計量經(jīng)濟學(xué)總復(fù)習(xí)(編輯修改稿)
2025-05-14 12:35 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 驗：鄒氏參數(shù)穩(wěn)定性檢驗，鄒氏預(yù)測檢驗主要方法是以F檢驗受約束前后模型的差vi.參數(shù)的非線性約束檢驗：最大似然比檢驗；沃爾德檢驗；拉格朗日乘數(shù)檢驗主要方法使用F分布檢驗統(tǒng)計量分布特征3）計量學(xué)檢驗；i. 異方差性問題：特征：無偏，一致但標(biāo)準(zhǔn)差偏誤。檢測方法：圖示法，Park與Gleiser檢驗法，GoldfeldQuandt檢驗法，White檢驗法用WLS修正異方差ii. 序列相關(guān)性問題：特征：無偏，一致，但檢驗不可靠，預(yù)測無效。檢測方法：圖示法，回歸檢驗法，DurbinWaston檢驗法，Lagrange乘子檢驗法用GLS或廣義差分法修正序列相關(guān)性iii. 多重共線性問題：特征：無偏，一致但標(biāo)準(zhǔn)差過大，t減小，正負號混亂。檢測方法：先檢驗多重共線性是否存在，再檢驗多重共線性的范圍用逐步回歸法，差分法或使用額外信息，增大樣本容量可以修正iv. 隨機解釋變量問題：隨機解釋變量與隨機干擾項獨立對OLS沒有壞影響。隨機變量與隨機干擾項同期相關(guān)：有偏但一致擴大樣本容量可以克服。隨機變量與隨機干擾項同期相關(guān)：有偏且非一致工具變量法可以克服參數(shù)估計量性質(zhì)的分析：小樣本和大樣本性質(zhì)4）使用模型哪些原因會導(dǎo)致計量模型中存在序列自相關(guān)問題，寫出其檢驗方法和修正方法。（1）原因線性回歸模型中隨機誤差項存在序列相關(guān)的原因很多，但主要是經(jīng)濟變量自身特點、數(shù)據(jù)特點、變量選擇及模型函數(shù)形式選擇引起的。（2）自相關(guān)檢驗方法：1) DW檢驗DW檢驗是J.Durbin和G.S.Watson于1951年提出的。DW統(tǒng)計量只適用于檢驗解釋變量具有嚴(yán)格外生性的模型中是否存在一階自相關(guān)。DW統(tǒng)計量定義如下，TT4DW ut的表現(xiàn)DW=0 ut完全正自相關(guān)DW=2 ut非自相關(guān)DW=4 ut完全負自相關(guān)0DW2 ut有某種程度的正自相關(guān)2DW4 ut有某種程度的負自相關(guān)2) BreuschGodfrey檢驗BreuschPagan的檢驗步驟如下。?Step1:估計方程y=Xb+u，提取殘差項，記為ut? ? ?Step2：回歸檢驗方程ut=r1ut1+…+rputp+Xtb+vt，記可決系數(shù)為R2。Step3：對于原假設(shè)構(gòu)建F統(tǒng)計量，或者建立LM=TR2。在零假設(shè)成立條件下，LM統(tǒng)計量近似服從c2(p)分布。其中p為檢驗方程中的自回歸階數(shù)。當(dāng)BG檢驗拒絕原假設(shè)，還不能判斷誤差項在哪個滯后階數(shù)上存在相關(guān)。這時，可以通過回歸方法作進一步的判斷3) 回歸檢驗法回歸檢驗法即是用殘差對自身的滯后項進行回歸，通過滯后項的顯著性進行判斷。?Step1：利用OLS方法回歸模型，提取殘差項，表示為utStep2：回歸檢驗方程? ? ? ?ut=r1ut1+r2ut2+L+rputp+etStep3：根據(jù)t統(tǒng)計量檢驗?zāi)Ｐ椭械膔r2或rp的顯著性注：如果存在異方差，可以在檢驗方程中利用異方差一致t統(tǒng)計量。（3）自相關(guān)的修正方法：1) 一階自相關(guān)的修正:對于一階自回歸問題，具體修正步驟如下。第一步：利用OLS方法估計模型yt=b0+b1x1t+L+bkxkt+ut (Error!Notextofspecifiedstyleindocument..1)? ? ? ?? ? ?提取殘差u，然后回歸模型
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