計量經濟學答案-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；綜合使用時序數據與橫截面數據。(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軟件計算偏相關系數，使用偏相關系數(PAC)判斷自相關性。與②構造檢驗統(tǒng)計量：DW模型的預測區(qū)間與參數估計量的方差密切相關，系數估計誤差的不準確，將直接影響模型的預測精度。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。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，另一方面由于隨機誤差項的方差與模型的預測區(qū)間密切相關，在σS（β差估論述計量經濟分析過程中異方差性產生的原因、影響后果、檢驗方法及解決辦法產生的原因：模型中遺漏了影響逐漸增大的因素模型函數形式的設定誤差隨機因素的影響，如政策變動、自然災害、金融危機等不利影響：最小二乘估計不再是有效估計。y可以通過設置虛擬變量，把所給數據“混合”成一個樣本來估計模型。（3）分段回歸在實際經濟問題的研究中，有些經濟關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相等的單整序列。：樣本回歸函數值與觀測值之差的平方和最小。檢驗的方法。生產函數模型、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隨機變量的協整關系：如果同階單整序列線性組合后單整階數降低，則稱變量之間存在著協整關系。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：一是分析模型結構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，在設置虛擬變量時，應設置值是一回事。分布，用Xu=249。 234。235。233。235。231。E(u,))247。)E（u234。E（u1u1）235。02X低于
研究報告相關推薦
鄂ICP備17016276號-1