【正文】 ? 有限制模型的參數(shù)個數(shù)： 3個參數(shù) ? 沒有限制模型的參數(shù)個數(shù)： 5個參數(shù)（ n+1個） ? 參數(shù)限制式個數(shù)： 53=2 2210 ???? irirri ????15 開南大學(xué)公管所與國企所合開選修課 量化分析與應(yīng)用 黃智聰 ? 有限制的模型：有較小的標(biāo)準(zhǔn)誤，並且具有更精確的參數(shù)估計。 ? 關(guān)鍵的問題在於，是否誤差項 Vt是連續(xù)相關(guān)的。 ? 然後 最小平方式。 ? 估計係數(shù)的符號不正確、很大的標(biāo)準(zhǔn)誤 (不顯著 )。 ? 當(dāng) ? X對常數(shù)項 Z、 W跑迴歸，便會得到預(yù)測值 。 ? 。 ? 當(dāng) T ∞時，所有機(jī)率會集中到 β 2附近。當(dāng) T ∞，即q(bols ) C≠0。 ? V(βi)=V(r0)+i2V(r1)+i4V(r2) ? SE(βi)= )( iV ?16 開南大學(xué)公管所與國企所合開選修課 量化分析與應(yīng)用 黃智聰 有限時間落差長度的選擇 ? 基於「配適度」準(zhǔn)則，我們提供兩個建議。 ? 由於迴歸式包含 Yt1，因此不能夠使用 DW檢定。 22 開南大學(xué)公管所與國企所合開選修課 量化分析與應(yīng)用 黃智聰 兩階段最小平方 ? 第一階段： 簡單最小平方式。 ? 注意：共線性的問題！若 Xti和 Xti1循著一個相似的模式，則 Xti和 Xti1就會相關(guān)。 ? 作為 X的工具變數(shù)。 ? E(e X)=0 表示： ? 。 4 開南大學(xué)公管所與國企所合開選修課 量化分析與應(yīng)用 黃智聰 ? * E(e)=0且 Cov(X,e)=0 ? 在 ，當(dāng) T ∞時，最小平方估計式會趨近於真正的值。 IV??IV??9 開南大學(xué)公管所與國企所合開選修課 量化分析與應(yīng)用 黃智聰 Hausman檢定 ? 使 Zt1和 Zt2為 X的工具變數(shù)。 ? N的最大值。 ? 利用 LM檢定！ ? ? 如果拒絕虛無假設(shè) (a4=0)，則會產(chǎn)生自我相關(guān)。 ? 使用工具變數(shù)估計式來估計的問題是變數(shù) Yt1，Xt1與 Yt1有相關(guān)，但是與 Vt無關(guān)，因為 Xt1具外生性。 ? ? 若 et具有一般性，則可以用最小平方式估計。 ? 兩階段最小平方值估計： ? X對常數(shù)項 Z、 W跑迴歸，便會得到預(yù)測值 。 ? X是隨機(jī)的，並且與誤差項 e相關(guān)。 ? 在假設(shè) ~.， *之下，當(dāng) T ∞時，最小平方估計式會趨近於常態(tài)分配。 ? Xt=a0+a1Zt1+a2Zt2+Vt ? ? ? H0： δ=0 X與 e不相關(guān) ? H1： δ