經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué)微積分經(jīng)濟(jì)學(xué)中的常用函數(shù)-閱讀頁
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【正文】 2020 32 43 4. 91998 51230 113787 25 18 1. 0 45208 32 62 6. 41999 50839 113161 26 73 1. 0 48996 32 91 1. 82020 46218 108463 34 37 4. 0 52574 32 79 7. 51. 用 OLS法估計(jì)上述模型 ： R2接近于 1； 給定 ?=5%，得 F臨界值 (5,12)= F= ，故認(rèn)上述糧食生產(chǎn)的總體線性關(guān)系顯著成立。 54321 XXXXXY ??????? () () () () () () 2. 檢驗(yàn)簡單相關(guān)系數(shù) ? 發(fā)現(xiàn)： X1與 X4間存在高度相關(guān)性 。 ? 分別作 Y與 X1， X2， X4， X5間的回歸： XY ?? () () R2= F= DW= 26 9 3 8 2 1? XY ??? () () R2= F= DW= XY ?? () () R2= F= DW= 52 4 8 2 5 9? XY ??? () () R2= F= DW= 4. 逐步回歸 將其他解釋變量分別導(dǎo)入上述初始回歸模型 ， 尋找最佳回歸方程 。 這就是僅以 X1作為解釋變量時(shí)的參數(shù)估計(jì)量 2. 由分部回歸法導(dǎo)出 ? 如果一個(gè)多元線性模型的解釋變量之間完全正交，可以將該多元模型分為多個(gè)一元模型、二元模型、 … 進(jìn)行估計(jì)，參數(shù)估計(jì)結(jié)果不變； ? 實(shí)際模型由于存在或輕或重的共線性，如果將它們分為多個(gè)一元模型、二元模型、 … 進(jìn)行估計(jì)，參數(shù)估計(jì)結(jié)果將發(fā)生變化； ? 當(dāng)模型存在共線性，將某個(gè)共線性變量去掉，剩余變量的參數(shù)估計(jì)結(jié)果將發(fā)生變化，而且經(jīng)濟(jì)含義有發(fā)生變化； ? 嚴(yán)格地說，實(shí)際模型由于總存在一定程度的共線性，所以每個(gè)參數(shù)估計(jì)量并不 真正反映對應(yīng)變量與被解釋變量之間的結(jié)構(gòu)關(guān)系。 隨機(jī)解釋變量問題 一、 隨機(jī)解釋變量問題 二、 實(shí)際經(jīng)濟(jì)問題中的隨機(jī)解釋變量問題 三、 隨機(jī)解釋變量的后果 四、 工具變量法 五、 案例 基本假設(shè) :解釋變量 X1,X2,… ,Xk是確定性變量 。 假設(shè) X2為隨機(jī)解釋變量 。 0)()( 2,2 ?? iiii xEXC ov ??0)()( 2,2 ?? ?? siisii xEXC ov ?? 0?s 3. 隨機(jī)解釋變量與隨機(jī)誤差項(xiàng)同期相關(guān)(contemporaneously correlated)。 但是在單方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型中，凡是外生變量都被認(rèn)為是確定性的。 例如： （ 1）耐用品存量調(diào)整模型： 耐用品的存量 Qt由前一個(gè)時(shí)期的存量 Qt1和當(dāng)期收入 It共同決定： Qt=?0+?1It+?2Qt1+?t t=1,? T 這是一個(gè)滯后被解釋變量作為解釋變量的模型。 （ 2）合理預(yù)期的消費(fèi)函數(shù)模型 合理預(yù)期理論 認(rèn)為消費(fèi) Ct是由對收入的預(yù)期 Yte所決定的： tett YC ??? ??? 10 預(yù)期收入 Yte與實(shí)際收入 Y間存如下關(guān)系的假設(shè) : ettet YYY 1)1( ???? ??容易推出 : tettt YYC ?????? ????? ? 1110 )1(tttt CY ??????? ??????? ?? )()1( 101101110 )1()1( ?? ??????? tttt CY ???????? Ct1是一隨機(jī)解釋變量，且與 (?t??t1)高度相關(guān)（ Why?）。 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型一旦出現(xiàn)隨機(jī)解釋變量 ，且與隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)相關(guān)的話 ， 如果仍采用 OLS法估計(jì)模型參數(shù) ， 不同性質(zhì)的隨機(jī)解釋變量會(huì)產(chǎn)生不同的后果 。 擬合的樣本回歸線高估截距項(xiàng) ， 而低估斜率項(xiàng) 。 已經(jīng)得到證明 隨機(jī)解釋變量 X與隨機(jī)項(xiàng) ?的關(guān)系不同，參數(shù) OLS估計(jì)量的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)也會(huì)不同。 kt的分母中包含不同期的 X；由異期相關(guān)性知： kt與 ?t相關(guān)，因此， ?? ? ???? )()()?( 1211 ttttt kExxEE ?????11 )?( ?? ?E
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