计量经济学 3.4 经典假设ppt课件.ppt

§4 经典回归模型与高斯定理
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重要的理论问题：
第一，“经典”的含义是什么？
第二，“经典”的意义（违背的后果）。
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一、线性回归模型的基本假设
假设1. 回归模型是线性的，被正确设定，且含义随机误差项；
假设2. 随机误差项具有零均值、同方差和不序列相关性：
E(i)=0 i=1,2, …,n
Var (i)=2 i=1,2, …,n
Cov(i, j)=0 i≠j i,j= 1,2, …,n
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假设3. 随机误差项与所有的解释变量X之间不相关：
Cov(Xi, i)=0 i=1,2, …,n
假设4. 服从零均值、同方差、零协方差的正态分布
i~N(0, 2 ) i=1,2, …,n
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如果假设1、2满足，则假设3也满足;
如果假设4满足，则假设2也满足。
注意：
以上假设也称为线性回归模型的经典假设或高斯（Gauss）假设，满足该假设的线性回归模型，也称为经典线性回归模型（Classical Linear Regression Model, CLRM）。
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另外，在进行模型回归时，还有两个暗含的假设：
假设5. 没有一个解释变量是其他任何解释变量的完全线性函数。
假设6. 误差项服从正态分布
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二、无偏估计量的含义
定义
几何意义
特别注意
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三、方差的性质
几何意义
改善方法
特别注意
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四、高斯定理
内容
扩展
性质：证明
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