Chapter 4 正态性假定:经典正态线 性回归模型( CNLRM) 主讲:彭红枫 武汉大学经济与管理学院金融系 Copyright@Hongfeng Peng 2006 Wuhan University ty
Chapter 4 正态性假定：经典正态线 性回归模型（CNLRM） 主讲：彭红枫 武汉大学经济与管理学院金融系 Copyright© Hongfeng Peng 2006 Wuhan University
4.1回顾第三章对干扰项的假 定 第三章对干扰项硎1的假定: 均值为零 无序列相关 对参数进行点估计够用 同方差 点估计只是统计推断的一方面,另一方 面是假设检验 2021/220 Hongfeng Peng Department of Finance, wuhan Univers ity
2021/2/20 Hongfeng Peng Department of Finance, Wuhan University 2 4.1 回顾第三章对干扰项的假 定 • 第三章对干扰项 的假定： – 均值为零 – 无序列相关 – 同方差 • 点估计只是统计推断的一方面，另一方 面是假设检验 i u 对参数进行点估计够用
目标 1=B1+B2X2+1 Y =B+B,X+u 有必要假定干扰项的概率分布 2021/220 Hongfeng Peng Department of Finance, wuhan Univers ity
2021/2/20 Hongfeng Peng Department of Finance, Wuhan University 3 目 标 Y X u i i i = + + 1 2 1 2 ˆ ˆ ˆ Y X u i i i = + + 有必要假定干扰项的概率分布！
4.2正态性假定 CNLRM假定干扰项是正态分布的 N(O,2) 在正态分布条件下 l1~N(0,2) l2~MN(0,a2) 2021/220 Hongfeng Peng Department of Finance, wuhan Univers ity
2021/2/20 Hongfeng Peng Department of Finance, Wuhan University 4 4.2 正态性假定 • CNLRM假定干扰项是正态分布的， 即 • 在正态分布条件下 2 (0, ) i u N 2 (0, ) i u NID 2 (0, ) i u N
4.3正态性假定下OLS估计量 的性质 无偏性 最小方差 致性 B与均是正态分布的 A-N(,)A2-N(2,OB) (n-2)σ x2(n-2) 2021/220 Hongfeng Peng Department of Finance, wuhan Univers ity
2021/2/20 Hongfeng Peng Department of Finance, Wuhan University 5 4.3 正态性假定下OLS估计量 的性质 • 无偏性 • 最小方差 • 一致性 1 2 ˆ与 ˆ 均是正态分布的 1 2 1 1 ˆ N( ) ， 2 2 2 2 ˆ N( ) ， 2 2 2 ( 2) ˆ ( 2) n n − −