3.1.3. Приложение результатов для анализа мультипликатора инвестиций

Для иллюстрации приложений представленных выше результатов мы интерпретируем (3.1) так, что эта зависимость связывает доходы (зависимая переменная) с автономными инвестициями (независимая переменная). Тогда параметр (32 определяется как мультипликатор инвестиций. Если наша априорная информация является неясной, мы можем использовать расплывчатую ФПВ (3.4) для ее представления. Заметим, что это связано с допущением , т. е. предполагается, что наша априорная информация недостаточна даже для того, чтобы определить знак мультипликатора . Мы используем данные из работы Хаавельмо [57], они представлены в табл. 3.1.

Таблица 3.1. Данные Хаавельмо [57] о доходе и инвестициях

Используя результаты, представленные в (3.13) и (3.14), и обращаясь к таблицам -ФПВ Стьюдента, мы получаем апостериорные ФПВ для показанные на рис. 3.1.

В подписи под графиком на рис. 3.1, б указано, что апостериорное математическое ожидание мультипликатора вокруг него группируются высокие значения ФПВ мультипликатора. Кроме того, из графика следует, что апостериорная вероятность отрицательного мультипликатора пренебрежимо мала.

Рис. 3.1. Апостериорные ФПВ для свободного члена и мультипликатора инвестиций основанные на модели Хаавельмо и его данных, а также расплывчатых априорных распределений параметров: (а) Апостериорная ФПВ для точки пересечения; (б) Апостериорная ФПВ для мультипликатора

Таким образом, несмотря на то, что наши априорные представления не исключали отрицательных значений мультипликатора, на основе выборочных данных была получена апостериорная ФПВ, которая указывает на то, что отрицательные значения мультипликатора маловероятны.