计量经济学之模型估计方法的比较PPT(20张)
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计量经济学课件第四章
(1)对数变化使测定变量值的尺度缩小, 将两个数值间原来10倍的差异缩小到2倍 的差异
(2)经过对数变换后的线性模型,残差 表示为相对误差,而相对误差差异较小
e
log( y) log( y)
log
y
y
• (2) HAC(Heteroskedasticity and autocorrelation consistent covariance )
当
2 1
0
0
0
0
时,即为加权最小二乘估计
(WLS) 0
0
2 n
• 加权最小二乘估计是利用加权残差平方和最小 标准得到参数估计量
2 1
2 2
2 n
2 1
1
2 2
2 n
~~
e' e
~ Y
~
Y
'
~ Y
~
Y
PY
PX
~
b
'
PY
PX
~
b
Y
X
~
b
'
P
'
P Y
X
~
b
有估异 计。方那差么的协b 方还差是矩可阵用的,估记计为量。,即对
U 2
的
•
有两种构造的方法:White和Newey-West
(2)经过对数变换后的线性模型,残差 表示为相对误差,而相对误差差异较小
e
log( y) log( y)
log
y
y
• (2) HAC(Heteroskedasticity and autocorrelation consistent covariance )
当
2 1
0
0
0
0
时,即为加权最小二乘估计
(WLS) 0
0
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• 加权最小二乘估计是利用加权残差平方和最小 标准得到参数估计量
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2 n
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有估异 计。方那差么的协b 方还差是矩可阵用的,估记计为量。,即对
U 2
的
•
有两种构造的方法:White和Newey-West
计量经济学-联立方程计量经济学模型的系统估计
稀疏估计方法
利用高维数据的稀疏性,通过Lasso、Ridge等正则化方法,实现 高维联立方程模型的有效估计。
降维技术
采用主成分分析(PCA)、因子分析(FA)等降维技术,将高维数 据转化为低维特征,进而简化高维联立方程模型的估计过程。
高维贝叶斯方法
结合贝叶斯推断和马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)模拟,对高维联立 方程模型进行后验分布推断和参数估计。
缺点
需要选择合适的权重矩阵,且对矩条件的要求较高。
估计方法的选择依据
模型设定
根据模型的设定选择合适的估计方法,例如线性模型可以 选择OLS,非线性模型可以选择ML或GMM。
数据特征
根据数据的特征选择合适的估计方法,例如存在异方差性 或自相关性时可以选择GMM。
研究目的
根据研究目的选择合适的估计方法,例如需要解决内生性 问题时可以选择IV。
金融学领域的应用
01
金融市场波动性研究
利用联立方程模型,可以分析金融市场波动性的成因和传导机制,如市
场风险、信用风险和流动性风险等。
02 03
资产配置与投资组合优化
通过构建包含多个资产类别的计量模型,可以研究不同资产之间的相关 性、风险收益特征和投资者偏好,为资产配置和投资组合优化提供决策 支持。
利用联立方程模型,可以研究劳 动力市场中的工资决定、就业与 失业等问题,分析不同因素对劳 动力市场均衡的影响。
利用高维数据的稀疏性,通过Lasso、Ridge等正则化方法,实现 高维联立方程模型的有效估计。
降维技术
采用主成分分析(PCA)、因子分析(FA)等降维技术,将高维数 据转化为低维特征,进而简化高维联立方程模型的估计过程。
高维贝叶斯方法
结合贝叶斯推断和马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)模拟,对高维联立 方程模型进行后验分布推断和参数估计。
缺点
需要选择合适的权重矩阵,且对矩条件的要求较高。
估计方法的选择依据
模型设定
根据模型的设定选择合适的估计方法,例如线性模型可以 选择OLS,非线性模型可以选择ML或GMM。
数据特征
根据数据的特征选择合适的估计方法,例如存在异方差性 或自相关性时可以选择GMM。
研究目的
根据研究目的选择合适的估计方法,例如需要解决内生性 问题时可以选择IV。
金融学领域的应用
01
金融市场波动性研究
利用联立方程模型,可以分析金融市场波动性的成因和传导机制,如市
场风险、信用风险和流动性风险等。
02 03
资产配置与投资组合优化
