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文檔簡介
1、整理課件本學(xué)期主要內(nèi)容 第1章 概述 第2章 雙變量模型:估計 第3章 雙變量模型:檢驗 第4章 多元回歸:估計與檢驗 第5章 函數(shù)選擇 第6章 虛擬變量 第7章 標(biāo)準(zhǔn)與檢驗 第8章 多重共線性 第9章 異方差 第10章 自相關(guān) 第11章 聯(lián)立方程模型 第12章 幾個專題整理課件第1章 概述 經(jīng)濟計量學(xué)的研究方法與過程 數(shù)據(jù)的類型整理課件第二章 雙變量模型:估計 回歸與線性回歸 總體回歸函數(shù)與樣本回歸函數(shù) 最小二乘法(OLS) 幾個結(jié)論整理課件第三章 雙變量模型:檢驗 標(biāo)準(zhǔn)線性回歸模型關(guān)于隨機誤差項的假定 估計量的分布 回歸系數(shù)的顯著性檢驗 擬合優(yōu)度檢驗 殘差的正態(tài)性檢驗 直方圖、正態(tài)概率圖、
2、JB檢驗 預(yù)測整理課件第四章 多元回歸:估計與檢驗 多元回歸的假設(shè) 多元回歸模型的檢驗 系數(shù)的顯著性檢驗:t 回歸模型的顯著性檢驗:F 擬合優(yōu)度檢驗:判定系數(shù)R2 校正的判定系數(shù) 受限最小二乘法整理課件第5章 模型的函數(shù)形式 雙對數(shù)模型彈性 半對數(shù)模型 對數(shù)線性:增長率 線性對數(shù): 倒數(shù)模型 多項式模型 過原點的回歸 標(biāo)準(zhǔn)化變量的回歸整理課件第6章 虛擬變量 虛擬變量的概念 虛擬變量設(shè)定規(guī)則:虛擬變量陷阱 虛擬變量系數(shù)的解釋 一致、平行、并發(fā)、相異整理課件第7章 標(biāo)準(zhǔn)與檢驗 模型優(yōu)劣的標(biāo)準(zhǔn) 簡約、可識別、擬合優(yōu)度、理論一致、預(yù)測能力 模型設(shè)定誤差 少了?多了?函數(shù)形式不對?度量誤差? 設(shè)定誤差
3、的診斷 不相關(guān)變量:逐步回歸 遺漏變量不不正確的函數(shù)形式: 殘差檢驗 MWD檢驗 RESET檢驗受限最小二乘法整理課件第8章 多重共線性 概念 后果 理論后果:仍然具有BLUE 實際后果:標(biāo)準(zhǔn)誤較大,以及由此引發(fā)的一系列問題 原因:變量共同趨勢、引入滯后變量、樣本問題 診斷 R2較高,t小;解釋變量高度相關(guān);偏相關(guān)系數(shù);輔助回歸;VIF 補救 刪除變量;增加樣本數(shù)據(jù);重新考慮模型;先驗信息;變量變換整理課件第9章 異方差 概念 原因 缺少重要變量;測量誤差;模型設(shè)定誤差 后果 仍然線性無偏,但不再有效;估計量方差有偏;檢驗無效;預(yù)測失效 診斷 殘差檢驗;帕克檢驗;格萊澤檢驗;懷特檢驗;Gold
4、feld-Quandt檢驗 補救 WLS(方差已知;方差未知);重新設(shè)定模型整理課件第10章 自相關(guān) 概念 原因 慣性;模型設(shè)定誤差;蛛網(wǎng)現(xiàn)象;數(shù)據(jù)處理 后果 仍然線性無偏;非有效;估計量方差有偏;檢驗無效等。 診斷 圖形法;DW的d檢驗 補救 GLS 自相關(guān)系數(shù)的計算:一階差分;根據(jù)DW值計算;從殘差中估計整理課件第11章 聯(lián)立方程模型 變量的類型: 外生變量;內(nèi)生變量;前定變量;滯后變量 方程的類型: 結(jié)構(gòu)式;恒等式 聯(lián)立方程的偏誤:OLS估計量的非一致性 簡化方程與ILS 模型的識別問題:識別的階條件 恰度識別(k=m-1);過度識別(km-1);不可識別(kd的模型,可能存在偽回歸。 平穩(wěn)性檢驗:DF檢驗(左側(cè)) 協(xié)整時間序列:殘差平穩(wěn)。 隨機游走模型 分對數(shù)模型整理課件 偽回歸:如果一組非平穩(wěn)時間序列之間不存在協(xié)整關(guān)系,則這一組變量構(gòu)造的回歸模型就有可能出現(xiàn)偽回歸。 殘差序列是一個非平穩(wěn)序列的回歸被稱為偽回歸,這樣的一種回歸有可能擬合優(yōu)度、顯著性水平等指標(biāo)都很好,但是由于殘差序列是一個非平穩(wěn)序列,說明了這種回歸關(guān)系不能夠真實的反映因變量和解釋變量之間存在的均衡關(guān)系,而僅僅是一種數(shù)字
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