計量經(jīng)濟學[龐皓]課后思考題答案解析-免費閱讀
【正文】 答：大專以下男性（）服裝消費模型：大專以下女性（）服裝消費模型：大專及大專以上男性（）服裝消費模型：大專及大專以上女性（）服裝消費模型：，為了檢驗下面的假設(shè)，應(yīng)引入多少個虛擬解釋變量？（1）一年里的12個月全部表示出季節(jié)模式。取值一般不選4，否則對回歸系數(shù)的分析帶來不便。（1）DW=dL，所以模型存在正自相關(guān)。DW統(tǒng)計量的構(gòu)造中并沒有要求誤差項的方差是同方差 。15, 這是因為樣本如果再小，利用殘差就很難對自相關(guān)的存在性做出比較正確的診斷(3) DW檢驗不適應(yīng)隨機誤差項具有高階序列相關(guān)的檢驗.(4) 只適用于有常數(shù)項的回歸模型并且解釋變量中不能含滯后的被解釋變量 當回歸模型中的隨機誤差項為AR(1)自相關(guān)時，為什么仍用OLS法會低估的標準誤差？ 仍然考慮一元線性回歸模型，以 為例：記 為存在自相關(guān)的估計值，則 時，說明隨機誤差項存在自相關(guān)，此時，所以這個時候參數(shù)估計值的方差不是最小。當dud4du時，表明不存在一階自相關(guān)。由于參數(shù)估計量不再是有效的，從而對Y的預(yù)測也將不是有效的。這種求解參數(shù)估計式的方法為加權(quán)最小二乘法。答：各種異方差檢驗的共同思想是，基于不同的假定，分析隨機誤差項的方差與解釋變量之間的相關(guān)性，以判斷隨機誤差項的方差是否隨解釋變量變化而變化。答：錯誤。答：正確。理由：在高度多重共線性的情形中，沒有任何方法能從所給的樣本中把存在高度共線性的解釋變量的各自影響分解開來，從而也就無法得到單個參數(shù)顯著性檢驗的t統(tǒng)計量，因此無法判斷單個或多個偏回歸系數(shù)的單個顯著性。如果將加上一個正常數(shù)對角矩陣kI（k0，I為單位矩陣），即，使得的可能性比的可能性更小，那么接近奇異的程度就會比小得多。也可以采取逐步回歸方法由由一元模型開始逐步增加解釋變量個數(shù)，增加的原則是顯著提高可決系數(shù)，自身顯著而與其他變量之間又不產(chǎn)生共線性。第二，模型中包含滯后變量?？梢越⑷缦履Ｐ停浩渲校琘為汽車銷售量，X2為居民收入，X3為汽車價格，X4為汽油價格，像其他費用、道路狀況、政策環(huán)境等次要因素包含在隨機誤差項u中。F檢驗是對多元回歸模型方程整體可靠性的檢驗，而多元線性回歸分析的目的，不僅是要尋求方程整體的顯著性，也要對各個參數(shù)作出有意義的估計。區(qū)別：F檢驗有精確的分布，它可以在給定顯著性水平下，給出統(tǒng)計意義上嚴格的結(jié)論。解釋變量觀測值矩陣列滿秩（列）。第三章 多元線性回歸模型：1）寫出總體回歸函數(shù)和樣本回歸函數(shù)；2）寫出回歸模型的矩陣表示；3）說明對此模型的古典假定；4）寫出回歸系數(shù)及隨機擾動項方差的最小二乘估計式，并說明參數(shù)估計式的性質(zhì)。所以應(yīng)理解為區(qū)間包含參數(shù)真實值的概率是，而不能認為參數(shù)的真實值落入這個區(qū)間的概率為。所以可決系數(shù)可以作為綜合度量回歸模型對樣本觀測值擬合優(yōu)度的指標。殘差項在概念上類似總體回歸函數(shù)中的隨機擾動項，可視為對隨機擾動項的估計。？它們之間的區(qū)別是什么？答：總體回歸函數(shù)是將總體被解釋變量的條件期望表現(xiàn)為解釋變量的函數(shù)。在聯(lián)立方程組模型中經(jīng)常利用定義方程式。或者經(jīng)濟理論是正確的，但可能我們對問題的認識只是從某些局部出發(fā)，或者只是考察了某些特殊的樣本，以局部去說明全局的變化規(guī)律，可能導致偏差。