通过构建包含多个资产类别的计量模型,可以研究不同资产之间的相关 性、风险收益特征和投资者偏好,为资产配置和投资组合优化提供决策 支持。
利用联立方程模型,可以研究劳 动力市场中的工资决定、就业与 失业等问题,分析不同因素对劳 动力市场均衡的影响。
计量经济学课件(庞浩版)
联立方程模型基本概念与识别问题
联立方程模型定义
由一组相互联系的方程构成的计量经济学模型,用于描述经济系统中多个变量之间的同时关系。
识别问题
在联立方程模型中,由于方程之间存在相互联系,直接应用普通最小二乘法(OLS)可能导致参数估计的有偏性和非 一致性。因此,需要解决识别问题,即确定模型中哪些方程是可以被单独估计的。
多重共线性
当自变量之间存在高度相关时,会导致多重 共线性问题。此时可以采用逐步回归、岭回 归等方法进行处理。
03
CATALOGUE
违背经典假设的计量经济学模 型
异方差性
01
异方差性的定义
指误差项的方差随自变量的变化 而变化,不满足同方差性的假设
。
03
异方差性的检验
通过观察残差图、等级相关系数 检验、Goldfeld-Quandt检验等
指自变量之间存在高度线性相关关系,使得模型估计变得 不稳定。
多重共线性的后果
导致参数估计量的方差增大,降低估计量的精度和稳定性 ,甚至可能导致估计量的符号与实际情况相反。
多重共线性的检验
通过观察自变量间的相关系数、方差膨胀因子(VIF)、 条件指数(CI)等方法进行多重共线性的检验。
多重共线性的处理
CATALOGUE
经典单方程计量经济学模型
一元线性回归模型
模型设定
计量经济学课件(全)
计量经济学
第一章绪论
目前,在经济学、管理学以及一些相关学科的研究中,定量分析用得越来越多。
所谓定量分析,即揭示经济活动中客观存在的数量关系。
定量分析方法
统计分析方法:一元多元
经济计量分析方法:以模型为基础
时间序列分析方法:动态时间序列
§1.1 计量经济学及其模型概述
一、计量经济学
计量经济学的诞生
计量经济学“Econometrics”一词最早是由挪威经济学家弗里希(R.Frish)于1926年仿照“Biometrics”(生物计量学)提出来的,这标志着计量经济学的诞生。
弗里希将计量经济学定义为经济学、统计学和数学三者的结合。
计量经济学的定义
计量经济学是以经济理论为指导,以经济事实为依据,以数学、统计学为方法,以计算机为手段;主要从事经济活动的数量规律研究,并以建立、检验和运用计量经济学模型为核心的一门经济学学科。
二、计量经济学模型
模型,是对现实的描述和模拟。
模型分类
语义模型:语言文字。
物理模型:简化的实物。
几何模型:几何图形。
数学模型:数学公式。
计算机模拟模型:计算机模拟技术。
计量经济学模型属于经济数学模型,即用数学公式来描述经济活动。
例:生产函数
经济数学模型是建立在经济理论的基础之上的。
生产理论:“在供给不足的条件下,产出由资本、劳动、技术等投入要素决定,随着各投入
要素的增加,产出也随之增加,但要素的边际产出递减。” 建立初始模型
初始模型的特点
模型描述了经济变量之间的理论关系;
通过模型可以分析经济活动中各因素之间的相互影响,从而为控制经济活动提供理论指导;
认为这种关系是准确实现的;
计量经济学之模型估计方法的比较
一、模型估计方法的比较
⒈大样本估计特性的比较
• 在大样本的情况下,各种参数估计方法的统计特 性可以从数学上进行严格的证明,因而也可以将 各种方法按照各个性质比较优劣。
• 按渐近无偏性比较优劣
除了OLS方法外,所有方法的参数估计量都具有 大样本下渐近无偏性。因而,除了OLS方法最差 外,其它方法无法比较优劣。
7、人往往有时候为了争夺名利,有时 驱车去 争,有 时驱马 去夺, 想方设 法,不 遗余力 。压力 挑战, 这一切 消极的 东西都 是我进 取成功 的催化 剂。
8、真想干总会有办法,不想干总会有 理由;面对困 难,智 者想尽 千方百 计,愚 者说尽 千言万 语;老实 人不一 定可靠 ,但可 靠的必 定是老 实人;时 间,抓 起来是 黄金, 抓不起 来是流 水。
11、行为胜于言论,对人微笑就是向 人表明 :我喜 欢你, 你使我 快乐, 我喜欢 见到你 。最值 得欣赏 的风景 ,就是 自己奋 斗的足 迹。
12、人生从来没有真正的绝境。无论 遭受多 少艰辛 ,无论 经历多 少苦难 ,只要 一个人 的心中 还怀着 一粒信 念的种 子,那 么总有 一天, 他就能 走出困 境,让 生命重 新开花 结果。
⒉预测性能检验
• 如果样本期之外的某个时间截面上的内生变量实际 观测值已经知道,这就有条件对模型系统进行预测 检验。
• 将该时间截面上的先决变量实际观测值代入模型, 计算所有内生变量预测值,并计算其相对误差。
计量经济学(共33张PPT)
例:利用1978-2001年的数据,分析1990年前后消费倾向是否发生变化?
