18種Eviews方程參數估計方法匯總​

2021-02-15 計量經濟學服務中心
BREAKLS帶斷點的最小二乘分析方法

基本普通最小二乘法假設模型的參數不隨觀測值的變化而變化。儘管這種假設。結構的變化，以及樣本區間參數的變化 ，在應用時間序列分析中起著重要的作用。

因此，有大量的研究針對回歸方程中參數結構變動的問題。EViews 8提出了結構變動的線性回歸估計工具。在Bai (1997), Bai and Perron (1998)中的斷點都是已知，先前指定的。

一、Estimating Least Squares with Breakpoints in EViews

案例所需數據介紹，本節以hansen_jep為例，具體數據如下：

要估計一個具有斷點的最小二乘方程，請選擇Object/New Object….../ Equation or Quick/Estimate Equation，或者從EViews主菜單中選擇BREAKLS - Method下拉菜單中帶有斷點的最小二乘法，或者在命令窗口中簡單輸入關鍵字BREAKLS:

接下來，單擊Options選項卡，顯示計算係數協方差矩陣、斷點說明、權重和係數名的附加設置。

Break Specification包括如下選項：

The Break specification section of the dialog contains a Method drop-down where you may specify the type of test you wish to perform. You may choose between: 

• Sequential L+1 breaks vs. L

 • Sequential tests all subsets 

• Global L breaks vs. none 

• L+1 breaks vs. global L 

• Global information criteria 

• Fixed number - sequential

 • Fixed number - global

 • User-specified

這些選項在結構突變檢驗章節將再次介紹。為了說明斷點方程估計的輸出，我們使用Han- sen’s (2001)勞動生產率的例子。Hansen的示例使用了1947年2月至2001年4月美國勞動生產率在製造業耐用品行業的測量。工業生產指數與每周平均工時之比增長率。

我們估計一個斷點模型，使用DDUR與DDUR(-1)和一個常數的回歸。輸出如下:

Breakpoint Specification View顯示一個斷點回歸的總結,該方法用於確定斷點。輸出的頂部顯示斷點摘要以及剩下的部分顯示了斷點確定的中間結果:

為了說明這些工具在實踐中的使用，我們採用了美國出口實際利率的數據（from Garcia and Perron (1996) that is used as an example by Bai and Perron (2003a).）

選擇對象/新對象…從主菜單中 或在命令行中輸入命令斷點並單擊enter。

Next, click on the Options tab and specify HAC (Newey-West) standard errors, check Allow error distributions to differ across breaks, choose the Bai-Perron Global L breaks vs. none method using the Unweighted-Max F (UDMax) test to determine the number of breaks, and set a Trimming percentage of 15, and a Significance level of 0.05.

Lastly, to match the test example in Bai and Perron (2003a), we click on the HAC Options button and set the options to use a Quadratic-Spectral kernel with Andrews automatic bandwidth and single pre-whitening lag:

輸出結果為：

點擊視圖/實際，擬合，剩餘/實際，擬合，殘差圖，在原始序列和殘差的旁邊，查看樣本內的擬合數據:

