放寬基本假設(shè)的模型_第1頁(yè)
放寬基本假設(shè)的模型_第2頁(yè)
放寬基本假設(shè)的模型_第3頁(yè)
放寬基本假設(shè)的模型_第4頁(yè)
放寬基本假設(shè)的模型_第5頁(yè)
已閱讀5頁(yè),還剩16頁(yè)未讀 繼續(xù)免費(fèi)閱讀

下載本文檔

版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶(hù)提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡(jiǎn)介

§4.4隨機(jī)解釋變量

RandomIndependentVariable一、隨機(jī)解釋變量問(wèn)題二、隨機(jī)解釋變量的后果三、工具變量法一、隨機(jī)解釋變量問(wèn)題1、隨機(jī)解釋變量問(wèn)題單方程線(xiàn)性計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型假設(shè)解釋變量與隨機(jī)項(xiàng)不相關(guān),或者說(shuō)X是確定性變量,不是隨機(jī)變量。

違背這一假設(shè)設(shè)的問(wèn)題被稱(chēng)為隨機(jī)解釋變量問(wèn)題。2、隨機(jī)解釋變量問(wèn)題的3種情況

對(duì)于模型

Yi=0+1X1i+2X2i++kXki+ii=1,2,…,n

為討論方便,假設(shè)X2為隨機(jī)解釋變量。

⑴隨機(jī)解釋變量與隨機(jī)誤差項(xiàng)不相關(guān),即

Cov(X2,)=

E(X2)=

E(X2)E()

=0(2)隨機(jī)解釋變量與隨機(jī)誤差項(xiàng)同期無(wú)關(guān)但異期相關(guān)

Cov(Xi2,i)=E(Xi2i)=0但是Cov(Xi2,i-s)=E(Xi2i-s)≠0(3)隨機(jī)解釋變量與隨機(jī)干擾項(xiàng)同期相關(guān)Cov(Xi2,i)=E(Xi2i)≠0二、實(shí)際經(jīng)濟(jì)問(wèn)題中的隨機(jī)解釋變量問(wèn)題隨機(jī)解釋變量問(wèn)題主要表現(xiàn)于用滯后被解釋變量作為模型的解釋變量的情況。例如:耐用品存量調(diào)整模型:

耐用品的存量Qt由前一個(gè)時(shí)期的存量Qt-1和當(dāng)期收入It共同決定:

Qt=0+1It+2Qt-1+tt=1,T

這是一個(gè)滯后被解釋變量作為解釋變量的模型。但是,如果模型不存在隨機(jī)誤差項(xiàng)的序列相關(guān)性,那么隨機(jī)解釋變量Qt-1只與t-1相關(guān),與t不相關(guān),屬于上述的第1種情況。合理預(yù)期的消費(fèi)函數(shù)模型消費(fèi)是由對(duì)收入的預(yù)期所決定的,于是有:三、隨機(jī)解釋變量的后果

對(duì)回歸模型

Y=XB+N

可見(jiàn),隨機(jī)解釋變量帶來(lái)什么后果取決于它與隨機(jī)誤差項(xiàng)是否相關(guān)。1、隨機(jī)解釋變量與隨機(jī)誤差項(xiàng)不相關(guān)

這時(shí)采用OLS法估計(jì)模型,得到的參數(shù)估計(jì)量仍然是無(wú)偏的。2、隨機(jī)解釋變量與隨機(jī)誤差項(xiàng)同期不相關(guān)異期相關(guān)OLS法估計(jì)得到的參數(shù)估計(jì)量是有偏的,但是一致的。3、隨機(jī)解釋變量與隨機(jī)誤差項(xiàng)同期相關(guān)得到的參數(shù)估計(jì)量有偏且非一致。四、工具變量法

InstrumentalVariablesMethod1、工具變量的選取

工具變量:在模型估計(jì)過(guò)程中被作為工具使用,以替代模型中與隨機(jī)誤差項(xiàng)相關(guān)的隨機(jī)解釋變量。

選擇為工具變量的變量必須滿(mǎn)足以下條件:

(1)與所替代的隨機(jī)解釋變量高度相關(guān);(2)與隨機(jī)誤差項(xiàng)不相關(guān);(3)與模型中其它解釋變量不相關(guān),以避免出現(xiàn)多重共線(xiàn)性。用普通最小二乘法估計(jì)模型,最后歸結(jié)為求解一個(gè)關(guān)于參數(shù)估計(jì)量的正規(guī)方程組:

2、工具變量的應(yīng)用

求解該方程組即可得到關(guān)于原模型參數(shù)的工具變量法估計(jì)量。

如果x2為隨機(jī)變量,且與隨機(jī)誤差項(xiàng)相關(guān);選擇z作為它的工具變量。得到采用工具變量法的正規(guī)方程組:理論解釋?zhuān)篫為X的工具變量,有總體條件在一組樣本容量為n的樣本下,相應(yīng)樣本矩為(一元回歸模型為例)則構(gòu)成正規(guī)方程組。對(duì)于矩陣形式:

Y=XB+N正規(guī)方程組為稱(chēng)為工具變量矩陣。于是:對(duì)于多元線(xiàn)性模型其中利用了工具變量與隨機(jī)誤差項(xiàng)不相關(guān)。

3、幾點(diǎn)注解工具變量并沒(méi)有替代模型中的解釋變量,只是在估計(jì)過(guò)程中作為“工具”被使用。如果模型中有兩個(gè)以上的隨機(jī)解釋變量與隨機(jī)誤差項(xiàng)相關(guān),就必須找到兩個(gè)以上的工具變量。但是,一旦工具變量選定,它們?cè)诠烙?jì)過(guò)程被使用的次序不影響估計(jì)結(jié)果。工具變量法可等價(jià)的分解成兩個(gè)階段的普通最小二乘法:也稱(chēng)兩階段最小二乘法。五、解釋變量的內(nèi)生性檢驗(yàn)假設(shè)有如下設(shè)定的二元線(xiàn)性回歸模型其中X與

是隨機(jī)解釋變量,而且知道是外生變量。需要檢驗(yàn)X的內(nèi)生性。豪斯曼提出的檢驗(yàn)方法如下:第一步:將懷疑是內(nèi)生變量的X關(guān)于外生變量,做普通最小二乘估計(jì),得到殘差。第二步:將第一步得到的殘差項(xiàng)加入到原模型后,再進(jìn)行普通最小二乘估計(jì)如果的參數(shù)顯著為零,則表明第一步的隨機(jī)干擾項(xiàng)與Y同期無(wú)關(guān),進(jìn)而與原模型的干擾項(xiàng)同期無(wú)關(guān),從而由步驟一X與同期無(wú)

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶(hù)所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫(kù)網(wǎng)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶(hù)上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶(hù)上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶(hù)因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評(píng)論

0/150

提交評(píng)論