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第四?/p>

 

 

经典单方程计量经济学模型:放宽基本假定的模型

 

 

一、内容提?/p>

 

 

本章主要介绍计量经济模型的二级检检验问题,即计量经济检验。主要讨论对回归?/p>

型的若干基本经典假定是否成立进行检验、当检验发现不成立时继续采?/p>

OLS

估计模型所

带来的不良后果以及如何修正等问题?/p>

具体包括异方差性问题?/p>

序列相关性问题?/p>

多重共线

性问题以及随机解释变量这四大类问题?/p>

 

异方差是模型随机扰动项的方差不同时产生的一类现象。在异方差存在的情况下,

OLS

估计尽管是无偏、一致的,但通常的假设检验却不再可靠,这时仍采用通常?/p>

t

检验和

F

检

验,

则有可能导致出现错误的结论?/p>

同样地,

由于随机项异方差的存在而导致的参数估计?/p>

的标准差的偏误,也会使采用模型的预测变得无效。对模型的异方差性有若干种检测方法,

如图示法?/p>

Park

?/p>

Gleiser

检验法?/p>

Goldfeld-Quandt

检验法以及

White

检验法等。而当检?/p>

出模型确实存在异方差性时,通过采用加权最小二乘法进行修正的估计?/p>

 

序列相关性也是模型随机扰动项出现序列相关时产生的一类现象?/p>

与异方差的情形相?/p>

似,在序列相关存在的情况下,

OLS

估计量仍具无偏性与一致性,但通常的假设检验不?/p>

可靠,预测也变得无效。序列相关性的检测方法也有若干种,如图示法、回归检验法?/p>

Durbin-Watson

检验法以及

Lagrange 

乘子检验法等?/p>

存在序列相关性时?/p>

修正的估计方法有

广义最小二乘法?/p>

GLS

)以及广义差分法?/p>

 

多重共线性是多元回归模型可能存在的一类现象,分为完全共线与近似共线两类。模

型的多个解释变量间出现完全共线性时?/p>

模型的参数无法估计?/p>

更多的情况则是近似共线性,

这时?/p>

由于并不违背所有的基本假定,模型参数的估计仍是无偏?/p>

一致且有效的,

但估计的

参数的标准差往往较大,从而使?/p>

t-

统计值减小,参数的显著性下降,导致某些本应存在?/p>

模型中的变量被排除,

甚至出现参数正负号方面的一些混乱?/p>

显然?/p>

近似多重共线性使得模

型偏回归系数的特征不再明显,

从而很难对单个系数的经济含义进行解释?/p>

多重共线性的检

验包括检验多重共线性是否存在以及估计多重共线性的范围两层递进的检验?/p>

而解决多重共

线性的办法通常有逐步回归法、差分法以及使用额外信息、增大样本容量等方法?/p>

 

当模型中的解释变量是随机解释变量时,需要区分三种类型:随机解释变量与随机扰

动项独立?/p>

随机解释变量与随机扰动项同期无关?/p>

但异期相关,

随机解释变量与随机扰动项

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第四?/p>

 

 

经典单方程计量经济学模型:放宽基本假定的模型

 

 

一、内容提?/p>

 

 

本章主要介绍计量经济模型的二级检检验问题,即计量经济检验。主要讨论对回归?/p>

型的若干基本经典假定是否成立进行检验、当检验发现不成立时继续采?/p>

OLS

估计模型所

带来的不良后果以及如何修正等问题?/p>

具体包括异方差性问题?/p>

序列相关性问题?/p>

多重共线

性问题以及随机解释变量这四大类问题?/p>

 

异方差是模型随机扰动项的方差不同时产生的一类现象。在异方差存在的情况下,

OLS

估计尽管是无偏、一致的,但通常的假设检验却不再可靠,这时仍采用通常?/p>

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验,

则有可能导致出现错误的结论?/p>

同样地,

由于随机项异方差的存在而导致的参数估计?/p>

的标准差的偏误,也会使采用模型的预测变得无效。对模型的异方差性有若干种检测方法,

如图示法?/p>

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检验法?/p>

Goldfeld-Quandt

检验法以及

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检验法等。而当检?/p>

出模型确实存在异方差性时,通过采用加权最小二乘法进行修正的估计?/p>

 

序列相关性也是模型随机扰动项出现序列相关时产生的一类现象?/p>

与异方差的情形相?/p>

似,在序列相关存在的情况下,

OLS

估计量仍具无偏性与一致性,但通常的假设检验不?/p>

可靠,预测也变得无效。序列相关性的检测方法也有若干种,如图示法、回归检验法?/p>

Durbin-Watson

检验法以及

Lagrange 

乘子检验法等?/p>

存在序列相关性时?/p>

修正的估计方法有

广义最小二乘法?/p>

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)以及广义差分法?/p>

 

