《異方差二》PPT課件

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1、加權(quán)最小二乘法1、參數(shù)OLS估計(jì)的方差增大2、t檢驗(yàn)失效，不能拒絕H0的可能性增大，常常犯納偽錯(cuò)誤3、降低預(yù)測(cè)精度11、異方差參數(shù)OLS估計(jì)的方差增大232、t檢驗(yàn)失效43、降低預(yù)測(cè)精度由于異方差存在，參數(shù)的OLS估計(jì)的方差增大，參數(shù)OLS估計(jì)值的變異程度增大，從而造成Y的預(yù)測(cè)誤差增大，降低了預(yù)測(cè)的精度。5第四節(jié)異方差的解決方法1。補(bǔ)救異方差的基本思路2。模型變換法3。加權(quán)最小二乘法4?！耙话憬鉀Q法—數(shù)據(jù)變換”61。補(bǔ)救異方差的基本思路（1）變異方差為同方差（2）盡量緩解方差變異的程度以補(bǔ)救異方差造成的嚴(yán)重后果嚴(yán)重后果：（A）不再具有最小方差（B）參數(shù)的顯著性檢驗(yàn)失效（C）

2、預(yù)測(cè)精度降低72。模型變換法（1）模型變換法的定義（2）模型變換法的關(guān)鍵（3）模型變換法的變換過程（4）實(shí)際處理異方差時(shí)，f(xi)的常用形式（5）常用變換舉例（6）利用EViews作模型變換8（1）模型變換法的定義模型變換法是對(duì)存在異方差的總體回歸模型作適當(dāng)?shù)拇鷶?shù)變換，使之成為滿足同方差假定的模型，然后就可以運(yùn)用OLS方法估計(jì)參數(shù)了。9（2）模型變換法的關(guān)鍵模型變換法的關(guān)鍵是事先對(duì)異方差?2i=?2f(xi)的形式有一個(gè)合理的假設(shè)。怎樣才能提出合理的假設(shè)呢？（1）通過對(duì)具體經(jīng)濟(jì)問題的經(jīng)驗(yàn)分析（2）通過上述格里奇檢驗(yàn)、帕克檢驗(yàn)結(jié)果所提供的信息加以確定10（3）模型變換法的變

3、換過程11（4）實(shí)際處理異方差，f(xi)的常用形式12（5）常用變換舉例113（5`）常用變換舉例214（5``）常用變換舉例315（6）利用EViews作模型變換以模型變換2為例GENRY1=Y/SQR（X）GENRX1=1/SQR（X）GENRX2=X/SQR（X）LSY1CX1X2163。加權(quán)最小二乘法（1）加權(quán)最小二乘法的思路（2）加權(quán)最小二乘法的機(jī)理（3）加權(quán)最小二乘法的定義（4）OLS是加權(quán)最小二乘法的特例（5）加權(quán)最小二乘法與模型變換法所得結(jié)果是一致（6）在EViews中實(shí)現(xiàn)加權(quán)最小二乘法17（1）加權(quán)最小二乘法的思路根據(jù)誤差最小建立起來的OLS法，同方差下

4、，將各個(gè)樣本點(diǎn)提供的殘差一視同仁是符合情理的。各個(gè)ei提供信息的重要程度是一致的。但在異方差下，離散程度大的ei對(duì)應(yīng)的回歸直線的位置很不精確，擬合直線時(shí)理應(yīng)不太重視它們提供的信息。即Xi對(duì)應(yīng)的ei偏離大的所提供的信息貢獻(xiàn)應(yīng)打折扣，而偏離小的所提供的信息貢獻(xiàn)則應(yīng)于重視。因此采用權(quán)數(shù)對(duì)殘差提供的信息的重要程度作一番校正，以提高估計(jì)精度。這就是WLS（加權(quán)最小二乘法）的思路。18（2）加權(quán)最小二乘法的機(jī)理以遞增型為例。設(shè)權(quán)術(shù)WI與異方差的變異趨勢(shì)相反。Wi=1/?2i。Wi使異方差經(jīng)受了“壓縮”和“擴(kuò)張”變?yōu)橥讲睢?9（3）加權(quán)最小二乘法的定義20（4）OLS是加權(quán)最小二乘法的

5、特例顯然，當(dāng)滿足同方差假定時(shí)，w1=w2=??=wn=1/?2=常數(shù)即權(quán)數(shù)相等且等于常數(shù)，加權(quán)最小二乘法，就是OLS法。21（5）加權(quán)最小二乘法與模型變換法所得結(jié)果是一致1、請(qǐng)同學(xué)們利用案例1的材料自行驗(yàn)證2、請(qǐng)同學(xué)們從數(shù)學(xué)解析上給予推證22（6）在EViews中實(shí)現(xiàn)加權(quán)最小二乘法假定以序列XH為權(quán)術(shù)，在EViews中，可以在LS命令中使用加權(quán)處理方式來完成加權(quán)的最小二乘法估計(jì)：LS（W=XH）YCX2324254?！耙话憬鉀Q法”在計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)實(shí)踐中，計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)家偏愛使用對(duì)數(shù)變換解決問題，往往一開始就把數(shù)據(jù)化為對(duì)數(shù)形式，再用對(duì)數(shù)形式數(shù)據(jù)來構(gòu)成模型，進(jìn)行回歸估計(jì)與分析。這主

6、要是因?yàn)閷?duì)數(shù)形式可以減少異方差和自相關(guān)的程度。26對(duì)數(shù)變換的效果——減少差異Log10=1Log100=2Log1000=327案例1——居民儲(chǔ)蓄模型估計(jì)1。問題的提出2。原始數(shù)據(jù)3。異方差檢驗(yàn)4。異方差模型的估計(jì)加權(quán)LS法和模型變換法281。問題的提出儲(chǔ)蓄是居民的金融消費(fèi)，也是滿足相應(yīng)收入水平的“基本生活”以后的擴(kuò)展消費(fèi)，從具體問題的經(jīng)驗(yàn)分析，儲(chǔ)蓄具有異方差特性。因此建立儲(chǔ)蓄模型就不能使用最小二乘法。對(duì)于這類典型的異方差問題（提問：為什么是典型的？），我們應(yīng)當(dāng)怎樣處理呢？（lx5yfch)292。原始數(shù)據(jù)303132實(shí)際值、擬和值和殘差33殘差與收入x的散點(diǎn)圖343。異

7、方差檢驗(yàn)（1）圖示法檢驗(yàn)（2）G-Q檢驗(yàn)35（1）圖示法檢驗(yàn)LSYCXGENRE1=residGENRE2=E1*E1SCATE2X殘差平方和呈比較典型的喇叭型36'異方差圖示法的程序loadc:lx5yfch.wf1scatyx'計(jì)算儲(chǔ)蓄函數(shù)chxeqequationchxeq.lsycxgenre1=residgenre2=e1*e1scate2xLX5YFCH.PRG的程序清單37殘差平方與自變量呈比較典型的喇叭型先請(qǐng)同學(xué)們看老師的演示。請(qǐng)同學(xué)們親手驗(yàn)證。38殘差平方與自變量X的散點(diǎn)圖39儲(chǔ)蓄與收入的