計量經(jīng)濟(jì)學(xué)[龐皓]課后思考題答案解析(存儲版)
【正文】 如此可以得到參數(shù)的嶺回歸估計：，K是嶺回歸參數(shù)。2）盡管有完全的多重共線性，OLS估計量仍然是BLUE。理由：較高的簡單相關(guān)系數(shù)只是多重共線性存在的充分條件，而不是必要條件。理由：在多元回歸模型中，可能會由于多重共線性的存在導(dǎo)致很高的情況下，各個參數(shù)單獨的t檢驗卻不顯著。其中，戈德菲爾德跨特檢驗、懷特檢驗、ARCH檢驗和Glejser檢驗都要求大樣本，其中戈德菲爾德跨特檢驗、懷特檢驗和Glejser檢驗對時間序列和截面數(shù)據(jù)模型都可以檢驗，ARCH檢驗只適用于時間序列數(shù)據(jù)模型中。加權(quán)最小二乘的基本思想是通過權(quán)數(shù)Wi使異方差經(jīng)受了“壓縮”和“擴張”變?yōu)橥讲睢? 對數(shù)變化的作用是什么？進(jìn)行對數(shù)變化應(yīng)注意什么？對數(shù)變換后模型的經(jīng)濟(jì)意義有什么變化？答：通過對數(shù)變換可以實現(xiàn)：一能使測定變量值的尺度縮??；二經(jīng)過對數(shù)變換后的線性模型，其殘差e表示相對誤差，而相對誤差往往比絕對誤差有較小的差異。當(dāng)4dud4dL時，表明不能確定存在自相關(guān)。如果存在自相關(guān)時仍然用最小二乘方法估計參數(shù)，就極有可能低估參數(shù)估計值的真實方差。（3）用一階差分法消除自相關(guān)是假定自相關(guān)系數(shù)為1。(2) dLDW=du, 所以模型不能確定是否存在自相關(guān)。（）的模型，如果選擇一個虛擬變量這樣的設(shè)置方式隱含了什么假定？這一假定合理嗎？答：隱含的假定是大專及大專以上的人數(shù)和高中以下的人數(shù)是相等的，顯然這是不合理的。（2）只有2月、6月、8月、10月和12月表現(xiàn)出季節(jié)模式。：，其中，為收入水平；為年服裝消費支出；，試寫出不同收入人群組的服裝消費函數(shù)模型。當(dāng)虛擬變量取值為0時，表示某種屬性或狀態(tài)的類型或水平不出現(xiàn)或不存在；當(dāng)虛擬變量取值為1時，表示某種屬性或狀態(tài)的類型或水平出現(xiàn)或存在。（1）DW= （2） DW=（3）DW= （4） DW=答：給定顯著水平α=，依據(jù)樣本容量n=50和解釋變量個數(shù)k’=4，=，下界dL=，4 du=，4dL=。判斷：錯誤。這時，只有增大樣本容量或選取其他方法 （2）DW統(tǒng)計量的上、下界表要求n179。當(dāng)dLddu時，表明為不能確定存在自相關(guān)。 如果模型中存在異方差性，對模型又什么影響？這時候模型還能進(jìn)行應(yīng)用分析嗎？答：當(dāng)模型中的誤差項存在異方差時，參數(shù)估計仍然是無偏的但方差不再是最小的；在異方差存在的情況下，參數(shù)估計的方差可能會高估或者低估真實的方差，從而會低估或者高估t統(tǒng)計量，從而可能導(dǎo)致錯誤的結(jié)論。將權(quán)數(shù)與 殘差平方相乘以后再求和，得到加權(quán)的殘差平方和：，求使加權(quán)殘差平方和最小的參數(shù)估計值。 試歸納檢驗異方差方法的基本思想，并指出這些方法的異同。6）如果在多元回歸中，根據(jù)通常的t檢驗，全部偏回歸系數(shù)分別都是統(tǒng)計上不顯著的，你就不會得到一個高的值。4）變量的兩兩高度相關(guān)并不表示高度多重共線性。答：正確。 嶺回歸法的基本思想是什么，它對降低共線性有何作用？答：當(dāng)解釋變量之間存在多重共線性時，則會增大，原因是接近于奇異。 針對出現(xiàn)多重共線性的不同情形，能采取的補救措施有哪些？答：根據(jù)經(jīng)驗，可以選擇剔除變量，增大樣本容量，變換模型形式，利用非樣本先驗信息，截面數(shù)據(jù)和時間序列數(shù)據(jù)并用以及變量變換等不同方法。產(chǎn)生多重共線性的經(jīng)濟(jì)背景主要有以下幾種情形：第一，經(jīng)濟(jì)變量之間具有共同變化趨勢。其次考慮影響汽車銷量的主要因素都有哪些？比如收入、價格、費用、道路狀況、能源、政策環(huán)境等。