Везде
Ретроспективный анализ структурных сдвигов в моделях CОУ с переменной структурой. ЧАСТЬ 1
Оглавление
Аннотация Оценить Содержание публикации
Библиография Комментарии
Поделиться
QR
Метрика
Ретроспективный анализ структурных сдвигов в моделях CОУ с переменной структурой. ЧАСТЬ 1
Аннотация
Код статьи
S042473880000013-3-1
DOI
10.7868/s042473881802005x
Тип публикации
Статья
Статус публикации
Опубликовано
Авторы
Айвазян Сергей Артемьевич 
Должность: научный руководитель научного направления ЦЭМИ РАН
Аффилиация: ЦЭМИ РАН
Адрес: Российская Федерация, Москва, Нахимовский пр-кт 47
Бродский Борис Ефимович
Должность: г.н.с. ЦЭМИ РАН, Отдел. эконометрики и прикладной статистики
Аффилиация: ЦЭМИ РАН
Адрес: Российская Федерация, Москва, Нахимовский проспект, 7-2-166
Выпуск
Том 54 Выпуск 2
Страницы
62-70
Аннотация
Работа посвящена ретроспективному анализу структурных сдвигов в моделях си- стем одновременных уравнений (СОУ) с переменной структурой. Приведен обзор литерату- ры в данной области и постановка задачи ретроспективного обнаружения структурных сдви- гов, рассмотрены основные предположения о зависимости наблюдений: модели сильного перемешивания и Y-слабой зависимости, а также главные критерии эффективности метода ретроспективного анализа. Предложен новый метод ретроспективного обнаружения струк- турных сдвигов и исследованы его свойства. Сформулированы теоремы о сходимости к нулю вероятности ошибки 1 и 2-го рода для предложенного метода с ростом объема выборки на- блюдений. Представлены результаты имитационного моделирования предложенного мето- да. В отличие от ранее опубликованных работ в статье основное внимание уделено специфи- ке построения макроэконометрических моделей с учетом множественных структурных сдвигов. Рассмотрено обоснование метода ретроспективного обнаружения множественных структурных сдвигов, имитационное моделирование предложенного метода, а также эконо- метрические приложения к задачам макроэконометрического моделирования экономик США и России. В частности, исследована модель экономики США Клейна (обнаружен структурный сдвиг 1929 г.), а также дезагрегированная модель российской экономики (об- наружены структурные сдвиги в 2002 и 2010 г.). Полученные результаты имитaционных экс- периментов показывают, что предложенный метод по своим статистическим характеристи- кам не уступает известным методам и позволяет эффективно обнаруживать моменты структурных сдвигов в системах одновременных уравнений. я
Ключевые слова
модель СОУ, эконометрический анализ, ретроспективное обнаружение, структурный сдвиг, множественные структурные сдвиги, ошибка 1 рода, ошибка 2 рода, имитационное моделирование, макроэконометрические модели
Источник финансирования
Работа выполнена при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (проект 15-01-03359).
Классификатор
Получено
09.10.2017
Дата публикации
29.06.2018
Всего подписок
14
Всего просмотров
2121
Оценка читателей
0.0 (0 голосов)
Цитировать   Скачать pdf
1 123

Библиография

1. Бродский Б. Е. (2006). Ретроспективный анализ структурных сдвигов на основе эконометрических моделей // Экономика и математические методы. Т. 46. № 4.

2. Петров В. В. (1972). Суммы независимых случайных величин. М.: Наука.

3. Ширяев А. Н. (1961). Обнаружение спонтанных возникающих эффектов // Доклады АН СССР. Т. 138. С. 799–801.

4. Ширяев А. Н. (1963а). Об оптимальных методах в задачах скорейшего обнаружения // Теория вероятностей и ее применения. Т. 8. С. 26–51.

5. Ширяев А. Н. (1963б). Обнаружение разладки технологического процесса, I // Теория вероятностей и ее при- менения. Т. 8. Вып. 3. С. 264–281.

6. Ширяев А. Н. (1963в). Обнаружение разладки технологического процесса, II // Теория вероятностей и ее применения. Т. 8. Вып. 4. С. 431–443.

