ОЦЕНИВАНИЕ ПАРАМЕТРОВ АВТОРЕГРЕССИОННЫХ МОДЕЛЕЙ ЭКОНОМИЧЕСКОГО РОСТА
Построение моделей временных рядов по статистическим данным является одной из центральных задач современных эконометрических исследований. Для объяснения закономерностей экономического роста используются многочисленные экономические модели на основе дифференциальных или разностных уравнений. Статья посвящена оцениванию параметров моделей экономического роста на основе решений однородных дифференциальных уравнений с постоянными коэффициентами. Проводится сравнительный анализ методов оценивания параметров авторегрессии рядов экономической динамики с аддитивной помехой в выходном сигнале. Результаты моделирования показали, что метод полных наименьших квадратов дает самые точные оценки. Наиболее часто применяемый метод наименьших квадратов дает наихудшие оценки.
Ключевые слова: экономический рост, авторегрессия, параметрическая идентификация, метод наименьших квадратов, инструментальные переменные, уравнения Юла-Уокера, тренд, сезонность.
Основные положения:
♦ предложено использовать модели авторегрессии с аддитивной стохастической компонентой в выходном сигнале для оценивания параметров экономического роста;
♦ проведено моделирование методов оценивания параметров авторегрессии с аддитивной стохастической компонентой в выходном сигнале;
♦ показано, что применение метода полных наименьших квадратов дает наиболее точные оценки параметров моделей экономического роста.
Иванов Дмитрий Владимирович, кандидат физико-математических наук, доцент Самарского государственного экономического университета.