计量经济学模型的估计方法与模型检验.pptx

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2024版计量经济学全册课件(完整)pptx

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REPORTING
2024/1/28
23
EViews软件介绍及操作指南
EViews软件概述
EViews是一款功能强大的计量经济学 软件,提供数据处理、统计分析、模型
估计和预测等功能。
统计分析与检验
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详细讲解EViews中的统计分析工具, 包括描述性统计、假设检验、方差分
析等。
数据导入与预处理 介绍如何在EViews中导入数据,进行 数据清洗、转换和预处理等操作。
随着大数据时代的到来,机器学 习算法在数据挖掘、预测和分类 等方面展现出强大的能力,为计 量经济学提供了新的研究工具和 方法。
机器学习在计量经济 学中的应用领域
机器学习在计量经济学中的应用 领域广泛,如变量选择、模型选 择、非线性模型估计、高维数据 处理等。
机器学习在计量经济 学中的常用算法
机器学习在计量经济学中常用的 算法包括决策树、随机森林、支 持向量机(SVM)、神经网络等。 这些算法可以用于分类、回归、 聚类等任务,提高模型的预测精 度和解释力。
面板数据特点
同时具有时间序列和截面数据的特征,能够提供更多的信息、更多的变化、更少共 线性、更多的自由度和更高的估计效率。
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固定效应模型与随机效应模型
固定效应模型(Fixed Effects Model)
对于特定的个体而言,其截距项是固定的,不随时间变化而变化。
随机效应模型(Random Effects Mode…
经典线性回归模型
REPORTING
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7
一元线性回归模型
模型设定与参数估计
介绍一元线性回归模型的基本形式, 解释因变量、自变量和误差项的含义, 阐述最小二乘法(OLS)进行参数估 计的原理。

第3章 多元线性回归模型 《计量经济学》PPT课件

第3章 多元线性回归模型  《计量经济学》PPT课件

于是:
βˆ
ˆ1 ˆ 2
0.7226 0.0003
0.0003 1.35E 07
15674 39648400
01.0737.71072
⃟ 正规方程组 的另一种写法
对于正规方程组 XY XXβˆ
XXβˆ Xe XXβˆ
于是 Xe 0 (*)

ei 0
(**)
X jiei 0
i
(*) 或( ** )是多元线性回归模型正规方程 组的另一种写法。
第三章 经典单方程计量经济学模型: 多元线性回归模型
• 多元线性回归模型 • 多元线性回归模型的参数估计 • 多元线性回归模型的统计检验 • 多元线性回归模型的预测 • 回归模型的其他形式
§ 3. 1 多元线性回归模型
一、多元线性回归模型 二、多元线性回归模型的基本假定
一、多元线性回归模型
多元线性回归模型 : 表现在线性回归模型 中的解释变量有多个。
的秩 =k+1 ,即 X 满秩。
假设 2. 随机误差项零均值,同方差。
0
0
0
E

μ
)
E
1
n
1
n
E
12
n 1
1 n
2 n
var(1 ) cov(1, n ) 2 0
2I
cov(
n
,
1
)
var(n )
0
2
i E(i )
βˆ (xx)1 xY
ˆ0 Y ˆ1 X 1 ˆk X k
⃟ 随机误差项的方差的无偏估计
可以证明,随机误差项的方差的无偏 估计量为:
ˆ 2
ei2 n k 1
ee n k 1

