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第十三章 面板數(shù)據(jù)模型一 簡單題1、 簡述面板數(shù)據(jù)模型的優(yōu)點(diǎn)和局限性它能綜合利用樣本信息,同時(shí)反映應(yīng)變量在截面和時(shí)序兩個(gè)方向上的變化規(guī)律及特征。由于面板數(shù)據(jù)模型在經(jīng)濟(jì)定量分析中,起著只用截面或只用時(shí)序數(shù)據(jù)模型不可替代的獨(dú)特優(yōu)點(diǎn),而具有很高的應(yīng)用價(jià)值。總之:1增加了樣本容量;2. 可多層面分析經(jīng)濟(jì)問題局限性:模型設(shè)定錯(cuò)誤與數(shù)據(jù)手機(jī)不慎引起較大的偏差;研究截面或者平行數(shù)據(jù)時(shí),由于樣本非隨機(jī)性造成觀測(cè)值的偏差,從而導(dǎo)致模型選擇上的偏差。2、 你是如何理解面板數(shù)據(jù)的?在經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域中,同時(shí)具有截面與時(shí)序特征的數(shù)據(jù)很多。如統(tǒng)計(jì)年鑒中提供的各地區(qū)或各國的若干系列的年度(季度或月度)經(jīng)濟(jì)總量數(shù)據(jù);在企業(yè)投資分析中,要用到多個(gè)企業(yè)若干指標(biāo)的月度或季度時(shí)間序列數(shù)據(jù);在城鎮(zhèn)居民消費(fèi)分析中,要用到不同省市反映居民消費(fèi)和收入的年度時(shí)序數(shù)據(jù)。 我們將上述的企業(yè)、或地區(qū)等統(tǒng)稱為個(gè)體,從行的方向看,是由若干個(gè)體在某個(gè)時(shí)期構(gòu)成的截面觀察值(截面樣本),從列的方向看,是各時(shí)間序列。這種具有三維(截面、時(shí)期、變量)信息的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)稱為面板。這是“面板”數(shù)據(jù)的由來,面板數(shù)據(jù)也稱為時(shí)序截面數(shù)據(jù)或混合數(shù)據(jù)(Pooled Data)。3、 簡述建立面板數(shù)據(jù)模型的過程。(1)建立面板數(shù)據(jù)對(duì)象,即建立工作文件;(2)面板時(shí)序變量平穩(wěn)性檢驗(yàn);(3)協(xié)整檢驗(yàn);(4)模型識(shí)別;(5)建立模型;(6)結(jié)論。二 填空題1、 GDP界面變量是一維變量,面板變量為三維變量。2、 面板數(shù)據(jù)模型是無斜率系數(shù)非齊性、而截距齊性的模型。3、 面板數(shù)據(jù)模型識(shí)別包括效應(yīng)模型識(shí)別和具體模型識(shí)別。4、 建立面板數(shù)據(jù)模型之前,要對(duì)面板變量進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)和協(xié)整檢驗(yàn)。第十二章 向量自回歸(VAR)模型和向量誤差修正(VEC)模型一 簡答題1、 VAR模型的特點(diǎn)VAR模型不以經(jīng)濟(jì)理論為指導(dǎo),它根據(jù)樣本數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)特征建模。VAR模型對(duì)參數(shù)不施加零約束(如t檢驗(yàn)),故稱其為無約束VAR模型。VAR模型的解釋變量中不含t期變量,所有與線性聯(lián)利方程組模型有關(guān)的問題均不存在。VAR模型需估計(jì)的參數(shù)較多。VAR模型需要大樣本。2、簡述建立VAR模型的步驟第一,哪些變量可作為應(yīng)變量?VAR模型中應(yīng)納入具有相關(guān)關(guān)系的變量作為應(yīng)變量,而變量間是否具有相關(guān)關(guān)系,要用Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)確定。第二、確定模型的最大滯后階數(shù)p。一方面希望p足夠大,以便完整的反映模型的動(dòng)態(tài)特性。