第五讲OLS的渐进性.pptx
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第第五章五章：
OLS的渐进性的渐进性（OLSAsymptotics）5.1一致性5.2渐近正态和大样本推断5.3OLS的渐进有效性第一节第一节一致性一致性（consistency）一、一、一致性的含义一致性的含义令令Wn是基于样本是基于样本y1,y2yn的关于参数的关于参数的估计量，的估计量，如果对任意如果对任意0，当，当n时，时，Pr（|Wn|）0，Wn就是就是的一个的一个一致估计量一致估计量（consistentestimator）。
当。
当Wn具有一具有一致性时，我们也称致性时，我们也称为为Wn的概率极限的概率极限（probabilitylimitofWn），记作，记作Plim（Wn）=。
1.定义定义2.为什么要考虑一致性为什么要考虑一致性我们已经讨论了有限样本我们已经讨论了有限样本（finitesample），也就是小样本，也就是小样本（smallsample）中中OLS估计量估计量（OLSestimators）和检验统计量和检验统计量（teststatistics）具有的如下性质：
具有的如下性质：
u在在MLR.1-4下下OLS估计量具有无偏性估计量具有无偏性（Unbiasedness）u在在MLR.1-5下下OLS估计量是最优线性无偏无计量估计量是最优线性无偏无计量（BLUE）u在在MLR.1-6下下OLS估计量是最小方差无偏估计量估计量是最小方差无偏估计量（MVUE）uT统计量的分布为统计量的分布为t分布分布样本容量为任意样本容量为任意n时，这些性质都成立。
时，这些性质都成立。
由于在很多情形下误差项可能呈现非正态分布，由于在很多情形下误差项可能呈现非正态分布，了解了解OLS估计量和检验统计量的渐近性，即估计量和检验统计量的渐近性，即当样本容量当样本容量任意大时任意大时（whenthesamplesizegrowswithoutbound）的特的特性就是重要的问题。
性就是重要的问题。
虽然在高斯马尔可夫假定下虽然在高斯马尔可夫假定下OLS是最优线性无偏是最优线性无偏估计量，但在别的情形下不一定能找到无偏估计量。
因估计量，但在别的情形下不一定能找到无偏估计量。
因此，此，在那些情形下，我们只要找到一致的估计量，即在那些情形下，我们只要找到一致的估计量，即n时时,这些估计量的分布退化为参数的真值即可。
这些估计量的分布退化为参数的真值即可。
u当当n增加时样本的分布增加时样本的分布（SamplingDistributionsasnincreases）bb1n1n2n31的样本分布的样本分布例：
例：
n1:
每次从班上抽取每次从班上抽取10人，人，抽若干次后，平均身高的分布；抽若干次后，平均身高的分布；n2:
每次从班上抽取每次从班上抽取100人，人，抽若干次后，平均身高的分布；抽若干次后，平均身高的分布；n3:
每次从班上抽取每次从班上抽取200人，人，抽若干次后，平均身高的分布抽若干次后，平均身高的分布。
3.一致性和无偏性的关系一致性和无偏性的关系（Consistencyv.s.unbiasedness）u一个估计量是否有可能在有限样本（小样本）中是一个估计量是否有可能在有限样本（小样本）中是有偏的但在大样本条件下又具有一致性？
有偏的但在大样本条件下又具有一致性？
假设假设Z的真值为的真值为0，一个随机变量，一个随机变量X以以（n-1）/n的概率的概率取值为取值为Z，而以，而以1/n的概率取值为的概率取值为n。
那么，。
那么，X的期望为的期望为1，也就是：
，也就是：
记记plim（x）为为n趋向无穷大时趋向无穷大时x的取值，则有：
的取值，则有：
plim（x）=z=0u是否有可能一个估计量是无偏的但又不具备一致性？
是否有可能一个估计量是无偏的但又不具备一致性？
依然假设依然假设Z的真值为的真值为0，一个随机变量，一个随机变量X以以0.5的概率取的概率取0.5，而，而以以0.5的概率取的概率取-0.5，那么，那么X的期望为的期望为0，也就是说，也就是说，X是是Z的无偏估的无偏估计量。
