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广义差分法和广义最小二乘法的关系
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推荐答案 2022-07-10
广义
差分法
和广义最小二乘法的关系如下:
广义差分法是一种新的
微分方程
数值解法。它兼有差分法的简单性和有限元法的高精度性,还具有保持质量守恒等良好性质。
广义最小二乘法是指变换原
回归模型
,使变换后模型的随机误差项消除自相关,进而用普通最小二乘法估计回归参数。
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对于动态时序模型,序列相关性检验可以使用哪几种
方法
答:
广义最小二乘法,广义分差法。
广义最小二乘法是一种常见的消除异方差的方法,广义差分法是一种新的微分方程数值解法
。它兼有差分法的简单性和有限元法的高精度性,还具有保持质量守恒等良好性质。
差分法
数学与计量当中的差分法
答:
在计量经济学中,差分法是一种重要的技术手段,主要用于处理序列相关性问题。其核心思想是通过对原始模型进行一阶或
广义差分
(也称为迭代法)处理,然后通过
最小二乘法
进行估计。具体步骤如下:首先,建立微分方程,这是
差分法的
基础,它描述了模型中的变量随时间或其它变量变化的动态
关系
。接着,构造差分...
对于某样本回归模型,已求得dw的值为d
答:
差分法分为一阶
差分法和广义差分法
。(一)一阶差分法 假设原模型为: (6-18)一阶差分法变换后的模型为: (6-19)其中, 如果,原模型存在完全一阶正相关,即 ,其中不存在序列相关性,那么差分模型满足应用普通
最小二乘法的
基本假设。用普通最小二乘法估计差分模型得到的参数估计值,即为原模型参数的无偏、有效估计...
如果模型存在序列相关,可以采用( )估计模型的参数。
答:
【答案】:A、D 如果模型存在序列相关,普通最小二乘法不再适用,应采用
广义最小二乘法
或
广义差分法
估计模型参数;逐步回归法是当多元回归模型存在多重共线时,选择变量的方法;D.W.检验方法是检验是否存在序列相关的方法。
【零基础Eviews实例】自相关(序列相关)的检验与修正
答:
首选LM检验,它简单易用,可快速确定滞后项阶数。比如,确定为2阶滞后。一旦确定了滞后项,如发现存在二阶滞后,就需要进行修正。修正通常采用
广义差分最小二乘法
(GLS)。具体步骤如下:在Eviews中,选择GLS选项。设置滞后阶数(如2阶),并执行。修正后的模型为:Y = 0.7277GDP - 2170.485。
计量经济学考试重点
答:
加权
最小二乘法
。鉴于异方差存在时普通最小二乘法估计的非有效性,对于已经检验确定存在非齐性方差的回归模型,就不应再直接应用普通最小二乘法来估计模型的参数。通常,解决这一问题的办法是采用加权最小二乘法。 32、序列相关性:对于时间序列资料,由于经济发展的惯性等原因,经济变量的前期水平往往会影响其后期水平...
加权
最小二乘法
是()的一个特例。
答:
加权最小二乘法是()的一个特例。A.普通最小二乘法 B.
广义最小二乘法
C.两阶段最小二乘法 D.
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正确答案:B
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