2020年4月重庆自考00280西方社会学理论复习资料（3）

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        29、方差非齐性：经典线性回归分析的一个基本假定就是回归模型中的随机误差项的方差为常数，称为方差齐性假定或同方差性假定。如果回归模型中的随机误差项的方差不是常数，则称随机误差项的方差非齐性或为异方差。异方差主要存在于横截面数据中。存在异方差性将导致的后果：1.参数的普通最小二乘估计虽然是无偏的，但却是非有效的。2.参数估计量的方差估计量是有偏的，这将导致参数的假设检验也是非有效的。

        30、方差非齐性的检验：1.样本分段比较法，这种方法由戈德菲尔德 (S.M.Goldfeld)和匡特(R.E.Quandt)于1972年提出的，又称为戈德菲尔德-匡特检验。2.残差回归检验法，这种方法是用模型普通最小二乘估计的残差或其绝对值与平方作为被解释变量，建立各种回归方程，然后通过检验回归系数是否为0，来判断模型的随机误差项是否有某种变动规律，以确定异方差是否存在。包括：(1)安斯卡姆伯(1961)和雷姆塞(1969)检验;(2)怀特检验(1980);(3)戈里瑟检验(1969)

        31、方差非其性下的参数估计采用：加权最小二乘法。鉴于异方差存在时普通最小二乘法估计的非有效性，对于已经检验确定存在非齐性方差的回归模型，就不应再直接应用普通最小二乘法来估计模型的参数。通常，解决这一问题的办法是采用加权最小二乘法。

        32、序列相关性：对于时间序列资料，由于经济发展的惯性等原因，经济变量的前期水平往往会影响其后期水平，从而造成其前后期随机误差项的序列相关，也称为自相关。产生序列相关性的原因：1.经济变量惯性的作用引起随机误差项自相关;2.经济行为的滞后性引起随机误差项自相关;3.一些随机因素的干扰或影响引起随机误差项自相关;4.模型设定误差引起随机误差项自相关;5.观测数据处理引起随机误差项序列相关。

        33、自相关性的后果：1.参数的普通最小二乘估计虽然是无偏的，但却是非有效的。2.参数估计量的方差估计量是有偏的，这将导致参数的假设检验也是非有效的。

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