4.1 违背基本假定问题(1)(1).pptVIP免费

第四章经典单方程计量经济学模型：放宽基本假定的模型RelaxingtheAssumptionsoftheClassicalModel本章说明•基本假定违背主要包括：–随机误差项序列存在异方差性；–随机误差项序列存在序列相关性；–解释变量之间存在多重共线性；–解释变量是随机变量且与随机误差项相关的随机解释变量问题；–模型设定有偏误；–解释变量的方差不随样本容量的增而收敛。•计量经济检验：对模型基本假定的检验•本章主要讨论前4类为什么不讨论正态性假设？WilliamH.Greene(2003),EconometricAnalysis•Inmostcases,thezeromeanassumptionisnotrestrictive.•Inviewofourdescriptionofthesourceofthedisturbances,theconditionsofthecentrallimittheoremwillgenerallyapply,atleastapproximately,andthenormalityassumptionwillbereasonableinmostsettings.Exceptinthosecasesinwhichsomealternativedistributionisassumed,thenormalityassumptionisprobablyquitereasonable.实际上：正态性假设的违背–当存在模型关系误差时，如果解释变量是随机的，随机误差项的正态性将得不到保证。–当模型遗漏了显著的变量，如果遗漏的变量是非正态的随机变量，随机误差项将不具有正态性。–如果待估计的模型是原模型经过函数变换得到的，随机误差项将不再服从正态分布。–当模型存在被解释变量的观测误差，如果观测误差相对于随机误差项的标准差特别大、样本长度又特别小，随机误差项的正态性假设会导致显著性水平产生一定程度的扭曲。–当模型存在解释变量观测误差时，一般情况下，随机误差项的正态性假设都是不能成立的；只有在回归函数是线性的，且观测误差分布是正态的特殊情形下，随机误差项的正态性才成立。§4.1异方差性Heteroscedasticity一、异方差的概念二、异方差性的后果三、异方差性的检验四、异方差的修正五、例题一、异方差的概念ikikiiiiXXXY2210Varii()2即对于不同的样本点，随机误差项的方差不再是常数，而互不相同，则认为出现了异方差性(Heteroskedasticity)。1、异方差ni,,2,12)(iVarHomoscedasticity2、异方差的类型•同方差：i2=常数，与解释变量观测值Xi无关；异方差：i2=f(Xi)，与解释变量观测值Xi有关。•异方差一般可归结为三种类型：–单调递增型：i2随X的增大而增大–单调递减型：i2随X的增大而减小–复杂型：i2与X的变化呈复杂形式3、实际经济问题中的异方差性例4.1.1：截面资料下研究居...