Реализация VECM - Влияние макроэкономических факторов

Естественное требование к первичным временным рядам, используемым в модели коррекции ошибок - интегрируемость первого порядка I (1). Это свойство почти всегда выполняется для динамики цен и рыночных индексов, но не всегда применимо к временным рядам, относящимся к макроэкономическим факторам. В частности, нельзя использовать в модели без дополнительных преобразований следующие показатели:

    § Инфляция - относительный показатель, показывающий изменение уровня цен к предыдущему году, т. е. у показателя изменяется база для расчета. Вместо инфляции в модель следует включать значение индекса инфляции, для которого базовый год зафиксирован. § Темп роста ВВП - аналогично, для данного показателя базой служит значение ВВП предыдущего года. Вместо роста следует использовать абсолютные значения ВВП. § Доходности индекса. Доходность фактически является нормализованной первой разностью ряда I (1), поэтому их прямое использование некорректно. Следует использовать абсолютные значения цен и индексов.

Если для какого-либо показателя были доступны только относительные данные (только темпы роста) - показатель пересчитывался как индекс: для некоторого года устанавливалось базовое значение 100, затем по темпам прироста восстанавливались значения для остальных периодов.

При условии, что все первичные данные являются интегрируемыми рядами первого порядка, можно переходить к построению модели. На основе первичных временных рядов оценивается долгосрочная составляющая модели, а на первых разностях - краткосрочная.

В краткосрочной составляющей, помимо первых разностей факторов, будут использованы еще две переменные:

    § Лаг первой разности объясняемой переменной. Поскольку в качестве объясняемой переменной будет использована динамика индекса, то коэффициент при данной переменной можно интерпретировать как меру моментум-эффекта. § Ошибка долгосрочной модели.

На практике вместо включения в модель и абсолютных значений, и разностей, производится отдельная оценка долгосрочной модели, а затем ошибка данной модели используется в качестве фактора в модели краткосрочной

Вспомогательная долгосрочная модель будет оцениваться на нестационарных временных рядах, поэтому МНК-оценки коэффициентов такой модели будут заведомо смещенными из-за автокорреляции остатков. Как следствие, для долгосрочной модели необходимо дополнительно учесть автокорреляцию остатков. При оценке будет использован Обобщенный метод наименьших квадратов, форма зависимости ошибок будет специфицирована как AR (1), т. е. ошибки подчиняются автокорреляции первого порядка.

Похожие статьи




Реализация VECM - Влияние макроэкономических факторов

Предыдущая | Следующая