计量经济学ppt课件.ppt

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1、计量经济学ContentsinFormerLecture汇报结果现实中遇到的一些小问题度量单位函数形式如何选择模型现实中遇到的大问题虚拟变量、Y为离散值异方差问题多重共线性问题内生性问题ContentsinThisLecture实际中遇到的大问题Y为离散值Probitlogit异方差问题多重共线性问题内生性问题复习线性概率模型（LPM）处理被解释变量Y是[0,1]的情况。LPM系数的含义。LPM的缺陷：预测值不一定落在[0,1]这个区间内有异方差问题LPM模型的改进找一些函数，使预测值落入[0,1](1)分布函数1(2)分布函数2另外一种思路

2、假定有一个选择机制，残差e的假定：如果e服从标准正态分布如果e服从logistic分布标准正态分布那么，Logistic分布Logistic分布的密度函数和分布函数：那么：Logit和probit的估计能不能用OLS估计非线性模型极大似然法进行估计极大似然法估计的思路如果，且两两独立那么的概率为多少？如果问题反过来，如果已经观察到(2,2,3)，而参数a不知道，那么我们会怎么想？参数a应该使得我们观察到的这个概率最大。在我们的问题中，我们观察到了概率是多少？联合概率：那样的参数beta是合理的？最大化上面这个联合概率的。最大化联合概率实际上就

3、是最大化它的对数（增函数）系数估计值的含义前面得到这样一个式子：这个时候，符号有意义，具体的大小没意义。两种处理办法：先对所有的x取平均数，然后求值。先求值，然后取平均数。能够直接比较LPM,logit,probit系数的估计值吗？LPM的系数就是偏效应。但logit和probit不是。应该这样比：对probit来说，g(0)=0.4，对logit来说，g(0)=0.25。异方差问题（一）异方差的定义（二）异方差的影响（三）如何在异方差下求OLS估计值的方差（四）如何检验异方差（五）如何估计系数？知道h(x)不知道h(x)（一）异方差的定义第

4、五个假设：同方差假定意味着条件于解释变量，不可观测误差的方差为常数第五个假设不成立的话，就说出现了异方差问题。通常的一种情况，16.Educationlevelprimarysecondaryf(y

5、x)异方差的图示college..E(y

6、x)=b0+b1xwage17（二）异方差的影响对无偏性的影响对一致性的影响对拟合优度的影响呢？公式：对BLUE性质的影响呢？对t检验的影响呢？有影响对F检验的影响呢？有大影响（三）异方差存在时估计的方差以简单回归为例：如果如果有异方差呢？上面的推导变为：看下面这个式子多元回归的情况公式为：推导：P78,

7、3.22P94,P114式中各组成成分的含义。有时，我们会对上面的公式，进行调整，即乘以n/(n–k–1)。（四）异方差问题的检验异方差问题：看下面的思路估计原模型，得到残差平方和作下面的回归：去检验这个回归的系数是不是显著？现在再使用普通的F检验或者LM检验。这种检验叫做布罗施-帕甘异方差检验。（BP检验）（五）加权最小二乘估计复习前面估计值的方差是怎么估计出来的。今天我们学另外一种方法，它同样可以得到系数估计值的方差。并且这种方法还可以得到更有效的估计值。假设异方差可以由模型Var(ui

8、xi)=s2i=s2hi刻画，其中hi=h(x)只

9、依赖于可观测特征x把原方程的左右两边分别除以：上面方程的残差：对上面的方程，MLR1－MLR5都成立。仍然是BLUE。t检验，F检验仍然有效渐近性质仍然成立。这种方法得出的系数估计值叫做广义最小二乘法（GLS）。可行的GLS估计如果h(x)不知道，前面的方法相当于，去猜一个函数。下面的方法不是去猜，而是去估计一个函数。这种方法的一个好处，预测值不能保证为正。假设：然后：最后使用前面讲的方法。FGLS程序（1）做原来的回归，得到残差;（2）对残差取平方，然后取自然对数；（3）做下面的回归：（4）求出相应的拟合值。（5）以为权数，用GLS估计原来

10、方程。再议线性概率模型一种方法是不理会异方差的具体函数，只要计算稳健的方差即可。一种方法是考虑异方差的具体形式。使用GLS可能存在的问题。LPM（线性概率模型）的缺陷，拟合值不能全部在[0,1]区间。做一些调整。使用GLS估计线性概率（1）用OLS估计原模型，得到拟合值。（2）判断是否位于[0,1]。根据情况，需要做一些相应的调整。（3）构造h函数。（4）使用GLS的方法估计原方程。