第三章 异方差与自相关广义线性模型本章继续讨论线性模型Y=Xβε E (ε)=0()所不同在于以前的关于误差方差的假定是Var(ε)=σ2In()这一章逐次推广讨论第一节讨论异方差的存在与检验尤其是在经济模型中的存在与影响第二节讨论的是 已知()未知() 未知()这些都是误差方差为对角阵的模型第三节讨论自相关线性模型首先讨论的是残差一阶自回归线性模型它的残差满足()()此时残
1上述六条假设中(2)(3)(4)和(6)与两变量模型相同 第(1)条是关于模型基本变量关系的 第(5)条不仅针对的解释变量数目增加了而且多了一个要求解释变量之间没有线性关系的假设这是多元线性回归模型的重要特点向量表示回归方程的向量表示回归残差向量 残差平方和实际投资 198324一参数估计量的标准化对给定的或要求的置信度下式应该成立: = ? 因此参数
第五章 异方差性用OLS法得到的估计模型通过统计检验后还要检验摸型是否满足假定条件由第二章知只有模型的5个假定条件都满足时用OLS法得到的估计量才具有最佳线性无偏特性当一个或多个假定条件不成立时OLS估计量将丧失上述特性本节讨论当假定条件不成立时对参数估计带来的影响以及相应的补救措施以下讨论都是在某一个假定条件被违反而其他假定条件都成立的情况下进行分为5个步骤回顾假定条件假定条件不成立对模型参数
计量经济学 ●人口数量对应参数的标准误差较小 ● t统计量远大于临界值可决系数和修正的可决系 数结果较好F检验结果明显显著 表明该模型的估计效果不错可以认为人口数量 每增加1万人平均说来医疗机构将增加人 然而这里得出的结论可能是不可靠的平均说来每增加1万人口可能并不需要增加这样多的医疗机构所得结论并不符合真实情况 有什么充分的理由说明这一回归结果不可靠呢更为接近真实的结论又是什么呢
第三章经典单方程计量经济学模型:多元线性回归模型一内容提要本章将一元回归模型拓展到了多元回归模型其基本的建模思想与建模方法与一元的情形相同主要内容仍然包括模型的基本假定模型的估计模型的检验以及模型在预测方面的应用等方面只不过为了多元建模的需要在基本假设方面以及检验方面有所扩充本章仍重点介绍了多元线性回归模型的基本假设估计方法以及检验程序与一元回归分析相比多元回归分析的基本假设中引入了多个解释变量间
回归系数的OLS估计仍是线性无偏估计量但不再有效回归系数的OLS估计的置信区间以及通常的t和F检验无效误差随 的增加而增加如果?统计上显著就表明数据中有异方差性如果不显著则可接受同方差假设估计组合证券理论中的资本市场线: Ei=?1?2?i?i 其中:Ei组合证券的预期回报率?i是回报的标准差数据如表做异方差检验步骤:结果: rs= n=10检验统计量:怀特(White)的
第二章 经典单方程计量经济学模型:一元线性回归模型 The Classical Single Equation Econometric Model: Simple Linear Regression Model 本章内容 回归分析概述一元线性回归模型的基本假设一元线性回归模型的参数估计 一元线性回归模型的检验一元线性回归模型的预测实例及时间序列问题§21回归分析概述(Regression A
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单方程计量经济学模型理论与方法Theory and Methodology of Single-Equation Econometric Model 第二章经典单方程计量经济学模型:一元线性回归模型 回归分析概述 一元线性回归模型的参数估计 一元线性回归模型检验一元线性回归模型预测实例§21回归分析概述一、变量间的关系及回归分析的基本概念二、总体回归函数三、随机扰动项四、样本回归函数(SRF)
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