計量經(jīng)濟學(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，只是時間不一致，所以很容易引起多重共線性。DW檢驗中的DW值在0到4之間，數(shù)值越小說明模型隨機誤差項的自相關(guān)度越小，數(shù)值越大說明模型隨機誤差項的自相關(guān)度越大。錯DW值在0到4之間，DW落在最左邊0DWdL）最右邊(4?dLDW4)時，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。其次為兩個不能判定區(qū)域。通過虛擬變量將屬性因素引入計量經(jīng)濟模型，引入虛擬變量的個數(shù)與樣本容量大小有關(guān)。錯,引入虛擬變量的個數(shù)樣本容量大小無關(guān)，與變量屬性，模型有無截距項有關(guān)。如果聯(lián)立方程模型中某個結(jié)構(gòu)方程包含了所有的變量,則這個方程不可識別。正確沒有唯一的統(tǒng)計形式在異方差性的情況下，若采用Eviews軟件中常用的OLS法，必定高估了估計量的標(biāo)準(zhǔn)誤。錯,有可能高估也有可能低估。擬合優(yōu)度檢驗和F檢驗是沒有區(qū)別的。錯聯(lián)立方程組模型根本不能直接用OLS方法估計參數(shù)。錯遞歸方程可以用OLS方法估計參數(shù)，而其它的聯(lián)立方程組模型不能直接用OLS方法估計參數(shù)。在對參數(shù)進行最小二乘估計之前，沒有必要對模型提出古典假定。錯誤在古典假定條件下，OLS估計得到的參數(shù)估計量是該參數(shù)的最佳線性無偏估計（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量具有較好的統(tǒng)計性質(zhì)和方便地進行統(tǒng)計推斷。當(dāng)異方差出現(xiàn)時，常用的t和F檢驗失效；正確由于異方差類似于t比值的統(tǒng)計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。這時往往會夸大t檢驗，使得t檢驗失效；由于F分布為兩個獨立的χ2變量之比，故依然存在類似于t分布中的問題。解釋變量與隨機誤差項相關(guān)，是產(chǎn)生多重共線性的主要原因。錯誤產(chǎn)生多重共線性的主要原因是：經(jīng)濟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量都是無偏估計。錯誤間接最小二乘法適用于恰好識別方程的估計，其估計量為無偏估計；而兩階段最小二乘法不僅適用于恰好識別方程，也適用于過度識別方程。兩階段最小二乘法得到的估計量為有偏、一致估計。秩條件是充要條件，因此，單獨利用秩條件就可以完成聯(lián)立方程識別狀態(tài)的確定。錯誤。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。在對聯(lián)立方程進行識別時，還應(yīng)該結(jié)合階條件判斷是過度識別，還是恰好識別。半對數(shù)模型Y=β0+β1lnX+μ中，參數(shù)β1的含義是X的絕對量變化，引起Y的絕對量變化。錯誤半對數(shù)模型的參數(shù)β1的含義是當(dāng)X的相對變化時，絕對量發(fā)生變化，引起因變量Y的平均值絕對量的變動。對已經(jīng)估計出參數(shù)的模型不需要進行檢驗。錯誤有必要進行檢驗。我們所建立的模型，所用的方
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