趙衛(wèi)亞版計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)期末整理-文庫吧
2025-06-10 03:57 本頁面
【正文】 中,以而使隨機(jī)誤差項(xiàng)的各期值之間呈現(xiàn)出相關(guān)關(guān)系。再如，在商品需求函數(shù)中，如果解釋變量只有收人和商品的自價(jià)格，則隨機(jī)誤差項(xiàng)中將包含其他商品價(jià)格對該商品需求的能響，價(jià)格變量般是逐期相關(guān)的，從而使模型產(chǎn)生自相關(guān)性。ii. 模型函數(shù)形式的設(shè)定誤差。（假性）例如，平均成本函數(shù)應(yīng)該是二次多項(xiàng)式模型:如果設(shè)成了直線形式，則隨機(jī)誤差項(xiàng)是自相關(guān)的，因?yàn)檎`差項(xiàng)中包括了產(chǎn)值的平方項(xiàng)，產(chǎn)值的各期相關(guān)性將會導(dǎo)致隨機(jī)誤差項(xiàng)的自相關(guān)性。iii. 經(jīng)濟(jì)慣性。（真）由于經(jīng)濟(jì)發(fā)展的連續(xù)性所形成的慣性(或粘滯性)，使得許多經(jīng)濟(jì)變量的前后期之間是相互關(guān)聯(lián)的。例如，本期的投資規(guī)模,往往與前一年甚至前幾年的投資有關(guān)。受消費(fèi)習(xí)慣的影響，居民的本期消費(fèi)水平在很大程度上還受到原有上期)消費(fèi)水平的制約。在生產(chǎn)技術(shù)條件相對穩(wěn)定時(shí)期，各期的產(chǎn)量也是密切相關(guān)的。因此，利用時(shí)間序列資料建立模型時(shí)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展的慣性使得模型存在自相關(guān)性。iv. 隨機(jī)因素的影響。（真）例如自然災(zāi)害、金融危機(jī)、世界經(jīng)濟(jì)環(huán)境的變化等隨機(jī)因素的影響，往往要持續(xù)多個(gè)時(shí)期,使得隨機(jī)誤差項(xiàng)呈現(xiàn)出自相關(guān)性。 后果i. 最小二乘估計(jì)不再是有效估計(jì)。當(dāng)模型存在自相關(guān)性時(shí)，OLS估計(jì)仍然是無偏估計(jì)，但不再具備有效性。應(yīng)該改用其他方法估計(jì)模型中的參數(shù)。ii. 一般會低估OLS估計(jì)的標(biāo)準(zhǔn)誤差。iii. t檢驗(yàn)的可靠性降低。在自相關(guān)的影響下，標(biāo)準(zhǔn)誤差估計(jì)偏低將直接導(dǎo)致t統(tǒng)計(jì)量值的增大，這很可能使原來不顯著的t值變?yōu)轱@著的，即將不重要的因素誤認(rèn)為有顯著影響的變量引入模型。iv. 降低模型的預(yù)測精度。模型的預(yù)測區(qū)間與參數(shù)估計(jì)量的方差密切相關(guān)，系數(shù)估計(jì)誤差的不準(zhǔn)確，將直接影響模型的預(yù)測精度。 檢驗(yàn)i. 殘差圖分析。如果隨著時(shí)間的推移殘差分布呈現(xiàn)出周期性的變化，說明可能存在自相關(guān)。ii. 德賓—沃森（DW）檢驗(yàn)適用條件：只適用于檢驗(yàn)一階自相關(guān)性，且解釋變量要與隨機(jī)項(xiàng)不相關(guān)，樣本容量較大的情況下使用。局限性：（1）只能判斷是否存在一階的自相關(guān)性。DW接近于2時(shí)，只能說明et與et1不相關(guān)，并不意味著模型不存在高階自相關(guān)性，即不能得出“不存在自相關(guān)性”的結(jié)論。（2）存在兩個(gè)不能確定的區(qū)域，一旦落入這兩個(gè)區(qū)域就要通過其他方法（或者增加樣本數(shù)據(jù)，或者重新取樣，或者用其他檢驗(yàn)方法）（3）不適用解釋變量與隨機(jī)項(xiàng)相關(guān)的模型（比如當(dāng)有滯后變量作為解釋變量時(shí)，此時(shí)DW有趨向2的趨勢。需要利用Durbinh統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行判斷）iii. 偏相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)衡量多個(gè)變量之間相關(guān)程度的重要指標(biāo)，用它來判斷自相關(guān)性的類型。iv. 布羅斯—戈弗雷檢驗(yàn) 解決辦法首先修正模型，若檢驗(yàn)后發(fā)現(xiàn)自相關(guān)不存在了，說明原來的自相關(guān)假性自相關(guān)。模型修正后就已經(jīng)解決。若為真正的自相關(guān)，則用廣義差分法。GLS的基本思想就是通過對總體方差協(xié)方差矩陣的分解，將回歸的殘差轉(zhuǎn)變成滿足古典假定的殘差，然后使用OLS估計(jì)?？梢奧LS與廣義差分都是GLS的特例。三、多重共線性1. 完全多重共線性：多元線性回歸模型中的解釋變量之間，存在嚴(yán)格的線性關(guān)系。原因：通常是模型設(shè)定的失誤。后果：此時(shí)無法唯一解出確定的參數(shù)估計(jì)值，估計(jì)的方差無窮大，違反了基本假定。解決：可以放棄部分解釋變量2. 定義：對于多元線性回歸模型Y=b1+b2X2+L+bkXk+m，解釋變量之間存在較強(qiáng)的線性關(guān)系?；蛘哒f存在一組不全為0的常數(shù)l1,l2L,lk使得l1+l2X160
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