Cтраница 1
Неидентифицируемость вовсе не является редким явлением. В самом деле для идентифицируемости, грубо говоря, надо, чтобы количество оцениваемых структурных параметров было бы равно количеству оцененных параметров приведенной формы. Очевидно, однако, что в общем случае структурных параметров больше. [1]
Очевидно, неидентифицируемость модели означает, что косвенный метод наименьших квадратов неприменим. [2]
Априорная структурная идентифицируемость параметров модели является необходимым условием корректности процедуры оценивания параметров. В случае априорной неидентифицируемости ( неединственности вектора оценок параметров) модели численные процедуры оценивания неизвестных параметров могут или вообще не работать, или давать сомнительные результаты. [3]
В этом случае метод инструментальных переменных, вообще говоря, тоже применим, однако для его использования необходимо располагать внешними инструментальными переменными - экзогенных переменных не хватает. Очевидно, это не что иное, как другая интерпретация неидентифицируемости модели. [4]
Если сформировано множество независимых ограничений на системные параметры, то первоначально нужно проверить условие порядка. Если число ограничений меньше минимально необходимого, то сразу можно сделать вывод о локальной неидентифицируемости модельной структуры. Рекомендуется, однако, продолжить исследование, с тем, чтобы получить дополнительную информацию о модели и использовать ее для элиминирования неидентифицируемости. [5]
Мы максимально учитываем особенности проведения структурного анализа идентифицируемости, позволяющего проводить исследования в символьном виде. Структурный анализ позволяет в случае, если модель оказывается локально и глобально неидентифицируемой, предложить способы элиминирования неидентифицируемости - преобразования модельной структуры, в результате которого она становится идентифицируемой. [6]
В-третьих, каждая физическая параметризация является по-своему уникальной. Изучая идентифицируемость каждой такой отдельной модели, мы сосредотачиваемся на конкретных физических параметрах данной модели, за которыми теряются причины неидентифицируемости. Хотя изучение идентифицируемости каждой конкретной модели представляет несомненный интерес, не менее важно понять общие причины неидентифицируемости. Если, как в рассмотренном примере, физические параметры связаны с подмножеством системных параметров взаимно однозначным соответствием, то истинная причина идентифицируемости или неидентифицируемости такой модельной структуры заключается в идентифицируемости или неидентифицируемости системных параметров. Таким образом, изучение вопроса об идентифицируемости системных параметров само по себе очень важно, так как позволяет лучше понять истинные причины неидентифицируемости модельных структур. [7]
Заметим, что проблема сверхидентифицируемости - это проблема количества наблюдений: с увеличением объема выборки все различные состоятельные оценки параметра стремятся к одному и тому же истинному значению. Неидентифицируемость не исчезает с ростом количества наблюдений и означает, что существует бесконечное число структурных моделей, имеющих одну и ту же приведенную форму. [8]
В-третьих, каждая физическая параметризация является по-своему уникальной. Изучая идентифицируемость каждой такой отдельной модели, мы сосредотачиваемся на конкретных физических параметрах данной модели, за которыми теряются причины неидентифицируемости. Хотя изучение идентифицируемости каждой конкретной модели представляет несомненный интерес, не менее важно понять общие причины неидентифицируемости. Если, как в рассмотренном примере, физические параметры связаны с подмножеством системных параметров взаимно однозначным соответствием, то истинная причина идентифицируемости или неидентифицируемости такой модельной структуры заключается в идентифицируемости или неидентифицируемости системных параметров. Таким образом, изучение вопроса об идентифицируемости системных параметров само по себе очень важно, так как позволяет лучше понять истинные причины неидентифицируемости модельных структур. [9]
Если сформировано множество независимых ограничений на системные параметры, то первоначально нужно проверить условие порядка. Если число ограничений меньше минимально необходимого, то сразу можно сделать вывод о локальной неидентифицируемости модельной структуры. Рекомендуется, однако, продолжить исследование, с тем, чтобы получить дополнительную информацию о модели и использовать ее для элиминирования неидентифицируемости. [10]
В-третьих, каждая физическая параметризация является по-своему уникальной. Изучая идентифицируемость каждой такой отдельной модели, мы сосредотачиваемся на конкретных физических параметрах данной модели, за которыми теряются причины неидентифицируемости. Хотя изучение идентифицируемости каждой конкретной модели представляет несомненный интерес, не менее важно понять общие причины неидентифицируемости. Если, как в рассмотренном примере, физические параметры связаны с подмножеством системных параметров взаимно однозначным соответствием, то истинная причина идентифицируемости или неидентифицируемости такой модельной структуры заключается в идентифицируемости или неидентифицируемости системных параметров. Таким образом, изучение вопроса об идентифицируемости системных параметров само по себе очень важно, так как позволяет лучше понять истинные причины неидентифицируемости модельных структур. [11]
В-третьих, каждая физическая параметризация является по-своему уникальной. Изучая идентифицируемость каждой такой отдельной модели, мы сосредотачиваемся на конкретных физических параметрах данной модели, за которыми теряются причины неидентифицируемости. Хотя изучение идентифицируемости каждой конкретной модели представляет несомненный интерес, не менее важно понять общие причины неидентифицируемости. Если, как в рассмотренном примере, физические параметры связаны с подмножеством системных параметров взаимно однозначным соответствием, то истинная причина идентифицируемости или неидентифицируемости такой модельной структуры заключается в идентифицируемости или неидентифицируемости системных параметров. Таким образом, изучение вопроса об идентифицируемости системных параметров само по себе очень важно, так как позволяет лучше понять истинные причины неидентифицируемости модельных структур. [12]
В-третьих, каждая физическая параметризация является по-своему уникальной. Изучая идентифицируемость каждой такой отдельной модели, мы сосредотачиваемся на конкретных физических параметрах данной модели, за которыми теряются причины неидентифицируемости. Хотя изучение идентифицируемости каждой конкретной модели представляет несомненный интерес, не менее важно понять общие причины неидентифицируемости. Если, как в рассмотренном примере, физические параметры связаны с подмножеством системных параметров взаимно однозначным соответствием, то истинная причина идентифицируемости или неидентифицируемости такой модельной структуры заключается в идентифицируемости или неидентифицируемости системных параметров. Таким образом, изучение вопроса об идентифицируемости системных параметров само по себе очень важно, так как позволяет лучше понять истинные причины неидентифицируемости модельных структур. [13]