tailieunhanh - Bài giảng Kinh tế lượng: Chương 5 - ThS. Phạm Trí Cao

Bài giảng Kinh tế lượng - Chương 5: Phân tích hồi quy bội - Tính tiệm cận của OLS trình bày tính vững, tính tiệm cận chuẩn và suy luận trên mẫu lớn. Đây là một tài liệu tham khảo hữu ích dành cho các bạn sinh viên đang theo học và những ai quan tâm dùng làm tài liệu học tập và nghiên cứu. | Chương 5 - Nhập môn Kinh tế lượng Jeffrey M. Wooldridge PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI TÍNH TIỆM CẬN CỦA OLS Phân tích hồi quy bội Tính tiệm cận của OLS Giả thiết của mô hình tuyến tính cổ điển sai số ngẫu nhiên u có phân phối chuẩn và độc lập với các biến giải thích. Chương 5 Điều này cho phép ta rút ra được phân phối mẫu chính xác của các ước lượng OLS có điều kiện theo các biến giải thích trong mẫu . Định lý đã chứng tỏ rằng các ước lượng OLS của mẫu có phân phối chuẩn từ đó suy ra ngay phân phối cho các thống kê t và F. Wooldridge Introductory Econometrics Nếu sai số u không có phân phối chuẩn thì thống kê t sẽ không chính A Modern Approach 5e xác là phân phối t và thống kê F sẽ không chính xác là phân phối F với một cỡ mẫu bất kỳ. 2013 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be scanned copied or duplicated or posted to a publicly accessible website in whole or in part. 2 Phân tích hồi quy bội PHÂN TÍCH HỒI QUY BỘI Tính tiệm cận của OLS TÍNH TIỆM CẬN CỦA OLS Cho đến giờ chúng ta đã tập trung vào các tính chất của OLS đúng cho Tính không chệch của các ước lượng mặc dù quan trọng nhưng không mẫu bất kỳ hữu hạn phải lúc nào cũng đạt được. Các tính chất của OLS đúng cho mẫu cỡ mẫu bất kỳ Các ước lượng OLS thì không chệch khi các giả thiết từ đến thỏa. Giá trị kỳ vọng tính không chệch dưới giả thiết Trong Phần 3 của quyển sách này chúng ta sẽ gặp một vài trường hợp Công thức phương sai dưới giả thiết ước lượng bị chệch nhưng vẫn hữu dụng. Định lý Gauss-Markov dưới giả thiết Không phải tất cả các ước lượng hữu dụng đều không chệch. Phân phối mẫu chính xác kiểm định và KTC dưới giả thiết Gần như tất cả các nhà kinh tế học đều đồng ý rằng tính vững là yêu cầu tối thiểu cần có của một ước lượng. Các tính chất của OLS đúng với mẫu lớn tính tiệm cận Mặc dù giả định nhiễu không có tính chuẩn Tính vững dưới giả thiết Tính tiệm cận chuẩn kiểm định dưới giả thiết 4 2013 .