Statyczny model ekonometryczny to model ekonometryczny, w którym zmienne objaśniające nie wykazują opóźnień.
Koncepcja statycznego modelu ekonometrycznego jako odróżnienia od dynamicznego modelu ekonometrycznego ma sens w przypadku danych szeregów czasowych. Innymi słowy, istnieją modele, które prezentują opóźnienia w wyjaśnieniach: dynamiczne modele ekonometryczne. Z drugiej strony istnieją modele, które nie wykazują opóźnień w zmiennych objaśniających: statyczne modele ekonometryczne. Od teraz będzie to statyczny model ekonometryczny, do którego będziemy się zawsze odwoływać.
W tym sensie, aby dobrze zrozumieć ten termin, należy najpierw wyjaśnić istotę modelu ekonometrycznego. Po drugie, pojęcie statyki można napisać jasno i zwięźle.
Model ekonometryczny
Statyczny model ekonometryczny to taki, w którym wszystkie zmienne objaśniające zawierają dane w tym samym momencie. Oznacza to, że ma postać:
Podobnie jak wszystkie modele ekonometryczne, model ten zawiera następujące zmienne:
Tak: Jest to zmienna wyjaśniona. Może to być dowolna zmienna ekonomiczna, którą zamierzamy przewidzieć, oszacować lub wyjaśnić.
Zerowa wersja beta: Jest to człon stały w równaniu, nie ma znaczenia ekonomicznego. Jego włączenie do równania wynika z przyczyn matematycznych.
Beta jeden: Jest to współczynnik, którego wartość wyjaśnia związek, jaki ma zmienna objaśniająca x1 ze zmienną objaśnianą Y.
X1: Jak powiedzieliśmy wcześniej, jest to jedna ze zmiennych, która próbuje wyjaśnić zachowanie zmiennej Y.
Beta druga: Jest to współczynnik, którego wartość wyjaśnia zależność zachodzącą między zmienną objaśniającą x2 a fluktuacjami zmiennej Y.
X2: Jest to druga zmienna, która próbuje wyjaśnić zachowanie Y.
Indeks dolny „t”: odnosi się do czasu. Ten indeks dolny może równie dobrze przyjmować wartości z pewnego roku lub z pewnego miesiąca. W dalszej części przykładu zobaczymy przypadek zastosowany do rzeczywistości gospodarczej.
W związku z tym warto wspomnieć, że aby właściwie zrozumieć i przyswoić to pojęcie (statyczny model ekonometryczny) niezbędne jest opanowanie pojęć: Modelu ekonometrycznego i modelu regresji.
Koncepcja statyczna
Teraz, mając pojęcie klarownego modelu ekonometrycznego, warto rzucić światło na pojęcie „statyczny”. W przypadku modeli statycznych nie ma opóźnień w modelach wyjaśniających. Co to znaczy, że nie ma opóźnień? Oznacza to, że jeśli zmienna Y jest danymi z roku 1, to dane z X1 i X2 będą również danymi z tego samego roku, roku 1. W ten sam sposób, jeśli chcemy wyjaśnić wartość zmiennej Y w rok 2, wtedy użyjemy danych z X1 i X2 z roku 2. Czyli z tego samego roku.
Przykład statycznego modelu ekonometrycznego
Załóżmy, że mamy model ekonometryczny, który próbuje wyjaśnić produkt krajowy brutto (PKB) kraju. Aby to wyjaśnić, posłużymy się jako zmienne objaśniające dwa wskaźniki dotyczące stopy bezrobocia i produkcji przemysłowej. Aby uprościć przykład, będziemy pracować z indeksami.
Model, o którym mowa, byłby matematycznie jak:
PKB: Jest to zmienna objaśniana, reprezentuje wskaźnik Produktu Krajowego Brutto.
Projekt: Jest to pierwsza zmienna objaśniająca, odnosi się do wskaźnika bezrobocia w kraju.
Szturchać: Jest to druga zmienna objaśniająca, będąca wskaźnikiem produkcji przemysłowej tego kraju.
t: Reprezentuje rok referencyjny
Po obliczeniu modelu wyobraźmy sobie, że współczynniki są takie, że:
Biorąc pod uwagę powyższe, dlaczego wiemy, że jest to statyczny model ekonometryczny? Ponieważ wszystkie zmienne znajdują się w tym samym momencie w czasie: w momencie „t”.
Następnie zobaczymy kilka przykładów, aby zobaczyć, jak interpretowany jest model:
Przykład 1
Oznacza to, że wskaźnik PKB z 1980 r. wyjaśniony jest tym równaniem i jego wartościami. To znaczy, utrzymując wszystko inne na stałym poziomie, gdyby zmienna bezrobocia była większa o jedną jednostkę w 1980 r., zmienna PKB zostałaby zmniejszona o 0,36 jednostki (zwróć uwagę na znak minus przed nią).
Z drugiej strony, utrzymując wszystko na stałym poziomie, gdyby w tym samym roku 1980 produkcja przemysłowa, zamiast mieć wartość, którą przedstawia, prezentowała jeszcze jedną jednostkę, zmienna PKB wzrosłaby o 0,68 jednostki w 1980 roku.
Przykład 2
Oznacza to, że wskaźnik PKB z 1985 r. wyjaśniony jest tym równaniem i jego wartościami. To znaczy, utrzymując wszystko inne na stałym poziomie, gdyby zmienna bezrobocia była większą jednostką w 1985 r., zmienna PKB zostałaby zmniejszona o 0,36 jednostki (zwróć uwagę na znak minus przed nią).
Z drugiej strony, utrzymując wszystko na stałym poziomie, gdyby w tym samym roku 1985 produkcja przemysłowa, zamiast mieć wartość, którą przedstawia, prezentowała jeszcze jedną jednostkę, zmienna PKB wzrosłaby o 0,68 jednostki w 1985 roku.
Ostatecznie z tych dwóch ostatnich przykładów dochodzimy do jasnego wniosku. Niezależnie od roku, który chcesz zobaczyć w modelu, zmienne objaśniające będą zawierać dane z tego samego roku, co zmienna objaśniana. Innymi słowy, wartości wszystkich zmiennych, zarówno wyjaśnionych, jak i objaśniających, znajdują się w tym samym momencie.
Warto przeczytać: Dynamiczny model ekonometryczny
Model matematyczny
