<<
>>

Потенциальные ошибки регрессии

Несмотря на свой достоинства, регрессии подвержены ошибкам и часто используюп« неправильно. Рассмотрим три основные трудности.

Пропущенные переменные. Необходимо иметь хорошую теоретическую модель АМН выбора переменных, объясняющих зависимую переменную.

В случае простой регрессии с двумя переменными следует рассмотреть другие факторы, которые могут объяснять алии симую переменную.

Обратная причинно-следственная связь. Многие теоретические модели прогнозируй-* двустороннюю причинно-следственную связь,.т. е. когда зависимая переменная может шли вать изменения в одной или нескольких объясняющих переменных. Это усложняет способ, при помощи которого должны оцениваться регрессии, и требует применения специальных методі»»

Ошибки измерения. Факторы могут быть измерены неправильно. Например, мши*- факторы с трудом поддаются измерению. Как результат, регрессия может недостаточно рошо фиксировать наличие связей, что ведет к неточным или смещенным корреляциям ми* ду зависимой и независимой переменной.

Излишне узкая направленность. Коэффициенты регрессии дают информацию топы« о том, как малые, а не крупные, изменения одной переменной связаны с изменениями дру гой. Регрессия показывает, как небольшое изменение независимой переменной скорео и< «> го повлияет на зависимую переменную, но не позволит исследователю сделать общий пымин о воздействии крупных изменений.

Источник: Рамчаран Р. Регрессии: почему экономисты уделяют им так много внимания? // Финли« и - развитие. 2006. Март. С. 37.

Модель динамической оптимизации {Dynamic Optimizing Model). Динамиче-

• кии модель — это модель, которая в противоположность статической моде- 1П (характеризующей состояние экономической системы в определенный •триод времени) описывает экономику в развитии. Модель является динами- пчкой, если как минимум одна ее переменная относится к периоду времени, •мличному от времени, к которому отнесены другие переменные.

Иными < лоиами, динамическая модель содержит переменные с лагами или опере- «ииощие переменные (переменные ожиданий). Существует два принципи- •имгых подхода к построению таких моделей. Первый подход заключается и исследовании характеристик равновесия экономической системы. Второй подход, называющийся оптимизационным, заключается в выборе из числа но 1Можных траекторий экономического развития оптимального «пути». Центральным банкам часто необходимо оценить последствия структурных м шенений в экономике или специфического шока. Для этого рассматрива­ются потенциальные траектории дальнейшего развития системы, из которых нмбирается оптимальное.

Центральные банки, как правило, используют одну квартальную модель I ли описания динамики ключевых макроэкономических связей в националь­ной экономике. Ранние версии квартальных моделей были разработаны и первой половине 1990-х годов. Их размер стараются сохранять достаточно компактным, чтобы исключить избыточную детализацию. К примеру, вместо ном отдельных секторов экономики в модели обозначается только совокуп­ный уровень цен. Хотя на протяжении 2000-х годов модели претерпели суще-

• I пенное изменение, их общие характеристики остались прежними.

По сравнению с моделю регрессии модель динамической оптимизации имеет более устойчивую структурную основу, что широко используется в ака­демических исследованиях. Ее подвиды варьируются от динамических стохас- шческих моделей общего равновесия до моделей ценообразования на финан-

• ивые активы. Динамические модели редко применяются в прогнозировании, чциако они могут участвовать в составлении прогноза на правах компоненты.

Наряду с упомянутой классификацией моделей существуют и другие клас-

• ификации экономических моделей, применяемых в стенах центральных пинков. Рассмотрим в качестве альтернативы классы моделей, предложенные профессором экономики Австралийского национального университета Ад­рианом Паганом для совета директоров Банка Англии[182].

Модели, применяемые для денежно-кредитного анализа, австралийский »ксперт разделяет на стохастические, динамические, общего равновесия и эконометрические. Различия между ними кроются даже не столько в мето­дологии, сколько в структуре, на которую они опираются.

Стохастическая модель (Stochastic Model) применяется, если необходим.- изучить, как экономика отреагирует на неожидаемый (вероятностный) nmt денежно-кредитной политики.

