Главная страница | Контакты | Случайная страница Автомобили Астрономия Биология География Дом и сад Другие языки Другое Информатика История Культура Литература Логика Математика Медицина Металлургия Механика Образование Охрана труда Педагогика Политика Право Психология Религия Риторика Социология Спорт Строительство Технология Туризм Физика Философия Финансы Химия Черчение Экология Экономика Электроника

Маскулинность и фемининность: от бинарной оппозиции к целостной человечности

Рассмотренные выше множественные регрессионные (106), (107) и факторно-регрессионные (110) модели лишь косвенно учитывают взаимодействие между отраслями экономики и совсем не рассматривают ограничения, которые накладываются на основные региональные показатели - располагаемые материальные и трудовые ресурсы. Этот недостаток можно ликвидировать, используя эконометрические модели прогнозирования [8].

Эконометрические модели в отличие от множественных регрессионных изучают зависимости группы показателей , называемых эндогенными (зависимыми), от группы независимых экзогенных показателей , а также внутренние связи между эндогенными показателями.

При прогнозировании возникает задача формирования системы одновременных взаимозависимых моделей прогнозирования

. (109)

Принципиально модели (109) могут быть как линейными, так и нелинейными. Наиболее простой вид моделей - линейный:

. (110)

Структурная форма эконометрических моделей (110) в координатном виде может быть записана следующим образом:

(111)

Матрица коэффициентов перед экзогенными независимыми показателями имеет размер Матрица коэффициентов перед экзогенными зависимыми показателями имеет размер Общее число определяемых коэффициентов системы эконометрических моделей в структурной форме . Если для оценки коэффициентов моделей использовать метод наименьших квадратов отдельно для каждого уравнения, то это приведет к получению смещенных, несостоятельных оценок. Следовательно, оценка коэффициентов всех уравнений системы (110) должна быть выполнена одновременно.

При разделении эндогенных и экзогенных переменных можно перейти от структурной формы эконометрических моделей (110) к приведенной форме эконометрических моделей

, (112)

, (113)

где I - единичная матрица.

Когда матрица (113) не вырождена и структурные уравнения составляют совместную систему, то, решая ее относительно экзогенных переменных, можно получить приведенную форму эконометрических моделей:

(114)

Матрица коэффициентов перед экзогенными независимыми показателями имеет размер Число неизвестных коэффициентов приведенной формы эконометрических моделей .

Преимущества структурной формы по сравнению с приведенной заключается в большей степени взаимной увязки переменных при описании процесса прогнозирования и улучшении прогностических возможностей моделей.

Эконометрические модели, используемые при прогнозировании, должны быть полными. Эконометрическая модель называется полной, если выполняются следующие условия:

- система имеет однозначное решение относительно зависимых переменных (матрица не вырождена);

- модель содержит все существенные переменные, а возмущающие параметры носят случайный характер;

- число уравнений равно числу эндогенных переменных, так что каждый эндогенный показатель может быть объяснен с помощью соответствующего уравнения.

Особой проблемой в эконометрическом моделировании является идентифицируемость модели, заключающаяся в однозначности соответствия структурной и приведенной форм.

От структурной формы эконометрических моделей (4.44) всегда (если матрица не вырождена) можно перейти к приведенной (4.46). При обратном переходе от приведенной формы к структурной возникает проблема идентифицируемости. Поскольку обычно , то однозначность соответствия форм приведенной и структурной обеспечена, если часть коэффициентов структурной формы будет отсутствовать (будет приравнена нулю). Тогда число определяемых коэффициентов структурной формы становится равно (или меньше) числу коэффициентов приведенной формы. В случае равенства - идентифицируемость точная, в случае, если число определяемых коэффициентов структурной формы меньше числа приведенной, говорят о сверхидентифицируемости.

Для определения идентифицируемости обычно используется следующий практический критерий (необходимое условие идентифицируемости): число исключенных из уравнения i экзогенных переменных должно быть не менее числа эндогенных переменных этого уравнения минус единица:

. (115)

Для оценки коэффициентов структурной формы эконометрических моделей применяются косвенный и двухшаговый методы наименьших квадратов.

Косвенный метод наименьших квадратов применяется только в случае точной идентифицируемости, и поэтому его применение ограничено.

Сущность косвенного метода наименьших квадратов заключается в следующем:

- эконометрические модели представляются в приведенной форме, в которой эндогенные переменные зависят только от экзогенных;

- оцениваются коэффициенты каждого уравнения отдельно с использованием метода наименьших квадратов;

- однозначно оцениваются коэффициенты структурной формы через параметры приведенной.

Для оценки коэффициентов структурной формы при отсутствии точной идентификации используется двухшаговый метод наименьших квадратов.

Система эконометрических моделей в структурной форме с учетом погрешностей моделирования

. (116)

Поскольку эндогенные переменные зависят от погрешностей , то непосредственное определение коэффициентов моделей приводит к несостоятельным оценкам.

Двухшаговый метод наименьших квадратов основан на использовании структурной формы эконометрических моделей (111). Вместо матрицы выборочных значений эндогенных переменных

,

здесь N – размер выборочных совокупностей показателей, во всех уравнениях используются соответствующие вычисленные (модельные) значения

.

При этом параметры структурной формы оцениваются в два этапа (шага).

На первом шаге определяются коэффициенты приведенной формы эконометрических уравнений (4.48) по матрицам выборочных эндогенных и экзогенных переменных :

Затем находится матрица вычисленных значений эндогенных переменных с использованием матрицы коэффициентов приведенной формы

(117)

Теперь можно использовать для получения несмещенных оценок коэффициентов структурной формы эконометрических уравнений.

С учетом погрешности моделирования

, . (118)

Второй шаг заключается в подстановке (118) в уравнения (116) и оценке коэффициентов структурной формы:

.

Если раскрыть скобки и обозначить , то

. (119)

Поскольку и независимы, можно применить метод наименьших квадратов для оценки коэффициентов модели и .

Двухшаговый метод наименьших квадратов дает хорошие результаты как при точной идентифицированности структурных уравнений, так и в случае сверхидентифицированности.

Маскулинность и фемининность: от бинарной оппозиции к целостной человечности

Автор: Светлана СЕНЕНКО (Нью-Джерси)

• печать
• обсудить
• отправить другу
• прочесть позже
• письмо редактору

Понятия маскулинности и фемининности выражают нормативные представления и установки, какими должны быть и, следовательно, чем должны заниматься мужчины и женщины в данном обществе и в данное время. Маскулинность и фемининность являются социальными, а не биологическими категориями. Они определяют нашу гендерную идентичность и напрямую связаны с нашими представлениями о себе и других.

Различные психологические теории по-разному подходят к тому, как и когда человек осознает свою гендерную идентичность. При этом все они — и психоаналитическая теория Фрейда, и теория когнитивного (познавательного) развития Колберга, и группа теорий так называемого социального научения — подчеркивают, что процесс гендерной идентификации ребенка — не простой, не одношаговый и не автоматический.

Социальные роли, предназначенные для представителей разных полов, меняются вместе с изменениями в обществе. Так, например, до самого конца XIX века женщинам во всем мире было запрещено получать высшее образование, а значит, социальная роль образованных профессионалов была для них недоступна. Однако уже к концу XX века число студенток вузов во многих странах превысило число студентов-мужчин.