计量经济学之模型估计方法的比较PPT(20张)
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计量经济学模型的最大似然估计ppt课件
• 如果变换的雅可比行列式是1,则不存在因变量 的参数变换;如果变换的雅可比行列式包含θ,则 称为因变量的参数变换模型。
二、因变量的参数变换
⒈ Box-Cox变换
• 一种将变量之间的非线性关系变换为线性关系的 方法。
• Box和Cox(1964)提出的变换关系:x()Fra bibliotekx 1
要求变量x为正值。λ取值可以是整个实数域但多数应用有 意义的取值范围为[-2,2]。 当λ=2,是二次变换;当λ=0.5,是平方根变换;当λ=1, 是线性变换;当λ=-1,是倒数变换;当λ=0,是对数变换。
ln L n 1 2 2 4 u 0 i 2 2 2 i
• 一般是得到中心化对数似然函数,然后最大化
1 ui2 n i
2
n n 1 2 ln L ln J ( y , ) [ 1 ln( 2 )] ln u c i i 2 2 n i i
lim x
0
( )
( 1 ) ( 0 ) y x 0 1
lim
0
x 1
ln( x)
• 如果已知被解释变量和解释变量各自进行何种λ的 B-C变换,可以先变换,然后估计线性模型。
计量经济学模型的最大似然估计
说明
• 计量经济学模型的3类估计方法
– LS – ML – MM
参数模型(非参数模型的权函数估计、级数估计等) 基于样本信息(综合样本信息和先验信息的贝叶斯估计) 均值回归模型(分位数回归,Quantile Regression ,QREG)
• 本科教学内容—LS • 非经典模型的估计—ML、GMM • 教材3.1、5.5节
二、因变量的参数变换
⒈ Box-Cox变换
• 一种将变量之间的非线性关系变换为线性关系的 方法。
• Box和Cox(1964)提出的变换关系:x()Fra bibliotekx 1
要求变量x为正值。λ取值可以是整个实数域但多数应用有 意义的取值范围为[-2,2]。 当λ=2,是二次变换;当λ=0.5,是平方根变换;当λ=1, 是线性变换;当λ=-1,是倒数变换;当λ=0,是对数变换。
ln L n 1 2 2 4 u 0 i 2 2 2 i
• 一般是得到中心化对数似然函数,然后最大化
1 ui2 n i
2
n n 1 2 ln L ln J ( y , ) [ 1 ln( 2 )] ln u c i i 2 2 n i i
lim x
0
( )
( 1 ) ( 0 ) y x 0 1
lim
0
x 1
ln( x)
• 如果已知被解释变量和解释变量各自进行何种λ的 B-C变换,可以先变换,然后估计线性模型。
计量经济学模型的最大似然估计
说明
• 计量经济学模型的3类估计方法
– LS – ML – MM
参数模型(非参数模型的权函数估计、级数估计等) 基于样本信息(综合样本信息和先验信息的贝叶斯估计) 均值回归模型(分位数回归,Quantile Regression ,QREG)
• 本科教学内容—LS • 非经典模型的估计—ML、GMM • 教材3.1、5.5节
计量经济学第六章-PPT课件
若模型有三个未知数,将数据三等分,分别求出 每部分的和,代入方程,得到三个方程,解方程 组可获得三个参数的估计值 10
模型的参数估计(续1)
参数的非线性最小二乘估计(第五章)
非线性模型可利用NLS进行参数的精确估计
首先,用param命令对参数赋初值 其次,输入方程,对模型进行估计
11
考虑选择指数曲线模型
2000000
1500000
1000000
500000
0 72 74 76 78 80 Y 82 84 YF 86 88 90 92
9
模型的参数估计
参数的最小二乘估计
常用的各类趋势模型参数估计仍常用OLS 其中,自变量为时间t
参数的三和值法(第五章)
若选用有增长上限的曲线趋势模型,当增长 上限事先不能确定时,可采用三和值法 基本思想
1961-1981年我国搪瓷面盆销售量数据如下 根据其变化,试以Gompertz曲线作为预测模型
由于增长上限L事先无法得知,参数估计可用NLS 在精确估计前,选择三和值法获得参数的初值 模型取对数转换成修正指数曲线 t ˆ y log L b log a log t
计算各段和值 根据参数计算公式计算参数值
产品市场生命周期
进入期 成长期 成熟期 衰退期
20
产品生命周期分析(续1)
f(t)
饱和点
进 成长期 入 期
成熟期 后 期 前 期
衰退期
t
21
产品生命周期分析(续2)
产品市场生命周期的各个阶段与某些趋势 模型存在大致的对应关系
经典计量经济学模型PPT课件
1430 1650 1870 2112 1485 1716 1947 2200
2002 4950 11495 16445 19305 23870 25025 21450 21285
3500 2299 2321 2530 2629 2860 2871
15510
5
分析:
(1)由于不确定因素的影响,对同一收入水平X,不同家 庭的消费支出不完全相同;
扰项方差的估计
2021/3/18
19
单方程计量经济学模型分为两大类: 线性模型和非线性模型
•线性模型中,变量之间的关系呈线性关系 •非线性模型中,变量之间的关系呈非线性关系
一元线性回归模型:只有一个解释变量
Yi 0 1 X i i
i=1,2,…,n
Y为被解释变量,X为解释变量,0与1为待估 参数, 为随机干扰项
2)数据的欠缺;
3)节省原则。
2021/3/18
13
四、样本回归函数(SRF)
总体的信往往无法掌握,现实的情况只能是在 一次观测中得到总体的一个样本。
问题:能从一次抽样中获得总体的近似的信息吗? 如果可以,如何从抽样中获得总体的近似信息?
