Ein statisches ökonometrisches Modell ist ein ökonometrisches Modell, bei dem die erklärenden Variablen keine Verzögerungen aufweisen.
Das Konzept eines statischen ökonometrischen Modells als Abgrenzung zu einem dynamischen ökonometrischen Modell ist bei Zeitreihendaten sinnvoll. Mit anderen Worten, es gibt Modelle, die Erklärungsverzögerungen aufweisen: dynamische ökonometrische Modelle. Andererseits gibt es Modelle, die keine Verzögerungen bei den erklärenden Variablen aufweisen: statische ökonometrische Modelle. Von nun an wird es das statische ökonometrische Modell sein, auf das wir uns jederzeit beziehen werden.
In diesem Sinne muss, um den Begriff gut zu verstehen, zunächst das Wesen eines ökonometrischen Modells erklärt werden. Und zweitens lässt sich der Begriff der Statik klar und prägnant schreiben.
Ein ökonometrisches Modell
Ein statisches ökonometrisches Modell ist eines, bei dem alle erklärenden Variablen Daten zum gleichen Zeitpunkt enthalten. Das heißt, es hat die Form:
Wie alle ökonometrischen Modelle enthält dieses Modell die folgenden Variablen:
Y: Es ist die erklärte Variable. Dabei kann es sich um jede wirtschaftliche Variable handeln, die wir vorhersagen, schätzen oder erklären wollen.
Null Beta: Es ist der konstante Begriff in der Gleichung, es hat keine wirtschaftliche Bedeutung. Seine Einbeziehung in die Gleichung hat mathematische Gründe.
Beta eins: Es ist der Koeffizient, dessen Wert die Beziehung erklärt, die die erklärende Variable x1 zur erklärten Variablen Y hat.
X1: Wie bereits erwähnt, ist es eine der Variablen, die versucht, das Verhalten der Variablen Y zu erklären.
Beta zwei: Es ist der Koeffizient, dessen Wert die Beziehung erklärt, die zwischen der erklärenden Variablen x2 und den Schwankungen der Variablen Y besteht.
X2: Es ist die zweite Variable, die versucht, das Verhalten von Y zu erklären.
Tiefgestelltes 't': bezieht sich auf die Zeit. Dieser Index könnte durchaus Werte eines bestimmten Jahres oder eines bestimmten Monats annehmen. Später im Beispiel werden wir einen Fall sehen, der auf die wirtschaftliche Realität angewendet wird.
In diesem Zusammenhang ist es erwähnenswert, dass es für das richtige Verständnis und die Assimilation dieses Konzepts (des statischen ökonometrischen Modells) unerlässlich ist, die Konzepte von: Ökonometrischem Modell und Regressionsmodell zu beherrschen.
Statisches Konzept
Da man nun das Konzept eines klaren ökonometrischen Modells hat, lohnt es sich, das Konzept der „Statik“ zu beleuchten. Bei statischen Modellen gibt es keine Verzögerungen in den erklärenden Modellen. Was bedeutet es, dass es keine Verzögerungen gibt? Dies bedeutet, dass, wenn die Variable Y Daten aus dem Jahr 1 sind, die Daten von X1 und X2 auch Daten aus demselben Jahr, Jahr 1 sind. Auf die gleiche Weise wollen wir den Wert der Variablen Y im . erklären Jahr 2, dann verwenden wir Daten von X1 und X2 aus Jahr 2. Also aus demselben Jahr.
Beispiel für ein statisches ökonometrisches Modell
Angenommen, wir haben ein ökonometrisches Modell, das versucht, das Bruttoinlandsprodukt (BIP) eines Landes zu erklären. Zur Erklärung verwenden wir als erklärende Variablen zwei Indizes zur Arbeitslosenquote und zur Industrieproduktion. Wir werden mit Indizes arbeiten, um das Beispiel zu vereinfachen.
Das fragliche Modell wäre mathematisch wie:
BIP: Es ist die erklärte Variable, sie repräsentiert einen Index des Bruttoinlandsprodukts.
Desem: Es ist die erste erklärende Variable, es bezieht sich auf einen Index über die Arbeitslosigkeit des Landes.
Produkt: Es ist die zweite erklärende Variable und ein Index für die Industrieproduktion dieses Landes.
t: Stellt das Referenzjahr dar
Nachdem das Modell berechnet wurde, stellen wir uns vor, dass die Koeffizienten so sind, dass:
Warum wissen wir unter Berücksichtigung des oben Gesagten, dass es sich um ein statisches ökonometrisches Modell handelt? Weil alle Variablen zum gleichen Zeitpunkt gefunden werden: der 't'-Moment.
Als nächstes werden wir einige Beispiele sehen, um zu sehen, wie das Modell interpretiert wird:
Beispiel 1
Dies bedeutet, dass der BIP-Index von 1980 anhand dieser Gleichung und ihrer Werte erklärt wird. Hätte man also alles andere konstant gehalten, wäre die Variable Arbeitslosigkeit 1980 um eine Einheit höher gewesen, die BIP-Variable wäre um 0,36 Einheiten reduziert worden (beachte das Minuszeichen davor).
Auf der anderen Seite wäre die BIP-Variable, wenn man alles konstant gehalten hätte, im selben Jahr 1980, anstatt den Wert, den sie darstellt, eine Einheit mehr dargeboten hätte, um 0,68 Einheiten im Jahr 1980 gestiegen.
Beispiel 2
Dies bedeutet, dass der BIP-Index von 1985 anhand dieser Gleichung und ihrer Werte erklärt wird. Das heißt, wenn man alles andere konstant hält, wäre die Variable des BIP, wenn die Variable Arbeitslosigkeit 1985 eine größere Einheit gewesen wäre, um 0,36 Einheiten reduziert worden (beachten Sie das Minuszeichen davor).
Hätte andererseits die Industrieproduktion im selben Jahr, 1985, statt des Wertes, den sie darstellt, eine Einheit mehr dargestellt, wäre die BIP-Variable 1985 um 0,68 Einheiten gestiegen, wenn alles konstant gehalten würde.
Letztendlich kommen wir aus diesen letzten beiden Beispielen zu einem klaren Schluss. Welches Jahr Sie auch immer im Modell sehen möchten, die erklärenden Variablen enthalten Daten aus demselben Jahr wie die erläuterte Variable. Mit anderen Worten, die Werte aller Variablen, sowohl erklärt als auch erklärend, werden zum gleichen Zeitpunkt gefunden.
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Mathematisches Modell