Отличительной особенностью модели МНИМ ется ее структура: в уравнения модели добавляются случайные шоки, их си. хаотические свойства (дисперсия и ковариация) подбираются на основе дни тельных экономических наблюдений.

Динамическая модель (Dynamic Model) востребована по двум причиним во-первых, в трансмиссионном механизме существуют лаги, а во-вторы* ожидания агентов оказывают значительное влияние на макроэкономически, переменные. Как правило, в динамическую модель встраивают рационаш, ные ожидания, по которым ожидания будущего значения экономических м» личин равны их условному математическому ожиданию.

Модель общего равновесия (General Equilibrium Model), или полномасштнО ная модель экономики (Economy-Wide Model) разрабатывается, чтобы изучим комплексное воздействие денежно-кредитной политики с учетом МНОЖСС 111.1 взаимосвязей, существующих в экономике. Если в модель вводятся раит» нальные ожидания, то необходима полная модель экономики, объясняющем как ожидания формируются.

Непараметрическая эконометрическая модель (Non-parametric Economciiu Model) применяется для изучения ответной реакции группы перемен НМ* на какие-либо шоки, если причинно-следственная связь между переменим ми неизвестна. Как правило, непараметрические модели позволяют обнару жить взаимосвязи, которые затем ложатся в основу полноценных структур ных моделей.

На рис. VI.9 приведена классификация моделей в зависимости от их нч> ретического или эмпирического характера. Исходной моделью для ана ли ы выступает модель общего равновесия, такая как классическая модель >|» роу—Дебре, где в состоянии равновесия функционируют три рынка в услоии ях оптимизирующего поведения агентов, мгновенного выравнивания рымы и рациональных ожиданий. Однако в ней банкам отведена пассивная роль, кий процесс и предусматривать свое дальнейшее усовершенствование.

2. Легко учитывать новую информацию для обновления прогноза без пе­рсетройки модели.

3. Адекватно отражать сложные динамические взаимодействия ключе- •Н.1 х макроэкономических переменных, анализируемых при принятии реше­ний.

4. Основываться на экономической теории и давать обоснованные реко­мендации для денежных властей.

5. Предлагать несколько альтернативных и экономически последова- юльных сценариев денежно-кредитной политики.

Модель реального делового цикла Real Business Cycle model

Модель общего равновесия General Equilibrium model

Динамическая стохастическая модель общего равновесия Dynamic Stochastic General Equilibrium model

Динамическая агрегированная эконометрическая модель Dynamic Aggregative Econometric model

Модель векторной авторегрессии Vector Autoregressive model

Рис. VI.9. Классификация моделей трансмиссии денежно-кредитной политики Источник: Радап A. Report on Modelling and Forecasting at the Bank of England II Bank of England Quarterly Bulletin. 2003. Spring. P. 1-29.

Первые три критерия требуют от модели эффективной работы с исходим ми данными. Четвертый критерий позволяет обозначить ответную реакцию центрального банка на изменения во внешней среде и разделяет поведен иг денежных властей и экономики как двух различных объектов. Выполнен иг четырех критериев является лишь предварительным требованием для удовле творения пятого критерия — разработки альтернативных вариантов денеж но-кредитной политики.

<< | >>
Источник: Моисеев С. Р.. Денежно-кредитная политика: теория и практика : учеб. пособие / С. Р. Моисеев. — М.: Московская финансово-промышленная акаде­мия,— 784 с. (Университетская серия). 2011

Еще по теме Потенциальные ошибки регрессии:

  1. Потенциальная фертильность
  2. Потенциальные клиенты
  3. 5.5. ПОТЕНЦИАЛЬНЫЕ ИСТОЧНИКИ ОШИБОК В ОПИСАТЕЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАНИЯХ
  4. 7. Потенциальные риски
  5. Управление потенциальными сделками
  6. 2.9. Потенциальные риски
  7. Формирование требований к потенциальным франчайзи
  8. 9. Потенциальные риски
  9. Идентификация потенциальных расширений
  10. Раздел 9. Потенциальные риски
  11. 87 ОЦЕНКА ПОТЕНЦИАЛЬНОГО БАНКРОТСТВА