最新计量经济学课件(4)教学讲义PPT.ppt

最新计量经济学课件(4)教学讲义PPT.ppt

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1、进入夏天,少不了一个热字当头,电扇空调陆续登场,每逢此时,总会想起那一把蒲扇。蒲扇,是记忆中的农村,夏季经常用的一件物品。  记忆中的故乡,每逢进入夏天,集市上最常见的便是蒲扇、凉席,不论男女老少,个个手持一把,忽闪忽闪个不停,嘴里叨叨着“怎么这么热”,于是三五成群,聚在大树下,或站着,或随即坐在石头上,手持那把扇子,边唠嗑边乘凉。孩子们却在周围跑跑跳跳,热得满头大汗,不时听到“强子,别跑了,快来我给你扇扇”。孩子们才不听这一套,跑个没完,直到累气喘吁吁,这才一跑一踮地围过了,这时母亲总是,好似生气的样子,边扇边训,“

2、你看热的,跑什么?”此时这把蒲扇,是那么凉快,那么的温馨幸福,有母亲的味道!  蒲扇是中国传统工艺品,在我国已有三千年多年的历史。取材于棕榈树,制作简单,方便携带,且蒲扇的表面光滑,因而,古人常会在上面作画。古有棕扇、葵扇、蒲扇、蕉扇诸名,实即今日的蒲扇,江浙称之为芭蕉扇。六七十年代,人们最常用的就是这种,似圆非圆,轻巧又便宜的蒲扇。  蒲扇流传至今,我的记忆中,它跨越了半个世纪,也走过了我们的半个人生的轨迹,携带着特有的念想,一年年,一天天,流向长长的时间隧道,袅计量经济学课件(4)RegressionAnalysi

3、s inPracticechaptereight第八章模型选择:标准与检验前言一、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将正确模型的离差形式代入得:遗漏变量偏差的后果ubbb+++=33221XXYuubb-++=iiiixxy3322åå=2222ˆiiixyxaåååååååå-++=-++==22222323222332222222)()(ˆiiiiiiiiiiiiiixxxxxxxxxxyxuubbuubba如果漏掉的X3与X2相关,则上式中的第二项在小样本下求期望与大样本下求概率极限都

4、不会为零,从而使得OLS估计量在小样本下有偏,在大样本下非一致。注意:偏离方向由符号决定遗漏变量偏差的后果(2)如果X3与X2不相关,则2的估计满足无偏性与一致性;但这时1的估计却是有偏的。精要图11-1NetandgrosseffectsofX2onY.由Y=1+2X2+v得由Y=1+2X2+3X3+得如果X2与X1相关,显然有如果X2与X1不相关,也有遗漏变量偏差的后果)ˆ()ˆ(22baVarVar¹)ˆ()ˆ(22baVarVar¹ååååå-=-=)1()()ˆ(222223223222322

5、32xxiiiiiirxxxxxxVarssbå=2222)ˆ(ixvarsaX2和X3的相关系数回到例子10.2婴儿死亡率的影响因素两个解释变量下的实证结果:错误设定下的实证结果:回到例子10.2婴儿死亡率的影响因素遗漏变量作为被解释变量的实证结果:根据回归结果,2.2包含不相关变量偏误:过度拟合采用包含不相关解释变量的模型进行估计带来的偏误,称为包含无关变量偏误(includingirrelevantvariablebias)。设为正确模型(*)但却估计了(**)如果3=0,则(**)与(*)相同,因此,可将(*

6、*)式视为以3=0为约束的(*)式的特殊形式。vXY++=221aaubbb+++=33221XXY由于所有的经典假设都满足,因此对(**)式进行OLS估计,可得到无偏且一致的估计量。但是,OLS估计量却不具有最小方差性。中X2的方差:中X2的方差:当X2与X3完全线性无关时:否则:注意:包含不相关变量偏误的后果)ˆ()ˆ(22abVarVar>)ˆ()ˆ(22baVarVar=ubbb+++=33221XXYå-=)1()ˆ(2222232xxirxvarsbvXY++=221aaå=2222)ˆ(ixvarsau

7、bbb+++=33221XXY哪种错误更严重?2.3错误函数形式的偏误当选取了错误函数形式并对其进行估计时,带来的偏误称错误函数形式偏误(wrongfunctionalformbias)。容易判断,这种偏误是全方位的。例如,如果“真实”的回归函数为却估计线性式显然,两者的参数具有完全不同的经济含义,且估计结果一般也是不相同的。ubbb+++=33221XXY例11-3(精要表11-1)U.S.expenditureonimportedgoodsandpersonaldisposableincome,1968-1987.

8、例11-3(精要表11-1)线性形式回归结果:对数线性形式回归结果:第三节模型设定偏误的检验3.1检验是否含有不相关变量可用t检验与F检验完成。检验的基本思想:如果模型中误选了无关变量,则其系数的真值应为零。因此,只须对无关变量系数的显著性进行检验。t检验:检验某1个变量是否应包括在模型中;F检验:检验若干个变量是否应同时包括在模

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