《2022年计量经济学知识点》由会员分享，可在线阅读，更多相关《2022年计量经济学知识点（5页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、一、线性回归模型的基本假定二、多元线性回归模型的基本假定异方差1、图示法2、戈德菲尔德-夸特 (Goldfeld-Quandt) 检验G-Q 检验的特点：要求大样本异方差的表现既可为递增型，也可为递减型检验结果取决于数据删除的个c 的大小，但c的最优选择不明显。在多个解释变量的情况下，需要对每一个变量都进行检验。G-Q 检验的基本思想：精选学习资料 - - - - - - - - - 名师归纳总结 - - - - - - -第 1 页，共 5 页先按某一解释变量对样本排序，再将排序后的样本一分为二，对两个子样分别作OLS回归，然后利用两个子样的残差平方和之比构造F 统计量进行异方差检验。如果随
2、机误差项是同方差的，则两个子样的残差平方和应该大致相同；如果二者之间存在显著差异，则表明是异方差。步骤： （1）将 n 对样本观察值(Xi,Yi) 按观察值 Xi 的大小排队（按递增顺序）。（2）将序列中间的c=n/4 个观察值除去，并将剩下的观察值平均分成两个子样本，每个子样样本容量均为(n-c)/2。3、White 检验4、Glejser 检验精选学习资料 - - - - - - - - - 名师归纳总结 - - - - - - -第 2 页，共 5 页自相关一、图示法二、 DW 检验DW 的取值范围为：0 DW DW 检验判别准则：精选学习资料 - - - - - - - - - 名师归
3、纳总结 - - - - - - -第 3 页，共 5 页三、 LM 检验（ BG 检验）第八章模型中特殊的解释变量第一节随机解释变量一、估计量的渐近特征1.渐近无偏性2.一致性二、随机解释变量模型最小二乘估计量的统计特征随机解释变量X 可能出现下列三种情况：（1）如果随机解释变量X 与随机误差项u 是相互独立的，则最小二乘估计量具有无偏性和一致性。（2）如果随机解释变量X 与随机误差项u 不独立， 也不相关， 则最小二乘估计量是有偏的，但具有一致性。（3）如果随机解释变量X 与随机误差项u 高度相关，则最小二乘估计量是有偏的，也不具有一致性。三、工具变量法基本思路：当随机解释变量X 与随机误差
4、项u 高度相关时，设法找到另一个变量Z，要求它与X高度相关，但与u 无关，从而用Z 替换 X，变量 Z 称为工具变量。注意：替换不是在模型中替换，而是在正规方程组中替换。工具变量法的步骤为：（1）寻找工具变量Z，它满足以下条件：它必须是有实际经济意义的变量；它与X 高度相关，与 u 不相关。（2）在用最小二乘法求回归系数估计量的正规方程组中0 dLdU2 4-dU4-dL正相关不能确定无自相关不能确定负相关精选学习资料 - - - - - - - - - 名师归纳总结 - - - - - - -第 4 页，共 5 页四、工具变量法估计量的统计性质:工具变量法估计量是一致估计量多重共线性的后果一、完全共线性下参数估计量不存在，或无唯一解二、近似共线性下参数估计量的方差变大,对样本观测值变化、解释变量的多少等很敏感三、参数估计量的经济意义不合理四、变量的显著性检验和模型的预测失去意义第九章联立方程组一、间接最小二乘法适用：被估计的结构方程是恰好识别的。间接最小二乘估计量的统计性质为：小样本是有偏的，大样本下是一致的。精选学习资料 - - - - - - - - - 名师归纳总结 - - - - - - -第 5 页，共 5 页
