מודל אנדוגני פיגור הוא מודל אקונומטרי בו המשתנה המוסבר מופיע כמסביר עם פיגור אחד לפחות.
למעשה, מודל אנדוגני מושהה הוא סוג של מודל פיגורים סופיים מבוזרים. מה שקורה הוא שלמודל האנדוגני המעוכב יש ייחוד מיוחד. המוזרות היא שאחד המשתנים המסבירים הוא המשתנה המוסבר בפיגור אחד לפחות. כדי להבין את זה טוב יותר, בואו נראה את הדוגמה הבאה:
כפי שניתן לראות, זהו מודל אקונומטרי דינמי. כלומר, הוא מציג עיכובים בהסברים. בנוסף, הוא כולל כמשתנה הסבר את המשתנה המוסבר או התלוי עם עיכוב (Yt-1). כמובן, עיכוב נכלל, מכיוון שאם היה באותו רגע בזמן, המקדם היה תמיד 1. הקשר של משתנה לעצמו, ברגע המדויק הזה, הוא 1.
פרט שכדאי להזכיר הוא שכדי שמודל מודל אקונומטרי ייחשב כמעוכב אנדוגני, די בכך שהמשתנה המוסבר יראה כמסביר בעיכוב אחד לפחות. עכשיו זה לא עולה בקנה אחד עם העובדה שפיגורים נוספים עשויים להופיע במשתני הסבר אחרים.
פרשנות של המודל האנדוגני המעוכב
פרשנות מסוגים אלה היא פשוטה מאוד. עם זאת, בהתחלה נראה שזה קשה להבנה. בוודאי אתה תוהה איך יכול להיות שמשתנה מוסבר על ידי המשתנה המוסבר? נראה שזה לא הגיוני. אמנם, כמובן, זה הגיוני מאוד. בואו נראה כיצד המודל מתפרש:
כמו כל הדגמים האקונומטריים, מודל זה מכיל את המשתנים הבאים:
Y: זהו המשתנה המוסבר. זה יכול להיות כל משתנה כלכלי שאנחנו מתכוונים לחזות, לאמוד או להסביר.
אפס בטא: זה המונח הקבוע במשוואה, אין לו שום משמעות כלכלית. הכללתה במשוואה היא מסיבות מתמטיות.
בטא אחת: זהו המקדם שערכו מסביר את היחס שיש למשתנה המוסבר נקודה (t-1) על המשתנה המוסבר Y בזמן t.
X1: כפי שאמרנו בעבר, זהו אחד המשתנים שמנסה להסביר את התנהגות המשתנה Y.
בטא שתיים: זהו המקדם שערכו מסביר את הקשר הקיים בין משתנה ההסבר x1 לפני תקופה ותנודות המשתנה Y.
X2: זהו המשתנה השני שמנסה להסביר את התנהגותו של י.
בטא שלוש: זהו המקדם שערכו מסביר את הקשר הקיים בין משתנה ההסבר x2 והמשתנה Y בזמן t.
מנוי 't': מתייחס לזמן. מנוי זה עשוי בהחלט לקחת ערכים של שנה מסוימת או של חודש מסוים.
דוגמה למודל אנדוגני מושהה
נניח שאנחנו רוצים לחזות את ערך התוצר. לשם כך, אנו חושבים שמודל אקונומטרי שיכול להועיל יהיה הבא:
במודל אקונומטרי זה אנו מתכוונים להסביר את ערך התוצר במונחים של:
תוצרt-1 = ערך התוצר המקומי הגולמי בתקופה הקודמת.
אַבטָלָהt-1 = זהו מדד המבוסס על רמת האבטלה בתקופה הקודמת.
לְדַרבֵּןt = זהו מדד ייצור תעשייתי לשנה זו.
אנו משיגים את הנתונים הפיקטיביים ומקבלים את התוצאה הבאה:
כיצד מפרשים מודל אקונומטרי זה? אנו מתארים זאת להלן:
אפס בטא: זה שווה 0.5, אבל כבר אמרנו שאין לו משמעות כלכלית.
בטא אחת: הערך של בטא אחד הוא 0.8. המשמעות היא שערך התמ"ג בתקופה הקודמת מסביר ב -0.8 יחידות ליחידת ערך התמ"ג כיום. במילים אחרות, 80% מערך התמ"ג כיום מוסבר על ידי ערך התמ"ג בתקופה הקודמת.
בטא שתיים: האבטלה משפיעה לרעה. במילים אחרות, ככל שהאבטלה גבוהה יותר, כך התוצר נמוך יותר. לכן, סימן המינוס מלפנים הגיוני. בנוסף, זה אומר לנו שלכל יחידה בה שיעור האבטלה עולה (בתקופה הקודמת), התוצר הנוכחי מצטמצם ב -0.10 יחידות.
בטא שלוש: לבסוף, למדד הייצור התעשייתי יש השפעה חיובית. ככל שהייצור גבוה יותר, זה הגיוני לחשוב שהתוצר יהיה גבוה יותר. הפרשנות היא שלכל יחידה שמדד הייצור עולה, התמ"ג עולה ב -0.68 יחידות.
