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经济计量学精要

由于ut是不可观测的,通常我们使用ut的估计量 et判断ut的特性。我们可通过et的图形判断自相关的存在,也可使用依据et计算的

在出现自相关时,普通最小二乘估计量依然是无偏、一致的,但不再是有效的。通常的t 检验和F 检验都不能有效地使用。为方便,我们通

自相关的出现有多种原因。时间序列的惯性、 模型设定错误、数据的处理等等。

当总体回归模型的随机误差项在不同观测点 上彼此相关时就产生了自相关问题。

自相关主要存在于时间序列数据中,但是在横截面数据中,也可能会出现自相关,通常称其为空间自相关(Spatial auto corr

截面数据中总体各单位的差异: 通常认为,截面数据较时间序列数据更容易产生异方差。这是因为同一时点不同对象的差异,一般说来会大于同

数据的测量误差: 样本数据的观测误差有可能随研究范围的扩大而增加,或随时间的推移逐步积累,也可能随着观测技术的提高而逐步减小。

模型的设定误差: 模型的设定主要包括变量的选择和模型数学形式的确定。模型中略去了重要解释变量常常导致异方差,实际就是模型设定问题

运用差分模型往往还会使参数估计的方差扩大,样本信息也会有一些损失。

如果原模型既有多重共线性问题,又有较强的一阶正自相关性,那么差分方法也可能会同时解决这两种问题。