违背古典假设的情况汇总

《违背古典假设的情况汇总》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。

1、违背古典假设的后果汇总多重共线性异方差性自相关性后果1．完全共线2．不完全共线1．异方差性条件下普通最小二乘估计的性质2．忽视异方差性条件时所产生的后果1．自相关性条件下普通最小二乘估计的性质2．忽视自相关性条件时所产生的后果异方差自相关定义参数估计的方差性（1）参数估计仍是无偏的（2）方差不再是最小方差（满足古典假设的方差小于实际方差，用其替代实际方差时，就会出现实际方差被低估的现象。）（1）参数估计仍是无偏的（2）方差不再是最小方差（满足古典假设的方差小于实际方差，用其替代实际方差时，就会出现实际方差被低估的现象。）（3）不再是的无偏估计，而是低估，即。区

2、别（主要在低估方差上存在区别）显著性检验（1）比值不再遵从t-分布；（2）即使比值遵从t-分布，也是失效的。比值虽然遵从t-分布，但t检验失去意义。预测精度降低了预测区间估计的宽度，造成预测区间失真。降低了预测区间估计的宽度，造成预测区间失真。检验方法汇总多重共线性异方差性自相关性基本思想具体方法（1）简单相关系数检验法；（2）t值显著性和F-值显著性的综合判断（3）可决系数增量贡献法（4）方差膨胀因子检测法：；其中，是解释变量Xi对其它解释变量的可决系数，当与其它所有解释变量无线性相关关系时，=0，方差膨胀因子=1。通常方差膨胀因子>5，则认为多重共线性比较

3、严重。（5）逐步回归法样本分段比较检验法残差回归检验法（1）White法；（2）ARCH法DW检验四、对违背古典假设的弥补异方差：自相关定义：变换最小二乘法实际做法找到找到具体做法：异方差性：加权最小二乘法，具体权重的选择；上机的具体操作；自相关性：广义差分法，的不同确定方法；上机的具体操作；多重共线性：逐步回归法，上机的具体操作。广义最小二乘法基本思想：当所估计的模型不满足古典假设时，直接运用最小二乘法得到的参数估计量不是最佳的，于是就对模型进行转换，形成满足古典假设的转化模型，再对转换模型进行最小二乘法估计，整个过程被称之为广义最小二乘法。这样得到的参数估

4、计量为BLUE。思考题如何理解？（实质：“曲线救国”），请总结对于异方差性、自相关性是怎样使用广义最小二乘法的？写出其步骤。课程论文讨论1、要研究什么问题（要求简明扼要的说明问题，包括理论意义、实际意义）？2、所要研究的问题，目前国内外（主要是国内）研究现状的综述和评价（重点放在评价上），你发现了什么值得进一步完善的地方？3、所要研究问题中，目前存在那些困难？第五章异方差案例分析 一、问题的提出和模型设定根据本章引子提出的问题，为了给制定医疗机构的规划提供依据，分析比较医疗机构与人口数量的关系，建立卫生医疗机构数与人口数的回归模型。假定医疗机构数与人口数之间满

5、足线性约束，则理论模型设定为（5.31）其中表示卫生医疗机构数，表示人口数。由2001年《四川统计年鉴》得到如下数据。表5.1四川省2000年各地区医疗机构数与人口数地区人口数（万人）X医疗机构数（个）Y地区人口数（万人）X医疗机构数（个）Y成都1013.36304眉山339.9827自贡315911宜宾508.51530攀枝花103934广安438.61589泸州463.71297达州620.12403德阳379.31085雅安149.8866绵阳518.41616巴中346.71223广元302.61021资阳488.41361遂宁3711375阿坝82.

6、9536内江419.91212甘孜88.9594乐山345.91132凉山402.41471南充709.24064   请检验和处理！第六章自相关案例分析一、研究目的2003年中国农村人口占59.47％，而消费总量却只占41.4%，农村居民的收入和消费是一个值得研究的问题。消费模型是研究居民消费行为的常用工具。通过中国农村居民消费模型的分析可判断农村居民的边际消费倾向，这是宏观经济分析的重要参数。同时，农村居民消费模型也能用于农村居民消费水平的预测。二、模型设定正如第二章所讲述的，影响居民消费的因素很多，但由于受各种条件的限制，通常只引入居民收入一个变量做解释

7、变量，即消费模型设定为（6.43）式中，Yt为农村居民人均消费支出，Xt为农村人均居民纯收入，ut为随机误差项。表6.3是从《中国统计年鉴》收集的中国农村居民1985-2003年的收入与消费数据。表6.31985-2003年农村居民人均收入和消费单位：元年份 全年人均纯收入（现价）全年人均消费性支出（现价）消费价格指数（1985=100）人均实际纯收入（1985可比价）人均实际消费性支出（1985可比价）1985198619871988198919901991199219931994199519961997199819992000200120022003397

8、.60423.80462.60544.