若回归模型中无截距项，则 [tex=4.214x2.0]HH3p79UQsX1ONBlZbR/if56xQiYAWzpohRbC7izR8uE=[/tex] 。
举一反三
- 若回归模型中无截距项,则∑e≠0
- （1）证明：若[tex=4.214x2.0]Wh0BbcsxbdPTUak0FdVk/bstXG4NsKrR79QoYd+59wPwste28OXc9iGm6TyjIoyjQCRsU4hQlYOz4tzM42NmRQ==[/tex]存在，则[tex=8.571x2.0]Wh0BbcsxbdPTUak0FdVk/bY2L1/r2xj+PmXKKYuo5i3auEUtRxxbi5PqVJQBcwY8NLGYmstV4IpgajN7jynxzO98fMOEIHw4MU+V5/QZAW4=[/tex]
- 设真实模型为无截距模型:[tex=5.714x1.214]5/5gZYm/QdlpMx2pRDhDxT4wEYOVtZN3cBPFJR9fO/4=[/tex]回归分析中却要求截距项不能为零，于是,有人采用的实证分析回归模型为[tex=7.786x1.214]dRpPRikKuNNikQ5jTZ6riOrDr4qhwgVa9v3jXd8lOT4jcuSD0qzqKmKrzHcm/w5P[/tex]试分析这类设定误差的后果。
- 按照“弗里德曼的持久收入假说”:持久消费 Y 正比于持久收入 X，依此假说建立的计量模型没有截距项，设定的模型应该为:[tex=5.214x1.214]x5xVSK12z1MzB76LeJgHBL/61OghB5Hjk77U4WGw+yA=[/tex]，这是一个过原点的回归。在古典假定满足时，证明过原点的回归中 [tex=0.929x1.214]DuowWQHaeYF/MuF4+GH/wQ==[/tex] 的 OLS 估计量 [tex=1.0x1.571]4Axz3DiPgazlp97kY3yYxXRxlimBCYbw9ODGVVjUVVs=[/tex] 的计算公式是什么?对该模型是否仍有 [tex=3.643x2.0]uE7hAZpO8m0eZZLAfLEahA==[/tex] 和 [tex=4.714x2.0]xayLF1rqMp663vQEw9Fb/ClGCApdFaET+Z+im4/GCcY=[/tex]?对比有截距项模型和无截距项模型参数的 OLS 估计有什么不同?
- 按照“弗里德曼的持久收入假说”:持久消费Y正比于持久收入X,依此假说建立的计量模型没有截距项，设定的模型应该为: [tex=5.786x1.214]lqTHBz54sRQHTbqYU+FZS5z+PqzN2b4bsks0ZfVMrIg=[/tex] ,这是一个过原点的回归。在古典假定满足时，证明过原点的回归中[tex=0.857x1.214]f+HQGAZjh5fkOKIjeSXwBw==[/tex]的OLS估计量[tex=0.857x1.5]xI0/T25mjFdNKMECXKW4hg==[/tex]的计算公式是什么?对该模型是否仍有[tex=3.643x2.0]IslOm9f1Cq6cesqNg9wMUA==[/tex]和[tex=5.286x2.0]CTlnuaYCJsb6ZwOmQw6m8iQj+rkgg5djiPsxdj/iHBA=[/tex]?对比有截距项模型和无截距项模型参数的OLS估计有什么不同?