計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)判斷題-wenkub
2023-04-09 07:57:51 本頁(yè)面
【正文】 如果被考察的定性因素有異方差性、自相關(guān)性都是隨機(jī)誤差現(xiàn)象，但兩者是有區(qū)別的。檢驗(yàn)的沒(méi)有關(guān)系。R22Km )估計(jì)量將有偏的。為樣本數(shù)，k229。錯(cuò)，隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的方差反映總體的波動(dòng)情況，對(duì)一個(gè)特定的總體而言，是一個(gè)確定的值。正確，一元線性回歸僅有一個(gè)解釋變量，因此對(duì)斜率系數(shù)的假定個(gè)人服裝支出同收入水平和性別有關(guān)，由于性別是具有兩種屬性（男、女）的定性因素，因此，用虛擬變量回歸方法分析性別對(duì)服裝支出的影響時(shí)，需要引入兩個(gè)虛擬變量。存在異方差時(shí)，可以用加權(quán)最小二乘法來(lái)進(jìn)行補(bǔ)救。在對(duì)數(shù)線性模型中，解釋變量的系數(shù)表示被解釋變量對(duì)解釋變量的彈性。（錯(cuò) ）只影響有效性1.（ 錯(cuò) ）做殘差的當(dāng)期值與其滯后期的值的散點(diǎn)圖來(lái)判斷是否存在自相關(guān)10.（（（對(duì) ）4.整個(gè)多元回歸模型在統(tǒng)計(jì)上是顯著的意味著模型中任何一個(gè)單獨(dú)的解釋變量均是統(tǒng)計(jì)顯著的。（1.（多重共線性只有在多元線性回歸中才可能發(fā)生。錯(cuò) ）5.遺漏變量會(huì)導(dǎo)致計(jì)量估計(jì)結(jié)果有偏。√ ）2.（虛擬變量用來(lái)表示某些具有若干屬性的變量。（錯(cuò)，是否引入兩個(gè)虛擬變量，應(yīng)取決于模型中是否有截距項(xiàng)。T在最小二乘估計(jì)中，由于總體方差在大多數(shù)情況下并不知道，所以用樣本數(shù)據(jù)去估計(jì)s ：s2217。k為待估參數(shù)的個(gè)數(shù)。錯(cuò)，即使經(jīng)典線性回歸模型（CLRM）中的干擾項(xiàng)不服從正態(tài)分布的，OLS=b?的。)+i錯(cuò)誤，在簡(jiǎn)單線性回2歸中，由于解釋變量只有一個(gè)，當(dāng)正確，異方差的出現(xiàn)總是與模型中某個(gè)解釋變量的變化有關(guān)。mm滿足階條件的方程一定可以識(shí)別。多重共線性問(wèn)題是隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)違背古典假定引起的。+2t3t=p值=2t對(duì)Yt3t對(duì)Yt的聯(lián)合影響是顯著的PCE+在異方差性的情況下，常用的設(shè)估計(jì)模型為?t tR==值。與殘差項(xiàng)總體回歸函數(shù)給出了對(duì)應(yīng)于每一個(gè)自變量的因變量的值。在線性回歸模型中，解釋變量是原因，被解釋變量是結(jié)果?；蛲ㄟ^(guò)引入虛擬變量，可以對(duì)模型的參數(shù)變化進(jìn)行檢驗(yàn)在模型中引入解釋變量的多個(gè)滯后項(xiàng)容易產(chǎn)生多重共線性。DW40DWDW）最右邊(L)時(shí)，分別為正自相關(guān)、負(fù)自相關(guān)。DWdU錯(cuò),引入虛擬變量的個(gè)數(shù)樣本容量大小無(wú)關(guān)，與變量屬性，模型有無(wú)截距項(xiàng)有關(guān)。Eviews錯(cuò),有可能高估也有可能低估。錯(cuò)聯(lián)立方程組模型根本不能直接用OLS在對(duì)參數(shù)進(jìn)行最小二乘估計(jì)之前，沒(méi)有必要對(duì)模型提出古典假定。當(dāng)異方差出現(xiàn)時(shí)，常用的檢驗(yàn)失效；正確由于異方差類似于這時(shí)往往會(huì)夸大F分布為兩個(gè)獨(dú)立的t分布中的問(wèn)題。兩階段最小二乘法得到的估計(jì)量為有偏、一致估計(jì)。在對(duì)聯(lián)立方程進(jìn)行識(shí)別時(shí)，還應(yīng)該結(jié)合階條件判斷是過(guò)度識(shí)別，還是恰好識(shí)別。β1μ的含義是的絕對(duì)量變化。X對(duì)已經(jīng)估計(jì)出參數(shù)的模型不需要進(jìn)行檢驗(yàn)。MN為第iiY）3．無(wú)論回歸模型中包括多少個(gè)解釋
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