【正文】 抽樣的特點(diǎn)抽樣的目的是用被抽取部分個(gè)體所求得的數(shù)值推斷總體的數(shù)量特征。 （放回） 177。 假設(shè)：原假設(shè)，替代假設(shè)在給定顯著性水平的情況下檢驗(yàn)步驟 第一步：計(jì)算不同統(tǒng)計(jì)量，記為，j=2,3,…k 第二步：根據(jù)和自由度(nk)，查出臨界值 第三步：作推斷：若干 在顯著性水平上拒絕H0 ，即最小二乘估計(jì)在統(tǒng)計(jì)上是可靠的（對(duì)的影響是顯著的）。定義中的兩個(gè)要素：一是模型：它將問題或系統(tǒng)的任何適當(dāng)假設(shè)模型化（模型是對(duì)實(shí)際系統(tǒng)思想或客體的抽象描述）；二是模擬：用模型進(jìn)行試驗(yàn)并分析結(jié)果。注：①對(duì)不同時(shí)間范圍的VAR的計(jì)算采用1天的VAR乘以的方法。（4）顯著性水平，查DW分布表得：d1=,dv= DW=dv,根據(jù)檢驗(yàn)，在95%的概率水平下，不能判斷模型的自相關(guān)狀態(tài)。即令：?。╥= 1,2,3，…，n）得：e===yX要求：w==e= (yX)’ (yX)最?。ǎ▂x） = = =令＝0具有以下性質(zhì)：　1）線性性：表示被解釋變量樣本值的線性組合2）無偏性：3）最佳性：在的一切線性無偏估計(jì)中方差最小(2）參數(shù)的最小二乘估計(jì) =令：m=； 得所以：其中，表示矩陣m主對(duì)角線元素之和則：令：為的方差估計(jì)量，則=模型檢驗(yàn)①擬合優(yōu)度檢驗(yàn)(R2檢驗(yàn)) ：檢驗(yàn)樣本回歸超平面與變量觀測(cè)值的樣本點(diǎn)接近的程度。　第二章：參數(shù)估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)一、參數(shù)估計(jì)問題隨機(jī)變量特征(概率分布；均值；方差) 如何？ 解決方式：根據(jù)樣本來估計(jì)所要的信息；具體思路：用樣本統(tǒng)計(jì)量估計(jì)總體參數(shù)。抽樣的特點(diǎn)：隨機(jī)原則：每個(gè)元素（或個(gè)體）有同等抽中的機(jī)會(huì)（具有代表性）　　　 推斷總體特征：樣本的數(shù)值特征　推斷　總體數(shù)量特征。② 按照經(jīng)濟(jì)行為理論和樣本數(shù)據(jù)顯示出變量之間關(guān)系構(gòu)造描述變量之間關(guān)系的數(shù)學(xué)表述式。 ： 注：n較大時(shí)， （1）存在完全一階正相關(guān)：即 （2）存在完全一階負(fù)相關(guān)： （3）完全不相關(guān)： 檢驗(yàn)步驟： ①計(jì)算的統(tǒng)計(jì)量記為②以和解釋變量個(gè)數(shù)，查分布表，得臨界值③作推斷：若： 注：①對(duì)于利用滯后被解釋變量作解釋變量的模型（檢驗(yàn)失效） ②值在2左右無需查檢驗(yàn)表。當(dāng)Fy連續(xù)時(shí)， 即Yq的統(tǒng)計(jì)量通過對(duì)隨機(jī)變量Y的經(jīng)驗(yàn)分布的逆變換求得。即 ② 直接由樣本構(gòu)造分位數(shù)Yq. 即例：假定基金當(dāng)前價(jià)值為1000萬元，基金經(jīng)理的目標(biāo)是計(jì)算基金在95%置信水平上（即=）的每日VAR值。（3） 顯著性水平，(21)=,顯然|t1|=8；|t2|=。樣本數(shù)據(jù)的收集①常用的樣本數(shù)據(jù)：時(shí)間序列數(shù)據(jù)，截面數(shù)據(jù)，虛變量數(shù)據(jù)（政策變量取值：0和1）②選擇樣本數(shù)據(jù)的出發(fā)點(diǎn)：可得性和可用性。b:　樣本的平均數(shù)的平均數(shù)等于總體的平均數(shù)c: 當(dāng)從無限總體抽樣（或從有限總體采用放回抽樣）時(shí)，樣本平均數(shù)　分布的方差等于總體的方差除以樣本容量。設(shè)為第i個(gè)群中的第j個(gè)單位的標(biāo)志值。模型檢驗(yàn)①經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)②模型參數(shù)估計(jì)值的可靠性檢驗(yàn)（R2－擬合優(yōu)度檢驗(yàn)，t－變量顯著性檢驗(yàn)；F方程顯著性檢驗(yàn)）③應(yīng)用檢驗(yàn)（樣本容量變化的靈敏度分析進(jìn)行穩(wěn)定性檢驗(yàn)，精度檢驗(yàn)，預(yù)測(cè)能力檢驗(yàn)）二、多元回歸分析模型綜述： 理論模型設(shè)定：Y＝β1＋β2x2+β3x3+…+βkxk+ε其中，Y為被解釋變量（果）??；β1，β2….. βk待估的參數(shù)(未知參數(shù))　 ；x1, x2, x3….xk為解釋變量（因）；為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)抽取樣本代入設(shè)定模型得：　Yi＝β1＋β2x2i+β3x3i+…+βkxki+εi　　　i＝1,2，…,n 樣本容量 ： n30(最低：n3k或nk)如果,令Y=