Fulltext

Application of “LIML_LVR” method practically according to the general formula K-CLASS on suggestion simultaneous equation

تطبيق طريقة "LIML_LVR" عمليا وفق صيغة K-CLASS العامة على منظومة معادلات آنية مقترحة *

علاء حسين صبري --- إيمان محمد عبد الله

journal of Economics And Administrative Sciences مجلة العلوم الاقتصادية والإدارية
ISSN: 2227 703X / 2518 5764 Year: 2012 Volume: 18 Issue: 69 Pages: 303-317
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Abstract

In this paper we try to shed light on one of the methods of estimating the structural parameters of the linear simultaneous equations models Which provide consistent estimates sometimes differ from those that we get from other traditional methods according to the estimators of the general formula K-CLASS .This method is known as the limited information maximum likelihood "LIML" or least variance ratio "LVR" method, which represent by formula (14.2) The other side of the LIML method, which is famous for estimating parameters in linear simultaneous equation (individually) attributed to the system of linear equations so that the identification test for this type of equation be over identified and the advantage of this method in the general formula for the estimators of K-CLASS That the value of k be a variable otherwise known other estimators of K-CLASS in which the value of k is a constant Where the method has been applied to simple real-time system of linear equations constructed by the researcher describe the relationship between economic growth, exports and some variables related to them and draw conclusions using ready-made programs (Excel, Minitab) and finally to comment on the results and viewing the main conclusions and then write some of the recommendations

في هذا البحث نحاول تسليط الضوء على إحدى طرائق تقدير المعلمات الهيكلية لنماذج المعادلات الآنية الخطية والتي تزودنا بتقديرات متسقة تختلف أحيانا عن تلك التي نحصل عليها من أساليب الطرائق التقليدية الأخرى وفق الصيغة العامة لمقدرات K-CLASS. وهذه الطريقة تعرف بطريقة الإمكان الأعظم محدودة المعلومات "LIML" أو طريقة نسبة التباين الصغرى"LVR" والتي تمثل حسب الصيغة (14.2) الوجه الآخر لطريقة الLIML والتي تشتهر في تقدير معلمات معادلة آنية خطية(بشكل منفرد) منسوبة إلى منظومة من المعادلات الخطية بحيث يكون اختبار التشخيص لهذه المعادلة من نوع فوق التشخيص وتمتاز هذه الطريقة في الصيغة العامة لمقدرات K-CLASS بأن قيمة k تكون عبارة عن متغير على خلاف مشهور مقدرات K-CLASS الأخرى التي تكون قيمة k فيها عبارة عن ثابت،حيث تم تطبيق الطريقة على منظومة معادلات خطية آنية بسيطة تم بنائها من قبل الباحث تصف العلاقة بين النمو الاقتصادي والصادرات وبعض المتغيرات المتعلقة بهما واستخلاص النتائج باستخدام البرامج الجاهزة (Excel, Minitab) وأخيرا تم التعليق على النتائج وعرض أهم الاستنتاجات ثم كتابة بعض التوصيات .

Keywords

Lancer equation system --- least variance ratio --- lvr --- منظومة معادلات خطية --- نسبة التباين الصغرى