計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)判斷題(編輯修改稿)
2025-04-21 07:57 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 一樣，只是時(shí)間不一致，所以很容易引起多重共線性。DW檢驗(yàn)中的DW值在0到4之間，數(shù)值越小說明模型隨機(jī)誤差項(xiàng)的自相關(guān)度越小，數(shù)值越大說明模型隨機(jī)誤差項(xiàng)的自相關(guān)度越大。錯(cuò)DW值在0到4之間，DW落在最左邊0DWdL）最右邊(4?dLDW4)時(shí)，分別為正自相關(guān)、負(fù)自相關(guān)。中間(dUDW4?dU)為不存在自相關(guān)區(qū)域。其次為兩個(gè)不能判定區(qū)域。通過虛擬變量將屬性因素引入計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型，引入虛擬變量的個(gè)數(shù)與樣本容量大小有關(guān)。錯(cuò),引入虛擬變量的個(gè)數(shù)樣本容量大小無關(guān)，與變量屬性，模型有無截距項(xiàng)有關(guān)。如果聯(lián)立方程模型中某個(gè)結(jié)構(gòu)方程包含了所有的變量,則這個(gè)方程不可識(shí)別。正確沒有唯一的統(tǒng)計(jì)形式在異方差性的情況下，若采用Eviews軟件中常用的OLS法，必定高估了估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)誤。錯(cuò),有可能高估也有可能低估。擬合優(yōu)度檢驗(yàn)和F檢驗(yàn)是沒有區(qū)別的。錯(cuò)聯(lián)立方程組模型根本不能直接用OLS方法估計(jì)參數(shù)。錯(cuò)遞歸方程可以用OLS方法估計(jì)參數(shù)，而其它的聯(lián)立方程組模型不能直接用OLS方法估計(jì)參數(shù)。在對(duì)參數(shù)進(jìn)行最小二乘估計(jì)之前，沒有必要對(duì)模型提出古典假定。錯(cuò)誤在古典假定條件下，OLS估計(jì)得到的參數(shù)估計(jì)量是該參數(shù)的最佳線性無偏估計(jì)（具有線性、無偏性、有效性）?？傊?，提出古典假定是為了使所作出的估計(jì)量具有較好的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)和方便地進(jìn)行統(tǒng)計(jì)推斷。當(dāng)異方差出現(xiàn)時(shí)，常用的t和F檢驗(yàn)失效；正確由于異方差類似于t比值的統(tǒng)計(jì)量所遵從的分布未知；即使遵從t分布，由于方差不在具有最小性。這時(shí)往往會(huì)夸大t檢驗(yàn)，使得t檢驗(yàn)失效；由于F分布為兩個(gè)獨(dú)立的χ2變量之比，故依然存在類似于t分布中的問題。解釋變量與隨機(jī)誤差項(xiàng)相關(guān)，是產(chǎn)生多重共線性的主要原因。錯(cuò)誤產(chǎn)生多重共線性的主要原因是：經(jīng)濟(jì)本變量大多存在共同變化趨勢；模型中大量采用滯后變量；認(rèn)識(shí)上的局限使得選擇變量不當(dāng)由間接最小二乘法與兩階段最小二乘法得到的估計(jì)量都是無偏估計(jì)。錯(cuò)誤間接最小二乘法適用于恰好識(shí)別方程的估計(jì)，其估計(jì)量為無偏估計(jì)；而兩階段最小二乘法不僅適用于恰好識(shí)別方程，也適用于過度識(shí)別方程。兩階段最小二乘法得到的估計(jì)量為有偏、一致估計(jì)。秩條件是充要條件，因此，單獨(dú)利用秩條件就可以完成聯(lián)立方程識(shí)別狀態(tài)的確定。錯(cuò)誤。雖然秩條件是充要條件，但其前提是，只有在通過了階條件的條件下。在對(duì)聯(lián)立方程進(jìn)行識(shí)別時(shí)，還應(yīng)該結(jié)合階條件判斷是過度識(shí)別，還是恰好識(shí)別。半對(duì)數(shù)模型Y=β0+β1lnX+μ中，參數(shù)β1的含義是X的絕對(duì)量變化，引起Y的絕對(duì)量變化。錯(cuò)誤半對(duì)數(shù)模型的參數(shù)β1的含義是當(dāng)X的相對(duì)變化時(shí)，絕對(duì)量發(fā)生變化，引起因變量Y的平均值絕對(duì)量的變動(dòng)。對(duì)已經(jīng)估計(jì)出參數(shù)的模型不需要進(jìn)行檢驗(yàn)。錯(cuò)誤有必要進(jìn)行檢驗(yàn)。我們所建立的模型，所用的方
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