【正文】 虛擬變量 ? ?12 2 12 1 2 01 DY X uY X uDY X u??? ? ? ?? ? ? ?? ? ?? ? ? ??? ??? ? ? ? ?二 , 常 數(shù) 項 虛 擬 變 量戰(zhàn) 時 的 消 費平 時 的 消 費 引 入 變 量 平 時 =0, 戰(zhàn) 時 =1 得 到167。 虛擬變量 221 6 ? 4 57 ( 3) ( ) 8 DW =2. 271 7? 2 858 ( 0 .952 ) ( 0) YXRSYXR? ? ??????期期 162 6 S DW??167。 虛擬變量 一、一時期的虛擬變量（異常值的處理） Y D X 1 20 35 0 2 30 40 0 3 35 50 0 YXD4 35 55 0 5 38 56 0 6 40 57 0 7 70 40 0 167。 模型的類型與變換 phillips曲線： 121WuUN??? ? ?322323:K : L : A :l n l n l n l n,uWQ Ak L eQ A K L u???????? ? ? ?工 資 上 漲 率 UN: 失 業(yè) 率生 產(chǎn) 函 數(shù)資 本 投 入 勞 動 投 入 技 術(shù) 進 步式 中 為 彈 性167。 結(jié)構(gòu)變化的檢驗 ? 167。 模型的類型與變換 ? 167。 序列相關(guān) 四 、 模型的估計 ? ?1 2 2 3 3 1 1 2 2121 ? ? ? ?1t t t t t ttttY X X Y Y ueenhnv ar n enh? ? ? ? ???????? ? ? ? ? ??????模 型為 樣 本 容 量漸 近 服 從 正 態(tài) 分 布 。 這 時 使 用 統(tǒng) 計 量 。模 型 中 必 須 包 含 常 數(shù) 項 。有 時 直 接 利 用≤167。 序列相關(guān) 四 、 模型的估計 2222??12? 12DWnkDWnk???????????????????第 三 步 ： 考 察為 事 先 給 定 精 度 。 序列相關(guān) 四 、 模型的估計 11212. ? tttttOL S e eeee????????未 知第 一 步 ： 利 用 殘 差 對 作 回 歸 ， 求 出167。變 換 和 的 區(qū) 別 為 ： 只 能 使 用 個 數(shù) 據(jù) ，樣 本 較 大 時 兩 種 估 計 的 差 異 很 小 。 序列相關(guān) 四 、 模型的估計 ? ? ? ?11 1 11 1 11 1t t tt t tt t tt t t t t tt t tCOY X uuuY X uY Y X X u uXX????? ?? ?? ?? ? ?? ? ?? ?? ? ? ? ??? ? ?? ? ??? ? ???? ? ?? ? ? ? ? ? ?? ? ? ? ?變 換 :167。 序列相關(guān) 四 、 模型的估計 ? ?211 21111 2nnt t tYYYDYYYY Y Y t nXU??????????????????????????? ? ? ?則對 、 可 作 同 樣 變 換 。 序列相關(guān) 四 、 模型的估計 ? ?? ?21111. TuTTE UUb X X X Y????????? ? ?已 知已 求 出 直 接 用 于 廣 義 最 小 二 乘 估 計 量167。 序列相關(guān) 三、序列相關(guān)的 DW檢驗 01: 0 : 04 D WHH????對 于只 需 作 變 換 （ ） 結(jié) 論 同 上 。其 中 和 分 別 為 的 下 界 和 上 界 。167。 序列相關(guān) 三、序列相關(guān)的 DW檢驗 ? ?? ?2 2 211 2 2212212211212?21n n nt t tnttntt t t tnte e eeeDWee e e ee?????????? ? ?? ? ???? ? ??假 設(shè)167。 序列相關(guān) 二、序列相關(guān)存在模型估計的影響 ? ? ? ?112122 11 2 3211 1 Tnnnnun n nuuE UU E u uu? ? ?? ? ??? ? ????? ? ???????????????????????????167。 序列相關(guān) 二 、 序列相關(guān)存在模型估計的影響 ? ? ? ? ? ?? ?121 10 0 t t tt t stARuuE E t sv ar?? ? ?? ? ????? ? ?? ? ??一 階 序 列 相 關(guān) （ ），167。 序列相關(guān) 一、誤差項序列相關(guān)存在的原因 二、序列相關(guān)存在模型估計的影響 三、序列相關(guān)的 DW檢驗 四、模型的估計 167。 2． 根據(jù)所討論問題的性質(zhì) 。 異方差性 ? ?22212 1 2 222 2 21tttt t tYYXX X X??? ? ??? ????? ? ? ? ??? ??????????