Оценка параметров авторегрессионных моделей первого порядка (AR(1)–моделей)
Мы получили уравнение модели с распределенным лагом, для которой можно применить классический МНК.
В результате последовательного проведения двух регрессий мы получаем следующие значения:
Практическая реализация метода инструментальных переменных осложняется следующими обстоятельствами:
– при способе 1 возникает интеркорреляция между переменными и
; так как
функционально связана с
, то можно ожидать упомянутую выше интеркорреляцию;
– при способе 2 может помешать такое обстоятельство, что в исходной модели больше коррелирует с
, чем с
. Тогда модель
, а значит, и модель
, будут не вполне достоверно представлять переменную
в правой части для модели
по второму способу.
Эти проблемы иногда удается смягчить путем включения в модель временного фактора в качестве независимой объясняющей переменной.