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1、精选学习资料 - - - - - - - - - 一、线性回来模型的基本假定二、多元线性回来模型的基本假定异方差1、图示法 2、戈德菲尔德 -夸特 Goldfeld-Quandt 检验 G-Q 检验的特点： 要求大样本 异方差的表现既可为递增型,也可为递减型 检验结果取决于数据删除的个c 的大小,但c 的最优挑选不明显； 在多个说明变量的情形下,需要对每一个变量都进行检验；G-Q 检验的基本思想：名师归纳总结 - - - - - - -第 1 页,共 5 页精选学习资料 - - - - - - - - - 先按某一说明变量对样本排序,再将排序后的样本一分为二,对两个子样分别作OLS回来,然后利
2、用两个子样的残差平方和之比构造F 统计量进行异方差检验；假如随机误差项是同方差的,就两个子样的残差平方和应当大致相同；假如二者之间存在显著差异,就说明是异方差；步骤：（1）将 n 对样本观看值 Xi,Yi 按观看值 Xi 的大小排队（按递增次序）；（2）将序列中间的 c=n/4 个观看值除去,并将剩下的观看值平均分成两个子样本,每个子样样本容量均为 n-c/2 ；3、White 检验4、Glejser 检验名师归纳总结 - - - - - - -第 2 页,共 5 页精选学习资料 - - - - - - - - - 自相关一、图示法二、 DW 检验DW 的取值范畴为：0 DWDW 检验判别准就
3、：名师归纳总结 - - - - - - -第 3 页,共 5 页精选学习资料 - - - - - - - - - 正不无自相关不负能能确相确相定关定关0 dLdU2 4-dU4-dL三、 LM 检验（ BG 检验）第八章 模型中特别的说明变量 第一节 随机说明变量 一、估量量的渐近特点1.渐近无偏性 2.一样性 二、随机说明变量模型最小二乘估量量的统计特点 随机说明变量 X 可能显现以下三种情形：（1）假如随机说明变量 X 与随机误差项 u 是相互独立的,就最小二乘估量量具有无偏性和 一样性；（2）假如随机说明变量X 与随机误差项u 不独立, 也不相关, 就最小二乘估量量是有偏的,但具有一样性
4、；（3）假如随机说明变量X 与随机误差项u 高度相关,就最小二乘估量量是有偏的,也不具有一样性；三、工具变量法 基本思路：当随机说明变量X 与随机误差项u 高度相关时,设法找到另一个变量Z,要求它与X高度相关,但与u 无关,从而用Z 替换 X ,变量 Z 称为工具变量；留意：替换不是在模型中替换,而是在正规方程组中替换；工具变量法的步骤为：（1）查找工具变量Z,它满意以下条件：它必需是有实际经济意义的变量；它与X 高度相关,与 u 不相关；（2）在用最小二乘法求回来系数估量量的正规方程组中名师归纳总结 - - - - - - -第 4 页,共 5 页精选学习资料 - - - - - - - - - 四、工具变量法估量量的统计性质 多重共线性的后果:工具变量法估量量是一样估量量一、完全共线性下参数估量量不存在,或无唯独解二、近似共线性下参数估量量的方差变大 三、参数估量量的经济意义不合理,对样本观测值变化、说明变量的多少等很敏锐四、变量的显著性检验和模型的猜测失去意义第九章 联立方程组 一、间接最小二乘法 适用：被估量的结构方程是恰好识别的；间接最小二乘估量量的统计性质为：小样本是有偏的,大样本下是一样的；名师归纳总结 - - - - - - -第 5 页,共 5 页