Для связи в whatsapp +905441085890

Идентификация относительно стабильных зависимостей

Идентификация относительно стабильных зависимостей
Идентификация относительно стабильных зависимостей
Идентификация относительно стабильных зависимостей
Это изображение имеет пустой атрибут alt; его имя файла - image-10-1.png

Идентификация относительно стабильных зависимостей

  • Относительно стабильная идентификация зависимости Вы можете оценить уравнение на основе нескольких Предварительные предположения относительно его случайных членов. Могу объяснить Возвращаясь к модели спроса и предложения, это простейшая форма. L /, = «+ Рл +» Ч; (11.64) Uz, = $ + e />, + wv (11,65)
  • Поскольку экзогенных переменных не существует, уравнения не являются точно такими же. Идентификация возможна. Форма уравнения указанной формы имеет вид: а-5 и * /, -уст Другими словами, определяется равновесное значение p и y для каждого наблюдения. Помимо констант (a-8) / (e-P) и (ax-p5) / (e-P), в некоторых случаях Чайный ингредиент. 11.1.
Вы можете использовать диаграмму, чтобы объяснить ситуацию. Людмила Фирмаль

Пунктирная линия Линия представляет фиксированный компонент уравнения спроса и предложения. Пересечения и их пересечения дают две новые полученные константы. На рисунке Он также показывает кривые спроса и предложения для четырех наблюдений. для Первое наблюдение, количество нас положительно, S {справа от линии 345 s4 s; Рисунок 1 1. 1.

Относительно стабильная функция спроса Используйте фиксированный компонент, но величина ud отрицательна, D (найти С левой стороны ряда с фиксированными компонентами. В результате р Вы можете видеть, что он ниже среднего уровня равновесия, Незначительные изменения. Аналогичным образом, остальные причины Наблюдение.

Очевидно, что точки равновесия случайно разбросаны вокруг фиксированной Уравнение для регрессионной зависимости y от точки ванны и p Ни функция спроса, ни функция предложения не поддерживаются. Если вы застряли с созданием выражений рег коэффициент p между y и p, тогда равный Cov (y, p) / Var (p), Большой образец A2 + O 2 -2A „ уд ‘нас’ удус

  • Это выражение может быть переписано как P + ^ J «d» s ° 2ud + ° ls-2C »0» s или £ — (Е-PKo2Us-Oudus) <-2 Удус (11.68) (11.69) Как показывает первое уравнение в (11.69), полученная оценка Это считается необъективной оценкой p. Как второе выражение (11.69), также можно интерпретировать как необъективную оценку e. Хотя это вариант, в целом оба варианта бесполезны.

Тем не менее, одна из зависимостей относительно Это стабильно. Например, речь идет о мороженом, Спрос сильно варьируется от месяца к месяцу в зависимости от сезона, Но кривая предложения остается относительно стабильной Кричащий продукт. После этого значения o и oUdU будут относительно небольшими.

По сравнению с б \ 6 коэффициент р ближе к £, чем р. Людмила Фирмаль

Графически эта ситуация проиллюстрирована на рисунке. 11.2. 346 Рисунок 11.2. Относительно стабильная функция предложения Точно так же вы можете рассмотреть относительно стабильный случай. Это функция спроса по сравнению с функцией предложения. производство Сельскохозяйственные продукты, поставки которых ограничены.

Погода служит примером такой ситуации. движение 11,14. У вас есть следующие наборы данных: Период (т) Производство (у) Цена за единицу (р) 1 60 1 0 2 1 0 70 3 70 15 4 20 70 5 60 20 6 30 60 7 50 50 8 40 30 1. Данный продукт является нормальным промышленным продуктом, Небольшая задержка между определением количества выпуска и реализацией Можете ли вы оценить уравнение спроса для этого решения? Предлоги уравнения Zeniya? 2.

Предполагая, что тот же набор данных характеризует другой продукт, Сельскохозяйственные продукты, производство которых задерживается один за другим Период на момент принятия решения. Ты можешь сделать это Уравнение спроса потока? Уравнение приговора? Нарисуй правильно Расписание на каждый случай. (Здесь уравнение спроса и Предложения не подлежат автокорреляции. )

Смотрите также:

Двухшаговый метод наименьших квадратов (ДМНК) Величина смещения оценки для одновременных уравнений
Условие размерности для идентификации Метод максимального правдоподобия (ММП)