计量经济第四章回归模型中的随机误差项问题.pdf

第四章 回归模型中的 随机误差项问题 第一节 概述 第二节 异方差 第三节第三节 自相关自相关 第第一节节 概概 述述 一、古典假定 假定1：随机项u 具有零均值： i E(u |x )=0 i=1,2, …, n i i 假定2 ：随机项ui具有同方差： Var (u |x )= 2 i=1,2, …, n i i u 假定假定33 ：：随机项随机项uu 无无序列相关性序列相关性：： ii Cov(u , u )=0 i≠j i,j = 1,2, …, n i j 假定假定55：uu服从正态分布服从正态分布 2 u ~ N(0,  ) i=1,2, …, n i u 2013年8月22日 山东财经大学统计学院计量经济教研室 第2页 机动 目录 上页 下页 返回 结束 有了以上这些假定，根据高斯－马尔可夫 （Gauss-Markov ）定理，我们知道古典回归模型的 最小二乘估计量（OLSE ）是线性最优无偏估计量 (BLUE)，而且服从正态分布。因此，就可以进行参 数的区间估计，而且也可以检验真实总体回归系数的 显著性。 2013年8月22日 山东财经大学统计学院计量经济教研室 第3页 机动 目录 上页 下页 返回 结束 二、古典假定的违背及造成的后果 在实际经济问题中，上述的古典假定不一定都 能得到满足能得到满足。如果这些假定不完全满足如果这些假定不完全满足，则则OLSEOLSE的的 BLUE特性将不复存在。当然，每一个假定不满足所 造成的后果是不同的造成的后果是不同的。在本章中在本章中，我们将严格考察我们将严格考察 上述假定，找出如果有一个或多个假定得不到满足 时时，，估计量的性质将会发生什么变化估计量的性质将会发生什么变化 ,,并研究当出现并研究当出现 这些情况时，应该如何处理，即古典模型假定违背 的的经济计量问题济计量问题。 2013年8月22日 山东财经大学统计学院计量经济教研室 第4页 机动 目录 上页 下页 返回 结束 关于假定1，一般地我们认为假定E(u |x )=0 是合理的。 i i 因为随机项u是多种因素的综合，而每种因素的影响都 “均匀”地微小，它对因变量的影响不是系统的，且正负 影响相互抵消，故所有可能取值平均起来为零。即使有轻 度的违反度的违反，从实践的观点来看可能不会产生严重的后果从实践的观点来看可能不会产生严重的后果， 因为它可能只影响回归方程的截距项 。 关关于随