Un model econometric static este acela în care dependenţa variabilelor endogene „y” faţă de valorile variabilelor exogene „xj” se realizează în aceeaşi perioadă de timp:
yt = f(x1t,…,xjt,…, xkt) + ut
,
Spre deosebire de acestea, modelele econometrice dinamice se definesc prin următoarele tipuri:
a) Introducerea în pachetul de variabile explicative „xj”, în mod explicit, a variabilei timp:
yt = f(x1t, x2t, t) + ut
Un astfel de model se justifică atunci când:
● Printre factorii importanţi ai variabilei y se află şi factori de natură calitativă, a căror influenţă nu poate fi reflectată de modelul econometric datorită lipsei unei măsuri statice adecvate; cum ar fi, de exemplu, influenţa preferinţelor sau gusturilor populaţiei asupra consumului sau influenţa progresului tehnic în cadrul funcţiilor de producţie;
● Poate fi acceptată ipoteza unui efect inerţial în evoluţia fenomenului y, ipoteză care, în domeniul fenomenelor economice, poate fi acceptată datorită masei sociale care le generează şi de care beneficiază;
b) Modele autoregresive – când în pachetul de variabile explicative „xj” se introduce şi variabila explicată „y”, dar cu valori decalate: yt-1, yt-2,…,yt-k , acesta reprezentând un model autoregresiv de ordinul „k”:
yt = f(xt, yt-k) + ut
c) Modele cu decalaj - în care variabila factorială „x” îşi exercită influenţa asupra variaţiei variabilei „y” pe mai multe perioade de timp:
yt = f(xt, xt-1,…, xt-k) + ut; k<t
unde: k = lungimea perioadei de decalaj (lag)
Exemple:
Kt = f(It, It-1,…,I t-k) + ut
unde:
Kt = fondurile fixe puse în funcţiune în perioada t:;
It = investiţiile efectuate în perioada t-k,…,t.
Qt = f(It,It-1,…, It-k) + ut
unde:
Qt = producţia medie la ha ;
It = cantitatea de îngrăşăminte la ha.
Aceste tipuri de modele, a), b) şi c), se utilizează, în special, la prognoza fenomenelor economice. Dacă primele modele, a) şi b), nu ridică dificultăţi privind identificarea, estimarea şi verificarea modelului, ele fiind de genul modelelor econometrice multifactoriale, modelele dinamice cu decalaj prezintă câteva dificultăţi.
Prima dificultate se referă la lungimea decalajului „k” – cu cât acesta este mai mare, cu atât se pierd mai multe valori ale variabilelor, neajuns ce impune construirea unor serii lungi de date ale fenomenelor analizate, pe când, în economie, se lucrează, de obicei, cu eşantioane de volum mic.
A doua dificultate o reprezintă existenţa fenomenului de multicolinearitate între valorile decalate ale variabilei exogene – cov(xt,xt-k) ≠ 0, , k<t – multicoliniaritate care conduce la obţinerea de estimatori nesemnificativi: .
