【正文】 復(fù)雜型異方差85 2. 帕克 (Park)檢驗(yàn)與戈里瑟 (Gleiser)檢驗(yàn) 基本思想 : 償試建立方程： ijii Xfe ??? )(~ 2 或 ijii Xfe ??? )(|~| 選擇關(guān)于變量 X的不同的函數(shù)形式，對方程進(jìn)行估計(jì)并進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)，如果存在某一種函數(shù)形式，使得方程顯著成立，則說明原模型存在異方差性。那么： 檢驗(yàn)異方差性，也就是檢驗(yàn)隨機(jī)誤差項(xiàng)的方差與解釋變量觀測值之間的相關(guān)性及其相關(guān)的“形式”。 80 3. 模型的預(yù)測失效 一方面 ， 由于上述后果 ， 使得模型不具有良好的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)； 所以，當(dāng)模型出現(xiàn)異方差性時(shí)，參數(shù) OLS估計(jì)值的變異程度增大，從而造成對 Y的預(yù)測誤差變大，降低預(yù)測精度，預(yù)測功能失效。 78 四、異方差性的后果 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型一旦出現(xiàn)異方差性，如果仍采用 OLS估計(jì)模型參數(shù)，會產(chǎn)生下列不良后果： 1. 參數(shù)估計(jì)量非有效 OLS估計(jì)量 仍然具有 無偏性 ，但 不具有 有效性 因?yàn)樵谟行宰C明中利用了 E(??’)=?2I 而且，在大樣本情況下，盡管參數(shù)估計(jì)量 具有 一致性 ，但仍然 不具有 漸近有效性 。 77 每個企業(yè)所處的外部環(huán)境對產(chǎn)出量的影響程度不同 ， 造成了隨機(jī)誤差項(xiàng)的異方差性 。 ? 所以 樣本觀測值的 觀測誤差 隨著解釋變量觀測值的不同而不同，往往引起異方差性。 75 ? 一般情況下，居民收入服從正態(tài)分布 ：中等收入組人數(shù)多，兩端收入組人數(shù)少。 一、異方差的概念 71 二、異方差的類型 同方差 ： ?i2 = 常數(shù) ? f(Xi) 異方差 ： ?i2 = f(Xi) 異方差一般可歸結(jié)為 三種類型 ： (1)單調(diào)遞增型 ： ?i2隨 X的增大而增大 (2)單調(diào)遞減型 ： ?i2隨 X的增大而減小 (3)復(fù) 雜 型 ： ?i2與 X的變化呈復(fù)雜形式 72 73 三、實(shí)際經(jīng)濟(jì)問題中的異方差性 例 ：截面資料下研究居民家庭的儲蓄行為 : Yi=?0+?1Xi+?i Yi:第 i個家庭的儲蓄額 Xi:第 i個家庭的可支配收入。 ? 計(jì)量經(jīng)濟(jì)檢驗(yàn)： 對模型基本假定的檢驗(yàn) ? 本章主要學(xué)習(xí)：前 4類 69 167。 多重共線性 167。 異方差性 167。 ? 對理論假設(shè)的檢驗(yàn)可以發(fā)現(xiàn)和發(fā)展理論。 ? 任何經(jīng)濟(jì)學(xué)理論，只有當(dāng)它成功地解釋了過去，才能為人們所接受。 ? 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的“經(jīng)濟(jì)政策實(shí)驗(yàn)室”功能。 63 三、政策評價(jià) ? 政策評價(jià)的重要性。 62 ? 對于非穩(wěn)定發(fā)展的經(jīng)濟(jì)過程，對于缺乏規(guī)范行為理論的經(jīng)濟(jì)活動，計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型預(yù)測功能失效。 ? 應(yīng)用舉例 61 二、經(jīng)濟(jì)預(yù)測 ? 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型作為一類經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué)模型，是從用于經(jīng)濟(jì)預(yù)測，特別是短期預(yù)測而發(fā)展起來的。 ? 結(jié)構(gòu)分析所采用的主要方法是彈性分析、乘數(shù)分析與比較靜力分析。 一、復(fù)化求積公式 等份分割為的積分區(qū)間將定積分 nbadxxfba ],[)(?nkkhax k ,1,0, ????nabh ??各節(jié)點(diǎn)為 公式上使用在子區(qū)間 C o t esN e w t o nnkxx kk ???? )1,1,0](,[ 1 ?節(jié)點(diǎn)為步長為等份分割為將 ,],[ 1 lhlxx kk ?1,2,????? kkkkk xllhxlhxlhxx ?記為 121 , ???? ? kllklklkk xxxxx ?)(1 )( klxx Idxxfkk?? ? ?? ?? ??li liklikk xfCxx0)(1 )()(求積公式階的上作在 C o t e sN e w t o nlxfxx kk ?? )(],[ 1?? ??li likli xfCh0)( )(?ba dxxf )( ? ?????101 )(nkxxkkdxxf????10)(nkklI由 積分區(qū)間的可加性 , 得 ? ??? ? ??10 0)( )(nkli likli xfCh復(fù)化求積公式 nI?1,l ? 