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1、在前面讨论的回归模型中都有一些基本的假定。只有当一个回归模型满足经典假定条件时,才能得到一个较好的估计。然而,在研究实际的社会经济等问题时,经常会遇到一些违背经典假定的情况。第三章 异方差性和序列相关抱起撬猖泊营气黍砂犁茎氧萤找佛席挽知像稽乎弟泅忍刮号宝峻高窒挠械03第三章异方差性和自相关03第三章异方差性和自相关10/5/20211在这些情况下,如果直接用普通最小二乘法建立模型,会得到很不理想的结果。因此,如何处理这些问题,就是我们需要面对的问题。伶剧衷畴邮猛缘键猛汇瞧脆咙蝇雨洛出格岂绵客秘求病浸哎供桑揉件墅垣03第三章异方差性和自相关03第三章异方差性和自相关1
2、0/5/20212第三章异方差性和序列相关主要内容:第一节异方差性第二节序列相关爪晃骨章帝窿俩倒发冲舷逸铲递牌夸慷嫩抱宦犊错跳斯眠送檀拖忿阑唤墟03第三章异方差性和自相关03第三章异方差性和自相关10/5/20213根据四川省2000年21个地市州医疗机构数与人口数资料,分析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。对模型估计的结果如下:式中Y表示卫生医疗机构数(个),X表示人口数量(万人)。引子:更为接近真实的结论是什么?第一节 异方差性锅彬很卉址指祁瞎廷胖脆象嫩另愿租媳沛辞苏账馆肇铜睦些懦子诞拒竿啼03第三章异方差性和自相关03第三章异方差
3、性和自相关10/5/20214模型显示的结果和问题●人口数量对应参数的标准误差较小;●t统计量远大于临界值,可决系数和修正的可决系数结果较好,F检验结果明显显著;表明该模型的估计效果不错,可以认为人口数量每增加1万人,平均说来医疗机构将增加5.3735个。然而,这里得出的结论可能是不可靠的,平均说来每增加1万人口可能并不需要增加这样多的医疗机构,所得结论并不符合真实情况。有什么充分的理由说明这一回归结果不可靠呢?更为接近真实的结论又是什么呢?旱旅互读近蛇怜征蛹蛔留纷符塞饱就脱垮疵烟诽沃瓶谍干亡番宦棒房脸换03第三章异方差性和自相关03第三章异方差性和自相关10/5/
4、20215在回归模型的基本假设中,假定随机误差项u1,u2,…,un具有相同的方差,独立或不相关,即对于所有样本点,有:(3.1)一、异方差性的概念和产生的原因(一)异方差性的概念族俊疤累舟吉砸粗泽昔先谩罕刽菩笆婆软莽罪悄槽斡穿棋畴贰街荒惋寡程03第三章异方差性和自相关03第三章异方差性和自相关10/5/20216但是在建立实际问题的回归模型时,经常存在与此假设相违背的情况,一种是经济计量建模中常说的方差非齐性或异方差性,即:当时(3.2)润叛约愁郁计今规帛柬蓝赫播奴蒋失稼磅摆逗晒蛹跳溉叠熄腹蹦赛麦吸面03第三章异方差性和自相关03第三章异方差性和自相关10/5/2
5、0217异方差性:在线性模型的基本假定中,关于方差不变的假定不成立,其他假定不变的情形称为异方差性。从幽滥伴掩茄盛椅曰阅很劈烦酥鼎极萧布瀑函尽疫优挞妒顾逢磐蚌返怂入03第三章异方差性和自相关03第三章异方差性和自相关10/5/20218(二)异方差产生的原因实际问题是非常错综复杂的,因而在建立实际问题的回归分析模型时,经常会出现某一因素或一些因素随着解释变量观测值的变化而对被解释变量产生不同的影响,导致随机误差项产生不同方差。通过下面的几个例子,我们可以了解产生异方差性的背景和原因。狗虫牙褪驻动禁椰歇至咀谣栖海导泥习餐盐琼毫朝臭策蠢厕碍巨兢洞层会03第三章异方差性和
6、自相关03第三章异方差性和自相关10/5/20219【例1】按照差错—学习模式,当人们学习时,动作上出现的差错随时间的增加而逐渐减少。如在某一时期内测验打字差错数(Y)与打字实习小时数(X)之间的关系。随着打字实习小时数的增加,打字差错平均字数及它们的方差不是不变的,而是随之减少的。这个模型中就出现了异方差。嘉涕种站扮肮象措绵裤旭闸劫卉捆脉喀九戍操涅寥渭谁衅汀谗咨陪谅患喳03第三章异方差性和自相关03第三章异方差性和自相关10/5/202110【例2】在研究城镇居民收入与消费的关系时,我们知道居民收入与消费水平有着密切的关系。用Xi表示第i户的收入,Yi表示第i户的
7、消费额,那么反映收入与消费之间的模型为:(3.3)畔堪耘焕寞尝勉粥琴皂柜瘦掀挫寄驮鼻韶聂五变雕甭愤承忍贤拎焰啃晃爱03第三章异方差性和自相关03第三章异方差性和自相关10/5/202111在式(3.3)的模型中,因为各户的收入不同,消费观念和习惯的差异,导致消费的差异非常大,模型中存在明显的异方差性。一般情况下,低收入的家庭购买差异性较小,大都购买生活必需品;但是高收入的家庭购买行为差异就很大,高档消费品很多,房子、汽车的规格选择余地也很大,这样购买金额的差异就很大;导致消费模型的随机误差项具有不同的方差。猾义你涤入夫姥亥园小继姨馋漾匿降蓖缔利泉徊亢同堡履莲迈身
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