顯 然 模 型 的 方 差 為 常 量稱 為 加 權(quán) 的 最 小 二 乘 估 計167。 異方差性 11121 212122 111 2122 22122211 ...1nnnnnYuXXXYuXXXY D Y X D X uXYuXX????? ? ??? ? ? ?? ? ? ?? ? ? ? ? ???? ? ? ???? ? ? ?? ? ? ???? ? ? ???? ? ? ???? ? ? ???? ? ? ?? ? ? ?? ? ? ?變 換 后167。 異方差性 ? ? ? ? ? ?? ?1 2 22 2 2222122000 0t t tt t st t tnY X uE u E u u t sv ar u XXX????? ? ?? ? ???????????????經(jīng) 驗 假 設(shè)則 誤 差 項 的 協(xié) 方 差 矩 陣167。隨著收入的增大，用于購買生活必需之外的部分增大，選擇的范圍也變大，帶來消費變動幅度的增大。 由 教 材 表 數(shù) 據(jù) 得 到 式中括號內(nèi)數(shù)值為參數(shù)估計的標(biāo)準(zhǔn)差， X 表示收入，Y 表示消費?！? ? ? ?? ? ? ?22111TTS Y X b Y X bnkY Xb Y Xbnk?? ? ? ? ? ????? ? ??? ? ? ??的 無 偏 估 計167。167。 廣義最小二乘估計 ? ? ? ?? ?? ? ? ?? ?11112 1 12 TTTTTE U U E D U D UD E UU DDDI???????????????則167。167。167。假 設(shè)其 中 為 對 稱 正 定 矩 陣 。 廣義最小二乘估計 ? ?? ?? ? ? ?? ?2200,TY X UEUE U U IXr X k k nU N I?????????多 元 模 型模 型 的 假 設(shè) ：（ 1 ）（ 2 ）（ 3 ） 為 確 定 性 變 量（ 4 ）（ 5 ）167。 異方差性 167。 第四章 模型中誤差項假 定的諸問題 167。 多重共線性 4．對數(shù)據(jù)作變換 常用方法是：取對數(shù)或者取差分。 多重共線性 季度數(shù)據(jù)的估計結(jié)果如下： ? ?2342 .5 4 1 0 .1 3 1 0 0 .8 3 6 6 1 0 .0 3 0 4 5 0 .0 3 6 4 9 0 .0 4 8 6 0C Y C D D D? ? ? ? ? ? ? ? （ ） （ ） （ ） （ ） （ ） （ ） 20 . 9 9 7R ? ， 0 .4 4 8S ? ? ?2 b ? ? ?3 b ? 估計區(qū)間： 1966 年 2 季度～ 1987 年第 1 季度 167。 多重共線性 t 期的消費不僅受到 t 期收入的影響，而且還受到滯后收入的影響，設(shè) 0 1 1 2 2t t t tC Y Y Y? ? ? ???? ? ? ? ? 假設(shè) ? ?1ii? ? ? ??? ? ?? ?0 , 1? ? 0 , 1 , 2i ? 則有0 1 2? ? ?? ? ? 167。 多重共線性 ? ? ? ?2 71 .9sVIF b VIF b?? 式中， C 為消費 , Y 為收入 , C ( 1) 表示消費的滯后一期 , 稱為 B r ow n 消費函數(shù)。 多重共線性 ? ? ? ? ? ?2 3 42 , 10 , , , , .VI F b VI F b VI F bVI F VI FR? ? ?? 顯 然 雖 然 很 高 但 參 數(shù) 估 計 的 符 號 與 大 小和 經(jīng) 濟 理 論 相 一 致 而 且 估 計 量 在 統(tǒng) 計 上 顯 著 很 高這 時 可 以 接 受 模 型 的 估 計 結(jié) 果 .167。 ? ? ? ?? ? ? ? ? ?? ?22E b E b E b v ar b bi as b?? ? ? ? ? 其中 ? ? ? ?bias b E b ??? 167。 但是Rb 的均方誤差小于最小二乘估計的均方誤差 （ MSE ： m ean squar e er r or ），即 ? ? ? ?1kRi iiMS E b MS E b???? 167。 多重共線性 1．嶺回歸（ Ridge Regression） 解釋變量之間共線關(guān)系很高，但不是完全共線意味著 0TXX O L S 依然存在 ? ?1TTb X X X Y?? 令嶺回歸 ? ?1TTRb X X I X Y???? 167。 167。 多重共線性 VIF稱為方差擴大因子（ Variance Inflation Factor） ,利用它來描述變量之間的共線程度 令 2 2231()1V I F br?? 式中 ? ? ? ?? ? ? ?2 2 3 323 222 2 3 3ttttX X X XrX X X X???????? 167。 討論 1 2 2 3 3Y X X u?