Нужна помощь в написании работы?

Помимо определения точечных значений оценок параметров нелинейных эконометрических моделей в эконометрических исследованиях большое внимание уделяется и поиску  их интервальных характеристик, по величине которых можно судить о качестве построенного варианта эконометрической модели. Напомним, что совокупность интервальных характеристик параметров линейных эконометрических моделей можно определить на основе элементов ковариационной матрицы их оценок, определенных для независимых и гомоскедастичных ошибок выражением (2.18)

Cov(a)= se 2×(X¢×X)–1,

где Х – матрица значений независимых параметров.

Для нелинейной эконометрической модели в аналитическом виде получить аналог выражению (2.18) не представляется возможным. Однако можно определить некоторое приближение ковариационной матрицы оптимальных оценок параметров модели в области минимума суммы квадратов ошибки. Для этого разложим нелинейный функционал модели в окрестности точки оптимума параметров a* в ряд Тейлора. В результате в соответствии с выражениями (11.19)–(11.23) получим

где f* – вектор расчетных значений функционала f(a, х) в точке параметров a*, принадлежащей окрестности оптимума; Х*  – матрица производных ¶ ftai, определенная согласно выражению (11.21) в точке a*, h – ошибка разложения.

Перепишем выражение (11.34) в следующем виде:

g=

Внимание!
Если вам нужна помощь в написании работы, то рекомендуем обратиться к профессионалам. Более 70 000 авторов готовы помочь вам прямо сейчас. Бесплатные корректировки и доработки. Узнайте стоимость своей работы.

где вектор g определяется согласно выражению:

g=у f*(a, х)+

Несложно заметить, что все компоненты вектора g в точке a*  известны. Из этого вытекает, что в окрестности оптимума нелинейная эконометрическая модель может быть представлена в линейной форме записи (11.35).

В соответствии с этим, согласно выражению (2.18), ковариационная матрица оптимальных оценок параметров модели a может быть представлена в следующем приближенном виде:

Cov(a)= sh2×

Приближенный характер матрицы Cov(a) обусловлен использованием аппроксимирующего приближения Тейлора для нелинейной модели и соответствующей ему точки a* из окрестности оптимума (а также матрицы ). В этом случае, также как и в случае выражения (2.34), можно показать, что найденные оценки a при Т®¥ являются приблизительно состоятельными, а их распределение является асимптотически нормальным

(a,

где

Поделись с друзьями