【正文】 ，則F遠大于1；反之就會等于1（同方差）、或小于1（遞減方差）。GQ檢驗的步驟：將n對樣本觀察值（）按解釋變量觀察值的大小排隊；將序列中間的個觀察值除去，并將剩下的觀察值劃分為較小與較大的相同的兩個子樣本，每個子樣樣本容量均為。對每個子樣分別求回歸方程，并計算各自的殘差平方和。分別用與表示對應較小與較大的子樣本的殘差平方和（自由度均為）提出假設：分別為兩個子樣對應的隨機項誤差。構造統(tǒng)計量 ~檢驗。給定顯著性水平，確定F分布表中相應的臨界值。若，存在遞增異方差；反之，不存在遞增異方差。（Gleiser）檢驗與帕克（Park）檢驗加權最小二乘法（WLS）（Weighted Least Squares ）。加權最小二乘法是對原來模型加權，使之變成一個新的不存在異方差性的模型，然后采用普通最小二乘法估計其參數(shù)。例如，在遞增異方差下，由于對來自的較小的子樣本，其真實的總體方差較小，與回歸直線擬合值之間的殘差的信度較大，應予以重視；而對較大的子樣本，由于真實總體的方差較大，殘差反映的信息應打折扣。這就意味著，在采用OLS方法時，對較小的殘差平方需要賦予較大的權數(shù)，對較大的賦予較小的權數(shù)，以對殘差提供的信息的重要程度作一番校正，提高參數(shù)估計的精度。加權最小二乘法具體步驟是：選擇普通最小二乘法估計原模型，得到隨機誤差項的近似估計量；建立的數(shù)據(jù)序列；選擇加權最小二乘法，以序列作為權，進行估計得到參數(shù)估計量。實際上是以乘原模型的兩邊，得到一個新模型，采用普通最小二乘法估計新模型。注：在實際操作中人們通常采用如下的經(jīng)驗方法，即并不對原模型進行異方差性檢驗，而是直接選擇加權最小二乘法，尤其是采用截面數(shù)據(jù)作樣本時。如果確實存在異方差性，則被有效的消除了；如果不存在異方差性，則加權最小二乘法等價于普通最小二乘法。序列相關性對于模型隨機誤差項互相獨立的基本假設表現(xiàn)為： 如果出現(xiàn) 即對于不同的樣本點，隨機誤差項之間不再是完全互相獨立，而是存在某種相關性，則認為出現(xiàn)了序列相關性。在其他假設仍成立的條件下，序列相關即意味著， 如果僅存在（）稱為一階序列相關，或自相關這是最見的一種序列相關問題。自相關往往可寫成如下形式： 其中：被稱為自協(xié)方差系數(shù)或一階自相關系數(shù)是滿足以下標準的OLS假定的隨機干擾項：序列相關產(chǎn)生的原因 慣性 設定偏誤：模型中未含應包括的變量 蛛網(wǎng)現(xiàn)象 數(shù)據(jù)的“編造 序列相關性的后果參數(shù)計量非有效 變量的顯著性失去意義 序列相關性的檢驗關于序列相關性的檢驗方法有多種，例如馮諾曼比檢驗法、回歸檢驗法、。這些檢驗方法的共同思路是，首先采用普通最小二乘法估計模型，以求得隨機誤差項的“近似估計量”，用表示：然后通過分析這些“近似估計量”之間的相關性以達到判斷隨機誤差項是否具有序列相關性的目的。圖示法 回歸檢驗法以為被解釋變量，以各種可能的相關量，諸如以、等為解釋變量，建立各種方程 對方程進行估計并進行顯著性檢驗，如果存在某一種函數(shù)形式，使得方程顯著成立，則說明原模型存在序列相關性。具體應用時需要反復試算?；貧w檢驗法的優(yōu)點是一旦確定了模型存在序列相關性，也就同時知道了相關的形式，而且它適用于任何類型的序列相關性問題的檢驗。杜賓—，它僅適用于一階自相關的檢驗。構造計量： 計算該統(tǒng)計量的值，得到臨界值dl 和du，以判斷模型的自相關狀態(tài)。若0.dl 則存在正自相關dl.du 不能確定du.4dl無自相關4du.4dl不能確定4dl .4 存在負自相關也就是說，模型不存在一階自相關。序列相關性的修正如果模型被檢驗證明存在序列相關性，則需要發(fā)展新的方法估計模型，最常用的方法是廣義最小二乘法和差分法。一、廣義最小二乘法（GLS）二、差分法差分法是一類克服序列相關性的有效的方法，被廣泛地采用。差分法是將原模型變換為差分模型，分為一階差分法和廣義差分法。多重共線性的概念對于模型: 其基本假設之一是解釋變量X1，X2，…，Xk 是互相獨立的。如果某兩個或多個解釋變量之間出現(xiàn)了相關性，則稱為多重共線性（Multicollinearity）。如果存在其中c不全為0，即某一個解釋變量可以用其它解釋變量的線性組合表示，則稱為解釋變量間存在完全共線性。如果存在其中c不全為0，vi為隨機誤差項，則稱為一般共線性（近似共線性）或交互相關（intercorrelated）。