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§2.9 随机解释变量Random Independent Variable 一、随机解释变量问题 二、随机解释变量的后果 三、工具变量法 一、随机解释变量问题 1、随机解释变量问题 单方程线性计量经济学模型假设解释变量与随机项不相关, 或者说X是确定性变量，不是随机变量。 违背这一假设设的问题被称为随机解释变量问题。 2、随机解释变量问题的2种情况 对于模型 Yi=?0+?1X1i+?2X2i+?+?kXki+?i i=1,2,…,n 为讨论方便，假设X2为随机解释变量。 ⑴随机解释变量与随机误差项不相关，即 E（X2?）=0 (2)随机解释变量与随机误差项相关 E（X2?）?0 3、实际经济问题中的随机解释变量问题 例如： 耐用品存量调整模型： 耐用品的存量Qt由前一个时期的存量Qt-1和当期收入It共同决定： Qt=?0+?1It+?2Qt-1+?t t=1,?T 这是一个滞后被解释变量作为解释变量的模型。 但是，如果模型不存在随机误差项的序列相关性，那么随机解释变量Q t-1只与?t-1相关，与?t不相关，属于上述的第1种情况。 合理预期的消费函数模型 消费是由对收入的预期所决定的，于是有： 二、随机解释变量的后果 对回归模型 Y=XB+N 1、随机解释变量与随机误差项不相关 这时采用OLS法估计模型，得到的参数估计量仍然是无偏的。 三、工具变量法 Instrumental Variables Method 1、工具变量的选取 工具变量：在模型估计过程中被作为工具使用，以替代模型中与随机误差项相关的随机解释变量。 选择为工具变量的变量必须满足以下条件： 2、工具变量的应用 用普通最小二乘法估计模型，最后归结为求解一个关于参数估计量的正规方程组： 称为工具变量矩阵。 于是： 对于多元线性模型 3、几点注解 工具变量并没有替代模型中的解释变量，只是在估计过程中作为“工具”被使用。 如果模型中有两个以上的随机解释变量与随机误差项相关，就必须找到两个以上的工具变量。但是，一旦工具变量选定，它们在估计过程被使用的次序不影响估计结果。 OLS可以看作工具变量法的一种特殊情况。 * 随机解释变量问题主要表现于用滞后被解释变量作为模型的解释变量的情况。 可见，随机解释变量带来什么后果取决于它与随机误差项是否相关。 2、随机解释变量与随机误差项高度相关 OLS法估计得到的参数估计量是有偏的。 D.W.检验失效。 OLS法失效，需要发展新的方法估计模型。 （1）与所替代的随机解释变量高度相关； （2）与随机误差项不相关； （3）与模型中其它解释变量不相关，以避免出现多重共线性。 求解该方程组即可得到关于原模型参数的工具变量法估计量。 如果x2为随机变量，且与随机误差项相关；选择z作为它的工具变量。得到采用工具变量法的正规方程组： 对于矩阵形式： Y=XB+N 正规方程组为 其中利用了工具变量与随机误差项不相关。 *