計量經(jīng)濟學(xué)復(fù)習(xí)資料-資料下載頁
2025-04-17 12:36本頁面
【正文】 。更好的使反映對殘差平方和的影響程度，從而改善參數(shù)估計的統(tǒng)計性質(zhì)。1模型設(shè)定時，如果遺漏了相關(guān)變量，OLS估計會出現(xiàn)什么后果？而在包含了無關(guān)變量時，后果又如何？答：如果遺漏相關(guān)變量，則OLS估計結(jié)果在小樣本下是有偏的，在大樣本下也不具有一致性，隨機干擾項的方差估計244。2也是有偏的，同時估計的參數(shù)的方差也是有偏的，從而不再能夠保證最小方差性。在多選無關(guān)解釋變量的情形下，OLS估計量仍是無偏的、一致的，隨機干擾項的方差σ2也能被正確估計，但OLS估計量卻往往是無效的。也就是說，包含無關(guān)變量的偏誤主要表現(xiàn)為“錯誤”模型的OLS估計量的方差一般會大于“正確”模型相應(yīng)參數(shù)估計量的方差。1樣本分段法（即戈德菲爾特—匡特檢驗）的基本原理：將樣本分為容量相等的兩部分，然后分別對樣本1和樣本2進行回歸，并計算兩個子樣本的殘差平方和，如果隨機誤差項是同方差的，則這兩個子樣本的殘差平方和應(yīng)該大致相等；如果是異方差的，則兩者差別較大，以此來判斷是否存在異方差。使用條件：（1）樣本容量要盡可能大，一般而言應(yīng)該在參數(shù)個數(shù)兩倍以上；（2）服從正態(tài)分布，且除了異方差條件外，其它假定均滿足。18．自相關(guān)性（序列相關(guān)性）的原因、后果。答：原因 ：（1）模型中遺漏了重要的解釋變量；（2）模型函數(shù)形式的設(shè)定誤差；（3）經(jīng)濟慣性（4）隨機因素的影響影響：（1）最小二乘估計不再是有效估計；（2）一般會低估OLS估計的標(biāo)準(zhǔn)誤差；（3）t檢驗的可靠性降低；（4）降低模型的預(yù)測精度。檢驗方法：（1）殘差圖分析法；（2）DW檢驗；（3）偏相關(guān)系數(shù)檢驗，布羅斯—戈弗雷檢驗或拉格朗日乘數(shù)檢驗都可以用來檢驗高階序列相關(guān)。解決方法：（1）廣義差分法；（2）自相關(guān)系數(shù)T檢驗相關(guān)系數(shù)注：建立計量理論模型是計量經(jīng)濟研究的起點，也是整個計量經(jīng)濟分析過程中最關(guān)鍵的一步。 模型設(shè)定一般包括總體設(shè)計和個體設(shè)計?？傮w設(shè)計是確定模型的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，個體設(shè)計是確定模型中每個數(shù)學(xué)方程的具體形式。 參數(shù)估計方法是理論計量經(jīng)濟學(xué)的核心內(nèi)容，也是一個純技術(shù)處理過程。 完美WORD格式編輯
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