計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)復(fù)習(xí)資料

計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)復(fù)習(xí)資料八、簡(jiǎn)單線性回歸的根本假定：：；：公式〔Ⅰ〕公式〔Ⅱ〕公式〔Ⅲ〕表示有解釋的變差在總變差中所占的比例大小。〔公式Ⅱ〕十六、簡(jiǎn)單線性回歸模型的檢驗(yàn)第一步：提出假設(shè)：第二步：計(jì)算統(tǒng)計(jì)量第三步：查臨界值第四步：比擬判斷十九、方差非齊性的概念所謂“異方差性〞或者“方差齊性〞是指在我們所研究的經(jīng)濟(jì)變量模型中如果所有隨機(jī)誤差項(xiàng)都具有不同的方差，即：或者〔〕。則我們稱模型具有“方差齊性〞或者“異方差性〞。“序列相關(guān)〞是指在對(duì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象時(shí)間序列數(shù)據(jù)分析中，模型由于時(shí)間序列數(shù)據(jù)往往存在后期水平的變化要受到前期水平的影響，從而造成前后期隨機(jī)誤差項(xiàng)的自相關(guān)，即有：，其中：我們把這種情況稱為“序列相關(guān)〞或者“自相關(guān)〞。當(dāng)時(shí)，這些權(quán)數(shù)是隨時(shí)期的增加而呈幾何衰減的，這時(shí)我們把原模型稱為一階正自相關(guān)；當(dāng)時(shí)，這些權(quán)數(shù)是隨時(shí)期的增加而交織振蕩衰減的，這時(shí)我們把原模型稱為一階負(fù)自相關(guān)。序列相關(guān)性質(zhì)和異方差性質(zhì)一樣。序列相關(guān)的檢驗(yàn)〔檢驗(yàn)法〕三個(gè)特殊值序列相關(guān)的參數(shù)估計(jì)方法：〔只記解決方法〕〔一〕一階差分法〔二〕廣義差分法二十四、多重共線性的概念〔一〕、概念：在多元線性回歸模型中，如果一個(gè)解釋變量能夠表示為另外的一個(gè)或多個(gè)解釋變量的線性組合，則稱該模型存在“多重共線性問(wèn)題〞。〔二〕、多重共線性可能產(chǎn)生的后果：1、各個(gè)解釋變量對(duì)被解釋變量的影響很難準(zhǔn)確確定〔鑒別〕。2、由于存在多重共線性時(shí)，模型回歸系數(shù)的估計(jì)量的方差將會(huì)很大，這將使得模型進(jìn)展顯著性檢驗(yàn)時(shí)認(rèn)為回歸系數(shù)的值與零無(wú)顯著性差異。3、模型參數(shù)的估計(jì)量對(duì)刪除或增添少量的觀測(cè)值以及刪除一個(gè)不顯著的解釋變量都可能非常敏感?！踩场⒍嘀毓簿€性問(wèn)題的檢測(cè)方法〔只記方法〕1、簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)檢測(cè)法2、方差膨脹因子檢測(cè)法3、判定系數(shù)增量奉獻(xiàn)法〔四〕、多重共線性問(wèn)題的處理：1、追加樣本信息法2、分步估計(jì)參數(shù)法3、使用非樣本先驗(yàn)信息法二十五、隨機(jī)解釋變量產(chǎn)生的后果1、如果解釋變量與隨機(jī)誤差項(xiàng)是相互獨(dú)立的，則回歸參數(shù)的普通最小二乘估計(jì)量仍然是真實(shí)參數(shù)的無(wú)偏估計(jì)量和一致估計(jì)量，此時(shí)，OLS法仍然有效。2、如果解釋變量X與隨機(jī)誤差項(xiàng)不獨(dú)立，即有：，則回歸參數(shù)的普通最小二乘估計(jì)量既不是真實(shí)參數(shù)的無(wú)偏估計(jì)量，也不是真實(shí)參數(shù)的一致估計(jì)量，此時(shí)，OLS法失效。二十六、工具變量的概念指模型中的替代變量，此變量與被替代變量高度線性相關(guān)，與隨機(jī)誤差項(xiàng)不相關(guān)二十八、虛擬變量〔一〕、概念：將質(zhì)變量因素?cái)?shù)量化，分別用“1〞和“0〞表示。我們把這種變量稱為“虛擬變量〞?！捕?、虛擬變量模型的特性1、以“0〞和“1〞取值的虛擬變量D所反映的內(nèi)容可以任意設(shè)定。2、虛擬變量D=0所代表的特征狀態(tài)，通常用以說(shuō)明根底類型。3、根底類型的截距項(xiàng)被稱為公共截距項(xiàng)系數(shù)；為差異截距項(xiàng)系數(shù)。它表示D=1時(shí)的截距項(xiàng)系數(shù)與根底類型的截距項(xiàng)系數(shù)的差異。4、如果一個(gè)回歸模型有截距項(xiàng)，則對(duì)于具有兩種特征的質(zhì)變量，只需引入一個(gè)虛擬變量；假設(shè)同時(shí)引入兩個(gè)虛擬變量，則模型中兩個(gè)解釋變量之間將存在完全的多重共線性問(wèn)題，這樣會(huì)導(dǎo)致該模型的參數(shù)將無(wú)法準(zhǔn)確估計(jì)。(三)、引入虛擬變量的一般原則1、如果模型中包含截距項(xiàng)，則一個(gè)質(zhì)變量有m種特征，只需入(m-1)個(gè)虛擬變量；2、如果模型中不包含截距項(xiàng)，則一個(gè)質(zhì)變量有m種特征，需要引入m個(gè)虛擬變量。二十九、模型統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)結(jié)果〔選擇判斷題〕對(duì)于包含質(zhì)變量的模型：1、如果；則模型為截距和斜率同時(shí)變動(dòng)模型；2、如果；則模型為截距變動(dòng)模型；3、如果；則模型為沒(méi)有質(zhì)因素影響的變動(dòng)模型；4、如果；則模型為斜率變動(dòng)模型。三十、截距變動(dòng)模型、截距和斜率同時(shí)變動(dòng)模型實(shí)際上是系統(tǒng)變參數(shù)模型的特殊情況，即把引起參數(shù)變化的量看成為虛擬變量即可。三十一、分布滯后模型的種類有限分布滯后模型無(wú)限分布滯后模型短期影響乘數(shù)、延期過(guò)度性乘數(shù)、長(zhǎng)期影響乘數(shù)在分布滯后模型：中——短期影響乘數(shù)，表示同期解釋變量變化一個(gè)單位對(duì)被解釋變量Y所產(chǎn)生的影響而：、、、…………——延期過(guò)度性乘數(shù)，它們是用來(lái)測(cè)定以前時(shí)期變化一個(gè)單位對(duì)被解釋變量所產(chǎn)生的滯后影響——長(zhǎng)期影響乘數(shù)或：——長(zhǎng)期影響乘數(shù)長(zhǎng)期影響乘數(shù)表示本期觀測(cè)值對(duì)被解釋變量的總的影響程度。三十二、用OLS法對(duì)分布滯后模型直接進(jìn)展參數(shù)估計(jì)的困難1、對(duì)于無(wú)限分布滯后模型，由于參數(shù)個(gè)數(shù)無(wú)限而無(wú)法估計(jì)；2、對(duì)于有限分布滯后模型，最大滯后長(zhǎng)度K難以確定；3、如果滯后期較長(zhǎng)而樣本容量較小時(shí)，就沒(méi)有足夠的自