Описывающая зависимость

В моделях второго класса встречаются блоки, описывающие зависимости в денежно-кредитной сфере. В качестве примера можно привести блок "Банковское дело" эконометрической прогнозной модели Филадельфийского региона Н. Гликмана [1] .В этом блоке есть четыре уравнения, отражающих взаимосвязи между денежными показателями. Первая из них характеризует зависимость средств на текущих счетах от процентной ставки на ценные бумаги корпораций, а также валового регионального продукта. Второе уравнение описывает зависимость срочных вкладов от размера личного дохода после уплаты налогов и процентной ставки на первоклассные ценные бумаги по оценке службы Муди. Третье уравнение определяв! общий объем депозитов как сумму бессрочных и срочных вкладов, а четвертое связывает полученную величину с общим объемом ссуд и вложений в ценные бумаги.

Пусть всего имеется п вариантов проведения работ и т вариантов залегания полезных ископаемых. Пусть интересы лица, принимающего решения, удалось выразить в виде единственного показателя, который при г-м варианте проведения работ и ;-м варианте залегания ископаемых имеет значение а«. Пусть ЛПР заинтересован в увеличении этого показателя. Матрица коэффициентов atj (i = l, ..., п'; / = 1, ..., т) (часто называемая матрицей выигрышей) является моделью изучаемой ситуации и описывает зависимость показателя от решений и природных условий.

где k — K/L — фондовооруженность. Поскольку f(K, L) — конечный продукт народного хозяйства, то f(K, D/L — производительность труда, измеренная по конечному продукту. Таким образом, функция <р(&) описывает зависимость производительности труда от фондовооруженности. Для производственной функции (2.7) получаем

Таким образом, уравнение связи, которое описывает зависимость урожайности от качества почвы, будет иметь вид:

описывает зависимость между объясняющими и зависимой переменными.

Хсийя (Hsieh) подчеркивал, что свидетельства, представленные в главе 2, подтверждают отсутствие корреляции между изменениями цены и высоким постоянством волатильности (то есть амплитудой изменений цены), когда их совместно анализируют. Это не может быть объяснено никакой линейной моделью [201, 202]. Напомним, что линейная модель описывает зависимость, в которой следствие или результат пропорционален причине, его вызвавшей. Нелинейность является обобщением линейной зависимости, описывая такой тип зависимости между причиной и результатом, который существенно более сложен. Нелинейность - это ингредиент хаоса, понятия теории сложных систем, которая интенсивно развивалась в течение нескольких последних десятилетий как возможное описание сложности мира. Теория хаоса, в настоящий момент, широко популяризирована и некоторые исследователи даже отстаивали точку зрения, что он является полезным описанием для фондовых рынков. Это, однако, остается лишь сильным упрощением, поскольку теория хаоса основывается на предположении, что только несколько основных переменных взаимодействуют нелинейно и создают сложные траектории.' В действительности фондовому рынку нужно много переменных, чтобы обрести достаточно точное описание. На техническом жаргоне фондовый рынок имеет много степеней свободы, в то время как теория хаоса требует только нескольких.2 Существование множества степеней свободы является важным

Модель (7.37), характеризующая зависимость результативного признака от ожидаемых значений факторного признака, называется долгосрочной функцией модели адаптивных ожиданий. Модель (7.44), которая описывает зависимость результата от фактических значений фактора, называется краткосрочной функцией модели адаптивных ожиданий.

Одним из результатов подобного рода дискуссий является разработка моделей векторной авторегрессии (VAR). В моделях VAR не делается попыток воссоздать реальную структуру экономики, в них не проводится различий между эндогенными и экзогенными переменными. Каждое уравнение модели VAR описывает зависимость одной из переменных модели от лаговых значений всех переменных модели. Таким образом, каждое уравнение модели есть комбинация модели с распределенным лагом и модели авторегрессии. Число уравнений модели VAR равно числу ее переменных.

Модель (7.37), характеризующая зависимость результативного признака от ожидаемых значений факторного признака, называется долгосрочной функцией модели адаптивных ожиданий. Модель (7.44), которая описывает зависимость результата от фактических значений фактора, называется краткосрочной функцией модели адаптивных ожиданий.

Одним из результатов подобного рода дискуссий является разработка моделей векторной авторегрессии (VAR). В моделях VAR не делается попыток воссоздать реальную структуру экономики, в них не проводится различий между эндогенными и экзогенными переменными. Каждое уравнение модели VAR описывает зависимость одной из переменных модели от лаговых значений всех переменных модели. Таким образом, каждое уравнение модели есть комбинация модели с распределенным лагом и модели авторефессии. Число уравнений модели VAR равно числу ее переменных.