7. Ширяев А. Н. (1965). Некоторые точные формулы в задаче о разладке // Теория вероятностей и ее примене- ния. Т. 10. Вып. 2. С. 380–385.

8. Aivazian S. A. (1959). A Comparison of Optimal Properties of the Neuman-Pearson and the Wald Sequential Probability Ratio Test // Theory of Probability and Its Applications. Vol. 4. P. 86–93.

9. Andrews D. W.K. (1993). Tests for Parameter Instability and Structural Change with Unknown Change Point // Econometrica. Vol. 61. P. 821–856.

10. Andrews D. W.K., Ploberger W. (1994) Optimal Tests When a Nuisanse Parameter Is Present Only under the Alternative // Econometrica. Vol. 62. P. 1383–1414.

11. Ango Nze P., Doukhan P. (2004). Weak Dependence. Models and Applications in Econometrics // Economic Theory. Vol. 20. P. 995–1045.

12. Bai J., Lumsdaine R., Stock J. (1998). Testing for and Dating Common Breaks in Multivariate Time Series // Review of Economic Studies. Vol. 65. P. 395–432.

13. Bradley R. (2005). Basic Properties of Strong Mixing Conditions. A Survey and Some Open Questions // Probability Surveys. Vol. 2. P. 107–144.

14. Brodsky B. E., Darkhovsky B. S. (1993). Non-Parametric Methods in Change-Point Problems. Dordrecht: Kluwer Academic Publishers.

15. Brodsky B. E., Darkhovsky B. S. (2000). Non-Parametric Statistical Diagnosis. Problems and Methods. Dordreht: Kluwer Academic Publishers.

16. Brown R. L., Durbin J., Evans J. M. (1975). Techniques for Testing the Constancy of Regression Relationships over Time // Journal of Royal Statistical Society, Series B. Vol. 37. P. 149–192.

17. Chu C., Stinchcombe M., White H. (1996). Monitoring Structural Change // Econometrica. Vol. 64. P. 1045–1065.

18. Csörgö M., Horváth L. (1988). Invariance Principles for Change-Point Problems // J. of Multivar. Analysis. Vol. 27. P. 151–168.

19. Csörgö M., Horváth L. (1997). Limit Theorems in Change-Point Analysis. Chichester: Wiley.

20. Doukhan P., Louhichi S. (1999). A New Weak Dependence Condition and Applications to Moment Inequalities // Stochastic proceses and their Applications. Vol. 84. P. 313–342.

21. Girshick M. A., Rubin H. (1952). A Bayes Approach to a Quality Control Model // Ann. Math. Statist. Vol. 23 (1). P. 114–125.

22. Hinkley D. V. (1969). Inference about the Intersection in Two-Phase Regression // Biometrika. Vol. 56 (3). P. 495–504.

23. Klein L. (1950). Economic Fluctuations in the United States 1921–1941. Cowles Foundation. New York: John Wiley.

24. Maddala G., Kim I. (1998). Unit Roots, Cointegration, and Structural Change. Cambridge: Cambridge Univ. Press.

25. Page E. S. (1955). A Test for a Change in a Parameter Occuring at an Unknown Point // Biometrika. Vol. 42. P. 523–526.

26. Ploberger W., Kramer W. (1992). The CUSUM Test with OLS Residuals // Econometrica. Vol. 60. P. 271–285.

27. Ploberger W., Kramer W., Kontrus K. (1989). A New Test for Structural Stability in the Linear Regression Model // Journal of Econometrics. Vol. 40. P. 307–318.

28. Tartakovsky A. G., Nikiforov I., Basseville M. (2014). Sequential Analysis: Hypothesis Testing and Change-Point Detection. N.Y.: CRC Press.

29. Zacks S. (1983). Survey of Classical and Bayesian Approaches to the Change-Point Problem. Recent Advances in Statistics. N.Y. P. 245–269.

30. Zeileis A., Leisch F., Kleiber C., Hornik F. (2005). Monitoring Structural Change in Dynamic Econometric Models // Journal of Applied Econometrics. Vol. 20. P. 99–121.

Комментарии

Сообщения не найдены

Написать отзыв
Перевести