由于隨機誤差項的存在，參數(shù)也不能通過變量值去精確計算。從而建立簡單線性回歸模型。被解釋變量是模型要分析研究的對象。應(yīng)用計量經(jīng)濟學是在一定的經(jīng)濟理論的指導下，以反映經(jīng)濟事實的統(tǒng)計數(shù)據(jù)為依據(jù)，用計量經(jīng)濟方法技術(shù)研究計量經(jīng)濟模型的實用化或探索實證經(jīng)濟規(guī)律、分析經(jīng)濟現(xiàn)象和預(yù)測經(jīng)濟行為以及對經(jīng)濟政策作定量評價。 專業(yè)資料整理分享 思考題答案第一章 緒論思考題？答：計量經(jīng)濟學的產(chǎn)生源于對經(jīng)濟問題的定量研究，這是社會經(jīng)濟發(fā)展到一定階段的客觀需要。、經(jīng)濟統(tǒng)計學的關(guān)系？答：計量經(jīng)濟學與經(jīng)濟學的關(guān)系。解釋變量是說明被解釋變量變動主要原因的變量。？答：計量經(jīng)濟模型主要可以用于經(jīng)濟結(jié)構(gòu)分析、經(jīng)濟預(yù)測、政策評價和檢驗與發(fā)展經(jīng)濟理論。只能通過變量樣本觀測值選擇適當方法去估計。其次，我們用以估計參數(shù)的統(tǒng)計數(shù)據(jù)或其它信息可能并不十分可靠，或者較多地采用了經(jīng)濟突變時期的數(shù)據(jù)，不能真實代表所研究的經(jīng)濟關(guān)系，或者由于樣本太小，所估計參數(shù)只是抽樣的某種偶然結(jié)果。但是，定義方程式的恒等關(guān)系中沒有隨機誤差項和需要估計的參數(shù)，所以一般不宜用于建立單一方程模型。樣本回歸函數(shù)是將被解釋變量的樣本條件均值表示為解釋變量的函數(shù)。總體回歸函數(shù)中的隨機誤差項是不可以直接觀測的；而樣本回歸函數(shù)中的殘差項是只要估計出樣本回歸的參數(shù)就可以計算的數(shù)值。在簡單線性回歸中，可決系數(shù)越大，說明在總變差中由模型作出了解釋的部分占的比重越大，X對Y的解釋能力越強，模型擬合優(yōu)度越好。？答：對參數(shù)假設(shè)檢驗的基本思想，是在所估計樣本回歸系數(shù)概率分布性質(zhì)已確定的基礎(chǔ)上，在對總體回歸系數(shù)某種原假設(shè)成立的條件下，利用適當?shù)挠忻鞔_概率分布的統(tǒng)計量和給定的顯著性水平，構(gòu)造一個小概率事件，判斷原假設(shè)結(jié)果合理與否，是基于“小概率事件不易發(fā)生”的原理，可以認為小概率事件在一次觀察中基本不會發(fā)生，如果小概率事件竟然發(fā)生了，就認為原假設(shè)不成立，從而拒絕原假設(shè)，不拒絕備擇假設(shè)。答：1）總體回歸函數(shù)：樣本回歸函數(shù)：2）寫出回歸模型的矩陣表示3）此模型的古典假定：零均值假定；同方差和無自相關(guān)假定；隨機擾動項與解釋變量不相關(guān)；無多重共線性假定；隨機誤差項服從正態(tài)分布。這是保證多元線性回歸模型參數(shù)估計值有解的重要條件?？蓻Q系數(shù)只能提供一個模糊的推測，可決系數(shù)越大，模型對數(shù)據(jù)的擬合程度就越好。方程整體線性關(guān)系顯著并不一定表示每個解釋變量對被解釋變量的影響是顯著的，因此，還必須分別對每個回歸系數(shù)逐個地進行t檢驗。第三，利用截面數(shù)據(jù)建立模型也可能出現(xiàn)多重共線性。最后，還可以采取嶺回歸方法來降低多重共線性的程度。
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