计量。
但是，但是，X总是在总是在X=0这条线上下摆动，当这条线上下摆动，当n趋向无穷大时，它趋向无穷大时，它的方差并不会趋于的方差并不会趋于0。
因此，。
因此，X并不是并不是Z的一致估计量，也就是说的一致估计量，也就是说X不具备一致性。
不具备一致性。
无偏估计量未必是一致的，但是那些当样本容量增大时方差无偏估计量未必是一致的，但是那些当样本容量增大时方差会收缩到零的无偏估计量是一致的。
会收缩到零的无偏估计量是一致的。
二二、OLS估计量的估计量的一致性一致性1.定理定理5.1在假设在假设MLR.1到到MLR.4下，下，OLS截距估计量截距估计量和和斜率估斜率估计量计量都是都是一致一致的估计量。
的估计量。
2.证明一致性证明一致性在简单回归中，斜率的估计量为：
在简单回归中，斜率的估计量为：
n时，分子趋近于时，分子趋近于0，但分母，但分母却不趋近于却不趋近于0，因此，当，因此，当n时，时，Plim（）=3.一个更弱的假定一个更弱的假定要获得估计量的无偏性要获得估计量的无偏性（unbiasedness），我们假定零，我们假定零条件期望条件期望（zeroconditionalmean）：
E（u|x1,x2,xk）=0而要获得估计量的一致性而要获得估计量的一致性（consistency），我们可以使，我们可以使用更弱的假定：
零期望和零相关性假定，即：
用更弱的假定：
零期望和零相关性假定，即：
E（u）=0，Cov（xj,u）=0,j=1,2,k。
如果连这个较弱的假定也不成立，如果连这个较弱的假定也不成立，OLS将是有偏将是有偏（biased）而且不一致的而且不一致的（inconsistent）。
上述讨论表明：
如果上述讨论表明：
如果OLS估计量是无偏的，那么它一定是一致的；估计量是无偏的，那么它一定是一致的；但是如果但是如果OLS估计量是一致的，却不能保证它是无偏的。
估计量是一致的，却不能保证它是无偏的。
u推导不一致性推导不一致性定义渐近偏差定义渐近偏差（asymptoticbias）为：
为：
，并考并考虑下面的真实模型和待估计模型。
虑下面的真实模型和待估计模型。
真实的模型为：
真实的模型为：
实际进行估计的模型为：
实际进行估计的模型为：
显然：
显然：
则：
则：
因此，考虑渐近偏差的方向就像是考虑存在一个遗漏因此，考虑渐近偏差的方向就像是考虑存在一个遗漏变量时偏差的方向。
主要的区别在于渐近偏差用总体方差和总体变量时偏差的方向。
主要的区别在于渐近偏差用总体方差和总体协方差表示，而遗漏变量时的偏差则是基于它们在样本中的对应协方差表示，而遗漏变量时的偏差则是基于它们在样本中的对应量。
量。
值得注意的是，不一致性是一个大样本问题。
因此，当值得注意的是，不一致性是一个大样本问题。
因此，当数据增加时候这个问题并不会消失。
也就是说，即使样本容量再数据增加时候这个问题并不会消失。
也就是说，即使样本容量再大，大，OLS估估计的偏误也不会消失，而且会收敛到一个有偏误的值。
计的偏误也不会消失，而且会收敛到一个有偏误的值。
4.存在内生性时的一致性存在内生性时的一致性考虑真实模型为考虑真实模型为y=bb0+bb1x1+bb2x2+u，但，但u和和x1相关，相关，即即cov（u,x1）0。
则则OLS估计量的估计量的不一致性（不一致性（inconsistency）为：
为：
u若若x1和和x2相关，即相关，即cov（x1,x2）0，而，而u和和x2不相关，即不相关，即cov（u,x2）=0时，则对时，则对bb1和和bb2的的OLS估计量都是不一致的。
估计量都是不一致的。
u若若x1和和x2不相关，即不相关，即cov（x1,x2）=0，且，且u和和x2不相关，不相关，即即cov（u,x2）=0时，则只有对时，则只有对bb1的的OLS估计量是不一致的。
估计量是不一致的。
u存在内生性时存在内生性时对其他参数估计量对其他参数估计量的一致性的影响的一致性的影响5.渐近有效性渐近有效性我们知道，如果总体回归模型满足我们知道，如果总体回归模型满足MLR.1-5，那么，那么OLS估计量是最优线性无偏估计量。
