Главная | Обратная связь

Модели ожиданий и неполной корректировки

В случае, если в моделях учитывают не фактическое значение переменной, а её ожидаемое, то такие модели относят ко второму типу ДЭМ. Ожидаемые значения показателей определяют различными способами. Поэтому различают модели:

Ø адаптивных ожиданий;

Ø неполной (частичной) корректировки;

Ø рациональных ожиданий.

Ограничимся рассмотрением моделей адаптивных ожиданий и неполной корректировки, тогда как модели рациональных ожиданий достаточно сложны и требуют специальных методов математической статистики.

Модель адаптивных ожиданий (МАО) учитывает ожидаемое (желаемое) значение факторного признака . В общем виде её можно записать как . Исходная модель, характеризующая зависимость результативного признака от ожидаемых значений факторного признака, называется долгосрочной функцией МАО. Для оценки параметров этой модели традиционный МНК применить невозможно, так как модель включает ожидаемые значения факторной переменной, которые нельзя получить эмпирическим путем. Поэтому для оценивания параметров исходную модель преобразуют к виду модели авторегрессии. Преобразованная модель, описывающая зависимость признака результата от фактических значений факторного признака, называется краткосрочной функцией.

Модель частичной корректировки предполагает, что уравнение определяет не эмпирическое значение объясняемой переменной , а ее ожидаемый (желаемый) уровень : . Это уравнение называют долгосрочной функцией модели неполной корректировки. Ожидаемое значение переменных определяется по значению фактических переменных в предыдущий период времени. Примером модели частичной корректировки служит модель Литнера: фактический объём прибыли оказывает влияние на величину желаемого объёма дивидендов .