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正文內(nèi)容

經(jīng)濟數(shù)學(xué)微積分導(dǎo)數(shù)與微分復(fù)習(xí)資料(編輯修改稿)

2024-10-05 12:42 本頁面
 

【文章內(nèi)容簡介】 例 8 某廠生產(chǎn)某種產(chǎn)品,總成本 C Q 是產(chǎn)量 Q 的函數(shù) : C = C(Q) = 200+4Q+ 2 ( 單位:元 ) 求: (1) 指出固定成本,可變成本; (2) 求邊際成本函數(shù)及產(chǎn)量為 Q = 200 時的邊際成本,并說明其經(jīng)濟意義; (3) 如果對該廠征收固定稅收,問固定稅收對產(chǎn)品的邊際成本是否會有影響?為什么?試舉例說明之. 解 (1)固定成本為 200,可變成本為 ?(2)邊際成本函數(shù)為 )()(????????QCC當(dāng)產(chǎn)量Q =200 時的邊際成本為 24 ,在經(jīng)濟上說明在產(chǎn)量為 200 單位的基礎(chǔ)上,再增加一單位產(chǎn)品,總成本要增加 24 元。 )3( 因國家對該廠征收的固定稅收與產(chǎn)量 Q 無關(guān),這種固定稅收可列入固定成本,因而對邊際成本沒有影響。例如,國家征收的固定稅收為 100 ,則總成本 )100200()( QC ???? ,邊際成本函數(shù)仍為 C )( ??? . 三、實際經(jīng)濟問題中的異方差性 例 :截面資料下研究居民家庭的儲蓄行為 : Yi=?0+?1Xi+?i Yi:第 i個家庭的儲蓄額 Xi:第 i個家庭的可支配收入。 高收入家庭:儲蓄的差異較大 低收入家庭:儲蓄則更有規(guī)律性,差異較小 ?i的方差呈現(xiàn)單調(diào)遞增型變化 例 ,以絕對收入假設(shè)為理論假設(shè)、以截面數(shù)據(jù)為樣本建立居民消費函數(shù): Ci=?0+?1Yi+?I 將居民按照收入等距離分成 n組,取組平均數(shù)為樣本觀測值。 ? 一般情況下,居民收入服從正態(tài)分布 :中等收入組人數(shù)多,兩端收入組人數(shù)少。而人數(shù)多的組平均數(shù)的誤差小,人數(shù)少的組平均數(shù)的誤差大。 ? 所以 樣本觀測值的 觀測誤差 隨著解釋變量觀測值的不同而不同,往往引起異方差性。 例 , 以某一行業(yè)的企業(yè)為樣本建立企業(yè)生產(chǎn)函數(shù)模型: Yi=Ai?1 Ki?2 Li?3e?i 被解釋變量:產(chǎn)出量 Y 解釋變量:資本 K、 勞動 L、 技術(shù) A, 那么: 每個企業(yè)所處的 外部環(huán)境 對產(chǎn)出量的影響被包含在隨機誤差項中 。 每個企業(yè)所處的外部環(huán)境對產(chǎn)出量的影響程度不同 , 造成了隨機誤差項的異方差性 。 這時 , 隨機誤差項的方差并不隨某一個解釋變量觀測值的變化而呈規(guī)律性變化 , 呈現(xiàn)復(fù)雜型 。 四、異方差性的后果 計量經(jīng)濟學(xué)模型一旦出現(xiàn)異方差性,如果仍采用 OLS估計模型參數(shù),會產(chǎn)生下列不良后果: 1. 參數(shù)估計量非有效 OLS估計量 仍然具有 無偏性 ,但 不具有 有效性 因為在有效性證明中利用了 E(??’)=?2I 而且,在大樣本情況下,盡管參數(shù)估計量 具有 一致性 ,但仍然 不具有 漸近有效性 。 2. 變量的顯著性檢驗失去意義 變量的顯著性檢驗中, 構(gòu)造了 t統(tǒng)計量 其他檢驗也是如此。 3. 模型的預(yù)測失效 一方面 , 由于上述后果 , 使得模型不具有良好的統(tǒng)計性質(zhì); 所以,當(dāng)模型出現(xiàn)異方差性時,參數(shù) OLS估計值的變異程度增大,從而造成對 Y的預(yù)測誤差變大,降低預(yù)測精度,預(yù)測功能失效。 五、異方差性的檢驗 ? 檢驗思路: 由于 異方差性 就是相對于不同的解釋變量觀測值,隨機誤差項具有不同的方差。那么: 檢驗異方差性,也就是檢驗隨機誤差項的方差與解釋變量觀測值之間的相關(guān)性及其相關(guān)的“形式”。 ? 問題在于用什么來表示隨機誤差項的方差 一般的處理方法: 首先采用 O L S 法估計模型,以求得隨機誤差項的估計量 (注意,該估計量是不嚴(yán)格的),我們稱之為 “ 近似估計量 ”,用~ei 表示。于是有V a r E ei i i( ) ( ) ~? ?? ?2 2~ ( ? )e y yi i i ls? ? 0幾種異方差的檢驗方法: 1. 圖示法 ( 1)用 XY的散點圖進行判斷 看是否存在明顯的 散點擴大 、 縮小 或 復(fù)雜型趨勢 (即不在一個固定的帶型域中) (2) X ~e i 2 的散點圖進行判斷看是否形成一斜率為零的直線 ~ei2 ~ei2 X X 同方差 遞增異方差~ei2 ~ei2 X X 遞減異方差 復(fù)雜型異方差2. 帕克 (Park)檢驗與戈里瑟 (Gleiser)檢驗 基本思想 : 償試建立方程: ijii Xfe ??? )(~ 2 或 ijii Xfe ??? )(|~| 選擇關(guān)于變量 X的不同的函數(shù)形式,對方程進行估計并進行顯著性
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