计量经济学放松经典模型的假定.docVIP

放松经典模型的假定

异方差

自相关〔序列相关〕

多重共线性

根本概念

误差项的方差随着样本值的变化而变化，即，

一般表现为随着样本值的增大而增大或减小，异方差问题常存在于截面数据中

误差项之间不是相互独立的，即，至少对局部成立，其中称为正自相关，称为负自相关，〔满足经典回归模型假设，〕称为一阶自相关，是自相关最常见的形式，自相关问题一般存在于时间序列数据中

变量之间有近似或完全的线性关系，即，该问题为多元线性回归所特有，其引起的原因及可能与变量的选择有关，也可能与数据本身有关

产生原因

1.随着经济变量数值的增大，其真实值、观测误差波动的幅度及随机影响因素也会增大

2.统计误差会随着数据采集机统计技术的改良而缩小

3.异常值的出现

4.模型设定的偏误或〔截面数据中的〕遗漏某些重要的解释变量〔假性异方差〕

5.一个或多个回归元的偏态分布

6.不正确的数据或函数形式的转换

7.随机因素的影响〔如自然灾害、政策变动、金融危机等不具有确定性和重复性〕

1.〔时间序列〕数据的惯性作用

2.模型设定偏误：应含而未含变量的情形或不正确的函数形式

3.蛛网现象

4.变量的滞后效应

5.数据的编造

6.不正确的数据变换

7.非平稳性

8.随即因素的干扰

1.数据采集所用的方法

2.模型或从中取样的总体受到约束

3.模型设定偏差：包含多余变量

4.自变量量个数多于样本个数〔过度决定模型〕

5.回归元所具有相同的时间趋势

6.经济变量间密切的内在联系

7.解释变量中含有大量的滞后变量

该条件下的OLS估计量性质

1.参数估计仍为线性

2.无偏估计量

3.渐近正态分布的〔大样本中〕

4..但不再具有最小方差性

1.参数估计仍为线性

2.无偏估计量

3.渐近正态分布的〔大样本中〕

4..但不再具有最小方差性

1.参数估计仍为线性

2.无偏估计量

3.OLS估计量仍然是BLUE估计，但有较大的方差

4.参数OLS估计量的方差增大

不良后果〔危害〕

1.参数OLS估计的方差增大异，不再具有最小方差性，OLS估计量不再是BLUE估计

2.变量参数的显著性检验检验失效

3.预测的精度下降

1.参数OLS估计的方差增大异，不再具有最小方差性，OLS估计量不再是BLUE估计

2.模型的显著性检验检验和参数的显著性检验检验失效

3.区间估计和预测的精度下降。

1.参数OLS估计量的方差增大

2.难以区分单个解释变量的独立影响

3.回归模型缺乏稳定性，容易出现参数符号和数值大小异常或对样本变化过度敏感

4.置信区间变宽，值较高而检验降低，检验可靠性降低

如何识别

1.图示法或残差序列图〔呈现有规律的变化，并可以看出两者之间的关系，从而为处理异方差问题做准备〕

2.帕克检验

3.戈德菲尔德-匡特检验〔适用于大样本，线性，递增/减方差〕

4.布鲁奇-培根检验

5.斯皮尔曼等级相关系数检验

6.戈里瑟检验

7.怀特检验〔适用于大样本〕

8.ARCH检验〔自回归条件异方差检验，适用于时间序列数据〕

1.图示法或或或

2.D-W检验〔该方法有6个条件限制和4个缺陷〕

3.游程检验〔runstest或Gearytest〕

4.自相关的一般性检验：布劳殊-戈弗雷〔B-G〕检验,也称拉格朗日〔L-M〕检验

5.偏相关系数检验〔适用高阶自相关检验〕

6.回归检验法：计算，并建立其、的回归方程(采用常见的函数形式)，然后进行统计检验：不推荐使用

1.图示法

2.辅助回归法：利用其中一个解释变量对其余解释变量进行回归，通过计算统计量

3.利用其中一个解释变量对其余解释变量进行回归，通过系数或〔简单相关系数矩阵法〕进行判断

4.回归分析结果中F检验通过〔较高〕而变量参数的t检验不能通过

5.方差膨胀因子判别法：〔即〕

6.估计参数结果与预期值相反或估计参数结果大〔或小〕得令人难以接受

7.回归结果对样本变化过度敏感：增加〔或减少〕几个样本，回归参数结果有很大变化

8.逐步回归法

9.修正的Frish判别法

解决方法

1.加权最小二乘法〔〕

2.模型变换法：模型两边同除以〔适用于，为常数且〕(本质上为加权最小二乘法)

3.广义最小二乘法

4.模型的对数变换

5.变换法

一、：

1.一阶差分法，也叫直接差分法，〔适用于有很强的一阶正自相关性，〕

2.广义差分法〔乘差分法〕

3.移动平均回归模型〔适用于〕

二、未知：

4.柯-奥迭代法

5.杜宾两步法

6.利用D-W统计量来求，

1.忽略法：不做任何处理，无为而治，当

2.增加样本容量法

3.变换模型形式：整合变量或删除〔不重要的〕变量法

4.利用先验信息改变参数的约束形式

5.综合使用时序数据与截面数据

6.直接差分法

7.辅助回归法

8.逐步回归法〔综合分析法〕

9.因素分析法

10.主成分分析法

11.岭回归

12.修正Fri