当前位置： 文档下载 > 所有分类 > 高等教育 > 经济学 > 广义矩估计法广义矩估计
一、背景
我们前面学了OLS估计、工具变量估计方法，前面这几种方法都有重要假设就是需要知道分布才能估计，但是往往现实理论我们无法得到关于分布的信息，因此矩估计方法应运而生。矩估计方法的基本思想是利用样本矩的信息组成方程组来求总体矩，以此得到渐进性质下的一致性估计量。那么在构成方程组求解的过程中涉及识别问题和解决。本章详细介绍矩估计方法。矩估计方法实际应用非常广泛，应注意将矩估计与OLS估计、工具变量估计和极大似然估计方法结合对比进行应用。
二、知识要点 1，应用背景
2，矩估计存在的问题（识别） 3，矩正交方程和矩条件 4，矩估计的属性 三、要点细纲 1、应用背景
其基本思想是：在随机抽样中，样本统计量（在一个严格意义上，一个统计量是观察的n维随机向量即子样X
（波雷尔可测） X1,X2, ,Xn 的一个
函数，且要求它不包含任何未知参数）将依概率收敛于某个常数。这个常数又是分布中未知参数的一个函数。即在不知道分布的情况下，利用样本矩构造方程（包含总体的未知参数），利用这些方程求得总体的未知参数。
基本定义
1n
X为子样的ν阶矩（ν阶原点矩）统计量 m ； ini 1
统计量 B
1n ni 1
Xi
X
为子样的ν阶中心矩。
子样矩的均值与方差
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