計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)第三版課后題答案解析李子奈-免費(fèi)閱讀
【正文】 對于間接最小二乘法，對簡化式模型應(yīng)用普通最小二乘法得到的參數(shù)估計(jì)量具有線性性、無偏性、有效性。如果一個模型中的所有隨機(jī)方程都是可以識別的，則認(rèn)為該聯(lián)立方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型系統(tǒng)是可以識別的。從二者的主要聯(lián)系上看，它們都以對經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的解釋為目標(biāo)，以已有的經(jīng)濟(jì)理論為建模依據(jù)，以對數(shù)據(jù)的擬合程度作為模型優(yōu)劣的重要的判定標(biāo)準(zhǔn)之一，也都有若干檢驗(yàn)標(biāo)推。(2)對于有限期的分布滯后模型，使用OLS方法會遇到：沒有先驗(yàn)準(zhǔn)則確定滯后期長度，對最大滯后期的確定往往帶有主觀隨意性；如果滯后期較長，由于樣本容量有限，當(dāng)滯后變量數(shù)目增加時，必然使得自由度減少，將缺乏足夠的自由度進(jìn)行估計(jì)和檢驗(yàn)；同名變量滯后值之間可能存在高度線性相關(guān)，即模型可能存在高度的多重共線性。在一元線性回歸分析中，二者具有等價(jià)作用，因?yàn)槎叨际菍餐募僭O(shè)——解釋變量的參數(shù)等于零一一進(jìn)行檢驗(yàn)。但模型本身還是可以估計(jì)的，尤其是可以通過最大似然法等其他原理進(jìn)行估計(jì)。5．以一元線性回歸為例，寫出β0的假設(shè)檢驗(yàn)1）.對總體參數(shù)提出假設(shè)H0：b0=0， H1：b0185。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法揭示經(jīng)濟(jì)活動中各個因素之間的定量關(guān)系，用隨機(jī)性的數(shù)學(xué)方程加以描述；一般經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué)方法揭示經(jīng)濟(jì)活動中各個因素之間的理論關(guān)系，用確定性的數(shù)學(xué)方程加以描述。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，在同樣置信水平下，n越大，t分布表中的臨界值越小。？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)。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。？分布滯后模型使用OLS方法存在哪些問題？答：滯后變量模型有分布滯后模型和自回歸模型兩大類，前者只有解釋變量及其滯后變量作為模型的解釋變量，不包含被解釋變量的滯后變量作為模型的解釋變量；而后者則以當(dāng)期解釋變量與被解釋變量的若干期滯后變量作為模型的解釋變量。對模型設(shè)定偏誤的檢驗(yàn)方法有：檢驗(yàn)是否含有無關(guān)變量，可以使用t檢驗(yàn)與F檢驗(yàn)完成：檢驗(yàn)是否有相關(guān)變量的遺漏或函數(shù)形式設(shè)定偏誤，可以使用殘差圖示法，Ramsey提出的RESET檢驗(yàn)來完成。所以與單方程適用于單一經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的研究相比，聯(lián)立方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型適用于描述復(fù)雜的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象，即經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)。兩階段最小二乘法(2SLs)既適用于恰好識別的結(jié)構(gòu)方程，又適用于過度識別的結(jié)構(gòu)方程。 完美WORD格式編輯
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