例2在例1的总体中有如下一个样本, 问:能否从该样本估计总体回归函数PRF?
即如果知道了家庭的月收入,能否预测该社区 家庭的平均月消费支出水平。
为达到此目的,将该100户家庭划分为组内收入差 不多的10组,以分析每一收入组的家庭消费支出。
2021/3/18
4
800
561
每
594
月
627
家
638
庭
消
费
支
出
Y
(元)
共计 2420
2002 4950 11495 16445 19305 23870 25025 21450 21285
3500 2299 2321 2530 2629 2860 2871
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分析:
(1)由于不确定因素的影响,对同一收入水平X,不同家 庭的消费支出不完全相同;
扰项方差的估计
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单方程计量经济学模型分为两大类: 线性模型和非线性模型
•线性模型中,变量之间的关系呈线性关系 •非线性模型中,变量之间的关系呈非线性关系
一元线性回归模型:只有一个解释变量
Yi 0 1 X i i
i=1,2,…,n
Y为被解释变量,X为解释变量,0与1为待估 参数, 为随机干扰项
2)数据的欠缺;
3)节省原则。
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四、样本回归函数(SRF)
总体的信往往无法掌握,现实的情况只能是在 一次观测中得到总体的一个样本。
问题:能从一次抽样中获得总体的近似的信息吗? 如果可以,如何从抽样中获得总体的近似信息?
例2在例1的总体中有如下一个样本, 问:能否从该样本估计总体回归函数PRF?
即如果知道了家庭的月收入,能否预测该社区 家庭的平均月消费支出水平。
为达到此目的,将该100户家庭划分为组内收入差 不多的10组,以分析每一收入组的家庭消费支出。
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800
561
每
594
月
627
家
638
庭
消
费
支
出
Y
(元)
共计 2420
常用计量经济模型ppt课件
k 1k 0
24
自相关函数
0 1
k
k 0
1k
1k1
➢ 这说明自回归过程具有无限记忆力。
➢ 过程当前值与过去所有时期的值相关,且时期越早, 相关性越弱。
25
四、移动平均(Moving Averages)模型
q阶移动平均模型MA (q): yt t 1 t1 2 t2 q tq
Granger, C. W. .J. (1969) Investigating Causal Relations by Econometric Models and Cross-Spectral Methods.
Econometrica, 37, 424-438.
34
Granger Causality Test
ARMA (p , q): yt 1 yt1 p yt p t 1 t1 q tq
ARMA(1 , 1):
yt 1 yt1 t 1 t1
均值
1 1
29
ARMA (1,1)过程的自相关函数
方差 协方差
0
1
2 1
211
1 12
2
1
1
0
1
பைடு நூலகம்
2
2 1 1
若xt 和yt是随机游走,但变量zt =xt –λyt是平 稳的,则称xt 和yt是协整的,协整向量为(1 , –λ )。
38
[例] 考虑模型
y1t y2t u1t
y2t y2,t 1 u2t
其中u1t和u2t是不相关的白噪声。
yt
yt 1
0.5yt2 )
此时可大致认为 ~yt 已无季节和不规则波动,可看作
L C 的估计 9
计量经济学 第三章 模型检验PPT课件
主要包括拟合优度检验、模型的显著性检验、变量 的显著性检验及参数的区间估计。
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6
一、拟合优度检验
拟合优度检验:对样本回归直线与样本观测值之 间拟合程度的检验。 度量拟合优度的指标:判定系数(可决系数) R2
问题:采用普通最小二乘估计方法,已经保证 了模型最好地拟合了样本观测值,为什么还要 检验拟合程度?
