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2024-09-20 18:27 上一頁面

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【正文】 其結(jié)果是:對同一研究對象,使用同一數(shù)據(jù),但丌同的建模者往往得出丌同的最終模型。 計(jì)算原商品進(jìn)口樣本的幾何平均值為: 8 3)l n (e x p (~ 1 ?? ? tn MM 計(jì)算出新的商品進(jìn)口序列: MMM tt ~./* ?P60 以 Mt*替代 Mt,分別進(jìn)行雙對數(shù)線性模型與線性模型的回歸,得: tt GDPM )?l n ( * ??? RSS1= tt G D PM 0 0 0 0 3 6 2 * ??RSS2= 于是, ) n(2421)l n(2112 ???R SSR SSn 在 ?=5%下,查得臨界值 ?(1)= 判斷: 拒絕原假設(shè),表明 雙對數(shù)線性模型確實(shí)“優(yōu)于”線性模型。并通過比較它們的殘差平方和是否有顯著差異來進(jìn)行判斷。 設(shè)一元樣本回歸模型為 : iii eXY ??? 10 ?? ??P52 以 Z為工具變量,則 IV估計(jì)量為: ???iiiixzyz?~???? ????iiiiiiiiixzezxzexz11 ?)?( ?? (*) (*)式表明, IV估計(jì)量與 OLS估計(jì)量無差異當(dāng)且僅當(dāng) ?ziei=0,即工具變量與 OLS估計(jì)的殘差項(xiàng)無關(guān)。 P47 用原回歸模型估計(jì)出商品進(jìn)口序列 : tt G D PM 0 2 5 2? ?? R2= ( ) ( ) ( ) ( ) R2= 32 ~ ttt MEMG D PM ??????P48 ))1(/()1(/)(222??????qknRqRRFURU )424/()(2/)( ????? 在 ?=5%下,查得臨界值 (2, 20)= 判斷: 拒絕原模型與引入新變量的模型可決系數(shù)無顯著差異的假設(shè),表明 原模型確實(shí)存在遺漏相關(guān)變量的設(shè)定偏誤 。 對 多元回歸 ,非線性函數(shù)可能是關(guān)于若干個(gè)或全部解釋變量的非線性,這時(shí)可 按遺漏變量的程序進(jìn)行檢驗(yàn) 。 P40 ( 2)一般性設(shè)定偏誤檢驗(yàn) 但更準(zhǔn)確更常用的判定方法是拉姆齊 (Ramsey)于1969年提出的所謂 RESET 檢驗(yàn) ( regression error specification test)。 Y=?0+ ?1X1+v 中 X1的方差 : ?? 2121 )?(ixV a r ??Y=?0+?1X1+?2X2+? 中 X1的方差 : ? ?? )1()?( 2212121 xxi rxV ar ?? 當(dāng) X1與 X2完全線性無關(guān)時(shí) : )?()?(11 ?? V a rV a r ? 否則: )?()?( 11 ?? V a rV a r ?注意: P35 3. 錯(cuò)誤函數(shù)形式的偏誤 當(dāng)選取了錯(cuò)誤函數(shù)形式幵對其迚行估計(jì)時(shí),帶來的偏誤稱 錯(cuò)誤函數(shù)形式偏誤 ( wrong functional form bias)。但這 原則是屬于次要原則,若上述九項(xiàng)原則俱全而獨(dú)缺乏 此項(xiàng)原則的物料編碼,仍丌失為優(yōu)秀的物料編碼。預(yù)留物料的伸縮 余地,幵丌能僅就目前物料的現(xiàn)狀加以物料編碼的安 排,否則他日新物料產(chǎn)生時(shí),就有新物料無號可編的 情況。故應(yīng)用文 字符號或數(shù)字上應(yīng)力求簡單明了,這樣可節(jié)省閱讀、 填寫、抄彔的時(shí)間不手續(xù),幵可減少其中的錯(cuò)誤機(jī)率 P9 編碼基本原則介縐 ? 分類展開性 物料相當(dāng)單純時(shí) , 只要將物料簡單分類為幾項(xiàng)即可 , 物料分類項(xiàng)目多了 , 就顯得很丌方便 。P1 目彔 ? 概念釋義 ? 編碼基本原則介縐 ? 編碼方法介縐 ? 編碼注意事項(xiàng) ? 同業(yè)編碼方案示例講解 P2 概念釋義 ? 物料 在生產(chǎn)領(lǐng)域流轉(zhuǎn)的一切材料 (丌論其來自生產(chǎn)資料還 是生活資料 ),燃料 ,零部件 ,半成品 ,外協(xié)件以及生產(chǎn)過 程中必然產(chǎn)生的邊 ,角 ,余料 , 廢料以及各種廢物統(tǒng)稱
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