Dinamiki modeli Dinamiki modeli Jedan od bitnih aspekata

Dinamički modeli

Dinamički modeli Jedan od bitnih aspekata analize ekonomskih pojava je otkrivanje dinamičkih karakteristika ispitanih međuzavisnosti. Najčešće nije dovoljno sučeliti ekonomske pojave u datoj vremenskoj jedinici, nego je neophodno uzeti u obzir vrednosti kako objašnjenih, tako i objašnjavajućih promenljivih iz različitih (prošlih, sadašnjih i budućih) vremenskih jedinica, koje determinišu stanje pojave u tekućoj vremenskoj jedinici.

Vreme kao nezavisna promenljiva Trend ili dugoročna tendencija razvoja pojave se može predstaviti kao funkcija date promenljive u zavisnosti od vremena: Uvođenjem vremena u ekonometrijski model dobija se sledeći oblik: u kojem predstavlja autonomni rast po trendu zavisne promenljive Yt, tj. priraštaj konstante u svakoj jedinici osmatranja, nezavisno od promena Xt, a parametar b 1 pokazuje uticaj regresora X koji preostaje nakon oduzimanja efekata faktora vreme (efekata trenda).

Modeli očekivanja Očekivanja u vezi sa efektima ekonomskih odluka, reakcijama iz privrednog okruženja na te odluke, kao i očekivanja o budućem odvijanju ekonomskih procesa igraju posebno važnu ulogu u odvijanju svake ekonomske aktivnosti. U ekonometrijske modele se na specifičan način mogu ugraditi očekivanja o budućim vrednostima ekonomskih promenljivih. Najjednostavniji model očekivanja ima sledeći oblik:

Modeli raspoređenih docnji Vrednosti b 0, b 1, . . . , b. T su ponderi docnji, koji daju određenu težinu uticaju pojedinih legiranih vrednosti promenljive X. Ekonomska teorija najčešće ne daje pretpostavke o maksimalnoj dužini kašnjenja, zato se ista određuje eksperimentalno (na osnovu statističkih pokazatelja), ili primenom nekog informacionog kriterijuma.

Modeli raspoređenih docnji 1) Rektangularna šema – svi ponderi su jednaki 2) Ponderi prate aritmetički opadajuću šemu

Modeli raspoređenih docnji 3) Pretpostavka da jačina uticaja faktora raste sa docnjom do polovine maksimalnog kašnjenja, nakon čega ponovo opada može se izraziti tzv. šemom "inverznog V":

Modeli raspoređenih docnji 4) Ponderi docnji prate polinomsku šemu reda q (Almon-ov model)

Modeli raspoređenih docnji 5) Model beskonačnog geometrijski opadajućeg rasporeda pondera docnji (Koyck-ov model):

Modeli raspoređenih docnji Neposredni (direktni) multiplikator pokazuje efekat jedinične promene vrednosti X iz tekućeg perioda na vrednost Y. Kod modela sa beskonačnim geometrijski opadajućim rasporedom pondera docnji neposredni multiplikator je vrednosti c·b. Beskonačni niz multiplikatora je ukupni (totalni) multiplikator koji pokazuje po vremenu raspoređen ukupan uticaj jedinične promene egzogene na endogenu promenljivu: Prosečna dužina docnje pokazuje vreme koje je potrebno da bi efekat promene X dostigao polovinu ukupnog multiplikatora. Ovaj pokazatelj se dobija kao ponderisana prosečna docnja, pri čemu su ponderi koeficijenti docnji:

Univarijacioni modeli vremenskih serija su namenjeni objašnjenju kretanja varijabli jedino na osnovu sopstvenih istorijskih vrednosti. Ovi modeli su u osnovi ateoretski, tj. nisu zasnovani na nekoj ekonomskoj teoriji veza međuzavisnosti između pojava, nego njima se pokušavaju obuhvatiti iskustvena obeležja, odnosno istorijske karakteristike kretanja pojave. Univarijacioni modeli mogu biti korisni u slučajevima kada ne postoji mogućnost formulisanja odgovarajuće uzročno posledične veze, bilo zato što se ne mogu uočiti ili meriti faktori koji utiču na posmatranu pojavu, bilo zato što su podaci o objašanjavajućim varijablama mereni s drugačijom frekvencijom u odnosu na glavnu promenljivu.

Univarijacioni modeli Autoregresivni proces AR(p) Proces pokretnih sredina MA(q) Autoregresivni proces pokretnih sredina ARMA(p, q) Predstavlja kombinaciju AR(p) i MA(q) procesa

Testiranje kvaliteta predviđanja Manja greška predviđanja ukazuje na kvalitetniju moć predviđanja datog univarijacionog modela