計量經(jīng)濟(jì)學(xué)總復(fù)習(xí)(存儲版)
【正文】 用沒有壞影響。b，數(shù)據(jù)的質(zhì)量樣本參數(shù)的估計:模型預(yù)測檢驗：解釋變量條件條件均值與個值的預(yù)測；預(yù)測置信空間變化iv.GleiserGLS（1）原因線性回歸模型中隨機(jī)誤差項存在序列相關(guān)的原因很多，但主要是經(jīng)濟(jì)變量自身特點、數(shù)據(jù)特點、變量選擇及模型函數(shù)形式選擇引起的。S.統(tǒng)計量定義如下，TT4DW ut=估計方程…vt，記可決系數(shù)為統(tǒng)計量近似服從檢驗拒絕原假設(shè)，還不能判斷誤差項在哪個滯后階數(shù)上存在相關(guān)。r1ut1p統(tǒng)計量。+utur=1DW/2作廣義差分，并回歸方程5? ? ?yt)b0+β(1)?第三步：將參數(shù)估計量inNo如此反復(fù)，直至自回歸系數(shù)達(dá)到收斂。b1x1t (Error!No然后回歸模型+? ? ?第二步：利用prLLinbk,1)r(2)document..11），重新估計廣義差分模型得到新的參數(shù)估計量+vtut+r37growth| SS df MS NumberModel+ AdjInterval]+inf1(555)=,通貨膨脹率系數(shù)的t的經(jīng)濟(jì)概念？R2當(dāng)表示發(fā)展中國家，假設(shè)用++b11inf 解釋 檢驗整個方程和單個參數(shù)的顯著性？（檢驗水平=）7方程：R2=，F(xiàn)=，（555）=，拒絕原假設(shè)，整個方程存在顯著性。(b1)個百分點。infErr. t P|t| [95% Rsquared ==根據(jù)回歸結(jié)果回答問題。inf+與廣義差分法相比較，這種方法同時估計b和r，而廣義差分法是先估計r，再通過廣義差分方程估計b。b1(x1trxkt=styler(2)Lspecified)r1xt1Lpp得到r的一致估計?量+document..3)? ? ? ? ?提取殘差+b0document..9）模型得到新的參數(shù)估計量r(2)specifiedbk,1)in+和的簡單相關(guān)系數(shù)，或者根據(jù)vtinxkt=的顯著性注：如果存在異方差，可以在檢驗方程中利用異方差一致rStep2：回歸檢驗方程? ? ? ?ut當(dāng)TR2。Xtbr1ut1的檢驗步驟如下。2 ut2 ut統(tǒng)計量只適用于檢驗解釋變量具有嚴(yán)格外生性的模型中是否存在一階自相關(guān)。和隨機(jī)變量與隨機(jī)干擾項同期相關(guān)：有偏但一致擴(kuò)大樣本容量可以克服。檢驗法，Lagrange檢測方法：圖示法，Park229。?ttc，擬定參數(shù)范圍樣本數(shù)據(jù)的收集:隨機(jī)解釋變量問題：隨機(jī)解釋變量與隨機(jī)干擾項獨(dú)立對檢測方法：圖示法，回歸檢驗法，DurbinWaston檢測方法：圖示法，Parkq這即是廣義最小二乘法（GLS）。因此，可能導(dǎo)致錯誤的推斷。(X39。X39。y*(X*39。(Mu*MΩM)即Mu令+Ω1M=假設(shè)XΩX(X39。]估計量的方差公式為：? ? ?Var(β)t（2）差分法時間序列數(shù)據(jù)、線性模型：將原模型變換為差分模型。數(shù)理經(jīng)濟(jì)學(xué)是在理論的層面上運(yùn)用數(shù)學(xué)語言來研究和表述經(jīng)濟(jì)理論, 而計量經(jīng)濟(jì)學(xué)是在經(jīng)驗的層面上對經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象在具體時間、地點、條件下的結(jié)局進(jìn)行描述、估計或預(yù)測。0虛擬變量：在計量經(jīng)濟(jì)學(xué)中，我們把取值為二、簡
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