загрузки данных из файлов стандартныхформатов (.xml, .xls, .txt).Важное значение имеет также возможность графического представленияисходных данных и результатов средствами 2D и 3D-графики.Применяемое в эконометрических исследованиях программное обеспечение можно разделить на следующие группы: Программы, реализующие технологию электронных таблиц MS Excel,OpenOffice.org Calc и др.
Используют представление данных в табличном видеи позволяют решать простейшие эконометрические задачи. Статистические пакеты общего назначения: SPSS, STATISTIСA,STATGRAPHICS и др. Программы, ориентированные на решение эконометрических задач:Econometric Views, STADIA, Matrixer 3.4 и др.118 Специализированные статистические пакеты, предназначенные для решения ограниченного круга задач ЭВРИСТА, МЕЗОЗАВР, ОЛИМП, ForecastExpert и др.; Математические пакеты общего назначения Mathcad, Matlab, Maple, Mathematica и др.8.1. Электронные таблицы ExcelК достоинствам электронных таблиц Excel относится: доступность, так как они входят в состав наиболее используемого пакета Microsoft Office; наличие обширного методического обеспечения с примерами использования в эконометрике; широкая известность, так как, как правило, Excel изучается в курсе информатики; эффективность на этапе обучения эконометрическим методам; электронные таблицы согласуются с большинством статистических пакетов прикладных программ.Электронные таблицы Excel предоставляют исследователю следующиевозможности: проведение расчетов с использованием большого количества математических и статистических функций: вычисление распределений случайных величин; вычисление статистических характеристик; вычисление критических значений статистических гипотез.
С помощью статистической функции «Линейн»можно получить расчеты основных характеристик всех эконометрических моделей; использование пакета «Анализ данных», реализующего некоторые статистические методы: однофакторный дисперсионный анализ; двухфакторный дисперсионный анализ; корреляция; ковариация; описательная статистика; экспоненциальное сглаживание; двухвыборочный f-тест для дисперсии; анализ Фурье; скользящее среднее; регрессия; парный двухвыборочный t-тест для средних; двухвыборочный t-тест с одинаковыми дисперсиями; двухвыборочный t-тест с различными дисперсиями; двухвыборочный z-тест для средних; имеется также возможность составления программ для реализации различных эконометрических моделей.1198.2. Статистический пакет общего назначения STATISTICAСтатистический пакет общего назначения STATISTICA разработан фирмой StatSoft Incorporation.
В данный момент в продаже имеется русскоязычнаяверсия STATISTICA 6 и англоязычная версия STATISTICA 9.Стандартную комплектацию пакета STATISTICA составляют три модуля.Базовый пакет (STATISTICA Base) предоставляет обширный выбор основных статистик в едином пакете в сочетании с мощностью, производительностью и простотой использования технологии STATISTICA.Линейные и нелинейные модели (STATISTICA Advanced Linear/Non-LinearModels) включает большой набор самых современных инструментов для моделирования и прогнозирования, включающий возможность автоматического выбора модели и расширенные интерактивные средства визуализации.Многомерные разведочные технологии анализа (STATISTICA MultivariateExploratory Techniques) содержит широкий выбор разведочных технологий анализа различных типов данных в сочетании с богатыми интерактивными средствами визуализации.Иерархическое меню характеризует возможности программы:Основные статистики и таблицы.Множественная регрессия.Дисперсионный анализ (ДА).Непараметрическая статистика.Подгонка распределений.Углубленные методы анализа: общие линейные модели; обобщенные линейные и нелинейные модели; общие регрессионные модели; общие модели частных наименьших квадратов; компоненты дисперсии; анализ выживаемости; нелинейное оценивание; множественная нелинейная регрессия; логлинейный анализ таблиц частот; временные ряды и прогнозирование; моделирование структурными уравнениями.Многомерный разведочный анализ: кластерный анализ; факторный анализ; анализ главных компонент и классификация; канонический анализ; надежность и позиционный анализ; деревья классификации; анализ соответствий; многомерное шкалирование;120 дискриминантный анализ; общие модели дискриминантного анализа.Анализ мощности, оценка объема выборки.Нейронные сети.Добыча данных: добытчик данных – все процедуры; добытчик данных – чистка и фильтрация; добытчик данных – бурение и расслоение данных; добытчик данных – углубленные методы классификации; добытчик данных – разведчик общих многомерных; добытчик данных – обобщенное прогнозирование; добытчик данных – нейросетевой разведчик; нейронные сети; анализ независимых компонент; обобщенные методы кластерного анализа; правила связи; общие деревья классификации; общие CHAID модели; интерактивные деревья (C&RT, CHAID); растущие деревья классификации и регрессии; обобщенные аддитивные модели; многомерные адаптивные сплайны (NAP-сплайны); процедура обучения (Байесовские, ближайшего соседа …); быстрое построение прогноза; качество подгонки, классификации, прогноза; отсеивание признаков; объединение групп (классов).Добыча данных в управлении качеством.Текстовая добыча и сканирование Web.Блоковые статистики.Вероятностный калькулятор.Широкому распространению пакета STATISTICA способствуют удобныйпонятный интерфейс, развитые методы визуализации результатов, возможностиобмена данными с электронными таблицами Excel и вызова непосредственно изExcel функций пакета STATISTICA.