實際經(jīng)濟問題中的多重共線性一般地，產(chǎn)生多重共線性的主要原因有以下三個方面：經(jīng)濟變量相關的共同趨勢滯后變量的引入樣本資料的限制（但仍有效）多重共線性的檢驗多重共線性檢驗的任務是：（1）檢驗多重共線性是否存在；（2）估計多重共線性的范圍。一、檢驗多重共線性是否存在對兩個解釋變量的模型，采用簡單相關系數(shù)法對多個解釋變量的模型，采用綜合統(tǒng)計檢驗法二、：：差分法隨機解釋變量問題對于模型 其基本假設之一是解釋變量X1，X2，…，Xk是確定性變量。如果某個或多個隨機變量作解釋變量，則稱為隨機解釋變量問題。為討論方便，我們假設（）中X2為隨機解釋變量。對于隨機解釋變量問題隨機解釋變量與隨機誤差項不相隨機解釋變量與隨機誤差項在小樣本下相關，在大樣本下漸近無關隨機解釋變量的后果 隨機解釋變量與隨機誤差項不相關 隨機解釋變量與隨機誤差項在小樣本下相關，在大樣本下漸近無關 隨機解釋變量與隨機誤差項高度相關 滯后被解釋變量作解釋變量，并且與隨機誤差項相關工具變量法工具變量，顧名思義是在模型估計過程中被作為工具使用，以替代模型中與隨機誤差項相關的隨機解釋變量。那么，選擇為工具變量的變量必須滿足以下條件：與所替代的隨機解釋變量高度相關；與隨機誤差項不相關；與模型中其它解釋變量不相關，以避免出現(xiàn)多重共線性為了在模型中能夠反映這些因素的影響，并提高模型的精度，需要將它們“量化”，這種“量化”通常是通過引入“虛擬變量”來完成的。根據(jù)這些因素的屬性類型，構造只取“0”或“1”的人工變量，通常稱為虛擬變量（dummy variables）記為D。同時含有一般解釋變量與虛擬變量的模型稱為虛擬變量模型或者方差分析(analysisof variance: ANOVA)模型。虛擬變量的引入 虛擬變量做為解釋變量引入模型有兩種基本方式：加法方式和乘法方式（1），且，即兩個回歸相同，稱為重合回歸；（2），但，即兩個回歸的差異僅在其截距，稱為平行回歸；（3），但，即兩個回歸的差異僅在其斜率，稱為匯合回歸；（4），且，即兩個回歸完全不同，稱為相異回歸。；“定性”因素的不同屬性類型對因變量的作用；。虛擬變量的設置原則 虛擬變量的個數(shù)須按以下原則確定：每一定性變量所需的虛擬變量個數(shù)要比該定性變量的類別數(shù)少1，即如果有m個定性變量，只在模型中引入m1個虛擬變量。聯(lián)立方程模型(Simultaneous equation models)就是由多個相互聯(lián)系的單一方程組成的方程組，每一方程中的因變量在方程組中被聯(lián)合決定，從而能夠全面反映經(jīng)濟系統(tǒng)的運行規(guī)律。變量在聯(lián)立方程計量經(jīng)濟學模型中，對于其中每個隨機方程，其變量仍然有被解釋變量與解釋變量之分。但是對于模型系統(tǒng)而言，變量往往分為內生變量和外生變量兩人類，外生變量與滯后內生變量又被統(tǒng)稱為先決變量。內生變量是由模型系統(tǒng)決定的變量，其大小由方程組的聯(lián)立解得到。外生變量一般是由系統(tǒng)外部確定的變量外生變量與滯后內生變量(lagged endogenous variables)統(tǒng)稱為先決變量或前定變量。一、單項選擇題（每小題1分）1．計量經(jīng)濟學是下列哪門學科的分支學科（C）。 A．統(tǒng)計學 B．數(shù)學 C．經(jīng)濟學 D．數(shù)理統(tǒng)計學2．計量經(jīng)濟學成為一門獨立學科的標志是（B）。A．1930年世界計量經(jīng)濟學會成立B．1933年《計量經(jīng)濟學》會刊出版C．1969年諾貝爾經(jīng)濟學獎設立 D．1926年計量經(jīng)濟學（Economics）一詞構造出來3．外生變量和滯后變量統(tǒng)稱為（D）。A．控制變量 B．解釋變量 C．被解釋變量 D．前定變量4．橫截面數(shù)據(jù)是指（A）。A．同一時點上不同統(tǒng)計單位相同統(tǒng)計指標組成的數(shù)據(jù)B．同一時點上相同統(tǒng)計單位相同統(tǒng)計指標組成的數(shù)據(jù)C．同一時點上相同統(tǒng)計單位不同統(tǒng)計指標組成的數(shù)據(jù)D．同一時點上不同統(tǒng)計單位不同統(tǒng)計指標組成的數(shù)據(jù)5．同一統(tǒng)計指標，同一統(tǒng)計單位按時間順序記錄形成的數(shù)據(jù)列是（C）。A．時期數(shù)據(jù) B．混合數(shù)據(jù) C．時間序列數(shù)據(jù) D．橫截面數(shù)據(jù)6．在計量經(jīng)濟模型中，由模型系統(tǒng)內部因素決定，表現(xiàn)為具有一定的概率分布的隨機變量，其數(shù)值受模型中其他變量影響的變量是（ ）。