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27
例子:Eviews中的计算
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28
(4)参数的的置信区间检验
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感谢亲观看此幻灯片,此课件部分内容来源于网络, 如有侵权请及时联系我们删除,谢谢配合!
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2
经济检验的种类:
A、系数的符号 B、系数的大小 C、相互关系
还有些属于隐含的经济理论要求,这些比较难 以直接从回归的系数中得到检验,学习计量经 济学必须对经济理论有很好的把握。比如,消 费函数中,MPC<APC的要求等。
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3
应该指出的是,不是所有的应用计量经济学论 文都必须要先建立一个理论模型的,有些现实 问题可能不能直接用一些经典理论来说明,也 有可能这种理论根本不存在,这时候,就可以 完全通过计量分析建立模型,说明现实问题了。
精品ppt
7
这是因为虽然OLS保证了残差的平方和最小, 但无论对于什么的数据都可以使用OLS求得回 归方程,可这些回归方程也许没有意义,比如 下面的三个拟合图形:
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8
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一、拟合优度检验
拟合优度检验:对样本回归直线与样本观测值之 间拟合程度的检验。 度量拟合优度的指标:判定系数(可决系数) R2
问题:采用普通最小二乘估计方法,已经保证 了模型最好地拟合了样本观测值,为什么还要 检验拟合程度?
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例子:Eviews中的计算
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(4)参数的的置信区间检验
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经济检验的种类:
A、系数的符号 B、系数的大小 C、相互关系
还有些属于隐含的经济理论要求,这些比较难 以直接从回归的系数中得到检验,学习计量经 济学必须对经济理论有很好的把握。比如,消 费函数中,MPC<APC的要求等。
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应该指出的是,不是所有的应用计量经济学论 文都必须要先建立一个理论模型的,有些现实 问题可能不能直接用一些经典理论来说明,也 有可能这种理论根本不存在,这时候,就可以 完全通过计量分析建立模型,说明现实问题了。
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这是因为虽然OLS保证了残差的平方和最小, 但无论对于什么的数据都可以使用OLS求得回 归方程,可这些回归方程也许没有意义,比如 下面的三个拟合图形:
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第一讲经典计量经济学模型1PPT课件
(3)最小方差特性
在 β k 所有的线性无偏估计中,OLS估计βˆ k 具有最小方差
结论:在古典假定下,多元线性回归的 OLS估计式是最佳线 性无偏估计式(BLUE)。
14
数量分析方法
3、OLS估计的分布性质
基本思想
ui~N(0,s2)
Yi~N(b0+b1X1i…+bkXki,s2)
bˆk是 Y的 线 性 函 数
其中,ui是随机误差项,代表排除在模型以外的 所有因素对Y的影响。
5
数量分析方法
多元样本回归函数
Y的样本条件均值表示为多个解释变量的函数
bb b b Y ˆiˆ0ˆ1 X 1 iˆ2X 2 i ...ˆkX ki
bb b b 或 Y i ˆ0 ˆ1 X 1 i ˆ2 X 2 i ... ˆkX k i e i
~
t(n-
k-1)
17
数量分析方法
三、多元线性回归模型的检验
1、多元回归的拟合优度检验(R2检验) 2、回归方程的显著性检验(F检验) 3、各回归系数的显著性检验(t检验)
bb b b Y n 0 1 X 1 n 2 X 2 n ... k X k n u n
7
数量分析方法
矩阵形式
Y1 1 X11
Y2
Hale Waihona Puke 1X12Yn
1
X1n
X k1 β0 u1
