計量經濟學[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】 最小二乘法中的權數？答：在樣本容量足夠的情況下，可以先嘗試用懷特檢驗找出引起異方差的解釋變量，然后通過Glejser檢驗找出殘差e隨該解釋變量變化而變化的函數形式，進而以該函數開方的倒數作為權數進行加權最小二乘估計。第六章 思考題 如何使用DW統(tǒng)計量來進行自相關檢驗？該檢驗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方法，一般的計算機軟件都可以計算出DW 值。給定顯著水平α，依據樣本容量n和解釋變量個數k’，當0ddL時，表明存在一階正自相關，而且正自相關的程度隨d向0的靠近而增強。當dLddu時，表明為不能確定存在自相關。當dud4du時，表明不存在一階自相關。當4dud4dL時，表明不能確定存在自相關。當4dLd4時，表明存在一階負自相關，而且負自相關的程度隨d向4的靠近而增強。 DW檢驗的前提條件：（1）回歸模型中含有截距項；（2）解釋變量是非隨機的（因此與隨機擾動項不相關）（3）隨機擾動項是一階線性自相關。 ；（4）回歸模型中不把滯后內生變量（前定內生變量）做為解釋變量。（5）沒有缺失數據，樣本比較大。DW檢驗的局限性：（1）DW檢驗有兩個不能確定的區(qū)域，一旦DW值落在這兩個區(qū)域，就無法判斷。這時，只有增大樣本容量或選取其他方法 （2）DW統(tǒng)計量的上、下界表要求n179。15, 這是因為樣本如果再小，利用殘差就很難對自相關的存在性做出比較正確的診斷(3) DW檢驗不適應隨機誤差項具有高階序列相關的檢驗.(4) 只適用于有常數項的回歸模型并且解釋變量中不能含滯后的被解釋變量 當回歸模型中的隨機誤差項為AR(1)自相關時，為什么仍用OLS法會低估的標準誤差？ 仍然考慮一元線性回歸模型，以 為例：記 為存在自相關的估計值，則 時，說明隨機誤差項存在自相關，此時，所以這個時候參數估計值的方差不是最小。如果存在自相關時仍然用最小二乘方法估計參數，就極有可能低估參數估計值的真實方差。 判斷以下陳述的真?zhèn)?，并給出合理的解釋。（1）當回歸模型隨機誤差項有自相關時，普通最小二乘估計量是有偏誤的和非有效的。判斷：錯誤。當回歸模型隨機誤差項有自相關時，普通最小二乘估計量是無偏誤的和非有效的。（2）DW檢驗假定隨機誤差項ui的方差是同方差。判斷：錯誤。DW統(tǒng)計量的構造中并沒有要求誤差項的方差是同方差 。（3）用一階差分法消除自相關是假定自相關系數為1。判斷：錯誤。用一階差分法消除自相關是假定自相關系數為1，即原原模型存在完全一階正自相關。（4）當回歸模型隨機誤差項有自相關時，普通最小二乘估計的預測值的方差和標準誤差不再是有效的。判斷：正確。 對于四個解釋變量的回歸模型 ttttttuXXXXY+++++=443322110bbbbb如果樣本量n=50, 當DW統(tǒng)計量為如下數值時，請判斷模型中的自相關狀況。（1）DW= （2） DW=（3）DW= （4） DW=答：給定顯著水平α=，依據樣本容量n=50和解釋變量個數k’=4，=，下界dL=，4 du=，4dL=。（1）DW=dL，所以模型存在正自相關。(2) dLDW=du, 所以模型不能確定是否存在自相關。（3）4 du DW= 4dL，所以模型不能確定是否存在自相關。（4）DW=4dL，所以模型存在負自相關。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）作為某些非精確計量的數量因素的代表，如受教育程度、管理者素質等；（3）作為某些偶然因素或政策因素的代表，如戰(zhàn)爭、災害、改革前后等；（4）可以作為時間序列分析中季節(jié)的代表；（5）可以實現分段回歸，研究斜率、截距的變動，或比較兩個回歸模型的結構差異。、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。當虛擬變量取值為0時，表示某種屬性或狀態(tài)的類型或水平不出現或不存在；當虛擬變量取值為1時，表示某種屬性或狀態(tài)的類型或水平出現或存在。取值一般不選4，否則對回歸系數的分析帶來不便。（）的模型，如果選擇一個虛擬變量這樣的設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和高中以下的人數是相等的，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的分析，乘法類型適用于斜率效應的分析。？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方法有哪些？答：某經濟現象或活動受到多種因素的影響，需要對這一經濟現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單位模型估計。：，其中，為收入水平；為年服裝消費支出；，試寫出不同收入人群組的服裝消費函數模型。答：大專以下男性（）服裝消費模型：大專以下女性（）服裝消費模型：大專及大專以上男性（）服裝消費模型：大專及大專以上女性（）服裝消費模型：，為了檢驗下面的假設，應引入多少個虛擬解釋變量？（1）一年里的12個月全部表示出季節(jié)模式。（2）只有2月、6月、8月、10月和12月表現出季節(jié)模式。答：（1）引入11個虛擬變量；（2）引入4個虛擬變量。 完美WORD格式編輯
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