計量經(jīng)濟學知識要點-wenkub.com
2025-06-21 16:17 本頁面
【正文】 1，往后逐期遞推。對虛擬變量的系數(shù)作顯著性檢驗，就是判別兩條回歸直線的截距項之間否存在顯著性差異。1m0個變量，否則會導致多重共線性，稱作虛擬變量陷阱。2．虛擬變量引入的注意問題(1)有預測模型1.R2，對其它回歸系數(shù)也沒有影響，則不作為解釋變量。然后再逐一增加其它的解釋變量，重新再作回歸。與其它解釋變量中的一個或多個相關程度高，因此就使得回歸模型出現(xiàn)高度多重共線性。11，則可以認為模型存在多重共線性。:完全多重共線性下參數(shù)估計量不存在近似多重共線性下法仍是最好的估計方法，它卻不是“完美的”，尤其是在統(tǒng)計推斷上無法給出真正有用的信息。除非是完全共線性，多重共線性并不意味著任何基本假設的違背；因此，即使出現(xiàn)較高程度的多重共線性，OLSDW統(tǒng)計量只適用于檢驗一階自相關形式.(4)k（不包括常數(shù)項）,d.檢驗的顯著性水平a，②②選用其它檢驗方法。檢驗。有某種程度的負自相關當DWr=0 ut非自相關r=kXki+gYi1+ui（3）回歸含有截距項(4)檢驗（P143et是對誤差項對時間su2Var((3)有可能低估誤差項0只要假定條件ut突出特征就是慣性與低靈敏度。若所用的數(shù)學模型與變量間的真實關系不一致，誤差項常表現(xiàn)出自相關b.ut（如果是多元函數(shù)就X要進行進一步的修正。當計量模型存在異方差性時，回歸參數(shù)的相關檢驗(系數(shù)的顯著性檢驗和方程的顯著性檢驗）和置信區(qū)間失效，進而引起預測失效。2異方差的來源：1su2n假定Xn假定隨機項具有同方差Var…,檢驗3．計量經(jīng)濟學檢驗（檢驗假定條件是否滿足）(1).異方差（第五章）：假定檢驗，多元就要做(3).參數(shù)顯著性檢驗（t）t=β^（估計量）/Sβ^（標準差）~~修正的可決系數(shù)正是消除可決系數(shù)對解釋變量個數(shù)的依賴性。越好R^2=1(1R^2（第二章）(2).加權最小二乘法（用于異方差檢驗）在等式兩邊同除以隨機誤差項的標準差，去除異方差再用普通最小二乘法檢驗。BLUE即普通最小二乘法（核心準則：殘差平方和最小，表示為時間變量用“t”表示，顧名思義就是表示一段時間的數(shù)列）：解釋變量與被解釋變量的確定，兩者之間有單向因果關系，解釋變量是因，被解釋變量是果，就是說只能是由于解釋變量的變化導致了被解釋變量的變化。6假定條件：一元線性模型有對數(shù)函數(shù)模型4陳述理論
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