另一方面,p越大,(即增加滯后變量個(gè)數(shù)),待估參數(shù)就越多,模型的自由度就越少。所以既要有一定長度的滯后項(xiàng),反映模型的動(dòng)態(tài)特性,又要有足夠的自由度,保證模型參數(shù)的有效性。第三、檢驗(yàn)變量間的協(xié)整性。VAR模型中的應(yīng)變量應(yīng)是平穩(wěn)的,否則應(yīng)是協(xié)整的。非平穩(wěn)變量間是否存在協(xié)整關(guān)系可由Jonhamson協(xié)整檢驗(yàn)來確定。3、確定VAR模型滯后階數(shù)p有哪些方法? 多準(zhǔn)則聯(lián)合確定法4、進(jìn)行格蘭杰因果性檢驗(yàn)的條件有哪些? 格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)式是回歸式。因此,要求受檢變量是平穩(wěn)的,對(duì)非平穩(wěn)變量要求是協(xié)整的,以避免偽回歸。故在進(jìn)行格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)之前,對(duì)變量要進(jìn)行單位根檢驗(yàn)、對(duì)非平穩(wěn)變量要進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。5、VAR模型有哪些應(yīng)用?(1)預(yù)測(cè),可用于短長期和長期預(yù)測(cè); (2)動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)分析,用脈沖響應(yīng)分析和方差分解分析,進(jìn)行變量間的動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)分析。6、簡述建立VEC模型的步驟。基于VAR模型建立VEC模型時(shí)基本遵守VAR模型的步驟。單獨(dú)建立VEC模型的步驟:生成對(duì)數(shù)序列;做平穩(wěn)性檢驗(yàn);格蘭杰因果性檢驗(yàn);多準(zhǔn)則聯(lián)合確定法確定VAR的P,VEC的最大滯后階數(shù)為P-1;對(duì)變量進(jìn)行Johansen協(xié)整檢驗(yàn)(P-1);建立VEC模型。7、已知y,x1,x2x9共10個(gè)變量,有哪些方法可以幫你初步確定解釋變量? 格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)8、Johansen協(xié)整檢驗(yàn)與EG 協(xié)整檢驗(yàn)比較有哪些特點(diǎn)?(1)Johansen協(xié)整檢驗(yàn)是基于回歸系數(shù)的檢驗(yàn),而EG協(xié)整檢驗(yàn)則是基于回歸殘差的檢驗(yàn)。(2)Johansen協(xié)整檢驗(yàn)不必劃分內(nèi)外生變量,而EG協(xié)整檢驗(yàn)則必須進(jìn)行這種劃分。(3)Johansen協(xié)整檢驗(yàn)可能給出全部協(xié)整關(guān)系,而EG則不能;(4)Johansen協(xié)整檢驗(yàn)的功效更穩(wěn)定。 故約翰森協(xié)整檢驗(yàn)優(yōu)于EG檢驗(yàn)。當(dāng)N2時(shí),最好用Johansen協(xié)整檢驗(yàn)方法。二 填空題1、 已知VAR模型的N=4,P=3,則待估參數(shù)有48個(gè)。2、 建立VAR模型的兩項(xiàng)主要工作是確定模型的最大滯后階數(shù)P和檢驗(yàn)?zāi)P妥兞块g的協(xié)整關(guān)系。(存疑)3、 平穩(wěn)變量建立的VAR模型是平穩(wěn)的,而建立平穩(wěn)VAR模型的變量不一定是平穩(wěn) 變量。Johansen協(xié)整檢驗(yàn)是基于回歸系數(shù)的檢驗(yàn),而EG協(xié)整檢驗(yàn)則是基于回歸殘差的檢驗(yàn)。4、 經(jīng)濟(jì)變量間沖擊既可以基于VAR模型,也可基于VEC模型。第十章 自回歸分布滯后模型與誤差修正模型一 簡答題1、 “一般到特殊”建模法有哪些優(yōu)點(diǎn)?不會(huì)丟失重要解釋變量。因此,ut不會(huì)出現(xiàn)自相關(guān)。 2、 說出模型選擇的準(zhǔn)則。(1) 模型應(yīng)與有關(guān)經(jīng)濟(jì)理論相一致。