Модель также описывает зависимость стоимости человеческих ресурсов от степени их удовлетворенности. Поэтому удовлетворенность должна измеряться и доводиться до руководства организации. г ¦ Для измерения в денежной форме индивиду-

В рассмотренной в предыдущем параграфе модели была использована производственная функция, описывающая зависимость национального дохода от количества производственных фондов и числа трудящихся. Вообще говоря, как уже указывалось в первой главе, производственная функция имеет следующий общий вид:

Кривая доходности (yield curve) — кривая, описывающая зависимость между номинальными доходностями по различным облигациям с одинаковыми характеристиками, но разными сроками погашения.

Кривая доходности (yield curve) — кривая, описывающая зависимость между номинальными доходностями по различным облигациям с оди-

ется задача формирования интегральной оценки качества бизнес-проект предприятия. Функционал оценки качества Окбп представляется функцией, описывающая зависимость степеней правдоподобия1 (Рнбп, Рсбп, Рвбп) экспертных оценок значений качества бизнес-проекта предприятия (низкая, средняя, высокая) от факторов, определяющих качество бизнеса, У/, экспертных оценок значимости этих факторов С/ и значений степени уверенности эксперта в адекватности его оценки фактора действительному положению дел Dij. Формальное описание этой функции имеет вид:

Предположим, по данным о динамике показателей сбережений населения и дохода в городе была получена модель авторегрессии, описывающая зависимость сбережений в среднем на душу населения за год S, (млн руб.) от среднедушевого совокупного годового дохода Y, (млн руб.) и сбережений предшествующего года S,_i:

Проблемы данных включают и проблемы селективной выборки в микроэконометрике. Типичные направления исследования в этой области: рынок труда, выявление факторов, влияющих на решение работать, если «да», то сколько часов; какие экономические стимулы влияют на принятие решения о получении образования, об участии в «трейнинговых» программах, выборе профессии, места жительства; какое влияние оказывают различные рынки труда и образовательные программы на доход индивида и принятие им решения о поступлении на работу. При этом выборка может быть не случайной, не репрезентативной, ограниченной только определенными ситуациями, а не всеми возможными. Скажем, при принятии решения о работе индивид, имеющий определенное образование, стремится получить заработную плату выше определенного минимума. Тогда регрессия, описывающая зависимость заработной платы от образования, будет основана не на всем возможном поле данных (заработная плата выше установленного минимума, ниже его), а только на данных индивидов с заработной платой выше минимальной. Возникает смещение наблюдаемой регрессии от истинной в результате так называемой самоселекции. Селективное смещение связано с поведением индивидов. В 1976-1979 гг. Дж. Хекман предложил двухступенчатый метод оценивания селективного смещения:

Предположим, по данным о динамике показателей потребления и дохода в регионе была получена модель авторегрессии, описывающая зависимость среднедушевого объема потребления за год (С, млн руб.) от среднедушевого совокупного годового дохода (У, млн руб.) и объема потребления предшествующего года:

Проблемы данных включают и проблемы селективной выборки в микроэконометрике. Типичные направления исследования в этой области: рынок труда, выявление факторов, влияющих на решение работать, если «да», то сколько часов; какие экономические стимулы влияют на принятие решения о получении образования, об участии в «трейнинговых» программах, выборе профессии, места жительства; какое влияние оказывают различные рынки труда и образовательные программы на доход индивида и принятие им решения о поступлении на работу. При этом выборка может быть не случайной, не репрезентативной, ограниченной только определенными ситуациями, а не всеми возможными. Скажем, при принятии решения о работе индивид, имеющий определенное образование, стремится получить заработную плату выше определенного минимума. Тогда регрессия, описывающая зависимость заработной платы от образования, будет основана не на всем возможном поле данных (заработная плата выше установленного минимума, ниже его), а только на данных индивидов с заработной платой выше минимальной. Возникает смещение наблюдаемой регрессии от истинной в результате так называемой самоселекции. Селективное смещение связано с поведением индивидов. В 1976-1979 гг. Дж. Хекман предложил двухступенчатый метод оценивания селективного смещения:

Предположим, по данным о динамике показателей потребления и дохода в регионе была получена модель авторефессии, описывающая зависимость среднедушевого объема потребления за год (С, млн руб.) от среднедушевого совокупного годового дохода (Y, млн руб.) и объема потребления предшествующего года:

Производственная функция — это функция, описывающая зависимость количества продукта, которое может произвести фирма, от объемов затрат ресурсов.

Кривая Филлипса — кривая, описывающая зависимость между уровнем безработицы (по оси абсцисс) и годовым темпом роста уровня цен (по оси ординат). Названа по имени английского экономиста.

менное законодательство позволяет применять повышающие коэффициенты, функция, описывающая зависимость лизинговых платежей от временных характеристик, будет в каждом отдельном случае иметь свои собственные характеристики.

Навигация

Главная

Новое

Акционер Америка Агрессивность