計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)[龐皓]課后思考題答案解析-文庫(kù)吧資料
2025-06-24 19:12本頁(yè)面
【正文】 樣本共線性程度又沒那么嚴(yán)重。最后，還可以采取嶺回歸方法來降低多重共線性的程度。 針對(duì)出現(xiàn)多重共線性的不同情形，能采取的補(bǔ)救措施有哪些？答：根據(jù)經(jīng)驗(yàn)，可以選擇剔除變量，增大樣本容量，變換模型形式，利用非樣本先驗(yàn)信息，截面數(shù)據(jù)和時(shí)間序列數(shù)據(jù)并用以及變量變換等不同方法。 多重共線性的典型表現(xiàn)是什么？判斷是否存在多重共線性的方法有哪些？答：多重共線性的典型表現(xiàn)是模型擬和較好，但偏回歸系數(shù)幾乎都無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義；偏回歸系數(shù)估計(jì)值不穩(wěn)定，方差很大；偏回歸系數(shù)估計(jì)值的符號(hào)可能與預(yù)期不符或與經(jīng)驗(yàn)相悖，結(jié)果難以解釋。 多重共線性對(duì)回歸參數(shù)的估計(jì)有何影響？ 答：在完全多重共線性情況下，參數(shù)的估計(jì)值不確定，估計(jì)量的方差無限大。第三，利用截面數(shù)據(jù)建立模型也可能出現(xiàn)多重共線性。產(chǎn)生多重共線性的經(jīng)濟(jì)背景主要有以下幾種情形：第一，經(jīng)濟(jì)變量之間具有共同變化趨勢(shì)。第四章 多重共線性 思考題 多重共線性的實(shí)質(zhì)是什么？為什么會(huì)出現(xiàn)多重共線性？答：多重共線性包括完全的多重共線性和不完全的多重共線性。點(diǎn)擊Quick下拉菜單中的Estimate Equation。其次考慮影響汽車銷量的主要因素都有哪些？比如收入、價(jià)格、費(fèi)用、道路狀況、能源、政策環(huán)境等。等于分對(duì)和作簡(jiǎn)單線性回歸時(shí)斜率系數(shù)的OLS估計(jì)值。等于分對(duì)和作簡(jiǎn)單線性回歸時(shí)斜率系數(shù)的OLS估計(jì)值。方程整體線性關(guān)系顯著并不一定表示每個(gè)解釋變量對(duì)被解釋變量的影響是顯著的，因此，還必須分別對(duì)每個(gè)回歸系數(shù)逐個(gè)地進(jìn)行t檢驗(yàn)。F檢驗(yàn)是在多元回歸中有多個(gè)解釋變量，需要說明所有解釋變量聯(lián)合起來對(duì)應(yīng)變量影響的總顯著性,或整個(gè)方程總的聯(lián)合顯著性。區(qū)別是前者考慮了自由度，后者未考慮自由度。？對(duì)被解釋變量的方差分析與對(duì)模型擬合優(yōu)度的度量有什么聯(lián)系和區(qū)別？答：被解釋變量Y觀測(cè)值的總變差分解式為：?？蓻Q系數(shù)只能提供一個(gè)模糊的推測(cè)，可決系數(shù)越大，模型對(duì)數(shù)據(jù)的擬合程度就越好。對(duì)方程聯(lián)合顯著性檢驗(yàn)的F檢驗(yàn)，實(shí)際上也是對(duì)可決系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)。聯(lián)系：由方差分析可以看出，F(xiàn)檢驗(yàn)與可決系數(shù)有密切聯(lián)系，二者都建立在對(duì)應(yīng)變量變差分解的基礎(chǔ)上?？蓻Q系數(shù)只涉及變差，沒有考慮自由度。這是保證多元線性回歸模型參數(shù)估計(jì)值有解的重要條件。假定各解釋變量之間不存在線性關(guān)系，或各個(gè)解釋變量觀測(cè)值之間線性無關(guān)。多元線性回歸模型中的回歸系數(shù)是偏回歸系數(shù)，是當(dāng)控制其它解釋變量不變的條件下，某個(gè)解釋變量的單位變動(dòng)對(duì)被解釋變量平均值的影響，從而可以實(shí)現(xiàn)保持某些控制變量不變的情況下，分析所關(guān)注的變量對(duì)被解釋變量的真實(shí)影響。？它與簡(jiǎn)單線性回歸的回歸系數(shù)有什么不同？答：多元線性回歸模型中，回歸系數(shù)（＝１，２，…，）表示的是當(dāng)控制其它解釋變量不變的條件下，第個(gè)解釋變量的單位變動(dòng)對(duì)被解釋變量平均值的影響，這樣的回歸系數(shù)稱為偏回歸系數(shù)。答：1）總體回歸函數(shù)：樣本回歸函數(shù)：2）寫出回歸模型的矩陣表示3）此模型的古典假定：零均值假定；同方差和無自相關(guān)假定；隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)與解釋變量不相關(guān)；無多重共線性假定；隨機(jī)誤差項(xiàng)服從正態(tài)分布。