(2) 模型的殘差序列應(yīng)為白燥聲。(3) 模型應(yīng)盡量簡單。(4) 模型參數(shù)的估計(jì)值應(yīng)具有穩(wěn)定性。(5) 模型應(yīng)即時(shí)更新。解決了多年來一直困擾經(jīng)典計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)界的偽回歸問題。對(duì)存在協(xié)整關(guān)系的一階單整變量同樣可以用“OLS”法估計(jì)參數(shù),而且不存在虛假回歸問題。 既可以研究經(jīng)濟(jì)問題的靜態(tài)(長期)特征,又可以研究其動(dòng)態(tài)(短期)效應(yīng)。ECM中的變量之間不存在多重共線性。ut是非自相關(guān)的。二 填空題ADL(1,2,1)模型 t=(1,2,n), 1, ut IID(0,2) 對(duì)應(yīng)的ECMt抽象式子為第九章 協(xié)整與誤差修正模型一、簡答題 1、你是如何理解經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的均衡的? 經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)可分為均衡系統(tǒng)和非均衡系統(tǒng)。均衡與非均衡系統(tǒng)是經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的兩種不同狀態(tài)。均衡系統(tǒng)是指當(dāng)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)受到外部隨機(jī)擾動(dòng)時(shí),系統(tǒng)將離開均衡位置,但經(jīng)過一定時(shí)間(一般經(jīng)一期)之后,其內(nèi)部的均衡機(jī)制(經(jīng)濟(jì)規(guī)律)可將系統(tǒng)拉回均衡位置(回到均衡狀態(tài)),如此往復(fù)。系統(tǒng)偏離均衡位置是經(jīng)常發(fā)生的,而系統(tǒng)內(nèi)部不存在破壞均衡的機(jī)制,故這種均衡是一種長期的均衡關(guān)系。這意味著描述該系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)變量之間存在一種協(xié)同運(yùn)動(dòng)規(guī)律,即經(jīng)濟(jì)變量之間存在一種長期穩(wěn)定關(guān)系。2、你是如何理解協(xié)整的? 協(xié)指協(xié)調(diào)一致,是指變量間的變化趨勢(shì)大至相同;整是整合,是指高階單整變量的線性組合可以降低單整階數(shù)。故協(xié)整的含義是具有相同變化趨勢(shì)的高階單整變量之間所具有的均衡關(guān)系。若非平穩(wěn)變量的線性組合是平穩(wěn)的,則變量間是協(xié)整的。若變量之間是協(xié)整的,則這些變量的線性組合是平穩(wěn)的 。反之,若變量的線性組合是平穩(wěn)的,則這些變量間的長期關(guān)系是協(xié)整的。3、 協(xié)整檢驗(yàn)方法有幾種?EG、AEG、CRDW、Johansen協(xié)整檢驗(yàn)4、 DW統(tǒng)計(jì)量有哪三種檢驗(yàn)功能?檢驗(yàn)自相關(guān)、偽回歸和協(xié)整關(guān)系5、 簡述EG兩步法建ECM的過程。單位根檢驗(yàn);協(xié)整回歸;協(xié)整檢驗(yàn);建立ECM模型(調(diào)整滯后階數(shù)來實(shí)現(xiàn))。6、 ECM有哪些優(yōu)點(diǎn)?解決了多年來一直困擾經(jīng)典計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)界的偽回歸問題。對(duì)存在協(xié)整關(guān)系的一階單整變量同樣可以用“OLS”法估計(jì)參數(shù),而且不存在虛假回歸問題。 既可以研究經(jīng)濟(jì)問題的靜態(tài)(長期)特征,又可以研究其動(dòng)態(tài)(短期)效應(yīng)。ECM中的變量之間不存在多重共線性。ut是非自相關(guān)的。二、填空題1.EG協(xié)整檢驗(yàn)式為 。 2.AEG協(xié)整檢驗(yàn)式為 。3.