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本文格式為Word版,下載可任意編輯——經(jīng)濟(jì)計量分析學(xué)習(xí)指導(dǎo)書
目錄
第一章緒論
其次章一元線性回歸模型第三章多元線性回歸模型第四章違背經(jīng)典假定的回歸模型
第五章分布滯后模型
第六章虛擬解釋變量模型
第七章聯(lián)立方程模型
1
《經(jīng)濟(jì)計量分析》模擬試題一《經(jīng)濟(jì)計量分析》模擬試題二
第一章緒論
練習(xí)題
一、單項選擇題
1.經(jīng)濟(jì)計量學(xué)一詞的提出者為()
A.弗里德曼B.丁伯根C.費(fèi)瑞希D.薩繆爾森2.以下說法中正確的是()
A.經(jīng)濟(jì)計量學(xué)是經(jīng)濟(jì)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)和數(shù)學(xué)合流而構(gòu)成的一門交織學(xué)科。
B.經(jīng)濟(jì)計量學(xué)是經(jīng)濟(jì)學(xué)、數(shù)理統(tǒng)計學(xué)和政治經(jīng)濟(jì)學(xué)合流而構(gòu)成的一門交織學(xué)科。C.經(jīng)濟(jì)計量學(xué)是數(shù)理經(jīng)濟(jì)學(xué)和政治經(jīng)濟(jì)學(xué)合流而構(gòu)成的一門交織學(xué)科。D.經(jīng)濟(jì)計量學(xué)就是數(shù)理經(jīng)濟(jì)學(xué)。3.理論經(jīng)濟(jì)計量學(xué)的主要目的為()
A.研究經(jīng)濟(jì)變量之間的依存關(guān)系B.研究經(jīng)濟(jì)規(guī)律
C.測度由經(jīng)濟(jì)計量學(xué)模型設(shè)定的經(jīng)濟(jì)關(guān)系式D.進(jìn)行經(jīng)濟(jì)預(yù)計
4.以下說法中不是應(yīng)用經(jīng)濟(jì)計量學(xué)的研究目的為()
A.測度經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的發(fā)展水平B.經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)分析C.經(jīng)濟(jì)指標(biāo)預(yù)計D.經(jīng)濟(jì)政策評價
5.經(jīng)濟(jì)計量學(xué)的建模依據(jù)為()
A.統(tǒng)計理論B.預(yù)計理論C.經(jīng)濟(jì)理論D.?dāng)?shù)學(xué)理論6.隨機(jī)方程式構(gòu)造依據(jù)為()
A.經(jīng)濟(jì)恒等式B.政策法規(guī)C.變量間的技術(shù)關(guān)系D.經(jīng)濟(jì)行為7.經(jīng)濟(jì)計量學(xué)模型的被解釋變量一定是()
A.控制變量B.政策變量C.內(nèi)生變量D.外生變量
8.在同一時點(diǎn)或時期上,不同統(tǒng)計單位的一致統(tǒng)計指標(biāo)組成的數(shù)據(jù)是()
A.時期數(shù)據(jù)B.時點(diǎn)數(shù)據(jù)C.時序數(shù)據(jù)D.截面數(shù)據(jù)
二、多項選擇題
1.在一個經(jīng)濟(jì)計量模型中,可作為解釋變量的有()
A.內(nèi)生變量B.外生變量
2
C.控制變量D.政策變量E.滯后變量
2.對經(jīng)濟(jì)計量模型驗證的準(zhǔn)則有()
A.最小二乘準(zhǔn)則B.經(jīng)濟(jì)理論準(zhǔn)則C.統(tǒng)計準(zhǔn)則D.?dāng)?shù)學(xué)準(zhǔn)則E.經(jīng)濟(jì)計量準(zhǔn)則
3.經(jīng)濟(jì)計量模型的應(yīng)用在于()
A.設(shè)定模型B.檢驗?zāi)P虲.結(jié)構(gòu)分析D.經(jīng)濟(jì)預(yù)計E.規(guī)劃政策
三、名詞解釋
1.經(jīng)濟(jì)計量學(xué)2.理論經(jīng)濟(jì)計量學(xué)3.應(yīng)用經(jīng)濟(jì)計量學(xué)4.內(nèi)生變量5.外生變量6.隨機(jī)方程7.非隨機(jī)方程8.時序數(shù)據(jù)9.截面數(shù)據(jù)四、簡答題
1.簡述經(jīng)濟(jì)計量分析的研究步驟。2.簡述經(jīng)濟(jì)計量模型檢驗的三大原則。3.簡述經(jīng)濟(jì)計量模型的用途。
參考答案
一、單項選擇題
1.C2.A3.C4.A5.C6.D7.C8.D二、多項選擇題
1.ABCDE2.BCE3.CDE三.名詞解釋
1.經(jīng)濟(jì)計量學(xué):是經(jīng)濟(jì)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)和數(shù)學(xué)合流而構(gòu)成的一門交織學(xué)科。
2.理論經(jīng)濟(jì)計量學(xué):是尋覓適當(dāng)?shù)姆椒?,去測度由經(jīng)濟(jì)計量模型設(shè)定的經(jīng)濟(jì)關(guān)系式。3.應(yīng)用經(jīng)濟(jì)計量學(xué):以經(jīng)濟(jì)理論和事實為出發(fā)點(diǎn),應(yīng)用計量方法,解決經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)運(yùn)行過程中的理論問題或?qū)嵺`問題。
4.內(nèi)生變量:具有一定概率分布的隨機(jī)變量,由模型自身決定,其數(shù)值是求解模型的結(jié)果。
5.外生變量:是非隨機(jī)變量,在模型體系之外決定,即在模型求解之前已經(jīng)得到了數(shù)值。
6.隨機(jī)方程:根據(jù)經(jīng)濟(jì)行為構(gòu)造的函數(shù)關(guān)系式。
7.非隨機(jī)方程:根據(jù)經(jīng)濟(jì)學(xué)理論或政策、法規(guī)而構(gòu)造的經(jīng)濟(jì)變量恒等式。
