Студопедия — II. Регрессии, нелинейные по оцениваемым параметрам.
Студопедия Главная Случайная страница Обратная связь

Разделы: Автомобили Астрономия Биология География Дом и сад Другие языки Другое Информатика История Культура Литература Логика Математика Медицина Металлургия Механика Образование Охрана труда Педагогика Политика Право Психология Религия Риторика Социология Спорт Строительство Технология Туризм Физика Философия Финансы Химия Черчение Экология Экономика Электроника

II. Регрессии, нелинейные по оцениваемым параметрам.






Данный класс нелинейных моделей подразделяется на два типа:

II.а) нелинейные модели внутренне нелинейные (нелинейная модель внутренне нелинейна если она не может быть сведена к линейной функции).

К таким моделям можно отнести: , так как эти уравнения не могут быть преобразованы в уравнения линейные по коэффициентам.

Если модель внутренне нелинейна по параметрам, то для оценки параметров используются итеративные процедуры, успешность которых зависит от вида уравнений и особенностей применяемого итеративного подхода. Модели внутренне нелинейные по параметрам могут иметь место в эконометрических исследованиях., но мы будем рассматривать лишь внутренне линейные модели.

II.б) нелинейные модели внутренне линейные (нелинейная модель внутренне линейна если она может быть сведена к линейной функции);

Эти модели получили гораздо большее распространение, к ним можно отнести:

1) степенная — y=a xb E;

2) показательная — y=a bx E;

3) экспоненциальная — y=ea+bx E;

4) обратная —

5) логистическая — и другие.

Такие модели, которые внешне нелинейны, но путем преобразований параметров могут быть приведены к линейному виду, относятся к классу линейных моделей.

Рассмотрим на примере экспоненциальной модели y=ea+bxE процесс её линеаризации: логарифмируя ее по натуральному основанию, получим линейную форму модели: Lny=a+b x+lnE.

Аналогичным образом, путем логарифмирования, приводят к линейному виду степенную и показательную функции.

Линеаризация для обратной модели происходит путём обращения обеих частей равенства . Так получим линейную форму модели для переменной .

Приводима к линейному виду и логистическая функция: .

Преобразовывая равенство, получим:

.

Обозначив, , имеем: .

В эконометрике широко используются коэффициенты эластичности. Формула расчета коэффициента эластичности: ,

где f(x) – первая производная, характеризующая соотношение приростов результата и фактора для соответствующей модели.

Из данной формулы видно, что коэффициент эластичности показывает, на сколько процентов изменится в среднем результат, если фактор изменится на 1%.

Приведем формулы расчета коэффициентов эластичности для наиболее распространенных типов уравнений регрессии:

Вид функции, y Коэффициент эластичности,
Линейная y=a+bx+E
Парабола второго порядка y=a+bx+cx2+E
Гипербола y=a+b/x+E
Показательная y=a bx E
Степенная y=a xb E
Полулогарифмическая y=a+b lnx+E
Логистическая
Обратная

В силу того, что коэффициент эластичности для степенной функции является величиной постоянной, равной параметру b, а у других форм связи коэффициент эластичности зависит от значений фактора x, то в эконометрических исследованиях очень широко используется степенная функция y=axbE (в ней параметр b имеет чёткое экономическое истолкование).

Так как коэффициент эластичности для линейной функции не является величиной постоянной, а зависит от соответствующего значения х, то обычно рассчитывается средний показатель эластичности по формуле: .

Несмотря на широкое использование в эконометрике коэффициентов эластичности, возможны случаи, когда их расчет экономического смысла не имеет. Это происходит тогда, когда для рассматриваемых признаков бессмысленно определение изменения значений в процентах.







Дата добавления: 2015-09-19; просмотров: 1726. Нарушение авторских прав; Мы поможем в написании вашей работы!



Кардиналистский и ординалистский подходы Кардиналистский (количественный подход) к анализу полезности основан на представлении о возможности измерения различных благ в условных единицах полезности...

Обзор компонентов Multisim Компоненты – это основа любой схемы, это все элементы, из которых она состоит. Multisim оперирует с двумя категориями...

Композиция из абстрактных геометрических фигур Данная композиция состоит из линий, штриховки, абстрактных геометрических форм...

Важнейшие способы обработки и анализа рядов динамики Не во всех случаях эмпирические данные рядов динамики позволяют определить тенденцию изменения явления во времени...

Анализ микросреды предприятия Анализ микросреды направлен на анализ состояния тех со­ставляющих внешней среды, с которыми предприятие нахо­дится в непосредственном взаимодействии...

Типы конфликтных личностей (Дж. Скотт) Дж. Г. Скотт опирается на типологию Р. М. Брансом, но дополняет её. Они убеждены в своей абсолютной правоте и хотят, чтобы...

Гносеологический оптимизм, скептицизм, агностицизм.разновидности агностицизма Позицию Агностицизм защищает и критический реализм. Один из главных представителей этого направления...

Механизм действия гормонов а) Цитозольный механизм действия гормонов. По цитозольному механизму действуют гормоны 1 группы...

Алгоритм выполнения манипуляции Приемы наружного акушерского исследования. Приемы Леопольда – Левицкого. Цель...

ИГРЫ НА ТАКТИЛЬНОЕ ВЗАИМОДЕЙСТВИЕ Методические рекомендации по проведению игр на тактильное взаимодействие...

Studopedia.info - Студопедия - 2014-2024 год . (0.007 сек.) русская версия | украинская версия