趙衛(wèi)亞版計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)期末整理-wenkub
2023-07-10 03:57:47 本頁(yè)面
【正文】 量經(jīng)濟(jì)學(xué)整理一、（假性）iii. 隨機(jī)因素的影響。隨機(jī)誤差項(xiàng)為異方差時(shí)，OLSii. 無(wú)法正確估計(jì)系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤差。S（b），這直接影響檢驗(yàn)來(lái)判斷解釋變量影響的顯著性將失去意義。相關(guān)圖分析考察ii. 戈得菲爾德匡特檢驗(yàn)（GQ）適用范圍（優(yōu)點(diǎn)）：樣本容量較大、異方差性呈遞增或遞減的情況，對(duì)于復(fù)雜異方差則無(wú)法應(yīng)用，檢驗(yàn)結(jié)果和數(shù)據(jù)剔除個(gè)數(shù)有關(guān)。檢驗(yàn)思路：為了檢驗(yàn)異方差性,將樣本按解釋變量排序后分成兩部分，再利用樣本分別建立回歸模型,并求出各自的殘差平方和RSSRSS與iii. 懷特檢驗(yàn)使用范圍（優(yōu)點(diǎn)）：適用于任何形式的異方差（不僅限于單調(diào)異方差）、對(duì)于多元模型也很方便，還可以初步推測(cè)異方差的形式。（這個(gè)應(yīng)該不用背）iv. 帕克檢驗(yàn)和戈里瑟檢驗(yàn)基本思想：利用殘差絕對(duì)值序列或殘差平方序列，分別對(duì)模型修正后就已經(jīng)解決。ii. WLS 原因i. 模型中遺漏了重要的解釋變量。x（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(huì)導(dǎo)致隨機(jī)誤差項(xiàng)的自相關(guān)性。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。（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。應(yīng)該改用其他方法估計(jì)模型中的參數(shù)。iii. t統(tǒng)計(jì)量值的增大，這很可能使原來(lái)不顯著的模型的預(yù)測(cè)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(cè)精度。局限性：（1）只能判斷是否存在一階的自相關(guān)性。時(shí)，只能說(shuō)明不相關(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(lái)判斷自相關(guān)性的類型。GLS可見的特例。后果：此時(shí)無(wú)法唯一解出確定的參數(shù)估計(jì)值，估計(jì)的方差無(wú)窮大，違反了基本假定。b12bkm的常數(shù)l1,lkl2Lk經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中各要素之間是互相依存、互相制約的，在數(shù)量關(guān)系上必然有一定聯(lián)系。②若有 ,則懷疑有多重共線性jRii. 經(jīng)濟(jì)變量變化趨勢(shì)的“共向性”。例如，在消費(fèi)函數(shù)中引入本期和前幾期的收入，變量的各期值之間可能是高度相關(guān)的。可以得到參數(shù)估計(jì)值。估計(jì)的方差，使得參數(shù)估計(jì)不穩(wěn)定，異常值多。檢驗(yàn)不顯著，甚至符號(hào)相反）v. 回歸模型缺乏穩(wěn)定性5. 檢驗(yàn)多重共線性并不違反經(jīng)典假設(shè)，因此對(duì)于不嚴(yán)重的多重共線性無(wú)需處理；只有當(dāng)比較嚴(yán)重時(shí)才需要處理。)，可以認(rèn)為存在較嚴(yán)重的多重共線性? 注意，該方法對(duì)解釋變量多于兩個(gè)時(shí)，不一定有效。X++LXj+1+2③看輔助回歸方程的擬合度 的大?。ㄝo助回歸模型檢驗(yàn)還可以得到多重共線性的具體形式）iii. 方差膨脹因子檢驗(yàn)分析思路：多重共線性使得參數(shù)估計(jì)方差放大。2229。ji) 1xb=2? 常以方差擴(kuò)大因子是否大于個(gè)解釋變量是否存在較強(qiáng)的、必須加以處理的多重共線性。 與R2j當(dāng)完全共線時(shí)，R2＝1，VIF＝無(wú)窮大1VIF0≤TOL≤1；一般當(dāng)F檢驗(yàn)多數(shù)都不顯著。SCi. 擴(kuò)大或改變樣本原理：多重共線是一種樣本現(xiàn)象。如果新增加的樣本數(shù)據(jù)與原來(lái)具有相同的性質(zhì)，那么就無(wú)法起到作用——可以利用面板數(shù)據(jù)加以克服?？梢越柚y(tǒng)計(jì)方法幫助選擇：? 首先將變量按照重要程
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