70520794

regresorow). W przypadku losowych zmiennych niezależnych dowiedzenie zgodności estymatora uzyskanego MNK jest możliwe tylko wtedy, gdy zmienne niezależne nie są skorelowane z zaburzeniem losowym. Warunek ten będzie spełniony jeśli w modelu ADL nie będzie występowała autokorelacja czynnika losowego.

O ile wzór na mnożniki bezpośrednie jest w modelach ADL taki sam, jak w modelach DL, to zmieni się wzór

na mnożnik długookresowy. Wzór ten przyjmie postać:    =

fl+/g,+-+A.

'-r,-r₂---r.

ŹA_

i-£r,

Średni czas reakcji zmiennej objaśnianej liczony jest ze wzorów rekurencyjnych, zbyt czasochłonnych byśmy się nimi zajmowali.

Kolejny przykład, którym się posłużymy jest przykładem szeroko znanym i szeroko wykorzystywanym w prezentacji zastosowań tak ułomności niektórych podejść modelowych, jak i sposobów radzenia sobie z nimi, ale dla jest przede wszystkim prezentacją możliwości implementacji modeli ADL.

Mamy kwartalne dane dotyczące rozporządzalnego dochodu mieszkańców Kanady oraz dane dotyczące wysokości ich konsumpcji:

ID # | Nazwa zmiennej | Pełny opis zmiennej

konsum

dochod_l

dochod_2

dochod_3

dochod_4

konsum_l

konsum_2

konsum_3

konsum_4

stała - automatycznie generowana

logarytm naturalny konsumpcji = dochod(t -1)

= dochod(t - 2)

= dochod(t - 3)

= dochod(t - 4)

= konsum(t -1)

= konsumft - 2)

= konsumft - 3)

= konsum(t - 4)

Kwartalne: Pełny zakres 1947:1 - 1996:4

Chcemy oszacować model konsumpcji.

Oto wyjściowy model ADL dla naszego przypadku:

konsum₍ =C(+ y^konsum^ + y-,konsum_t2 + y₃konsum_t_₃ + y_ikonsum_li +

+/3₀dochod_t + fadochod4-fi₂dochod_t_₂ + /3_;dochod_:__} + fi₄dochod_l__i + f,

Przeprowadzony w przypadku tego modelu wybór optymalnego opóźnienia (za pomocą metodologii ‘od ogólnego do szczegółowego’), sugeruje szacowanie następjącej postaci modelu: konsum_t = a + y_xkonsum_t^ + y₂konsum^₂ + p₀dochod_t + p_xdochod+ p₂dochod_t_₂ +e,

A oto oszacowanie:

Coef. Std. Err.

p>:ti

195V. Conf . Interwal]

konsun_l

konsum_2

dochod

docłiod_l

dochod_2

.7541583

.2208128

.4198037

-.2401195

-.157627

.0396762

.0713466

.0721803

.0653599

.0874018

.0688181

.0209833

10.57

3.06

6.42

-2.75

-2.29

1.89

o.ooo

0.003

0.000

0.007

0.023

0.060

.6134252

.0784351

.2908794

-.412522

-.2933727

-.001714

.8948914

.3631904

.5487279

-.0677169

-.0218813

.0810663

5