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1、1,第二節(jié) 異方差的來源與后果,異方差的來源 異方差的后果,2,一、異方差的來源,1）模型中省略了某些重要的解釋變量,假如正確的計量模型是,3,2）模型函數(shù)形式的設(shè)定有誤。模型的設(shè)定主要包括變量的選擇和模型數(shù)學(xué)形式的確定。模型中略去了重要解釋變量常常導(dǎo)致異方差，實際就是模型設(shè)定問題。除此而外，模型的函數(shù)形式不正確，如將指數(shù)函數(shù)模型誤設(shè)成了線性模型，也可能導(dǎo)致異方差,3）隨機(jī)因素的影響。如政策變動、自然災(zāi)害、金融危機(jī)等,4,經(jīng)驗表明，在橫截面數(shù)據(jù)中比在時間序列數(shù)據(jù)中更易出現(xiàn)異方差,通常認(rèn)為，截面數(shù)據(jù)較時間序列數(shù)據(jù)更容易產(chǎn)生異方差。這是因為同一時點不同對象的差異，一般說來會大于同一對象不同時間的差

2、異。不過，在時間序列數(shù)據(jù)發(fā)生較大變化的情況下，也可能出現(xiàn)比截面數(shù)據(jù)更嚴(yán)重的異方差,5,二、異方差的后果,計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型一旦出現(xiàn)異方差性，如果仍采用OLS估計模型參數(shù)，會產(chǎn)生下列不良后果,1.參數(shù)估計量不再是有效估計量,當(dāng)計量模型中存在異方差時，OLS估計量仍具有線性性和無偏性，但不再具有最小方差性。因為在最小方差性的證明過程中利用了同方差假定,6,同方差時,異方差時,一元線性回歸模型,顯然，如果模型是同方差的，則這兩個結(jié)果是相同的。如果模型出現(xiàn)了異方差，則OLS估計量的方差將被高估或低估,7,2.變量的顯著性檢驗失去意義,在關(guān)于變量的顯著性檢驗中，構(gòu)造了t統(tǒng)計量，它是建立在正確估計了參數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差的基礎(chǔ)之上。如果出現(xiàn)異方差，估計的參數(shù)

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