A．內生變量 B．外生變量 C．滯后變量 D．前定變量7．描述微觀主體經(jīng)濟活動中的變量關系的計量經(jīng)濟模型是（ ）。A．微觀計量經(jīng)濟模型 B．宏觀計量經(jīng)濟模型 C．理論計量經(jīng)濟模型 D．應用計量經(jīng)濟模型8．經(jīng)濟計量模型的被解釋變量一定是（ ）。A．控制變量 B．政策變量 C．內生變量 D．外生變量9．下面屬于橫截面數(shù)據(jù)的是（ ）。A．1991－2003年各年某地區(qū)20個鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)的平均工業(yè)產(chǎn)值B．1991－2003年各年某地區(qū)20個鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)各鎮(zhèn)的工業(yè)產(chǎn)值C．某年某地區(qū)20個鄉(xiāng)鎮(zhèn)工業(yè)產(chǎn)值的合計數(shù) D．某年某地區(qū)20個鄉(xiāng)鎮(zhèn)各鎮(zhèn)的工業(yè)產(chǎn)值10．經(jīng)濟計量分析工作的基本步驟是（ ）。A．設定理論模型→收集樣本資料→估計模型參數(shù)→檢驗模型B．設定模型→估計參數(shù)→檢驗模型→應用模型C．個體設計→總體估計→估計模型→應用模型D．確定模型導向→確定變量及方程式→估計模型→應用模型11．將內生變量的前期值作解釋變量，這樣的變量稱為（ ）。A．虛擬變量 B．控制變量 C．政策變量 D．滯后變量12．（ ）是具有一定概率分布的隨機變量，它的數(shù)值由模型本身決定。A．外生變量 B．內生變量 C．前定變量 D．滯后變量13．同一統(tǒng)計指標按時間順序記錄的數(shù)據(jù)列稱為（ ）。A．橫截面數(shù)據(jù) B．時間序列數(shù)據(jù) C．修勻數(shù)據(jù) D．原始數(shù)據(jù)14．計量經(jīng)濟模型的基本應用領域有（ ）。A．結構分析、經(jīng)濟預測、政策評價 B．彈性分析、乘數(shù)分析、政策模擬C．消費需求分析、生產(chǎn)技術分析、 D．季度分析、年度分析、中長期分析15．變量之間的關系可以分為兩大類，它們是（ ）。A．函數(shù)關系與相關關系　 　B．線性相關關系和非線性相關關系C．正相關關系和負相關關系　 　D．簡單相關關系和復雜相關關系16．相關關系是指（ ）。A．變量間的非獨立關系　　B．變量間的因果關系C．變量間的函數(shù)關系　 　 D．變量間不確定性的依存關系17．進行相關分析時的兩個變量（ ）。A．都是隨機變量　 B．都不是隨機變量　　C．一個是隨機變量，一個不是隨機變量 D．隨機的或非隨機都可以18．表示x和y之間真實線性關系的是（ ）。A． B． C． D．19．參數(shù)的估計量具備有效性是指（ ）。A． B． C． D．20．對于，以表示估計標準誤差，表示回歸值，則（ ）。A． B．C． D．21．設樣本回歸模型為，則普通最小二乘法確定的的公式中，錯誤的是（ ）。 A． B．C． D．22．對于，以表示估計標準誤差，r表示相關系數(shù)，則有（ ）。A． B． C． D． 23．產(chǎn)量（X，臺）與單位產(chǎn)品成本（Y，元/臺）之間的回歸方程為，這說明（ ）。 A．產(chǎn)量每增加一臺，單位產(chǎn)品成本增加356元 B．產(chǎn)量每增加一臺，C．產(chǎn)量每增加一臺，單位產(chǎn)品成本平均增加356元 D．產(chǎn)量每增加一臺，24．在總體回歸直線中，表示（ ）。A．當X增加一個單位時，Y增加個單位B．當X增加一個單位時，Y平均增加個單位C．當Y增加一個單位時，X增加個單位D．當Y增加一個單位時，X平均增加個單位25．對回歸模型進行檢驗時，通常假定 服從（ ）。A． B． C． D．26．以Y表示實際觀測值，表示回歸估計值，則普通最小二乘法估計參數(shù)的準則是使（ ）。A． B ． C． D．27．設Y表示實際觀測值，表示OLS估計回歸值，則下列哪項成立（ ）。A． B． C． D．28．用OLS估計經(jīng)典線性模型，則樣本回歸直線通過點_________。A． B． C． D．29．以Y表示實際觀測值，表示OLS估計回歸值，則用OLS得到的樣本回歸直線滿足（ ）。A． B． C． D．30．用一組有30個觀測值的樣本估計模型，則顯著地不等于零的條件是其統(tǒng)計量t大于（ ）。A．(30) B．(30)