计量经济学课件-第三章.ppt
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第三章多元线性回归模型一、经典多元线性回归模型1、多元线性回归模型的一般形式k个解释变量,n期观测值,矩阵形式为:
其中:
2经典模型假定
(1)
(2)(3)(4)为什么?
K+13.52显著,则对应4、参数的区间估计已知:
所以,对于给定的,参数的区间估计为:
如何提高参数估计的精度?
增大样本容量n,因为在同样的样本容量下,n越大,t分布表中的临界值越小,同时,增大样本容量,还可使样本参数估计量的标准差减小提高样本观测值的分散度,一般情况下,样本观测值越分散,(XX)-1的分母的|XX|的值越大,致使区间缩小。
七、结构稳定性检验研究回归方程在样本中的两段时期是否发生了结构性的变化。
检验方法一般使用chow断点检验。
检验的基本原理:
将样本n分为两个子样本,研究样本期间是否发生结构性变化,两个子样本对应的模型为:
如果在样本期间没有发生结构性变化,则有原假设:
构造统计量:
显然,如果没有发生结构性变化,分段前回归的残差平方和和分段后的加总残差平方和相近,因此F统计量越小,发生结构性变化的可能性越小,如果,接受原假设,没有发生结构性变化。
例如:
改革开放对中国经济的影响,可以将生产函数以1978年为分界点进行稳定性检验。
八、系数约束性检验比如1,研究生产函数是规模报酬不变的,CD函数成立的话,就要检验所有产出弹性系数之和等于1比如2,检验学历和经验对于工资水平的影响是相等的。
系数约束的Wald检验。
基本原理:
对于回归方程:
如果检验系数是否满足某些线性关系原假设:
即有以下m个约束条件Wald统计量构造如下(证明过程略)该统计量表示带约束的残差平方和与不带约束的残差平方和之差的一部分,直观上,如果约束成立的话,W统计量较小,如果,接受原假设,满足约束条件上述适用于大样本,小样本时,U正态分布假设下,使用如下F统计量:
分子是带约束的残差平方和与不带约束的残差平方和之差,显然,如果原假设成立,两个残差平方和应该差异很小,F统计量应较小,反之应较大,因此,时,拒绝原假设,约束不成立。
九、变量选择检验变量选择检验指对模型增加或减少解释的检验,该检验有助于选择合适的解释变量组合。
检验的基本原理:
如果原模型为:
模型1添加m个解释变量模型2检验添加的m个变量是否必要模型1可以看成是模型2的带有约束的回归原假设:
统计量的构造:
其中,为带约束回归的残差平方和,为不带约束回归的残差平方和,显然,如果原假设成立,两个残差平方和之差较小,说明没有必要添加这m个解释变量,因此,时,接受原假设,这m个变量的加入统计上不能显著增加对Y的解释能力,反之,拒绝原假设,这m个变量应该加入。
思考:
如何检验是否需要减少m个解释变量呢?
十一、预测1、点预测2、区间预测以Y的单个值为例均值方差因此,预测误差的分布为:
即:
对于给定的,Y的区间预测值为:
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- 计量 经济学 课件 第三