随机解释变量.ppt

基本假设:解释变量X1,X2,…,Xk是确定性变量。
如果存在一个或多个随机变量作为解释变量，则称原模型出现随机解释变量问题。
假设X2为随机解释变量。对于随机解释变量问题，分三种不同情况：
1.随机解释变量与随机误差项独立(Independence)二、实际经济问题中的随机解释变量问题例如：（2）合理预期的消费函数模型计量经济学模型一旦出现随机解释变量，且与随机扰动项相关的话，如果仍采用OLS法估计模型参数，不同性质的随机解释变量会产生不同的后果。
下面以一元线性回归模型为例进行说明随机解释变量与随机误差项相关图对一元线性回归模型：2、如果X与同期不相关，异期相关，得到的参数估计量有偏、但却是一致的。3、如果X与同期相关，得到的参数估计量有偏、且非一致。模型中出现随机解释变量且与随机误差项相关时，OLS估计量是有偏的。
如果随机解释变量与随机误差项异期相关，则可以通过增大样本容量的办法来得到一致的估计量；
但如果是同期相关，即使增大样本容量也无济于事。这时，最常用的估计方法是工具变量法（Instrumentvariables）。1、工具变量的选取2、工具变量的应用然而，如果Xi与i相关，即使在大样本下，也不存在(xii)/n0，则如果选择Z为X的工具变量，那么在上述估计过程可改为:对于矩阵形式：
Y=X+3、工具变量法估计量是一致估计量1、在小样本下，工具变量法估计量仍是有偏的。容易验证仍有:4、OLS可以看作工具变量法的一种特殊情况。五、案例——中国居民人均消费函数OLS估计结果：GMM是近20年计量经济学理论方法发展的重要方向之一。
IV是GMM的一个特例。