企业女职工的平均薪金为:
若定性因素具有m个(m>=2)个相互排斥的属性(或水平)
1 男性 二、虚拟变量引入的方式
(t检验)
D 如果 4=0的假设被拒绝,则说明两个时期中储蓄函数的斜率不同。
女性 例:研究收入和教育水平(分为高,中,低三类)对个人保健支出的影响。
虚拟变量做为解释变量引入模型有两种基本方式:
加法方式和乘法方式。
1. 加法方式
(1)单个虚拟变量的引入:一种因素两种状态
例:研究工龄、性别对员工工资的影响
其中:Yi为企业职工的薪金,
Xi为工龄,
D
1
0
男性 女性
企业女职工的平均薪金为:
E ( Y i|X i,D i 0 ) 0 1 X i
企业男职工的平均薪金为:
如果引入两个虚拟变量:
1 城镇
D1
0
农村
回归模型为:
1 农村
D
2
0
城镇
Y 01 X 2 D 1 3 D 2 u
对 共任线意 性家,庭陷都入有“:虚拟D1变量D2陷阱1”0
产生完全多重
虚拟变量陷阱的实质是:完全多重共线性
如果模型本身不含截距项,引入两个虚拟变量:
1 城镇
D1
0
企业女职工的平均薪金为:
若定性因素具有m个(m>=2)个相互排斥的属性(或水平)
1 男性 二、虚拟变量引入的方式
(t检验)
D 如果 4=0的假设被拒绝,则说明两个时期中储蓄函数的斜率不同。
女性 例:研究收入和教育水平(分为高,中,低三类)对个人保健支出的影响。
虚拟变量做为解释变量引入模型有两种基本方式:
加法方式和乘法方式。
1. 加法方式
(1)单个虚拟变量的引入:一种因素两种状态
例:研究工龄、性别对员工工资的影响
其中:Yi为企业职工的薪金,
Xi为工龄,
D
1
0
男性 女性
企业女职工的平均薪金为:
E ( Y i|X i,D i 0 ) 0 1 X i
企业男职工的平均薪金为:
如果引入两个虚拟变量:
1 城镇
D1
0
农村
回归模型为:
1 农村
D
2
0
城镇
Y 01 X 2 D 1 3 D 2 u
对 共任线意 性家,庭陷都入有“:虚拟D1变量D2陷阱1”0
产生完全多重
虚拟变量陷阱的实质是:完全多重共线性
如果模型本身不含截距项,引入两个虚拟变量:
1 城镇
D1
0
计量经济学第5章动态计量经济模型ppt课件
u (5.5) t 1
(5.3)-(5.5),得
Yt Yt1 (1 ) Xt ut ut1 (5.6)
进一步整理得 Yt (1 ) Xt Yt1 ut u(t5.17)
(5.7)式称为自回归模型,因为因变量的滞后项作为解释变量出现在
方程右边。这一形式使得我们可以很容易分析该模型的短期(即期)
精品课件
而Yt = α+βYt-1 + ut, t = 1,2,…,n 本例中Y的现期值与它自身的一期滞后值相联系, 即依赖于它的过去值。一般情况可能是:
Yt = f (Yt-1, Yt-2, … , X2t, X3t, … ) 即Y的现期值依赖于它自身若干期的滞后值,还 依赖于其它解释变量。
在本例中,滞后的因变量(内生变量)作为 解释变量出现在方程的右端。这种包含了内生变 量滞后项的模型称为自回归模型。
精品课件
将(5.17)式代入(5.16)式,得 我们可以用类似的方法,消掉(5.18)式中的 ,X这te2一, 过程可无限重复下去,最后得到: 将(5.19)式代入(5.14)式,得
精品课件
不难看出,此式与上节中考伊克分布(5.3)的形式 相同。该模型的参数可用上一节介绍的非线性方法估 计。对(5.20)式施加考伊克变换,将简化模型的数学 形式,但由于与考伊克模型同样的理由,不宜直接用 OLS法估计。施加考伊克变换的适应预期模型为:
中级计量经济学课件ppt课件
• 4、经典计量经济学和非经典计量经济学
– 经典计量经济学理论方法特征:
• 模型类型:采用随机模型 • 模型导向:以经济理论为导向 • 模型结构:因果关系的线性模型 • 数据类型:时序数据,截面数据 • 估计方法:最小二乘法、最大或然法
– 应用方面的特征:
• 方法论基础:实证分析,经验分析,归纳 • 功能:结构分析,政策评价,经济预测,理论检验
②假设(4)成立,则假设(2)成立
• (5)随着样本容量的增加,解释变量X的方差趋 于一个有限的常数,即:
( X i X )2 Q,当n 时
n
• (6)回归模型是正确设定的.
