Parametrii de rating a modelului autoregresiv de prim ordin (AR (1) model)

Acest model este după cum urmează :.

Prima problemă se referă la alegerea metodei de estimare a parametrilor: deoarece partea dreaptă a ecuației de regresie este prezent variabilă lag, a încălcat, astfel, ipoteza OLS a diviziunii variabilelor stocastice asupra variabilelor explicative variabile și deterministe explicative.

A doua problemă este că regresor se corelează în mod explicit cu patra condiție Gauss-Markov reziduale și, prin urmare, deranjat. Prin urmare, utilizarea metodei clasice mai mici pătrate pentru a estima parametrii acestui model rezultat într-un tendențios c1 coeficient estimare.

metoda populara de calcul al parametrilor AR model este metoda variabilelor instrumentale (IV). Esența acestei metode este următoarea: este variabila in partea dreapta a AR-modelul pentru care a încălcat OLS premisa este înlocuită cu o altă variabilă că această premisă nu se rupe. Cu referire la AR (1) model este înlocuit cu o variabilă instrumentală ar trebui să rămână variabilă. Această variabilă trebuie să aibă două proprietăți:

1) este puternic corelat cu,

2) să fie determinate și corelate cu reziduu.

Luați în considerare două modalități de a utiliza variabila instrumentală.

Metoda 1. Deoarece o variabilă în modelul depinde nu numai, ci și pe factori, este posibil să se construiască un model cu un singur regresor și valoarea teoretică obținută printr-un astfel de model poate fi folosit ca instrument.

Parametrii în ultima ecuație poate fi găsit folosind clasica OLS. Nu scor se corelează strâns cu variabila observată este o funcție liniară a factorului pentru care a 4-a condiției Gauss-Markov nu este încălcat. În consecință, IP-ul nu vor fi corelate cu restul. Astfel, ecuația de estimare a parametrilor poate fi găsită din relația

.

Metoda 2: AR-substitut în ecuația în locul expresiei

Du-te la pagina 1 2