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文档简介

1、1,中级计量经济学 第三讲：非球形扰动 朱燕建 浙江大学经济学院,2,本讲内容,非球形扰动的含义 普通最小二乘估计（OLS） 广义最小二乘估计（GLS） 极大似然估计（MLE） 总体方差未知时的可行广义最小二乘估计（FGLS）,非球形扰动项的含义,广义回归模型,3,非球形扰动项的两个特例,异方差 自相关,4,普通最小二乘估计的特性,估计参数的统计特性 线性性（一致） 期望和无偏性（一致）,5,普通最小二乘估计的特性,条件方差与协方差（差别） 正态性,6,普通最小二乘估计的特性,样本方差为总体方差的有偏估计 t, F检验失效： 虽无偏，但方差协方差矩阵改变，样本方差为总体方差的有偏估计，原来的t

2、, F统计量不再服从t, F分布,7,广义最小二乘估计（当 已知时）,原理 通过变量替换建立新的模型，使新模型中的随机扰动项满足古典假定 分解正定矩阵 建立新模型（新扰动项满足古典假定）,8,广义最小二乘估计,原理 估计新模型（新扰动项满足古典假定）,9,广义最小二乘估计,估计参数的统计性质 线性性、无偏性、有效性、正态性,10,广义最小二乘估计,样本回归函数,11,广义最小二乘估计,总体方差的GLS估计（无偏估计）,12,广义最小二乘估计,单参数t检验 拟合优度 新模型可能无截距项，此时方差分解公式不成立，所以GLS的可决系数只能作为描述性的指标，而不能作为检验性的指标,13,对广义回归模型

3、的极大似然估计,估计量表达式 有限样本特征 是 的无偏有效估计量 是 的有偏估计 服从正态分布,14,对广义回归模型的极大似然估计,无限样本特征 是 的一致估计量 均为渐进有效估计量 渐进服从正态分布,15,可行广义最小二乘估计,之前GLS的结果建立在总体方差协方差阵 已知的情况下 若 未知，则其中未知的参数个数为 已知n个观测值，根本无法解出参数值 我们必须附加某种假设的结构于 上，满足 其中 为个数较少的一组未知参数 比如：,16,可行广义最小二乘估计,比如只包含一个参数的异方差模型： 接下来，假设 是 的一致估计量（不要求有效），则有 如果 ，则在大部分情况下，利用 渐进等价于利用 ，回归结果在大部分情况下是渐进有效的 FGLS比较使用于大样本情形，在小样本情形下，如

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