X
k
2
β1
u2
X
kn
βk
un
Y
X
βu
n 1 nk +1 k 11 n 1
总体回归函数 EY X=Xβ或 Y =Xβ+u
数量分析方法
XXβˆ =XY 将 Y=Xβˆ+e代 入
在 β k 所有的线性无偏估计中,OLS估计βˆ k 具有最小方差
结论:在古典假定下,多元线性回归的 OLS估计式是最佳线 性无偏估计式(BLUE)。
14
数量分析方法
3、OLS估计的分布性质
基本思想
ui~N(0,s2)
Yi~N(b0+b1X1i…+bkXki,s2)
bˆk是 Y的 线 性 函 数
其中,ui是随机误差项,代表排除在模型以外的 所有因素对Y的影响。
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数量分析方法
多元样本回归函数
Y的样本条件均值表示为多个解释变量的函数
bb b b Y ˆiˆ0ˆ1 X 1 iˆ2X 2 i ...ˆkX ki
bb b b 或 Y i ˆ0 ˆ1 X 1 i ˆ2 X 2 i ... ˆkX k i e i
~
t(n-
k-1)
17
数量分析方法
三、多元线性回归模型的检验
1、多元回归的拟合优度检验(R2检验) 2、回归方程的显著性检验(F检验) 3、各回归系数的显著性检验(t检验)
bb b b Y n 0 1 X 1 n 2 X 2 n ... k X k n u n
7
数量分析方法
矩阵形式
Y1 1 X11
Y2
Hale Waihona Puke 1X12Yn
1
X1n
X k1 β0 u1
X
k
2
β1
u2
X
kn
βk
un
Y
X
βu
n 1 nk +1 k 11 n 1
总体回归函数 EY X=Xβ或 Y =Xβ+u
数量分析方法
XXβˆ =XY 将 Y=Xβˆ+e代 入
计量经济学模型讲解35页PPT
谢谢!
计量经济学模型讲解
1、战鼓一响,法律无声。——英国 2、任何法律的根本;不,不成文法本 身就是 讲道理 ……法 律,也 ----即 明示道 理。— —爱·科 克
3、法律是最保险的头盔。——爱·科 克 4、一个国家如果纲纪不正,其国风一 定颓败 。—— 塞内加 5、法律不能使人人平等,但是在法律 面前人 人是平 等的。 ——波 洛克
61、奢侈是舒适的,否则就不是奢侈 。——CocoCha nel 62、少而好学,如日出之阳;壮而好学 ,如日 中之光 ;志而 好学, 如炳烛 之光。 ——刘 向 63、三军可夺帅也,匹夫不可夺志也。 ——孔 丘 64、生就是学校。在那里,与其说好 的教师 是幸福 ,不如 说好的 教师是 不幸。 ——海 贝尔 65、接受挑战,就可以享受胜利的喜悦 。——杰纳勒 尔·乔治·S·巴顿
计量经济学ppt课件(完整版)
注意事项
在进行模型选择与比较时,需要注意避免过拟合和欠拟合问题,以及确保模型的稳定性和可靠性。此外 ,还需要关注模型的异方差性、共线性等问题,以确保模型的准确性和有效性。
04
时间序列分析及应用
时间序列基本概念及性质
01
时间序列定义
按时间顺序排列的一组数据,反映 现象随时间变化的发展过程。
时间序列类型
03
广义线性模型与非线性模型
广义线性模型介绍
定义
广义线性模型是一类用于描述响 应变量与一组预测变量之间关系 的统计模型,其特点在于响应变 量的期望值通过一个连接函数与 预测变量的线性组合相关联。
连接函数
连接函数是广义线性模型中一个 关键组成部分,它将响应变量的 期望值与预测变量的线性组合连 接起来。常见的连接函数包括恒 等连接、对数连接、逆连接等。
模型的统计性质
深入探讨多元线性回归模型的统计性质,包括无偏性、有效性和一致性等,并解释这些 性质在多元回归分析中的重要性。
多重共线性问题
详细讲解多重共线性的概念、产生原因、后果以及诊断和处理方法,如逐步回归、岭回 归等。
回归模型检验与诊断
模型的拟合优度 介绍衡量模型拟合优度的指标, 如可决系数、调整可决系数等, 并解释这些指标在实际应用中的 意义。
微观计量经济学在因果推断和政策评 估方面发挥着重要作用。目前,研究 者们关注于如何运用实验设计、工具 变量、双重差分等方法识别和处理内 生性问题,以更准确地估计因果关系 和评估政策效果。
高维数据处理与机器 学习
随着大数据时代的到来,高维数据处 理成为微观计量经济学面临的新挑战 。目前,研究者们正在探索如何将机 器学习等先进的数据分析技术应用于 微观计量经济学中,以处理高维数据 和挖掘更多的有用信息。
在进行模型选择与比较时,需要注意避免过拟合和欠拟合问题,以及确保模型的稳定性和可靠性。此外 ,还需要关注模型的异方差性、共线性等问题,以确保模型的准确性和有效性。
04
时间序列分析及应用
时间序列基本概念及性质
01
时间序列定义
按时间顺序排列的一组数据,反映 现象随时间变化的发展过程。
时间序列类型
03
广义线性模型与非线性模型
