7.7 Двокроковий метод найменших квадратів (ДМНК).
У тих випадках, коли система одночасних регресій не ідентифікована, то для оцінки параметрів регресій використовують Двокроковий метод найменших квадратів (ДМНК), який є аналогією оцінювання параметрів рекурсивної моделі.
Розглянемо структурну систему регресій:
(7.43)
На основі статистичних даних потрібно оцінити параметри не ідентифікованої структурної системи регресій.
Систему (7.43) запишемо у матричній формі:
Якщо визначник матриці , то структурну систему регресій представимо в приведеній (прогнозній) формі:
де
Матрицю С можна записати у розгорнутому вигляді:
Алгоритм двокрокового МНК.
Перший крок ДМНК.
1. Записуємо приведену форму структурних рівнянь:
2. Використовуємо МНК для кожної з регресій, отримаємо оцінки матриць С, при умові, якщо
Другий крок ДМНК.
3. Використовуючи матрицю спостережень над екзогенними величинами:
і матрицю оцінок параметрів С за формулою знаходимо ендогенну матрицю розрахункових значень матрицю значень ендогенних величин:
4. Приймаючи величини , які знаходяться справа в системі регресій (7.37) перед визначеними після заміни їх на методом найменших квадратів (МНК) знаходяться оцінки параметрів для кожної регресії окремо.
Після знаходження матриці складаємо таку систему регресій:
5. Для оцінки матриць А і В до кожного з рівнянь (7.43) застосовується МНК, наприклад, для першої регресії, що дасть змогу отримати оцінки параметрів першої регресії.
25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 Наверх ↑