對(duì)協(xié)整回歸式中的變量進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)只能用EG或AEG,而不能用DF檢驗(yàn)或ADF檢驗(yàn)。 4.已知實(shí)際財(cái)政支出序列的對(duì)數(shù)(LTE)對(duì)實(shí)際財(cái)政收入序列的對(duì)數(shù)(LTR)的協(xié)整回歸抽象式為:LTE=f(c, LTR),則其ECMt-2的可能抽象式為:第八章 單位根檢驗(yàn)一 簡答題1、 何為偽回歸?當(dāng)用相互獨(dú)立的非平穩(wěn)變量建立回歸模型時(shí),常得到一個(gè)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)顯著,而DW值很低的回歸模型,即t檢驗(yàn)顯著,R2 很高,而DW值很低的回歸模型。因?yàn)檫@種模型不具有任何解釋能力,二位學(xué)者將其稱為偽回歸。2、 單整性的定義是什么?若一隨機(jī)變量yt必須經(jīng)d次差分之后才能變成平穩(wěn)的、可逆的ARMA過程,而當(dāng)進(jìn)行d-1次差分后仍是一個(gè)非平穩(wěn)過程,則稱此隨機(jī)變量yt具有d階單整性,記為ytI(d)。其中,d表示yt的單整階數(shù),即d是yt包含的單位根個(gè)數(shù),亦即需經(jīng)d次差分才能平穩(wěn)。3、 為什么在DF檢驗(yàn)的基礎(chǔ)上又提出ADF檢驗(yàn)?(1) DF檢驗(yàn)假定隨機(jī)誤差項(xiàng)ut相互獨(dú)立,即utIID(0,2),該假設(shè)極強(qiáng)。 。 (2)DF檢驗(yàn)只適用于AR(1)過程,且DW常通不過檢驗(yàn)。一般只有少數(shù)非平穩(wěn)經(jīng)濟(jì)變量可用AR(1)過程來描述。 二 填空題1、對(duì)AR(1)過程經(jīng)變換有yt=c+yt-1+ut,則DF檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量2、ADF的三個(gè)回歸檢驗(yàn)式依次為:3、絕大多數(shù)時(shí)序宏觀經(jīng)濟(jì)變量是非平穩(wěn)的,一般名義時(shí)序宏觀經(jīng)濟(jì)變量是2階單整,一半實(shí)際時(shí)序宏觀經(jīng)濟(jì)變量是2階單整,而一般實(shí)際時(shí)序宏觀經(jīng)濟(jì)變量的對(duì)數(shù)序列是1階單整,第七章 時(shí)間序列模型一 簡單題1、 何為隨機(jī)過程?隨機(jī)過程與時(shí)間序列的關(guān)系如何?依時(shí)間順序由隨機(jī)變量組成的有序序列稱為隨機(jī)過程,用yt表示。隨機(jī)過程的觀測(cè)結(jié)果成為隨機(jī)時(shí)間序列,簡稱為時(shí)間序列。記為yt。2、 何為寬平穩(wěn)過程?寬平穩(wěn)SP要求均值、方差、協(xié)方差存在,且期望、方差為常數(shù),而協(xié)方差只與期數(shù)k有關(guān),而與t無關(guān)。3、 B-J模型有哪幾種?請(qǐng)簡述建立B-J模型的條件和模型的識(shí)別方法有哪些?AR(p)、MA(q)、ARMA(p、q)、ARIMA(p,d,q)、ARMAX(p,q)等五種。建模條件:要求大樣本,建模時(shí)序yt要具有非純隨機(jī)性、平穩(wěn)性和無季節(jié)性等三個(gè)特征。識(shí)別方法:用自相關(guān)圖和偏自相關(guān)圖4、 B-J模型的檢驗(yàn)方法有哪些?(1)過擬合檢驗(yàn)。所謂過擬合檢驗(yàn),就是在初始模型的基礎(chǔ)上,提高模型階數(shù),重新估計(jì)參數(shù),如果增加的高階滯后項(xiàng)系數(shù)的t檢驗(yàn)不顯著,則可判斷初始模型是合適的。由于建模的方便,此法也常被使用。 (2)參數(shù)估計(jì)值的顯著性檢驗(yàn)。此檢驗(yàn)由基本檢驗(yàn)t檢驗(yàn)完成。 (3)殘差序列是否為白噪聲的檢驗(yàn)。二 填空題1、 平穩(wěn)隨機(jī)過程包括:強(qiáng)平穩(wěn)隨機(jī)過程、寬平穩(wěn)隨機(jī)過程、白噪聲過程和正態(tài)過程。