En endelig distribuert lagmodell er en økonometrisk modell som brukes for tidsserier der en eller flere forklarende variabler kan ha effekter på den avhengige variabelen etter en eller flere perioder.
Som en hvilken som helst økonometrisk modell, vil en endelig distribuert lagmodell være sammensatt av en forklart eller avhengig variabel og en eller flere forklarende variabler. Det vil si at den har den matematiske formen slik at:
Hvordan kan vi sjekke, modellen har samme matematiske aspekt som en grunnleggende økonometrisk modell. Nå er det to forskjeller. Den første er at en liten bokstav 't' vises nederst. Dette brevet kalles et abonnement og refererer til tid. Det vises når vi jobber med tidsseriedata. For sin del er den andre forskjellen at en av variablene fører til bokstaven 't' ledsaget av minus 1. Hva betyr minus 1? Minus 1 er det som kalles en forsinkelse.
Begrepet forsinkelse
En forsinkelse refererer til noe fra fortiden. Det er noe som skjer med forsinket effekt. Det er det motsatte av umiddelbar eller moderne effekt.
Denne forsinkede effekten kan oppstå etter en eller flere perioder. Videre, selv om bare en variabel i det første eksemplet har etterslep, spesielt en forsinkelse, kan forsinkelsen være til stede i mer forklarende variabler. En annen detalj som er verdt å merke seg er at det kan være en forsinkelse (t-1) eller mer (for eksempel t-3).
Tolkning av den endelige distribuerte lags-modellen
En av de grunnleggende detaljene i denne typen økonometriske modeller er å tolke dem riktig. Selv om vi ikke vet hvordan vi skal beregne dem, hvis vi vet hvordan vi skal tolke dem, kan vi forstå mange økonomiske studier. For å lære å tolke dem, skal vi foreslå følgende basismodell:
Som alle økonometriske modeller inneholder denne modellen følgende variabler:
Y: Det er den forklarte variabelen. Det kan være hvilken som helst økonomisk variabel som vi har tenkt å forutsi, estimere eller forklare.
Null beta: Det er den konstante betegnelsen i ligningen, den har ingen økonomisk betydning. Inkluderingen i ligningen er av matematiske grunner.
Beta en: Det er koeffisienten hvis verdi forklarer forholdet til den forklarende variabelen x1 på den forklarte variabelen Y på tidspunktet t.
X1: Det er en av variablene som tar sikte på å forklare oppførselen til variabelen Y.
Beta to: Det er koeffisienten hvis verdi forklarer forholdet mellom forklaringsvariabelen x1 i forrige periode (t-1) og svingningene til variabelen Y.
X2: Det er den andre variabelen som prøver å forklare oppførselen til Y.
Beta tre: Det er koeffisienten hvis verdi forklarer forholdet som eksisterer mellom forklaringsvariabelen x2 og variabelen Y.
Abonnement 't': refererer til tid. Det abonnementet kan godt ta verdier for et bestemt år eller en bestemt måned.
Selv om vi i denne basismodellen bare har tatt med et lag i forklaringsvariabelen x1, kunne vi ha tatt med flere forklarende variabler med flere lag. På slutten av artikkelen vil vi se eksempler på mulige av denne typen.
Endelige distribuerte forsinkelsesmodelltyper
Innen de endelige distribuerte forsinkelsesmodellene kan vi finne to hovedtyper:
- Endelig distribuert forsinkelsesmodell for ordre «q»: Det er de vi har sett så langt. Ordre refererer til maksimal forsinkelse for en modell. For eksempel sies det at en modell som maksimalt presenterer 3 forsinkelser i noen av de forklarende variablene, er i orden 3.
Vi kan innføre så mange forsinkelser som vi vil, fortløpende eller ikke, i en eller flere forklarende variabler. Bestillingen vil alltid bestemmes av maksimal forsinkelse. I tilfelle ovenfor, 3.
- Forsinket endogen modell: En forsinket endogen modell er en der minst en av de forklarende variablene er den forklarte variabelen med en forsinket effekt. Tenk deg for eksempel at vi vil forklare BNP i en modell. I tillegg til andre forklaringsvariabler, må modellen ha en forklaringsvariabel som er BNP-variabelen for en eller flere perioder siden, for at modellen skal bli forsinket endogent.
For at en modell skal betraktes som forsinket endogen, er det tilstrekkelig at den forklarte variabelen er funnet å være forklarende med minst en periode med forsinkelse. I vårt tilfelle, bortsett fra å oppfylle denne betingelsen, har vi også en forsinkelse i variabelen x1. Det foregående fjerner ikke allmenheten.
Kort fortalt er den forsinkede endogene modellen en modell for endelige distribuerte etterslep med det spesielle at den forklarte variabelen, i vårt tilfelle bruttonasjonalproduktet (BNP), fremstår som forklarende. Og det ser ut til med minst en forsinkelse.