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2017-08-31 发布于上海
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8.1随机解释变量

估计量的渐近特征随机解释变量模型最小二乘估计量的统计特征工具变量法工具变量法估计量的统计性质 * 第八章模型中特殊的解释变量本章主要内容：第一节随机解释变量第二节虚拟变量第三节滞后变量第四节时间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 2.一致性由数理统计的理论可以证明，要想得到一个一致性估计，必须满足两个条件：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。例如，一元线性回归模型：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四、工具变量法估计量的统计性质 *