模型遗漏变量偏差
计量经济学(第四版)4.4 模型设定偏误问题
型中。
2、检验是否有相关变量的遗漏或函数形 式设定偏误
• 残差图示法
残差序列变化图
（a）趋势变化 ： 模型设定时可能遗 漏了一随着时间的 推移而持续上升的 变量
（b）循环变化： 模型设定时可能遗 漏了一随着时间的 推移而呈现循环变 化的变量
• 例如，如果“真”的模型为 Y=0+1X1+2X2+
但我们将模型设定为 Y=0+ 1X1+ 2X2+ 3X3 +
即设定模型时，多选了一个无关解释变量。
3、错误的函数形式 (wrong functional form)
• 例如，如果“真实”的回归函数为
YA1 X 1X2 2e
但却将模型设定为
Y 01 X 1 2 X 2 v
模型函数形式设定偏误时残差序列呈现正负交替 变化
图示：一元回归模型中，真实模型呈幂函数形 式，但却选取了线性函数进行回归。
• 一般性设定偏误检验
–拉姆齐(Ramsey)于1969年提出的RESET 检验 （regression error specification test）。
– RESET 检验基本思想：
• 对包含无关变量的模型进行估计，参数估计量是 无偏的，但不具有最小方差性。
3、错误函数形式偏误（wrong functional form bias）
• 产生的偏误是全方位的。
三、模型设定偏误的检验
1、检验是否含有无关变量
• 检验的基本思想:如果模型中误选了无关变量， 则其系数的真值应为零。因此，只须对无关变 量系数的显著性进行检验。
09_模型设定偏差、随机解释变量和工具变量
回归系数的 OLS 估计量为：
β = ( X ' X )−1 X 'Y = ( X ' X )−1 X ' ( X β + ε ) = β + ( X ' X )−1 X 'ε
当 X 与扰动项不相关时，
p lim 1 X 'ε = 0 N
假设
p lim
1 N
X
'X
=
ΣX
存在，并且非奇异（逆矩阵存在），
估计也依然是无偏的，因此所建立的假设检验（t 和 F 检验）依然 有效。
加入多余变量的模型的参数的估计值为：
将 Y 的实际模型代入得：
两边取期望得：
厦门大学国际经济与贸易系 胡朝霞
6
2） 但是，回归系数的 OLS 估计量的方差不是最小方差的（大于 真实模型相应估计量的方差），因此 OLS 估计量是非有效的估计 量，即非 BLUE 估计量。它将导致回归系数估计量的精度下降， 并可能拒绝显著的解释变量。
ห้องสมุดไป่ตู้
E
(β
* 2
)
=
β2
+
β3 iβ32
=
β2
+
β3
cov( X 2 , X3 ) var( X 2 )
≠
β2
E(β 1*) = β1 + β3 i( X3 − β32 X 2 ) ≠ β1
β*
当β3 与 cov(X2,X3)的符号相同时， 2 将平均上偏；异号时，将
平均下偏。
2）如果被省略了变量 X3 与真实模型中的变量 X2 的相关系数为 0（即
1．残差的分析
残差的分析不仅可以用于自相关和异方差的鉴别，还可用于遗漏 变量和不正确的函数形式的诊查。
计量经济学第三版部分答案(第六章之后的)
第六章1、答：给定显著水平α，依据样本容量n 和解释变量个数k’，查D.W.表得d 统计量的上界du 和下界dL ，当0<d<dL 时，表明存在一阶正自相关，而且正自相关的程度随d 向0的靠近而增强。
当dL<d<du 时，表明为不能确定存在自相关。
当du<d<4-du 时，表明不存在一阶自相关。
当4-du<d<4-dL 时，表明不能确定存在自相关。
当4-dL<d<4时，表明存在一阶负自相关，而且负自相关的程度随d 向4的靠近而增强。
前提条件：DW 检验的前提条件：（1）回归模型中含有截距项；（2）解释变量是非随机的（因此与随机扰动项不相关）（3）随机扰动项是一阶线性自相关。
；（4）回归模型中不把滞后内生变量（前定内生变量）做为解释变量。
（5）没有缺失数据，样本比较大。
DW 检验的局限性：（1）DW 检验有两个不能确定的区域，一旦DW 值落在这两个区域，就无法判断。
