古扎拉蒂計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)4人大版讀書筆記-資料下載頁
2025-06-16 07:47本頁面
【正文】 法消除變量間的多重共線性?？梢杂迷隽炕蛟鲩L(zhǎng)率來作為變量，如△Y對(duì)△Xi進(jìn)行回歸，從而消除多重共線性。A、 一次差分形式（增量）：B、 比率變換：C、 A和B的缺陷：第11章 異方差：誤差的方差不是常數(shù)會(huì)怎么樣？ 異方差的緣由： 異方差情形用ols估計(jì)后果：b2已經(jīng)不是BLUE，不是“有效的”或“最優(yōu)的”，但仍是線性的和無偏的。不是“最優(yōu)的”意味著b2在線性無偏估計(jì)量一類中不是最小方差。 異方差的診斷：方法多種多樣，下面僅介紹三種方法，著重掌握C。A、 問題的性質(zhì)：往往根據(jù)所考慮的性質(zhì)就能判斷是否存在異方差性，例如，在儲(chǔ)蓄對(duì)收入的回歸模型中，殘差的方差隨著收入的增加而增加；又如，在打字出錯(cuò)率對(duì)訓(xùn)練時(shí)間的回歸中，殘差的方差隨訓(xùn)練時(shí)間的增多而變?。ㄟ@是由于邊錯(cuò)邊改學(xué)習(xí)模型決定的）。B、 圖解法：在做題時(shí)首選的方法，a、可想利用ols的 回歸結(jié)果將對(duì)Y帽做散點(diǎn)圖，看是否呈現(xiàn)出一定的關(guān)系樣式，并確定是單調(diào)遞增、單調(diào)遞減還是復(fù)雜型；b、也可以做和解釋變量之一做散點(diǎn)圖，當(dāng)雙變量模型時(shí)結(jié)果是和a一樣的，當(dāng)多變量模型時(shí)，可以根據(jù)A判斷異方差是那個(gè)變量引起的，做和該變量的散點(diǎn)圖確定是單調(diào)遞增、單調(diào)遞減還是復(fù)雜型。C、 A和B都是非正式的方法，正式的方法常用懷特檢驗(yàn)： 異方差的修正：加權(quán)最小二乘法——在實(shí)際操作中人們通常采用如下的經(jīng)驗(yàn)方法：不對(duì)原模型進(jìn)行異方差性檢驗(yàn)，而是直接選擇加權(quán)最小二乘法，尤其是采用截面數(shù)據(jù)作樣本時(shí)。如果確實(shí)存在異方差，則被有效地消除了；如果不存在異方差性，則加權(quán)最小二乘法等價(jià)于普通最小二乘法第12章 自相關(guān)：誤差項(xiàng)相關(guān)會(huì)怎么樣？ 自相關(guān)的緣由： 序列相關(guān)的后果： 偵查序列相關(guān)：A、 做et與et1的散點(diǎn)圖B、 杜賓瓦森檢驗(yàn)法（，只能檢驗(yàn)是否存在一階序列相關(guān)）：，如何判斷？C、 拉格朗日乘數(shù)（LM）檢驗(yàn)：eviews直接輸入命令View》residual tests》serial correlation lm tests 序列相關(guān)的補(bǔ)救：廣義最小二乘法、科克倫奧科特迭代、杜賓兩步法
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