Регрессионные модели с одним уравнением

В подобных моделях зависимая или результативная переменная, обозначаемая обычно, представляется в виде функции факторных или независимых признаков xv. x^.

у = f (х, в) = f (x, x", Л, Л).

где Лі, Лк — параметры регрессионного уравнения.

Регрессионные модели делятся на парные (с одним факторным признаком) и множественные регрессии.

В зависимости от вида функции f (x), A модели делятся на линейные и нелинейные регрессии.

Системы одновременных уравнений

Данные модели описываются системами взаимозависимых регрессионных уравнений. Системы могут состоять из тождеств и регрессионных уравнений, каждое из которых может включать в себя не только факторные переменные, но и результативные переменные из других уравнений системы.

Для тождеств характерно то, что их вид и значения параметров известны.

Регрессионные уравнения, из которых состоит система, называются поведенческими уравнениями. В поведенческих уравнениях значения параметров являются неизвестными и подлежат оцениванию.

Примером системы одновременных уравнений может служить модель спроса и предложения, включающая три уравнения:

QSt = a0 + a1 x Pt + a2 x Pt-1 — уравнение предложения;

Qdt = b0 + bi x Pt + b2 x — уравнение спроса;

QSt = Qdt — тождество равновесия, где QS, — предложение товара в момент времени t; Q dt — спрос на товар в момент времени t; Pt — цена товара в момент времени t; Pt-1 — цена товара в предшествующий момент времени t; It — доход потребителей в момент времени t.