計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)第三版課后題答案李子奈-wenkub
2023-07-03 18:32:23 本頁面
【正文】 型，包括選擇模型所包含的變量，確定變量之間的數(shù)學(xué)關(guān)系和擬定模型中待估參數(shù)的數(shù)值范圍；(2)收集樣本數(shù)據(jù)，要考慮樣本數(shù)據(jù)的完整性、準(zhǔn)確性、可比性和—致性；(3)估計(jì)模型參數(shù)；(4)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?，包括?jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)、統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn)和模型預(yù)測(cè)檢驗(yàn)。樣本容量變大，可使樣本參數(shù)估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)差減??；同時(shí)，在同樣置信水平下，n越大，t分布表中的臨界值越小。02）以原假設(shè)H0構(gòu)造t統(tǒng)計(jì)量， 3）由樣本計(jì)算其值4）給定顯著性水平a，查t分布表得臨界值t a/2(n2)5）比較，判斷若 |t| t a/2(n2)，則拒絕H0 ，接受H1 ；若 |t|163。？違背基本假設(shè)的模型是否不可以估計(jì)？答：線性回歸模型的基本假設(shè)有兩大類：一類是關(guān)于隨機(jī)干擾項(xiàng)的，包括零均值，同方差，不序列相關(guān)，滿足正態(tài)分布等假設(shè)；另一類是關(guān)于解釋變量的，主要有：解釋變量是非隨機(jī)的，若是隨機(jī)變量，則與隨機(jī)干擾項(xiàng)不相關(guān)。假設(shè)1. 解釋變量X是確定性變量，不是隨機(jī)變量； 假設(shè)2. 隨機(jī)誤差項(xiàng)m具有零均值、同方差和不序列相關(guān)性： E(mi)=0 i=1,2, …,n Var (mi)=sm2 i=1,2, …,n Cov(mi, mj)=0 i≠j i,j= 1,2, …,n假設(shè)3. 隨機(jī)誤差項(xiàng)m與解釋變量X之間不相關(guān)： Cov(Xi, mi)=0 i=1,2, …,n假設(shè)4. m服從零均值、同方差、零協(xié)方差的正態(tài)分布 mi~N(0, sm2 ) i=1,2, …,n假設(shè)5. 隨著樣本容量的無限增加，解釋變量X的樣本方差趨于一有限常數(shù)。在證明最小二乘估計(jì)量的無偏性中，利用了解釋變量非隨機(jī)或與隨機(jī)干擾項(xiàng)不相關(guān)的假定；在有效性的證明中，利用了隨機(jī)干擾項(xiàng)同方差且無序列相關(guān)的假定。10題為計(jì)算題，見課本P91，答案見P53第四章 經(jīng)典單方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型：放寬基本假定的模型重點(diǎn)掌握：參考重點(diǎn)：？（可能為論述題）、修正異方差性的方法？？（預(yù)測(cè)，矩陣表達(dá)式推到）、修正序列相關(guān)的方法？（前提條件）？、修正多重共線性的方法？？分別造成的后果是什么？1）與所替代的隨機(jī)解釋變量高度相關(guān)2）與隨機(jī)干擾項(xiàng)不相關(guān)3）與模型中其他解釋變量不相關(guān)，以避免出現(xiàn)多重共線性上屆重點(diǎn)：異方差、序列相關(guān)、多重共線性等違背基本假設(shè)的情況產(chǎn)生原因、后果、識(shí)別方式方法、廣義差分法第四章課后題（）2題為計(jì)算題，見課本P134，答案見P84第五章 經(jīng)典單方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型：專門問題上屆重點(diǎn)：虛擬變量的含義與設(shè)定、滯后變量的含義、為何加入滯后和虛擬變量第五章課后題（）？有哪幾種基本的引入方式？它們各適合用于什么情況？
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