相關焦點

  • Eviews估計方法匯總
    使用White異方差一致協方差或Newey-West HAC異方差一致協方差估計不會改變參數的點估計，只改變參數的估計標準差。White協方差矩陣假設被估計方程的殘差是序列不相關的，Newey-West協方差矩陣則提出了一個更一般的估計量，在有未知形式的異方差和自相關存在時仍保持一致。
  • 【學習】Eviews的30個問答,你不可不知
    【胖胖小龜寶】：（原帖：http://bbs.pinggu.org/thread-3584894-1-1.html）①概念不同；標準差是描述觀察值(個體值)之間的變異程度；標準誤是描述樣本均數的抽樣誤差；②用途不同；標準差與均數結合估計參考值範圍,計算變異係數,計算標準誤等.標準誤用於估計參數的可信區間
  • 最大似然法估計正態分布參數
    最大似然估計定義最大似然估計（maximum likelihood）就是利用已知的樣本結果，反推最具有可能（最大概率）導致這些樣本結果出現的模型參數值。換句話說，極大似然估計提供了一種給定觀察數據來評估模型參數的方法，即「模型已定，參數未知」。
  • 一文教你掌握廣義估計方程
    廣義估計方程是一種研究縱向數據（比如重複測量數據，面板數據）的方法。同一測量對象的多次測量數據結果之間很可能有著相關關係，如果不考慮數據之間的相關性會造成信息損失。常見的研究模型（比如線性回歸）都要求數據之間獨立，此時可使用廣義估計方程進行研究。
  • 教學研討|圓、橢圓的參數方程
    雖然我們的學生已經學習和了解了橢圓的普通方程和圓的參數方程有關知識,但我們的學生對其了解甚少,再說橢圓參數方程的探求與應用,與代數變換、三角函數有密切聯繫,以及由學生獨立獲取橢圓參數方程中的參數的幾何意義是極其困難的。因此我們必須從實際問題入手,由淺入深的幫助學生學習理解知識,通過「思考」、「探究」、「幾何畫板應用」等來啟發和引導學生的數學思維,養成主動探索、積極思考的好習慣。
  • 求曲線方程的方法
    有沒有一些更簡便的方法解決這些問題呢？幾種常見的直線系方程：（1）過已知點P（x0，y0）的直線系方程y－y0＝k（x－x0）（k為參數）（2）斜率為k的直線系方程y＝kx＋b（b是參數）（3）與已知直線Ax＋By＋C＝0平行的直線系方程Ax＋By＋λ＝0（λ為參數）（4）與已知直線Ax＋By＋C＝0垂直的直線系方程Bx－Ay＋λ＝0（λ為參數）（5）過直線
  • 淺談直流電機參數的測試和估計
    淺談直流電機參數的測試和估計 工程師譚軍 發表於 2018-10-07 11:38:00 　　直流電機   　　直流電機（direct
  • t檢驗回歸方程專題及常見問題 - CSDN
    ^2} \thicksim \chi^2_{N-p-1}σ2σ^OLS2​​∼χN−p−12​（詳情請見：【統計學習系列】多元線性回歸模型（三）——參數估計量的性質）。然而，我們現在只有 βi 的估計量 β^OLS,i ，而估計量與參數的真實值有一定的誤差。由於 β^OLS,i 是一個統計量，因此只要我們在統計意義下驗證 βi 是否等於零就可以了。
  • 初二學習方法:「方程」的思想
    最常見的等量關係就是「方程」。比如等速運動中，路程、速度和時間三者之間就有一種等量關係，可以建立一個相關等式：速度*時間=路程，在這樣的等式中，一般會有已知量，也有未知量，像這樣含有未知量的等式就是「方程」，而通過方程裡的已知量求出未知量的過程就是解方程。我們在小學就已經接觸過簡易方程，而初一則比較系統地學習解一元一次方程，並總結出解一元一次方程的五個步驟。
  • 高考出題人常考熱點之函數中的參數考點匯總和解題技巧詳解(上)
    本次課程我們首先會站在出題人的角度為大家講解一下高考數學中關於參數相關的考點，以及相關的解題技巧，最後我們會結合曆年真題進行相關的考題的講解，希望大家能夠重視這裡的考點和知識點，靜下心來將此次課程認真完成。
