計量名經(jīng)濟(jì)學(xué)詞和論述(編輯修改稿)
2025-07-15 19:46 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 1大樣本2除了同方差其他假定滿足做法：將觀測值按大小順序排列，再將排列在中間的1/5~4/1刪掉將剩余部分分成兩部分，每部分個數(shù)（nc）/2。提出假設(shè) H,兩部分?jǐn)?shù)據(jù)方差相等H1不等。構(gòu)造F統(tǒng)計量。White檢驗；ARCH檢驗；Glejser檢驗?zāi)Ｐ妥儞Q；加權(quán)最小二乘；模型的對數(shù)變換三．虛擬變量虛擬變量是人為構(gòu)造的取值為0和1的作為屬性變量代表的變量，一般用字母D表示。屬性因素通常具有若干類型或水平，一般虛擬變量取值0和1，當(dāng)虛擬變量取值為0，即D=0時，便是某種屬性或狀態(tài)不出現(xiàn)或不存在，即不是某種類型；當(dāng)虛擬變量取值為1時，即D=1,表示某種屬性或狀態(tài)存在，即是某種類型。虛擬變量的設(shè)置規(guī)則是若定性因素有m個相互排斥的類型（或?qū)傩运剑谟薪鼐囗椀哪Ｐ椭兄荒芤雖1個虛擬變量，否則會陷入虛擬變量陷阱，產(chǎn)生完全的多重共線性。在無截距項的模型中，定性因素有m個相互排斥的類型時，引入m個虛擬變量不會導(dǎo)致完全多重共線性，不過這時虛擬變量參數(shù)的估計結(jié)果，實際上是D=1的樣本均值。從理論上說，虛擬變量去0通常代表基礎(chǔ)類型，取1通常代表與基礎(chǔ)類型相比較的類型?？梢宰鳛閷傩砸蛩氐拇?，如性別；作為某些非精確計量的數(shù)量因素的代表，如受教育程度；作為某些偶然因。素或政策因素的代表，如戰(zhàn)爭；還可以作為時間序列分析季節(jié)的代表；可以實現(xiàn)分段回歸，研究斜率截距的變動，或比較兩個回歸函數(shù)的結(jié)構(gòu)差異。在計量經(jīng)濟(jì)學(xué)中，包含有虛擬變量的模型成為虛擬變量模型：解釋變量中包含虛擬變量，作用是在假定其他因素都不變時，至研究定性變量是否被解釋變量表現(xiàn)出顯著差異；解釋變量中既包含定量變量又包含虛擬變量，研究虛擬變量和定量變量同時對被解釋變量的影響；被解釋變量本身為虛擬變量的模型，是被解釋變量本身取值為0或1的模型，適用于某些社會經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象進(jìn)行是與否的判斷。，加入虛擬變量的途徑有兩種基本類型：以加法類型引入虛擬變量改變模型的截距；乘法變量引入虛擬變量改變模型的斜率。以乘法類型引入虛擬變量的主要作用在于對回歸模型結(jié)構(gòu)變化的檢驗；定性因素間交互作用的影響分析；分段線性回歸。四、計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的多重共線性一般來說，多重共線性是指各個解釋變量X之間有準(zhǔn)確或近似的線性關(guān)系。數(shù)學(xué)意義上: X2 X3....Xk ,如果存在不全為 0 的數(shù) N1 N2.....Nk,使得N1+N2X2+N2X3.....+NkXk=0,則稱解釋變量X2X3.....Xk之間存在完全的多重共線性。經(jīng)濟(jì)變量之間具有共同變化趨勢；模型中包含滯后變量；利用截面數(shù)據(jù)建立模型；樣本數(shù)據(jù)自身原因。如果各個解釋變量X之間有完全的多重共線性，則他們的回歸系數(shù)是不確定的，并且它們的方差會無窮大。如果是不完全的多重共線性，則回歸系數(shù)的估計是可能的，但是有較大的標(biāo)準(zhǔn)誤差趨勢。結(jié)果回歸系數(shù)不能準(zhǔn)確的加以估計。不過，如果目的是估計這些系數(shù)的線性組合用于預(yù)測，多重共線性不是嚴(yán)重。簡單相關(guān)系數(shù)法；方差擴大因子法；直觀判斷法；逐步回歸檢測法；剔除高度共線性的變量；增大樣本容量；變換模型形式；利用非樣本先驗信息法；橫截面數(shù)據(jù)與時間序列數(shù)據(jù)并用；變量變換；逐步回歸法；5．計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的自相關(guān)性 自相關(guān)是指總體回歸模型的隨機誤差項 Ui 之間存在相關(guān)關(guān)系。 Cov(Ui,Uj）=E(Ui,Uj)=0,如果該假設(shè)不能滿足，就稱Ui和Uj16
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