广义线性模型介绍
定义
广义线性模型是一类用于描述响 应变量与一组预测变量之间关系 的统计模型,其特点在于响应变 量的期望值通过一个连接函数与 预测变量的线性组合相关联。
连接函数
连接函数是广义线性模型中一个 关键组成部分,它将响应变量的 期望值与预测变量的线性组合连 接起来。常见的连接函数包括恒 等连接、对数连接、逆连接等。
模型的统计性质
深入探讨多元线性回归模型的统计性质,包括无偏性、有效性和一致性等,并解释这些 性质在多元回归分析中的重要性。
多重共线性问题
详细讲解多重共线性的概念、产生原因、后果以及诊断和处理方法,如逐步回归、岭回 归等。
回归模型检验与诊断
模型的拟合优度 介绍衡量模型拟合优度的指标, 如可决系数、调整可决系数等, 并解释这些指标在实际应用中的 意义。
微观计量经济学在因果推断和政策评 估方面发挥着重要作用。目前,研究 者们关注于如何运用实验设计、工具 变量、双重差分等方法识别和处理内 生性问题,以更准确地估计因果关系 和评估政策效果。
高维数据处理与机器 学习
随着大数据时代的到来,高维数据处 理成为微观计量经济学面临的新挑战 。目前,研究者们正在探索如何将机 器学习等先进的数据分析技术应用于 微观计量经济学中,以处理高维数据 和挖掘更多的有用信息。
计量经济学模型演示稿(共7张PPT)
•
(169.1620)
(-18.7 ) (15.86842)
•• C+l1ick.0to2a0dd9T9e2xtlog Yt-1--0.498 95log Yt-2
• Click to add Text
•• C(1li0ck.9t6o1a8d7d)Text (-0.398064)
• Click to add Text
020 992log Yt-1--0.
由C-D生产函数模型,得模型形式如下:
Click to add Text
经济意义检验
• 济意义检验
• 对于方程,经济含义上logX1的系数为0.81028,logX2的系数为0.109253,logX3的系数为0.268421.三者之和为0.969386,约等于1, 这说明该模型是规模报酬不变的,符合预测值
对于方程,经济含义上logX1的系数为0. contents
020 992log Yt-1--0.
001570 DW=1.
Description of the contents
Yt=AXitbiεt(i=1,2,…,7)
1620)
(-18.
Description of the contents
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• 四,模型预测检验
• 根据方程,我们可以推出序列{Yt}的预测公式为:
• Click to add Text
• log(Y)= 0.810218log(X1)- 0.109253log(X2)+ 0.268421log•(XC3l)ick to add Text
•
(0.004790)
(0.005836) (0.0169•1C5li)ck to add Text
《计量经济学》ppt课件
04
时间序列分析
时间序列基本概念与性质
时间序列定义
按时间顺序排列的一组数据,反映现象随时间 变化的发展过程。
时间序列构成要素
现象所属的时间(横坐标)和现象在某一时间 上的指标数值(纵坐标)。
时间序列性质
长期趋势、季节变动、循环变动和不规则变动。
时间序列平稳性检验方法
图形判断法
通过观察时间序列的折线图或散点图,判断 其是否具有明显的趋势或周期性变化。
05
非参数和半参数估计方法
非参数估计方法原理及应用
原理
非参数估计方法不对总体分布做具体假设,而是利用样本数据直接进行推断。其核心思想是通过核密度估计、最 近邻估计等方法,对样本数据的分布进行平滑处理,从而得到总体分布的估计。
应用
非参数估计方法广泛应用于各种实际问题中,如金融市场的波动率估计、生物医学中的生存分析、环境科学中的 气候变化预测等。其优点在于灵活性高,能够适应各种复杂的数据分布,但同时也存在计算量大、对样本量要求 较高等问题。
计量经济学研究方法与工具
研究方法
主要包括理论建模、实证分析和政策评估等方法。
工具
运用数学、统计学和计算机技术等多种工具,如回归分析、时间序列分析、面 板数据分析等。
02
经典线性回归模型
线性回归模型基本概念
线性回归模型定义
描述因变量与一个或多个自变量之间线性关系的数学模型。
回归方程
表示因变量与自变量之间关系的数学表达式,形如 Y=β0+β1X1+β2X2+…+βkXk。
利用指数平滑技术对时间序列进行预测, 适用于具有线性趋势和一定周期性变化的 时间序列。
ARIMA模型
神经网络模型
计量经济学模型.ppt
• 经济计量模型由系统或方程组成,方程由 变量和系数组成。其中,系统也是由方程 组成。
怎样看待计量经济模型?
