計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)復(fù)習(xí)資料-文庫吧資料
2025-04-23 12:36本頁面
【正文】 造如下t統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行顯著性檢驗(yàn) 1使用加權(quán)最小二乘法必須先進(jìn)行異方差性檢驗(yàn)嗎？答：在實(shí)際操作中人們通常采用如下的經(jīng)驗(yàn)方法：不對(duì)原模型進(jìn)行異方差性檢驗(yàn)，而是直接選擇加權(quán)最小二乘法，尤其是采用截面數(shù)據(jù)作樣本時(shí)。0。）簡述變量顯著性檢驗(yàn)的步驟。在古典假定條件下，最小二乘估計(jì)量具備線性、無偏性和有效性，是最佳線性無偏估計(jì)量，即BLUE，這一結(jié)論就是著名的高斯－馬爾可夫定理。③回歸分析對(duì)資料的要求是被解釋變量y是隨機(jī)變量，解釋變量x是非隨機(jī)變量；相關(guān)分析對(duì)資料的要求是兩個(gè)變量都隨機(jī)變量。兩者的區(qū)別：①回歸分析強(qiáng)調(diào)因果關(guān)系，相關(guān)分析不關(guān)心因果關(guān)系，所研究的兩個(gè)變量是對(duì)等的。答：兩者的聯(lián)系：①相關(guān)分析是回歸分析的前提和基礎(chǔ)；回歸分析是相關(guān)分析的深入和繼續(xù)。⑤正態(tài)性假定，即假定誤差項(xiàng)服從均值為0，方差為的正態(tài)分布。即不同的誤差項(xiàng)相互獨(dú)立。誤差項(xiàng)的方差與t無關(guān)，為一個(gè)常數(shù)。即在給定xt的條件下，隨機(jī)誤差項(xiàng)的數(shù)學(xué)期望（均值）為0，即。古典線性回歸模型的基本假定是什么？答：解釋變量x為非隨機(jī)變量，即在重復(fù)抽樣過程中，x取值是可控的、固定的。在計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型中，為什么會(huì)存在隨機(jī)誤差項(xiàng)？答：隨機(jī)誤差項(xiàng)是計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型中不可缺少的一部分?？傮w回歸模型不是隨機(jī)模型，樣本回歸模型是隨機(jī)模型，它隨著樣本的改變而改變。總體回歸模型是依據(jù)總體全部觀測資料建立的，樣本回歸模型是依據(jù)樣本觀測資料建立的?？傮w回歸模型描述總體中變量y與x的相互關(guān)系，而樣本回歸模型描述所觀測的樣本中變量y與x的相互關(guān)系?？傮w回歸模型與樣本回歸模型的區(qū)別與聯(lián)系。 兩個(gè)特征，一是隨機(jī)關(guān)系，各解釋變量之間都不是精確的函數(shù)關(guān)系。簡述建立與應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的主要步驟。數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)作為一門數(shù)學(xué)學(xué)科，可以應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域，也可以應(yīng)用于其他領(lǐng)域；計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)則僅限于經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域。經(jīng)濟(jì)學(xué)著重經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的定性研究，計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)著重于定量方面的研究。簡述計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與經(jīng)濟(jì)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)學(xué)科間的關(guān)系。1序列相關(guān)性：如果對(duì)于不同的解釋向量，隨機(jī)誤差項(xiàng)之間不再是不相關(guān)的，而是存在某種相關(guān)性，則認(rèn)為出現(xiàn)了序列相關(guān)性。1相關(guān)分析：研究隨機(jī)變量間的相關(guān)形式1回歸分析：研究一個(gè)變量關(guān)于另一個(gè)（些）變量的依賴關(guān)系的計(jì)算方法和理論。1擬合優(yōu)度檢驗(yàn)：檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蛯?duì)樣本觀測值的擬合程度，用 表示，該值越接近1，模型對(duì)樣本觀測值擬合得
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