計量經(jīng)濟學答案-免費閱讀
【正文】 解決方法：① 直接剔除次要或可替代的變量② 間接剔除重要的解釋變量：利用附加信息；變化模型的形式；綜合使用時序數(shù)據(jù)與橫截面數(shù)據(jù)。(i=1,2,…k)如果其中某些方程顯著，則表明存在多重共線性，所對應(yīng)的變量可以近似地用其他解釋變量線性表示。④ 回歸模型缺乏穩(wěn)定性。在多重共線性的情況下，解釋變量的相關(guān)性將無法“保持其他變量不變”，從而也難以分離出每個解釋變量的單獨影響。變量的各期值之間很可能是高度相關(guān)的，所以含有滯后變量的模型一般都存在多重共線性。OLS軟件計算偏相關(guān)系數(shù)，使用偏相關(guān)系數(shù)(PAC)判斷自相關(guān)性。與②構(gòu)造檢驗統(tǒng)計量：DW模型的預(yù)測區(qū)間與參數(shù)估計量的方差密切相關(guān)，系數(shù)估計誤差的不準確，將直接影響模型的預(yù)測精度。③t估計的標準誤差。影響：①最小二乘估計不再是有效估計。軟件實現(xiàn)。e模型變換法的前提是要合理確定異方差性的具體形式。帕克檢驗的模型形式為其中(q)（4）對于給定的顯著水平歸（計估懷特檢驗。的C=n/4RSS2。y與誤差項ε的方差相同。異方差性的存在一方面使模型失去了良好的統(tǒng)計性質(zhì)，另一方面由于隨機誤差項的方差與模型的預(yù)測區(qū)間密切相關(guān)，在σS（β差估論述計量經(jīng)濟分析過程中異方差性產(chǎn)生的原因、影響后果、檢驗方法及解決辦法產(chǎn)生的原因：模型中遺漏了影響逐漸增大的因素模型函數(shù)形式的設(shè)定誤差隨機因素的影響，如政策變動、自然災(zāi)害、金融危機等不利影響：最小二乘估計不再是有效估計。y可以通過設(shè)置虛擬變量，把所給數(shù)據(jù)“混合”成一個樣本來估計模型。（3）分段回歸在實際經(jīng)濟問題的研究中，有些經(jīng)濟關(guān)系需要用分段回歸加以描述：當解釋變量s234。 E（unun）E(un EU）（U=(u1234。u1 u1E32，可做修改）（1）零均值假定（把為例）只有當Fpm如果兩個時間序列均為同價的單整序列，則其線性組合序列一定是與原時間序列單整階數(shù)相等的單整序列。：樣本回歸函數(shù)值與觀測值之差的平方和最小。檢驗的方法。生產(chǎn)函數(shù)模型、Logistic(1)對模型的一個約束條件是（1）的特征方程1α1zα2z2……αqZq=0的所有根均落在單位圓外，即要求模型參數(shù)滿足其中α1+α2+……αq＜1此外，為保證εt2階自回歸模型Yt5和一、名詞解釋:如果隨機時間序列均值和方差均是與時間1隨機變量的協(xié)整關(guān)系：如果同階單整序列線性組合后單整階數(shù)降低，則稱變量之間存在著協(xié)整關(guān)系。的格蘭杰原因，反之亦然。AR（m）Yt=c+ρ1yt1+ρ2yt2+……+ρmytm+εt其中εt為正值，對模型的另一個約束條件為α0＞0，αi≥0，1≤i≤q。其中，ecmt1=yt1α0α1xt1模型變換成標準的線性模型；對于不可線性化的模型，可以通過：一是分析模型結(jié)構(gòu)對對樣本變化的敏感性；二是比較兩個（或多個）回歸模型之間的差異情況。三、判斷題（錯）個各具有兩個不同屬性的定性因素，在設(shè)置虛擬變量時，應(yīng)設(shè)置值是一回事。分布，用Xu=249。 234。235。233。235。231。E(u,))247。)E（u234。E（u1u1）235。02X低于
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