Для поддержки русскоязычных пользователей имеется вэб-страница «Статистический Портал StatSoft» [28].8.3. Эконометрические программные пакеты. Matrixer 5.1В настоящее время через Интернет доступен отечественный специализированный эконометрический пакет Matrixer (автор А. Циплаков). Программапредназначена для анализа и обработки данных, проведения эконометрическихи статистических расчетов.121Matrixer может использоваться для преподавания эконометрики и проведения эконометрических исследований среднего объема.В программе реализованы многие классические и современные эконометрические методы и модели: Линейная регрессия; Биномиальный логит и пробит; Упорядоченный пробит; Цензурированная (тобит) и усеченная регрессия; Пуассоновская и отрицательно-биномиальная регрессия; Регрессия с мультипликативной гетероскедастичностью; Регрессия с ARMA-процессами в ошибке; Модель Бокса-Дженкинса (ARIMA) с динамическими прогнозами; GARCH-регрессия; ARFIMA-FIGARCH (модели с долгосрочной памятью); (Обобщенный) метод инструментальных переменных; Непараметрическая регрессия; Непараметрическое оценивание плотности; Квантильная регрессия; Системы одновременных уравнений – 2SLS, 3SLS и FIML; Векторная авторегрессия; Нелинейная регрессия; Нелинейный метод инструментальных переменных; Метод максимального правдоподобия.Программа предоставляет следующие возможности, помогающие обрабатывать и анализировать данные: Описательные статистики (среднее, дисперсия и т.
п.); Различные графики данных; Графическое описание данных (гистограмма, оценка спектральнойплотности, автокорреляционная функция); Таблица корреляций переменных; Калькулятор функций распределения (нормальное, Стьюдента, хи-квадрат,Фишера); Тест Дики-Фуллера; Векторные и матричные вычисления (откуда и название); Небольшой встроенный язык программирования для написания макросов; Табличный редактор; Быстрое построение графиков функций по формулам; 3-мерные графики; Универсальный модуль импорта данных из текстовых; Экспорт данных в нескольких популярных форматах; История команд.122Matrixer работает со следующими типами объектов: матрицами, переменными (столбцами матриц), скалярами, строками, моделями.
Имеется возможность обмена данными с электронными таблицами Excel.Управлять программой Matrixer можно с помощью: меню, «горячих клавиш», команд, запускаемых из командных окон.Программа Matrixer проста в обращении и эффективна. Большое достоинство заключается в том, что русскоязычная версия бесплатная.8.4. Анализ временных рядов в системе ЭВРИСТАСистема ЭВРИСТА является специализированным статистическим пакетом по исследованию временных рядов, который реализован для операционнойсистемы WINDOWS. Разработчиком системы является ООО «Центр Статистических Исследований». Название системы ЭВРИСТА расшифровывается как«Экспериментальные Временные Ряды Интерактивный СТатистический Анализ».
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
