經(jīng)濟數(shù)學微積分極限運算法則(編輯修改稿)
2025-10-05 12:38 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 ? xxx.___ ___ ___ _)112)(11( 2 ?????? xxxx.__ ___ __ __ _5 )3)(2)(1( 3 ?????? nnnnn練 習 題 ._ _ _ _ _ _ _ _ _ _23 2240?? ??? xxxxxx.__ __ __ __ __)12( )23()32( 503020?? ???? xxxx二、求下列各極限 : )21...41211( nn ??????hxhxh220)( ???.___ ___ ___ _c ?? ???? xxx ee x38 2xxx ?????)( xxxxx ??????1412l i ????? xxx 1 ???? nmnmx xxxx)1 31 1( 31 xxx ???? 一、 1. 5 ； 2. 3 ； 3. 2 ； 4 . 51； 5. 0 ； 6. 0 ； 7. 21； 8 . 30)23( . 二、 1. 2 ； 2. x2 ； 3. 1 ； 4. 2 ； 5. 21； 6. 0 ； 7. nmnm??. 練習題答案 （ 4）線性模型與雙對數(shù)線性模型的選擇 無法通過判定系數(shù)的大小來輔助決策 ，因為在兩類模型中被解釋變量是不同的。 為了在兩類模型中比較，可用 BoxCox變換 : 第一步 ，計算 Y的樣本幾何均值。 ??? )ln1e x p ()(~ /121 inn YnYYYY ? 第二步 ，用得到的樣本幾何均值去除原被解釋變量 Y，得到被解釋變量的新序列 Y*。 YYY ii ~/* ? 第三步 ，用 Y*替代 Y，分別估計雙對數(shù)線性模型與線性模型。并通過比較它們的殘差平方和是否有顯著差異來進行判斷。 )ln(2112R SSR SSn Zarembka（ 1968）提出的檢驗統(tǒng)計量為： 其中， RSS1與 RSS2分別為對應的較大的殘差平方和與較小的殘差平方和， n為樣本容量。 可以證明： 該統(tǒng)計量在兩個回歸的殘差平方和無差異的假設下服從自由度為 1 的 ?2分布。 因此，拒絕原假設時，就應選擇 RSS2的模型。 例 在 167。 ， 采用線性模型 : R2=。 采用雙對數(shù)線性模型 : R2=， 但不能就此簡單地判斷雙對數(shù)線性模型優(yōu)于線性模型。下面進行 BoxCox變換。 計算原商品進口樣本的幾何平均值為： )l n (e x p (~ 1 ?? ? tn MM 計算出新的商品進口序列： MMM tt ~./* ?以 Mt*替代 Mt，分別進行雙對數(shù)線性模型與線性模型的回歸，得： tt GDPM ln7 8 3 5 6 )?l n ( * ??? RSS1= tt G D PM 0 0 0 0 3 6 2 * ??RSS2= 于是， ) n (2421)l n (2112 ???R S SR S Sn 在 ?=5%下，查得臨界值 ?(1)= 判斷： 拒絕原假設，表明 雙對數(shù)線性模型確實“優(yōu)于”線性模型。 經(jīng) 濟 數(shù) 學 167。 一、 傳統(tǒng)建模理論與數(shù)據(jù)開采問題 二、 “ 從一般到簡單 ” ——約化建模型理論 三、 非嵌套假設檢驗 四、 約化模型的準則 一、傳統(tǒng)建模理論與數(shù)據(jù)開采問題 ? 傳統(tǒng)計量經(jīng)濟學的主導建模理論是“ 結(jié)構(gòu)模型方法論 ” – 以先驗給定的經(jīng)濟理論為建立模型的出發(fā)點， – 以模型參數(shù)的估計為重心， – 以參數(shù)估計值與其理論預期值相一致為判斷標準， –是一個“ 從簡單到復雜 ”的建模過程（ simpletogeneral approach） :對不同變量及其數(shù)據(jù)的償試與篩選過程。 ?傳統(tǒng)建模方法主要的缺陷：建模過程的所謂“ 數(shù)據(jù)開采 ”（ Data minimg）問題。 數(shù)據(jù)開采 :對不同變量及其數(shù)據(jù)的償試與篩選。 ?這一過程對最終選擇的變量的 t檢驗產(chǎn)生較大影響 ? 當在眾多備選變量中選擇
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