8.時序數(shù)據(jù):指某一經(jīng)濟(jì)變量在各個時期的數(shù)值按時間先后順序排列所形成的數(shù)列。9.截面數(shù)據(jù):指在同一時點(diǎn)或時期上,不同統(tǒng)計單位的一致統(tǒng)計指標(biāo)組成的數(shù)據(jù)。
3
四、簡答題
1.簡述經(jīng)濟(jì)計量分析的研究步驟。
用經(jīng)濟(jì)計量方法研究社會經(jīng)濟(jì)問題是以經(jīng)濟(jì)計量模型的建立和應(yīng)用為基礎(chǔ)的,其過程可分為四個連續(xù)的步驟:建立模型、估計參數(shù)、驗證模型和使用模型。
建立模型是根據(jù)經(jīng)濟(jì)理論和某些假設(shè)條件,區(qū)分各種不同的經(jīng)濟(jì)變量,建立單一方程式或方程體系,來說明經(jīng)濟(jì)變量之間的相互依存關(guān)系。
模型建立后,必需對模型的參數(shù)進(jìn)行估計;就是獲得模型參數(shù)的具體數(shù)值。模型估計之后,必需驗證模型參數(shù)估計值在經(jīng)濟(jì)上是否有意義,在統(tǒng)計上是否令人滿意。
對經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的計量研究是為了使用經(jīng)濟(jì)計量模型。經(jīng)濟(jì)計量模型的使用主要是用于進(jìn)行經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)分析、預(yù)計未來和制定或評價經(jīng)濟(jì)政策。
2.簡述經(jīng)濟(jì)計量模型檢驗的三大原則。
第一,經(jīng)濟(jì)理論準(zhǔn)則;其次,統(tǒng)計準(zhǔn)則;第三,經(jīng)濟(jì)計量準(zhǔn)則。(1)經(jīng)濟(jì)理論準(zhǔn)則
經(jīng)濟(jì)理論準(zhǔn)則即根據(jù)經(jīng)濟(jì)理論所說明的基本原理,以此對模型參數(shù)的符號和取值范圍進(jìn)行檢驗;就是據(jù)經(jīng)濟(jì)理論對經(jīng)濟(jì)計量模型中參數(shù)的符號和取值范圍施加約束。
(2)統(tǒng)計準(zhǔn)則
統(tǒng)計準(zhǔn)則是由統(tǒng)計理論決定的,統(tǒng)計準(zhǔn)則的目的在于考察所求參數(shù)估計值的統(tǒng)計可靠性。由于所求參數(shù)的估計值是根據(jù)經(jīng)濟(jì)計量模型中所含經(jīng)濟(jì)變量的樣本觀測值求得的,便可以根據(jù)數(shù)理統(tǒng)計學(xué)的抽樣理論中的幾種檢驗,來確定參數(shù)估計值的確切度。
(3)經(jīng)濟(jì)計量準(zhǔn)則
經(jīng)濟(jì)計量準(zhǔn)則是由理論經(jīng)濟(jì)計量學(xué)決定的,其目的在于研究任何特定狀況下,所采用的經(jīng)濟(jì)計量方法是否違背了經(jīng)濟(jì)計量模型的假定。經(jīng)濟(jì)計量準(zhǔn)則作為二級檢驗,可視為統(tǒng)計準(zhǔn)則的再檢驗。
3.簡述經(jīng)濟(jì)計量模型的用途。
對經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的計量研究是為了使用經(jīng)濟(jì)計量模型。經(jīng)濟(jì)計量模型的使用主要是用于進(jìn)行經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)分析、預(yù)計未來和制定或評價經(jīng)濟(jì)政策。
(1)結(jié)構(gòu)分析。就是利用已估計出參數(shù)值的模型,對所研究的經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)變量之間的相互關(guān)系進(jìn)行分析,目的在于了解和解釋有關(guān)經(jīng)濟(jì)變量的結(jié)構(gòu)構(gòu)成和結(jié)構(gòu)變動的原因。
(2)預(yù)計未來。就是根據(jù)已估計出參數(shù)值的經(jīng)濟(jì)計量模型來推測內(nèi)生變量在未來時期的數(shù)值,這是經(jīng)濟(jì)計量分析的主要目的之一。
(3)規(guī)劃政策。這是經(jīng)濟(jì)計量模型的最重要用途,也是它的最終目的。規(guī)劃政策是由決策者從一系列可供選擇的政策方案中,挑揀出一個最優(yōu)政策方案予以執(zhí)行。一般的操作步驟是先據(jù)模型運(yùn)算一個基本方案,然后改變外生變量(政策變量)的取值,得到其它方案,對不同的政策方案的可能后果進(jìn)行評價對比,從而做出選擇,因此又稱政策評價或政策模擬。
4
其次章
一元線性回歸模型5
它們是不合算的。所以,人們把它們的聯(lián)合效用當(dāng)作一個隨機(jī)變量來對待。
(4)人類行為的內(nèi)在隨機(jī)性。即使我們成功地把所有有關(guān)的變量都引進(jìn)到模型中來,在個別的Y中仍不免有一些“內(nèi)在〞的隨機(jī)性,無論我們花了多少力氣都解釋不了的。隨機(jī)誤差項ui能很好地反映這種隨機(jī)性。
(5)節(jié)省原則,我們想保持一個盡可能簡單的回歸模型。假使我們能用兩個或三個變量就基本上解釋了Y的行為,就沒有必要引進(jìn)更多的變量。讓ui代表所有其它變量是一種很好的選擇。
3.試述最小二乘估計原理。
????X?e?Y????X,??e,e?Y?Y??Y??答:樣本回歸模型為:Yi??殘12iiiiiiii12i?之差。對于給定的Y和X的n對觀測值,我們希望樣本回歸差ei是實際值Yi與其估計值Yi?盡可能地靠近觀測值Yi。為了達(dá)到此目的,我們就必需使用最小二乘準(zhǔn)則,模型的估計值Yi使:
22????X)2?e?(Y?Y)?(Y???i?ii?i12i
盡可能地小。
?e2i?,??),殘差平方和是估計量??的函數(shù),對任意給定的一組數(shù)?f(?12j?和??值,使據(jù)(樣本),最小二乘估計就是選擇?12
4.試述經(jīng)典線性回歸模型的經(jīng)典假定。
