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正文內(nèi)容

計量經(jīng)濟學(xué)期末復(fù)習(xí)(編輯修改稿)

2025-02-06 09:34 本頁面
 

【文章內(nèi)容簡介】 五章: 13. 回歸模型中引入虛擬變量的作用是什么?有哪幾種基本的引入方式,它們各適用于什么情況? 答:在模型中引入虛擬變量,主要是為了尋找某 (些 )定性因素對解釋變量的影響。 加法方式與乘法方式是最主要的引入方式。 前者主要適用于定性因素對截距項產(chǎn)生影響的情況,后者主要適用于定性因素對斜率項產(chǎn)生影響的情況。 “虛擬變量陷阱”? 答: “虛擬變量陷阱” 是指 虛擬變量的數(shù)目取決于定性變量的類別,否則會出現(xiàn)完全多重共線性問題 。 分析題 某地區(qū)供水部門利用最近 15年的用 水年度數(shù)據(jù)得出如下估計模型: r a i np r i c ep c ypoph o u s ew a t e r ??????? ( ) () () () () () ?R F= 式中, water—— 用水總量(百萬立方米) ,house—— 住戶總數(shù)(千戶) ,pop—— 總?cè)丝冢ㄇ耍?,pcy—— 人均收入(元) ,price—— 價格(元 /100立方米) ,rain—— 降雨量(毫米)。( 1)根據(jù)經(jīng)濟理論和直覺 ,請計回歸系數(shù)的符號是什么 (不包括常 量 ),為什么?觀察符號與你的直覺相符嗎? ( 2)在 10%的顯著性水平下,請進(jìn)行變量的 t檢驗與方程的 F檢驗。 T檢驗與 F檢驗結(jié)果有相矛盾的現(xiàn)象嗎? ( 3)你認(rèn)為估計值是( 1)有偏的;( 2)無效的或( 3)不一致的嗎?詳細(xì)闡述理由。 解答: ( 1)在其他變量不變的情況下,一城市的人口越多或房屋數(shù)量越多,則對用水的需求越高。所以可期望 house 和 pop 的符號為正;收入較高的個人可能用水較多,因此 pcy 的預(yù)期符號為正,但它可能是不顯著的。如果水價上漲,則用戶會節(jié)約用水,所以可預(yù)期 price 的系數(shù)為負(fù)。顯然如果降雨量較大,則草地和其他花園或耕地的用水需求就會下降,所以可以期望 rain的系數(shù)符號為負(fù)。從估計的模型看,除了 pcy之外,所有符號都與預(yù)期相符。 ( 2) t統(tǒng)計量檢驗單個變量的顯著性, F統(tǒng)計值檢驗變量是否是聯(lián)合顯著的。 這里 t檢驗的自由度為 1551=9,在 10%的顯著性水平下的臨界值為 ??梢?,所有參數(shù)估計值的 t值的絕對值都小于該值,所以即使在 10%的水平下這些變量也不是顯著的。 這里, F統(tǒng)計值的分子自由度為 5,分母自由度為 9。 10%顯著性水平下 F 分布的臨界值為 ??梢娪嬎愕?F值大于該臨界 值,表明回歸系數(shù)是聯(lián)合顯著的。 T 檢驗與 F檢驗結(jié)果的矛盾可能是由于多重共線性造成的。 house、 pop、 pcy 都是高度相關(guān)的,這將使它們的
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