計量經(jīng)濟學習題集(參考版)
2025-03-28 07:57本頁面
【正文】 錯誤模型有截距項時，如果被考察的定性因素有m個相互排斥屬性，則模型中引入m－1個虛擬變量，否則會陷入“虛擬變量陷阱”；模型無截距項時，若被考察的定性因素有m個相互排斥屬性，可以引入m個虛擬變量，這時不會出現(xiàn)多重共線性。錯誤結(jié)構方程中，解釋變量可以是前定變量，也可以是內(nèi)生變量。錯誤應該是解釋變量之間高度相關引起的。E．有限信息最大似然估計法三、判斷題（判斷下列命題正誤，并說明理由）雙變量模型中，對樣本回歸函數(shù)整體的顯著性檢驗與斜率系數(shù)的顯著性檢驗是一致的；正確最好能夠?qū)懗鲆辉€性回歸模型；F統(tǒng)計量與T統(tǒng)計量的關系，即的來歷；或者說明一元線性回歸僅有一個解釋變量，因此對斜率系數(shù)的t檢驗等價于對方程的整體性檢驗。A．最小二乘法B．廣義差分法ECBCDE應用DW檢驗方法時應滿足該方法的假定條件，下列是其假定條件的有（A.參數(shù)估計值確定DB解釋變量和被解釋變量都為非隨機變量D.解釋變量和被解釋變量都是隨機變量B.BC量和隨機誤差項的函數(shù)所構成的模型變量的函數(shù)關系BDAD.局部調(diào)整模型C.tuA．庫伊克模型B模型中不應包括作為解釋變量模型中可能存在多重共線性B.）A.表示邊際成本，Q表示產(chǎn)量），則下列說法正確的有（D.ARCH檢驗法C.GoldfeldQuandt方法DDD.C.B.)A.有偏的，有效的1對于有限分布滯后模型，解釋變量的滯后長度每增加一期，可利用的樣本數(shù)據(jù)就會(有偏的，非有效的C．無偏的，有效的）A．無偏的，非有效的)A、模型規(guī)模大小要適度，結(jié)構盡可能復雜B、以理論分析作先導，模型規(guī)模大小要適度C、模型規(guī)模越大越好；這樣更切合實際情況D、以理論分析作先導，解釋變量應包括所有解釋變量如果回歸模型違背了同方差假定，最小二乘估計是（用模型描述現(xiàn)實經(jīng)濟系統(tǒng)的原則是(,則當時，L U）在給定的顯著性水平之下，若DW統(tǒng)計量的下和上臨界值分別為d2R所謂異方差是指（C)四、計算題可認為隨機誤差項(錯誤間接最小二乘法適用于恰好識別方程的估計，其估計量為無偏估計；而兩階段最小二乘法不僅適用于恰好識別方程，也適用于過度識別方程。因為，該表達式成立與否與正態(tài)性無關。如果經(jīng)典線性回歸模型（CLRM）中的干擾項不服從正態(tài)分布，OLS估計量將有偏的。解釋變量與隨機誤差項相關，是產(chǎn)生多重共線性的主要原因。當異方差出現(xiàn)時，常用的t和F檢驗失效；正確由于異方差類似于t比值的統(tǒng)計量所遵從的分布未知；即使遵從t分布，由于方差不在具有最小性。錯誤在古典假定條件下，OLS估計得到的參數(shù)估計量是該參數(shù)的最佳線性無偏估計（具有線性、無偏性、有效性）。F.ARCH檢驗法E.圖形法B.）A.C2R有可能大于2RE.C）A.WhiteDW檢驗法B.B它們的經(jīng)濟背景不同，從而可直接用OLS進行估計能夠檢驗多重共線性的方法有（它們最終都是一階自回歸模型C.）A.C4二、多項選擇題關于自適應預期模型和局部調(diào)整模型，下列說法不正確的有1–10AD）A.2X3X1庫伊克模型不具有如下特點（2X3X））1二元回歸模型中，=XXR，則表明（應用DW檢驗方法時應滿足該方法的假定條件，下列不是其假定條件的為（A)有偏的，有效的假如聯(lián)立方程模型中，第i個方程排除的變量中沒有一個在第j個方程中出現(xiàn)，則第i個方程是(有偏的，非有效的C．無偏的，非有效的)A．無偏的，有效的如果回歸模型違背了無自相關假定，最小二乘估計量是(B.BD.C.B.）A.在利用月度數(shù)據(jù)構建計量經(jīng)濟模型時，如果一年里的12個月全部表現(xiàn)出季節(jié)模式，則應該引入虛擬變量個數(shù)為（C.間接最小二乘法)A在某個結(jié)構方程恰好識別的條件下，不適用的估計方法是(A．異方差性DB )4(=χ（3）如果原模型存在異方差，你認為應如何修正？（只說明修正思路，無需計算）解：（1）沒有違背無自相關假定；第一、殘差與殘差滯后一期沒有明顯的相關性；第二、根據(jù)DW值應該接受原假設；（寫出詳細步驟）（2）存在異方差（）；（寫出詳細步驟）（3）說出一種修正思路即可。Schwarz+15criterionAkaike1632308212984094dependentofregressionSumvar 5662887.AdjustedMeanProb.ErrorC 9299857. 7646794. RESID^2(1) RESID^2(2) RESID^2(3) RESID^2(4) Rsquared adjusting141997Included00:33Sample(adjusted):06/10/04LeastVariable:TestProbabilityObs*RsquaredProbabilityTest:Fstatistic Prob(Fstatistic)Fstatistic DurbinWatsonlikelihood criterioncriterionAkaikevar.squaredRsquared.dependent18Variable Coefficient Std.tStatistic1997Included12:42Sample:05/31/04LeastVariable:因為方程整體非常
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