?e2i?和??就是回最小。如此求得的?12歸模型中回歸系數(shù)的最小二乘估計,這種方法就稱為最小二乘法。
答:對于總體線性回歸模型,其經(jīng)典假定如下。假定1:誤差項ui的均值為零。
假定2:同方差性或ui的方差相等。對所有給定的Xi,ui的方差都是一致的。假定3:各個誤差項之間無自相關(guān),ui和uj(i≠j)之間的相關(guān)為零。假定4:ui和Xi的協(xié)方差為零或E(uiXi)=0該假定表示誤差項u和解釋變量X是不相關(guān)的。
假定5:正確地設(shè)定了回歸模型,即在經(jīng)驗分析中所用的模型沒有設(shè)定偏誤。假定6:對于多元線性回歸模型,沒有完全的多重共線性。就是說解釋變量之間沒有完全的線性關(guān)系。
5.表達(dá)高斯一馬爾可夫定理,并簡要說明之。
答:在給定經(jīng)典線性回歸模型的假定下,最小二乘估計量是最正確線性無偏估計量。
?是?的最正確線性無偏估計量。即該定理說明最小二乘估計量?jj
11
第一,它是線性的,即它是回歸模型中的被解釋變量Y的線性函數(shù)。
?)??。?)等于其真值?,即E(?其次,它是無偏的,即它的均值或期望值E(?jjjj第三,它在所有這樣的線性無偏估計量中具有最小方差。具有最小方差的無偏估計量叫做有效估計量。
五、計算題1.解:
(1)Se=0.015t=-8.342(2)斜率參數(shù)0.2453表示地區(qū)生產(chǎn)總值增加1億元,進(jìn)口需求增加0.2453億元。截距系數(shù)-261.09無實際意義。(3)斜率系數(shù)的t統(tǒng)計量為16.616,遠(yuǎn)大于臨界水平,據(jù)t檢驗應(yīng)拒絕真實斜率系數(shù)為零的假設(shè)。2.解:
(1)t統(tǒng)計量分別為
???231.801t????245.213???0.9453Se(?1)1
t??2??0.71942???33.152
?Se(?2)0.0217
t?.213?t0.025(8)?2.306??2450t???33.152?t0.025(8)?2.306
1?,??均為顯著的。所以?12
(2)β2的置信區(qū)間為
??t·?)??????t·?)?(?(?2?/2Se222?/2Se20.7194-2.306×0.0217≤β2≤0.7194+2.306×0.02170.669≤β2≤0.9803.解:
模型1判定系數(shù)為
R?1?21?(Y?Y)?(Y?Y)?e22i?e21i2?1?100?0.90
10?100模型2的判定系數(shù)為
2R2?1?2?1?70?0.93
10?100
模型1的t統(tǒng)計量分別為
t????10.10
1t???36.81
212
模型2的t統(tǒng)計量分別為
t????0.72
1
t???35.44
2兩模型的斜率系數(shù)均通過了t檢驗,說明M1t與M2t均與GDPt有線性關(guān)系,但模型1的
判定系數(shù)R2大于模型2的判定系數(shù)R2,具有較好的擬合優(yōu)度,因此應(yīng)選擇模型1。4.解:Y0的預(yù)計值為Y0Y?0=10.0+0.9×250=235.0
Y0的95%的置信區(qū)間為
Y?0?t0.025·Se(Y?0)?Y0?Y?0?t0.025·Se(Y?0)Se(Y?1(X?X)21(2500)???n?0Σ(X?X)2?1012??100)24000?8.42
235.0-2.228×8.42≤Y0≤235.0+2.228×8.42216.24≤Y0≤253.76
13
第三章多元線性回歸模型
練習(xí)題
一、單項選擇題
1.在線性回歸模型Yi=β1+β2X2i+β2X3i+ui中,β2表示()A.X3i,ui保持不變條件下,X2每變化一單位時,Y的均值的變化。B.任意狀況下,X2每變化一單位時,Y的均值的變化。
C.X3i保持不變條件下,X2每變化一單位時,Y的均值的變化。D.ui保持不變條件下,X2每變化一單位時,Y的均值的變化。
2.在線性回歸模型Yi=β1+β2X2i+β2X3i+ui中,β1的含義為()A.指所有未包含到模型中來的變量對Y的平均影響。B.Yi的平均水平。C.X2i,X3i不變的條件下,Yi的平均水平。
D.X2i=0,X3i=0時,Yi的真實水平。
3.在多元線性回歸模型中,調(diào)整后的判定系數(shù)R與判定系數(shù)R2的關(guān)系為(
2)
A.R2<RC.R2≤R
22
B.R<R2D.R≤R2
)
22
4.回歸模型中不可使用的模型為(
A.R較高,回歸系數(shù)高度顯著;B.R較低,回歸系數(shù)高度顯著;C.R較高,回歸系數(shù)不顯著;D.R較低,回歸系數(shù)顯著。
22225.在回歸模型Y=β1+β2X2+β3X3+β4X4+u中,X3與X4高度相關(guān),X2與X3,X4無
?的方差()關(guān),則由于X3與X4的高度相關(guān)會使?2A.變大B.變小
C.不確定D.不受影響6.在回歸模型Y=β1+β2X2+β3X3+β4X4+u中,假使原假設(shè)H0:β2=0成立,則意味著()
?=0B.X2與Y無任何關(guān)系A(chǔ).估計值?2C.回歸模型不成立D.X2與Y無線性關(guān)系
)
7.在對數(shù)線性模型LnYi????Xi?u中,?度量了(
A.X變動1%時,Y變動的百分比。B.Y變動1%時,X變動的百分比。
14
C.X變動一個單位時,Y變動的數(shù)量。D.Y變動一個單位時,X變動的數(shù)量。
8.在線性到對數(shù)模型,LnYt??1??2t?ut中,Yt代表國內(nèi)生產(chǎn)總值,t代表時間變
)
B.平均增長量
D.經(jīng)濟(jì)增長率
)
量,則斜率系數(shù)β2代表(A.經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度C.總增長量
9.在對數(shù)到線性模型Yt??1??2LnXt?ut中,斜率系數(shù)β2的含義為(
A.X變動1%時,Y變動的數(shù)量。
B.X變動一個單位時,Y變動的數(shù)量。C.X變動1%時,Y變動的百分比。
D.X變動一個單位時,Y變動的百分比。
10.在回歸模型Yi??1??2X2i??3X3i?ui中,解釋變量X3為無關(guān)解釋變量,則因
?2()為X3的引入,會使?2的最小二乘估計?