二、参数的普通最小二乘估计(OLS)
• 联立方程模型:研究一个经济系统,揭示复杂的 因果关系
• 2、初、中、高级计量经济学
– 初级:数理统计学基础知识,经典线性单方程 模型的理论与方法。
– 中级:矩阵描述的经典线性单方程模型理论与 方法,经典线性联立方程模型理论与方法,传 统的应用模型。
– 高级:非经典的、现代的计量经济学模型理论、 方法与应用
(2)线性相关程度的衡量:
①两个变量:
总体相关系数 XY
Cov( X ,Y ) Var( X )Var(Y )
E( XY) E( X )E(Y ) Var( X )Var(Y )
样本相关系数rXY
计量经济学概论(PPT 51页)
对常用的生产函数、需求函数、消费函数、投资函数等模型的数 学形式进行了广泛的研究,可以借鉴。
将被解释变量和解释变量的散点图中样本点的分布形式作为模型
的数学形式。
反复采用多种可能函数形式对样本进行拟合,然后选择一种拟合
较好的函数形式作为模型的数学形式。
(3)拟定理论模型中待估计参数的理论期望值
二、样本数据收集
几种常用的样本数据
时间序列数据 截面数据 合并数据(面板数据 Panel data) 虚拟变量数据
1、时间序列数据(Time Series Data)
时间序列数据又俗称为纵向数据,按时间 的先后排列的统计数据。例如,我国自改革开 放的1978-2003年GNP数据。
2000年度,诺贝尔经济学奖获得者是赫克曼(Jams. J. Heckman)和麦克法登(Daniel.L. Mcfadden), 原因是 他们在微观计量经济学领域的贡献,他们发展了广泛应用 于个人和家庭行为的实证分析的理论和方法。2003年诺贝 尔经济学奖授予美国经济学家恩格尔(Engle)和英国经 济学家格兰杰(Granger),以表彰他们在“分析经济时间 序列”研究领域作出的突破性贡献。
英文“Econometrics”一词最早是由挪威经济学家R.Frich提
出来的,将计量经济学定义为经济理论、统计学和数学的三 者结合。
经济学
数理经 济学
将被解释变量和解释变量的散点图中样本点的分布形式作为模型
的数学形式。
反复采用多种可能函数形式对样本进行拟合,然后选择一种拟合
较好的函数形式作为模型的数学形式。
(3)拟定理论模型中待估计参数的理论期望值
二、样本数据收集
几种常用的样本数据
时间序列数据 截面数据 合并数据(面板数据 Panel data) 虚拟变量数据
1、时间序列数据(Time Series Data)
时间序列数据又俗称为纵向数据,按时间 的先后排列的统计数据。例如,我国自改革开 放的1978-2003年GNP数据。
2000年度,诺贝尔经济学奖获得者是赫克曼(Jams. J. Heckman)和麦克法登(Daniel.L. Mcfadden), 原因是 他们在微观计量经济学领域的贡献,他们发展了广泛应用 于个人和家庭行为的实证分析的理论和方法。2003年诺贝 尔经济学奖授予美国经济学家恩格尔(Engle)和英国经 济学家格兰杰(Granger),以表彰他们在“分析经济时间 序列”研究领域作出的突破性贡献。
英文“Econometrics”一词最早是由挪威经济学家R.Frich提
出来的,将计量经济学定义为经济理论、统计学和数学的三 者结合。
经济学
数理经 济学
计量经济学ppt课件(完整版)
绝对数时间序列、相对数时间序列 、平均数时间序列。
03
02
时间序列构成要素
现象所属的时间、反映现象发展水 平的指标数值。
时间序列性质
长期趋势、季节变动、循环变动、 不规则变动。
04
时间序列平稳性检验与处理
平稳性定义
时间序列的统计特性不随时间推移而变化。
平稳性检验方法
图形判断法、单位根检验法(ADF检验、PP检验) 。
高级功能与应用
介绍Stata的高级功能,如编程、可视化、 面板数据分析等,并给出应用实例。
SPSS软件操作指南
SPSS软件介绍
SPSS是一款广泛使用的统计分析软件 ,适用于各种类型的数据分析和建模任
务。
描述性统计与图表制作
介绍如何在SPSS中进行描述性统计分 析、制作图表等操作。
数据导入与整理
讲解如何在SPSS中导入数据、进行数 据清洗和整理等操作。
预测与模拟分析