估计量是最优线性无偏估计量。
事实上，可以证明在这些假定下，事实上，可以证明在这些假定下，OLS估计量是估计量是渐渐近有效的（近有效的（asymptoticefficient）。
也就是说，随着样本。
也就是说，随着样本容量无限增大，容量无限增大，OLS估计量具有最小的渐近方差。
估计量具有最小的渐近方差。
第二节第二节渐近正态和大样本推断渐近正态和大样本推断（AsymptoticNormalityandLargeSampleInference）估计量的一致性是一条重要性质，但我们并不能只靠它来进估计量的一致性是一条重要性质，但我们并不能只靠它来进行统计推断。
在经典线性模型假设下，样本的分布是正态分布，行统计推断。
在经典线性模型假设下，样本的分布是正态分布，因而我们推出因而我们推出t分布和分布和F分布用于检验。
分布用于检验。
这种准确的正态分布来自于总体误差这种准确的正态分布来自于总体误差（populationerror）的分的分布是正态分布的假定。
这个正态误差的假定意味着当布是正态分布的假定。
这个正态误差的假定意味着当x给定时，给定时，y的分布也是正态分布。
的分布也是正态分布。
为什么需要正态性假定？
为什么需要正态性假定？
u为了证明无偏性？
为了证明无偏性？
u为了证明最优线性估计量？
为了证明最优线性估计量？
u为了能够用为了能够用t统计量和统计量和F统计量做精确的推断？
统计量做精确的推断？
很容易碰到一些例子，其中严格的正态性假定并不能成立。
很容易碰到一些例子，其中严格的正态性假定并不能成立。
因为正态分布是对称的，所以，任何一个因为正态分布是对称的，所以，任何一个明显不对称明显不对称（clearlyskewed）的变量，像拘捕次数，储蓄量等都不可能服从正态分布。
的变量，像拘捕次数，储蓄量等都不可能服从正态分布。
当样本容量变大时是否估计量会渐近地趋向于正态分布？
我当样本容量变大时是否估计量会渐近地趋向于正态分布？
我们关注的们关注的OLS估计是否量满足渐近正态性。
估计是否量满足渐近正态性。
中心极限定理中心极限定理（CentralLimitTheorem）基于中心极限定理，我们能够证明基于中心极限定理，我们能够证明OLS估计量是渐近正态。
估计量是渐近正态。
渐近正态意味着当渐近正态意味着当n时，时，P（Zz）F（z）或者或者P（Zz）（z）。
中心极限定理指出任何一个均值为中心极限定理指出任何一个均值为，方差为，方差为22的总体的标准的总体的标准化平均值的分布渐近趋同于化平均值的分布渐近趋同于N（0,1）N（0,1），或者记作：
，或者记作：
1.中心极限定理是研究独立随机变量和的极限分布为正态分布的中心极限定理是研究独立随机变量和的极限分布为正态分布的问题。
问题。
2.定理定理5.2：
OLS的的渐近正态性渐近正态性（AsymptoticNormalityofOLS）在高斯在高斯马尔科夫假设马尔科夫假设MLR.1MLR.5前提下：
前提下：
1）符合渐近正态分布，也就是说：
符合渐近正态分布，也就是说：
其中，其中，是是的渐近方差；的渐近方差；，而，而是是xj对其他解对其他解释变量进行回归所得到的残差。
释变量进行回归所得到的残差。
2）是是的一个一致性估计。
的一个一致性估计。
3）随着样本容量）随着样本容量n的扩大，对任意的扩大，对任意j，都有：
，都有：
u在定理在定理5.2中什么才是我们的假定中什么才是我们的假定u误差的分布具有有限的方差误差的分布具有有限的方差（finitevariance）u零条件期望零条件期望（Zeroconditionalmean）u同方差性同方差性（Homoskedasticity）u线性结构线性结构（Linearstructure）u随机样本随机样本（randomsample）1）去掉了）去掉了正态性假定正态性假
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