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异方差性常用估计方法
异方差常用
的
估计方法
答:
关于异方差性检验的方法大致有:图示检验法、Goldfeld - Quandt 检验法、White检验法、Park检验法和Gleiser检验法
。事实也证明,实际经济问题中经常会出现异方差性,这将影响回顾模型的估计、检验和应用。因此在建立计量经济模型时应检验模型是否存在异方差性。异方差性是相对于同方差而言的。所谓同方差,是...
应用计量经济学 · 第九章:
异方差性
· 第二节:
加权最小二乘法
...
答:
在变换后,我们看到了WLS的调整作用,它通过权重1/hi来处理异方差,而GLS则利用ui|xi的条件方差的逆。对于估计的异方差函数,如FGLS(
可行广义最小二乘法
)和EGLS(估计的广义最小二乘法),它们分别基于估计的h^_i和特定假设h(x)的形式,如指数函数。然而,线性模型有时会产生负预测值,这就需要...
回归模型中出现
异方差
时怎样
估计
参数
答:
4.用分组数据估计经济计量模型也是异方差性的重要来源
。拓展介绍:异方差性(heterosceda
计量经济学中的OLS是什么意思
答:
1. OLS回归
,在社会科学研究中亦称为线性回归,是计量经济学中常用的估计方法。2. 该方法旨在研究一个或多个自变量(X)对因变量(Y)的影响。3. 在应用OLS回归时,异方差性(即残差的不等方差)是一个关键问题。4. 异方差性若未被妥善处理,可能会对模型的估计和假设检验产生不利影响。5. 因此...
在统计学中,如何处理
异方差
对标准误的影响?
答:
2. 加权最小二乘法:加权最小二乘法是一种常用的处理异方差的方法
。它通过给不同的观测值赋予不同的权重,使得具有较大误差的观测值对参数估计的影响较小。这种方法可以有效地减小异方差对标准误的影响。3. 广义最小二乘法:广义最小二乘法是一种更为灵活的处理异方差的方法。它允许模型的形式和...
直观上解释,当存在
异方差
时,为什么加权最小二乘法(WLS)优于OLS法...
答:
【答案】:
加权最小二乘法对不同的数据给予不同的权重
,使得极端值所占的权重较小,进而使得估计量成为最佳线性无偏估计量。另外,加权最小二乘法是广义最小二乘法的特例。
异方差
是指
答:
对存在异方差性的模型可以采用
加权最小二乘法
进行估计。异方差性的检测——White test 在此检测中,原假设为:回归方程的随机误差满足同方差性。对立假设为:回归方程的随机误差满足异方差性。判断原则为:如果nR2>chi2 (k),则原假设就要被否定,即回归方程满足异方差性。在以上的判断式中,n代表...
统计分析中,如何解决
异方差
问题?
答:
ivreg2 Y X1 X2 X3 X4, r first这将输出endogenous检验,检查是否存在内生性问题。接着,执行 estat overid以查看是否存在过度识别(overid)的迹象,以及弱工具变量(weak IV)的问题。通过这些步骤,2SLS不仅能有效解决
异方差
问题,还能确保我们的
估计
结果在内生性条件下更为可靠。在实践中,记得根据...
如何检验模型
异方差性
?
答:
一、检验异方差性的方法有:
1、图示检验法
:相关图分析;残差图分析。2、Goldfeld - Quandt 检验法。3、怀特(white) 检验。4、帕克检验( Park test ) 和格里奇检验( Glejser test)。二、异方差性是相对于同方差而言的:1、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,经典线性回归...
异方差性
问题如何处理?
答:
通常存在异方差时,散点图会呈现出自变量X值越大,残差项越大/越小的分布规律。如上图中散点图呈现出这样的规律性,说明模型具有
异方差性
。2、white检验 怀特检验是最
常用
于检验异方差的
方法
。SPSSAU中会自动输出怀特检验结果。3、BP检验 除此之外,也可用BP检验结果判断,SPSSAU中会自动输出此结果。
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