A.無偏、方差變大C.有偏、方差變大
B.無偏、方差不變D.有偏、方差不變
11.真實的回歸模型為Yi??1??2X2i??3X3i?ui,但是在回歸分析時使用的模型為
?2()Yi??1??2X2i?vi,漏掉了重要解釋變量X3,則會使?2的最小二乘估計?
A.X3與X2相關(guān)時有偏B.X3與X2相關(guān)時無偏C.無偏D.有偏
12.對于倒數(shù)模型Yt=β1+β2
1?ut,當(dāng)β1>0,β2>0時,可用來描述()XtA.增長曲線B.菲利普斯曲線C.恩格爾支出曲線D.平均總成本曲線
13.根據(jù)判定系數(shù)R2與F統(tǒng)計量的關(guān)系可知,當(dāng)R2=1時,有()A.F=1B.F=-1C.F=0D.F=?
14.根據(jù)樣本資料估計得到人均消費(fèi)支出Y對人均收入X的回歸模型為
)
??1.00?0.75LnX,這說明人均收入每增加1%,人均消費(fèi)支出將增加(LnYii
A.2%B.0.2%C.0.75%D.7.5%
15.對回歸系數(shù)進(jìn)行顯著性檢驗時的t統(tǒng)計量為(
A.
)
?j
?)Se(?j
B.
??j?)Var(?j15
C.
?j?)Var(?jD.
??j?)Se(?j
二、多項選擇題
1.多元回歸模型Yi=β1+β2X2i+β3X3i+ui通過了整體顯著性F檢驗,則可能的狀況為()A.β2=0,β3=0B.β2≠0,β3≠0C.β2=0,β3≠0D.β2≠0,β3=0E.β2=β3≠02.對回歸模型進(jìn)行顯著性檢驗時所用的F統(tǒng)計量可表示為()
A.
ESS/(n?k)
RSS/(k?1)B.
ESS/(k?1)
RSS/(n?k)
R2/(k?1)C.2(1?R)/(n?k)R2/(n?k)E.2(1?R)/(k?1)
(1?R2)/(n?k)D.2R(k?1)
3.有關(guān)對變量取對數(shù)的經(jīng)驗法則以下說法正確的為()A.對于大于0的數(shù)量變量,尋常均可取對數(shù);B.以年度量的變量,如年齡等以其原有形式出現(xiàn);C.比例或百分比數(shù),可使用原形式也可使用對數(shù)形式;D.使用對數(shù)時,變量不能取負(fù)值;E.?dāng)?shù)值較大時取對數(shù)形式。4.真實模型為Yi=β1+β2X2i+β3X3i+ui時,假使使用模型Yi=
?1??2X2i?ui中,則
遺漏了重要解釋變量X3,此時對參數(shù)的最小二乘估計有較大影響,以下說法正確的為()
?1與??2是有偏、非一致的;A.假使X3與X2相關(guān),則??1與??2是有偏、非一致的;B.假使X3與X2不相關(guān),則??2是無偏的;C.假使X3與X2不相關(guān),則??2是有偏、一致的。D.假使X3與X2相關(guān),則??2是有偏、一致的。E.假使X3與X2不相關(guān),則?三、名詞解釋
1.多元線性回歸模型2.調(diào)整的判定系數(shù)3.對數(shù)線性模型四、簡答題
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1.多元回歸分析中為何要使用調(diào)整的判定系數(shù)。
?方差的因素有哪些?2.多元經(jīng)典回歸模型中,影響偏回歸系數(shù)βj的最小二乘估計量?j3.簡述高斯一馬爾可夫定理及其意義;
4.簡述多元回歸模型的整體顯著性檢驗決策規(guī)則。5.對于多元線性回歸模型,為什么在進(jìn)行了總體顯著性F檢驗之后,還要對每個偏回歸系數(shù)進(jìn)行是否為0的t檢驗。
6.對數(shù)線性模型的優(yōu)點(diǎn)有哪些?
