- Код статьи
- S042473880000013-3-1
- DOI
- 10.7868/s042473881802005x
- Тип публикации
- Статья
- Статус публикации
- Опубликовано
- Авторы
- Том/ 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
- Дата публикации
- 29.06.2018
- Год выхода
- 2018
- Всего подписок
- 14
- Всего просмотров
- 2209
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.
