發(fā)布時(shí)間：2017-09-11 10:24

  本文關(guān)鍵詞：基于Bootstrap方法的FDI與GDP因果關(guān)系的檢驗(yàn)

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【摘要】：在小樣本的情況下,總體分布的情況未知時(shí),傳統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)計(jì)量分析的結(jié)果變得不可靠。本文為此提供了一種新的思路,Bootstrap方法的原理是通過(guò)再抽樣,對(duì)總體分布進(jìn)行估計(jì),可以有效挖掘樣本信息。由于完全依賴(lài)樣本的經(jīng)驗(yàn)分布,所以對(duì)數(shù)據(jù)沒(méi)有過(guò)高的要求。本文將該方法用于對(duì)FD I與中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系的檢驗(yàn)。
【作者單位】： 沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué)遼陽(yáng)校區(qū);
【關(guān)鍵詞】： Bootstrap 小樣本 Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)
【分類(lèi)號(hào)】：F832.6;F222.33
【正文快照】： 1 Bootstrap方法的基本原理假定一次樣本觀測(cè)值:(x1,x2,…,xn),總體分布為F(x),xi是i·i·d的。θ(F)為總體參數(shù),θ^(X)是該樣本對(duì)θ的估計(jì)。則估計(jì)誤差:R(X,F)=θ^(X)-θ(F)。重抽樣后,得到一個(gè)Bootstrap樣本,相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)量為:R*(X*,F^n)=θ^(X*)-θ(F^n),其中:X*、F^n均代表

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