经济数学微积分定积分的分部积分法ppt课件.ppt

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1、一、分部积分公式二、小结思考题第五节定积分的分部积分法定积分的分部积分公式推导一、分部积分公式例1计算解令则例2计算解例3计算解例4设求解例5证明定积分公式为正偶数为大于1的正奇数证设积分关于下标的递推公式直到下标减到0或1为止于是例6解例7计算解例8证明证明定积分的分部积分公式二、小结（注意与不定积分分部积分法的区别）思考题思考题解答练习题练习题答案在实际估计中，一般用X的若干滞后的线性组合作为Yt-1的工具变量:由于原模型已假设随机扰动项t与解释变量X及其滞后项不存在相关性，因此上述工具变量与t不再线性相关。一个更简单的情形是直接用Xt-1作为Yt-1的工具变量。（2）

2、普通最小二乘法若滞后被解释变量Yt-1与随机扰动项t同期无关（如局部调整模型），可直接使用OLS法进行估计，得到一致估计量。上述工具变量法只解决了解释变量与t相关对参数估计所造成的影响，但没有解决t的自相关问题。注意：事实上，对于自回归模型，t项的自相关问题始终存在，对于此问题，至今没有完全有效的解决方法。唯一可做的，就是尽可能地建立“正确”的模型，以使序列相关性的程度减轻。例5.2.3建立中国长期货币流通量需求模型经验表明：中国改革开放以来，对货币需求量(Y)的影响因素，主要有资金运用中的贷款额(X)以及反映价格变化的居民消费者价格指数(P)。长期货币流通量模型可设定

3、为：由于长期货币流通需求量不可观测，作局部调整:(*)(**)将（*）式代入（**）得短期货币流通量需求模型：对局部调整模型：运用OLS法估计结果如下：（-2.93）(2.86)(3.10)(2.87)最后得到长期货币流通需求模型的估计式：注意：尽管D.W.=1.733，但不能据此判断自回归模型不存在自相关(Why?)。但LM=0.7855，=5%下，临界值2(1)=3.84，判断：模型已不存在一阶自相关。如果直接对下式作OLS回归（-4.81）(58.79)(5.05)得，可见该模型随机扰动项具有序列相关性，四、格兰杰因果关系检验自回归分布滞后模型旨在揭示：某变量的变化受

4、其自身及其他变量过去行为的影响。然而，许多经济变量有着相互的影响关系GDP消费问题：当两个变量在时间上有先导——滞后关系时，能否从统计上考察这种关系是单向的还是双向的？即:主要是一个变量过去的行为在影响另一个变量的当前行为呢？还是双方的过去行为在相互影响着对方的当前行为？格兰杰因果关系检验（Grangertestofcausality）对两变量Y与X，格兰杰因果关系检验要求估计:(*)(**)可能存在有四种检验结果：（1）X对Y有单向影响，表现为（*）式X各滞后项前的参数整体为零，而Y各滞后项前的参数整体不为零；（2）Y对X有单向影响，表现为（**）式Y各滞后项前的参数整体为零

5、，而X各滞后项前的参数整体不为零；（3）Y与X间存在双向影响，表现为Y与X各滞后项前的参数整体不为零；（4）Y与X间不存在影响，表现为Y与X各滞后项前的参数整体为零。格兰杰检验是通过受约束的F检验完成的。如:针对中X滞后项前的参数整体为零的假设(X不是Y的格兰杰原因)。分别做包含与不包含X滞后项的回归，记前者与后者的残差平方和分别为RSSU、RSSR；再计算F统计量：k为无约束回归模型的待估参数的个数。如果:F>F(m,n-k)，则拒绝原假设，认为X是Y的格兰杰原因。注意：格兰杰因果关系检验对于滞后期长度的选择有时很敏感。不同的滞后期可能会得到完全不同的检验结果。因此，一般而

6、言，常进行不同滞后期长度的检验，以检验模型中随机误差项不存在序列相关的滞后期长度来选取滞后期。例5.2.4检验1978~2000年间中国当年价GDP与居民消费CONS的因果关系。取两阶滞后，Eviews给出的估计结果为：判断：=5%，临界值F0.05(2,17)=3.59拒绝“GDP不是CONS的格兰杰原因”的假设，不拒绝“CONS不是GDP的格兰杰原因”的假设。因此，从2阶滞后的情况看，GDP的增长是居民消费增长的原因，而不是相反。但在2阶滞后时，检验的模型存在1阶自相关性。随着滞后阶数的增加，拒绝“GDP是居民消费CONS的原因”的概率变大，而拒绝“居民消费CONS是GD

7、P的原因”的概率变小。如果同时考虑检验模型的序列相关性以及赤池信息准则，发现：滞后4阶或5阶的检验模型不具有1阶自相关性，而且也拥有较小的AIC值，这时判断结果是:GDP与CONS有双向的格兰杰因果关系，即相互影响。分析：§5.3模型设定偏误问题一、模型设定偏误的类型二、模型设定偏误的后果三、模型设定偏误的检验一、模型设定偏误的类型模型设定偏误主要有两大类:(1)关于解释变量选取的偏误，主要包括漏选相关变量和多选无关变量，(2)关于模型函数形式选取的偏误。用k个主分量表示k个原变量：同样可以