趙衛(wèi)亞版計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)期末整理-wenkub.com
2025-06-22 03:57 本頁(yè)面
【正文】 分段線性回歸就是類似情形中常見(jiàn)的一種。處理方法：去除時(shí)間序列的季節(jié)、周期等效應(yīng)，更清晰的反應(yīng)變量之間的關(guān)系。m11990達(dá)到調(diào)整設(shè)定模型斜率的目的。對(duì)定性變量的量化，以及對(duì)定量變量的分類，都可以采用虛擬變量的方式進(jìn)行。1的差異顯著五、單個(gè)工具變量（見(jiàn)相關(guān)的信息。無(wú)關(guān)的信息，忽視無(wú)關(guān)，即從工具變量中收集視作由兩個(gè)部分組成：其中一部分是與參數(shù)估計(jì)是有偏的，而且參數(shù)估計(jì)的偏差不僅僅存在于內(nèi)生解釋變量的參數(shù)，而是所有的參數(shù)估計(jì)值都會(huì)受到影響ii. 影響一致性。,這些主成分從不同側(cè)面反映了解釋變量的綜合影響，互不相關(guān)②將被解釋變量關(guān)于這些主成分回歸③再根據(jù)主成分與解釋變量的對(duì)應(yīng)關(guān)系，求得原回歸模型的估計(jì)方程四、利用先驗(yàn)信息約束估計(jì)④混合估計(jì)：利用其他方法（如專家調(diào)查）估計(jì)出部分參數(shù)，帶入模型。a2YuQb3Pb12有所提高③如此下去，直至無(wú)法加入新的變量為止。iii. 逐步回歸法思路：“由少到多”的過(guò)程，即從所有解釋變量中先選擇影響最為顯著的變量建立模型，然后再將模型之外的變量逐個(gè)引入模型；每引入一個(gè)變量，就對(duì)模型中的所有變量進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)，并從中剔除不顯著的變量；逐步引入剔除引入，直到模型之外所有變量均不顯著為之。? 增加樣本容量? 采用面板數(shù)據(jù)? 增加數(shù)字的字長(zhǎng)，進(jìn)行雙精度計(jì)算局限：由于資料收集以及調(diào)查的困難，改變樣本、增加樣本容量在實(shí)踐中有時(shí)并不容易。否則，去掉了重要的變量，經(jīng)濟(jì)意義不合理，或者模型設(shè)定出現(xiàn)偏誤。檢驗(yàn), ，AIC,如果建模目的是結(jié)構(gòu)分析，則t（當(dāng)然也可能模型設(shè)定出現(xiàn)了問(wèn)題）? 若回歸整體顯著性1=“容許度”判別TOLj233。?jX2 1 σK①如果方程整體顯著（F)，則表明存在多重共線性。+Laj12a1? 一般，如果兩個(gè)解釋變量簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)比較高（如，大于tOLS4. 后果：i. 好消息：近似多重共線性不違反任何假設(shè)。iii. 滯后變量的引入。03. 原因：i. 變量之間的內(nèi)在聯(lián)系。X++,0++X=原因：通常是模型設(shè)定的失誤。GLS估計(jì)。若為真正的自相關(guān)，則用廣義差分法。Durbinh有趨向et12ii. 德賓—沃森（DW）檢驗(yàn)適用條件：只適用于檢驗(yàn)一階自相關(guān)性，且解釋變量要與隨機(jī)項(xiàng)不相關(guān)，樣本容量較大的情況下使用。iv. 降低模型的預(yù)測(cè)精度。t估計(jì)的標(biāo)準(zhǔn)誤差。估計(jì)仍然是無(wú)偏估計(jì)，但不再具備有效性。iv. 隨機(jī)因素的影響。例如，本期的投資規(guī)模,往往與前一年甚至前幾年的投資有關(guān)。ii. 模型函數(shù)形式的設(shè)定誤差。除了受收入水平自相關(guān)性 定義：線性回歸模型，如果隨機(jī)誤差項(xiàng)的各期值之間存在著相關(guān)關(guān)系，則稱模型存在著自相關(guān)性。模型變換法的前提是要合理確定異方差性的具體形式，這可以通過(guò)對(duì)具體經(jīng)濟(jì)問(wèn)題的經(jīng)驗(yàn)分析,或者帕克檢驗(yàn)戈里瑟檢驗(yàn)所提供的信息加以確定。 異方差的解決辦法如果是假性異方差，首先修正模型，若檢驗(yàn)后發(fā)現(xiàn)異方差不存在了，說(shuō)明原來(lái)的異方差是假性異方差。ppt若兩者之間存在顯著差異，則表明存在異方差性。如果誤差項(xiàng)的離散程度相同(即為同方差的)，則2對(duì)于多元的情況，處理比較麻煩。殘差序列分布圖考察殘差的離散程度。 異方差的檢驗(yàn)i. 圖示分析法。t因?yàn)樵诋惙讲钋闆r下，無(wú)法正確估計(jì)系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤差估計(jì)的誤差。 異方差性的影響：i. 最小二乘估計(jì)不再是有效估計(jì)。（假性）ii. 模型函數(shù)形式的設(shè)定誤差。計(jì)
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