計量經(jīng)濟學考試范圍(參考版)
2025-03-29 03:48本頁面
【正文】 M1因為若是線性相關的，則有方程是可以用其他方程表示的，該方程就沒有存在意義識別的一般規(guī)則和實踐中的識別方法：P233（記結論）。–而局部調整模型沒有這樣的局限性，可直接用最小二乘法估計回歸系數(shù)。由于行為慣性或技術、制度原因使調整不可能一次性到位。價格粘性、投資品、耐用消費品例如房地產(chǎn)的需求量和價格的關系可以用此模型。(將無限分布滯后模型轉化為自回歸模型SC有限分布滯后模型：阿爾蒙方法（了解）目的是為了減輕有限分布滯后模型中的多重共線性問題，思想是對有限分布滯后模型中的滯后項回歸系數(shù)用關于滯后期的同類多項式表示。AIC。P185）估計方法：非受限有限分布滯后模型：t、F自回歸模型：模型的解釋變量中包含滯后應變量；包含了內生變量滯后項的模型分布滯后模型：模型中不僅包含解釋變量的當期值，還包括解釋變量的滯后值的模型。2，得出零相關廣義最小二乘法（不考操作題）第六章自回歸模型與分布滯后模型產(chǎn)生原因：、習慣惰性dh檢驗的適用范圍：①原回歸模型中含有截距項②解釋變量是非隨機的③干擾項是按一階自回歸模式估計量有偏）④一階差分法（導致自相關性，并且自由度減少）⑤補充樣本數(shù)據(jù)（成本太高）檢驗方法、步驟、蒙特卡洛實驗自相關性：①廣義差分法，普萊斯溫斯騰變換（彌補差分造成的自由度減少）②廣義最小二乘法多重共線性：①根據(jù)先驗信息②橫截面數(shù)據(jù)與時間序列數(shù)據(jù)并用③剔除共線性的變量（導致設定偏誤，從而tBLUE，但由于方差很大，估計不精確②由于方差很大置信區(qū)間過寬，tOLS估計，但回歸系數(shù)的估計量對樣本十分敏感，且估計的標準誤極大。估計，且標準誤為無窮大②對于不完全多重共線性，能得到個別回歸系數(shù)的估計，但能得到這些系數(shù)的某線性組合的唯一估計問題：①對于完全多重共線性，無法得到個別回歸系數(shù)的唯一估計非有效 P136自相關性：OLSOLS值較?、诮忉屪兞恐g有高度的兩兩相關③輔助回歸 P172后果：異方差性：仍然是線性、無偏的，但不是有效或最優(yōu)的。檢驗；沃爾利斯四階自回歸檢驗多重共線性：①判定系數(shù)的值較大而回歸系數(shù)的檢驗統(tǒng)計量；布勞殊培干戈弗雷檢驗；懷特檢驗：R適用于異方差性方差同回歸模型中的某一解釋變量有正向關系的情形) 計算）；格萊澤檢驗(適用于大樣本)；哥德費爾德匡特
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