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13-模型的診斷與檢驗(yàn)(完整版)

  

【正文】 1 0 0 02 0 0 03 0 0 04 0 0 05 0 0 080 82 84 86 88 90 92 94 96 98 00D E B T 中國(guó)當(dāng)前正處在社會(huì)主義市場(chǎng)經(jīng)濟(jì) 體制 逐步完善,宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行 平穩(wěn) 階段。不能從模型中刪除解釋變量 DEFt和 REPAYt??傻媒Y(jié)果 F = 。 似然比( LR)檢驗(yàn) (第 3版 258頁(yè)) 例 1 1 . 2 : 用 LR 統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)原假設(shè) ?3 = ?4 = 0 。其中 LR( Log likelihood ratio) = ,與上面的計(jì)算結(jié)果相同。 則 約束模型 為 yt = ?1 x 1 t + ?2 ( x2 t + x3 t) + vt ( 約束 模型 ) 因?yàn)閷?duì)約束估計(jì)量2~?和3~?來(lái)說(shuō) ,必然有2~?=3~?,所以 沃爾德 檢驗(yàn)只需對(duì)無(wú)約束模型進(jìn)行估計(jì) 。 在約束條件成立條件下, W ? ? ?? m ) 其中 m 表示被檢驗(yàn)的約束條件的個(gè)數(shù), ( Wald)檢驗(yàn) (只講應(yīng)用) (第 3版 261頁(yè)) 例 1 1. 3 : 1 958 ? 19 72 年 臺(tái)灣制造業(yè)生產(chǎn)函數(shù) 如下 , ?tL ny= 8 .4 0 10 + 0 . 67 31 L nx t 1 + 1 . 18 16 Ln x t 2 ( 3 .1 ) ( 4 . 4 ) ( 3 .9 ) R2 = 0. 98 , F = 3 35 . 8 , D W = , T=15 , ( 195 8 ? 1972) 試 檢驗(yàn) 勞動(dòng)力和實(shí)際資本兩個(gè)彈性 系數(shù)的比 ? 2 / ? 3 = 0 . 5 是否成立。 對(duì)于線性回歸模型,通常并不是拉格朗日乘子統(tǒng)計(jì)量( LM)原理計(jì)算統(tǒng)計(jì)量的值,而是通過(guò)一個(gè)輔助回歸式計(jì)算 LM統(tǒng)計(jì)量的值。 ( 4) 用 O L S 法估計(jì)上式并計(jì)算可決系數(shù) R 2。 jtu???, j = 1, 2, 3 對(duì)于非約束模型, LM 輔助回歸式中的解釋變量是 1 , Ln x1 t , Ln x2 t。 左偏 對(duì) 稱(chēng) 右偏 JB( JarqueBera)正態(tài)分布檢驗(yàn) 全國(guó)人口的年齡分布 ( 1987年 1%抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)) (右偏分布) 南開(kāi)大學(xué) 05級(jí)本科計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)期末成績(jī)分析 (左偏分布) JB( JarqueBera)正態(tài)分布檢驗(yàn) 峰 度 41)(1????TttsyyTK 其中 yt是觀測(cè)值,y是樣本平均數(shù), s 是樣本標(biāo)準(zhǔn)差, T 是樣本容量。 JB( JarqueBera)正態(tài)分布檢驗(yàn) E V i e w s 操作 : 在 單序列 數(shù)據(jù) 窗口 點(diǎn)擊 如圖 。 F = )2()(kTSSEkSSESSEuu??r 其中 SS Er 表示施加約束(零假設(shè)成立)條件后模型的殘差平方和。 ( 2)為簡(jiǎn)便,通??偸前?xt1 對(duì) yt存在(或不存在) 格蘭杰因果關(guān)系表述為 xt(去掉下標(biāo) 1)對(duì) yt存在(或不存在) 格蘭杰 因果關(guān)系(嚴(yán)格講,這種表述是不正確的)。 