Bir sonlu dağıtılmış gecikme modeli, bir veya daha fazla açıklayıcı değişkenin bir veya daha fazla periyottan sonra bağımlı değişken üzerinde etkilerinin olabileceği zaman serileri için kullanılan ekonometrik bir modeldir.
Herhangi bir ekonometrik model gibi, sonlu bir dağıtılmış gecikme modeli, açıklanmış veya bağımlı bir değişken ile bir veya daha fazla açıklayıcı değişkenden oluşacaktır. Yani, matematiksel forma sahiptir:
Nasıl kontrol edebiliriz, model temel bir ekonometrik modelle aynı matematiksel görünüme sahiptir. Şimdi, iki fark var. Birincisi, altta küçük bir 't' harfinin görünmesidir. Bu harfe alt simge denir ve zamana atıfta bulunur. Zaman serisi verileriyle çalışırken görünür. İkinci fark ise, değişkenlerden birinin eksi 1 ile birlikte 't' harfine yol açmasıdır. Eksi 1 ne anlama geliyor? Eksi 1, gecikme denilen şeydir.
gecikme kavramı
Gecikme, geçmişten gelen bir şeyi ifade eder. Gecikmeli bir etkiyle olan bir şey. Anında veya çağdaş etkinin tersidir.
Bu gecikmeli etki bir veya daha fazla dönemden sonra ortaya çıkabilir. Ayrıca, ilk örnekte yalnızca bir değişkende gecikme, özellikle bir gecikme olmasına rağmen, gecikme daha açıklayıcı değişkenlerde mevcut olabilir. Kayda değer bir diğer detay ise gecikme (t-1) veya daha fazla (örneğin t-3) olabileceğidir.
Sonlu dağıtılmış gecikme modelinin yorumlanması
Bu tür ekonometrik modellerin temel detaylarından biri onları doğru yorumlamaktır. Bunları nasıl hesaplayacağımızı bilmesek de yorumlamasını bilirsek birçok ekonomik çalışmayı anlayabiliriz. Bunları nasıl yorumlayacağımızı öğrenmek için aşağıdaki temel modeli önereceğiz:
Tüm ekonometrik modeller gibi, bu model de aşağıdaki değişkenleri içerir:
Y: Açıklanan değişkendir. Tahmin etmeyi, tahmin etmeyi veya açıklamayı amaçladığımız herhangi bir ekonomik değişken olabilir.
Sıfır beta: Denklemdeki sabit terimdir, ekonomik anlamı yoktur. Denklemde yer alması matematiksel nedenlerden dolayıdır.
Beta bir: Değeri açıklayıcı değişken x'in ilişkisini açıklayan katsayıdır.1 t zamanında açıklanan Y değişkeni üzerinde.
X1: Y değişkeninin davranışını açıklamayı amaçlayan değişkenlerden biridir.
Beta iki: Değeri açıklayıcı değişken x arasındaki ilişkiyi açıklayan katsayıdır.1 önceki dönemde (t-1) ve Y değişkeninin dalgalanmaları.
X2: Y'nin davranışını açıklamaya çalışan ikinci değişkendir.
Beta üç: Değeri açıklayıcı değişken x arasındaki ilişkiyi açıklayan katsayıdır.2 ve Y değişkeni
Alt simge 't': zamana atıfta bulunur. Bu alt simge, belirli bir yılın veya belirli bir ayın değerlerini alabilir.
Bu temel modelde sadece açıklayıcı değişken x'te bir gecikme dahil ettik.1, daha fazla gecikmeli daha açıklayıcı değişkenler ekleyebilirdik. Makalenin sonunda, bu türden olası örnekleri göreceğiz.
Sonlu Dağıtılmış Gecikmeli Model Çeşitleri
Sonlu dağıtılmış gecikme modelleri içinde iki ana tip bulabiliriz:
- «q» düzeninin sonlu dağıtılmış gecikme modeli: Onlar şimdiye kadar gördüklerimiz. Sipariş, bir modelin maksimum gecikmesini ifade eder. Örneğin, açıklayıcı değişkenlerinden herhangi birinde en fazla 3 gecikme sunan bir modelin 3. dereceden olduğu söylenir.
Bir veya daha fazla açıklayıcı değişkende ardışık veya değil, istediğimiz kadar gecikme ekleyebiliriz. Sipariş her zaman maksimum gecikmeye göre belirlenir. Yukarıdaki durumda, 3.
- Gecikmeli endojen model: Gecikmeli içsel model, açıklayıcı değişkenlerden en az birinin gecikmeli etkiye sahip açıklanan değişken olduğu bir modeldir. Örneğin, GSYİH'yi bir modelde açıklamak istediğimizi hayal edin. Modelin içsel olarak gecikmeli olabilmesi için diğer açıklayıcı değişkenlere ek olarak, modelin bir veya daha fazla dönem önce GSYİH değişkeni olan bir açıklayıcı değişkene sahip olması gerekir.
Bir modelin gecikmeli içsel olarak kabul edilebilmesi için açıklanan değişkenin en az bir gecikme süresi ile açıklayıcı bulunması yeterlidir. Bizim durumumuzda, bu koşulu yerine getirmenin yanı sıra, x değişkeninde de bir gecikmemiz var.1. Yukarıdakiler genelliği ortadan kaldırmaz.
Kısacası, gecikmeli içsel model, açıklanan değişkenin, bizim durumumuzda gayri safi yurtiçi hasıla (GSYİH) açıklayıcı olarak görünmesi özelliğiyle, sonlu dağıtılmış gecikmelerin bir modelidir. Ayrıca, en azından bir gecikmeyle ortaya çıkıyor.