这时，只有增大样本容量或选取其他方法（2）DW 统计量的上、下界表要求n ≥15, 这是因为样本如果再小，利用残差就很难对自相关的存在性做出比较正确的诊断(3) DW 检验不适应随机误差项具有高阶序列相关的检验.(4) 只适用于有常数项的回归模型并且解释变量中不能含滞后的被解释变量2、答：（1）当回归模型随机误差项有自相关时，普通最小二乘估计量是有偏误的和非有效的。
判断：错误。
当回归模型随机误差项有自相关时，普通最小二乘估计量是无偏误的和非有效的。
（2）DW 检验假定随机误差项u i 的方差是同方差。
判断：错误。
DW 统计量的构造中并没有要求误差项的方差是同方差 。
（3）用一阶差分法消除自相关是假定自相关系数为-1。
判断：错误。
用一阶差分法消除自相关是假定自相关系数为1，即原原模型存在完全一阶正自相关。
（4）当回归模型随机误差项有自相关时，普通最小二乘估计的预测值的方差和标准误差不再是有效的。
论面板数据模型及其固定效应的模型分析
论面板数据模型及其固定效应的模型分析：在20世纪80年代及以前，还只有很少的研究面板数据模型及其应用的文献，而20世纪80年代之后一直到现在，已经有大量的文献使用同时具有横截面和时间序列信息的面板数据来进行经验研究（Hsiao，2007）。
同时，大量的面板数据计量经济学方法和技巧已经被开发了出来，并成为现在中级以上的计量经济学教科书的必备内容，面板数据计量经济学的理论研究也是现在理论计量经济学最热的领域之一。
面板数据同时包含了许多横截面在时间序列上的样本信息，不同于只有一个维度的纯粹横截面数据和时间序列数据，面板数据是同时有横截面和时序二维的。
使用二维的面板数据相对于只使用横截面数据或时序数据，在理论上被认为有一些优点，其中一个重要的优点是面板数据被认为能够控制个体的异质性。
在面板数据中，人们认为不同的横截面很可能具有异质性，这个异质性被认为是无法用已知的回归元观测的，同时异质性被假定为依横截面不同而不同，但在不同时点却是稳定的，因此可以用横截面虚拟变量来控制横截面的异质性，如果异质性是发生在不同时期的，那么则用时期虚拟变量来控制。
而这些工作在只有横截面数据或时序数据时是无法完成的。
代写论文然而，实际上绝大多数时候我们并不关心这个异质性究竟是多少，我们关心的仍然是回归元参数的估计结果。
使用面板数据做过实际研究的人可能会发现，使用的效应①不同，对回归元的估计结果经常有十分巨大的影响，在某个固定效应设定下回归系数为正显著，而另外一个效应则变为负显著，这种事情经常可以碰到，让人十分困惑。
大多数的研究文献都将这种影响解释为控制了固定效应后的结果，因为不可观测的异质性（固定效应）很可能和回归元是相关的，在控制了这个效应后，由于变量之间的相关性，自然会对回归元的估计结果产生影响，因而使用的效应不同，估计的结果一般也就会有显著变化。
然而，这个被广泛接受的理论假说，本质上来讲是有问题的。
我们认为，估计的效应不同，对应的自变量估计系数的含义也不同，而导致估计结果有显著变化的可能重要原因是由于面板数据是二维的数据，而在这两个不同维度上，以及将两个维度的信息放到一起时，样本信息所显现出来的自变量和因变量之间的相关关系可能是不同的。
模型设定偏误问题
变换变量
对某些变量进行适当的变换，可能有助于消 除模型设定偏误。
使用其他模型
如果一种模型无法充分拟合数据，可以尝试 使用其他模型。
模型设定偏误的修正方法
手动修正
01
根据专业知识或数据特点，手动调整模型的结构或参数，以消
除模型设定偏误。
自动修正
02
利用软件提供的自动修正功能，如一些统计软件中的“自动选
要点三
例子
考虑一个简单的线性回归模型，其中被 解释变量是家庭收入（Y），解释变量 是教育程度（X1）和工作经验（X2）。 如果遗漏了职业类型（X3）这一重要 解释变量，那么模型将无法准确估计 X1和X2对Y的影响，导致估计结果出 现偏差。
测量误差偏误
总结词
详细描述
例子
测量误差偏误是计结果出现偏差。
常见的模型设定偏误类型
遗漏变量偏误
要点一
总结词
遗漏变量偏误是指模型中未能包含对 被解释变量有重要影响的解释变量， 导致估计结果出现偏差。
要点二
详细描述
在经济学和其他社会科学领域，模型 中往往包含许多解释变量，但受限于 数据可得性和模型复杂度等因素，一 些重要的解释变量可能被遗漏。这会 导致模型无法准确捕捉到所有影响被 解释变量的因素，从而产生偏误。
联立性偏误
总结词
联立性偏误是指模型中解释变量 之间存在相关性，导致估计结果 出现偏差。
详细描述
例子
在多元回归模型中，如果解释变 量之间存在相关性，会导致多重 共线性问题，使得模型无法准确 估计每个解释变量的效应。这会 导致估计结果的不稳定性和偏误。
考虑一个包含三个解释变量的多 元线性回归模型，其中被解释变 量是消费支出（Y）。如果两个解 释变量X1和X2之间存在高度相关 性，那么模型在估计X1和X2对Y 的影响时会出现偏误，导致估计 结果的不准确。
计量经济学第七章evkc
以进口支出一例说明，考虑模型
Yi B1 B2 X i ui
（1）
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模型选择：标准与检验
第7 章
RESET检验步骤如下：
1. 根据模型估计出Y值，Yˆi。
2. 回得到残模 差型 和Y，ˆi之把间Yˆi的的系高统次关幂系，Yˆ。i2，考Yˆi虑3 等模纳型入模型以获
Yi B1 B2 X i B3Yˆi2 B4Yˆi3 vi （2）
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模型选择：标准与检验
第7 章
残差检验
残差图可以显示模型中的设定误差，如遗漏了某个 重要变量或使用了不正确的函数形式。
考虑进口支出对PDI和时间的回归。若错误估计回 归
Yi B1 B2 X i vi
vi B3 X 3i ui
注意：在任何情形下，对估计模型的残差 图进行检验都是建模过程中不可或缺的重 要内容。
这两个模型的函数形式不同，如果选择了错误的 函数形式，估计系数可能是真实系数的有偏估计值。 例7-3 美国进口货物的支出
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模型选择：标准与检验
7.6 度量误差
第7 章
度量误差的后果取决于误差是产生于应变量还是 解释变量。
➢应变量中的度量误差
OLS估计量及其方差是无偏的，但是估计量的估计方差比 没有独立误差时的大。
反映出真实 的随机误差 和变量X3。
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模型选择：标准与检验
第7 章
3.在线性和对数线性模型之间选择：MWD检验
以进口支出一例说明：
H0: 线性模型：Y是X的线性函数。 H1：对数线性模型：lnY是X或lnX的线性函数。
MWD检验步骤如下：
计量经济模型选择：标准与检验
2-12
7.7 诊断设定误差：设定误差的检验
（7..7.2）对遗漏变量和不正确函数形式的检验
判定模型是否恰当主要根据以下一些参数： 2 2 2 R R 1. 和校正后的 （ R ） 2.估计的 t 值 3.与先验预期相比，估计系数的符号
2-14
残差检验 残差图可以显示模型的设定误差，比如遗漏了 变量或者是使用了不正确的模型形式。
2-11
7.6 度量误差
应变量中的度量误差
1.OLS估计量是无偏的。 2.OLS估计量的方差也是无偏的。 3. 估计量的估计方差比没有度量误差时的大。因为应变量 中的误差加入到了误差项 u i 中。
解释变量中的度量误差
1.OLS估计量是有偏的。 2.OLS估计量也是不一致的。即使样本容量足够大，OLS 估计量仍然是有偏的。
2-8
7.5 不正确的函数形式
现在考虑另一种设定误差。假设模型包括的变 量Y， ， X 3 都是理论上正确的变量。考虑如 X2 下两种模型设定：
Yt B1 B2 X 2t B3 X 3t ut
ln Yt A1 A2 ln X 2t A3 X 3t vt
2-9
例7-3美国进口商品支出
2-2
7.2 设定误差的类型
主要介绍一些实践中经常遇到的设定误差： 遗漏相关变量 包括不必要变量 采用了错误的函数形式 度量误差
2-3
Venn diagram.
7.3 遗漏相关变量：“过低拟合”模型
遗漏变量偏差（omitted variable bias）。
如果研究者由于某种原因在模型构建过程中遗漏了 一个或者几个变量，对OLS估计会有什么影响？ 例如将模型 Yi B1 B2 X 2i B3 X 3i u （ i 7-1）
社会学定量分析中的内生性问题
社会学定量分析中的内生性问题一、本文概述本文旨在探讨社会学定量分析中的内生性问题，分析其对研究结果的影响，以及提出相应的处理策略。
内生性问题在社会学研究中具有重要的理论和实践意义，因为它可能导致研究结果的偏误，甚至改变研究结论的方向。
本文首先将对内生性问题的概念进行界定，明确其在社会学定量分析中的地位。
接着，我们将回顾内生性问题在社会学领域的研究现状，包括已有的理论探讨和实证分析。
在此基础上，本文将深入剖析内生性问题的产生原因，探讨其对研究结果的具体影响。
我们将提出一些处理内生性问题的策略和方法，以期为社会学定量分析提供更为准确、可靠的研究结果。
通过本文的研究，我们希望能够增强社会学研究者对内生性问题的认识和理解，推动社会学定量分析方法的不断完善和发展。
二、内生性问题的定义与类型内生性问题在社会学定量分析中是一个核心概念，它涉及到因果关系的准确识别。
简单来说，内生性问题指的是在回归分析中，解释变量与误差项之间存在相关性，这种相关性会导致回归系数的估计值出现偏差，从而影响我们对因果关系的判断。
内生性问题的出现通常源于以下两种情况：一是遗漏变量，即模型中未包含所有与因变量和自变量相关的变量，这些遗漏的变量可能会导致估计结果的偏误；二是测量误差，即变量的观测值与其真实值之间存在差异，这种差异也可能引起内生性问题。
内生性问题的类型多样，常见的主要有以下几种：选择偏差（Selection Bias）、遗漏变量偏差（Omitted Variable Bias）、同时性偏差（Simultaneity Bias）以及样本选择偏差（Sample Selection Bias）等。
选择偏差通常发生在样本选择过程中，导致样本不具有代表性；遗漏变量偏差则是因为模型中遗漏了与因变量和自变量都相关的变量；同时性偏差多发生在自变量和因变量相互影响的情况下，使得传统的回归分析方法无法准确识别因果关系；样本选择偏差则是因为样本选择过程中存在的某种系统性偏差，导致估计结果不准确。
斯托克计量经济学课件 (5)
6.3 多元回归的OLS 估计量
以二元回归变量为例 两个回归变量时的 OLS 估计量是下式的解:
min b0 ,b1 ,b2 [Yi (b0 b1 X 1i b2 X 2i )]2
i 1
n
OLS 估计量使 Yi 的真值与基于回归线估计的预测值之差的 平均平方和最小. 该最小化问题可通过微积分求解 由此得0 和 1 的 OLS 估计量. OLS 在多元回归模型中的理解和运用同一元情形
在加利福尼亚数据集中确实发了这种情况吗?
8
具有较少英语学习者的学区往往具有较高的测试成绩 具有较少英语学习者百分率(PctEL)的学区往往具有较小 的班级 在 PctEL 相当的学区中，班级规模的效应较小 （记住：整体的 “测试成绩差距” = 7.4) 怎么处理遗漏变量偏差？
9
寻求克服遗漏变量偏差的方法
其中小标 i 表示 n 个观测中的第 i 个观测, 是存在两个回归变量 X 1i 和 X 2i 时的总体多元回归模型（population multiple regression model）。
16
术语
考虑两个回归变量的情形: Yi = 0 + 1X1i + 2X2i + ui, i = 1,…,n Y 为因变量 X1, X2 为两个自变量 (回归变量、控制变量) (Yi, X1i, X2i) 表示 Y, X1, 和 X2 的 ith 个观测. 0 = 未知总体截距（常数项） 1 = 固定 X2 不变情况下， X1 变化一个单位对 Y 的效应（Y 的期 望变化） 2 = 固定 X1 不变情况下， X2 变化一个单位对 Y 的效应（Y 的期 望变化） ui = 回归误差 (遗漏因素) 同方差和异方差
工具变量法
工具变量法一.为什么需要使用工具变量法？当模型存在内生解释变量问题，一般为以下三种情形：（1）遗漏变量：如果遗漏的变量与其他解释变量不相关，一般不会造成问题。
否则，就会造成解释变量与残差项相关，从而引起内生性问题。
（2）解释变量与被解释变量相互影响（3）度量误差 （measurement error ）：由于在关键变量的度量上存在误差，使其与真实值之间存在偏差，这种偏差可能会成为回归误差的一部分，从而导致内生性问题。
Ex ：i 01122Y i i k ik i X X X ββββμ=+++⋅⋅⋅++ 其中：X 2为内生解释变量 当22Cov(X ,)=E[X ]0i i i i μμ≠时，内生解释变量与随机干扰项同期相关。
此时会导致回归参数估计量是有偏的且不一致，需要用工具变量法进行回归。
二.如何使用工具变量？ （一）判断是否需要用工具变量当存在内生性变量时，则需使用工具变量，所以需要对内生性变量进行检验。
在实践中，往往是通过经济学理论先说明是否存在内生性变量，最后再通过检验证明确实存在内生变量。
（1）豪斯曼检验（Hausman ）原假设H 0：所有解释变量均为外生变量将内生解释变量关于工具变量与外生变量进行OLS 回归估计 记录残差序列（^^IV OLS ββ−），加入原模型后进行OLS 估计 结果：若差值依概率收敛于0，接受原假设；反之，拒绝。
（2）杜宾-吴-豪斯曼检验（DWH ）注：存在异方差的情况下传统豪斯曼检验不适用。
回归模型：'1122y x x ββε=++ z=（x 1，z 2） 第一阶段回归：''21x x z v γδ=++ 检验扰动项v 与ε相关性模型：=v+ερξ 其中：ρ为ε对v 回归系数，ε与v 不相关则ρ=0. 对 ^'''1122y=x x v e ββρ+++ 回归 对原假设H 0：ρ=0. 进行t 检验。
文章一定存在内生性问题
文章一定存在内生性问题内生性问题：起因，类型和解决办法内生性问题是个既重要，又复杂的问题。
说它重要，是因为现在的管理学实证文章（用二手数据），如果在稳健性检验部分不提内生性问题，那审稿人一定会说你方法部分不严谨。
经济学金融学文章更是这样，他们对计量的要求比管理学高。
说它复杂，是因为它的来源复杂，解决方法复杂。
好的工具变量不好找，有好的工具变量并且审稿人认可并且问题有意思的可以试试顶刊了。
一. 什么是内生性问题？在说内生性问题前，先回忆多元线性回归模型的几个基本假设，小样本的普通最小二乘估计要求严格外生性假定，也就是解释变量与扰动项同期和不同期的都不相关，大样本普通最小二乘估计要求非严格外生性假定，解释变量与扰动项同期不相关。
如果不满足这个假定，那么这个解释变量就是内生的，模型就有内生性问题。
举个例子，你研究一个人受教育年限与其收入之间的关系，Y=aX1+bX2+cX3+u，其中Y是收入，X1是受教育年限，X2 和X3是控制变量，例如工作年限，是否经过职业培训等，u是扰动项，也就是把其他所有可能影响收入但没有写在自变量中的变量都包括进去了。
很容易就想到，一个人收入除了和以上几个变量有关外，还有很多影响因素，例如个人能力。
个人能力无法测量，放进扰动项中。
但个人能力与受教育年限有关，虽然不是完全的正相关，但至少可以认为正相关。
如果X与u不相关，那么X1对Y的影响只会通过aX1这一项产生直接影响，那么OLS的估计量b就与b是一致的。
但是，X1与u相关，这就导致更高的学历导致更高的个人能力，更高的个人能力导致更高的收入，也就是受教育年限对收入还有另外一种间接影响，通过个人能力传导的间接影响，而这个影响无法体现在X1的系数a中，因此，此时a就不能代表X1对Y的全部影响了，OLS不一致。
举个例子，你求出a是0.5，你无法确定这0.5里有多少是受教育年限直接导致的，有多少是因为受教育年限较长而引起的更强的个人能力导致的。
回归分析中的常见误区与解决方法(六)
回归分析是统计学中常用的一种分析方法，用于探讨变量之间的关系。
然而，在实际应用中，常常会出现一些误区，导致结果的偏差或不准确。
本文将从常见误区出发，探讨回归分析中可能存在的问题，并提出解决方法。
误区一：多重共线性多重共线性是指自变量之间存在较高的相关性，导致回归系数估计不准确。
在实际应用中，很容易出现这种情况，特别是当自变量之间存在较强的相关性时。
解决方法之一是通过方差膨胀因子（VIF）来诊断多重共线性。
如果VIF值较高，可以考虑删除其中一个或多个相关自变量，或者通过主成分分析等方法来解决。
误区二：异方差性异方差性是指误差项的方差不是恒定的，而是随着自变量的变化而变化。
这会导致回归系数的估计不准确，同时也会影响对模型的显著性检验。
解决方法之一是通过残差分析来检验异方差性，如果存在异方差性，可以尝试使用异方差稳健标准误或进行加权最小二乘法回归来修正。
误区三：遗漏变量遗漏变量是指在回归模型中未考虑到的重要自变量。
如果存在遗漏变量，将会导致回归系数估计的偏误。
解决遗漏变量问题的方法之一是进行敏感性分析，通过引入可能的遗漏变量，检验对结果的影响。
另外，也可以通过实证研究或者专业知识来确认是否存在遗漏变量，进而对模型进行修正。
误区四：样本选择偏误样本选择偏误是指由于样本选择不当导致的偏误。
在回归分析中，样本选择偏误可能会导致估计结果不准确。
解决样本选择偏误的方法之一是通过倾向得分匹配或者双重差分法来纠正样本选择偏误。
另外，也可以通过分层抽样或者更严格的样本选择标准来避免样本选择偏误。
误区五：共线性和因果关系的混淆共线性是指自变量之间存在相关性，而因果关系是指自变量对因变量有直接影响。
在实际应用中，很容易将共线性和因果关系混淆，导致错误的结论。
解决方法之一是通过因果推断方法来进行分析，包括实验研究、自然实验和断点回归等方法，以确定自变量和因变量之间的因果关系，从而避免混淆。
总结回归分析在实际应用中可能会出现多种误区，但通过合理的诊断和解决方法，可以有效避免这些问题，确保回归分析结果的准确性和可靠性。
第九章 模型的设定和检验
X1 正交是不太可能。
（2）对扰动项方差σ 2 估计的影响
e1 = M1Y ,
M1
=
I
−
X
1
(
X
' 1
X1
)−1
X1'
e1'e1 = Y ' M1Y = ( X1β1 + X 2β2 + ε ) ' M1( X1β1 + X 2β2 + ε )
=
β
' 2
X
' 2
M
1
X
2
β
2
+ε
'Mε
+
2β
' 2
X
' 2
E(βˆ1)
=
β1
+
(
X
' 1
X
1
)−1
X1' X 2β2
≠
β1 ，一般情况下不是无偏的。
要使 E(βˆ1) = β1 ，需要满足： ① β2 = 0 。这不可能，因为 X 2 为重要解释变量， β2 ≠ 0
② X1' X 2 = 0 ，即 X 2 ， X1 正交，由于经济变量大多数有相关性，故 X 2 ，
对于实际估计的方差来说，
Est.Var(βˆ1)
=
σˆ12
(
X1' X1)−1
=
e1' e1 n − k1
(
X1' X1)−1
由于σˆ12 高估，故 Est.Var(βˆ1) < Est.Var(βˆ1,2 ) 不一定成立。
小结：如果模型中遗漏重要解释变量，损失的是无偏性。
计量经济学_首都经济贸易大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年
计量经济学_首都经济贸易大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年1.实际拿到的时间序列数据是随机变量过程的一次实现参考答案:正确2.下列有可能是平稳时间序列的有参考答案:中国GDP的增长率_中国广义货币增长率3.下面对平稳时间序列论述正确的有参考答案:它的期望不随时间变化_它的方差不随时间变化4.由大到小建模策略的缺陷是（）参考答案:包含无关变量的危险5.由小到大建模策略的缺陷是参考答案:小模型很可能存在遗漏变量偏差6.无关变量问题会影响参数估计结果的（）参考答案:有效性7.对于解释变量的选择最好还是遵循（）的指导。
参考答案:经济理论8.遗漏变量一定会导致模型中参数估计是有偏的。
参考答案:错误9.为了避免出现遗漏变量问题，需要尽可能的增加解释变量。
参考答案:错误10.加入无关变量会导致模型中参数估计有偏。
参考答案:错误11.时间序列的周期性部分和季节性部分是一个意思参考答案:错误12.由于时间是连续变化的，时间序列数据也是连续型的参考答案:错误13.一个时间序列中，可以反映相邻项目相关性的指标有参考答案:自协方差函数_自相关函数14.下面对不规则波动的论述哪个是正确的参考答案:它是不可预测的_它是随机的15.对于时间序列的趋势部分，下列陈述正确的是参考答案:它是序列的长期性走势_它内部可能包含随机成分_它可以是时间的线性或非线性函数16.经典假设中的哪些假设保证了普通最小二乘估计量的无偏性（）参考答案:解释变量严格外生_模型设定正确性17.常见的时间序列能够分解为参考答案:趋势性部分_季节性部分_周期性部分_不规则波动18.解释变量内生性产生的原因包括（）参考答案:遗漏变量_测量误差_联立方程19.参数的估计量具备有效性是指（）参考答案:参数估计量方差最小20.参数估计量【图片】是【图片】的线性函数称为参数估计量具有（）的性质参考答案:线性性21.被解释变量的样本观测值与拟合值之差（【图片】）被称作（）参考答案:残差22.下面属于季节调整的方法有参考答案:X12法_X11法_移动平均比率法_Tramo/Seats法23.下列属于平稳性检验的有参考答案:DF检验_ADF检验_PP检验24.正弦余弦函数可以尝试用来去除季节性参考答案:正确25.差分法指的就是“一阶差分法”参考答案:错误26.如果原始序列是股票价格，其对数差分序列就是股票的收益率参考答案:正确27.根据居民的人均收入（X）与消费支出（Y）的几组样本数据配合的直线回归方程如下，你认为哪个回归方程可能是正确的（）参考答案:= 125 + 0.7X28.同一统计指标按时间顺序记录的数据列称为（）。
生物多样性预测模型论文
生物多样性预测模型论文摘要：GLOBIO3模型是全球生物多样性评价领域的前沿成果。
该模型以剂量-反应关系为基础，借助比较容易监测的驱动因子预测难以监测的生物多样性。
这一模型具有明显的创新性，但也有不足之处。
该文在介绍GLOBIO3模型主体框架和基本方法的基础上，分析其中存在的不足并提出具有针对性的建议，以期完善GLOBIO3模型并促进相关领域的持续深入研究。
关键词：GLOBIO3 模型完善1 引言―― GLOBIO3模型简介1.1 基本思想GLOBIO3[1]使用与原始环境相比的相对平均物种丰度（MSA）来表征一定环境条件下的生物多样性，这是模型需要预测的因变量。
同时，GLOBIO3使用植被覆盖、土地利用程度、生态环境破碎化程度、全球平均气温、大气氮沉降量和基础设施建设量这六个驱动因子作为自变量。
模型的基础是因变量与六个自变量间的六个函数关系。
在对生物多样性进行预测时，先使用未来情景预测模型对驱动因子做出预测，然后将因子的预测值输入模型，其输出结果就是预测的MSA。
1.2 具体方法对因变量与自变量的函数关系进行回归时需要使用样本数据，这些样本数据通过Meta分析得到。
选取与“生物多样性和环境条件的关系”高度相关的研究，提取其中对生物多样性和环境条件进行描述的数据形成回归建模的素材。
得到自变量和因变量的函数关系后，需要对未来的自变量取值进行预测。
模型中六个驱动因子的预测值依赖于对未来经济、社会和环境发展情景的预期。
GLOBIO3将经济发展、植被覆盖及气候变化等领域的权威研究结果结合起来，构建驱动因子的预测模型。
将驱动因子的数值分别输入六个函数，得到每个因子影响下，生物多样性的预测值。
基于驱动因子间不存在相互作用关系的假设，将六个函数的因变量值相乘，得到MSA综合预测值。
1.3 论题摘要GLOBIO3模型的思想方法新颖、使用过程简洁。
但是这不能掩盖理论分析和实践检验中显示的不足之处。
为了完善该模型，该文将对三个主要问题进行分析并以此为基础提出建议。
计量经济学--模型设定偏误问题31-精选文档
1i 2 1i i
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将正确模型 Y=0+1X1+2X2+ 的离差形式
y x x i 1 1 i 2 2 i i
1i i 2 1i
代入
x y ˆ 得 x xy x ( x x ) ˆ x x xx x ( ) x x
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2、无关变量的误选
(including irrevelant variables) • 例如，如果
Y=0+1X1+2X2+
仍为“真”，但我们将模型设定为
Y=0+ 1X1+ 2X2+ 3X3 +
即设定模型时，多选了一个无关解释变量。
2 1 i2 i 2 1 i 2 x x 1 2
如果X2与X1相关，显然有 如果X2与X1不相关，也有
ˆ ˆ Var ( ) Var ( ) 1 1 ˆ ˆ Var ( ) Var ( ) 1 1
Why?
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2、包含无关变量偏误
显然，两者的参数具有完全不同的经济含义， 且估计结果一般也是不相同的。
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三、模型设定偏误的检验
1、检验是否含有无关变量
可用t 检验与F检验完成。
检验的基本思想:如果模型中误选了无关变量， 则其系数的真值应为零。因此，只须对无关变量 系数的显著性进行检验。 t检验：检验某1个变量是否应包括在模型中；
采用包含无关解释变量的模型进行估计带来的 偏误，称为包含无关变量偏误（including irrelevant variable bias）。 设 Y=0+ 1X1+v Y=0+1X1+2X2+ (*) (**)
omitted_because_of_collinearity_固定效应模型_概述解释说明
omitted because of collinearity 固定效应模型概述解释说明1. 引言1.1 概述本文主要介绍固定效应模型及其在处理共线性问题中的应用。
共线性是指自变量之间存在高度相关性，这会导致回归模型估计结果不稳定，降低了模型的解释力和预测准确性。
固定效应模型是一种常用的解决共线性问题的方法，它允许控制个体特征或时间效应对因变量的影响，从而消除了共线性带来的偏误。
1.2 文章结构本文将按照以下结构进行介绍：首先，在第2节中，我们将介绍固定效应模型的背景和定义，并探讨线性回归模型中存在的共线性问题；然后，在第3节中，我们将详细阐述omitted 因素由于共线性引发的固定效应模型，并分析共线性对固定效应模型估计结果的影响；最后，在第4节中，我们将总结固定效应模型在解决共线性问题上的重要作用，并展望未来可能的研究方向和改进措施。
1.3 目的本文旨在提供关于固定效应模型及其在解决共线性问题上的概述和说明。
通过阅读本文，读者将能够了解固定效应模型的基本原理和使用方法，并掌握处理共线性问题的关键步骤和技巧。
此外，本文还将讨论固定效应模型在实际研究中的重要作用，并提出一些可能的改进方向，以便读者可以进一步探索相关领域的研究内容。
2. 正文：2.1 固定效应模型的背景和定义固定效应模型是一种用于处理面板数据（panel data）的统计模型。
在面板数据中，对同一组个体或观察单元进行了连续观测，使得我们能够分析个体间的变动以及在个体内部随时间而变化的因素。
固定效应模型将个体固有特征引入模型中，通过控制这些特征的影响来获取更准确和稳健的估计结果。
2.2 线性回归模型中的共线性问题在线性回归模型中，共线性是指自变量之间存在高度相关或近似线性依赖的情况。
当自变量之间存在共线性时，会给回归结果带来严重影响。
共线性导致参数估计不可靠，降低了解释变量对因变量的解释力度，并增大了求解过程中误差项下降速度缓慢、协方差矩阵不可逆等问题。
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如果解释变量中存在度量误差，则建议使用工具 变量或替代变量。
2-12
7.7 诊断设定误差：设定误差的检验
诊断非相关变量的存在
2-13
7.7 诊断设定误差：设定误差的检验
对遗漏变量和不正确函数形式的检验
判定模型是否恰当主要根据以下一些参数： 2 2 R R 1. 和校正后的 （ R 2） 2.估计的 t 值 3.与先验预期相比，估计系数的符号
应变量中的度量误差
1.OLS估计量是无偏的。 2.OLS估计量的方差也是无偏的。 3. 估计量的估计方差比没有度量误差时的大。因为应变量 中的误差加入到了误差项 u i 中。
解释变量中的度量误差
1.OLS估计量是有偏的。 2.OLS估计量也是不一致的。即使样本容量足够大，OLS 估计量仍然是有偏的。
回归模型的估计后果如下：
1.“不正确”模型的OLS估计量是无偏的（也是一致的）。 2.从回归方程（7.10）中得到的 2 的估计量是正确的。 3.建立在t检验和F检验基础上的标准的置信区间和假设检验仍 然是有效的。 4.从回归方程（7.10）中估计的 a 却是无效的——其方差比从 真实模型（7.9）中估计的的方差大。
2-10
7.5 不正确的函数形式
现在考虑另一种设定误差。假设模型包括的变 量Y， ， X 3 都是理论上正确的变量。考虑如 X2 下两种模型设定：
Yt B1 B2 X 2t B3 X 3t ut
ln Yt A1 A2 ln X 2t A3 X 3t vt
2-11
7.6 度量误差
2-4
7.2 设定误差的类型
主要介绍一些实践中经常遇到的设定误差： 遗漏相关变量 包括不必要变量 采用了错误的函数形式 度量误差
2-5
Venn diagram.
7.3 遗漏相关变量：“过低拟合”模型
遗漏变量偏差（omitted variable bias）。
Yi B1 B2 X 2i B3 X 3i ui
2-14
7.7 诊断设定误差：设定误差的检验
残差检验
2-15
图7-2 回归（7.13）和（7.20）的残差
7.7 诊断设定误差：设定误差的检验
在线性模型和对数线性模型之间选择：MWD检验
2-16
7.7 诊断设定误差：设定误差的检验
回归误差设定检验：RESET
2-17
7.7 诊断设定误差：设定误差的检验
2-2
问题
各种设定误差的后果是什么？ 如何诊断设定误差？ 如果已经犯了设定误差，可以采取哪些补救 措施？
2-3
7.1 “好的”模型具有的性质
经济计量学家哈维（A.C.Harvey）列出了模型 判断的一些标准 : 简约性（parsimony）。 可识别性（identifiability）。 拟合优度（goodness of fit）。 理论一致性（theoretical consistency）。预 测能力（predictive power）。
2-7
误差方差是真实误差方差的有偏估计量。 a2的方差估计量是真实估计量b2方差的有偏 估计估计量。 通常的置信区间和假设检验过程不再可靠。
2-8
7.3 遗漏相关变量：“过低拟合”模型
2-9
7.4 包括不相关变量：“过度拟合”模 型
Yi B1 B2 X 2i ui
Yi A1 A2 X 2i A3 X 3i vi
回归误差设定检验：RESET
2-18
Yi A1 A量X3与模型中的变量X2相关，则 a1和a2是有偏的；也就是说，其均值或期望 值与真实值不一致。 a1和a2也是不一致的，即无论样本容量有多 大，偏差也不会消失。 如果X2和X3不相关，则b32为零；此时，a2 是无偏的，也是一致的；但a1仍然是有偏的 。
第7章
模型选择：标准与检验
McGraw-Hill/Irwin
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问题
“好的”或者“正确的”模型具有哪些性质？ 假定一个无所不知的计量经济学家建立了一 个“正确”的模型用于分析某种经济现象。 然而，由于数据的可获得性（出于对成本的 考虑，或是疏忽等其他原因），研究人员使 用了另一个模型，因此比之“正确”模型， 就犯了设定误差的错误。在实践中可能会犯 哪几类设定误差呢？