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计量经ips

  C.S Chu是Hal. White的弟子,南加州和台大的教授,研究方向是时间序列。

  1、计量建模时一般考虑线性模型,why?我的答案很简单:why not?反正模型的形式是未知的。既然未知,为何不选最简单的线、很多教科书一讨论参数估计,就搬出几大标准:

  这几个性质的地位是不一样的。一致性是最重要的,而有效性在它面前微不足道。至于有偏无偏,即使有偏,也可能是一致的;所以无偏性也不重要。在某些特定的条件下,无偏性只是为了保证一致性成立的必要条件而已。3、当在计量经济学中遇到困难时,往往要回到经济学中寻找答案。

  如果高的R平方只是源于更多的解释变量,那么显然高的R平方不代表更好的模型。而且,高的R平方还意味着模型样本外预测的能力较低。5、在时间序列分析中,R平方超过0.9不是什么大不了的事情,不必为此沾沾自喜;

  你要敢于拿ARMA去挑战自己。8、时间序列的回归中,一定要保证内部逻辑的一致性。

  当你看到有人直接拿GDP对利率作回归,那他的模型必错无疑。9、当你看到模型的t值很大时,先不要高兴,因为这很可能是谬误回归的产物。

  12、在对用极大似然法得到的参数的渐进分布进行讨论时,千万别忘了信息矩阵等式是一切简化结果的前提。

  13、在假设检验中,如果模型是线性的而原假设是非线性的,则一般考虑wald test。

  前者是指先设定一大串解释变量,然后一个一个排查;后者是指从最简单的模型入手,逐个往里加解释变量。前者的问题在于包含了多余的变量,致使非有效性产生;而后者遗漏了重要变量,致使不一致性产生。从一致性和有效性的重要程度来看,似乎应当选择前者。但是,除非你能保证那一大串解释变量完全包含了真实的模型,否则那一大串变量的模型也是不一致的。而能做到这一点(包含真实模型),很难。既然都不一致,为何不选择从简单的模型开始呢?展开全文

  应从模型设定上入手解决。17、在检验序列相关时,DW test针对AR(1)的误差项。

  20、实际操作中,如果存在异方差,仍然使用OLS,但方差估计值要选择Robust Variance.

  21、实际操作中,如果存在异方差,且根据OLS方差和Robust方差得到的显著性检验结果相同,那么就没有必要理会异方差的存在。

  24、在用Newton-Ralphson方法对非线性模型作迭代时,初始值和步长的选定很重要。

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