模型的建立與估計中的問題及解決方案(ppt 85頁)

模型的建立與估計中的問題及解決方案目錄：
1.誤設定（Misspecification 或specification error）
2.多重共線性（Multicollinearity）
3.異方差性（Heteroscedasticity）
4.自相關（Autocorrelation）

模型的建立與估計中的問題及解決方案內容摘要：
第一節 誤設定
采用OLS法估計模型時，實際上有一個隱含的假設，即模型是正確設定的。這包括兩方麵的含義：函數形式正確和解釋變量選擇正確。在實踐中，這樣一個假設或許從來也不現實。我們可能犯下列三個方麵的錯誤：
選擇錯誤的函數形式
遺漏有關的解釋變量
包括無關的解釋變量
從而造成所謂的“誤設定”問題。
一. 選擇錯誤的函數形式
這類錯誤中比較常見的是將非線性關係作為線性關係處理。函數形式選擇錯誤，所建立的模型當然無法反映所研究現象的實際情況，後果是顯而易見的。因此，我們應當根據實際問題，選擇正確的函數形式
我們在前麵各章的介紹中采用的函數形式以線性函數為主，上一章介紹了應變量和解釋變量都采用對數的雙對數模型，下麵再介紹幾種比較常見的函數形式的模型，為讀者的回歸實踐多提供幾種選擇方案。這幾種模型是： 半對數模型；雙曲函數模型；多項式回歸模型

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