загрузка...

5.5.Прогнозирование на основе эконометрической модели

Системы одновременных уравнений в основном используются для построения макроэкономических моделей функционирования национальной экономики. Это мо-дели мультипликационных эффектов кейнсианского типа различной степени детализации. Наиболее простой вариант модели имеет следующий вид:

(5.1) где С, - личное потребление в постоянных ценах для периода t;

Yt - национальный доход в постоянных ценах за этот же период;

I1 - чистые инвестиции в постоянных ценах за период времени t;

st - случайная компонента.

В силу наличия определяющего уравнения - тождества - структурный коэффициент Ъ не может быть больше 1.0н характеризует краткосрочную предельную склонность к потреблению, Ъ-1 при этом характеризует долю инвестирования. Если Ъ> 7, то на потребление расходуются не только доходы, но и сбережения. Параметр а Кейнс рассматривал как прирост потребления за счет других факторов. Поскольку прирост во времени может быть не только положительным, но и отрицательным, то такой вывод правомерен.

Структурный коэффициент Ъ используется для расчета мультипликаторов - инвестиционного мультипликатора потребления Мс =Ы{\-Ь) и инвестиционного мультипликатора национального дохода Му = 1/(1 - Ъ).

При 6 = 0,65 Мс =0,65/(1-0,65) = 1,857 . Это означает, что дополнительные вложения в размере, например, 1 тысячи рублей приведут при прочих равных условиях к до- полнительному увеличению потребления на 1,857 тысяч рублей.

Инвестиционный мультипликатор национального дохода составит:Му =1/(1 -0,65) = 2,857, т.е. дополнительные

инвестиции в размере 1 тысячи рублей на длительный срок приведут при прочих равных условиях к дополнительному доходу в 2, 857 тысяч рублей.

Данная модель идентифицируема, и для оценки структурного коэффициента Ъ применяется косвенный МНК. Строится система приведенных уравнений:

'С,=А + Ы,+ щ

Yt=A' + B4t+u2' К )

в которой А = А', а параметры В и В' являются мультипликаторами, т.е. В =Мс;В' =Му.

Для получения прогнозных значений взаимозависимых переменных необходимо вывести прогнозную форму модели. Для этой цели нужно подставить определяющее уравнение в структурную форму функции потребления:

С, = а+Ь(С,+1,)+е,+а+ЬС, +bl,+st.

Решая уравнение относительно Се, получим приведенное уравнение:

„а Ъ 1

С, = + /, + е,

1 -Ъ 1 -Ъ 1 -ъ

Отсюда A = a/(\-u)-B = b/(\-b)=Mc-ul =(1/(1 -b))-st.

Аналогично для получений прогнозной формы ин-вестиций It нужно выразить функцию потребления Се из структурного уравнения и подставить в определяющее уравнение:

Y, = a + bYt+e,+It.

После преобразований получается следующий вид:

Vя 1 г 1

1 -Ъ 1 -Ъ 1 -ъ А' = а/(\-Ь)=А-В' = 1/(1 -b)=My;u2 = (1/(1 -b))-s,.

Таким образом, приведенная форма модели содержит мультипликаторы, интерпретируемые как коэффициенты линейной регрессии, отвечающие на вопрос, на сколько единиц изменится значение эндогенной переменной, если экзогенная переменная изменится на 1 единицу своего измерения.

Мультипликаторы указывают общие эффекты от экзогенных переменных в противоположность структурным коэффициентам интердепедентной модели, которые указывают лишь частные эффекты изменения объясняющих переменных на зависимые переменные. Оценки, полученные на основе мультипликаторов, реалистичнее и более важны для принятия по ним решений, чем оценки, полученные на основе структурных коэффициентов.

Примеры с большим числом переменных приведены в работах В.М. Ивановой, И.И.Елисеевой (3,4). Некоторые переменные могут быть лаговыми. Примером рекурсивной модели является оцененная система уравнений по-требительского спроса :

эндогенные переменные: у it - расходы на продукты питания на душу; угд - расходы на промышленные товары и услуги на душу; узд - непотребительские расходы и сбережения на душу.

экзогенные переменные: xi,t - доходы на душу; X2,t - индекс потребительских цен; t - коэффициент Джини; X4,t - процентная ставка.

С использованием ППП "Statistica" проведена оценка параметров модели, включающей три линейных регрессионных уравнения.

уи = - 2668,45 + 0,3* хи - 36,91* x2,t + 4048,22* x3,t + 303,9*t. yzt = -2,75 -1,04* yu + 0,84* xu + 1,04* х4д -85,67*t. узд = -649,922 + 0,707* yu -0,707* уш + 0,118* хш -0,118* XU_2 + 3,163* Х4Д.!

Переменные в правой части уравнения являются экзогенными, третье уравнение объективно содержит лаговые переменные. Уравнения значимы по критерию Фишера, параметры уравнений - по критерию Стьюдента.

<< | >>
Источник: Антохонова И.В.. Методы прогнозирования социально-экономических процессов. 2004

Еще по теме 5.5.Прогнозирование на основе эконометрической модели:

  1. Глава 5 ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
  2. 5.2. Виды эконометрических моделей.
  3. Классификация переменных в эконометрических моделях.
  4. 2.Полная эконометрическая модель.
  5. 5.4.0ценивание параметров эконометрических моделей
  6. критерии идентифицируемости для полной эконометрической модели.
  7. 1. Теоретико-методологические основы методов социально- экономического прогнозирования
  8. 2. Научные основы прогнозирования. Прогнозы и циклы
  9. Авторегрессионные модели прогнозирования.
  10. 4.7. Многофакторные модели прогнозирования
  11. 4.6. Прогнозирование на основе анализа связанных временных рядов
  12. Глава 1 МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