Спецификация и оценивание МНК эконометрических моделей нелинейных по переменным
Более простым является класс нелинейных переменных, в которых имеется нелинейность, но которые остаются линейными по входящим в них и подлежащих оценке параметрам. Сюда входят полиномы различной степени и равносторонняя гипербола. Такая нелинейная регрессия по включённым переменным в объяснение переменных простым их преобразованием (заменой) легко сводится к обычной линейной регрессии для новых переменных. Поэтому оценка параметров в этом случае выполняется просто по МНК, поскольку зависимости линейны по параметрам. Так, важную роль в экономике играет нелинейная зависимость, описанная равносторонней гиперболой (1): . (1) Произведём замену переменных: обозначим . В результате получается линейная модель: (2) Её параметры хорошо оцениваются по МНК, и сама зависимость характеризует связь удельных расходов сырья, топлива, материалов с объёмом выпускаемой продукции, временем обращения товаров и всех этих факторов с величиной товарооборота. В общем случае парабола второй степени, так же как и полиномы более высокого порядка, при линеаризации принимают вид уравнения множественной регрессии: парабола второй степени . (3) Применим метод замены переменных: После преобразования получается линейная модель: (4) Следовательно, полином любого порядка сводится к линейной регрессии с ее методами оценивания параметров и проверки гипотез. Как показывает опыт большинства исследователей, среди нелинейной полиномиальной регрессии чаще всего используется парабола второй степени; в отдельных случаях – полином третьего порядка. Ограничения в использовании полиномов более высоких степеней связаны с требованием однородности исследуемой совокупности: чем выше порядок полинома, тем больше изгибов имеет кривая и соответственно менее однородна совокупность по результативному признаку.
Примеры спецификаций регрессионных моделей нелинейных по переменным. Нелинейные функции регрессии: Степенная Показательная (экспоненциальная) Гиперболическая Полиномиальная
В моделях, нелинейных по переменным, регрессоры, имеющие степень отличную от первой, заменяются другими независимыми переменными первой степени, и к новой системе переменных применяется обычный МНК. После того как получено уравнение с оцененными параметрами, введенные в него новые независимые переменные заменяются на первоначальные. Рассмотрим, как проводить линеаризацию моделей на примере степенной функции регрессии: Спецификация изначальной модели имеет вид, например:
Проведем замену переменных, так что:
Тогда спецификация модели примет линейный вид: Для по прежнему выполняются все предпосылки Гаусса-Маркова Примеры нелинейных моделей в экономике: 1. Модель зависимости общих издержек ТС от общего выпуска Q: 2. Модель зависимости средних издержек AC от выпуска Q: 3. Модель зависимости прибыли фирмы от расходов на рекламу:
Популярное: Как распознать напряжение: Говоря о мышечном напряжении, мы в первую очередь имеем в виду мускулы, прикрепленные к костям ... ©2015-2024 megaobuchalka.ru Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. (907)
|
Почему 1285321 студент выбрали МегаОбучалку... Система поиска информации Мобильная версия сайта Удобная навигация Нет шокирующей рекламы |