于是建立如下模型：其中，為中國(guó)旅游業(yè)總收入，為中國(guó)居民收入。利用中國(guó)1978～2000年的樣本估計(jì)50年之后的經(jīng)濟(jì)水平，其預(yù)測(cè)不會(huì)太準(zhǔn)確。所以對(duì)個(gè)別值的預(yù)測(cè)區(qū)間比對(duì)平均值的預(yù)測(cè)區(qū)間更寬。？答：對(duì)參數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)的基本思想，是在所估計(jì)樣本回歸系數(shù)概率分布性質(zhì)已確定的基礎(chǔ)上，在對(duì)總體回歸系數(shù)某種原假設(shè)成立的條件下，利用適當(dāng)?shù)挠忻鞔_概率分布的統(tǒng)計(jì)量和給定的顯著性水平，構(gòu)造一個(gè)小概率事件，判斷原假設(shè)結(jié)果合理與否，是基于“小概率事件不易發(fā)生”的原理，可以認(rèn)為小概率事件在一次觀察中基本不會(huì)發(fā)生，如果小概率事件竟然發(fā)生了，就認(rèn)為原假設(shè)不成立，從而拒絕原假設(shè)，不拒絕備擇假設(shè)。參數(shù)的真實(shí)值雖然未知，卻是一個(gè)固定的值，不是隨機(jī)變量?！比绾卧u(píng)論這種說法？答：這種說法是錯(cuò)誤的。二者的目的作用是一致的。在簡(jiǎn)單線性回歸中，可決系數(shù)越大，說明在總變差中由模型作出了解釋的部分占的比重越大，X對(duì)Y的解釋能力越強(qiáng)，模型擬合優(yōu)度越好。？在簡(jiǎn)單線性回歸中它與對(duì)參數(shù)的ｔ檢驗(yàn)的關(guān)系是什么？答：可決系數(shù)是回歸平方和占總離差平方和的比重，即由樣本回歸作出解釋的離差平方和在總離差平方和中占的比重，如果樣本回歸線對(duì)樣本觀測(cè)值擬合程度好，各樣本觀測(cè)點(diǎn)與回歸線靠得越近，由樣本回歸作出解釋的離差平方和在總離差平方和中占的比重也將越大，反之?dāng)M合程度越差，這部分所占比重就越小。？答：總體方差是未知的，但是確定存在的。因?yàn)槟Ｐ椭杏须S機(jī)擾動(dòng)，估計(jì)的參數(shù)是隨機(jī)變量，只有對(duì)隨機(jī)擾動(dòng)的分布作出假定，才能確定所估計(jì)參數(shù)的分布性質(zhì)，也才可能進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)和區(qū)間估計(jì)。總體回歸函數(shù)中的隨機(jī)誤差項(xiàng)是不可以直接觀測(cè)的；而樣本回歸函數(shù)中的殘差項(xiàng)是只要估計(jì)出樣本回歸的參數(shù)就可以計(jì)算的數(shù)值。樣本回歸函數(shù)中，被解釋變量個(gè)別值與樣本條件均值的偏差是殘差項(xiàng)。其次，總體回歸函數(shù)的參數(shù)是確定的常數(shù)；而樣本回歸函數(shù)的參數(shù)是隨抽樣而變化的隨機(jī)變量。首先，總體回歸函數(shù)雖然未知，但它是確定的；而由于從總體中每次抽樣都能獲得一個(gè)樣本，就都可以擬合一條樣本回歸線，樣本回歸線是隨抽樣波動(dòng)而變化的，可以有很多條。樣本回歸函數(shù)是將被解釋變量的樣本條件均值表示為解釋變量的函數(shù)。從對(duì)變量的處理看，相關(guān)分析對(duì)稱地對(duì)待相互聯(lián)系的變量，不考慮二者的因果關(guān)系，也就是不區(qū)分解釋變量和被解釋變量，相關(guān)的變量不一定具有因果關(guān)系，均視為隨機(jī)變量；回歸分析是建立在變量因果關(guān)系分析的基礎(chǔ)上，研究其中解釋變量的變動(dòng)對(duì)被解釋變量的具體影響，回歸分析中必須明確劃分解釋變量和被解釋變量，對(duì)變量的處理是不對(duì)稱的。相關(guān)分析與回歸分析的區(qū)別。相關(guān)分析可以表明變量間相關(guān)關(guān)系的性質(zhì)和程度，只有當(dāng)變量間存在一定程度的相關(guān)關(guān)系時(shí)，進(jìn)行回歸分析才有實(shí)際的意義。但是，定義方程式的恒等關(guān)系中沒有隨機(jī)誤差項(xiàng)和需要估計(jì)的參數(shù)，所以一般不宜用于建立單一方程模型。國(guó)民經(jīng)濟(jì)中許多平衡關(guān)系都可以建立恒等關(guān)系，這樣的模型稱為定義方程式。在實(shí)際的政策評(píng)價(jià)時(shí)，經(jīng)常把模型中的某些變量或參數(shù)視為可用政策調(diào)整的政策變量，然后分析政策變量的變動(dòng)對(duì)被解釋
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