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文档简介
第三章受约束回归问题模型参数的线性约束二、对回归模型增加或减少解释变量■三、参数的稳定性检验■四、非线性约束1/4/2019受约束回归■在建立回归模型时,有时根据经济理论需要对模型中的参数施加一定的约束条件。例如:需求函数的0阶齐次性条件:当所有商品和消费者货币支出总额按同一比例变动时,需求量保持不变生产函数的1阶齐次性条件:a+阝=1■模型施加约束条件后进行回归,称为受约束回)a(restrictedregression■未加任何约束的回归称为无约束回归unrestrictedregression1/4/2019模型参数的线性约束■多元回归模型:Y=B+B1X1+B2X2+…+BAXk+1(1)施加约束B1+B2=1B1=B得:Y=B+BX1+(1-B)X2+…+B1X1+B1Xk+或:y=B+BX1+BX3+…+B1x+(2)1/4/2019如果对(2)式回归得出:B0,B1,月,…,B1则由约束条件可得:2=1-A然而,对所研究的具体问题能否施加约束?需进一步进行相应的检验。常用的检验有:F检验、x2检验与t检验。1/4/2019F检验■在同一样本下,记无约束样本回归模型为:Y=XB+e受约束样本回归模型为Y=XB+e于是:=Y-X
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