2、 隨機(jī)游走過程yt=yt-1+ut(t=12n),隨機(jī)游走過程的一階差分是白噪聲過程。3、 寫出平穩(wěn)過程yt的AR(1)模型:(t=12n)4、 寫出平穩(wěn)過程yt的AR(2)模型:(t=12n)5、 寫出平穩(wěn)過程yt的ARMA(2,1)模型:(t=12n)6、 寫出需一階差分才能平穩(wěn),且p=1,q=1的ARIMA模型表示ARIMA(1,1,1)第六章 模型假設(shè)檢驗(yàn)一 簡答題1、 檢驗(yàn)?zāi)軝z驗(yàn)隨機(jī)誤差項(xiàng)的那些統(tǒng)計(jì)特性?正態(tài)性2、 簡述的目的,適用對(duì)象與檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)分別是什么?目的是檢驗(yàn)?zāi)P蜌埐畹恼龖B(tài)性;適用對(duì)象是法建立的模型殘差。檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)是其伴隨概率大于0.05時(shí)服從正態(tài)分布。3、 簡述模型自相關(guān)檢驗(yàn)的方法。殘差分布圖法、DW檢驗(yàn)法、D-h檢驗(yàn)法、LM檢驗(yàn)以及Q統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)法。4、 簡述異方差檢驗(yàn)的方法以及克服異方差的方法ARCH-LM檢驗(yàn)法。加權(quán)最小二乘法和自然對(duì)數(shù)法5、 簡述多重共線性檢驗(yàn)方法和克服多重共線性的方法(1)定性檢驗(yàn)法 重要解釋變量的回歸系數(shù)的符號(hào)與預(yù)期不一致; 重要解釋變量的回歸系數(shù)值不在預(yù)期范圍內(nèi)。 重要解釋變量的回歸系數(shù)t不顯著; 出現(xiàn)上述任一情況,都說明模型存在多重共線性。憑經(jīng)驗(yàn)易知哪兩個(gè)變量間存在強(qiáng)相關(guān)。(2)定量檢驗(yàn)法:方差膨脹因子、允許度和相關(guān)系數(shù)法三種??朔椒ǎ海?)剔除不重要的解釋變量(2)增大樣本容量n。(3)改變變量定義形式,如用差分變量代替原變量建模。(4)改變模型形式。(5)改解釋變量滯后變量為應(yīng)變量滯后變量。(6)回歸系數(shù)有偏估計(jì)。(7)采用主成分回歸法。 6、簡述模型穩(wěn)定性檢驗(yàn)的目的和檢驗(yàn)方法模型參數(shù)穩(wěn)定性檢驗(yàn)遞歸檢驗(yàn)?zāi)P托问椒€(wěn)定性檢驗(yàn)拉姆齊檢驗(yàn)二 填空題1、B-G自相關(guān)檢驗(yàn)相當(dāng)DW檢驗(yàn)的階數(shù)是12、ARCH-LM異方差檢驗(yàn),一般要求檢驗(yàn)到4階。3、在多元回歸模型中,第i個(gè)解釋變量的方差膨脹因子4、在多元回歸模型中,用解釋變量間的相關(guān)系數(shù)矩陣判斷多重共線性,兩解釋變量間的相關(guān)系數(shù)rij0.95,模型存在多重共線性。5、模型形式穩(wěn)定性包括模型形式的穩(wěn)定性和模型參數(shù)的穩(wěn)定性兩部分。第五章 特殊解釋變量一 簡答題1、 那些解釋變量屬于特殊解釋變量?特殊解釋變量有趨勢(shì)變量、滯后變量、虛擬變量和工具變量等。2、 分布滯后模型分為哪幾種?寫出其一般模型。主要有外生分布滯后模型、內(nèi)生分布滯后模型和混合分布滯后模型等三種。外生分布滯后模型:內(nèi)生分布滯后模型:混合分布滯后模型:3、 虛擬變量引入的原因是什么?簡述其引入的作用與方法。實(shí)際中,應(yīng)變量不僅受定量解釋變量的影響,有時(shí)還受一些非定量變量-定性變量的影響。如性別、民族、國籍、戰(zhàn)爭、自然災(zāi)害、政府行為、扭虧、配股、領(lǐng)導(dǎo)層變動(dòng)等的影響。因此,建模時(shí)也應(yīng)考慮這些定性變量(或非定量因素)的影響。引入的作用和方法:(1)改變回歸線的截距;(2)改變回歸線的斜率;(3)同時(shí)改變回歸線的截距和斜率。4、 簡述建立季節(jié)調(diào)整模型的步驟。建立季節(jié)調(diào)整模型,首先要畫出所有變量的趨勢(shì)圖,檢驗(yàn)變量是否存在季節(jié)性因素,其次對(duì)存在季節(jié)性因素的變量用X11或者X12的方法進(jìn)行季節(jié)調(diào)整,消除數(shù)據(jù)中的季節(jié)因素之后,再用無季節(jié)因素變量建模。