7.什么是回歸模型的設(shè)定偏誤?簡要說明其后果。
五、計算題1.使用30年的年度數(shù)據(jù)樣本,得到某地區(qū)生產(chǎn)函數(shù)模型回歸結(jié)果如下:
LnY?1.655?0.358LnL?0.745LnK
(0.185)(0.125)(0.095)R2=0.955
其中,Y=地區(qū)生產(chǎn)總值(億元),L=勞動投入(億元),K=資本存量(億元)。(計算結(jié)果保存三位小數(shù))。
要求:(1)檢驗各回歸系數(shù)的顯著性;(2)檢驗回歸模型的整體顯著性;[??0.05,F(xiàn)0.05(2,27)=3.42,F(xiàn)0.05(3,30)=2.92]
(3)利用回歸結(jié)果分析該地區(qū)的投入產(chǎn)出狀況。
2.對二個解釋變量的回歸模型Yt=β1+β2X2t+β3X3t+ut,使用20年的年度樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸,解釋平方和ESS=64.50,總平方和TSS=66.30。(計算結(jié)果保存二位小數(shù))
要求:(1)求出該回歸模型的判定系數(shù)R2和R;
(2)對該回歸模型進(jìn)行整體顯著性檢驗。
[??0.05,F(xiàn)0.05(2,17)=3.59,F(xiàn)0.05(3,20)=3.10]
3.據(jù)1950—1969年的年度數(shù)據(jù)得到某國的勞動力薪金模型
2?=8.582+0.364(PF)t+0.004(PF)t-1-2.560UtWt(1.129)(0.080)(0.072)(0.658)R2=0.873
其中,W=勞動力平均薪金,PF=生產(chǎn)成本,U=失業(yè)率(%)。(計算結(jié)果保存三位小數(shù))要求:(1)對模型回歸系數(shù)進(jìn)行顯著性檢驗。[??0.05,t0.025(16)=2.12](2)引進(jìn)變量(PF)t-1合理嗎?(3)如要估計勞動力薪金對失業(yè)率的彈性應(yīng)如何處理?六、分析題1.設(shè)定某商品的需求模型為Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+u
其中,Y=商品銷售量,X1=居民可支配收入,X2=該商品的價格指數(shù),X3=該商品的社會擁有量,X4=其它商品價格指數(shù)。搜集到10個年份的年度數(shù)據(jù),得到如下兩個樣本回歸模型:
???12.76?0.104X?0.188X?0.319X模型1:Y124
(6.52)(0.01)(0.07)(0.12)
17
R2=0.997
???13.53?0.097X?0.199X?0.015X?0.34X模型2:Y1234(7.5)(0.03)(0.09)(0.05)(0.15)
R2=0.998模型式下括號中的數(shù)字為相應(yīng)回歸系數(shù)估計量的標(biāo)準(zhǔn)誤。試對所給出的兩個模型進(jìn)行檢驗,并選擇出一個適合的模型。[??0.05,t0.025(5)=2.57,t0.025(6)=2.45;F0.05(3,6)=4.76,F(xiàn)0.05(4,5)=5.19](計算結(jié)果保存二位小數(shù))
2.據(jù)20年的年度樣本資料,得到如下的勞動力薪金模型
?=1.073+5.288Vt-0.116Xt+0.54Mt+0.046Mt-1Wt(0.797)(0.812)(0.111)(0.022)(0.019)R2=0.934
其中,Wt=勞動力人均薪金,V=崗位空缺率,X=就業(yè)人員人均國內(nèi)生產(chǎn)總值,Mt=出口額,Mt-1=上年出口額(括號內(nèi)的數(shù)字為標(biāo)準(zhǔn)誤,計算結(jié)果保存三位小數(shù))。要求:(1)引進(jìn)變量X的原理為何?理論上,X的系數(shù)符號應(yīng)為正還是負(fù)。(2)哪些變量可從模型中刪去。[t0.025(15)=2.131](3)檢驗回歸模型的總顯著性,[F0.05(4,15)=3.06]3.經(jīng)濟(jì)學(xué)家提出假設(shè),能源價格上升導(dǎo)致資本產(chǎn)出率下降。據(jù)30年的季度數(shù)據(jù),得到如下回歸模型:
Ln(Y/K)=1.5492+0.7135Ln(L/K)-0.1081LnP+0.0045t
(16.35)(21.69)(-6.42)(15.86)R2=0.98
其中,Y=產(chǎn)出,K=資本流量,L=勞動投入,Pt=能源價格,t=時間。括號內(nèi)的數(shù)字為t統(tǒng)計量。(計算結(jié)果保存二位小數(shù))問:(1)回歸分析的結(jié)果是否支持經(jīng)濟(jì)學(xué)家的假設(shè);(2)假使在樣本期內(nèi)價格P增加60%,據(jù)回歸結(jié)果,資本產(chǎn)出率下降了多少?(3)除了(L/K)和P的影響,樣本期內(nèi)的資本產(chǎn)出率趨勢增長率如何?(4)如何解釋系數(shù)0.7135?
