Лабораторная работа: Модель рыночной экономики Кейнса 2
Значения величин A и берём из таблицы 1. По формуле (1.19) получаем:
L0 = 3775,08.
Рассчитываем по формуле (1.18) производственную функцию Y = F3 (L) и строим её график, используя возможности табличного редактора Excel (Приложение 2). Результаты вычислений приведены в таблице 4:
Таблица 4
L | Y |
0 | 0 |
1000 | 87138,73 |
2000 | 124953,04 |
3000 | 154281,66 |
4000 | 179177,07 |
5000 | 201222,08 |
6000 | 221232,99 |
7000 | 239696,79 |
8000 | 256931,9 |
9000 | 273160,15 |
10000 | 288543,46 |
11000 | 303204,36 |
12000 | 317238,21 |
13000 | 330721,01 |
14000 | 343714,47 |
15000 | 356269,54 |
16000 | 368428,85 |
17000 | 380228,51 |
18000 | 391699,43 |
19000 | 402868,32 |
20000 | 413758,41 |
По значению Y0 находим графическим путем величину L0. Графическое значение L0 = 3775,08. Сравнивая его со значением L0 , полученным аналитически, делаем вывод, что они совпадают.
ГЛАВА 2. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПАРАМЕТРОВ МОДЕЛИ
2.1. Постановка задачи
В данной работе необходимо определить в простой кейнсианской модели формирования доходов параметры уравнения функции потребления. Исходная система уравнений имеет вид:
Ct = a + b*Yt + ut ; (2.1)
Yt = Ct + It, (2.2)
где t – индекс, указывающий на то, что уравнения (2.1), (2.2) являются системой одновременных уравнений для моментов времени t1 -tn ;
ut – случайная составляющая;
Ct , Yt – функции потребления и дохода, соответственно являющиеся эндогенными переменными;
It – экзогенно заданная функция, отражающая инвестиционный спрос.
Переменные Ct и Yt являются эндогенными. Эндогенной считается та переменная, значение которой определяется внутри уравнения регрессии, внутри модели. В качестве экзогенной переменной в данной задаче выступают инвестиции It . Экзогенной является та переменная, значение которой определяется вне уравнения регрессии, вне модели и поэтому берется как заданная.
Параметры уравнения регрессии необходимо определить двумя способами:
· косвенным методом наименьших квадратов;
· прямым методом наименьших квадратов.
2.2. Определение параметров уравнения регрессии с
использованием КМНК
Исходные значения величин Ct и It представлены в таблице 5:
Таблица 5
t | Ct | It |
1 | 220063 | 85000 |
2 | 231828 | 78115 |
3 | 207359 | 71230 |
4 | 218337 | 64345 |
5 | 207851 | 57460 |
6 | 202994 | 50575 |
7 | 195524 | 43690 |
8 | 203944 | 36805 |
9 | 201672 | 29920 |
10 | 186648 | 23035 |
11 | 187864 | 16150 |
12 | 185659 | 9265 |
13 | 193932 | 2380 |
14 | 187232 | 85 |
Методом наименьших квадратов (МНК) из уравнения (2.1) найти параметры a и b невозможно, так как оценки будут смещёнными. В связи с этим необходимо использовать косвенный метод наименьших квадратов (КМНК).
Для этого эндогенные переменные Ct , Yt выражаем через экзогенную переменную It . С этой целью подставляем выражение (2.1) в (2.2):
Yt = a+b*Yt + ut +It , (2.3)
отсюда получаем:
(2.4)
Подставляем выражение (2.4) в уравнение (2.1) и получаем:
(2.5)
Данное уравнение не содержит в правой части эндогенных переменных, а имеет только экзогенную переменную в виде It (инвестиций). Экзогенная переменная не коррелирует со случайной составляющей ut и, следовательно, параметры этого уравнения могут быть найдены с помощью МНК.
Представим это уравнение в следующем виде:
(2.6)
где
(2.7)
Используя имеющиеся в таблице 5 данные о величинах Ct и It , находим с помощью МНК несмещенные оценки a* и b* из уравнения:
Ct = a1 +b1 It , (2.8)
где a1 - несмещенная оценка a*;
b1 - несмещенная оценка b*.
Для этих целей применяем имеющийся в табличном редакторе Excel пакет прикладных программ, реализующий определение параметров уравнения регрессии методом наименьших квадратов. Активизация этого метода производится командами: «Сервис» – «Анализ данных» – «Регрессия».
a 1 | b 1 |
184280,63 | 0,44 |