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文档简介
1、第二节 异方差的来源与后果,异方差的来源 异方差的后果,一、异方差的来源,(1)模型中省略了某些重要的解释变量。,假如正确的计量模型是:,(2)模型函数形式的设定有误。模型的设定主要包括变量的选择和模型数学形式的确定。模型中略去了重要解释变量常常导致异方差,实际就是模型设定问题。除此而外,模型的函数形式不正确,如将指数函数模型误设成了线性模型,也可能导致异方差。,(3)随机因素的影响。如政策变动、自然灾害、金融危机等。,经验表明,在横截面数据中比在时间序列数据中更易出现异方差。,通常认为,截面数据较时间序列数据更容易产生异方差。这是因为同一时点不同对象的差异,一般说来会大于同一对象不同时间的差
2、异。不过,在时间序列数据发生较大变化的情况下,也可能出现比截面数据更严重的异方差。,二、异方差的后果,计量经济学模型一旦出现异方差性,如果仍采用OLS估计模型参数,会产生下列不良后果:,1.参数估计量不再是有效估计量,当计量模型中存在异方差时,OLS估计量仍具有线性性和无偏性,但不再具有最小方差性。因为在最小方差性的证明过程中利用了同方差假定。,同方差时:,异方差时:,一元线性回归模型:,显然,如果模型是同方差的,则这两个结果是相同的。如果模型出现了异方差,则OLS估计量的方差将被高估或低估。,2.变量的显著性检验失去意义,在关于变量的显著性检验中,构造了t统计量,它是建立在正确估计了参数标准差的基础之上。如果出现异方差,估计的参数标准
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