參考答案
一、單項選擇題1.C2.A3.B4.C5.D6.B7.A8.D9.A10.A11.A12.D13.D14.C15.D二、多項選擇題1.BCD2.BC3.ABCD4.AC三、名詞解釋
1.多元線性回歸模型:在模型中包含二個以上的解釋變量的線性回歸模型。
2.調(diào)整的判定系數(shù):R?1?2?ei/(n?k)?(Yi2?Y)2/(n?1),所謂調(diào)整,就是指R的計算
2式中的
?e2i和
2都用它們的自由度(n-k)和(n-1)去除。(Y?Y)?i18
3.對數(shù)線性模型:LnYi????LnXi?ui,該模型中LnYi對?,?是線性關(guān)系,LnYi
對LnXi也是線性關(guān)系。該模型可稱為對數(shù)—對數(shù)線性模型,簡稱為對數(shù)線性模型。四、簡答題
1.多元回歸分析中為何要使用調(diào)整的判定系數(shù)。
答:判定系數(shù)R2的一個重要性質(zhì)是:在回歸模型中增加一個解釋變量后,它不會減少,而且尋常會增大。即R2是回歸模型中解釋變量個數(shù)的非減函數(shù)。所以,使用R2來判斷具有一致被解釋變量Y和不同個數(shù)解釋變量X的回歸模型的優(yōu)劣時就很不適當(dāng)。此時,R2不能用于比較兩個回歸方程的擬合優(yōu)度。
為了消除解釋變量個數(shù)對判定系數(shù)R2的影響,需使用調(diào)整后的判定系數(shù):
R2?1??ei/(n?k)?(Yi2?Y)2/(n?1),所謂調(diào)整,就是指R的計算式中的
2?ei和?(Yi?Y)22都用它們的自由度(n-k)和(n-1)去除。
?方差的因素有哪些?2.多元經(jīng)典回歸模型中,影響偏回歸系數(shù)βj的最小二乘估計量?j?的方差取決于如下三個因素:?2,SST和R2。答:?jjj?)與?成正比;?越大,??的方差Var(??)越大?;貧w模型的干擾項u(1)Var(?jjj2
2是對回歸結(jié)果的干擾,干擾(?)越大,使得估計任何一個解釋變量對Y的局部影響就越困難。
2
?)與Xj的總樣本變異SSTj成反比;?的方差Var(??)(2)Var(?總樣本變異SSTj越大,?jjj越小。
?)與解釋變量之間的線性關(guān)聯(lián)程度R2正相關(guān);R2越大,??的方差Var(??)(3)Var(?jjjjj越大。
3.簡述高斯一馬爾可夫定理及其意義。
?分別?,??,?,?答:在多元線性回歸模型的經(jīng)典假定下,普通最小二乘估計量?12k?,??,?,是?1,?2,?,?k的最正確線性無偏估計量。就是說,普通最小二乘估計量?12?是所有線性無偏估計量中方差最小的。?k高斯-馬爾可夫定理的意義在于:當(dāng)經(jīng)典假定成立時,我們不需要再去尋覓其它無偏估計量,沒有一個會優(yōu)于普通最小二乘估計量。也就是說,假使存在一個好的線性無偏估計
19
量,這個估計量的方差最多與普通最小二乘估計量的方差一樣小,不會小于普通最小二乘估計量的方差。
4.簡述多元回歸模型的整體顯著性檢驗決策規(guī)則。答:(1)設(shè)定假設(shè)
原假設(shè)H0:?2??3????k?0備擇假設(shè)H1:?j不全為0,j=2,3,?,k(2)計算F統(tǒng)計量F?ESS/(k?1)
RSS/(n?k)
(3)在給定顯著性水平?的條件下,查F分布表得臨界值F?(k?1,n?k)。(4)判斷
假使F?F?(k?1,n?k),則拒絕H0,接受備擇假設(shè)H1。假使F?F?(k?1,n?k),則不拒絕H0。
5.對于多元線性回歸模型,為什么在進(jìn)行了總體顯著性F檢驗之后,還要對每個偏回歸系數(shù)進(jìn)行是否為0的t檢驗。
答:多元回歸模型的總體顯著性就是對原假設(shè)H0:?2??3????k?0進(jìn)行檢驗。檢驗的目的就是判斷被解釋變量Y是否與X2,X3,?,Xk在整體上有線性關(guān)系。若原假設(shè)
H0:?2??3????k?0被拒絕,即通過了F檢驗,則說明Y與X2,X3,?,Xk在整體上
有線性關(guān)系。但這并不說明每一個X都對Y有顯著的線性影響,還需要通過t檢驗判斷每一個回歸系數(shù)的顯著性。
6.對數(shù)線性模型的優(yōu)點(diǎn)有哪些?答:對數(shù)線性模型的優(yōu)點(diǎn)為
(1)對數(shù)線性模型中斜率系數(shù)度量了一個變量(Y)對另一個變量(X)的彈性。(2)斜率系數(shù)與變量X,Y的測量單位無關(guān),其結(jié)果值與X,Y的測量單位無關(guān)。(3)當(dāng)Y>0時,使用對數(shù)形式LnY比使用水平值Y作為被解釋變量的模型更接近經(jīng)典線性模型。大于零的變量,其條件分布往往是有異方差性或偏態(tài)性;取對數(shù)后,雖然不能消除這兩方面的問題,但可大大弱化這兩方面的問題。
(4)取對數(shù)后會縮小變量的取值范圍。使得估計值對被解釋變量或解釋變量的異常值不會很敏感。
20
擬變量個數(shù)為()
A.mB.(m-1)C.(m-2)D.(m+1)
9.假使一個回歸模型包含截距項,對一個具有m個特征的質(zhì)的因素需要引入的虛擬變量個數(shù)為()
A.mB.(m-1)C.(m-2)D.(m+1)
10.設(shè)個人消費(fèi)函數(shù)Yi??1??2Xi?ui中,消費(fèi)支出Y不僅與收入X有關(guān),而且與消費(fèi)者的性別、年齡構(gòu)成有關(guān),年齡構(gòu)成可以分為老、中、青三個層次,假定邊際消費(fèi)傾向不變,該消費(fèi)函數(shù)引入虛擬變量的個數(shù)為()
A.1個B.2個C.3個D.4個
11.在一個包含截距項的回歸模型Yi??0??1D??2Xi?ui中,假使一個具有m個特征的質(zhì)的因素引入m個虛擬變量,則會產(chǎn)生的問題為()
A.異方差B.序列相關(guān)C.不完全多重線性相關(guān)D.完全多重線性相關(guān)12.設(shè)消費(fèi)函數(shù)為Yi??0??1D??2Xi?ui,式中Yi=第i個居民的消費(fèi)水平,Xi=
