단순히 축소 된 형태의 의미는 무엇입니까?

계량 경제학에서 축소 된 형태의 의미는 무엇입니까? 또한 사람들은 "축소 된 양식 추정값을보고 싶습니다." 이것은 직장에서 던져졌으며 개별 설명과 Google 검색은 지나치게 기술적 인 것입니다. 간단한 예를 줄 수있는 사람을 바라고 있습니다.

살펴 가지고 간단한 예 케인즈 소비 기능과 평형 상태가 될 수있는 방법을 나타내는 환원 형으로 재 작성.

모델의 축소 된 형태는 내인성 변수가 외인성 변수의 함수 (및 아마도 내인성 변수의 지연된 값)로 표현되는 모델입니다. 대략적으로 축소 된 양식 견적은 에이전트 유틸리티 기능의 매개 변수 또는 수요 및 공급 곡선의 기울기와 같이 (때로는) 관심이있는 구조적, 기본적 정책 불변 행동 매개 변수를 제공하지 않습니다.

RFE를 사용하면 해당 매개 변수의 기능 만 얻을 수 있습니다. 일부 목적으로는 충분할 수 있으므로 일부 사람들이이를보고 싶어합니다. 예를 들어, RF 추정값에서 관계의 부호를 자주 얻을 수 있지만 크기는 알 수 없습니다. 파란 달이되면 대수를 사용하여 RFE의 구조 매개 변수를 풀 수 있습니다.

마지막으로, 일부 사람들은 구조적 매개 변수를 추정하는 데 필요한 가정을 믿지 않을 것입니다.

Dimitriy의 답 (+1) 을 보완하기 위해 구조적 형태와 축소 된 형태는 방정식 시스템에 대한 두 가지 사고 방식입니다.

구조적 형태는 경제 이론에 따르면 변수 사이의 경제 관계는 (케인의 연결된 사례에서 소비와 소득과 같은) 관계입니다. 그러나 모델 계수의 추정치를 얻으려면 한 내생 변수가 다른 내생 변수에 회귀 될 때 내 생성 문제로 인해 이러한 추정치가 편향되지 않도록 여러 후프를 뛰어 넘어야합니다. 따라서 구조적 형태는 직관적 인 설명에 적합하며 숫자가 올 때 다루기가 끔찍합니다.

축소 된 형태는 기능상의 구조적 형태를 보완합니다. Dimitriy가 말했듯이 소비 예에서 볼 수 있듯이 축소 된 형태는 내생 변수 (가능한 경우)를 해결합니다. 이것은 내 지식으로는 American Algebra II 자료입니다. 결국, 각 방정식에서 왼쪽에는 단 하나의 내인성 변수가 나타나고 오른쪽에는 외인성 변수와 오류 항만 포함됩니다. 중요한 한정자가 가능한 경우 : 때로는 구조적 형태의 변형에 도달 할 수 없으며 모델이 식별되지 않으며 매개 변수의 추정치를 얻는 데 도움이되는 데이터가 없습니다. 당신이 얻을 각 방정식에 OLS와 같은 기본으로 뭔가를 실행할 수 감소 형태는 쉽게 추정 할 생각이다 일부를추정치 (최상의 추정치가 아니지만) 및 감소 된 양식 매개 변수에 대해 편향되지 않습니다. 그러나 해석 가능한 매개 변수가있는 구조적 형태로 되돌아 가면 좋을 수도 있습니다. 따라서 축소 된 형태는 추정에는 좋지만 해석에는 끔찍합니다. 임펄스 응답 함수를 포함하여 축소 된 형식을 예측에 사용할 수도 있습니다. 이는 누군가가 이러한 추정치를보고자하는 이유 일 수 있습니다.

두 단계 (2 단계 최소 제곱 또는 2sls)와 관련된 회귀 분석을 수행하면 두 가지 방정식이 있습니다. 구조 방정식이라는 첫 번째 방정식은 다른 회귀 방정식처럼 보입니다. 두 번째 방정식은 축소 형 방정식입니다 (다른 회귀 방정식과 매우 유사 함). 2sls를 수행하는 이유는 첫 번째 방정식의 일부 변수가 오류 항과 상관되어 회귀 분석의 기본 가정을 위반하기 때문입니다. 이 문제를 해결하려면 상관 관계 변수를 종속 변수로 사용하고 두 번째 방정식 (축소 형 방정식)을 만들고 상관 관계 문제를 해결할 것으로 생각되는 독립 변수 세트 (이 경우에는 계기 변수의 이름을 얻음)를 만듭니다. 첫 번째 방정식의 모든 독립 변수와 함께. 그런 다음 컴퓨터를 실행하십시오.

간단히 말해서, 귀하의 축소 된 양식 견적을 요청하는 사람이 귀하의 작업을보고 싶어한다고 생각합니다. 특히 그들은 두 번째 방정식과 관련 베타를보고 싶어합니다. --- 회귀 결과를 보여 주면 행복해야합니다.

도움이 되었기를 바랍니다!

@ user107905에 동의하면 2SLS를 사용하는 경우 축소 형식 방정식이 IV를 구성하는 데 사용되는 반면 원래 구조 방정식은 피팅 된 내생 값을 꽂아서 OLS를 통해 여전히 적합 할 수 있습니다. 이러한 방식으로 원래 / 1 차 구조 방정식에 대한 해석 가능 매개 변수를 계속 얻을 수 있습니다.

'Introductory Econometrics A Modern Approach'Wooldridge의 15 장 도구 변수 추정 및 2 단계 최소 제곱을 참조하십시오.