Ebe usoro nke dịkarịa ala n'ámá

dịkarịa ala-n'ámá usoro (LSM) na-enye ohere inwale dị iche iche uru site n'ihe pụta nke set nwere random njehie.

MNCs Njirimara

The echiche bụ isi nke usoro a bụ na ndị ziri ezi ibiere n'idozi nsogbu a na-ewere na nchikota nke há nhata njehie, nke na-achọ na-ebelata. Mgbe iji usoro a ga-eji dị a space na gbasara nyocha obibia.

Karịsịa, ka a space mmejuputa usoro nke dịkarịa ala n'ámá pụtara irube-akacha nọmba nke nha nke na-amaghị random agbanwe. Ọzọkwa, ihe mgbawa, mma ngwọta. On a set Mgbakọ (raw data) nwetara ọzọ plurality ọkọdọhọ ngwọta, site na nke ahụ kacha mma họrọ. Ọ bụrụ na ihe ngwọta ka nke parameterized, mgbe ahụ, usoro nke dịkarịa ala n'ámá na-ebelata ka achọta ezigbo oke ụkpụrụ.

Dị ka ihe gbasara nyocha obibia mmejuputa MNCs na set ntinye (nha) na tụrụ anya na set nke ngwọta kpebisiri ike site a na- ọtọ mmekọrịta (ọtọ) na ike ga-kwupụtara nke usoro nwetara dị ka a amụma na-achọ nkweta. Na nke a, usoro nke dịkarịa ala n'ámá na-ebelata ka ịchọta kacha nta nke a ọtọ na set nke n'ámá nke raw data njehie.

Rịba ama na ọ dịghị njehie onwe ha, ya bụ njehie n'ámá. N'ihi gịnị? The eziokwu na ọ bụ mgbe ndị na-amata ọtụtụ ndiiche si kpọmkwem uru pụrụ ịbụ ma nke oma ma na-ezighị ezi. Mgbe ịchọpụta na nkezi n'ihe njehie mfe nkwubi pụrụ iduga a ụgha ọgwụgwụ banyere àgwà ntule, ebe ọ bụ na ibe mbibi nke oma ma na-adịghị mma ụkpụrụ nke plurality nke ala ike sample nha. Na, mmọdo, izi ezi nke atụmatụ.

Iji nke a adịghị eme, na-achịkọta ndị nhata deviations. Ọbụna ihe iji mmezi nke akụkụ tụrụ uru na ikpeazụ nwale nke nchikota nke n'ámá nke njehie amịpụtara square mgbọrọgwụ.

Ụfọdụ MNCs ngwa

MNCs na-n'ọtụtụ ebe dị iche iche ubi. Ihe atụ, na nke puru na mgbakọ na mwepụ ọnụ ọgụgụ usoro eji na-ekpebi ndị dị otú ahụ e ji mara nke random variables dị ka ọkọlọtọ ndiiche, nke na-ekpebi obosara nke iche iche nke ụkpụrụ nke random agbanwe.

Na mgbakọ na mwepụ analysis na dịgasị iche iche nke physics, a na-eji na-egosipụta ma ọ bụ gosi na nke a amụma ngwa, OLS na-eji na akpan akpan na-eme atụmatụ kpọmkwem onodi nke ọrụ kọwaa na a space set, mfe ọrụ kweta analytic mgbanwe.

Ọzọ ngwa nke a Usoro - nkewa nke chọrọ mgbaàmà si mkpọtụ karịrị na ya na nzacha nsogbu.

Ebe ọzọ nke na ngwa nke OLS - Econometrics. Ebe a, usoro a na-otú ọtụtụ ebe na-eji na ụfọdụ pụrụ iche mgbanwe kpebisiri maka ya.

Kasị econometric nsogbu, otu ụzọ ma ọ bụ ọzọ, na-ebelata ka idozi a usoro nke linear econometric arụmarụ akọwa omume nke ụfọdụ usoro - bughi ụdị. The isi mmewere nke ọ bụla dị otú ahụ ụkpụrụ - a oge usoro na-anọchite anya a na-set nke e ji mara, onye ụkpụrụ adabere ma na oge na a ọtụtụ ihe ndị ọzọ. Nke a nwere ike ime n'etiti abịa esịtidem (endogenous) e ji mara nlereanya na mpụga (exogenous) e ji mara. Nke a akwụkwọ ozi a na-emekarị kwuru na ụdị usoro linear arụmarụ aku.