第i個居民的收入水平,D為虛擬變量,D=1表示正常年份,D=0表示非正常年份,則()
A.該模型為截距、斜率同時變動模型B.該模型為截距變動模型C.該模型為分布滯后模型D.該模型為時間序列模型13.設(shè)截距和斜率同時變動模型為Yi??0??1D??2Xi??3(DXi)?ui下面那種狀況成立,該模型為截距變動模型()
A.?1?0,?3?0B.?1?0,?3?0C.?1?0,?3?0D.?1?0,?3?0
??110.5?65D?0.5X14.根據(jù)樣本資料建立的消費(fèi)函數(shù)如下:Cttt其中,C為消費(fèi),X為收入,虛擬變量D=1城鎮(zhèn)家庭,D=0農(nóng)村家庭,所有參數(shù)均檢驗顯著,則城鎮(zhèn)家庭的消費(fèi)函數(shù)為()
??110.5?0.5XB.C??175.5?0.5XA.Cttt??110.5?65.5XD.C??111?65.5XC.Cttt15.假定某需求函數(shù)Yt??0??1Xt?ut,且需求量與季節(jié)有關(guān),季節(jié)分為春、夏、秋、冬四季,引入4個虛擬變量得到虛擬變量模型,則模型參數(shù)估計量為()
A.有效估計量B.有偏估計量C.非一致估計量D.無法估計
46
16.設(shè)消費(fèi)函數(shù)為Yi??0??1Xi?a1D1?a2D2?a3D3?ui,其中,Y為消費(fèi),X為收入,D1???1其次季度?1第三季度?1第一季度,D2??,D3??。
0其它其它其它??0?0該模型包含了幾個質(zhì)因素()
A.1B.2C.3D.4
?????X??D?u,C為消費(fèi),X為收入,17.設(shè)消費(fèi)函數(shù)為Ct01t2t?1城鎮(zhèn)居民,假使統(tǒng)計檢驗
?2?0成立,則城鎮(zhèn)居民消費(fèi)函數(shù)和農(nóng)村居民消費(fèi)函數(shù)D???0農(nóng)村居民是()
A.相互平行的B.相互垂直的C.相互交織的D.相互重疊的
?????X??D?u,C為消費(fèi),X為收入,18.設(shè)消費(fèi)函數(shù)為Ct01t2t?1城鎮(zhèn)居民,假使統(tǒng)計檢驗?2?0成立,則城鎮(zhèn)居民消費(fèi)函數(shù)和農(nóng)村居民消費(fèi)函數(shù)D???0農(nóng)村居民是()
A.相互平行的B.相互垂直的C.相互交織的D.相互重疊的19.假定月收入在2000元以內(nèi)和月收入在2000元以上的居民邊際消費(fèi)傾向明顯不同,
?1X?2000元,Xt*?2000元,則描述消費(fèi)函數(shù)變動線性關(guān)系應(yīng)采用()D??元?0X?2000A.Yt??0??1Xt??2D?utB.Yt??0??1Xt??3DXt?utC.Yt??0??1Xt??2(Xt?Xt*)?utD.Yt??0??1Xt??2(Xt?Xt)D?ut20.當(dāng)質(zhì)的因素引進(jìn)到經(jīng)濟(jì)計量模型時,需要使用()
A.外生變量B.前定變量C.內(nèi)生變量D.虛擬變量二、多項選擇題
1.設(shè)Yt??0??1X1t??2X2t?ut,Yt=羊毛衫銷售量,X1t=羊毛衫價格,X2t=居民收入。D為虛擬變量,D=1代表春秋季,D=0代表冬夏季,則()A.截距變動模型為:Yt??0??1X1t??2X2t??0D?ut
*47
B.截距變動模型為:Yt??0??1DX1t??2X2t??0D?ut
C.截距斜率同時變動模型為:Yt??0??1X1t??2X2t??0D??1DX1t?utD.截距斜率同時變動模型為:Yt??0??1X1t??2X2t??0D??2DX2t?utE.截距斜率同時變動模型為:Yt??0??1X1t??2X2t??0D??1DX1t??2DX2t?ut2.虛擬變量取值為0和1分別代表某種屬性是否存在,其中()A.0表示存在這種屬性B.0表示不存在這種屬性C.1表示存在這種屬性D.1表示不存在這種屬性E.0和1所代表的內(nèi)容可以隨意設(shè)定
3.設(shè)消費(fèi)函數(shù)為Yi??0??1D??2Xi?ui,Yi=第i個居民的消費(fèi)水平,Xi=第i個居民的收入水平,D為虛擬變量,該模型為()
A.截距、斜率同時變動模型B.系統(tǒng)變參數(shù)模型的特別狀況。
C.截距變動模型D.斜率變動模型E.分段回歸4.設(shè)Yi??0??1D??2Xi??3(DXi)?ut,式中,Yi=第i個家庭的消費(fèi)水平,
Xi=第i個家庭的收入水平,D???1城鎮(zhèn)居民家庭,通過t檢驗進(jìn)行判斷()
?0農(nóng)村居民家庭A.若?1?0,?3?0,則為截距和斜率同時變動模型。B.若?1?0,?3?0,則為截距變動模型。
C.若?1?0,?3?0,說明有城市和農(nóng)村居民有著完全一致的消費(fèi)模式。D.若?1?0,?3?0,則為斜率變動模型。E.若?1?0,?0?0,?3?0,稱為無截距項模型
5.在截距變動模型Yi?a0?a1D??Xi?ui中,有關(guān)模型系數(shù)表達(dá)正確的為()
A.a(chǎn)o是基礎(chǔ)模型截距項B.a(chǎn)1是基礎(chǔ)模型截距項C.a(chǎn)o為公共截距項D.a(chǎn)1是公共截距系數(shù)E.a(chǎn)1是區(qū)別截距系數(shù)三、名詞解釋
1.虛擬變量2.截距變動模型
48
3.截距斜率同時變動模型4.分段線性回歸四、簡答題
1.回歸模型引入虛擬變量的一般規(guī)則是什么?2.舉例說明截距和斜率同時變動模型的應(yīng)用。
3.根據(jù)某種商品銷售量和個人收入季度數(shù)據(jù)建立如下模型:
Yt??0??1D1t??2D2t??3D3??4D4t??5Xt?ut,其中,虛擬變量Dit為第i季度時
為1,其余為0,這時會發(fā)生什么問題,參數(shù)是否能夠用最小二乘法估計?
