计量经济学 第五章 放宽基本假定的模型 知识点

第五章放宽基本假定的模型

一、知识点列表

序号知识点页码教材章节

1多重共线性概念P15.1

2多重共线性产生的原因P15.1.2

3多重共线性的后果P1-P35.1.3

4多重共线性的检验（判断多重共线性是否P3

5.1.4

存在、确定多重共线性的范围）

5克服多重共线性的方法（排除引起共线性P3-P11

5.1.5

的变量、岭回归法）

6异方差性概念、类型和来源P115.2.1

7异方差性的检验（图示法、布罗施一帕甘、

P12-P145.2.2

G-Q法、怀特法）

8异方差性的修正（加权最小二乘法、异方

P14-P155.2.3

差稳健标准误法）

9序列相关性的定义及后果P225.3.1

10序列相关的检验方法（图示法、回归检验

法、DN.检验法、拉格朗日乘数检验法、P22-P255.3.1

自相关图法、Q统计量检验）

11序列相关性的修正（广义最小二乘法、广

义差分法、序列相关稳健标准误法、序列P27-P315.3.2

相关稳健估计方法）

二、关键词

1、多重共线性概念

关键词：多重共线性

对于回归模型：x=A+P\xi\+PixnPkxik+»如果某两个或多个解释变量之

间出现了相关性，则称为存在多重共线性。而多重共线性乂可分为完全共线性和近似共线性

（交互相关）。

2、异方差性概念、类型和来源

关键词：异方差性

对于回归模型：X=/3i）+p}xix+P2xi2+Lfikxik+;/z,如果出现

Varin；|X“,Xi2,X谦）=3：,i=1,2,3,…,"

即对于不同的样本点，随机干扰项的方差不再是常数，而是互不相同，则认为出现了异

方差性。可以认为被解释变量的波动幅度随解释变量不同而变化时，产生了异方差。并且异

方差可以分为以卜三类：U）单调递增型（随机干扰的方程随被解释变量的增大而增大）；

（2）单调递减型（随机干扰的方程随被解释变量的增大而减少）；（3）复杂型（随机干扰的

方程随被解释变量的增大而减少）。

3、异方差性的检验

关键词：布罗施一帕甘检验（B-P检验）

布罗施一帕甘检验（B-P检验）是通过将OLS残差的平方对模型中解释变量做回归的•

种检查异方差的方法。。

关键词：G-Q（Goldfeld-Quandt）检验

G-Q检验是先按某一解释变量对样本排序，再对排序后的样本一分为二，对两个子样本

分别进行普通最小二乘回归，然后利用两个子样本的残差平方和之比构造F统计量进行检

验异方差的方法。

关键词：怀特（White）检验

怀特（White）检验是将0LS残差的平方对0LS拟合值和拟合值的平方进行回归的•种

异方差检验方法。其最一般的形式是将0LS残差的平方对解释变量、解释变量的平方和和解

释变显之间所有多余的交互项进行回归。

3、异方差性的修正

关键词：加权最小二乘法

加权最小二乘法是对原模型加权，使之变成一个新的不存在异方差性的模型，然后采用

普通最小二乘法估计其参数。其中，每个残差平方都用一个等于误差（估计）方差的倒数作

为权数。

关键词：异方差-稳健标准误法

异方差-稳健标准误法是对未知形式的异方差保持（渐近）稳健的误差。通过先采用普

通最小二乘估计量，再对估计量的方差进行修正，从而消除异方差性的后果。

4、序列相关性的定义及后果

关键词：序列相关性

在时间序列或面板数据模型中，不同时期的误差之间存在相关性，从而称为序列的相关

性。

4、序列相关的检验方法

关键词：D.W.检验法

在经典线性回归假设F，用于检验时间序列回归模型之误差项中的一阶序列相关的检验

方法。

关键词：拉格朗日乘数（LM）检验

拉格朗口乘数检验法是仅在大样本下用于检验遗漏变量、异方差性、序列相关和不同模

型设定问题的检验方法。

关键词：自相关系数

自相关系数是用来刻画时间序列X,与其滞后项的相关性程度。若一个时间序列Xr.其

滞后k阶的自相关系数为：

X（工-君（工心-君

—r=A-l_______________________

rk-r〃

七（七-君2

关键词：偏自相关系数

偏自相关系数刻画的是X,与滞后k阶的Xi之间的条件相关性。X,与x,_,的估计偏

自相关系数外，的计算公式为：

*k=T

A-I

%.k_j=l_________

in

>='

其中，〃是滞后k阶的自相关系数。

5、序列相关性的修正

关键词：广义最小二乘法

广义最小二乘法是通过对原始模型的转换，解释了误差方差的已知结构（异方差性）、

误差中的序列相关形式或同时解释二者的方法。

关键词：广义差分法

广义差分法是一类克服序列相关性的有效方法，是将原模型变换为满足普通最小二乘法

的差分模型，在进行普通最小二乘估计。

关键词：序列相关稳健估计法

序列相关稳健估计法是通过采用最小二乘法估计原模型，滞后再对参数估计量的方程或

标准差进行修正，从而