放寬基本假定的模型-全文預(yù)覽
【正文】 4 5 56 5 7 67 7 8 68 9 11 79 8 10 7要求：試以汽車數(shù)量423．某國的政府稅收s（4）試證明Var(b=y2ii仍然是無偏的，式中的xi2x（3）假設(shè)模型存在一階自相關(guān)，如果用t+是否存在嚴重的多重共線性？（2）如何解決或減輕多重共線性的影響，并給出這一問題的回歸方程。X2 15 20 30 42 50 54 65 72 85 90要求：（1）檢驗法確定一個較好的回歸模型。及解釋變量；(3)用關(guān)于與其總公司年銷售額uii+(1X=b 1)nt=2nt=2te217。t=已知Xb的一致估計。415．什么是估計的一致性？證明對于工具變量法的估計量檢驗序列相關(guān)性的方法思路是什么？熟悉(其中s==——消費支出x1tx2ta1x1t=個發(fā)達國家和發(fā)展中國家e) 通貨膨脹率 貨幣增長率 美國、加拿大和有哪些不同的方法？46．在如下回歸中，你是否預(yù)期存在著異方差？Y X 樣本a) 公司利潤 凈財富 《財富》500估計量？簡述這個方法的具體步驟。檢驗的使用。估計量及其方差；（2）置信區(qū)間；（3）顯著性估計不再是有效的；9) 回歸模型中誤差項值是不可以直接比較的。r法總是高估了估計量的標準差；4) 如果從檢驗和gMIN1gMIN具有較強的相關(guān)性?；九c上述模型的隨機擾動項無關(guān)。OLSgMIN1MIN表示年增長率。為該地區(qū)最低限度工資，POP4gGDP2+一個對某地區(qū)大學生就業(yè)增長影響的簡單模型可描述如下t 1 tgEMP估計量的無偏性、一致性和有效性仍然成立，即仍是根據(jù)經(jīng)驗，如果一個變量的值在樣本期間沒有很大的變化，則它對被解釋變量的影響就不能夠很好地被度量。priceF可見計算的F9。值的絕對值都小于該值，所以即使在1551=9，在之外，所有符號都與預(yù)期相符。rain如果水價上漲，則用戶會節(jié)約用水，所以可預(yù)期pop檢驗結(jié)果有相矛盾的現(xiàn)象嗎？（3）你認為估計值是（1）有偏的；（2）無效的或（3）不一致的嗎？詳細闡述理由。F檢驗。立方米）,rain——降雨量（毫米）。() () () () ()Rprice+=因此拒絕零假設(shè)，意味著原模型隨機擾動項存在一階序列相關(guān)。的c 分布。RR的回歸并計算和~關(guān)于常數(shù)項、lnXlnX2（2）進行DW=LdU檢驗解答：（1）由于樣本容量DW為總收入；X22DWX2+22/P、/方法，得出=s i2iiPuiP由于Var(uib1X有：+ iYiiP==的2tt0于是，要檢驗的零假設(shè)2a并給出理論依據(jù)。=的容量，請逐步描述你如何對此進行檢驗。假設(shè)sPX個地區(qū)的銷售額；的回歸式中，C；第二步：做OLS依賴于依賴于總體X1i0則容易看到與（2）中的正規(guī)方程組是一樣的。Zt))=2b1X2tYttYttb2t1t229。2t0229。1tZt(bZXwt1twt=2tbb1wtb2tbb1wtbβX)2=229。帶入（1）中的正規(guī)方程，并證明它們和在（2）中推導的結(jié)果一樣。wt（2）用RSSwt1twt(wtYt)2229。wt和=)X1t0估計量出現(xiàn)偏誤。估計量不再具有最佳線性無偏性。檢驗不再服從估計則既是有偏、也是非一致的，需要采用工具變量法來加以克服。第二種類型則往往導致模型估計的有偏性，但隨著樣本容量的增大，偏誤會逐漸減小，因而具有一致性。當模型中的解釋變量是隨機解釋變量時，需要區(qū)分三種類型：隨機解釋變量與隨機擾動項獨立，隨機解釋變量與隨機擾動項同期無關(guān)、但異期相關(guān)，隨機解釋變量與隨機擾動項同期相關(guān)。t統(tǒng)計值減小，參數(shù)的顯著性下降，導致某些本應(yīng)存在于模型中的變量被排除，甚至出現(xiàn)參數(shù)正負號方面的一些混亂。存在序列相關(guān)性時，修正的估計方法有廣義最小二乘法（GLS）以及廣義差分法。序列相關(guān)性的檢測方法也有若干種，如圖示法、回歸檢驗法、DurbinWatson而當檢測出模型確實存在異方差性時，通過采用加權(quán)最小二乘法進行修正的估計。檢驗法、GoldfeldQuandt同樣地，由于隨機項異方差的存在而導致的參數(shù)估計值的標準差的偏誤，也會使采用模型的預(yù)測變得無效。t具體包括異方差性問題、序列相關(guān)性問題、多重共線性問題以及隨機解釋變量這四大類問題。第四章 經(jīng)典單方程計量經(jīng)濟學模型：放寬基本假定的模型一、內(nèi)容提要本章主要介紹計量經(jīng)濟模型的二級檢檢驗問題，即計量經(jīng)濟檢驗。估計模型所帶來的不良后果以及如何修正等問題。估計盡管是無偏、一致的，但通常的假設(shè)檢驗卻不再可靠，這時仍采用通常的檢驗，則有可能導致出現(xiàn)錯誤的結(jié)論。Gleiser檢驗法等。估計量仍具無偏性與一致性，但通常的假設(shè)檢驗不再可靠，預(yù)測也變得無效。乘子檢驗法等。更多的情況則是近似共線性，這時，由于并不違背所有的基本假定，模型參數(shù)的估計仍是無偏、一致且有效的，但估計的參數(shù)的標準差往往較大，從而使得而解決多重共線性的辦法通常有逐步回歸法、差分法以及使用額外信息、增大樣本容量等方法。估計帶
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