计量经济学第5章异方差

计量经济学第5章异方差Tag内容描述：<p>1、实验五 异方差,一、实验目的,掌握异方差的检验方法；掌握加权最小二乘法对异方差的处理并根据经济理论对可能产生的异方差的函数形式进行适当分析。,二、实验内容,建立工作文件、输入数据 对模型进行异方差检验 根据选取的权重利用WLS对异方差进行处理,三、预备知识,线性回归模型的基本假设,i = 1 , 2 , , N,在普通最小二乘法中，为保证参数估计量具有良好的性质，通常对模型提出若干基本假。</p><p>2、1,第9章 异 方 差,计量经济学,2,本章讨论四个问题： 异方差的实质和产生的原因 异方差产生的后果 异方差的检测方法 异方差的补救,3,一、异方差性的实质,同方差的含义 同方差性：对所有的 有： （5.1）,4,5,（一）模型中省略了某些重要的解释变量假设正确的计量模型是： 假如略去 ，而采用 当被略去的 与 有呈同方向或反方向变 化的趋势时,随 的有规律变化会。</p><p>3、实验五异方差,1,一、实验目的,掌握异方差的检验方法；掌握加权最小二乘法对异方差的处理并根据经济理论对可能产生的异方差的函数形式进行适当分析。,2,二、实验内容,建立工作文件、输入数据对模型进行异方差检验根据选取的权重利用WLS对异方差进行处理,3,三、预备知识,4,线性回归模型的基本假设,i=1,2,N,在普通最小二乘法中，为保证参数估计量具有良好的性质，通常对模型提出若干基本假设：1。</p><p>4、第五章第五章 异异 方方 差差 在实践中，关于线性回归的基本假定不能全部满足， 出现基本假定违背。主要包括： （1）随机项序列不是同方差，而是异方差的； （2）随机项序列相关，即存在自相关； （3）解释变量与随机项相关； （4）解释变量之间线性相关，存在多重共线性。 当模型违反某一基本假定时，导致OLS估计量失去 优良性，不再是最佳线性无偏估计，模型参数的估计需 要采取相应的修正补救措施或新的补救方法。 Evaluation only.Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0.Created with Asp。</p><p>5、本文档系作者精心整理编辑，实用价值高。作业计量经济学第五章异方差性 5.1手写板已交5.2解(1)由题中数据由Eviews软件进行估计结果如下Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 01/01/04 Time: 00:54Sample: 1901 1960Included。</p><p>6、第五章异方差,在实践中，关于线性回归的基本假定不能全部满足，出现基本假定违背。主要包括：（1）随机项序列不是同方差，而是异方差的；（2）随机项序列相关，即存在自相关；（3）解释变量与随机项相关；（4）解释变量之间线性相关，存在多重共线性。当模型违反某一基本假定时，导致OLS估计量失去优良性，不再是最佳线性无偏估计，模型参数的估计需要采取相应的修正补救措施或新的补救方法。,一、异方差的定义,异方。</p><p>7、第三章 回归模型的扩展,基本假定违背： 不满足基本假定的情况。主要包括： （1）随机误差项序列存在异方差性； （2）随机误差项序列存在序列相关性； （3）解释变量之间存在多重共线性；,计量经济检验：对模型基本假定的检验,第4讲 异方差性,一、异方差的概念 二、异方差的类型 三、实际经济问题中的异方差性 四、异方差性的后果 五、异方差性的检验 六、异方差的修正 七、案例,对于模型,如果出现,即对于不。</p><p>8、第五章,异 方 差 性,引子：更为接近真实的结论是什么？,根据四川省2000年21个地州市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。模型估计的结果如下： （291.5778） (0.644284) t =(-1.931062) (8.340265) 式中:Y表示卫生医疗机构数（个） X表示人口数量（万人）,模型显示的结果和问题：,人口数量对。</p><p>9、第五章,异 方 差 性,引子：更为接近真实的结论是什么？,根据四川省2000年21个地州市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。模型估计的结果如下： （291.5778） (0.644284) t =(-1.931062) (8.340265) 式中:Y表示卫生医疗机构数（个） X表示人口数量（万人）,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.。</p><p>10、第五章异方差 在实践中 关于线性回归的基本假定不能全部满足 出现基本假定违背 主要包括 1 随机项序列不是同方差 而是异方差的 2 随机项序列相关 即存在自相关 3 解释变量与随机项相关 4 解释变量之间线性相关 存在。</p><p>11、1 第五章 异 方 差 性 计量经济学 2 引子： 更为接近真实的结论是什么？ 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 表示卫生医疗机构数 （ 个 ） ， 表示人口数量 （ 万人 ） 。 ( 2 9 1 . 5 7 7 8 ) (0 . 6 4 4 2 8 4 ) - 5 6 3 . 0 5 4 8 5 . 3 7 3 52 0 . 7 8 5 4 5 6R 2 0 . 7 7 4 1 4 6R 6 9 . 5 6 0 0 3F ( - 1 . 9 3 1 0 6 2 ) ( 8 . 3 4 0 2 6 5 )t Y 型显示的结果和问题 人口数量对应参数的标准误差较小； 。</p><p>12、1,第五章 异 方 差 性,计量经济学,2,本章讨论四个问题： 异方差的实质和产生的原因 异方差产生的后果 异方差的检测方法 异方差的补救,第五章 异 方 差 性,3,第一节 异方差性的概念,本节基本内容： 异方差性的实质 异方差产生的原因,4,一、异方差性的实质,同方差的含义 同方差性：对所有的 有： 或 （5.1） 因为方差是度量被解释变量 的观测值围绕回归线。</p><p>13、第五章 异 方 差,在实践中，关于线性回归的基本假定不能全部满足， 出现基本假定违背。主要包括： （1）随机项序列不是同方差，而是异方差的； （2）随机项序列相关，即存在自相关； （3）解释变量与随机项相关； （4）解释变量之间线性相关，存在多重共线性。 当模型违反某一基本假定时，导致OLS估计量失去 优良性，不再是最佳线性无偏估计，模型参数的估计需 要采取相应的修正补救措施或新的补救方法。</p><p>14、,1,第五章,异方差性,.,2,引子：更为接近真实的结论是什么？,根据四川省2000年21个地州市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。模型估计的结果如下：（291.5778）(0.644284)t=(-1.931062)(8.340265)式中:Y表示卫生医疗机构数（个）X表示人口数量（万人）,.,3,模型显示的结果和问题：,人口数量对。</p>