计量经济学 多元线性回归模型及参数估计 ppt课件

计量经济学 多元线性回归模型及参数估计 ppt课件

i
)
i 1 n
E(X
ik i )
0 0 0
i1
i 1
i1
0
计量经济学 多元线性回归模型及参 数估计
二、多元线性回归模型的参数估计
1.普通最小二乘估计
随机抽取被解释变量和解释变量的n组样本观测值
X i 1 ,X i 2 , ,X i, Y k i i 1 , 2 , , n
则有
YX ˆe
其中
Y 1
Y
Y2
Y n
1 X 1
X11
X21
X12
X22
X1k X2k
1 Xn1
Xn2
Xnk
n(k1) 1
e
e2
e n
计量经济学 多元线性回归模型及参 数估计
2.多元线性回归模型的基本假定(见教材P64-65)
习惯上,把常数项看成为一个虚变量(记作Xio) 的系数,在参数估计过程中该虚变量的样本观测值 始终取1(即Xi0 ≡1)。
这样: 模型中解释变量的数目为(k+1)。
计量经济学 多元线性回归模型及参 数估计
• 多元线性回归模型的矩阵表达式为: 注意这里的符号
YX
和教材P63的对 应关系。
其中
Y
Y Y
一、多元线性回归模型及其基本假定 二、多元线性回归模型的参数估计 三、OLS参数估计量的统计性质 四、样本容量问题 五、多元线性回归模型实例
计量经济学 多元线性回归模型及参 数估计
一、多元线性回归模型及其基本假定
• 由于:
– 在实际经济问题中,一个变量往往受到多个原 因变量的影响;
– “从一般到简单”的建模思路。
秩(X)=k+1,即Xn×(k+1)为列满秩矩阵。

二计量经济学模型共34页35页PPT

二计量经济学模型共34页35页PPT
• 作为“原因”的变量,例如生产函数中的资本、劳动、技 术,是模型中的解释变量,在单一方程模型中,处于右端
解释变量与被解释变量
lY n A a lK n b lL n
被解释变量
解释变量
如何正确地选择解释变量?
(1) 需 要 正 确 理 解 和 把 握 所 研 究的经济现象中暗含的经济学 理论和经济行为规律。 (2) 选 择 变 量 要 考 虑 数 据 的 可 得性。 (3) 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。
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。
如何解决
图1-2
一、理论模型的设计 1.确定模型所包含的变量 2.确定模型的数学形式 3.拟定理论模型中待估参数的理论 期望值 二、样本数据的收集 三、模型参数的估计 四、模型的检验 五、模型的应用
一、理论模型的设计
1.确定模型所包含的变量
在单方程模型中,变量分为两类。作 为研究对象的变量,也就是因果关系中 的“果”,是模型中的被解释变量;而 作为“原因”的变量,是模型中的解释 变量。确定模型所包含的变量,主要是 指确定解释变量。可以作为解释变量的 有下列几类变量:外生经济变量、外生 条件变量、外生政策变量和滞后被解释 变量。
初级水平。
3.理论计量经济学与应用计量经济学

经济模型的参数估计计量经济学EVIEWS建模课件

经济模型的参数估计计量经济学EVIEWS建模课件

xi x
2 i
Yi
k i Yi
b0
Y
-
b1X
1 n
Yi -
xi
x
2 i
Yi X
1 n
-
kX Yi
WiYi
无偏性证明
无偏性是指变量的均值或期望值是否等于总 体的真实值;
∵B=(X’X)-1X’Y=(X’X)-1X’(Xβ+ε)
=β+(X’X)-1X’ε=β+Aε
∴E(B)=E(β+Aε)=β+A·E(ε)=β 这里利用了假设: E(ε)=0
-929 975870 1102500 863784
-445 334050 562500 198381
-412 185580 202500 170074
-159 23910 22500 25408
28 4140 22500
762
402 180720 202500 161283
511 382950 562500 260712
二元模型:Y=80.12+5.52M+0.243A+ μ
可见ε中包含A,且由0.243知Y与A是正相关,M 与A之间也可能有关,即两者为正相关时,M与ε也 是正相关;两者为负相关时,M与ε也是负相关。
㈡估计量的性质
当模型参数的点估计出来后,需要考虑参数估 计值的精度,即是否能代表总体参数的真值,或者 说需考察参数估计量的统计性质,并进一步为区间 估计服务。常从如下几个方面考察估计量的优劣性: ⒈在小样本时,以最佳线性无偏估计量为最优; ⒉在大样本时,以极值和渐进一致性估计量为优。
=Var(B)+σ2DD’
(证明见下页)
注:对于∀X≠0,XTAX>0,则A是半正定的(非负的) ∀V≠0,有:

计量经济学模型的最大似然估计ppt课件

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

经典计量经济学模型PPT课件

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。
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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。
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4
800
561