時(shí) 可 得 復(fù) 化 梯 形 求 積 公 式nba Tdxxf ?? )( ? ??? ???1010)1( )(nk iiki xfCh??????101 )]()([21nkkk xfxfh11[ ( ) 2 ( ) ( ) ]2nnkkbaT f a f x f bn???? ? ??復(fù)化梯形公式 : 稱為復(fù)化 Simpson公式或復(fù)化拋物線公式 ????? ???10121 )]()(4)([61nkkkk xfxfxfh11101 2[ ( ) 4 ( ) 2 ( ) ( ) ]6nnkkkkba f a f x f x f bn??????? ? ? ???求積公式可得復(fù)合時(shí) S i m p s o nl ,2?nba Sdxxf ?? )( ? ??? ? ??1020 2)2( )(nk iiki xfCh例 1. ?? 10 s in dxx xI計(jì)算定積分使用各種復(fù)合求積公式解 : 為簡單起見 ,依次使用 n=8的復(fù)化梯形公式、 n= 4的復(fù)化 Simpson公式 . 可得各節(jié)點(diǎn)的值如右表 0 1 1 )( ii xfx012345678xxxxxxxxx梯 形01021112212231324S im p so nxxxxxxxxx????8T ])1()(2)0([161 71?????kk fxff分別由復(fù)化梯形、 Simpson公式有 9 4 5 6 9 0 8 ?4S )]1()(2)(4)0([241 3130 21 fxfxffkkk k???? ???? ?9 4 6 0 8 3 3 ?8T 9 4 5 6 9 0 8 ?4S 9 4 6 0 8 3 3 ?原積分的精確值為 ?? 10 s in dxx xI ?6 7 1 8 39 4 6 0 8 3 0 7 0 ?精度高 精度低 比較兩個 公式的結(jié)果 那么哪個復(fù)化求積公式的收斂最快呢？ 二、復(fù)化求積公式的余項(xiàng)和收斂的階 我們知道 ,兩個求積公式的余項(xiàng)分別為 )(TR )(12)( 3 ?fab ?????)(SR )()2(1 8 0)4(4 ?fabab ????單純的求積公式 復(fù)合求積公式的每個小區(qū)間 2 ()12 kba hf ?? ??? ? ? ?4( 4 ) ()1 8 0 2 kb a h f ?? ????????])(12[103???????nkkfh ?21. ( ) [ , ] ,f x C a b?設(shè) 被 積 函 數(shù) 則復(fù)化梯形公式的余項(xiàng)為 nTI ? 3 10()12nkkh f ??????? ?)(m a x)()}({m i n10xfnfxfbxankkbxa??????????????? ?由于 使得由介值定理 ],[, ba?? ? )()(10?? fnfnkk ????????nTI ? ??????? 103 )(12nkknfnh ? )(123?fnh ????即有 )()(12)( 2nTRfhab?????? ?1( [ , ] )k k kxx? ????????????????10)4(45)(2180nkkfh ?42. ( ) [ , ]f x C a b?若 被 積 函 數(shù)nSI ?S i m p s o n則 復(fù) 合 公 式 的 余 項(xiàng) 為)(2180)4(4?fhab ?????????nTI ? 2 ()12 kba hf ?? ??? ? ? ?nSI ?4( 4 ) ()1 8 0 2b a h f ?? ????????比較兩種復(fù)化公式的的余項(xiàng) nnS T I即 比 趨 于 定 積 分 的 速 度 更 快24h分 別 是 的 ， 階 無 窮 小 量為此介紹收斂階的概念 ! )( 2ho?)( 4ho?定義 1. 00 ,? ? ?對 于 復(fù) 合 求 積 公 式 若 存 在 及 使 其 余 項(xiàng) 滿 足nnI p c I I0l im nphII ch?? ?nIp則 稱 復(fù) 合 求 積 公 式 是 階 收 斂 的)( pn hII ???階收斂的概念也等價(jià)于顯然 p,不難知道 ,復(fù)合梯形、 Simpson公式的收斂階分別為 2階、 4階 通常情況下 ,定積分的結(jié)果只要滿足所要求的精度即可 精度越高越大分割的小區(qū)間數(shù)而積分區(qū)間 nInba ,],[運(yùn)算量也很大太大但 ,n但精度可能又達(dá)不到運(yùn)算量雖較小太小 ,n取多大值合理呢？那么 nSee you next time! 《 計(jì)算方法 》 第七章： 復(fù)習(xí)題 7； 例題 ； 習(xí)題 、 、 、 、 57 ⑷ 模型預(yù)測檢驗(yàn) 由模型的應(yīng)用要求決定 包括穩(wěn)定性檢驗(yàn)： 擴(kuò)大樣本重新估計(jì) 預(yù)測性能檢驗(yàn)： 對樣本外一點(diǎn)進(jìn)行 實(shí)際預(yù)測 58 五、 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型成功的三要素 ? 理論 ? 數(shù)據(jù) ? 方法 59 167。[ , ] , 1a b n ?當(dāng) 積 分 區(qū) 間 的 長 度 較 大 而 節(jié) 點(diǎn) 個 數(shù) 固 定 時(shí) ,直接使用 NewtonCotes公式的余項(xiàng)將會較大 ； ,1 n ?而 如 果 增 加 節(jié) 點(diǎn) 個 數(shù) 即 增 加 時(shí) ,公式的舍入誤差又很難得到控制。 0()002 . ( ) 1 .11nbkaknnn