22. Ad Hoc novērtējums.
Ja ir viena izskaidrojošā mainīgā izplatītais novēlošanās modelis (ja x ar iepriekšējo periodu vērtībām), kur nav definēts (t.i. ir nezināms) novēlošanās garums. Tas ir neierobežots izplatītais – novēlošanās modelis. Kā novērtēt a un b? Tā kā pieņemts, ka x ir nestohastisks (nekorelējas ar novirzēm u), un lagi arī ir nestohastiski, tad var pielietot MKM pieņēmumus.
Lai novērtēju vienādojumu:
1) regresē y uz xt
2) pa vienam liek klāt xt-1 u.t.t. un no jauna regresē. Pārbauda koeficientus pie mainīgajiem.
3) Procedūra beidzas, kad novērtētie koeficienti kļūst statistiski nenozīmīgi un/vai maina zīmi.
Trūkumi ad hoc vērtējumam:
• nezin apriori max novēlošanās skaits
• dažādas brīvības pakāpes, tas padara statistiskos slēdzienus nestabilus
• ekonomikā pastāv augsta korelācija (līdz ar to koeficienti statiski neievērojami)
• datu graušana
23. Kouka novērtējums
Pieņemot, ka visi b ir ar vienādām zīmēm, Kouks tos definēja kā ģeometrisko progresiju.
bk=b0landa pak k , kur k=0,1…
0
Kouka shēmas pazīmes:
• pieņemot, ka landa nenegatīvs, seko, ka b nemaina zīmi
• ja landa <1, shēma dod mazāku svaru koeficientu b novērtējumā nekā vieninieks
• shēma nodrošina, ka visu b summa (ilgtermiņa mult.) ir galīga
Novēlošanās mediāna – laiks, kas nepieciešams, lai būtu 50% no kopējās y izmaiņas, ko ir izsaukušas mainīgā x vienas vienības izmaksas tas ir log2/loglanda
Novēlošanās vidējais landa/(1-landa)
24. Citi
DW tests pārbauda autokorelāciju (vai kļūdas ietekmē viena otru, vai modelis ir korekti noteikts).
Pozitīva korelācija starp kļūdām vairs nemēra autokorelāciju, bet nozīmē, ka izvēlēts nepareizs modelis. Likums: Ja modeļa DW d statistika ir nozīmīga, mēs pieņemam hipotēzi, ka modeļa specifikācija ir noteikta nepareizi. DW<2 pozitīva, DW>2 negatīva aut.kor.
…
