計量經(jīng)濟學期末復習習題(編輯修改稿)
2025-05-14 12:35 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 隨機誤差項總離差平方和回歸平方和殘差平方和多元回歸模型線性無偏有效1n1nK1(1R2)1無窮大01誤差(標準差)1不存在的四、判斷題Ch1：計量經(jīng)濟學是一門應用經(jīng)濟學，是以經(jīng)濟現(xiàn)象的數(shù)量關(guān)系為研究對象的。（）計量經(jīng)濟學的目的在于揭示經(jīng)濟關(guān)系與經(jīng)濟活動的數(shù)量規(guī)律。（）計量經(jīng)濟學是經(jīng)濟理論、統(tǒng)計學、數(shù)學三者的綜合，但不同于其中任何一門學科。（）計量經(jīng)濟學的核心內(nèi)容是建立和應用具有確定函數(shù)關(guān)系的計量經(jīng)濟模型。（）Ch2：隨機誤差項ui與殘差項ei是一回事。（）在實際中，一元回歸沒什么用，因為因變量的行為不可能僅由一個解釋變量來解釋。( )擬合優(yōu)度R2越趨近于1，則回歸直線擬合越差。（）擬合優(yōu)度R2越趨近于0，則回歸直線擬合越好。（）OLS法是使殘差和最小化的估計方法。（）Ch3：解釋變量的個數(shù)越多越好。（）Ch4：1當異方差出現(xiàn)時，最小二乘估計是有偏的和不具有最小方差特性。（）1當異方差出現(xiàn)時，常用的t檢驗和F檢驗失效。（）Ch5：1當存在自相關(guān)時，OLS估計量既不是無偏的，又不是有效的。（）1當模型存在高階自相關(guān)時，可用DW法進行自相關(guān)檢驗。（）1當模型的解釋變量包括內(nèi)生變量的滯后變量時，DW檢驗就不適用了。（）1DW值在0和4之間，數(shù)值越小說明正相關(guān)程度越大，數(shù)值越大說明負相關(guān)程度越大。（）1假設模型存在一階自相關(guān)，其他條件均滿足，則仍用OLS法估計未知參數(shù)，得到的估計量是無偏的，不再是有效的，顯著性檢驗失效，預測失效。（）1當存在自相關(guān)時，OLS估計量是有偏的，而且也是無效的。（）1DW方法可以檢驗所有自相關(guān)性。（）Ch6：當出現(xiàn)完全共線性時OLS估計量不存在。（）2當出現(xiàn)不完全共線性時OLS估計量不存在。（）2盡管有完全的多重共線性，OLS估計量仍然是最優(yōu)線性無偏估計量。（）2如果解釋變量兩兩之間的相關(guān)系數(shù)都低，則一定不存在多重共線性。（）2多重共線性可以分為完全共線性和近似共線性兩類。（）+2如果模型為Yi=b1+b2Xi+b3Xi2，ui則表示存在完全共線性。（）答案：15√√√6101115√√1620√√√ 2125√五、名詞解釋：Ch1：內(nèi)生變量外生變量函數(shù)關(guān)系相關(guān)關(guān)系單方程模型聯(lián)立方程模型Ch2：隨機誤差項殘差普通最小二乘法最大似然估計1矩估計1決定系數(shù)Ch4：1異方差Ch5：1自相關(guān)Ch6：1完全多重共線性1近似多重共線性答案：內(nèi)生變量：是隨機變量，其數(shù)值由模型自身決定；內(nèi)生變量影響模型中其它內(nèi)生變量，同時又受外生變量影響，是模型求解的結(jié)果。外生變量：通常為非隨機變量，其值在模型之外決定。外生變量只影響模型中的內(nèi)生變量，不受模型中任何其它變量影響。函數(shù)關(guān)系：是指變量間嚴格的數(shù)量依存關(guān)系，一個變量的取值能夠完全決定另一變量的取值。相關(guān)關(guān)系：是指變量間非嚴格的數(shù)量依存關(guān)系，一個變量的取值能夠影響另一變量的取值，但不能完全確定另一變量的取值。單方程模型：模型的方程只有一個，研究的是某一個或某幾個變量決定或影響其他變量，而其他變量并不決定或影響這一個或幾個變量，即關(guān)系是不可逆的。聯(lián)立方程模型：由多個方程構(gòu)成的方程組，研究的是指一個（組）變量的取值決定或影響另外一個（組）變量的取值，而反過來另外一個（組）變量的取值也決定或影響這個（組）變量的取值。隨機誤差項：是指影響被解釋變量Y的各種較小因素的綜合影響。殘差：實際值和估計值的差。普通最小二乘法：是根據(jù)隨機變量的理論值和實際值的擬和程度估計參數(shù)水平的，其基本準則是殘差的平方和取最小值。最大似然估計：以y1…yn這n個數(shù)同時出現(xiàn)的概率最大化準則估計參數(shù)的方法。1矩估計：以樣本矩條件代替總體矩條件的估計參數(shù)的方法。1決定系數(shù)：回歸直線對樣本數(shù)據(jù)的擬合程度。1異方差：如果對于模型中隨機誤差項有：)=sVar(uii2,i=1,
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