初級(jí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)復(fù)習(xí)整理(編輯修改稿)
2025-07-04 17:02 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 受原假設(shè)H0一元線性回歸中，t檢驗(yàn)與F檢驗(yàn)一致一方面，t檢驗(yàn)與F檢驗(yàn)都是對(duì)相同的原假設(shè)H0：b1=0 進(jìn)行檢驗(yàn)。 另一方面，兩個(gè)統(tǒng)計(jì)量之間有如下關(guān)系： 如何才能縮小置信區(qū)間？增大樣本容量n提高模型的擬合優(yōu)度提高樣本觀測(cè)值的分散度得到(1a)的置信水平下E(Y0)的置信區(qū)間：e0服從正態(tài)分布，即給定(1a)的置信水平下Y0的置信區(qū)間：受約束樣本回歸模型為e’e為無約束樣本回歸模型的殘差平方和RSSU受約束與無約束模型都有相同的TSSRSSR 179。 RSSUESSR 163。 ESSU通常情況下，對(duì)模型施加約束條件會(huì)降低模型的解釋能力?；炯俣ㄟ`背：不滿足基本假定的情況。主要 包括：（1）隨機(jī)誤差項(xiàng)序列存在異方差性；（2）隨機(jī)誤差項(xiàng)序列存在序列相關(guān)性；（3）解釋變量之間存在多重共線性；（4）解釋變量是隨機(jī)變量且與隨機(jī)誤差項(xiàng)相關(guān) （隨機(jī)解釋變量）； 此外：（5）模型設(shè)定有偏誤（6）解釋變量的方差不隨樣本容量的增而收斂異方差性的后果參數(shù)估計(jì)量非有效OLS估計(jì)量仍然具有無偏性，但不具有有效性而且，在大樣本情況下，盡管參數(shù)估計(jì)量具有一致性，但仍然不具有漸近有效性。變量的顯著性檢驗(yàn)失去意義其他檢驗(yàn)也是如此。模型的預(yù)測(cè)失效一方面，由于上述后果，使得模型不具有良好的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)；所以，當(dāng)模型出現(xiàn)異方差性時(shí)，參數(shù)OLS估計(jì)值的變異程度增大，從而造成對(duì)Y的預(yù)測(cè)誤差變大，降低預(yù)測(cè)精度，預(yù)測(cè)功能失效。GQ檢驗(yàn)的步驟：①將n對(duì)樣本觀察值(Xi,Yi)按觀察值Xi的大小排隊(duì)②將序列中間的c=n/4個(gè)觀察值除去，并將剩下的觀察值劃分為較小與較大的相同的兩個(gè)子樣
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