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解释变量和随机扰动项存在相关性
解释变量和随机误差项相关
的后果
答:
产生多重共线性的主要原因之一
。当解释变量与随机误差项相关时,它们之间会存在线性相关性,从而导致多重共线性的产生。
解释变量与随机误差项相关
,是产生
多重共线性
的主要原因对吗
答:
解释变量与随机误差项相关,
是产生多重共线性的主要原因
。这个说法不对。多重共线性主要有3个方面:(1)经济变量相关的共同趋势 (2)滞后变量的引入 (3)样本资料的限制 一般来说,由于经济数据的限制使得模型设计不当,导致设计矩阵中解释变量间存在普遍的相关关系。完全共线性的情况并不多见,一般...
自
变量与随机扰动项相关
叫什么
答:
与随机扰动项相关的解释变量叫做内生变量,与随机扰动项不相关的解释变量叫做外生变量
。上段提到的商品价格就是内生变量,消费者的收入就是外生变量。只有当模型中的变量全是外生变量时,最小二乘法估计系数才有效。否则面对模型中存在的内生性,用二阶段最小二乘法。
hausman检验公式
答:
Hausman检验的基本思想是:由于在遗漏相关变量的情况下,往往导致解释变量与随机扰动项出现同期相关性,即CovXu≠0
,外生性条件不满足,从而使得OLS估计量有偏且非一致。因此,对模型遗洞相关变量的检验可以用模型是否出现解释变量与随机扰动项同期相关性的检验来替代。我们知道,当Cov(Xu)≠0或者解释变量与...
工具变量是用来代替
与随机扰动项相关
的内生
解释变量
,其参数估计量是什么...
答:
工具变量(Instrumental Variables, IV)是用于解决内生性问题的一种统计工具。在回归分析中,当
存在
内生
解释变量
时,其估计结果可能出现偏误,导致参数估计不准确甚至无效。而工具变量的引入可以帮助纠正这种内生性问题。工具变量的参数估计量是被称为“两阶段最小二乘法”(Two-Stage Least Squares, 2SLS...
实证教学 | 内生性问题
答:
深入理解内生性 内生性简单来说,就像模型中的
解释变量与随机扰动项
之间
存在
微妙的联系。在多元线性回归模型中,外生假定是基石,意味着小样本中解释变量需与同期和不同期的扰动项保持独立,大样本则要求解释变量与扰动项的同期
关联性
减弱。用公式来表述,内生变量(x)和外生变量(x)的界定如下:内生...
内生性的导致原因
答:
就是模型中的一个或多个
解释变量与随机扰动项相关
。基本信息 中文名 内生性 外文名 Endogeneity 性质 数学模型 导致原因 遗漏变量 解决方法 工具变量估计 导致原因 1:遗漏变量,且遗漏变量与引入模型的其他
变量相关
。2:解释变量和被解释变量相互作用,相互影响,互为因果。解决方法 工具变量估计 工具...
多元线性回归的基本假设
答:
1、零均值假定:假设随机扰动项的期望或均值为零。2、同方差和无自相关假定:假设随机扰动项互不相关且方差相同。3、随机扰动项与解释变量不相关假定:假设随机扰动项与自变量的协方差为0。4、无
多重共线性
假定:假设各解释变量之间不存在线性相关关系。5、正态性假定:假设随机扰动项服从正态分布。在...
能力验证中用到的稳健的统计方法
答:
稳健性检验方法有变量替换法,补充变量法,调整变量的分类标准,分样本回归,改变样本容量,缩短或者延长周期,改变计量方法。1、工作绩效既可以用工作量也可以用工作完成时间来衡量(替换因变量或者主要的自变量)。2、补充变量法模型中
存在
遗漏变量(
随机扰动项
与
解释变量相关
)。加入遗漏变量再次进行分析,看...
多元回归分析中的基本假定有哪些?
答:
多元线性回归分析的基本假定包括:1、零均值假定:假设随机扰动项的期望或均值为零。2、同方差和无自相关假定:假设随机扰动项互不相关且方差相同。3、随机扰动项与解释变量不相关假定:假设随机扰动项与自变量的协方差为0。
4、无多重共线性
:假设各解释变量之间不存在线性相关关系。5、正态性假定:假设...
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