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在异方差条件下普通最小二乘法具有
异方差
产生的后果
答:
在古典回归模型的假定下,
普通最小二乘估计量是线性、无偏、有效估计量
,即在所有无偏估量中,最小二乘估计量具有最小方差性——它是有效估计量。如果在其他假定不变的条件下,允许随机扰动项ui存在异方差性,即ui的方差随观测值的变化而变化,这就违背了最小二乘法估计的高斯——马尔柯夫假设,这时...
回归分析有哪几种方法
答:
1. OLS(普通最小二乘法):作为回归分析的基础方法
,OLS主要特点是其误差项具有恒定方差。在参数估计时,OLS寻求最小化误差平方和。2. GLS(广义最小二乘法):GLS是对OLS的扩展,通过对方差进行加权处理,解决了数据中方差不稳定问题。3. FGLS(异方差-稳健最小二乘法):FGLS专门用于处理异方差...
计量经济学
异方差
性题目求解
答:
42c选项写的是“
普通最小二乘法
估计量的
方差
的估计量有偏”即E(var(a))不等于var(A),而41的b无偏性指的是最小二乘估计量本身是无偏的,即E(a)=A,看清楚了。再说一遍,无偏的数学表达即某个估计量的期望值等于其真实值,41中的无偏性的是y=ax+b中E(a)=A,其中A为真实值,即总体回...
回归模型的显著性受哪些因素的影响?
答:
4.异方差性:如果数据中
存在异方差
性,即误差项的方差随着自变量的变化而变化,那么回归模型的显著性就会受到影响。异方差性会导致
普通最小二乘法
(OLS)估计量的偏误,从而影响回归模型的显著性。5.遗漏变量:如果回归模型中遗漏了某些重要的解释变量,那么回归模型的显著性就会受到影响。遗漏变量会导致...
异方差
在统计学中的应用领域是什么?
答:
这种情况会导致
普通最小二乘法
(OLS)估计量的标准误偏小,从而使得t统计量和置信区间失去其原有的意义,导致模型的假设检验失效。
异方差
的应用领域非常广泛,以下是一些主要的应用领域:1. 经济学:在经济学中,异方差问题经常出现在资产定价、投资决策、消费理论等领域。例如,在资产定价模型中,如果...
ols、 gls、 fgls、 wls有何联系与区别?
答:
FGLS(
异方差
-稳健
最小二乘法
):FGLS是一种对异方差性问题进行修正的方法,使用FGLS可以使残差方差固定而不受方差不齐影响。该方法需要先进行异方差性检验,然后再根据检验结果选择合适的权重函数来进行加权。WLS(加权最小二乘法):WLS是一种估计方法,它在样本方差不等、方差不稳定的情况下,通过对...
如何处理内生性和
异方差
的问题?
答:
首先,我们使用
普通最小二乘法
(OLS)进行初步估计,可以使用以下命令对Y进行回归,同时考虑到稳健标准误的需求:```stata reg Y X1 X2 X3 X4, robust ```然而,当内生性问题出现时,2SLS便派上用场。在第一阶段中,我们需要估计工具变量对解释变量的影响,例如:```stata reg X1 Z1 Z2 X2...
异方差
性检验实验结论是什么
答:
重要的问题是,
在异方差
性
条件下
,如果无视异方差性的存在,仍用去估计OLS估计量的方差—协方差矩阵,这种估计是否仍具有无偏性?建立在这种估计之上的各种模型检验是否依然有效?3. 加权
最小二乘法
修正异方差性的常用方法是加权最小二乘法,它是广义最小二乘法中的一种。具体的方法是:如果模型中的...
计量经济学考试重点
答:
在绝大多数情形下,得到总体的全部资料是不可能的。 18、估计回归参数的方法主要有最小二乘法,极大似然估计法和矩估计法,其中最简单的是
普通最小二乘法
。这种方法要求回归模型满足以下假设: 1.随机误差μi的均值为零,即:E(μi)=0; 2.所有随机误差μi都有相同的
方差
,即:Var(μi)=E(μi—E(μi))2=...
ols, gls, fgls, wls的具体用法和区别
答:
首先我们来看下ols、gls、fgls和wls的大致意思:ols:词性为名词,
普通最小二乘法
(Ordinary Least Squares)是一种经济学中使用的方法,通过最小化残差平方和来估计线性回归模型的参数。gls:词性为名词,广义最小二乘法(Generalized Least Squares)是一种回归分析方法,适用于
具有异方差
性(...
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异方差条件下加权最小二乘法具有
加权最小二乘法重视小误差
最小二乘法
广义最小二乘法
异方差性的检验方法
多重共线性的解决方法主要有
arch检验异方差如何判断
异方差性是指
线性回归模型的估计方法