594

627

638





Y
(元)
共计 2420

§46联立方程计量经济学模型的估计方法选择和模型检验

§46联立方程计量经济学模型的估计方法选择和模型检验

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§46联立方程计量经济学模型的估计 方法选择和模型检验
⒋ 样本容量不支持
• 实际的联立方程模型中每个结构方程往往是过度 识别的,适宜采用2SLS或3SLS方法,但是在其第 一阶段要以所有先决变量作为解释变量,这就需 要很大容量的样本。实际上是难以实现的。
• 采用主分量方法等可以克服这个矛盾,但又带来 方法的复杂性和新的误差。
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§46联立方程计量经济学模型的估计 方法选择和模型检验
⒊ 确定性误差传递
• 确定性误差:结构方程的关系误差和外生变量的 观测误差。
• 采用OLS方法,当估计某一个结构方程时,方程 中没有包含的外生变量的观测误差和其它结构方 程的关系误差对该方程的估计结果没有影响。
• 如果采用2SLS方法 … • 如果采用3SLS方法…
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§46联立方程计量经济学模型的估计 方法选择和模型检验
• 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。
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§46联立方程计量经济学模型的估计 方法选择和模型检验
⒉ 充分利用样本数据信息
• 除OLS之外的其它估计方法可以部分地或者全部 地利用某个结构方程中未包含的先决变量的数据 信息,从而提高参数估计量的统计性质。但是其 前提是所有变量具有相同的样本容量。
• 在实际上变量经常不具有相同的样本容量。
• 采用先进估计方法所付出的代价经常是牺牲了该 方程所包含的变量的样本数据信息。
• 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。

计量经济学模型理论方法ppt课件

计量经济学模型理论方法ppt课件
从一个例子看
ICt t0 01Y1Yt t12t t
Yt Ct It
• 消费方程是包含C、Y和常数项的直接线性方程。 • 投资方程和国内生产总值方程的某种线性组合 (消去I)所构成的新方程也是包含C、Y和常数项 的直接线性方程。
精品课件
如果利用C、Y的样本观测值并进行参数估计后, 很难判断得到的是消费方程的参数估计量还是新 组合方程的参数估计量。
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⒈ 研究对象
经济系统,而不是单个经济活动 “系统”的相对性
相互依存、互为因果,而不是单向因果关系 必须用一组方程才能描述清楚
精品课件
⒉一个简单的宏观经济系统
由国内生产总值Y、居民消费总额C、投资总额I 和政府消费额G等变量构成简单的宏观经济系统 。
将政府消费额G由系统外部给定,其他内生。
y11 y21
y12 y22
y1n
y2n
Yg
yg1
yg2
ygn
X
X1 X2
x11 x21
x12 x22
x1n
x2n
Xk
xk1
xk2
xkn
精品课件
21
11 21
12 22
1n
2n
g
g1
g2
gn
11 12 1g
21
22
2
g
g1
g2
gg
应用这种方法前,要满足一个条件,那就是
“模 型 是 可 识 别 的 ”
精品课件
第三节 联立方程计量经济学模型的识别 The Identification Problem
一、识别的概念 二、从定义出发识别模型 三、结构式识别条件 四、实际应用中的经验方法

计量经济学 第三章 模型检验PPT课件

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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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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计量经济学系列课件23一元线性回归模型检验

计量经济学系列课件23一元线性回归模型检验

计量经济学系列课件23⼀元线性回归模型检验§2.3 ⼀元线性回归模型的统计检验回归分析是要通过样本所估计的参数来代替总体的真实参数,或者说是⽤样本回归线代替总体回归线。

尽管从统计性质上已知,如果有⾜够多的重复抽样,参数的估计值的期望(均值)就等于其总体的参数真值,但在⼀次抽样中,估计值不⼀定就等于该真值。

那么,在⼀次抽样中,参数的估计值与真值的差异有多⼤,是否显著,这就需要进⼀步进⾏统计检验。

主要包括拟合优度检验、变量的显著性检验及参数的区间估计。

⼀、拟合优度检验拟合优度检验,顾名思义,是检验模型对样本观测值的拟合程度。

检验的⽅法,是构造⼀个可以表征拟合程度的指标,在这⾥称为统计量,统计量是样本的函数。

从检验对象中计算出该统计量的数值,然后与某⼀标准进⾏⽐较,得出检验结论。

有⼈也许会问,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?问题在于,在⼀个特定的条件下做得最好的并不⼀定就是⾼质量的。

