En forsinket endogen model er en økonometrisk model, hvor den forklarede variabel fremstår som forklarende med mindst en forsinkelse.
Faktisk er en forsinket endogen model en type endelig distribueret lagmodel. Hvad der sker er, at den forsinkede endogene model har en særlig ejendommelighed. Det særegne er, at en af de forklarende variabler er variablen, der forklares med mindst en forsinkelse. For at forstå det bedre, lad os se følgende eksempel:
Som det kan ses, er det en dynamisk økonometrisk model. Det vil sige, det giver forsinkelser i forklaringer. Derudover inkluderer den som en forklarende variabel den forklarede eller afhængige variabel med en forsinkelse (Yt-1). Selvfølgelig er en forsinkelse inkluderet, for hvis det var på det samme tidspunkt, ville koefficienten altid være 1. Forholdet mellem en variabel og sig selv i dette nøjagtige øjeblik er 1.
En detalje, der er værd at nævne, er, at for at en økonometrisk model kan betragtes som forsinket endogen, er det nok, at den forklarede variabel fremstår forklarende med mindst en forsinkelse. Nu er dette ikke uforeneligt med det faktum, at flere forsinkelser kan forekomme i andre forklarende variabler.
Fortolkning af den forsinkede endogene model
Det er meget simpelt at fortolke disse typer modeller. Men i første omgang kan det virke svært at forstå. Du undrer dig helt sikkert over, hvordan kan det være, at en variabel forklares med den forklarede variabel? Det ser ud til, at det ikke giver mening. Selv om det selvfølgelig giver meget mening. Lad os se, hvordan modellen fortolkes:
Som alle økonometriske modeller indeholder denne model følgende variabler:
Y: Det er den forklarede variabel. Det kan være enhver økonomisk variabel, som vi agter at forudsige, estimere eller forklare.
Nul beta: Det er det konstante udtryk i ligningen, det har ingen økonomisk betydning. Dens optagelse i ligningen er af matematiske grunde.
Beta en: Det er koefficienten, hvis værdi forklarer forholdet, at den forklarede variabel har en periode (t-1) på den forklarede variabel Y på tidspunktet t.
X1: Som vi har sagt før, er det en af variablerne, der forsøger at forklare variablen Y's opførsel.
Beta to: Det er koefficienten, hvis værdi forklarer forholdet, der eksisterer mellem den forklarende variabel x1 for en periode siden og udsvingene for variablen Y.
X2: Det er den anden variabel, der forsøger at forklare Y's adfærd.
Beta tre: Det er koefficienten, hvis værdi forklarer forholdet, der eksisterer mellem den forklarende variabel x2 og variablen Y på tidspunktet t.
Abonnement 't': refererer til tid. Dette abonnement kan meget vel tage værdier for et bestemt år eller en bestemt måned.
Eksempel på en forsinket endogen model
Antag, at vi vil forudsige værdien af BNP. For at gøre dette tror vi, at en økonometrisk model, der kunne være nyttig, ville være følgende:
I denne økonometriske model har vi til hensigt at forklare værdien af BNP i form af:
BNPt-1 = Værdien af bruttonationalproduktet i den foregående periode.
Arbejdsløshedt-1 = Det er et indeks baseret på ledigheden i den foregående periode.
Prodt = Dette er et industrielt produktionsindeks for dette år.
Vi indhenter de fiktive data og opnår følgende resultat:
Hvordan fortolkes denne økonometriske model? Vi beskriver det nedenfor:
Nul beta: Det er 0,5 værd, men vi har allerede sagt, at det ikke har nogen økonomisk betydning.
Beta en: Værdien af Beta one er 0,8. Dette betyder, at værdien af BNP i den foregående periode forklares med 0,8 enheder pr. Enhed af BNP-værdien i dag. Med andre ord forklares 80% af værdien af BNP i dag af værdien af BNP i den foregående periode.
Beta to: Arbejdsløsheden påvirker negativt. Med andre ord, jo højere arbejdsløshed, jo lavere BNP. Derfor giver minustegnet foran mening. Derudover fortæller det os, at for hver enhed, som ledigheden stiger (i den foregående periode), reduceres det nuværende BNP med 0,10 enheder.
Beta tre: Endelig har den industrielle produktionsindeks en positiv effekt. Jo højere produktionen er, er det logisk at tro, at BNP vil være højere. Fortolkningen er, at BNP for hver enhed, hvor produktionsindekset stiger, stiger med 0,68 enheder.