设定误差的原因 】 数据来源渠道可能不畅。例如，数据很难取得被 迫将具有重要的经济意义变量排斥在模型之外。 ●不知道变量应当以什么确切的函数形式出现在回 归模型中。 。事先并不知道所研究的实证数据中所隐含的真实 模型究竞是什么。 设定误差在建模中较容易出现。设定误差的存在 可能会对模型形成不良的后果
11 ●数据来源渠道可能不畅。例如，数据很难取得被 迫将具有重要的经济意义变量排斥在模型之外。 ●不知道变量应当以什么确切的函数形式出现在回 归模型中。 ●事先并不知道所研究的实证数据中所隐含的真实 模型究竟是什么。 设定误差在建模中较容易出现。设定误差的存在 可能会对模型形成不良的后果。 设定误差的原因
二、变量设定误差的后果 当模型设定出现误差时，模型估计结果也会与“实 际”有偏误； 偏误的性质与程度与模型设定误差的类型密切相 关。 从实质上看，变量设定误差的主要后果，是一个 或多个解释变量与随机扰动项之间存在着相关 性，进而影响参数估计的统计特性。 12
12 二、变量设定误差的后果 当模型设定出现误差时，模型估计结果也会与“实 际”有偏误； 偏误的性质与程度与模型设定误差的类型密切相 关。 从实质上看，变量设定误差的主要后果，是一个 或多个解释变量与随机扰动项之间存在着相关 性，进而影响参数估计的统计特性
1.遗漏相关变量（欠拟合）偏误 采用遗漏了重要解释变量的模型进行估计而带来 的偏误，称为遗漏相关变量偏误。 设正确的模型为： Y=阝+阝2X2:+阝3X3+4 正确模型离差形式为： y=f,+阝2书，+(-） 13
13 1. 遗漏相关变量（欠拟合）偏误 采用遗漏了重要解释变量的模型进行估计而带来 的偏误，称为遗漏相关变量偏误。 设正确的模型为： 正确模型离差形式为： Yi = b1 + b b 2X2i + + 3 3 iX u i i 2 2 2 3 ( - ) i i i i y =b b x + + x u u
却对方程Y,=01+02X21+V 进行回归，得： a2=阝2+阝 x,1x-0） 取期望 ∑ 》 E(c@)=EB2+阝 ∑x,x∑xu-m ∑安 14
14 却对方程 进行回归，得： 取期望 ( ) 2 3 2 2 2 3 2 2 2 2 ( - ) E E ˆ i i i i i i x x x u u x x a b b æ ö = ç ÷ + + è ø å å å å Y X i = a 1 + + a n 2 2 i i 2 3 2 2 2 3 2 2 2 2 ( - ) ˆ i i i i i i x x x u u x x a = b b + + å å å å
遗漏变量设定误差的后果 由此可以看出，X,的遗漏将产生如下后果。 两边取概率极限，有： plim&,=阝，+B, Cov(X2,X）Cov(X,4】 Var(X2) Var(X2) 15
15 遗漏变量设定误差的后果 由此可以看出， 的遗漏将产生如下后果。 两边取概率极限，有： ( ) ( ) ( ) ( ) 2 3 2 2 2 3 2 2 Cov , Cov , lim ˆ Var Var i i i i n i i X X X u p X X a b b ®¥ = + + X3