計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)[龐皓]課后思考題答案解析-資料下載頁
2025-06-18 19:12本頁面
【正文】 最小二乘法中的權(quán)數(shù)？答：在樣本容量足夠的情況下，可以先嘗試用懷特檢驗(yàn)找出引起異方差的解釋變量，然后通過Glejser檢驗(yàn)找出殘差e隨該解釋變量變化而變化的函數(shù)形式，進(jìn)而以該函數(shù)開方的倒數(shù)作為權(quán)數(shù)進(jìn)行加權(quán)最小二乘估計(jì)。第六章 思考題 如何使用DW統(tǒng)計(jì)量來進(jìn)行自相關(guān)檢驗(yàn)？該檢驗(yàn)方法的前提條件和局限性有哪些？答：DW (杜賓)(沃特森)于1951年提出的一種適用于小樣本的檢驗(yàn)方法，一般的計(jì)算機(jī)軟件都可以計(jì)算出DW 值。給定顯著水平α，依據(jù)樣本容量n和解釋變量個(gè)數(shù)k’，當(dāng)0ddL時(shí)，表明存在一階正自相關(guān)，而且正自相關(guān)的程度隨d向0的靠近而增強(qiáng)。當(dāng)dLddu時(shí)，表明為不能確定存在自相關(guān)。當(dāng)dud4du時(shí)，表明不存在一階自相關(guān)。當(dāng)4dud4dL時(shí)，表明不能確定存在自相關(guān)。當(dāng)4dLd4時(shí)，表明存在一階負(fù)自相關(guān)，而且負(fù)自相關(guān)的程度隨d向4的靠近而增強(qiáng)。 DW檢驗(yàn)的前提條件：（1）回歸模型中含有截距項(xiàng)；（2）解釋變量是非隨機(jī)的（因此與隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)不相關(guān)）（3）隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)是一階線性自相關(guān)。 ；（4）回歸模型中不把滯后內(nèi)生變量（前定內(nèi)生變量）做為解釋變量。（5）沒有缺失數(shù)據(jù)，樣本比較大。DW檢驗(yàn)的局限性：（1）DW檢驗(yàn)有兩個(gè)不能確定的區(qū)域，一旦DW值落在這兩個(gè)區(qū)域，就無法判斷。這時(shí)，只有增大樣本容量或選取其他方法 （2）DW統(tǒng)計(jì)量的上、下界表要求n179。15, 這是因?yàn)闃颖救绻傩。脷埐罹秃茈y對(duì)自相關(guān)的存在性做出比較正確的診斷(3) DW檢驗(yàn)不適應(yīng)隨機(jī)誤差項(xiàng)具有高階序列相關(guān)的檢驗(yàn).(4) 只適用于有常數(shù)項(xiàng)的回歸模型并且解釋變量中不能含滯后的被解釋變量 當(dāng)回歸模型中的隨機(jī)誤差項(xiàng)為AR(1)自相關(guān)時(shí)，為什么仍用OLS法會(huì)低估的標(biāo)準(zhǔn)誤差？ 仍然考慮一元線性回歸模型，以 為例：記 為存在自相關(guān)的估計(jì)值，則 時(shí)，說明隨機(jī)誤差項(xiàng)存在自相關(guān)，此時(shí)，所以這個(gè)時(shí)候參數(shù)估計(jì)值的方差不是最小。如果存在自相關(guān)時(shí)仍然用最小二乘方法估計(jì)參數(shù)，就極有可能低估參數(shù)估計(jì)值的真實(shí)方差。 判斷以下陳述的真?zhèn)?，并給出合理的解釋。（1）當(dāng)回歸模型隨機(jī)誤差項(xiàng)有自相關(guān)時(shí)，普通最小二乘估計(jì)量是有偏誤的和非有效的。判斷：錯(cuò)誤。當(dāng)回歸模型隨機(jī)誤差項(xiàng)有自相關(guān)時(shí)，普通最小二乘估計(jì)量是無偏誤的和非有效的。（2）DW檢驗(yàn)假定隨機(jī)誤差項(xiàng)ui的方差是同方差。判斷：錯(cuò)誤。DW統(tǒng)計(jì)量的構(gòu)造中并沒有要求誤差項(xiàng)的方差是同方差 。（3）用一階差分法消除自相關(guān)是假定自相關(guān)系數(shù)為1。