計量經(jīng)濟學名詞解釋和簡答題-資料下載頁
2025-03-25 07:57本頁面
【正文】 3）比較、判斷若0.dL，存在正自相關dL.dU，不能確定dU.4－dU，無自相關4－dU.4－dL，不能確定4－dL.4，存在負自相關當2左右時，模型不存在一階自相關。第五章？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。除此外，還可以加法與乘法組合的方式引入虛擬變量，這時可測度定性因素對截距項與斜率項同時產(chǎn)生影響的情況。？分布滯后模型使用OLS方法存在哪些問題？答：滯后變量模型有分布滯后模型和自回歸模型兩大類，前者只有解釋變量及其滯后變量作為模型的解釋變量，不包含被解釋變量的滯后變量作為模型的解釋變量；而后者則以當期解釋變量與被解釋變量的若干期滯后變量作為模型的解釋變量。分布滯后變量有無限期的分布滯后模型和有限期的分布滯后模型；自回歸模型又以Coyck模型、自適應預期模型和局部調(diào)整模型最為多見。分布滯后模型使用OLS法存在以下問題：（1）對于無限期的分布滯后模型，由于樣本觀測值的有限性，使得無法直接對其進行估計σ。（2）對于有限期的分布滯后模型，使用OLS方法會遇到：沒有先驗準則確定滯后期長度，對最大滯后期的確定往往帶有主觀隨意性；如果滯后期較長，由于樣本容量有限，當滯后變量數(shù)目增加時，必然使得自由度減少，將缺乏足夠的自由度進行估計和檢驗；同名變量滯后期之間可能存在高度線性相關，即模型可能存在高度的多重共線性。答：分布滯后模型的估計主要需解決滯后期長度的問題。其基本的解決思路就是減少模型中解釋變量的個數(shù)。常用的估計方法有：經(jīng)驗加權法Almon多項式法，以及Koyck方法，前兩者主要用于估計有限期分布滯后模型，第三者主要用于估計無限期分布滯后模型。？自回歸模型估計時遇到的主要問題？答：分布滯后模型估計時遇到的主要問題有：對于無限期的分布滯后模型，由于樣本觀測值的有限性，使得無法直接對其進行估計。而對于有限期的分布滯后模型，普通最小二乘回歸會遇到如下問題：（1）沒有先驗準則確定滯后期長度；（2）如果滯后期較長，將缺乏足夠的自由度進行統(tǒng)計檢驗；（3）同名變量滯后值之間可能存在高度線性相關，即模型可能存在高度的多重共線性。自回歸模型估計時遇到的主要問題有：滯后被解釋變量的存在可能導致它與隨機干擾項相關，以及隨機干擾項出現(xiàn)序列相關性。例如，Koyck模型與自適應預期模型就存在著滯后被解釋變量Yt1與隨機干擾項的同期相關性，同時，隨機干擾項還是自相關的。而局部調(diào)整模型則存在著滯后被解釋變量Yt1隨機干擾項的異期相關性。，如果遺漏了相關變量，OLS估計會出現(xiàn)什么后果？而在包含了無關變量時，后果又如何？答：如果遺漏相關變量，則OLS估計結果在小樣本下是有偏的，在大樣本下也不具有一致性，隨機干擾項的方差估計244。2也是有偏的，同時估計的參數(shù)的方差也是有偏的，從而不再能夠保證最小方差性。在多選無關解釋變量的情形下，OLS估計量仍是無偏的、一致的，隨機干擾項的方差σ2也能被正確估計，但OLS估計量卻往往是無效的。也就是說，包含無關變量的偏誤主要表現(xiàn)為“錯誤”模型的OLS估計量的方差一般會大于“正確”模型相應參數(shù)估計量的方差?！疤摂M變量陷阱”？答：一般在引入虛擬變量時要求如果有m個定性變量，只在模型中引入m1個虛擬變量。否則，如果引入m個虛擬變量，就會導致模型解釋變量間出現(xiàn)完全共線性的情況。我們一般稱由于引入的虛擬變量個數(shù)與定性因素個數(shù)相同時出現(xiàn)的模型無法估計的問題，稱為“虛擬變量陷阱“。
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