介绍如何利用EViews进行预测、模拟分析和政 策评估等操作。
Stata软件操作指南
Stata软件介绍
Stata是一款流行的计量经济学软件,具有 强大的数据处理和统计分析功能。
数据导入与整理
讲解如何在Stata中导入数据、进行数据清 洗和整理等操作。
模型估计与检验
详细介绍如何在Stata中进行模型估计、假 设检验、模型诊断等操作。
03
02
时间序列构成要素
现象所属的时间、反映现象发展水 平的指标数值。
时间序列性质
长期趋势、季节变动、循环变动、 不规则变动。
04
时间序列平稳性检验与处理
平稳性定义
时间序列的统计特性不随时间推移而变化。
平稳性检验方法
图形判断法、单位根检验法(ADF检验、PP检验) 。
高级功能与应用
介绍Stata的高级功能,如编程、可视化、 面板数据分析等,并给出应用实例。
SPSS软件操作指南
SPSS软件介绍
SPSS是一款广泛使用的统计分析软件 ,适用于各种类型的数据分析和建模任
务。
描述性统计与图表制作
介绍如何在SPSS中进行描述性统计分 析、制作图表等操作。
数据导入与整理
讲解如何在SPSS中导入数据、进行数 据清洗和整理等操作。
预测与模拟分析
介绍如何利用EViews进行预测、模拟分析和政 策评估等操作。
Stata软件操作指南
Stata软件介绍
Stata是一款流行的计量经济学软件,具有 强大的数据处理和统计分析功能。
数据导入与整理
讲解如何在Stata中导入数据、进行数据清 洗和整理等操作。
模型估计与检验
详细介绍如何在Stata中进行模型估计、假 设检验、模型诊断等操作。
《计量经济学》ppt课件(2024)
感谢观看
2024/1/29
27
2024/1/29
22
06
面板数据分析
2024/1/29
23
面板数据基本概念与性质
01
02
03
面板数据定义
包含时间序列和截面两个 维度的数据,提供个体随 时间变化的信息。
2024/1/29
面板数据优点
控制个体异质性,提供更 多信息,增加自由度,减 少共线性。
面板数据结构
平衡面板与非平衡面板, 短面板与长面板。
评价
非参数和半参数估计方法各有优缺点。非参数方法的优 点在于灵活性高,能够适应各种复杂的数据分布;缺点 在于计算量大,对样本量要求高。而半参数方法的优点 在于结合了参数和非参数方法的优点,既有一定的假设 条件,又能够利用样本数据进行推断;缺点在于对于某 些复杂问题可能难以找到合适的模型进行描述。在实际 应用中,应根据具体问题的特点和需求选择合适的估计 方法。
广义线性模型分类
根据响应变量的不同类型和分布,广义线性模型可分为多种类型,如泊松回归、 负二项回归、逻辑回归等。
2024/1/29
12
广义最小二乘法原理及应用
2024/1/29
广义最小二乘法原理
广义最小二乘法是一种用于处理异方 差性和自相关性的估计方法,通过加 权最小二乘法或迭代加权最小二乘法 进行参数估计。
2024/1/29
27
2024/1/29
22
06
面板数据分析
2024/1/29
23
面板数据基本概念与性质
01
02
03
面板数据定义
包含时间序列和截面两个 维度的数据,提供个体随 时间变化的信息。
2024/1/29
面板数据优点
控制个体异质性,提供更 多信息,增加自由度,减 少共线性。
面板数据结构
平衡面板与非平衡面板, 短面板与长面板。
评价
非参数和半参数估计方法各有优缺点。非参数方法的优 点在于灵活性高,能够适应各种复杂的数据分布;缺点 在于计算量大,对样本量要求高。而半参数方法的优点 在于结合了参数和非参数方法的优点,既有一定的假设 条件,又能够利用样本数据进行推断;缺点在于对于某 些复杂问题可能难以找到合适的模型进行描述。在实际 应用中,应根据具体问题的特点和需求选择合适的估计 方法。
广义线性模型分类
根据响应变量的不同类型和分布,广义线性模型可分为多种类型,如泊松回归、 负二项回归、逻辑回归等。
2024/1/29
12
广义最小二乘法原理及应用
2024/1/29
广义最小二乘法原理
广义最小二乘法是一种用于处理异方 差性和自相关性的估计方法,通过加 权最小二乘法或迭代加权最小二乘法 进行参数估计。
计量经济学第九章完整课件
多元线性回归模型
总结词