多重共线性是多元回归模型可能存在的一类现象,分为完全共线与近似共线两类。模

型的多个解释变量间出现完全共线性时?/p>

模型的参数无法估计?/p>

更多的情况则是近似共线性,

这时?/p>

由于并不违背所有的基本假定,模型参数的估计仍是无偏?/p>

一致且有效的,

但估计的

参数的标准差往往较大,从而使?/p>

t-

统计值减小,参数的显著性下降,导致某些本应存在?/p>

模型中的变量被排除,

甚至出现参数正负号方面的一些混乱?/p>

显然?/p>

近似多重共线性使得模

型偏回归系数的特征不再明显,

从而很难对单个系数的经济含义进行解释?/p>

多重共线性的检

验包括检验多重共线性是否存在以及估计多重共线性的范围两层递进的检验?/p>

而解决多重共

线性的办法通常有逐步回归法、差分法以及使用额外信息、增大样本容量等方法?/p>

 

当模型中的解释变量是随机解释变量时,需要区分三种类型:随机解释变量与随机扰

动项独立?/p>

随机解释变量与随机扰动项同期无关?/p>

但异期相关,

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经典单方程计量经济学模型:放宽基本假定的模型

 

 

一、内容提?/p>

 

 

本章主要介绍计量经济模型的二级检检验问题,即计量经济检验。主要讨论对回归?/p>

型的若干基本经典假定是否成立进行检验、当检验发现不成立时继续采?/p>

OLS

估计模型所

带来的不良后果以及如何修正等问题?/p>

具体包括异方差性问题?/p>

序列相关性问题?/p>

多重共线

性问题以及随机解释变量这四大类问题?/p>

 

异方差是模型随机扰动项的方差不同时产生的一类现象。在异方差存在的情况下,

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估计尽管是无偏、一致的,但通常的假设检验却不再可靠,这时仍采用通常?/p>

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则有可能导致出现错误的结论?/p>

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如图示法?/p>

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检验法以及

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检验法等。而当检?/p>

出模型确实存在异方差性时,通过采用加权最小二乘法进行修正的估计?/p>

 

序列相关性也是模型随机扰动项出现序列相关时产生的一类现象?/p>

与异方差的情形相?/p>

似,在序列相关存在的情况下,

OLS

估计量仍具无偏性与一致性,但通常的假设检验不?/p>

可靠,预测也变得无效。序列相关性的检测方法也有若干种,如图示法、回归检验法?/p>

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检验法以及

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乘子检验法等?/p>

存在序列相关性时?/p>

修正的估计方法有

广义最小二乘法?/p>

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)以及广义差分法?/p>

 

多重共线性是多元回归模型可能存在的一类现象,分为完全共线与近似共线两类。模

型的多个解释变量间出现完全共线性时?/p>

模型的参数无法估计?/p>

更多的情况则是近似共线性,

这时?/p>

由于并不违背所有的基本假定,模型参数的估计仍是无偏?/p>

一致且有效的,

但估计的

参数的标准差往往较大,从而使?/p>

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统计值减小,参数的显著性下降,导致某些本应存在?/p>

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显然?/p>

近似多重共线性使得模

型偏回归系数的特征不再明显,

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多重共线性的检

验包括检验多重共线性是否存在以及估计多重共线性的范围两层递进的检验?/p>

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当模型中的解释变量是随机解释变量时,需要区分三种类型:随机解释变量与随机扰

动项独立?/p>

随机解释变量与随机扰动项同期无关?/p>

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计量经济学习题与解答3 - 百度文库
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经典单方程计量经济学模型:放宽基本假定的模型

 

 

一、内容提?/p>

 

 

本章主要介绍计量经济模型的二级检检验问题,即计量经济检验。主要讨论对回归?/p>

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估计模型所

带来的不良后果以及如何修正等问题?/p>

具体包括异方差性问题?/p>

序列相关性问题?/p>

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异方差是模型随机扰动项的方差不同时产生的一类现象。在异方差存在的情况下,

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序列相关性也是模型随机扰动项出现序列相关时产生的一类现象?/p>

与异方差的情形相?/p>

似,在序列相关存在的情况下,

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估计量仍具无偏性与一致性,但通常的假设检验不?/p>

可靠,预测也变得无效。序列相关性的检测方法也有若干种,如图示法、回归检验法?/p>

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多重共线性是多元回归模型可能存在的一类现象,分为完全共线与近似共线两类。模

型的多个解释变量间出现完全共线性时?/p>

模型的参数无法估计?/p>

更多的情况则是近似共线性,

这时?/p>

由于并不违背所有的基本假定,模型参数的估计仍是无偏?/p>

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模型中的变量被排除,

甚至出现参数正负号方面的一些混乱?/p>

显然?/p>

近似多重共线性使得模

型偏回归系数的特征不再明显,

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多重共线性的检

验包括检验多重共线性是否存在以及估计多重共线性的范围两层递进的检验?/p>

而解决多重共

线性的办法通常有逐步回归法、差分法以及使用额外信息、增大样本容量等方法?/p>

 

当模型中的解释变量是随机解释变量时,需要区分三种类型:随机解释变量与随机扰

动项独立?/p>

随机解释变量与随机扰动项同期无关?/p>

但异期相关,

随机解释变量与随机扰动项



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