  • 參數估計-矩估計
    矩估計法是參數估計中點估計的兩種方法之一，另外一種參數的點估計是極大似然估計。矩估計就是用樣本的矩去估計總體的矩，即用樣本一階原點矩去估計總體的一階原點矩，用樣本的二階原點矩去估計總體的二階原點矩。必須要注意的是，用來進行矩估計的是原點矩不是中心距。
  • 2020高考全國1卷理科數學第22題,極坐標與參數方程,兩種方法
    本題解題思路，(1)由已知條件拼湊成「同角的正弦、餘弦的平方和等於1」，去掉參數t。(2)將參數方程直接代入直角坐標方程，可求出參數或參數式。判斷是什麼曲線？自然是化成直角坐標方程，看得更清楚。方法一直接轉化為直角方程求解，對本題來說，沒有什麼問題，且這種方法，大家更熟悉，但是這種方法不是萬能的，有些題目，這種方法計算複雜，耗費時間，不太適合。第二種方法，先求參數，和題意更貼切，由於只有一個參變量，計算相對簡單明了。
  • 極坐標系與參數方程
    文理23極坐標系與參數方程參數方程的求法，參數方程的應用2014卷1文理23極坐標系與參數方程直線和橢圓的參數方程及其應用卷2文理23極坐標系與參數方程圓的極坐標方程與參數方程的互化，圓的參數方程的應用2015卷1
  • 求軌跡方程的幾種常用方法
    一、直接法由題設所給的動點滿足的幾何條件列出等式，再把坐標代入並化簡，得到所求軌跡方程，這種方法叫做直接法。二、定義法由題設所給的動點滿足的幾何條件，經過化簡變形，可以看出動點滿足二次曲線的定義，進而求軌跡方程，這種方法叫做定義法。例2、已知圓
  • 參數估計(一):點估計
    所謂點估計，就是用一個參數點θhat來估計另外一個未知參數θ。它區別於區間估計。它主要有矩估計法、極大似然估計法和貝葉斯法。A. 矩估計法（K·皮爾遜）這個方法的思想非常簡單，在任意一本概率論與數理統計課本中都能找到其表述。思想是用樣本矩（sample moments）來估計總體矩。
  • 抽樣分布:如何進行參數的點估計和區間估計?
    為了更準確地估計總體的參數，人們提出了很多方法，如勒讓德的最小二乘法、貝葉斯的貝葉斯估計法、卡爾·皮爾遜的矩估計法、費歇爾的極大似然估計等等。
  • 參數估計之點估計和區間估計
    作者 | CDA數據分析師參數估計（parameter estimation）是根據從總體中抽取的樣本估計總體分布中包含的未知參數的方法。人們常常需要根據手中的數據，分析或推斷數據反映的本質規律。它是統計推斷的一種基本形式，分為點估計和區間估計兩部分。一、點估計點估計是依據樣本估計總體分布中所含的未知參數或未知參數的函數。簡單的來說，指直接以樣本指標來估計總體指標，也叫定值估計。通常它們是總體的某個特徵值，如數學期望、方差和相關係數等。
  • 直線參數方程裡面AB=|t1-t2|到底是怎麼來的?
    說到直線的參數方程，這是高中數學裡面相對比較簡單的的知識點，但是說到AB=|t1-t2|這個式子讓不少學生腦殼痛，下面我們就來好好掰扯掰扯它！PA=t1 PB=-t2其實這一塊內容理解起來還是比較費勁的，估計還是有些學生不明白，那麼接下來我們用第2種方式來理解！
  • 軌跡方程的求解方法
    求符合某種條件的動點軌跡方程，是解析幾何的基本問題，其實質就是利用題設中的幾何條件，通過「坐標化」將其轉化為尋求動點的橫坐標與縱坐標之間的關係.在求與圓錐曲線有關的軌跡方程時，要特別重視圓錐曲線的定義在求軌跡方程中的應用，只要動點滿足已知曲線的定義，就可直接得出方程.一般高考的解析幾何題第一問是求軌跡方程，第二問是研究直線和曲線的位置關係，所以很有必要牢固掌握軌跡方程的求法.求軌跡方程常用的方法有直接法
  • 那就轉化為參數方程
    雖然，參數方程和極坐標方程只是高考數學中的選考內容，有的同學可能直接放棄了這部分知識，但是有時候直角坐標系下很難解決的問題，在極坐標或者參數方程下會變得非常簡單，尤其涉及圓和橢圓和求距離的時候。所以建議大家還是要掌握一下極坐標和參數方程，廢話少說，直接看題。