“无偏性、有效性、一致性”与模型检验的区别与联系

财经节析

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收藏 2017-08-27

参数估计量的评价标准（无偏性、有效性、一致性）：

（1）有限样本的情形下，一种估计方法得到一个估计量，

无偏性：对同一种估计方法而言，参数估计量的条件期望 = 参数真实值。

有效性：在所有的无偏估计量中，条件方差最小的那个估计量。

（2）大样本的情形下，

一致性：通俗的理解就是，如果把所有样本都给了你，也就是把总体都给你了，你都得不到参数的真实值，那么这个估计量也就没有多大意义，即不一致。

【重要】***无偏性、有效性、一致性主要是从理论角度去探讨参数估计量与参数真实值之间的关系、或者说是告诉你参数估计量在理论上具有哪些优良性质、或者说参数估计量在理论上是多么的接近参数真实值。

问题是：（1）理论上具有某些良好性质并不代表对于基于样本计算出的参数估计值与参数真实值就很接近、（2）不同的样本是否有不同的结论，这些问题都需要进一步的模型检验。

【重要】***模型检验主要是从样本角度去分析。

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财经节析

2017-11-2 11:40:56

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视频内容包括：
   1.  不同类型数据输入
   2.  基本操作
第一部分  条件期望模型
一、平稳时间序列
单个平稳时间序列建模技术
   3.  AR模型
   4.  MA模型
   5.  ARMA模型
多元平稳时间序列建模技术
   6.  VAR模型
   7.  Granger因果检验
   8.  ARDL自回归分布滞后模型
   9.  ARDL模型帮你自动选择ECM误差修正模型最优滞后阶数
二、非平稳时间序列
   10.  ADF单位根检验
   11.  Engle-Granger协整检验
   12.  ECM误差修正模型
   13.  Johansen协整检验
   14.  VECM向量误差修正模型
第二部分  条件波动率模型（正在进行中……）
   15.  ARCH模型
   16.  GARCH模型
   17.  非对称GARCH模型