计量Word格式.docx
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•第四阶段,经济预测。
三、随机变量Ui中主要包括以下5方面因素的影响:
1、回归模型中省略的变量;
2、人们的随机行为;
3、数学模型的形式不够完善;
4、经济变量之间的合并误差;
5、测量误差。
四、一元线性回归模型随机误差项的假定条件
1、零均值:
E(ui)=0i=1,2,…,n
2、同方差:
Var(ui)=u2i=1,2,…,n
3、无序列相关:
Cov(ui,,uj)=0i≠ji,j=1,2,…,n
4、解释变量X是确定性变量,与随机误差项Ui不相关:
Cov(Xi,ui)=0i=1,2,…,n
5、Ui服从正态分布
Ui~N(0,u2)i=1,2,…,n
五、最小二乘估计量OLS的性质:
•线性性、无偏性、最小方差性。
六(填空题)
七,T检验。
做题。
1.第二章作业第10题。
2.去年期中卷第1题。
T检验
(1)对总体参数提出假设H0:
β1=0,H1:
β1≠0
(2)以原假设H0构造t统计量,并由样本计算其值
(3)给定显著性水平,查t分布表,得临界值t/2(n-2)(4)比较,判断若|t|>
t/2(n-2),则拒绝H0,接受H1;
表明X对Y影响显著。
若|t|≤t/2(n-2),则接受H0,拒绝H1表明X对Y影响不显著。
8、回归系数β0、β1的置信区间(填空题)
9、点预测(不知)
10、多元线性回归模型随机误差项的假定条件
•1、零均值:
E(ui)=0i=1,2,…,n2、同方差:
Var(ui)=u2i=1,2,…,n3、无序列相关:
Cov(ui,,uj)=0i≠ji,j=1,2,…,n4、解释变量X是确定性变量,与随机误差项Ui不相关:
Cov(Xi,ui)=0i=1,2,…,n5、Ui服从正态分布Ui~N(0,u2)i=1,2,…,n6、解释变量的样本观测值矩阵X是满秩矩阵,rank(X)=k+1<
n
十一、最小二乘估计量OLS(填空题)
12.
的无偏估计量(填空题)
十三、(填空题)
•TSS=RSS+ESS
14、(填空题)
修正的可决系数
F检验
15、βi的置信区间(填空题)
16、题目。
第3章作业第11题。
去年期中卷第3题。
&
课本P85页第4题
十七线性化例子(不知)
18、异方差的概念
对于不同的样本点,随机误差项的方差不再是常数,而且互不相同,则认为出现了异方差性。
19.异方差的后果
1、当计量模型中存在异方差时,OLS估计量仍具线性性和无偏
性,但不具有有效性2、当计量模型存在异方差时,变量的显著性检验失去意义3、模型的预测失效
二十、异方差的检验
•
(一)图示法
(二)戈德菲尔德-夸特检验(三)怀特检验(四)戈里瑟检验
二十一、异方差的修正—加权最小二乘法
二十二、做题
第四
~六章作业第4题
二十三、自相关的定义
•如果Cov(Ui,Uj≠0(i,j属于T,i≠j)•则称误差项Ut存在自相关。
二十四、自相关的后果(红字)
二十五、自相关的检验方法
•DW检验•LM检验
二十六、自相关的解决消除方法
二十七、做题
~六章作业第6、7题
二十八、多重共线性的概念
•如果某两个或多个解释变量之间出现了相关性,则称为多重共线性。
如果存在c1X1i+c2X2i+…+ckXki=0i=1,2,…,n
其中:
ci不全为0,则称为解释变量间存在完全共线性
•如果存在c1X1i+c2X2i+…+ckXki+vi=0i=1,2,…,n
•其中ci不全为0,vi为随机误差项,则称为近似共线性。
二十九、多重共线性的后果
1、完全共线性下参数估计量不存在•2、近似共线性下OLS估计量非有效•3、参数估计量经济含义不合理•4、变量的显著性检验失去意义•5、模型的预测功能失效
三十、多重共线性的检验
•1.两个解释变量的相关性检验;
•2.多个解释变量的相关性检验;
•3.参数估计值的经济检验;
•4.参数估计值得稳定性;
•5.参数估计值的统计检验。
三十一、多重共线性的修正方法
•逐步回归法
三十二、虚拟变量的概念
•由于定性变量通常表示的是某种特征的有和无,所以量化方法可采用取值为1或0,这种变量称作虚拟变量,用D表示。
三十三、怎么定义和参数含义
课件。
三十四、检验若干线性约束条件是否成立的F检验
各章节作业其他习题。
去年期中卷其他习题。