A mara mma nke ndị dị otú ahụ na usoro bụ ịdị adị nke mmekọrịta n'etiti onye variables, nke na otu aka, ọ sikwuoro ndị ọzọ na - akpagbu. Gịnị bụ ihe na-akpata nke ejighị ihe n'aka na oke nke ngwọta dị otú ahụ na usoro. Ihe ọzọ sikwuoro ngwọta nke nsogbu ndị dị otú bụ na nduzi nke nlereanya kwa site n'oge ruo n'oge.

Isi nzube nke econometric nsogbu - njirimara nke ụdị, nke ahụ bụ definition nke bughi mmekọrịta nlereanya họọrọ, nakwa dị ka nwale nke a ọnụ ọgụgụ nke parameters.

Recovery dependencies na oge usoro, akụkụ nke nlereanya nwere ike rụrụ, akpan akpan, ma kpọmkwem via MNC na ụfọdụ mgbanwe ya nile, dị ka nke ọma dị ka ndị ọzọ ụzọ. Special mgbanwe nke MNCs na idozi nsogbu ndị dị otú pụrụ iche maka mkpebi nke ọ bụla nsogbu na-ebilite na N'ezie nke space ngwọta nke usoro nke arụmarụ.

Karịsịa, otu n'ime nsogbu ndị a metụtara na ọnụnọ nke mbụ constraints na parameters nke a ga-inyocha. Dị ka ihe atụ, onwe enterprise ego nwere ike nọrọ na oriri ma ọ bụ na ya na mmepe. N'ihi ya, nchikota nke akụkụ nke ndị a abụọ na ụdị na-akwụ ụgwọ o doro anya hà 1. The usoro nke arụmarụ econometric ndị a n'akụkụ nwere ike gụnyere onwe ha nke ọ bụla ọzọ. N'ihi ya, ọ bụ ike inwale dị iche iche nke wastes via OLS, ewepu mbụ constraints, wee dozie N'ihi. Nke a ụzọ nke ihe ngwọta na-akpọ anọ na usoro nke dịkarịa ala n'ámá.

Anọ kasị nta n'ámá (ILS) a na-eji ihe n'ụzọ ziri ezi chọpụta bughi nlereanya. KMNK algọridim na-agụnye ndị na-esonụ:

1) mgbanwe nke bughi nlereanya na a ọzọ mfe, belata ụdị site ewebata ihe ọzọ ọrụ;

2) Evaluation na a ot OLS belata ọnụọgụ nke ọ bụla akụkụ nke a simplified nlereanya;

3) nwetara ọnụọgụ nke mfe udi nlereanya na-ghọrọ ka afọ nke mbụ bughi nlereanya.

Ọ bụ uru na-arịba ama na maka sverhidentifitsiruemyh systems KMNK ji, dị ka nke a, nwere ike ịbụ na ọrụ nke doro nnọọ anya kwuru nke afọ nke bughi nlereanya. N'ihi na ndị dị otú ahụ ụdị nwere ike a ga-eji ọzọ mgbanwe MNCs - abụọ-nzọụkwụ usoro nke dịkarịa ala n'ámá (KDOM).

KDOM algọridim bụ dị ka ndị:

1) dabeere na simplified nlereanya gbakọọ sverhidentifitsiruemogo akụkụ ụkpụrụ nke esịtidem variables, nke na-ẹdude ke n'akụkụ aka nri nke akụkụ;

2) ịnọchi anya ụkpụrụ nke variables n'ọnọdụ n'ezie mkpa variables na mbụ nlereanya na ọzọ na-etinye OLS.

Zuru ezu nkọwa nke anọ na abụọ-nzọụkwụ usoro nke dịkarịa ala n'ámá na-nyere na ọtụtụ akwụkwọ econometric. The peculiarity nke a ụzọ, nakwa dị ka OLS, na ha egosipụta ọtụtụ ihe na-enye ohere ha ka ha amata na ọnụọgụ nke ọ bụla bughi nlereanya na ihe ọ bụla na ngalaba.