在前面几章里我们讨论的回归模型中都有一些基本的假定。只有当一个回归模型满足经典假定条件时,才能得到一个较好的估计。然而,在研究实际的社会经济等问题时,经常会遇到一些违背经典假定的情况。第四章 违背经典假定的回归模型 1在这些情况下,如果直接用普通最小二乘法建立模型,会得到很不理想的结果。因此,如何处理这些问题,就是我们需要面对的问题。2 在这一章里我们将重点讨论模型中出现了违背经典假定的几种情况
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级第4章 违背经典假设的回归模型 第一节 异方差性1违背基本假设的情况在前述基本假定下OLS估计具有BLUE的优良性(Best Linear Unbiased Estmator)然而实际问题中这些基本假定往往不能满足使OLS方法失效不再具有BLUE特性估计参数时必须检验基本假定是否满足并针对基本假定不满足
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级Statistics经济计量学 第二章 一元线性回归模型 本章介绍一元线性回归模型的概念及一元线性回归模型所依据的理论与应用一元线性回归模型只包含一个解释变量和一个被解释变量是最简单的线性回归模型通过一元线性回归模型的学习可较容易地理解回归分析的基本理论与应用第一节 回归分析的相关概念 一回归的含义
在本章将把一元线性回归模型推广到多元线性回归模型,即在模型中将包含二个以上的解释变量。多元线性回归模型是实践中广泛应用的模型。我们从简单的双解释变量多元线性回归模型入手,然后再将其推广到三个及三个以上解释变量的多元线性回归模型。第五章多元线性回归模型 第一节多元回归模型的定义一、多元回归模型的意义在一元线性回归模型中,我们假定影响被解释变量的因素只有一个,即解释变量X,这种情形在经济计量分析中往往
经济计量学第二章一元线性回归模型 本章介绍一元线性回归模型的概念及一元线性回归模型所依据的理论与应用。一元线性回归模型只包含一个解释变量和一个被解释变量,是最简单的线性回归模型。通过一元线性回归模型的学习,可较容易地理解回归分析的基本理论与应用。第一节回归分析的相关概念 一、回归的含义 回归一词最早由F·高尔顿(Francis Galton)提出。在一篇研究父母身高与子女身高相互关系的论文中,高尔
第二章 经典线性回归模型:双变量线性回归模型 回归分析概述 双变量线性回归模型的参数估计 双变量线性回归模型的假设检验双变量线性回归模型的预测实例§ 回归分析概述一变量间的关系及回归分析的基本概念二总体回归函数(PRF)三随机扰动项四样本回归函数(SRF)一变量间的关系及回归分析的基本概念1. 变量间的关系(1)确定性关系或函数关系:研究的是确定现象非随机变量间的关系(2)统计依赖或相关关系:研
第4章 违背古典假设的回归预测法学习目标了解:违背古典假设的原因和后果理解:异方差性序列相关性多重共线性掌握:应用ExcelSPSSEviews软件对违背古典假设的回归模型进行数据拟合内 容 违背古典假设造成的后果 异方差 序列相关 多重共线性 违背古典假设造成的后果一古典假设假定1:在给定解释变量 之值的条件下随机项的条件均值为零即
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级第四章 经典单方程计量经济学模型:放宽基本假定的模型§4.1 异方差性§4.2 序列相关性§4.3 多重共线性§4.4 随机解释变量问题基本假定违背主要 包括:(1)随机误差项序列存在异方差性(2)随机误差项序列存在序列相关性(3)解释变量之间存在多重共线性(4)解释变量是随机变量且与随机误差项相关的随机解释变量问题
第四章经典单方程计量经济学模型:放宽基本假定的模型一、内容提要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。主要讨论对回归模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用OLS估计模型所带来的不良后果以及如何修正等问题。具体包括异方差性问题、序列相关性问题、多重共线性问题以及随机解释变量这四大类问题。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
1.多元线性回归模型的一般形式 (3) 随机扰动项服从正态分布yN(Xβ s2In)二满足古典假定下的参数估计yN(Xβσ2In)是β的无偏估计 计算出的样本统计量样本统计量H0值方差来源其中5. 经济检验回归方程转变为:2. 标准化回归系数 偏判定系数测量在回归方程中已包含若干个自变量时再引入某一个新的自变量后y的剩余变差的相对减少量它衡量y的变差减少的边际贡献在模型中已含有x2
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