Модель с настраиваемым параметром матричного предиктора

Решающим фактором выбора модели с настраиваемым параметром матричного предиктора, является не число наблюдений, а, скорее, ситуация, когда за рамками системы показателей, для которых строится матричный предиктор остались факторы, оказывающие заметное влияние на динамику. Природа этих факторов либо не изучена, либо такова, что не поддаётся количественному измерению, и поэтому факторы не могут быть включены в модель. Но их влияние проявляется в динамике показателей, включённых в модель. Уловить это влияние можно, если прирост каждого показателя разделить на две части, одна из которых формируется механизмом, явно учитываемым моделью, а вторая – «скрытыми» факторами. В соответствии с этим делением прирост представляется в виде суммы двух составляющих [4]:

,

где – часть прироста, которая формируется «скрытыми» факторами;

– часть прироста, которая формируется пропорционально факторам, включённым в модель.

Поскольку влияние «скрытых» факторов в соответствии с нашим предположением проявляется непосредственно в динамике самих показателей, то и отразить это влияние можно через собственные темпы той части прироста, которая формируется «скрытыми» факторами, т.е.:

.

Коэффициенты косвенных темпов прироста в этом случае называются частными и вычисляются по второй составляющей прироста:

Сложение диагональной матрицы прямых темпов прироста:

,

элементы которой вычислены по формуле , и матрицы косвенных темпов прироста с элементами :

приводит к матрице темпов прироста

,

с помощью которой можно записать

где матрица роста с элементами, представляющими собой частные коэффициенты роста.

Для определения отношения, в котором находятся две составляющие прироста, в модель необходимо ввести настраиваемый параметр. Это возможно тогда, когда имеются данные более двух наблюдений, часть которых можно использовать в качестве контрольной выборки для настройки параметра.

Введение такого параметра позволяет каждую из составляющих прироста любого -го показателя представить виде:

где .

Если в формулах и используются составляющие прироста, , то матрица темпов приростов зависит от настраиваемого параметра и модель можно переписать в виде:

Читайте также:

Оценка и анализ ликвидности и платежеспособности коммерческого банка
Ликвидность коммерческого банка заключается в возможности и способности банка выполнять свои обязательства перед клиентами и различными контрагентами в анализируемом периоде. Ликвидность активов банка определяется как возможность использования некого актива в качестве наличных денежных средств или ...

Основные функции и операции Центрального банка Российской Федерации
Итак, теперь определим основные цели деятельности Центрального Банка России. В соответствии с Федеральным законом «О Центральном банке Российской Федерации (Банке России)» отмечается, что целями деятельности Банка России являются: 1. защита и обеспечение устойчивости рубля; 2. развитие и укрепление ...

Последствия банковских кризисов
В результате финансового кризиса 1999 года банковская система понесла значительные потери. Так, по активной части потери вследствие решений правительства от 17 августа этого года составили: 110-120 млрд. руб. вложений в ГКО/ОФЗ, которые оказались замороженными на неопределенный срок, т.е. фактическ ...