多元线性回归模型是一种扩展的回归模型,允许我们同时考虑多个自变量对因变 量的影响。
详细描述
多元线性回归模型通过引入多个自变量来扩展基本的回归模型。这种方法能够更 全面地描述因变量和自变量之间的关系,并提供更准确的预测。在经济学、金融 学和其他领域中,多元线性回归模型被广泛用于研究各种现象。
分位数回归模型的优点
能够描述因变量的条件分布, 提供更多的信息;能够处理异 常值和离群点;能够估计不同 分位数水平上的自变量影响。
分位数回归模型的参数估 计
通常使用迭代加权最小二乘法 进行参数估计。
分位数回归模型的应用场 景
适用于因变量和自变量之间存 在非线性关系、自变量存在异 常值或离群点、需要全面描述 因变量分布的场景,例如金融 市场分析、风险管理等领域。
定。
PART 03
回归模型的预测与决策
预测未来因变量的值
预测未来经济趋势
预测金融市场
通过建立回归模型,利用历史数据和 相关解释变量来预测未来经济趋势, 如GDP、通货膨胀率、失业率等。
在金融领域,回归模型可用于预测股 票价格、利率、汇率等,为投资者提 供决策依据。
预测市场变化
在市场营销领域,回归模型可用于预 测市场需求、销售额、消费者行为等 ,帮助企业制定营销策略。
详细描述
回归分析通过建立数学模型来描述因变量和自变量之间的关系,并利用已知的 自变量值来预测因变量的值。这种方法可以帮助我们理解不同变量之间的关联 性,并预测未来的趋势。
相关主题
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§4.6联立方程计量经济学模型的估计 方法选择和模型检验
一、模型估计方法的比较 二、为什么普通最小二乘法被普遍采用 三、模型的检验
一、模型估计方法的比较
⒈大样本估计特性的比较
• 在大样本的情况下,各种参数估计方法的统计特 性可以从数学上进行严格的证明,因而也可以将 各种方法按照各个性质比较优劣。
⒋样本点间误差传递检验
• 在联立方程模型系统中,由于经济系统的动态性, 决定了有一定数量的滞后内生变量。
• 由于滞后内生变量的存在,使得模型预测误差不 仅在方程之间传递,而且在不同的时间截面之间, 即样本点之间传递。
• 必须对模型进行滚动预测检验。
• 给定t=1时的所有先决变量的观测值,包括滞后内 生变量,求解方程组,得到内生变量Y1的预测值;
• Monte Carlo试验方法在经济实验中被广泛采用。
• 小样本估计特性的Monte Carlo试验过程 第一步:利用随机数发生器产生随机项分布的一组 样本; 第二步:代入已经知道结构参数和先决变量观测值 的结构模型中; 第三步:计算内生变量的样本观测值; 第四步:选用各种估计方法估计模型的结构参数。 上述步骤反复进行数百次,得到每一种估计方法的 参数估计值的序列。 第五步:对每种估计方法的参数估计值序列进行统 计分析; 第六步:与真实参数(即试验前已经知道的结构参 数)进行比较,以判断各种估计方法的优劣。
均方差的计算公式:
M SEE()2n 1iN 1(i )2
前者反映估计量偏离实验均值的程度;后者反映估 计量偏离真实值的程度。所以尽管OLS具有最小方 差性,但是由于它是有偏的,偏离真实值最为严重, 所以它的最小均方差性仍然是最差的。
二、为什么普通最小二乘法被普遍 采用
⒈ 小样本特性 ⒉ 充分利用样本数据信息 ⒊ 确定性误差传递 ⒋ 样本容量不支持 ⒌ 实际模型的递推(Recurred)结构
• 小样本估计特性实验结果比较 ⑴无偏性
OLS 2SLS 3SLS(LIML,FIML)
⑵最小方差性 LIML 2SLS FIML OLS
⑶最小均方差性 OLS LIML 2SLS 3SLS(FIML)
为什么OLS具有最好的最小方差性? 方差的计算公式:
V
1 N
N (i
i1
)2
⒊方程间误差传递检验Biblioteka Baidu
• 寻找模型中描述主要经济行为主体的经济活动过程 的、方程之间存在明显的递推关系的关键路径。
• 在关键路径上进行误差传递分析,可以检验总体模 型的模拟优度和预测精度。
• 例如,计算:
T
i2(ei
ei1)2
iT 1ei2TT1
• 称为冯诺曼比,如果误差在方程之间没有传递,该 比值为0。
• 模型的求解方法:迭代法。为什么不直接求解?