F檢驗是在多元回歸中有多個解釋變量，需要說明所有解釋變量聯(lián)合起來對應(yīng)變量影響的總顯著性,或整個方程總的聯(lián)合顯著性。對方程聯(lián)合顯著性檢驗的F檢驗，實際上也是對可決系數(shù)的顯著性檢驗。假定各解釋變量之間不存在線性關(guān)系，或各個解釋變量觀測值之間線性無關(guān)。于是建立如下模型：其中，為中國旅游業(yè)總收入，為中國居民收入。參數(shù)的真實值雖然未知，卻是一個固定的值，不是隨機變量。？在簡單線性回歸中它與對參數(shù)的ｔ檢驗的關(guān)系是什么？答：可決系數(shù)是回歸平方和占總離差平方和的比重，即由樣本回歸作出解釋的離差平方和在總離差平方和中占的比重，如果樣本回歸線對樣本觀測值擬合程度好，各樣本觀測點與回歸線靠得越近，由樣本回歸作出解釋的離差平方和在總離差平方和中占的比重也將越大，反之?dāng)M合程度越差，這部分所占比重就越小。樣本回歸函數(shù)中，被解釋變量個別值與樣本條件均值的偏差是殘差項。從對變量的處理看，相關(guān)分析對稱地對待相互聯(lián)系的變量，不考慮二者的因果關(guān)系，也就是不區(qū)分解釋變量和被解釋變量，相關(guān)的變量不一定具有因果關(guān)系，均視為隨機變量；回歸分析是建立在變量因果關(guān)系分析的基礎(chǔ)上，研究其中解釋變量的變動對被解釋變量的具體影響，回歸分析中必須明確劃分解釋變量和被解釋變量，對變量的處理是不對稱的。國民經(jīng)濟(jì)中許多平衡關(guān)系都可以建立恒等關(guān)系，這樣的模型稱為定義方程式。首先，在設(shè)定模型時，對所研究經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象規(guī)律性的認(rèn)識可能并不充分，所依據(jù)的經(jīng)濟(jì)理論對所研究對象也許還不能作出正確的解釋和說明。一般來說參數(shù)是未知的，又是不可直接觀測的。貨幣供應(yīng)量作為被解釋變量。？答：在計量經(jīng)濟(jì)模型中，解釋變量是變動的原因，被解釋變量是變動的結(jié)果。所謂計量經(jīng)濟(jì)學(xué)理論與方法技術(shù)的研究，實質(zhì)上是指研究如何運用、改造和發(fā)展數(shù)理統(tǒng)計方法，使之成為適合測定隨機經(jīng)濟(jì)關(guān)系的特殊方法。計量經(jīng)濟(jì)學(xué)的發(fā)展是與現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)成就結(jié)合在一起的，它反映了社會化大生產(chǎn)對各種經(jīng)濟(jì)因素和經(jīng)濟(jì)活動進(jìn)行數(shù)量分析的客觀要求。聯(lián)系：計量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究的主體—經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象和經(jīng)濟(jì)關(guān)系的數(shù)量規(guī)律；計量經(jīng)濟(jì)學(xué)必須以經(jīng)濟(jì)學(xué)提供的理論原則和經(jīng)濟(jì)運行規(guī)律為依據(jù)；經(jīng)濟(jì)計量分析的結(jié)果：對經(jīng)濟(jì)理論確定的原則加以驗證、充實、完善。？你能舉一個例子嗎？答：一個完整的計量經(jīng)濟(jì)模型應(yīng)包括三個基本要素：經(jīng)濟(jì)變量、參數(shù)和隨機誤差項。，你認(rèn)為應(yīng)當(dāng)考慮哪些因素？應(yīng)當(dāng)怎樣設(shè)定計量經(jīng)濟(jì)模型？答：影響中國的糧食產(chǎn)量的因素可以有農(nóng)業(yè)資金投入、農(nóng)業(yè)勞動力、糧食播種面積、受災(zāi)面積等。、截面數(shù)據(jù)、面板數(shù)據(jù)、虛擬變量數(shù)據(jù)的實際例子，并分別說明這些數(shù)據(jù)的來源嗎？答：時間序列
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