Модель типа черного ящика

Эконометрическая модель, описывающая связи «вход-выход» объекта (процесса), для построения которой не требуется познания внутренней структуры объекта и сущности процессов в нем, именуется моделью темного ящик:

Y – зависимая (объясняемая, выходная, результирующая, эндогенная, случайная переменная, результирующий признак) переменная, моделируемый показатель, выходная величина;

= (Х1, …, Х2) – вектор независящих (объясняющих, входных, предсказывающих, экзогенных, неслучайных Модель типа черного ящика) переменных, факторный признак либо регрессор; время от времени вектор именуют вектором входных причин, регрессоров.

Типы данных в эконометрике

В эконометрических моделях в главном употребляются данные трёх типов:

1) пространственные либо перекрестные данные (cross-sectional data);

2) временные ряды либо данные (time-series data);

3) панельные данные (panel data).

1. Пространственные данные .

Если экономические утверждения Модель типа черного ящика отражают статическую (относящуюся к одному периоду времени) связь всех включённых в модель переменных, то значения таких переменных принято именовать пространственными данными.

Данные среза (известные также как статические либо пространственные данные) - это данные, относящиеся к одному моменту времени и дающие нечто вроде поперечного среза некой отрасли экономики (отсюда происходит термин cross-sectional Модель типа черного ящика data - дословно - данные поперечного сечения).

К этому типу принадлежат, к примеру, данные о ценах на авто либо недвижимость зависимо от их различных черт и относящиеся к определенному моменту времени; данные о курсах валют в разных обменных пт городка на какую-то фиксированную дату.

Пространственные данные являются выборочной совокупой Модель типа черного ящика из некой генеральной совокупы.

Временные ряды (данные)

Переменные модели именуются датированными, если обозначена их зависимость от времени.

Если экономические утверждения отражают динамическую (зависящую от фактора времени) связь включённых в модель переменных, то значения таких переменных датируют и именуют динамическими либо временными рядами либо рядом динамики (РД)

Временные ряды - это наблюдения неких экономических Модель типа черного ящика характеристик, относящиеся к поочередным моментам времени. Просвет времени меж наблюдениями в большинстве случаев неизменный (каждодневные, каждомесячные, ежеквартальные либо каждогодние данные), но может быть и переменным.

К этому типу данных относятся, к примеру, курс евро за последний месяц; ежеквартальные данные об уровне инфляции либо безработицы в Рф за последние 5 лет.

3. Панельные данные Модель типа черного ящика= Пространственные данные+ Временные ряды (данные)

Панельные данные являются обобщением либо композицией пространственных и временных данных.

Панельные данные (Panel), дословный перевод с британского языка «список», представляют собой двумерные массивы, одно из измерений — «пространственное», по экономическим единицам ( i = 1, . . . , N ), другое — «временное», по времени ( t = 1, . . . , T ).

Таким макаром, как и рассмотренные выше независящие Модель типа черного ящика подборки для различных моментов времени, панельные данные имеют два индекса ( i , t ), но сейчас индекс i относится к одной экономической единице. Подобные массивы появляются при проведении обследований огромного числа объектов в протяжении некого периода времени. Обычно N огромное, а T, нередко, куцее.

Панельные данные состоят из Модель типа черного ящика наблюдений одних и тех же экономических единиц, которые осуществляются в поочередные периоды времени. Панельные данные насчитывают три измерения: признаки – объекты – время. Их внедрение даёт ряд существенных преимуществ при оценке характеристик эконометрических зависимостей, потому что они позволяют проводить как анализ временных рядов, так и анализ пространственных выборок.


model-predmetnoj-oblasti.html
model-processa-kommunikacii.html
model-professionalnoj-deyatelnosti-pedagoga-psihologa.html