第九专题_截面数据模型.ppt

单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,*,计量经济学,课件,教师：,周靖祥,单位：,湘潭大学商学院,Email1:,zjx2010,Email2:,zhoujingx,CourseZJX201009,第九专题,截面数据模型（一）,本讲要点：,一、截面数据类型及举例,二、截面数据论文,三、异方差,1,2,3,一、截面数据类型,举例：,（一）国家层面,（二）行业层面,（三）企业层面,（四）政府层面,（五）居民家庭层面,（六）居民个人层面,二、截面数据论文,举例：,（一）拜年与择校,（二）通过买房而择校,教育影响房价的实证证据,（三）烟叶种植业转型可能吗YN,省,SZ,县农户视角考察,三、违背基本假设：异方差,满足基本假定的,OLS,估计具有,BLUE,优良性。,(Best Linear Unbiased,Estmator,),然而实际问题中，基本假定往往得不到满足，使,OLS,方法失效不再具有,BLUE,特性。,估计参数时，必须检验,基本假定是否满足,，并针对基本假定不满足的情况，采取相应的补救措施或者新的方法。,BLUE,的优良性,【1】,最小二乘估计量是线性估计量,估计量是因变量观察值的线性组合,【2】,最小二乘估计量是无偏估计量,估计量的数学期望等于被估计的参数,【3】,最小二乘估计量是一切线性、无偏估计量中的最佳估计量，方差最小这些性质是由高斯,-,马尔科夫定理定义。,不满足基本假定高斯,-,马尔科夫定理失效,【1】,随机扰动项的方差不等于常数,=,异方差,截面数据时，经常出现异方差,【2】,随机扰动项具有水平变动,=,变量误差模型,【3】,随机扰动项与所有自变量不相关,=,自变量之间不相关,=,多重共线,【4】,通常不会发生随机扰动项均值,=0,与非线性模型的假设不满足的情形,回顾基本假定,【1】,残差纵向变动（隐含自变量,X,是确定性变量）,【2】E(e,i,)=0,（,随机项均值为零）,【3】Var(e,i,)=,2,（,同方差）,【4】Cov(e,i,e,j,)=0,（,随机项无自相关）,【5】Cov(x,e,i,)=0,（,随机项与解释变量,X,不相关）,自变量间不相关,【6】,数据生成过程为线性过程（线性模型）,Y=,X,+e,计量经济学检验有两种基本方法,图示法和解析法,图示法,是利用残差序列绘制出各种图形，以供分析检验使用。包括：,【1】,时间为,X,轴，残差,e,为,Y,轴的残差序列图,【2】,因变量估计值,y,为,X,轴，残差,e,为,Y,轴的,Y-e,散点图,【3】,解释变量为,X,轴，残差,e,（或,e,2,）为,Y,轴的,x-e,散点图,【4】,残差,e,的直方图,也可以使用误差项的平方来作图。,解析法,导出检验统计量的解析式，根据一些准则，进行检验。例如：,【1】,检验自相关的,Durbin-Watson,检验,【2】,检验异方差的,Goldfeld-Quandt,检验,（一）异方差的定义,产生异方差：原因,1,：样本异质,原因,2,：“分组”资料,储蓄模型,Cobb-Douglass,生产函数,1,、图示法及其类型,异方差是指,e,的方差随着,x,的变化而变化。,故可以根据,x-y,或残差,x-e,2,的散点图，对异方差是否存在及其类型作出判断。,异方差大致可分为三种：,（,1,）递增异方差,（,2,）递减异方差,（,3,）复杂型异方差,（二）异方差的检验（如何,发现,异方差）,E-views,软件：纺锤型,反纺锤型,漏斗型,反漏斗型,其它有规律可寻的图形,2,、解析法,【1】RESET,检验,【2】WHITE,检验,【3】GEJSTER,检验,【4】Goldfeld-Quant,检验,【5】Park,检验,