2011级博士生高级计量经济学指南
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西南财经大学2011级博士研究生高级计量经济学学习指南
-1-2011级博士生高级计量经济学
学习指南
第一部分条件期望与条件方差
第二部分古典假设与最小二乘法
第三部分最小二乘的有限样本性质
第四部分最小二乘的大样本性质
第五部分非球型扰动与广义回归模型
第六部分极大似然估计,广义矩估计
第七部分检验与推断
第八部分工具变量和两阶段最小二乘
第九部分模型设定检验西南财经大学2011级博士研究生高级计量经济学学习指南
-2-第一部分条件期望与条件方差
在正式进入计量经济学的学习之前,需要对条件期望以及条件方差熟练掌
握,它们是以后学习的基础。
一、条件期望
1、条件均值的定义
条件均值的定义为:
||
()|
|y
yx
yyfyxdyy
mxEyx
yPyxy
若是连续的
若是离散的
应当指出的是,条件期望是谁的函数。
2、条件均值的性质
条件均值有几个简单而有用的性质:
(1)迭代期望律(LawofIteratedexpectations,LIE)
条件期望的条件期望等于无条件期望。
|
xEyEEyx
,其中,记号
xE表示关于x值的期望。
Proof:
离散情形:
Weneedtoshow:
|
X
xEyEyXxPXx
Where
|||
YX
yEYXxyPyx
.
Wehave
|||
XYXX
xyxEYXxPXxyPyxPx
Y
yyPYyEY.
连续情形:
X
xEggfxdx
,and
||
yEyxyfyxdy
||
X
xEEYXxEYXxfxdx
|
xyyfyxdyfxdx
|
xyyfyxdyfxdx
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-3-
|
xyyfyxfxdxdy
,
xyyyfxydxdyyfydyEy
迭代期望律的一般表述方式
|||EyEEyxwx
其中,
gxw,x是w的子集,
g为非随机函数。
语义:若已知w的结论,我们也就知道x的结论。
记:
12|, |EyEy
wwxx
则:
21||EyE
xxwx
Proof需要较多的测度论的知识,这里只是加以说明证明的思路。
||EEy
wx中,
w的信息多于
x。因此,当
1|Ey
ww时,运用
x
的信息,也可描述
2|Ey
xx。例如,w和x分别为天平的砝码,w
为1克的集合,x为5克的集合,因此,有
gxw。当我们用w的信息
描述y时,也可以用x的信息加以描述。
特例:
||,|EyEEyxxzx
另外,
|||EyEEyxxw也成立。
(2)
()()|()()|EgyhxygyEhxy
(3)
()()()()|EgyhxEgyEhxy
()()()()|()()|EgyhxEEgyhxyEgyEhxy
(4)
|||EaxbyzaExzbEyz
更为一般的情形:
设,
12,,,
Gaaabxxxx和为x的标量函数,
12,,,
Gyyy为随机变量,
那么:西南财经大学2011级博士研究生高级计量经济学学习指南
-4-
11||GG
jjjj
jjEaybaEyb
xxxxxx
(5)对于任何二元变量的分布,
,,|CovxyCovxEyx
|
x
xxExEyxfxdx
证明:(,)CovxyExyExEy
[(|)][(|)][(|)]EExyxExEyExEyxExEEyx
,|CovxEyx
{()[(|)((|))]}ExExEyxEEyx
[()(|)][()][()(|)]ExExEyxExExEyExExEyx
|
x
xxExEyxfxdx
从这个公式中,我们需要理解线性回归中的两个古典假设:
(|)0(,)0EuxCovxu
由此,零均值假定(在
ix给定的条件下,
iu的条件均值为零)(强外生),与
随机扰动项与解释变量不相关的假定(弱外生),这将在以后的学习中经常提及。
(6)若定义
|yEyx
,在假设
, 1,2,3,,
iEgjJ
x和
E
条件下,有
0Egx
。其中,
gx为任意函数。特殊情形,
0E
,
,0Covx
。
证明:
|||
|||
||0EEyEy
EyEEy
EyEy
xxx
xxx
xx
又
||00EEEEEE
gxgxxgxxgx
||0EEyEyEyEEyEyEy
xx西南财经大学2011级博士研究生高级计量经济学学习指南
-5-
,
||00CovxExExE
ExEExxExExEx
3、条件方差的定义
条件方差的定义为:
22
22|||||VaryxxEyEyxxEyxEyx
它的简化公式为:
2
2|||VaryxEyxEyx
可认为是:分组条件下的集中程度的度量,或者,分组条件下的差异程度的
度量。同理,条件期望为总体分组条件下的分门别类地求期望(学校教师的平均
年龄=各院系教师平均年龄的平均)。
(1)
2
||VaraybaVaryxxxxx
证明:(作业)
(2)一个重要的方差分解定理:
在一个联合分布中有,
||
xxVaryVarEyxEVaryx
它表示,在一个二元分布中,y的方差可分解为条件均值函数的方差加上条
件方差的期望。
将此式变形即可得到:
||
xxEVaryxVaryVarEyx
它表示从平均意义上看,在条件约束下,条件化减少了变量的方差。我们有
清楚的结论:y的条件方差不大于y的无条件方差。
证明
22
||VaryEyEyEyEyEyEyxx
22
0||
2||
EhxEyEyEEyEy
EyEyEyEy
xx
xx
22
||EyEyEEyEyxx
2
||
22
|
||||EEyEEy
VarEy
EVaryEEyEyEEyEy
xx
x
xxxx