6628927047

Tadeusz W.Boh, Wykłady z ekonometrii

Zmienne objaśniające, które nie są wyjaśniane w innych równaniach modelu nazywamy zmiennymi egzogenicznymi. W modelu jednorównaniowym w zbiorze zmiennych objaśniających mogą znajdować się zmienne egzogenicznc oraz zmienne cndogeniczne opóźnione w czasie. W modelu wielorównaniowym, zależnie od jego konstrukcji, zmiennymi objaśniającymi mogą być wszystkie zmienne endogeniczne oraz, co jest oczywiste, egzogeniczne. Szeroko na ten temat mówić będziemy w dalszej części wykładu.

Obecnie rozpatrywać będziemy skalarne zmienne, odkładając rozważania dotyczące wektorów zmiennych na odrębne wykłady.

Wprowadźmy oznaczenia:

y, =/(S„C₁>P„f_l); (1 = 1,..,7')    (1.1)

gdzie: / - funkcja o zadanej postaci analitycznej, S, - składnik systematyczny zmiennej endogenicznej, C, - składnik cykliczny , P_l - składnik periodyczny (sezonowy), - składnik zakłócający (losowy).

W tym miejscu warto zauważyć, że nie wszystkie składowe występują w każdym szeregu czasowym. Zacznijmy od tego, że zmienne ekonomiczne występujące w modelu ckonometrycznym można podzielić na zasoby i strumienie. Zasób jest pojęciem bezczasowym. Oznacza posiadanie czegoś w określonej wielkości. Np. zasób kapitału, zasób pracy. Zasoby mierzymy określając stan na pewien moment np. wartość kapitału na koniec roku, przeciętne zatrudnienie w roku. Strumienie mają wymiar czasowy. Oznaczają posiadanie (wyprodukowanie) czegoś w jednostce czasu (okresie). Np. dochód, produkcja, konsumpcja, obroty, inwestycje. Strumienie mierzymy podając jednostkę miary danej zmiennej oraz jednostkę czasu; np. dochód miesięczny, produkcja dzienna, inwestycje w roku. W ekonomii ważne są także zmienne (parametry) będące relacjami dwóch strumieni, zasobów, bądź strumieni do zasobów'. Wymiary czasowe są konsekwencją ich definicji. Zarówno strumienie jak i zasoby mogą być rejestrowane (mierzone) z różną częstotliwością w czasie. Przyjęło się wyróżniać dane w postaci:

1.    szeregów czasowych rocznych (zagregowanych w czasie),

2.    szeregów' zdezagregow anych w czasie (kwartalnych, miesięcznych, dziennych, itp.),

3.    prób przekrojowych pobranych z populacji obiektów w danym momencie (dane przekrojowe),

4.    prób czasowo-przekrojowych.

Z tego co powiedzieliśmy do tej pory wynika, że składnik sezonowy może być zidentyfikowany tylko dla szeregów czasowych zdezagregow anych w czasie. Składnik cykliczny może być identyfikowany dla bardzo długich szeregów czasowych (w szczególności danych rocznych). Empiryczna analiza cykliczności w warunkach polskiej gospodarki nie jest zatem jeszcze możliwa, z uwagi na bardzo krótki okres czasu, jaki upłynął od momentu rozpoczęcia procesów rynkowej transformacji. Zwykle zatem dla szeregów czasowych danych rocznych ograniczamy się do modelu:

y, =f(s„i,y, (/ = 1.....7-),

natomiast w przypadku danych zdezagregowanych w czasie do modelu:

y,=ns„p„#,); (1 = 1,. ,7-).

Postać analityczna modelu w ogólnym przypadku nie jest apriori dana. Zwykle wybór tej postaci jest wynikiem testowania. Jeśli teoria ekonomiczna nie określa postaci analitycznej, zwykle analiza empiryczna rozpoczyna się od postaci liniowej. Ogólne zasady dobom postaci analitycznej podajemy na wykładzie dotyczącym zasad interpretacji parametrów strukturalnych modelu w różnych postaciach analitycznych.

5