Основні положення теми. Для того щоб кількісно описати зв’язок між кількома або багатьма змінними, одна з яких є залежною, інші — незалежними змінними

Для того щоб кількісно описати зв’язок між кількома або багатьма змінними, одна з яких є залежною, інші — незалежними змінними, необхідно розглянути лінійну економетричну модель, яка базується на регресійному аналізі.

У загальному вигляді цю модель можна записати так:

де — залежна змінна;

— незалежні змінні;

u — стохастична складова.

Залежна змінна Y називається також пояснюваною, ендогенною змінною, незалежні змінні X_j — пояснюючими, предетермінованими, екзогенними змінними.

Аналітична форма загальної лінійної економетричної моделі:

,

де — параметри моделі.

В матричній формі економетрична модель має такий вигляд:

 

,

X — матриця незалежних змінних; A — вектор оцінок параметрів моделі; u — вектор залишків.

Щоб оцінити параметри моделі на основі методу 1МНК, необхідно дотримуватися таких передумов (гіпотез):

1) математичне сподівання залишків має дорівнювати нулю, тобто

;

2) значення вектора залишків u незалежні між собою і мають постійну дисперсію:

3) незалежні змінні моделі не зв’язані із залишками, тобто

;

4) незалежні змінні моделі створюють лінійно-незалежну систему векторів, тобто

Оператор оцінювання параметрів моделі на основі 1МНК:

Неважко довести, що оцінки , які можна отримати на основі оператора оцінювання 1МНК, мінімізують суму квадратів залишків u. При цьому значення вектора є розв’язком нормальної системи рівнянь:

Якщо незалежні змінні в матриці X взяті як відхилення кожного значення від своєї середньої, то матрицю називають матрицею моментів. Числа, що стоять на її головній діагоналі, характеризують величину дисперсій незалежних змінних, інші елементи відповідають взаємним коваріаціям.

Оцінки параметрів загальної економетричної моделі повинні мати такі властивості:

1) незміщеності;

2) обгрунтованості;

3) ефективності;

4) інваріантності.

Оцінка параметра моделі буде незміщеною, коли дотримується рівність:

.

Якщо ця рівність не дотримується, то різниця називається зміщенням оцінки.

Оцінка параметра моделі буде обгрунтованою, якщо при заданій малій величині справедливе відношення:

.

Оцінки параметрів A називаються ефективними, коли вони мають найменшу дисперсію.

Якщо функція відповідає функції , то оцінки параметрів A є інваріантними.