計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)總復(fù)習(xí)-wenkub
2023-05-02 12:35:37 本頁(yè)面
【正文】 y, X*+Xβ分解。=Ω這即是廣義最小二乘法（GLS）。行觀測(cè)值（包括常數(shù)項(xiàng)）,表示u2xi=NN異方差穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)差給出了標(biāo)準(zhǔn)差的穩(wěn)健形式，X39。X)1] =39。39。因此，可以利用穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)推斷。t統(tǒng)計(jì)量服從克服自相關(guān)問(wèn)題可以采用什么方法，寫出其具體過(guò)程。X)1（1）排除引起共線性的變量找出引起多重共線性的解釋變量，將它排除出去，以逐步回歸法得到最廣泛的應(yīng)用。Ω?(X39。一般來(lái)說(shuō)，由于經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的限制使得模型設(shè)計(jì)不當(dāng)，導(dǎo)致設(shè)計(jì)矩陣中解釋變量間存在普遍的相關(guān)關(guān)系。二、簡(jiǎn)答題簡(jiǎn)要說(shuō)明計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型與數(shù)理經(jīng)濟(jì)模型的關(guān)系？計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型與數(shù)理經(jīng)濟(jì)模型分別屬于兩門不同的學(xué)科。的人工變量稱為虛擬變量。虛擬變量：在計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中，我們把取值為《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》總復(fù)習(xí)一、名詞解釋多重共線性：在線性回歸模型中，如果某兩個(gè)或多個(gè)解釋變量之間出現(xiàn)了相關(guān)性，則稱為多重共線性。0面板數(shù)據(jù)：發(fā)生在同一時(shí)間截面上的調(diào)查數(shù)據(jù)加權(quán)最小二乘法：是對(duì)各個(gè)殘差的平方賦予不同的權(quán)重后求和，求解參數(shù)估計(jì)值，使加權(quán)之后的殘差平方和最小。數(shù)理經(jīng)濟(jì)學(xué)是在理論的層面上運(yùn)用數(shù)學(xué)語(yǔ)言來(lái)研究和表述經(jīng)濟(jì)理論, 而計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是在經(jīng)驗(yàn)的層面上對(duì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象在具體時(shí)間、地點(diǎn)、條件下的結(jié)局進(jìn)行描述、估計(jì)或預(yù)測(cè)。多重共線性的解決方法1Var(β?0（2）差分法時(shí)間序列數(shù)據(jù)、線性模型：將原模型變換為差分模型。要解決異方差和自相關(guān)的問(wèn)題，可以按照兩種思路。t統(tǒng)計(jì)量仍然漸進(jìn)分布估計(jì)量的方差公式為：? ? ?Var(β)β)(β]X)1(X39。ΩX(X39。?X39。39。Xui假設(shè)那么對(duì)于正定矩陣可以找到矩陣=MΩ1M在方程兩邊同時(shí)乘以+MyMu令=即+)MMΩMI(Mu*=39。Ω1u即，目標(biāo)函數(shù)是u的加權(quán)平方和，而權(quán)數(shù)矩陣則是u的協(xié)方差矩陣的逆矩陣。(X*)1y*M39。=X性質(zhì)，而轉(zhuǎn)換后模型的參數(shù)估計(jì)量與最初模型的參數(shù)是完全相同的。(X39。統(tǒng)計(jì)量也不再服從因此，可能導(dǎo)致錯(cuò)誤的推斷。統(tǒng)計(jì)量服從這即是廣義最小二乘法（GLS）。模型的識(shí)別就是通過(guò)對(duì)相關(guān)圖與偏相關(guān)圖的分析，初步確定適合于給定樣本的q如果估計(jì)的模型中的某些參數(shù)估計(jì)值不能通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，或者殘差序列不能近似為一個(gè)白噪聲序列，應(yīng)返回第一步再次對(duì)模型進(jìn)行識(shí)別。檢測(cè)方法：圖示法，Park檢驗(yàn)法用檢測(cè)方法：圖示法，回歸檢驗(yàn)法，DurbinWaston或廣義差分法修正序列相關(guān)性3)隨機(jī)解釋變量問(wèn)題：隨機(jī)解釋變量與隨機(jī)干擾項(xiàng)獨(dú)立對(duì)隨機(jī)變量與隨機(jī)干擾項(xiàng)同期相關(guān)：有偏且非一致工具變量法可以克服參數(shù)估計(jì)量性質(zhì)的分析：小樣本和大樣本性質(zhì)三、論述題實(shí)踐中進(jìn)行計(jì)量經(jīng)濟(jì)問(wèn)題必須經(jīng)過(guò)哪些步驟，分析每個(gè)步驟在計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析中的作用。c，擬定參數(shù)范圍樣本數(shù)據(jù)的收集:b，估價(jià)方法選擇2）模型的檢驗(yàn)i.?tt229。參數(shù)線性約束的檢驗(yàn)；模型增加或減少變量的檢驗(yàn)；v.檢測(cè)方法：圖示法，Park檢驗(yàn)法，White檢驗(yàn)法，Lagrange減小，正負(fù)號(hào)混亂。隨機(jī)變量與隨機(jī)干擾項(xiàng)同期相關(guān)：有偏但一致擴(kuò)大樣本容量可以克服。檢驗(yàn)DW和于統(tǒng)計(jì)量只適用于檢驗(yàn)解釋變量具有嚴(yán)格外生性的模型中是否存在一階自相關(guān)。=2 ut完全負(fù)自相關(guān)02 ut的檢驗(yàn)步驟如下。utr1ut1rXtbStep3：對(duì)于原假設(shè)構(gòu)建TR2。分布。當(dāng)?Step1：利用Step2：回歸檢驗(yàn)
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