計量經(jīng)濟學知識要點(編輯修改稿)
2025-07-21 16:17 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 驗）和置信區(qū)間失效，進而引起預測失效。D．異方差的檢驗異方差性在散點圖上的反映就是隨機誤差項隨解釋變量的變化而變動。T（樣本容量）*R^2(輔助回歸式的可決系數(shù))~X^2((k+1)(k+2)/21)（k為解釋變量個數(shù)）如果檢驗結(jié)果是大于的話就證明存在異方差。要進行進一步的修正。如果異方差與X有關(guān)，通常做法是用X除原回歸式，即以1/X為權(quán)數(shù)做加權(quán)最小二乘估計。（如果是多元函數(shù)就X1，X2……一個一個除，哪個能消除異方差就最終確定用哪一個做權(quán)數(shù)）(2).自相關(guān)（第六章）。原指一隨機變量在時間上與其滯后項之間的相關(guān)。這里主要是指回歸模型中隨機誤差項ut與其滯后項的相關(guān)關(guān)系。自相關(guān)也是相關(guān)關(guān)系的一種。若所用的數(shù)學模型與變量間的真實關(guān)系不一致，誤差項常表現(xiàn)出自相關(guān)b.慣性。大多數(shù)經(jīng)濟時間序列都存在自相關(guān)。其本期值往往受滯后值影響。突出特征就是慣性與低靈敏度。如國民生產(chǎn)總值，固定資產(chǎn)投資，國民消費，物價指數(shù)等隨時間緩慢地變化，從而建立模型時導致誤差項自相關(guān)。若丟掉了應(yīng)該列入模型的帶有自相關(guān)的重要解釋變量，那么它的影響必然歸并到誤差項ut中，從而使誤差項呈現(xiàn)自相關(guān)。C.自相關(guān)的后果(1)只要假定條件Cov(X，u)=0成立，回歸系數(shù)仍具有無偏性。(2)不再具有最小方差性。而且用普通最小二乘法求到的回歸系數(shù)將低估真實的方差。(3)有可能低估誤差項ut的方差低估回歸參數(shù)估計量的方差，等于夸大了回歸參數(shù)的抽樣精度。?(4)Var(bi)和su2都變大，都不具有最小方差性。所以用依據(jù)普通最小二乘法得到的回歸方程去預測，預測是無效的。（解決問題）圖示法就是依據(jù)殘差對時間t的序列圖作出判斷。由于殘差是對誤差項ut的估計，所以盡管誤差項ut觀測不到，但可以通過et的變化判斷ut是否存在自相關(guān)。檢驗（P144145頁）LM檢驗既可檢驗一階自相關(guān),也可以檢驗高階自相關(guān)檢驗（P143頁）前提條件：（1）隨機誤差項ui為一階自回歸形式：ui=rui1+ei（2）回歸模型中不應(yīng)含有滯后應(yīng)變量作為解釋變量，即不應(yīng)出現(xiàn)下列形式：Yi=b0+b1X1i+b188。kXki+gYi1+ui（3）回歸含有截距項(4)樣本容量應(yīng)充分大(T15)結(jié)果判斷：r DW ut的表現(xiàn)r=0 DW=2
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