普通最⼩⼆乘法所保证的最好拟合,是同⼀个问题内部的⽐较,拟合优度检验结果所表⽰优劣是不同问题之间的⽐较。

例如图2.3.1和图2.3.2中的直线⽅程都是由散点表⽰的样本观测值的最⼩⼆乘估计结果,对于每个问题它们都满⾜残差的平⽅和最⼩,但是⼆者对样本观测值的拟合程度显然是不同的。

图2.3.1 图2.3.21、总离差平⽅和的分解已知由⼀组样本观测值),(i i Y X ,i =1,2…,n 得到如下样本回归直线ii X Y 10ββ+= ⽽Y 的第i 个观测值与样本均值的离差)(Y Y y i i -=可分解为两部分之和:i ii i i i i y e Y Y Y Y Y Y y ?)?()?(+=-+-=-= (2.3.1)图2.3.3⽰出了这种分解,其中,)?(?Y Y y ii -=是样本回归直线理论值(回归拟合值)与观测值i Y 的平均值之差,可认为是由回归直线解释的部分;)?(ii i Y Y e -=是实际观测值与回归拟合值之差,是回归直线不能解释的部分。

第一讲经典计量经济学模型1PPT课件

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

计量经济学-双变量回归模型估计问题PPT课件

计量经济学-双变量回归模型估计问题PPT课件

01
03
随着大数据和人工智能技术的不断发展,未来的研究 可以结合这些技术,对双变量回归模型进行改进和优
化,提高模型的预测能力和适应性。
04
在实际应用中,需要考虑更多的因素,如时间序列数 据、异方差性、自相关性等问题,需要进一步完善和 改进双变量回归模型。
06 参考文献
参考文献
[1] 李子奈,潘文卿. 计量经济学 (第四版)[M]. 北京:高等教育出版
03
探讨模型结果的经济学意义和实际应用价 值。
04
提出可能的改进方向和未来研究展望。
05 结论与展望
研究结论
双变量回归模型在计量经济学中具有 重要应用,能够有效地分析两个变量 之间的线性关系。
在实际应用中,需要考虑变量的选择、 数据的收集和处理、模型的适用性和 检验等问题,以确保模型的准确性和 可靠性。
变量,另一个变量是自变量。
假设条件
双变量回归模型假设因变量和自 变量之间存在稳定的线性关系, 且误差项是独立的、同分布的。
应用场景
双变量回归模型适用于分析两个 变量之间的因果关系,例如分析 收入与教育程度之间的关系、消
费与收入之间的关系等。
02 双变量回归模型的理论基 础
线性回归模型的定义
01
线性回归模型是一种预测模型, 用于描述因变量与一个或多个自 变量之间的线性关系。
计量经济学的重要性
01
02
03
实证分析
计量经济学提供了一种实 证分析的方法,通过数据 和模型来检验经济理论。
政策制定
计量经济学可以帮助政策 制定者评估政策效果,制 定更加科学合理的政策。
预测
计量经济学可以通过建立 预测模型,对未来经济趋 势进行预测。

1.2计量经济学的研究步骤(上)pptx

1.2计量经济学的研究步骤(上)pptx

第二节计量经济学的研究步骤(上)运用计量经济学研究经济问题确定变量和数学关系式,即模型设定;分析变量间具体的数量关系,即估计参数;检验所得结论的可靠性,称之为模型检验;经济分析和经济预测,也就是模型应用;经济模型及设定定义:经济模型是指对经济现象或过程的一种数学模拟。

所研究的主要经济因素之间的关系,用适当的数学关系式近似地、简化地表达出来。

经济模型及设定居民消费支出与其收入成正比例:Y i=α+βX i(1.1)居民消费支出居民家庭收入参数β实际是经济学中的边际消费倾向(MPC)β为斜率系数是消费增加量ΔY与收入增加量ΔX 的比例,即β=ΔY/ΔX。

