計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)課后習(xí)題答案匯總(參考版)
2025-06-21 19:04本頁(yè)面
【正文】 。你必須努力，當(dāng)有一天驀然回首時(shí)，你的回憶里才會(huì)多一些色彩斑斕，少一些蒼白無(wú)力。4. 歲月是無(wú)情的，假如你丟給它的是一片空白，它還給你的也是一片空白。既糾結(jié)了自己，又打擾了別人。用一些事情，總會(huì)看清一些人。2. 若不是心寬似海，哪有人生風(fēng)平浪靜。地球繞太陽(yáng)公轉(zhuǎn)一周的時(shí)間為1個(gè)單位（年）。3．比較表1和表2，你將選擇哪個(gè)模型？為什么？選擇模型2，方程擬合程度比模型1高，其他統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)都通過(guò)。機(jī)電行業(yè)銷售額和汽車產(chǎn)量為正相關(guān)，和建筑業(yè)產(chǎn)值成正相關(guān)，經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)通過(guò)；R2=，方程的擬合程度較高；F=，自變量整體對(duì)因變量的影響顯著； t1=，t2=，t檢驗(yàn)通過(guò)，每個(gè)自變量對(duì)y影響顯著。經(jīng)Eviews軟件對(duì)1981年——1997年的數(shù)據(jù)分別建立線性模型和雙對(duì)數(shù)模型進(jìn)行最小二乘估計(jì)，結(jié)果如下：表1Dependent Variable: YVariableCoefficientStd. ErrortStatisticProb. CX1X2Rsquared Mean dependent varAdjusted Rsquared . dependent var. of regression Akaike info criterionSum squared resid Schwarz criterionLog likelihood FstatisticDurbinWatson stat Prob(Fstatistic)表2Dependent Variable: Ln (Y)VariableCoefficientStd. ErrortStatisticProb. CLn(X1)Ln(X2)Rsquared Mean dependent varAdjusted Rsquared . dependent var. of regression Akaike info criterionSum squared resid Schwarz criterionLog likelihood FstatisticDurbinWatson stat Prob(Fstatistic)1．寫出機(jī)電行業(yè)銷售額對(duì)汽車產(chǎn)量和建筑業(yè)產(chǎn)值的雙對(duì)數(shù)線性回歸估計(jì)方程。,，,不存在一階自相關(guān)。7．檢驗(yàn)隨機(jī)誤差項(xiàng)的一階自相關(guān)性。5．在95%的置信度下對(duì)方程整體顯著性進(jìn)行檢驗(yàn)。3．對(duì)該模型做經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)。經(jīng)Eviews軟件對(duì)觀察的10個(gè)月份的數(shù)據(jù)用最小二乘法估計(jì)，結(jié)果如下：（被解釋變量為） VARIABLE COEFFICIENT TSTAT 2TAILSIG C X1 （ ） X2 （ ） Rsquared Mean of dependent var Adjusted R squared （ ） . of dependent var of regression Sum of squared resid DurbinWatson stat （ ） F – statistics （ ）完成以下問(wèn)題：（至少保留三位小數(shù)）1．寫出需求量對(duì)消費(fèi)者平均收入、商品價(jià)格的線性回歸估計(jì)方程。⒊對(duì)于有m個(gè)不同屬性的定性因素，應(yīng)該設(shè)置 m1 個(gè)虛擬變量來(lái)反映該因素的影響。⒉虛擬變量不同的引入方式有兩種。⒉如何發(fā)現(xiàn)和判斷多重共線性？P230—P235⒊ 克服多重共線性有哪些方法？ P235—P244第七章 計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析建模與應(yīng)用一、單項(xiàng)選擇題⒈某商品需求函數(shù)為，其中y為需求量，x為價(jià)格。⒌處理多重共線性的方法有：保留重要解釋變量、去掉不重要解釋變量、__增加樣本容量_、_____差分模型______________。⒊存在完全多重共線性時(shí)，多元回歸分析是 無(wú)法進(jìn)行 。 ( )三、填空題⒈強(qiáng)的近似多重共線性會(huì)對(duì)多元線性回歸的 有效性 產(chǎn)生嚴(yán)重的不利影響。 （ ）⒊在多元回歸中，根據(jù)通常的t檢驗(yàn)，每個(gè)參數(shù)都是統(tǒng)計(jì)上不顯著的，你就不會(huì)得到一個(gè)高的值。 D高擬合優(yōu)度⒌在線性回歸模型中，若解釋變量和的觀測(cè)值成比例，即有，其中k為非零常數(shù)，則表明模型中存在【B 】A 方差非齊性 B 多重共線性 C 序列相關(guān) D 設(shè)定誤差二、判斷題⒈盡管有完全的多重共線性，OLS估計(jì)量仍然是最優(yōu)線性無(wú)偏估計(jì)量。 （ ）四、簡(jiǎn)答題⒈自相性對(duì)線性回歸分析有什么影響？P196—P198⒉發(fā)現(xiàn)和檢驗(yàn)自相關(guān)性有哪些方法？P198—P2088⒊克服自相關(guān)性有哪些方法？P208—P215第六章 多重共線性一、單項(xiàng)選擇題⒈當(dāng)模型存在嚴(yán)重的多重共線性時(shí)，OLS估計(jì)量將不具備【 C 】A 線性 B 無(wú)偏性 C 有效性 D 一致性⒉經(jīng)驗(yàn)認(rèn)為，某個(gè)解釋變量與其他解釋變量間多重共線性嚴(yán)重的情況是這個(gè)解釋變量的VIF【C 】A 大于1 B 小于1 C 大于10 D 小于5⒊如果方差膨脹因子VIF＝10，則認(rèn)為什么問(wèn)題是嚴(yán)重的【C 】A 異方差問(wèn)題 B 序列相關(guān)問(wèn)題C 多重共線性問(wèn)題 D 解釋變量與隨機(jī)項(xiàng)的相關(guān)性⒋在多元線性回歸模型中，若某個(gè)解釋變量對(duì)其余解釋變量的判定系數(shù)接近于1，則表明模型中存在【A 】A 多重共線性 （ ）⒌消除自相關(guān)的一階差分變換假定自相關(guān)系數(shù)必須等于－1。（ ∨ ）
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