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广义最小二乘法和广义差分法关系
广义差分法和广义最小二乘法
的
关系
答:
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。
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。
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。
面板数据分析
方法
总结
答:
一般而言,面板数据可用固定效应(fixed effect) 和随机效应(random effect) 估计方法,即如果选择固定效应模型,则利用虚拟变量最小二乘法(LSDV) 进行估计;如果选择随机效应模型,则利用可行的
广义最小二乘法
(FGLS) 进行估计(Greene ,2000) 。它可以极大限度地利用面板数据的优点,尽量减少估计误差。至于究竟...
高级计量经济学 17:面板二值选择模型
答:
对于线性面板的 RE 模型,一般使用
广义最小二乘法
(GLS)进行估计。但 非线性面板不便使用GLS ,故转而使用最大似然估计(MLE)。假设 ,记密度函数为 。以 Logit 模型为例,给定 ,则个体 的条件分布为(参考《高级计量14》): 然而,上式的 不可观测,为此,记 的联合密...
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...
修正违背假定
的方法
答:
法是加权最小二乘法wS,也称为
广义最小二乘法
GLS。原理:对较小的残差平 方赋予较大的权数,对较大的残差平方赋予较小的权数,以对残差提供信息的重 要程度做出一番矫正,提高参数估计的精度。Eviews中异方差的修正方式:在主菜单选 Quick/ Estimate equation,输入 相应的方程说明和样本,选择LS- Least ...
【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。
D- W检验是什么意思?
答:
利用统计检测设立假设,如果ρ=o.则表明没有自相关性。Durbin-Watson统计量(后面简称DW统计量)可以成为判断正、负、零(无)相关性的工具。 DW统计量: d=∑(Ut-Ut-1)^
2
/∑ut^2≈2*(1-ρ).如果d=2则基本没有自相关
关系
,d靠近0存在正的相关关系,d靠近4则有负的相关关系。
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