計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)考試范圍(編輯修改稿)
2025-04-22 03:48 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 60。是隨機(jī)的，只要X滿足一些條件，最小二乘估計(jì)量將依概率收斂于真實(shí)值F檢驗(yàn)與t檢驗(yàn)t檢驗(yàn)是單個(gè)系數(shù)顯著性的檢驗(yàn)F檢驗(yàn)是整個(gè)方程顯著性的檢驗(yàn)F統(tǒng)計(jì)量：在假設(shè)斜率系數(shù)為0的條件下，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量服從自由度為（1，n2）的F分布 P52公式+服從什么分布F統(tǒng)計(jì)量與R方（判定系數(shù)或決定系數(shù)）的關(guān)系：R方是反映回歸方程對(duì)樣本的擬合程度，受樣本的影響較大；F統(tǒng)計(jì)量是反映整體的顯著性的。如果R方小，F(xiàn)檢驗(yàn)通過表明模型解釋變量只能解釋一部分原因，遺漏了一些重要解釋變量。+公式P54簡單+P83多元對(duì)于多元線性回歸模型，為什么在進(jìn)行了總體顯著性F檢驗(yàn)之后，還要對(duì)每個(gè)回歸系數(shù)進(jìn)行是否為0的t檢驗(yàn)？答：多元線性回歸模型的總體顯著性F檢驗(yàn)是檢驗(yàn)?zāi)Ｐ椭腥拷忉屪兞繉?duì)被解釋變量的共同影響是否顯著。通過F檢驗(yàn)，就可以說模型中的全部解釋變量對(duì)被解釋變量的共同影響是顯著的，但卻不能就此判定模型中的每一個(gè)解釋變量對(duì)被解釋變量的影響都是顯著的。因此還需要就每個(gè)解釋變量對(duì)被解釋變量的影響是否顯著進(jìn)行檢驗(yàn)，即進(jìn)行t檢驗(yàn)。第四章虛擬變量定義：用以反映質(zhì)的屬性的一個(gè)人工變量，是量化了的自變量，通常取值為0或1。作用：分離異常因素的影響，例如分析我國GDP的時(shí)間序列，必須考慮“文革”因素對(duì)國民經(jīng)濟(jì)的破壞性影響，剔除不可比的“文革”因素。檢驗(yàn)定性變量的影響，例如工資模型中的文化程度、季節(jié)對(duì)銷售額的影響。提高模型的精度，相當(dāng)于將不同屬性的樣本合并，擴(kuò)大了樣本容量（增加了誤差自由度，從而降低了誤差方差）設(shè)置原則：如果回歸模型有截距項(xiàng)，定性變量有m種分類，只在模型中引入個(gè)虛擬變量型中設(shè)置m1個(gè)虛擬變量；如果回歸模型無截距項(xiàng)，則要設(shè)置m個(gè)虛擬變量。若要描述各種類型的模型在截距水平的差異，則以加法方式引入虛擬解釋變量；若要反映各種類型的模型的不同相對(duì)變化率時(shí)，則以乘法方式引入虛擬解釋變量。并且要注意避免“虛擬變量陷阱”。對(duì)數(shù)單位模型（Logit模型）：P123 邏輯斯蒂函數(shù)的圖像+系數(shù)含義第五章異方差性，自相關(guān)性和多重共線性聯(lián)系與區(qū)別聯(lián)系：都是違背經(jīng)典假設(shè)的線性模型區(qū)別：違背的經(jīng)典假設(shè)不同。異方差性違背了經(jīng)典線性模型的同方差假設(shè)（隨機(jī)
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