• 广义地说,一切包括经济、数学、统计三 者的模型;
• 狭义地说,仅只用参数估计和假设检验的 数理统计方法研究经验数据的模型。
• 事实上,理论研究需要经验数据的检验, 而经验研究也需要理论分析的指导,我们 不能只搞没有计量的理论,更不能搞“没 有理论的计量”—统计“炼金术”
第二节 建立计量经济学模型的步骤 和要点
理论计量经济学的研究程序 一旦某种估计方法被提出,有 关的理论探讨就须遵循图1-2所示的 逻辑化程序。
估计方法
不可靠
可靠 估计方法的统计可靠性
拒绝该理论
估计方法适用的假定条件 若假定条件被满足 如何判定假定条件是否获得满足 若假定条件不能被满足
接受该理论
后果ห้องสมุดไป่ตู้
• 离散型变量与连续型变量 离散型 (包括表示定性数据的虚拟变量—只取0和1) 连续型
前定变量
• 滞后内生变量的数值是前期所决定的, • 因此,它和外生变量都是在求解本期内生
变量之前已经确定了的变量 • 滞后变量与外生变量合称为前定变量 • 用作解释变量
前定变量用法
1. 滞后内生变量的作用视着外生变量。 2. 在单一模型中,前定变量多作为自变量,
内生变量一般作为应变量;在联立方程模 型中内生变量既可以作为应变量也可以作 为自变量。
• 第三,选择变量时要考虑所有入选变量之间的关系,使得每一个解释 变量都是独立的。这是计量经济学模型技术所要求的。当然,在开始 时要做到这一点是困难的,如果在所有入选变量中出现相关的变量, 可以在建模过程中检验并予以剔除
选择变量的其他注意事项
怎样看待计量经济模型?
• 广义地说,一切包括经济、数学、统计三 者的模型;
• 狭义地说,仅只用参数估计和假设检验的 数理统计方法研究经验数据的模型。
• 事实上,理论研究需要经验数据的检验, 而经验研究也需要理论分析的指导,我们 不能只搞没有计量的理论,更不能搞“没 有理论的计量”—统计“炼金术”
第二节 建立计量经济学模型的步骤 和要点
理论计量经济学的研究程序 一旦某种估计方法被提出,有 关的理论探讨就须遵循图1-2所示的 逻辑化程序。
估计方法
不可靠
可靠 估计方法的统计可靠性
拒绝该理论
估计方法适用的假定条件 若假定条件被满足 如何判定假定条件是否获得满足 若假定条件不能被满足
接受该理论
后果ห้องสมุดไป่ตู้
• 离散型变量与连续型变量 离散型 (包括表示定性数据的虚拟变量—只取0和1) 连续型
前定变量
• 滞后内生变量的数值是前期所决定的, • 因此,它和外生变量都是在求解本期内生
变量之前已经确定了的变量 • 滞后变量与外生变量合称为前定变量 • 用作解释变量
前定变量用法
1. 滞后内生变量的作用视着外生变量。 2. 在单一模型中,前定变量多作为自变量,
内生变量一般作为应变量;在联立方程模 型中内生变量既可以作为应变量也可以作 为自变量。
• 第三,选择变量时要考虑所有入选变量之间的关系,使得每一个解释 变量都是独立的。这是计量经济学模型技术所要求的。当然,在开始 时要做到这一点是困难的,如果在所有入选变量中出现相关的变量, 可以在建模过程中检验并予以剔除
选择变量的其他注意事项
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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。
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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。
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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。
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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。
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6、没什么可怕的,大家都一样,在试探中不断前行。
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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。
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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。
• 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
• 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。
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;
3SLS、FIML 利用了模型系统全部先决变量的数 据信息和结构arlo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。
• 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。
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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。
§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。
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。
⒊方程间误差传递检验
• 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。
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
• 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。
• 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;
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。