多元線性回歸模型的參數(shù)估計(1)(文件)
【正文】 ?????????????????????????????????????????53650000215002150010111111)( 22121 iiinn XXXnXXXXXX ????XX 39。 0)?1 ??? βX(YXn由此得到 正規(guī)方程組 YX39。 矩方法 是 工具變量方法 (Instrumental Variables,IV)和 廣義矩估計方法 (Generalized Moment Method, GMM)的基礎(chǔ) ? 在 矩方法 中關(guān)鍵是利用了 E(X’?)=0 ? 如果某個解釋變量與隨機項相關(guān)，只要能找到 1個工具變量，仍然可以構(gòu)成一組矩條件。 四、參數(shù)估計量的性質(zhì) 在滿足基本假設(shè)的情況下，其結(jié)構(gòu)參數(shù) ?的 普通最小二乘估計 、 最大或然估計 及 矩估計 仍具有： 線性性 、 無偏性 、 有效性 。 模型的良好性質(zhì)只有在大樣本下才能得到理論上的證明 六、多元線性回歸模型的參數(shù)估計實例 例 在例 ，已建立了 中國居民人均消費 一元線性模型。 P值非常小的含義是什么呢？ 。 解釋變量： 人均 GDP： GDPP 前期消費： CONSP(1) 估計區(qū)間 ： 1979~2021年 Eviews軟件估計結(jié)果 L S / / De p e n d e n t V a r i a b le is C ON S S a m p le ( a d ju s te d ) : 1 9 7 9 2 0 0 0 I n c l u d e d o b s e r v a t io n s : 2 2 a f te r a d j u s ti n g e n d p o i n t s V a r i a b le C o e f f i c i e n t S t d . E r r o r t S t a ti s ti c P r o b . C 1 2 0 . 7 0 0 0 3 6 . 5 1 0 3 6 3 . 3 0 5 9 1 2 0 . 0 0 3 7 GD P P 0 . 2 2 1 3 2 7 0 . 0 6 0 9 6 9 3 . 6 3 0 1 4 5 0 . 0 0 1 8 C ON S P ( 1) 0 . 4 5 1 507 0 . 1 7 0 3 0 8 2 . 6 5 1 1 2 5 0 . 0 1 5 8 R s q u a r e d 0 . 9 9 5 4 0 3 M e a n d e p e n d e n t v a r
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