樣條函數(shù)及三次樣條插值-免費閱讀
【正文】 45 (1)約化建模理論提出了一個對不同先驗假設(shè)的更為系統(tǒng)的檢驗程序； (2)初始模型就是一個包括所有可能變量的 “ 一般 ” 模型，也就避免了過度的 “ 數(shù)據(jù)開采 ” 問題； (3)由于初始模型的 “ 一般 ” 性，所有研究者的“ 起點 ” 都有是相同的，因此，在相同的約化程序下，最后得到的最終模型也應(yīng)該是相同的。 數(shù)據(jù)開采 :對不同變量及其數(shù)據(jù)的償試與篩選。 37 例 在 167。 34 （ 4）線性模型與雙對數(shù)線性模型的選擇 無法通過判定系數(shù)的大小來輔助決策 ，因為在兩類模型中被解釋變量是不同的。 28 當(dāng)解釋變量與隨機擾動項同期相關(guān)時，通過工具變量法可得到參數(shù)的一致估計量。 ,估計了中國商品進口 M與 GDP的關(guān)系，并發(fā)現(xiàn)具有強烈的一階自相關(guān)性。 若僅增加一個 “ 替代 ” 變量，也可通過 t檢驗 來判斷。第五章 函數(shù)近似計算的插值問題 樣條函數(shù)及三次樣條插值 167。 21 例如， 在一元回歸中，假設(shè)真實的函數(shù)形式是非線性的，用泰勒定理將其近似地表示為多項式： RESET檢驗也可用來檢驗函數(shù)形式設(shè)定偏誤的問題。 然而，由于僅用 GDP來解釋商品進口的變化，明顯地遺漏了諸如商品進口價格、匯率等其他影響因素。 而當(dāng)解釋變量與隨機擾動項同期無關(guān)時， OLS估計量就可得到參數(shù)的一致估計量。 為了在兩類模型中比較，可用 BoxCox變換 : 第一步 ，計算 Y的樣本幾何均值。 ， 采用線性模型 : R2=。 ?這一過程對最終選擇的變量的 t檢驗產(chǎn)生較大影響 42 ? 當(dāng)在眾多備選變量中選擇變量進入模型時，其中 t檢驗的真實的顯著性水平已不再是事先給出的名義顯著性水平。 特點： 46 例題： 例 費模型： Q=f(X,P1,P0) 然而 ， 有理由認(rèn)為 X、 P P0的變化可能會經(jīng)過一段時期才會對 Q起作用 ， 因為消費者固有的消費習(xí)慣是不易改變的 。 這就是所謂的 “ 從一般到簡單 ” （ generaltospecific） 的建模理論 。 ?傳統(tǒng)建模方法主要的缺陷：建模過程的所謂“ 數(shù)據(jù)開采 ”（ Data minimg）問題。 因此，拒絕原假設(shè)時，就應(yīng)選擇 RSS2的模型。 拒絕原假設(shè)，就意味著（ *）式中的解釋變量與隨機擾動項相關(guān)。這就是 豪斯蔓檢驗（ 1978）的主要思想。 24 例 ： 在 167。 例如 ，先估計 Y=?0+ ?1X1+v 得 : 110 ??? XY ?? ??20 ????? ????? 3221110 ?? YYXY 再根據(jù)第三章第五節(jié)介紹的 增加解釋變量的 F檢驗 來判斷是否增加這些 “ 替代 ” 變量。 三次樣條插值 167。 ????? ?????? ?313212110 XXXY因此，如果設(shè)定了線性模型，就意味著遺漏了相關(guān)變量 X1 X13 ，等等。因此，序列相關(guān)性的主要原因可能就是建模時遺漏了重要的相關(guān)變量造成的。 因此， 只須檢驗 IV估計量與 OLS估計量是否有顯著差異來檢驗解釋變量與隨機擾動項是否同期無關(guān)。 ??? )ln1e xp()(~ /121 inn YnYYYY ? 第二步 ，用得到的樣本幾何均值去除原被解釋變量 Y，得到被解釋變量的新序列 Y*。 采用雙對數(shù)線性模型 : R2=， 但不能就此簡單地判斷雙對數(shù)線性模型優(yōu)于線性模型。 ? 顯著性水平意味著將一個無關(guān)變量作為相關(guān)變量選入模型而犯錯誤的概率 。 于是 ， 可建立如下更 “ 一般 ” 的模型： tttttttttPPPPXX??????????????????????1010111211121110lnlnlnlnlnlnlnln47 在估計該模型之前，并不知道食品消費需求是怎樣決定的，但可以考察幾種可能的情況 : ttttt PPXQ ????? ????? 011110 lnlnlnln 例如認(rèn)為 ，對食品的消費需求是一個“ 靜態(tài) ” 行為，只有當(dāng)期的因素發(fā)生作用： （ *） 48 也可以認(rèn)為， 由于食品是必需品， P1的變化并不對 Q產(chǎn)生影響，但仍受 P0與 X變動的影響，然而后者的影響卻有著一期的滯后： tttttt PPXXQ ?????? ?????? ?? 102020210 lnlnlnlnln 可以看出， (*)、 (**)都是 原一般模型 的特例，即都可通過對 原一般模型 施加約束得到。 然后在模型的估計過程中逐漸剔除不顯著的變量
黨政相關(guān)相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號-1