异方基的 异方是的修正方法一 异方差性的矩阵表示 模型Y=xB+U 教师:席尧生
Outline É Vg É 5 J É u É ?{——\¦{ Y~©Û É 5Ý L« I .Y = Xβ + U I ÅØ Ue÷vOþ²LÆÄ b½ E(UU0 ) = σ 2 IT L²UpØ' äkÓ I ¢S¥~kE(UU0 ) = σ 2Ψ§Ù¥Ψ´®¢½é ¡Ý I eΨÌéþ"§ÌéØÓ E(UU0 ) = σ 2 φ1 . . . φT φi i6=j 6= φj ∀i, j = 1, 2, · · · , T (1) ùÒ´c¡½ÂÉ 5 µR) Chapter 5 Heteroskedasticity
异方基的 异方是的修正方法一 异方差性的矩阵表示 模型Y=Xβ+U 随机误差项U若满足计量经济学基本假定 表明U的各元素互不相关且具有相同的方差 教师:席尧生
Outline É Vg É 5 J É u É ?{——\¦{ Y~©Û É 5Ý L« I .Y = Xβ + U I ÅØ Ue÷vOþ²LÆÄ b½ E(UU0 ) = σ 2 IT L²UpØ' äkÓ I ¢S¥~kE(UU0 ) = σ 2Ψ§Ù¥Ψ´®¢½é ¡Ý I eΨÌéþ"§ÌéØÓ E(UU0 ) = σ 2 φ1 . . . φT φi i6=j 6= φj ∀i, j = 1, 2, · · · , T (1) ùÒ´c¡½ÂÉ 5 µR) Chapter 5 Heteroskedasticity
异方基的 异方是的修正方法一 异方差性的矩阵表示 模型Y=Xβ+U 随机误差项U若满足计量经济学基本假定 E(UU)=0IT 表明U的各元素互不相关且具有相同的方差 实际中常有E(UU)=a2亚,其中亚是一个已知的实正定对 称矩阵 教师:席尧生
Outline É Vg É 5 J É u É ?{——\¦{ Y~©Û É 5Ý L« I .Y = Xβ + U I ÅØ Ue÷vOþ²LÆÄ b½ E(UU0 ) = σ 2 IT L²UpØ' äkÓ I ¢S¥~kE(UU0 ) = σ 2Ψ§Ù¥Ψ´®¢½é ¡Ý I eΨÌéþ"§ÌéØÓ E(UU0 ) = σ 2 φ1 . . . φT φi i6=j 6= φj ∀i, j = 1, 2, · · · , T (1) ùÒ´c¡½ÂÉ 5 µR) Chapter 5 Heteroskedasticity
异方基的 异方是的修正方法一 异方差性的矩阵表示 模型Y=Xβ+U 随机误差项U若满足计量经济学基本假定 E(UU)=0IT 表明U的各元素互不相关且具有相同的方差 实际中常有E(UU)=a2亚,其中亚是一个已知的实正定对 称矩阵 若ψ非主对角线元素均为零,主对角线元素各不相同 这就是前面定义的异方差性
Outline É Vg É 5 J É u É ?{——\¦{ Y~©Û É 5Ý L« I .Y = Xβ + U I ÅØ Ue÷vOþ²LÆÄ b½ E(UU0 ) = σ 2 IT L²UpØ' äkÓ I ¢S¥~kE(UU0 ) = σ 2Ψ§Ù¥Ψ´®¢½é ¡Ý I eΨÌéþ"§ÌéØÓ E(UU0 ) = σ 2 φ1 . . . φT φi i6=j 6= φj ∀i, j = 1, 2, · · · , T (1) ùÒ´c¡½ÂÉ 5 µR) Chapter 5 Heteroskedasticity
异方差的来源与后采 异方是的修正方法一 异方差来源于截面数据 在用截面数据估计一个企业或住户关系时 教师:席尧生
Outline É Vg É 5 J É u É ?{——\¦{ Y~©Û É 5 u ¡êâ I 3^ ¡êâOè½4r'X I Ø utU)uè½pÂ\4r I Ø Kè½$Â<4rk' I 3ù«¹e¿XutäkØÓ §=É 5 µR) Chapter 5 Heteroskedasticity