假设两个变量xxt tt yt sh kb dl之间高度相关,用什么方法证明其高度相关

随机解释变量问题1_图文_百度文库
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随机解释变量问题1
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计量经济学习题及答案
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第三章 经典假设条件不满足时的问题与对策.ppt122页
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经典假设条件不满足时的问题及对策
OLS估计量令人满意的性质,是根据一组假设条件而得到的。在实践中,如果某些假设条件不能满足,则OLS就不再适用于模型的估计。下面列出实践中可能碰到的一些常见问题:
l 误设定(Misspecification 或specification error)
l 多重共线性(Multicollinearity)
l 异方差性(Heteroscedasticity或Heteroskedasticity)
l 自相关(Autocorrelation)
随机解释变量(Stochastic explanatory variables
本章将对上述问题作简要讨论,主要介绍问题的后果、检测方法和解决途径。 第一节 误设定
采用OLS法估计模型时,实际上有一个隐含的假设,即模型是正确设定的。这包括两方面的含义:函数形式正确和解释变量选择正确。在实践中,这样一个假设或许从来也不现实。我们可能犯下列三个方面的错误:
选择错误的函数形式
遗漏有关的解释变量
包括无关的解释变量 从而造成所谓的“误设定”问题。
但在很多情况下,我们可以根据实际问题提供的信息估计
矩阵,再应用GLS法,这种方法称为可行广义最小二乘法(Feasible Generalized Least Squares, FGLS)。
例如在仅存在异方差性的情况下,如果在实际问题中,研究人员确信可以准确估计异方差性的结构,如扰动项方差与某个解释变量成正比,就可以采用FGLS法。由于FGLS法的核心是估计
矩阵,因此亦称为估计的广义最小二乘法(Estimated Generalized Least Squares, EGLS)。
FGLS法的第一步是确定异方差性的具体形式,也就是找出决定扰动项方差与某组已知数值之间关系的函数形式,然后用这个关系得到每个扰动项方差的估计值,从而得到
矩阵的估计值
,最后计算FGLS估计量
β1+β2Xt+ ut
t 1,2,…,n. 其中
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