• 常用的判断模型系统拟合效果的检验统计量是 “均方百分比误差”,用RMS表示。
n
RMSi ei2t / n
t1
eit (yity it)/yit
• 当RMSi=0,表示第i个内生变量估计值与观测值 完全拟合。
• 一般地,在g个内生变量中,RMS<5%的变量数目占 70%以上,并且每个变量的RMS不大于10%,则认为 模型系统总体拟合效果较好。
• 对于t=2,只外生给定外生变量的观测值,滞后内 生变量则以前一时期的预测值代替,求解方程组, 得到内生变量Y2的预测值;
• 逐年滚动预测,直至得到t=n时的内生变量Yn的预 测值;
• 求出该滚动预测值与实际观测值的相对误差。
•
1、有时候,我们活得累,并非生活过于刻薄,而是我们太容易被外界的氛围所感染,被他人的情绪所左右。
• 按渐近无偏性比较优劣
除了OLS方法外,所有方法的参数估计量都具有 大样本下渐近无偏性。因而,除了OLS方法最差 外,其它方法无法比较优劣。
• 按渐近有效性比较优劣
OLS 非一致性估计,未利用任何单方程外的信 息;
IV 利用了模型系统部分先决变量的数据信息;
2SLS、LIML 利用了模型系统全部先决变量的数 据信息;
3SLS、FIML 利用了模型系统全部先决变量的数 据信息和结构方程相关性信息。
⒉小样本估计特性的Monte Carlo试验
• 参数估计量的大样本特性只是理论上的,实际上 并没有“大样本”,所以,对小样本估计特性进 行比较更有实际意义。
• 而在小样本的情况下,各种参数估计方法的统计 特性无法从数学上进行严格的证明,因而提出了 一种Monte Carlo试验方法。
三、模型的检验
• 包括单方程检验和方程系统的检验。
• 凡是在单方程模型中必须进行的各项检验,对于 联立方程模型中的结构方程,以及应用2SLS或 3SLS方法过程中的简化式方程,都是适用的和需 要的。
• 模型系统的检验主要包括:
⒈拟合效果检验
• 将样本期的先决变量观测值代入估计后的模型, 求解该模型系统,得到内生变量的估计值。将估 计值与实际观测值进行比较,据此判断模型系统 的拟合效果。
5、世上最美好的事是:我已经长大,父母还未老;我有能力报答,父母仍然健康。
•
6、没什么可怕的,大家都一样,在试探中不断前行。
•
7、时间就像一张网,你撒在哪里,你的收获就在哪里。纽扣第一颗就扣错了,可你扣到最后一颗才发现。有些事一开始就是错的,可只有到最后才不得不承认。
•
8、世上的事,只要肯用心去学,没有一件是太晚的。要始终保持敬畏之心,对阳光,对美,对痛楚。
•
2、身材不好就去锻炼,没钱就努力去赚。别把窘境迁怒于别人,唯一可以抱怨的,只是不够努力的自己。
•
3、大概是没有了当初那种毫无顾虑的勇气,才变成现在所谓成熟稳重的样子。
•
4、世界上只有想不通的人,没有走不通的路。将帅的坚强意志,就像城市主要街道汇集点上的方尖碑一样,在军事艺术中占有十分突出的地位。
•
⒉预测性能检验
• 如果样本期之外的某个时间截面上的内生变量实际 观测值已经知道,这就有条件对模型系统进行预测 检验。
• 将该时间截面上的先决变量实际观测值代入模型, 计算所有内生变量预测值,并计算其相对误差。
R E (y i0 y i0 )y i0
• 一般认为,RE<5%的变量数目占70%以上,并且每个 变量的相对误差不大于10%,则认为模型系统总体预 测性能较好。
一、模型估计方法的比较 二、为什么普通最小二乘法被普遍采用 三、模型的检验
一、模型估计方法的比较
⒈大样本估计特性的比较
• 在大样本的情况下,各种参数估计方法的统计特 性可以从数学上进行严格的证明,因而也可以将 各种方法按照各个性质比较优劣。
⒋样本点间误差传递检验
• 在联立方程模型系统中,由于经济系统的动态性, 决定了有一定数量的滞后内生变量。
• 由于滞后内生变量的存在,使得模型预测误差不 仅在方程之间传递,而且在不同的时间截面之间, 即样本点之间传递。
• 必须对模型进行滚动预测检验。
• 给定t=1时的所有先决变量的观测值,包括滞后内 生变量,求解方程组,得到内生变量Y1的预测值;
• Monte Carlo试验方法在经济实验中被广泛采用。
• 小样本估计特性的Monte Carlo试验过程 第一步:利用随机数发生器产生随机项分布的一组 样本; 第二步:代入已经知道结构参数和先决变量观测值 的结构模型中; 第三步:计算内生变量的样本观测值; 第四步:选用各种估计方法估计模型的结构参数。 上述步骤反复进行数百次,得到每一种估计方法的 参数估计值的序列。 第五步:对每种估计方法的参数估计值序列进行统 计分析; 第六步:与真实参数(即试验前已经知道的结构参 数)进行比较,以判断各种估计方法的优劣。
均方差的计算公式:
M SEE()2n 1iN 1(i )2
前者反映估计量偏离实验均值的程度;后者反映估 计量偏离真实值的程度。所以尽管OLS具有最小方 差性,但是由于它是有偏的,偏离真实值最为严重, 所以它的最小均方差性仍然是最差的。
二、为什么普通最小二乘法被普遍 采用
⒈ 小样本特性 ⒉ 充分利用样本数据信息 ⒊ 确定性误差传递 ⒋ 样本容量不支持 ⒌ 实际模型的递推(Recurred)结构
• 小样本估计特性实验结果比较 ⑴无偏性
OLS 2SLS 3SLS(LIML,FIML)
⑵最小方差性 LIML 2SLS FIML OLS
⑶最小均方差性 OLS LIML 2SLS 3SLS(FIML)
为什么OLS具有最好的最小方差性? 方差的计算公式:
V
1 N
N (i
i1
)2
⒊方程间误差传递检验Biblioteka Baidu
• 寻找模型中描述主要经济行为主体的经济活动过程 的、方程之间存在明显的递推关系的关键路径。
• 在关键路径上进行误差传递分析,可以检验总体模 型的模拟优度和预测精度。
• 例如,计算:
T
i2(ei
ei1)2
iT 1ei2TT1
• 称为冯诺曼比,如果误差在方程之间没有传递,该 比值为0。
• 模型的求解方法:迭代法。为什么不直接求解?
