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Drink H · 2020年06月23日

问一道题:NO.PZ2020010801000028 [ FRM I ]

问题如下:

What conditions are required for a regression to suffer from omitted variable bias?

解释:

There are two conditions. First, the variable must be omitted in the sense that it has a non-zero coefficient in the correct model. Second, the omitted variable must be correlated with an included variable. If the X variables are uncorrelated, then the coefficients can be estimated consistently even if there is an omitted variable.

老师你好,不理解这题的解释
1 个答案

小刘_品职助教 · 2020年06月24日

同学你好,

这道题是在解释什么情况下会出现omitted variable bias。

需要同时满足两个条件:

1)遗漏的这个变量在正确的回归模型中前面的系数是不为0的,即正确的回归模型中应该包含这个变量。

2)遗漏的这个变量与已经包含的变量中间是有有相关性的,这样的话你现在回归出来的错误模型中对某个变量的系数和他正确回归模型中的系数就会出现差异。

举个例子 

假设正确的回归模型应该是 z=a+bx+cy+e,

其中 y=d+fx+j(当然这个f值不能太大,不然就有多重共线性了)

如果在你开始建模型时,忽略了变量y,你回归出来的结果是z=(a+cd)+(b+cf)x+(e+cj),不是直接x对z的影响。 这个时候就被称之为omitted variable bias.