二 填空題1、 如果將中國分為東部、中部和西部三個(gè)地域,可將虛擬變量設(shè)置為2、 含有季節(jié)因素的季節(jié)經(jīng)濟(jì)變量應(yīng)在模型中引入3個(gè)虛擬變量,含有月度因素的季節(jié)經(jīng)濟(jì)變量在模型中引入11個(gè)虛擬變量。3、 在用含有季節(jié)性季度或月度經(jīng)濟(jì)變量時(shí),必須考慮季節(jié)因素,可供選用的方法有虛擬變量法和季節(jié)調(diào)整法。4、 季節(jié)調(diào)整對(duì)樣本數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)是有限制的,X11方法需至少4整年的月度和4整年的季度數(shù)據(jù),最多20年的月度和30年的季度數(shù)據(jù)。第四章 非線性回歸模型一 簡答題1. 寫出四種非線性回歸模型。 多項(xiàng)式回歸模型、冪函數(shù)模型、 指數(shù)函數(shù)模型雙曲函數(shù)回歸模型 2. 應(yīng)變量lny與logy有何不同?在建立對(duì)數(shù)模型時(shí),可在公式欄直接鍵入LOG(Y)、 LOG(X),預(yù)測(cè)時(shí)可直接得到Y(jié),而不需求反對(duì)數(shù)。3. 識(shí)別修正指數(shù)模型、邏輯斯蒂模型和龔伯茲模型的方法。二 填空題1. 建立線性回歸模型關(guān)鍵是選擇解釋變量,建立非線性模型的關(guān)鍵是選擇模型形式。2. 已知lny=b0+b1lnx,則b1是y對(duì)x的彈性系數(shù)3. 已知lny=b0+b1x, 則b1是x增加一個(gè)單位時(shí),y增加的百分比。4. 已知y=b0+b1x,則b1是x增長百分之一時(shí),y增加多少單位。第三章 多元線性回歸模型一 填空題1. 三元線性回歸模型的方差為:2. 已建立了二元線性回歸模型,則經(jīng)濟(jì)理論檢驗(yàn)只檢驗(yàn)其符號(hào)和數(shù)值是否符合相應(yīng)的經(jīng)濟(jì)理論。3.4第二章 一元線性回歸模型一、簡答題1、線性回歸模型的線性指的是什么?答:線性有雙重含義:其一是指變量x、y均為一次冪,亦即變量間的圖像為一條直線,是變量線性;其二是指參數(shù)均為一次冪,即參數(shù)線性。2、對(duì)隨機(jī)項(xiàng)u作了哪些假定?這些假定為什么是必要的? 答:假定1 零均值性假定;假定2 同方差性假定;假定3 無自相關(guān)性假定;假定4 解釋變量與擾動(dòng)項(xiàng)無自相關(guān)性假定為了防止模型殘差的自相關(guān)、異方差等,影響模型精度。3、一元線性回歸模型建立之后,經(jīng)濟(jì)理論檢驗(yàn)什么?答:對(duì)斜率系數(shù)進(jìn)行經(jīng)濟(jì)理論檢驗(yàn),檢驗(yàn)其符號(hào)和數(shù)值,檢驗(yàn)結(jié)果必須符合相應(yīng)的經(jīng)濟(jì)理論或常識(shí)。4、R2=0.95說明什么?答:說明解釋變量對(duì)應(yīng)變量的總變差解釋了95%5、顯著性檢驗(yàn)的目的與判斷標(biāo)準(zhǔn)是什么?答:是根據(jù)樣本提供的信息對(duì)未知總體分布的某些假設(shè)進(jìn)行合理判斷。 t檢驗(yàn)一般判斷標(biāo)準(zhǔn)為 等價(jià)于p 4,等價(jià)于 pa6、簡述模型殘差產(chǎn)生自相關(guān)的原因、危害及克服自相關(guān)的方法。 答:原因:慣性; 剔除變量的影響; 模型形式的影響; 自身的影響; 模型漏掉重要解釋變量。 危害: 估計(jì)量不具有最小方差; t檢驗(yàn)和F檢驗(yàn)失效; 降低了模型的精度。 克服方法: 改變模型的形式; 使用廣義“OLS”法; 使用“EViews”軟件提供的克服自相關(guān)項(xiàng): 式中, 為i 階自回歸項(xiàng); 為 i階移動(dòng)平均項(xiàng)。 加上丟失的重要解釋變量7、DW檢查的判斷標(biāo)準(zhǔn)及局限性。 答:其范圍為 04 ,以2對(duì)稱。