Статичен иконометричен модел

Статичният иконометричен модел е иконометричен модел, в който обяснителните променливи не представят закъснения.

Концепцията за статичен иконометричен модел като разграничение от динамичен иконометричен модел има смисъл с данните от времеви редове. С други думи, има модели, които представят изоставания в обясненията: динамични иконометрични модели. И, от друга страна, има модели, които не представят изоставания в обяснителните променливи: статични иконометрични модели. Отсега нататък това ще бъде статичният иконометричен модел, към който ще се позоваваме през цялото време.

В този смисъл, за да се разбере добре терминът, първо трябва да се обясни същността на иконометричния модел. И второ, понятието статично може да бъде написано ясно и кратко.

Иконометричен модел

Статичният иконометричен модел е този, при който всички обяснителни променливи съдържат данни в един и същ момент във времето. 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.

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 x2 и колебанията на променливата Y.

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

Индекс „t“: се отнася до времето. Този индекс може да приеме стойности за определена година или за определен месец. По-късно в примера ще видим случай, приложен към икономическата реалност.

Във връзка с това си струва да се спомене, че за правилното разбиране и усвояване на тази концепция (статичният иконометричен модел) е от съществено значение овладяването на концепциите за: Иконометричен модел и модел на регресия.

Статична концепция

Сега, имайки концепцията за ясен иконометричен модел, си струва да хвърлим светлина върху понятието „статичен“. В случай на статични модели няма забавяния в обяснителните. Какво означава, че няма закъснения? Това означава, че ако променливата Y е данни от година 1, тогава данните от X1 и X2 също ще бъдат данни от същата година, година 1. По същия начин, ако искаме да обясним стойността на променлива Y в година 2, тогава ще използваме данни от X1 и X2 от година 2. Тоест от същата година.

Пример за статичен иконометричен модел

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

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:

Вземайки предвид горното, защо знаем, че това е статичен иконометричен модел? Тъй като всички променливи се намират в един и същ момент във времето: моментът „t“.

След това ще видим няколко 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).

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).

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.

В крайна сметка от последните два примера стигаме до ясен извод. Каквато и година да искате да видите в модела, обяснителните променливи ще съдържат данни от същата година като обясняваната променлива. С други думи, стойностите на всички променливи, както обяснени, така и обяснителни, се намират в един и същ момент във времето.

Препоръчително е да се чете: Динамичен иконометричен модел

Математически модел