Ocenuvanje na simultani ravenki (makedonski)
Vrsta: Seminarski | Broj strana: 18 | Nivo: Ekonomski fakultet

Содржина:
Вовед ..................................................................................3
Индиректна метода на најмали квадрати .......................4
Двоетапна метода на најмали квадрати ..........................5
Троетапна метода на најмали квадрати ........................12
Заклучок ...........................................................................18
Користена литература .....................................................19
Вовед
Методите за оценување на симултани равенки може да се поделат во две групи:
Метод на оценување на поединечни равенки од системот
Метод на оценување на целиот систем симултано
Кај методот на оценување на поединечни равенки од системот се води сметка само за ограничувањата на секоја равенка поединечно, па според тоа овие методи се нарекуваат методи со ограничени информации. Ограничувањата на параметрите на останатите равенки во системот се уважуваат само при испитување идентификација на поединечни равенки.
Методите на оценување на целиот систем симултано уважуваат поставени ограничувања на параметрите и остатоците на сите равенки, па според тоа се нарекуваат методи со потполна информација.
Кај методите на оценување на поединечни равенки од системот и кај методите на оценување на целиот систем симултано можат да се применат:
Метод на најмали квадрати
Метод на максимална веродостојност
Оценување на системот на симултани равенки со методот на најмали квадрати подразбира исполнување на условите на нормалност. Најчесто се поставува да i-та равенката го задоволува условот на нормалност ако се земе во предвид едногената варијабила Yi.
Оценување на системот на симултани равенки со методот на максимална веродостојност не подразбира исполнување на условот за нормалност.
Индиректна метода на најмали квадрати
Кога структурните равенки на системот на симултани равенки се идентификувани, оцена на параметрите на моделот со редуциран облик дава методот на најмали квадрати, односно тој дава најдобри линеарни непристрасни оценки (BLUE) – best linear unbiased estimation. Со тие оценки можат да се изведат единствени оценки на структурните параметри. Оваа метода на оценување се нарекува метода на редуциран облик или индиректна метода на најмали квадрати (ILS).
Ако елементите на оценетата матрица Г (матрица на коефициенти на модел со редуциран облик на моделот, со ред (LxK)) се со непристрасни оценки на коефициентите од редуциран облик, изводот од структурните параметри од оваа матрица дава пристрасни оценки. Меѓутоа со зголемување на моделот на пристрасност оценка на структурните параметри исчезнува, па според тоа може да се заклучи дека оценките на параметрите со индиректната метода на најмали квадрати се конзистентни.
За примена на индиректната метода на најмали квадрати (ILS) треба да бидат задоволени следните услови:
Сите равенки на системот мора да се идентифицирани (не и повеќе од идентифицирани)
За редуциран облик на моделот треба да бидат исполнети сите претпоставки за примена на методот на најмали квадрати.

---------- CEO RAD MOŽETE PREUZETI NA SAJTU. ---------- 

www.maturski.org 

 

MOŽETE NAS KONTAKTIRATI NA E-MAIL: [email protected]