只要DW值滿足: 則 e ,亦即u不存在一階自相關(guān)。 因?yàn)闄z驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量DW是在解釋變量為非隨機(jī)變量和 的情況下推導(dǎo)出來的,所以當(dāng)解釋變量中有隨機(jī)變量 (如內(nèi)生滯后變量)或 時(shí),DW檢驗(yàn)失效。 DW檢驗(yàn)存在不確定范圍。 不適用于聯(lián)立方程組中各方程的自相關(guān)檢驗(yàn)。 不適用于u具有高階和其它形式(如非線性)自相關(guān)的檢驗(yàn)。二、填空題1、回歸是被解釋變量對(duì)解釋變量的回歸。2、3、4、5、 當(dāng)樣本容量n一定時(shí),若越小,則置信度越高,置信區(qū)間越窄。第一章 序言一、簡答題1、何為計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)?答:計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是經(jīng)濟(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)相結(jié)合的一門綜合性邊緣學(xué)科。是以經(jīng)濟(jì)理論為指導(dǎo),事實(shí)(數(shù)據(jù))為依據(jù),以統(tǒng)計(jì)知識(shí)為基礎(chǔ),數(shù)學(xué)方法為手段,計(jì)算機(jī)為工具,研究和揭示經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中各種經(jīng)濟(jì)變量之間內(nèi)在的深層次的數(shù)量依存關(guān)系、進(jìn)行結(jié)構(gòu)分析,政策評(píng)價(jià)和預(yù)測(cè)。是一門極具實(shí)用價(jià)值的經(jīng)濟(jì)學(xué)科,具有應(yīng)用性、可操作性、可檢驗(yàn)性、可重復(fù)性和結(jié)果的唯一性。 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)根據(jù)研究的重點(diǎn)不同,分為理論計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)和應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)。2、簡述計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的發(fā)展史。答:“凱恩斯革命”以及主觀上經(jīng)濟(jì)學(xué)家們希望改善經(jīng)濟(jì)的管理方法,在此背景下計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)應(yīng)運(yùn)而生。弗里希和亞倫(R.G.D.Allen)等嘗試用數(shù)學(xué)符號(hào)表示和研究經(jīng)濟(jì)問題。在這種需要用科學(xué)方法解決經(jīng)濟(jì)危機(jī)的背景下,1926年挪威經(jīng)濟(jì)學(xué)家拉格納弗里希仿“生物計(jì)量學(xué)(Biometrics)”提出了計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué),1930年12月29日在弗里希教授和費(fèi)希爾(I. Fisher)等提議下,在美國克利富蘭召開的美國經(jīng)濟(jì)學(xué)會(huì)和統(tǒng)計(jì)學(xué)會(huì)上成立了計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)會(huì),1933年1月學(xué)術(shù)性刊物“Econometrica”創(chuàng)刊,標(biāo)志著計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的產(chǎn)生。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)在

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