Динамичен иконометричен модел

Динамичният иконометричен модел е иконометричен модел, в който обяснителните променливи изостават.

Концепцията за динамичен иконометричен модел има смисъл само когато говорим за данни от времеви редове. Когато говорим за закъснения, имаме предвид нещо „забавено“ или което съдържа данни от предишни периоди. Следователно има смисъл да се говори за динамични модели, когато поне някои от обяснителните променливи са представени под формата на времеви ред. Въпреки това е обичайно всички или почти всички променливи да бъдат времеви редове.

В този смисъл, за да се разбере добре терминът, първо трябва да се обясни същността на иконометричния модел. И второ, концепцията за забавяне трябва да бъде формулирана ясно и кратко.

Математически модел

Иконометричен модел

Динамичен иконометричен модел е този, при който една или повече обяснителни променливи съдържат изоставания. Тоест има формата:

Както всички иконометрични модели, този модел съдържа следните променливи:

Y: Това е обясняваната променлива. Това може да бъде всяка икономическа променлива, която възнамеряваме да предскажем, оценим или обясним.

Нулева бета: Това е постоянният член в уравнението, той няма икономическо значение. Включването му в уравнението е по математически причини.

Бета едно: Това е коефициентът, чиято стойност обяснява връзката, която обяснителната променлива x1 има върху обясняваната променлива Y в момент t.

X1: Както казахме преди, това е една от променливите, която се опитва да обясни поведението на променливата Y.

Бета две: Това е коефициентът, чиято стойност обяснява връзката, която съществува между обяснителната променлива x1 отпреди период и колебанията на променливата Y.

X2: Това е втората променлива, която се опитва да обясни поведението на Y.

Бета три: Това е коефициентът, чиято стойност обяснява връзката, която съществува между обяснителната променлива x2 и променливата Y.

Индекс „t“: се отнася до времето. Този индекс може да приеме стойности за определена година или за определен месец.

Въпреки че в този основен модел сме включили само забавяне в обяснителната променлива x1, бихме могли да включим повече обяснителни променливи с повече закъснения. В края на статията ще видим примери за възможни динамични модели.

Във връзка с това си струва да се спомене, че за да се разбере понятието „динамичен“ с определени гаранции, е от съществено значение да се овладеят понятията за: Иконометричен модел и модел на регресия.

Динамична концепция

Когато говорим за динамика, говорим за факта, че колебанията в една или повече обяснителни променливи преди един или повече периоди могат да имат ефект върху стойността на обясняваната в момента променлива.

Да предположим, че основният модел, който представихме със закъснение в обяснителната променлива x1. Този модел предполага, че стойността на променливата x1 през предходния период служи за обяснение на променливата Y в текущия период.

Пример за динамичен иконометричен модел

Да предположим, че имаме иконометричен модел, който се опитва да обясни брутния вътрешен продукт (БВП) на дадена държава. За да обясним това, ще използваме като обяснителни променливи два индекса за равнището на безработица и индустриалното производство.

Въпросният модел би бил математически как:

БРУТЕН ВЪТРЕШЕН ПРОДУКТ: Това е обясняваната променлива, тя представлява индекс на брутния вътрешен продукт.

Десем: Това е първата обяснителна променлива, тя се отнася до индекс за безработицата в страната.

Продължение: Това е втората обяснителна променлива и е индекс на индустриалното производство на тази страна.

T: Представлява референтната година

След като моделът е изчислен, нека си представим, че коефициентите са такива, че:

Като вземем предвид горното, защо знаем, че това е динамичен иконометричен модел? Тъй като не всички променливи се намират в един и същ момент във времето: моментът „t“. Има променлива, която е от предишния период: 't - 1'.

Което означава, че тазгодишната безработица има отрицателен ефект върху БВП. С други думи, колкото по-висока е безработицата, толкова по-ниска е променливата на БВП. Но това е, че освен това безработицата от предходната година също оказва влияние върху променливия БВП за тази година. Вярно е, че отрицателният ефект е намален от 0,36 на 0,10, но продължава да влияе отрицателно.

Ярък пример за това има паричната политика. Иконометричните модели, които се опитват да оценят икономическия растеж на страните, вземат предвид паричната политика като обяснителна променлива, но със закъснения. Тоест, те знаят, че паричната политика няма непосредствени ефекти върху икономиката. Паричната политика има ефект върху реалната икономика след няколко периода. Паричната политика, прилагана през предходната година, може да има по-голям ефект върху икономическия растеж на дадена държава, отколкото паричната политика, прилагана през същата година.

След това ще видим два примера, за да видим как се тълкува моделът:

Пример 1

Това означава, че индексът на БВП от 1980 г. се обяснява от гледна точка на това уравнение и неговите стойности. Тоест, поддържайки всичко останало постоянно, ако променливата за безработица беше по-голяма с една единица през 1980 г., променливата на БВП щеше да бъде намалена с 0,36 единици (обърнете внимание на знака минус пред нея). Освен това, поддържайки всичко постоянно, ако променливата Безработица беше по-голяма единица през 1979 г., това би имало отрицателен ефект от 0,10 единици върху БВП от 1980 г.

От друга страна, поддържайки всичко постоянно, ако същата 1980 г. промишленото производство, вместо да има стойността, която представя, беше представило още една единица, променливата на БВП щеше да се увеличи с 0.68 единици през 1980 г.

Пример 2

Това означава, че индексът на БВП от 1985 г. се обяснява по отношение на това уравнение и неговите стойности. Тоест, поддържайки всичко останало постоянно, ако променливата за безработица беше по-голяма единица през 1985 г., променливата на БВП би била намалена с 0,36 единици (обърнете внимание на знака минус пред нея). Освен това, поддържайки всичко постоянно, ако променливата за безработица беше по-голяма единица през 1984 г., това би имало отрицателен ефект от 0,10 единици върху БВП от 1985 г.

От друга страна, поддържайки всичко постоянно, ако същата 1985 г. промишленото производство, вместо да има стойността, която представя, беше представило още една единица, променливата на БВП щеше да се увеличи с 0,68 единици през 1985 г.

Ето няколко примера за динамични модели:

В заключение, динамичен иконометричен модел е този, който представя изоставания в една или повече обяснителни променливи. Като се има предвид случаят, че дори обясняваната променлива също може да бъде обяснителна. Последното е това, което е известно като забавен ендогенен модел.