判斷：錯(cuò)誤。用一階差分法消除自相關(guān)是假定自相關(guān)系數(shù)為1，即原原模型存在完全一階正自相關(guān)。（4）當(dāng)回歸模型隨機(jī)誤差項(xiàng)有自相關(guān)時(shí)，普通最小二乘估計(jì)的預(yù)測值的方差和標(biāo)準(zhǔn)誤差不再是有效的。判斷：正確。 對(duì)于四個(gè)解釋變量的回歸模型 ttttttuXXXXY+++++=443322110bbbbb如果樣本量n=50, 當(dāng)DW統(tǒng)計(jì)量為如下數(shù)值時(shí)，請(qǐng)判斷模型中的自相關(guān)狀況。（1）DW= （2） DW=（3）DW= （4） DW=答：給定顯著水平α=，依據(jù)樣本容量n=50和解釋變量個(gè)數(shù)k’=4，=，下界dL=，4 du=，4dL=。（1）DW=dL，所以模型存在正自相關(guān)。(2) dLDW=du, 所以模型不能確定是否存在自相關(guān)。（3）4 du DW= 4dL，所以模型不能確定是否存在自相關(guān)。（4）DW=4dL，所以模型存在負(fù)自相關(guān)。第八章 虛擬變量回歸？它在模型中有什么作用？答：虛擬變量是人工構(gòu)造的取值為0或1的作為屬性變量代表的變量。虛擬變量的作用主要有：（1）可以作為屬性因素的代表，如性別、所有制等；（2）作為某些非精確計(jì)量的數(shù)量因素的代表，如受教育程度、管理者素質(zhì)等；（3）作為某些偶然因素或政策因素的代表，如戰(zhàn)爭、災(zāi)害、改革前后等；（4）可以作為時(shí)間序列分析中季節(jié)的代表；（5）可以實(shí)現(xiàn)分段回歸，研究斜率、截距的變動(dòng)，或比較兩個(gè)回歸模型的結(jié)構(gòu)差異。、1，選4行嗎？為什么？答：虛擬變量是非此即彼的問題，一般情形下，虛擬變量的取值為0和1。當(dāng)虛擬變量取值為0時(shí)，表示某種屬性或狀態(tài)的類型或水平不出現(xiàn)或不存在；當(dāng)虛擬變量取值為1時(shí)，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(duì)回歸系數(shù)的分析帶來不便。（）的模型，如果選擇一個(gè)虛擬變量這樣的設(shè)置方式隱含了什么假定？這一假定合理嗎？答：隱含的假定是大專及大專以上的人數(shù)和高中以下的人數(shù)是相等的，顯然這是不合理的。？它們各適用于什么情況？答：加入虛擬變量的途徑有兩種基本類型：一是加法類型；二是乘法類型。加法類型適用于截距效應(yīng)的分析，乘法類型適用于斜率效應(yīng)的分析。？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(jì)方法有哪些？答：某經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象或活動(dòng)受到多種因素的影響，需要對(duì)這一經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象或活動(dòng)進(jìn)行是或否的判斷或決策時(shí)，需要引入被解釋變量。虛擬被解釋變量模型的估計(jì)方法主要有線性概率模型估計(jì)和對(duì)數(shù)單位模型估計(jì)。：，其中，為收入水平；為年服裝消費(fèi)支出；，試寫出不同收入人群組的服裝消費(fèi)函數(shù)模型。答：大專以下男性（）服裝消費(fèi)模型：大專以下女性（）服裝消費(fèi)模型：大專及大專以上男性（）服裝消費(fèi)模型：大專及大專以上女性（）服裝消費(fèi)模型：，為了檢驗(yàn)下面的假設(shè)，應(yīng)引入多少個(gè)虛擬解釋變量？（1）一年里的12個(gè)月全部表示出季節(jié)模式。（2）只有2月、6月、8月、10月和12月表現(xiàn)出季節(jié)模式。答：（1）引入11個(gè)虛擬變量；（2）引入4個(gè)虛擬變量。 完美WORD格式編輯
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