ГЛАВА 4. АНАЛИЗ ПОЛУЧЕННЫХ РЕЗУЛЬТАТОВ

В результате произведенных расчетов получили, что равновесная норма процента равна 0,44 (r₀), а равновесное значение валового внутреннего продукта равно 294573(Y₀).

Затем построили графики зависимостей Y^G = F₁(r) и Y^М = F₂(r) и по точке пересечения этих графиков нашли величиныY₀ и r₀, определяющие равновесие на рынках денег и товаров. Получили: Y₀=285555

r₀=0,45

Сравнивая полученные графические значения с аналитическими, делаем вывод, что они практически совпадают.

Далее нашли величину полной занятости по формуле:

L₀=6889

Рассчитали по формуле Y=A*L^ производственную функцию Y=F₃(L) и построили ее график, По значению Y₀ нашли графическим путем величину L₀ и сравнили со значением L₀, полученным аналитически.

Графическое значение L₀=6900

Сравнивая полученное графическое значение с аналитическим, делаем вывод, что они практически совпадают.

При определении параметров модели методом наименьших квадратов (МНК) найти параметры a и b невозможно, так как оценки будут смещенными, поэтому мы использовали косвенный метод наименьших квадратов (КМНК). Для этого эндогенные переменные выразили через экзогенные. Экзогенная переменная не коррелирует со случайной составляющей u_t и, следовательно, параметры этого уравнения могут быть найдены с помощью МНК. Нашли с помощью МНК несмещенные оценки a* и b* из уравнения:

C_t = a¹+b¹ I_t ,

a’=331612,61

b’=1,207733749

После определения значений a^’ и b^’ определили несмещенные оценки величин a и b:

a”=150205

b”=0,547047

Сравнили найденные по формуле (27) значения a” и b” с величиной a и b и рассчитали проценты несовпадения данных величин:

a''%= 5,681

b''%=0,137

 

Определили по формуле (20) значения величин Y_t (для t в пределах от t1 до t14) и определили с помощью метода наименьших квадратов смещенные оценки a^см и b^см величин a и b, используя уравнение (19). Сравнили найденные значения a^см и b^см с величиной a и b и рассчитали проценты несовпадения данных величин:

aсм%= 8,50

bсм%=0,574

 

Из полученных результатов видим, что проценты несовпадения при несмещенных оценках ниже, чем при смещенных оценках несмотря на лучшие статистические характеристики последних.