計量經(jīng)濟學第三版部分答案(第六章之后的)(編輯修改稿)
2025-07-15 20:05 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 不出現(xiàn)或不存在；當虛擬變量取值為1時，表示某種屬性或狀態(tài)的類型或水平出現(xiàn)或存在。取值一般不選4，否則對回歸系數(shù)的分析帶來不便。？答：四種加法方式引入虛擬變量均改變了截距，可以用于分析虛擬變量不同類之間的水平差異。？含有虛擬被解釋變量模型的估計方法有哪些？答：某經(jīng)濟現(xiàn)象或活動受到多種因素的影響，需要對這一經(jīng)濟現(xiàn)象或活動進行是或否的判斷或決策時，需要引入被解釋變量。虛擬被解釋變量模型的估計方法主要有線性概率模型估計和對數(shù)單位模型估計。經(jīng)分析得邊際效應=10第九章 檢驗變量設定誤差有哪幾種方法？他們的共性和差異是什么？常用方法有：DW檢驗、LM檢驗、RESET檢驗、模型函數(shù)形式設定檢驗。 如何進行遺漏變量設定誤差的后果分析？其檢驗有哪些方法？如何檢驗？當模型遺漏了真實的變量后，模型的參數(shù)估計是有偏且不一致的：參數(shù)估計的方差估計不正確，隨機擾動項方差的估計也是不正確的，將使假設檢驗、空間估計失效。檢驗的方法有DW檢驗、LM檢驗、RESET檢驗、模型函數(shù)形式設定檢驗。？其檢驗有哪些方法？如何檢驗？模型的參數(shù) 估計任然是無偏且一致的，隨機擾動項的方差被正確估計，但所估計的方差將趨之于過大，從而使得參數(shù)估計的有效性降低，參數(shù)估計較為不準確，區(qū)間估計的精度下降。檢驗方法除了上訴四種以外還有非嵌套模型設定的假設檢驗等。答：在截面數(shù)據(jù)情況下題中所說的四條準則是正確的；但是在時序數(shù)據(jù)情況下，上訴準則則不一定是正確的。第十章 對時間序列進行分析，為什么提出平穩(wěn)性問題？平穩(wěn)是時間序列里面一個非常重要的假設，模型ar, ma, arma, var，garch，arch全部建立在時序平穩(wěn)的基礎(chǔ)上。（1）計量經(jīng)濟學經(jīng)典分析方法隱含著一個重要假設：數(shù)據(jù)是平穩(wěn)的。如果數(shù)據(jù)非平穩(wěn)，那么在大樣本下的統(tǒng)計推斷基礎(chǔ)——“一致性”要求就會被破壞。這往往導致“偽回歸”問題的出現(xiàn)。但實踐經(jīng)驗證明，現(xiàn)實經(jīng)濟現(xiàn)象中的時間序列數(shù)據(jù)通常是非平穩(wěn)的，而且一些主要的國民經(jīng)濟變量往往表現(xiàn)出一致的上升或下降，這使得兩個沒有任何因果關(guān)系的變量，擁有較高的R^2。通過經(jīng)典因果關(guān)系模型對這樣的數(shù)據(jù)進行分析很難獲得有效的統(tǒng)計量，分析、檢驗和預測結(jié)果也都是無效的，時間序列的平穩(wěn)性對計量回歸分析的有效性有很大影響；（2）經(jīng)典計量經(jīng)濟模型假定變量均為隨機的，但時間序列是在不同時間觀測的數(shù)據(jù)，不能看做是同一個隨機變量的反復抽樣，而只能是隨機過程的一個實現(xiàn)，每個數(shù)據(jù)都是特定時間隨機變量的唯一實現(xiàn)值，其樣本均值和方差的含義與隨機變量反復抽樣的樣本總體均值和方差有所不同，這有悖于經(jīng)典計量經(jīng)濟模型統(tǒng)計推斷的基礎(chǔ)。因而，對時間序列進行分析時，首先要考慮其平衡性問題。 什么是非平穩(wěn)？為什么隨機游走過程是非平穩(wěn)的？所謂時間序列的非平穩(wěn)，是指時間序列的統(tǒng)計規(guī)律隨著時間的位移而發(fā)生變化，即生成變量時間序列數(shù)據(jù)的隨機過程的特征隨時間而變化。對于隨機游
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