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随机误差项无自相关什么意思
自相关
检验是怎么回事?
答:
DW检验局限性:(1)DW检验有两个不能确定的区域,一旦DW值落在这两个区域,就无法判断。(2)DW检验不适应
随机误差项
具有高阶
序列相关
的检验。(3)只适用于有常数项的回归模型并且解释变量中不能含滞后的被解释变量。
序列相关
性和异方差性
什么
区别
答:
异方差性:对于不同的解释向量,被解释变量的
随机误差项
的方差不再是常数,而互不相同,则认为出现了异方差性。
序列相关
性:如果对于不同的解释向量,随机误差项之间不再是不相关的,而是存在某种相关性,则认为出现了序列相关性。对比OLS回归的假设就明白啦:异方差因为违反了残差序列同方差的假定 序列...
在计量经济学中,为
什么
引入
随机扰动项
?
答:
所以模型(2)是有问题的。当然这不证明模型(1)就完全
没有
问题,模型(1)存在较为严重的多重共线问题,即收入和家庭财富是
相关
性非常高的。不管他,扯远了,我们是为了解释
随机误差项
的
含义
,怎么合理利用需要大量的阅读……如果你让我从数学式上对随机误差项进行解释,我只能说其期望值是0,方差...
用广义矩估计法 对联立方程进行估 计
答:
这两个上下限只与样本的大小和解释变量的个数有关,而与解释变量的取值无关。具体的判别规则为:(1) ,拒绝,表明
随机误差项
之间存在正的
序列相关
;(2) ,拒绝,表明随机误差项之间存在正的序列相关;(3) ,接受,即认为随机误差项之间不存在序列相关性;(4) 或,不能判定是否存在序列相关性。上述四条判别规则可用图6...
序列相关
性和异方差性
什么
区别
答:
序列相关
性,在计量经济学中指对于不同的样本值,随机干扰之间不再是完全相互独立的,而是存在某种相关性。又称
自相关
(autocorrelation),是指总体回归模型的
随机误差项
之间存在相关关系。异方差性(heteroscedasticity )是相对于同方差而言的。所谓同方差,是为了保证回归参数估计量具有良好的统计性质,经典...
achieved翻译achieved
答:
11、回归模型含有截距项,即截距项不为零;解释变量是非随机的;
随机误差项
为一阶
自相关
,即;回归模型中不应含有滞后内生变量作为解释变量,即不应出现下列形式:其中,为的滞后一期变量;无缺失数据。12、当上述条件得到满足时,我们可以利用D-W方法检验
序列相关
问题。13、2、具体过程(1)提出假设,即不存在序列相关,,即...
杜宾最多连续可以跑多少公里
答:
图6-3 正
序列相关
图6-4 负序列相关二、杜宾——瓦特森(D-W)检验 1、适用条件杜宾——瓦特森检验,简称D—W检验,是J.Durbin(杜宾)和G.S.Watson(瓦特森)于1951年提出的一种适用于小样本的检验序列相关性的方法。D-W检验是目前检验序列相关性最为常用的方法,但它只适用于检验
随机误差项
具有一阶自回归形式的...
OLS估计量在
什么
时候
没有
意义?
答:
3、
自相关
(Autocorrelation):自相关指的是
误差项
之间存在相关性,即误差项的
随机
性被违反。当存在自相关时,OLS模型的参数估计仍然是无偏的,但标准误差通常会被低估。这可能导致显著性检验的结果错误,使模型的效果评估和预测变得无意义。4、非线性关系:OLS模型是基于线性关系假设的,如果因变量和自变量...
spss广义估计方程 模型效应检验 qic多大好
答:
这两个上下限只与样本的大小和解释变量的个数有关,而与解释变量的取值无关。具体的判别规则为:(1) ,拒绝,表明
随机误差项
之间存在正的
序列相关
;(2) ,拒绝,表明随机误差项之间存在正的序列相关;(3) ,接受,即认为随机误差项之间不存在序列相关性;(4) 或,不能判定是否存在序列相关性。上述四条判别规则可用图6...
如何使用dw统计量来进行
自相关
检验?该检验方法的前提条件和局限性有哪些...
答:
DW检验前提条件:(1)回归模型中含有截距项。(2)解释变量是非随机的。(3)
随机扰动项
是一阶线性
自相关
。(4)
没有
缺失数据,样本比较大。DW检验局限性:(1)DW检验有两个不能确定的区域,一旦DW值落在这两个区域,就无法判断。(2)DW检验不适应
随机误差项
具有高阶
序列相关
的检验。(3)只...
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