经济模型及设定居民的消费行为物价指数预期相同收入的家庭,其消费支出不一定完全相同。

一、模型设定实际居民消费与实际收入水平的关系:Y i=α+βX i+u i(1.2)单一方程式随机误差项(随机扰动项)包含了经济变量、待确定的参数α和β,并包含了随机误差项u的方程式,才是适于对实际经济活动作计量分析的计量经济模型。

建立计量经济模型不把所有的因素都列入模型,抓住主要影响因素和主要特征,而不得不舍弃某些因素;模型中变量之间的关系可能设计为线性关系,也可能设计为其他非线性关系;模型中变量的取舍及相互关系形式的设计,一定程度上是决定于研究者的主观认识。

设定计量经济模型的基本要求1、要有科学的理论依据建立经济模型是为了反映实际经济活动的规律性;对所研究的经济现象的相互关系作科学的理论分析;使模型真实地反映经济现象实际的依存关系。

设定计量经济模型的基本要求2、模型要选择适当的数学形式模型的数学形式可以是单一方程,也可以是联立方程。

每一个方程可以表现为线性形式,也可以表现为非线性形式。

根据研究的目的、所研究经济问题的复杂程度以及所掌握的数据资料来决定。

设定计量经济模型的基本要求参考利用经济学和数理经济学的成果,或利用样本数据绘制变量之间关系的图形。

设定计量经济模型的基本要求选择合理的模型数学形式研究现象相互关系的性质对实际统计资料的试验和分析反复比较方程必须是有解简捷的数学形式设定计量经济模型的基本要求3、方程中的变量要具有可观测性只有可观测的变量才可能取得实际的统计数据,也才可能对模型中的参数作出具体的估计。

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• 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
t 1
eit ( yit yit ) / 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。
MSE E( ) 2 1 n
N
(i ) 2
i 1
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
• 从理论上讲,在小样本情况下,各种估计方法的 估计量都是有偏的。
• 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
i 1
) 2
均方差的计算公式:
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,来自算:T i2(ei
ei1 ) 2
T i 1
ei2
T T 1
• 称为冯诺曼比,如果误差在方程之间没有传递,该 比值为0。
1
21
31
g1
0 1
32
g2
0 0 1
g3
0
0
0
1
11
21
12 22
1k
2
k
g1
g2
gk
• 可以采用OLS依次估计每个结构方程;
• 在估计后面的结构方程时,认为其中的内生解释 变量是“先决”的。
三、模型的检验
• 包括单方程检验和方程系统的检验。
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。
RE ( yi0 yi0 ) yi0
• 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。
• 采用主分量方法等可以克服这个矛盾,但又带来 方法的复杂性和新的误差。
⒌ 实际模型的递推(Recurred)结构
• 应用中的联立方程模型主要是宏观经济计量模型 。
• 宏观经济计量模型一般具有递推结构。 • 具有递推结构的模型可以采用OLS。
补充:递推模型(Recursive Model )
Y X
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。
• 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。
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。
• 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。
⒊ 确定性误差传递
• 确定性误差:结构方程的关系误差和外生变量的 观测误差。
• 采用OLS方法,当估计某一个结构方程时,方程 中没有包含的外生变量的观测误差和其它结构方 程的关系误差对该方程的估计结果没有影响。
• 如果采用2SLS方法 … • 如果采用3SLS方法…
⒋ 样本容量不支持
• 实际的联立方程模型中每个结构方程往往是过度 识别的,适宜采用2SLS或3SLS方法,但是在其第 一阶段要以所有先决变量作为解释变量,这就需 要很大容量的样本。实际上是难以实现的。
⒉ 充分利用样本数据信息
• 除OLS之外的其它估计方法可以部分地或者全部 地利用某个结构方程中未包含的先决变量的数据 信息,从而提高参数估计量的统计性质。但是其 前提是所有变量具有相同的样本容量。
• 在实际上变量经常不具有相同的样本容量。
• 采用先进估计方法所付出的代价经常是牺牲了该 方程所包含的变量的样本数据信息。
• 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。
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