趙衛(wèi)亞版計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)期末整理(完整版)
【正文】 、異方差性呈遞增或遞減的情況，對于復(fù)雜異方差則無法應(yīng)用，檢驗(yàn)結(jié)果和數(shù)據(jù)剔除個(gè)數(shù)有關(guān)。分別建立回歸模型,并求出各自的殘差平方和RSSiii. 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）、對于多元模型也很方便，還可以初步推測異方差的形式。模型修正后就已經(jīng)解決。 原因i. 模型中遺漏了重要的解釋變量。（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)性將會導(dǎo)致隨機(jī)誤差項(xiàng)的自相關(guān)性。（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。iii. t模型的預(yù)測區(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)測精度。時(shí)，只能說明2GLS的特例。b1bk的常數(shù)l1,l2k②若有 ,則懷疑有多重共線性jRii. 經(jīng)濟(jì)變量變化趨勢的“共向性”?？梢缘玫絽?shù)估計(jì)值。檢驗(yàn)不顯著，甚至符號相反）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)，因此對于不嚴(yán)重的多重共線性無需處理；只有當(dāng)比較嚴(yán)重時(shí)才需要處理。X+Lj+12③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。jix=2? 常以方差擴(kuò)大因子是否大于 與Fi. 擴(kuò)大或改變樣本原理：多重共線是一種樣本現(xiàn)象?？梢越柚y(tǒng)計(jì)方法幫助選擇：? 首先將變量按照重要程度排序? 然后逐步添加解釋變量2步驟①用被解釋變量對每一個(gè)所考慮的解釋變量回歸。+=整理后可以建立一個(gè)新的模型。uiOLSX工具變量的變量滿足的條件：工具變量的相關(guān)性：與所替代的隨機(jī)解釋變量高度相關(guān)工具變量的外生性：與隨機(jī)誤差項(xiàng)不相關(guān)如果一個(gè)多元回歸方程中含有的內(nèi)生變量個(gè)數(shù)不只一個(gè)，那么我們就必須分別找到它們各自的工具變量。虛擬變量1. 定義：將取值2. 虛擬變量中“0”，“1”選取原則：從分析問題的目的出發(fā)予以界定0—代表基期，比較的基期，參照組1—代表報(bào)告期，被比較的效應(yīng)，實(shí)驗(yàn)組3. 虛擬變量引入的方式i. 加法方式①單個(gè)虛擬變量的引入：一種因素兩種狀態(tài)例：研究工齡、性別對員工工資的影響②多個(gè)虛擬變量的設(shè)定和引入年前后消費(fèi)傾向是否變化iii. 當(dāng)截距與斜率發(fā)生變化時(shí)，同時(shí)引入加法與乘法形式的虛擬變量4. 虛擬變量的引入原則若定性因素具有ii. 檢驗(yàn)?zāi)Ｐ徒Y(jié)構(gòu)的穩(wěn)定性（變化）用途：分析模型結(jié)構(gòu)對樣本變化的敏感性、比較兩個(gè)或多個(gè)模型之間的差異情況iii. 分段回歸分析作用:虛擬變量也可以用來代表數(shù)量因素的不同階段。個(gè)（m≥2）個(gè)相互排斥的屬性（或水平）? 當(dāng)回歸模型有截距項(xiàng)時(shí)，只能引入D）的乘積，作為新的解釋變量出現(xiàn)在模型中。和ii. 二階段最小二乘法：單個(gè)回歸變量amp。uX185。v. 主成分回歸思路：①利用主成分方法將解釋變量轉(zhuǎn)換成若干個(gè)互不相關(guān)的主成分。++要求，模型的每個(gè)解釋變量影響顯著，參數(shù)符號正確，R樣本容量越大，變量相關(guān)性越小，相關(guān)越難。tH0，但參數(shù) =等價(jià)的指標(biāo)。來判斷第VarX可以推出，在多元回
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