Поделись с друзьями
Нужна помощь в написании работы?

Тем не менее, необходимо что-то делать, и как не очень хороший, но хоть какой-то выход из положения в некоторых моделях применяют косвенный метод адаптивных ожиданий. Этот метод использует корректировку ожиданий. В каждый момент времени реальное значение переменной сравнивается с ее ожидаемым значением. Если реальное значение оказывается больше, то значение, ожидаемое в следующий момент (период), корректируется в сторону повышения, если меньше — в сторону уменьшения. Размер корректировки пропорционален разности между реальным и ожидаемым значением переменной.

Если распределение Койка и основанный на нем метод моделирования ожиданий основываются на предположении, что коэффициенты при лаговых объясняющих переменных убывают в геометрической прогрессии, то такое предположение выполняется далеко не всегда. Поэтому в некоторых случаях эти методы используются обоснованно и приводят к правильным результатам. А в других ситуациях их применение необоснованно и может приводить к неверным результатам, да и сама реализация их оказывается затруднительной.

Тест на внимательность Только 5% пользователей набирают 100 баллов. Сколько баллов наберешь ты?

Узнать

Так, во многих случаях значительно более уместно предположить, что изменение зависимой переменной в ответ на изменение объясняющей переменной сначала невелико, а затем, с течением времени оно возрастает, а по прохождении некоторого периода такого возрастания — опять уменьшается.

Моделирование такого поведения с использованием минимального числа параметров предлагает метод распределенных лагов Алмон. Метод лагов Алмон обладает достаточной гибкостью, он удобен в применении и достаточно эффективно справляется с вычислительными трудностями и спецификой различных зависимостей. Центральная идея этого метода заключается в следующем. Предполагается, что если зависимое переменное у характеризуется зависимостью от текущих и лаговых значений объясняющей переменной х, то веса в этой зависимости подчиняются полиномиальному распределению. Именно поэтому лаги Алмон часто описываются как полиномиально распределенные лаги. Сам выбор конкретного полинома (прежде всего, его степень) определяется исследователем на основе экспериментов.

Далее выбирается число лаговых значений объясняющей переменной, которое опять же находится в результате экспериментов, направленных на получение информации, необходимой для хорошего описания данных и соответствующего моделирования таких данных. К сожалению, на практике распределение лагов объясняющей переменной может плохо поддаваться аппроксимации с помощью более простых функций. Так, сама автор данного метода Алмон использовала полином четвертой степени и получила вполне хорошие результаты. Но дело в том, что с ростом степени полиномов увеличивается риск появления неучтенной мультиколлинеарности.

Более того, дефектом адаптивных ожиданий и иных похожих способов учета ожиданий является то, что получаемые с их помощью прогнозы в общем случае отличаются от прогнозов, получаемых с помощью модели в целом. Для преодоления подобных недостатков служат методы рациональных ожиданий. Проще всего представить, что основное в рациональных ожиданиях это допущение, что экономические агенты имеют доступ ко всей адекватной информации и что они наилучшим образом ее используют при формировании ожиданий относительно будущих значений экономических переменных.


Практикум по эконометрике: Учеб. пособие / И.И. Елисеева, С.В. Курышева, Н.М. Гордиенко и др. - М.: Финансы и статистика, 2001. - 192 с.

Практикум по эконометрике: Учеб. пособие / И.И. Елисеева, С.В. Курышева, Н.М. Гордиенко и др. - М.: Финансы и статистика, 2001. - 192 с.

Практикум по эконометрике: Учеб. пособие / И.И. Елисеева, С.В. Курышева, Н.М. Гордиенко и др. - М.: Финансы и статистика, 2001. - 192 с.

Материалы по теме: