计量经济学

 我来答
渺已边5335
2022-06-29 · TA获得超过1213个赞
知道小有建树答主
回答量:184
采纳率:0%
帮助的人:62.2万
展开全部

1.横截面数据: 在给定时间点对一系列单位采集样本构成的数据集, 如: 某天全国省会城市的平均气温
2.时间序列数据:对某个体的多个变量不同时间的观测值所构成的数据集, 如: 去年北京的每天平均气温
3.混合横截面数据:混合不同时间点的横截面数据
4.面板数据:对多个个体的多个变量的跨时期跟踪数据集(数据单位通常被跟踪了一段时间),如: 全国省会城市去年每天的平均气温

又称双变量线性回归模型,表达式为

普通最小二乘法的表达式为: 表达式为 ,其中各个参数的解释如下:

拟合优度,有时又称判定系数,一般用 表示, 用数学表达式定义为:

1.OLS的无偏性

利用假定SLR1-SLR4,对β 1 和β 0 的任何值,我们都有

2.OLS估计量的方差

OLS估计量的抽样方差



3.OLS的误差方差
对以上两式,我们可以很方便地把影响 的因素分离出来,但是我们一般很难知道 ,所以需要使用观测数据估计
一般而言,我们可以得到以下表达式:


在过原点回归的情形中,我们假定回归方程为 , 在这种情况下,我们可以得出 如下示:

多元回归可以表示就为 , 其中条件期望表示为

对于两者的估计值,存在如下关系:

在多元回归中,拟合优度为:

1.t统计量:
2.备择假设: 设定可行备择假设并设定t临界值

置信区间表达式为

1.方法一

2.方法二

异方差不会导致OLS估计量产生偏误或不一致性,但是缺失相关解释变量会导致该情况

已赞过 已踩过<
你对这个回答的评价是?
评论 收起
推荐律师服务: 若未解决您的问题,请您详细描述您的问题,通过百度律临进行免费专业咨询

为你推荐:

下载百度知道APP,抢鲜体验
使用百度知道APP,立即抢鲜体验。你的手机镜头里或许有别人想知道的答案。
扫描二维码下载
×

类别

我们会通过消息、邮箱等方式尽快将举报结果通知您。

说明

0/200

提交
取消

辅 助

模 式