最小二乘法的基本假设条件是什么?

 我来答
houzheng1976
2023-01-17 · 知道合伙人教育行家
houzheng1976
知道合伙人教育行家
采纳数:73994 获赞数:337198
无锡机电分院数学教研室主任 无锡机电分院文化课科研指导委员 无锡机电分院骨干教师负责人

向TA提问 私信TA
展开全部

计量经济学中的普通最小二乘法(OLS)的4个基本假设条件分别为:

1、解释变量是确定变量,不是随机变量。

2、随机误差项具有零均值、同方差何不序列相关性。

3、随机误差项与解释变量之间不相关。

4、随机误差项服从零均值、同方差、零协方差的正态分布。

一、原理

工具变量法对于恰好识别的结构方程是有效的。但对过度识别方程虽然能够给出过度识别结构方程的参数估计,但这种方法不是有效的。其原因在于选择工具变量的任意性和失去了未被选用的前定变量所提供的信息。那么如何解决在模型中选取前定变量来构造内生说明变量的工具变量呢?

二、特性

在实际应用二阶段最小二乘法时,第一阶段对约简型方程应用OLS法只需求出我们所需要的,并不需要求出相应的εit的值。第二阶段只需用代替所估计方程右边的yit即可应用OLS法,只不过这里的ε*it已不是原来uit罢了。综上所述,二阶段最小二乘法第一阶段的任务是产生一个工具变量。第二阶段的任务是通过一种特殊形式的工具变量法得出结构参数的一致估计量。

三、实现

一个很自然的想法是,如果模型中每个内生说明变量的工具变量都在前定变量中选取,那么工具变量的最普遍的形式便是模型中所有前定变量的线性组合,也就是我们可以利用间接最小二乘法将约简型方程估计式作为工具变量。这就解决了选择工具变量的唯一性和合理性的问题。所谓合理就是指工具变量与它所代表的内生说明变量相关性最强。

四、应用

在EViews软件中,二阶段最小二乘法,选择工具变量可以直接应用TSLS来实现。

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