SHt 不是 SZt變化的G ranger 原因。在隨后打開(kāi)的對(duì)話框口中填上滯后期數(shù) 2,點(diǎn)擊 OK鍵,即可得到圖 。 ( 3 )不存在協(xié)整關(guān)系的非平穩(wěn)變量之間不能進(jìn)行格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)。 2023年 1月 下午 1時(shí) 50分 :50January 30, 2023 1行動(dòng)出成果,工作出財(cái)富。 2023年 1月 30日星期一 下午 1時(shí) 50分 15秒 13:50: 1楚塞三湘接,荊門(mén)九派通。勝人者有力,自勝者強(qiáng)。 2023年 1月 30日星期一 下午 1時(shí) 50分 15秒 13:50: 1最具挑戰(zhàn)性的挑戰(zhàn)莫過(guò)于提升自我。 2023年 1月 30日星期一 1時(shí) 50分 15秒 13:50:1530 January 2023 1空山新雨后,天氣晚來(lái)秋。 下午 1時(shí) 50分 15秒 下午 1時(shí) 50分 13:50: 沒(méi)有失敗,只有暫時(shí)停止成功!。 , January 30, 2023 雨中黃葉樹(shù),燈下白頭人。 k =5 k = 10 k = 15 k = 20 k = 25 H 0 :上海綜指不是深圳成指變化的 G r an ge r 原因 接受 H 0 :深圳成指不是上海綜指變化的 G r an ge r 原因 拒絕 (第 3版 280頁(yè)) 格蘭杰 ( Granger) 因果性檢驗(yàn) (不講) (第 3版 281頁(yè)) 格蘭杰 ( Granger) 因果性檢驗(yàn) (不講) 注意: ( 1 )滯后期 k 的選取是任意的。分別 估計(jì) 非 約束 回歸式 和約束回歸式如下: SHt = 303 + 41 SHt 1+ SHt 2 + 6 SZt 1 600 SZt 2 ( ) ( 10 .7) ( ) ( 13 .0) ( ) R2 = 0 .996, SS Eu = 30 , T = 6 59 SHt = 41 1 + 1 SHt 1 SHt 2 ( ) ( 25 .5) ( ) R2 = 0 .995, SS Er = 39 , T = 659 計(jì)算 F 統(tǒng)計(jì)量的值, F = )()(kNTSSEkuu?? S S ES S Er= )5659(2)(??= 929 因?yàn)?F = 87. 4929 ? F( 2 , 654 ) = 3 . 00 ,所以拒絕原假設(shè)。如果說(shuō)“ xt 是 yt的 格蘭杰原 因”只是表明“ xt中包括了預(yù)測(cè) yt的有效信息”。 k 表示最大滯后期。 格蘭杰 ( Granger) 因果性檢驗(yàn) (不講) (第 3版 277頁(yè)) 以 2 變量為例,定義格蘭杰非因果性檢驗(yàn) 如下: 如果由 yt和 xt滯后值所決定的 yt的條件分布與僅由 yt滯后值所決定的條件分布相同,即 ? ( yt ? yt 1, …, xt 1, …) = ? ( yt ? yt 1, …) 則稱(chēng) xt 1對(duì) yt不存在格蘭杰因果性關(guān)系。如果一個(gè)分布的兩側(cè)尾部比正態(tài)分布的兩側(cè)尾部“ 厚 ”,則該分布的 峰 度 K ? 3 ,反之則 K ? 3 。 拉格朗日乘子( LM)檢驗(yàn) (不講) (第 3版 267頁(yè)) 拉格朗日乘子( LM)檢驗(yàn) (不講) ( 3) 建立 LM 輔助回歸式如下 tu?= ?? + ?1 Ln x1 t + ?2 Ln x2 t + vt 其中tu?由第一步得到。 LM = T R2 其中 T 表示樣本容量。 用 O L S 法估計(jì)約束模型,計(jì)算殘差序列tu?,并把tu?作為 LM 輔助回歸式的因變量。其中 ?2 = 0 .065 即是 W al d 統(tǒng)計(jì)量的值。 ( Wald)檢驗(yàn) (只講應(yīng)用) (第 3版 260頁(yè)) 對(duì)于 多個(gè)約束條件 情形 , 約束條件是以
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