• 常用的判断模型系统拟合效果的检验统计量是 “均方百分比误差”,用RMS表示。
n
RMSi ei2t / n
t1
eit (yity it)/yit
• 当RMSi=0,表示第i个内生变量估计值与观测值 完全拟合。
• 一般地,在g个内生变量中,RMS<5%的变量数目占 70%以上,并且每个变量的RMS不大于10%,则认为 模型系统总体拟合效果较好。
• 对于t=2,只外生给定外生变量的观测值,滞后内 生变量则以前一时期的预测值代替,求解方程组, 得到内生变量Y2的预测值;
• 逐年滚动预测,直至得到t=n时的内生变量Yn的预 测值;
• 求出该滚动预测值与实际观测值的相对误差。
•
1、有时候,我们活得累,并非生活过于刻薄,而是我们太容易被外界的氛围所感染,被他人的情绪所左右。
• 按渐近无偏性比较优劣
除了OLS方法外,所有方法的参数估计量都具有 大样本下渐近无偏性。因而,除了OLS方法最差 外,其它方法无法比较优劣。
• 按渐近有效性比较优劣
OLS 非一致性估计,未利用任何单方程外的信 息;
IV 利用了模型系统部分先决变量的数据信息;
2SLS、LIML 利用了模型系统全部先决变量的数 据信息;
3SLS、FIML 利用了模型系统全部先决变量的数 据信息和结构方程相关性信息。
⒉小样本估计特性的Monte Carlo试验
• 参数估计量的大样本特性只是理论上的,实际上 并没有“大样本”,所以,对小样本估计特性进 行比较更有实际意义。
• 而在小样本的情况下,各种参数估计方法的统计 特性无法从数学上进行严格的证明,因而提出了 一种Monte Carlo试验方法。
三、模型的检验
• 包括单方程检验和方程系统的检验。
• 凡是在单方程模型中必须进行的各项检验,对于 联立方程模型中的结构方程,以及应用2SLS或 3SLS方法过程中的简化式方程,都是适用的和需 要的。
• 模型系统的检验主要包括:
⒈拟合效果检验
• 将样本期的先决变量观测值代入估计后的模型, 求解该模型系统,得到内生变量的估计值。将估 计值与实际观测值进行比较,据此判断模型系统 的拟合效果。
5、世上最美好的事是:我已经长大,父母还未老;我有能力报答,父母仍然健康。
•
6、没什么可怕的,大家都一样,在试探中不断前行。
•
7、时间就像一张网,你撒在哪里,你的收获就在哪里。纽扣第一颗就扣错了,可你扣到最后一颗才发现。有些事一开始就是错的,可只有到最后才不得不承认。
•
8、世上的事,只要肯用心去学,没有一件是太晚的。要始终保持敬畏之心,对阳光,对美,对痛楚。
•
2、身材不好就去锻炼,没钱就努力去赚。别把窘境迁怒于别人,唯一可以抱怨的,只是不够努力的自己。
•
3、大概是没有了当初那种毫无顾虑的勇气,才变成现在所谓成熟稳重的样子。
•
4、世界上只有想不通的人,没有走不通的路。将帅的坚强意志,就像城市主要街道汇集点上的方尖碑一样,在军事艺术中占有十分突出的地位。
•
⒉预测性能检验
• 如果样本期之外的某个时间截面上的内生变量实际 观测值已经知道,这就有条件对模型系统进行预测 检验。
• 将该时间截面上的先决变量实际观测值代入模型, 计算所有内生变量预测值,并计算其相对误差。
R E (y i0 y i0 )y i0
• 一般认为,RE<5%的变量数目占70%以上,并且每个 变量的相对误差不大于10%,则认为模型系统总体预 测性能较好。