4.舉例說明如何建立斜率變動模型。5.舉例說明如何建立分段線性回歸模型。五、計算題
1.設(shè)Yt??0??1D1??2D2??4Xt?ut,其中,Y=大學(xué)教師收入,X=教學(xué)年
份,D1???1男性白人?1,D2??。
0女性??0其它人種請回復(fù)以下問題:
(1)?1,?2的含義是什么?
(2)求E(YtD1?1,D2?1,Xt),并解釋其意義。
2.設(shè)消費(fèi)函數(shù)為Yt??0??1Xt?ut,若月收入Xt在1000元以內(nèi)和1000元以
上的邊際消費(fèi)傾向存在顯著差異,如何修改原來的模型?
六、分析題
1.設(shè)某地區(qū)職工工資的收入模型為Yi??1??2Xi?ui,式中,Y=職工工資收
入,X=工齡,考慮職工收入受受教育程度(高中以下、高中、大專以上)的影響,請引入適合的虛擬變量,并對上述模型加以改進(jìn)。
2.已知下述模型:Yt??1t??2tXt?ut,假使參數(shù)?1t,?2t都是隨時間變化而
線性變化的,應(yīng)如何對以上模型進(jìn)行變換?
3.根據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)得到了如下的咖啡需求函數(shù)方程:
LnYt?1.2789?0.1647LnX1?0.5115LnX2?0.1483LnX3?0.0089T?0.0961D1t?0.157D2t?0.0097D3tR2?0.80其中,X1,X2,X3,T,D1t,D2t,D3t的t統(tǒng)計量依次為(?2.14),(1.23),(0.55),(?3.36),
?49
(?3.74),(?6.03),(?0.37)。Yt?人均咖啡消費(fèi)量,X1?咖啡價格,X2?人均可支配收入,
X3?茶的價格,T?時間變量,Dit為虛擬變量,第i季時取值為1,其余為零。
要求:(1)模型中X1,X2,X3系數(shù)的經(jīng)濟(jì)含義是什么?
(2)哪一個虛擬變量在統(tǒng)計上是顯著的?(3)咖啡的需求是否存在季節(jié)效應(yīng)?
4.家庭消費(fèi)支出C除了依靠于家庭收入X之外,還同以下因素有關(guān):(1)家庭所屬民族:有漢、蒙、滿、回;(2)家庭所在地域:有南方,北方;
(3)戶主的文化程度:有大專以下、本科、研究生。
試根據(jù)以上資料分析確定家庭消費(fèi)支出的線性回歸模型。
參考答案
一、單項選擇題
1.A2.B3.C4.A5.B6.A7.A8.A9.B10.C11.D12.B13.B14.B15.D16.A17.D18.A19.D20.D二、多項選擇題
1.ACDE2.BCE3.BC4.ABCD5.ACE三、名詞解釋
1.虛擬變量:在經(jīng)濟(jì)計量分析中,經(jīng)常會碰見所建模型的被解釋變量受到諸如戰(zhàn)爭、自然災(zāi)難、國際環(huán)境、季節(jié)變動以及政府經(jīng)濟(jì)政策變動等質(zhì)量變量的影響。給定某一質(zhì)量變量某屬性的出現(xiàn)為1,未出現(xiàn)為0,稱這樣的變量為虛擬變量。
2.截距變動模型:在模型Yi?a0?a1D??Xi?ui中,D表示虛擬變量,D=0和D=1表示兩種不同的模型,他們的截距不同,則稱其為截距變動模型。
3.截距斜率同時變動模型:例如消費(fèi)函數(shù)不但在斜率上有差異,在截距上也是有可能不一致,將兩個問題同時考慮進(jìn)來,我們可以得到回歸方程
Yi??0??1D??2Xi??3(DXi)?ui
若?1?0,?3?0,則為截距和斜率同時變動模型
4.分段線性回歸:當(dāng)解釋變量X的值達(dá)到某水平X之前,與被解釋變量Y之間存在某種線性關(guān)系;當(dāng)解釋變量X的值達(dá)到或超過X以后,與被解釋變量的關(guān)系就會發(fā)生變化。
??50
7.什么是回歸模型的設(shè)定偏誤?簡要說明其后果。答:多元回歸模型的設(shè)定偏誤主要包括以下三種:(1)回歸模型中包含了無關(guān)解釋變量(2)回歸模型中遺漏了重要解釋變量(3)回歸模型中的函數(shù)形式設(shè)定偏誤
后果為:(1)回歸模型中包含了無關(guān)解釋變量:回歸系數(shù)的最小二乘估計量的方差非最小。
(2)回歸模型中遺漏了重要解釋變量:假使遺漏的變量與包含的變量相關(guān),則
回歸系數(shù)的最小二乘估計量是有偏誤的,且非一致。
(3)回歸模型中的函數(shù)形式設(shè)定偏誤:不能得到有效估計和正確的經(jīng)濟(jì)解釋。五、計算題1.解:(1)t統(tǒng)計量分別為
t???8.946
1
t???2.864
2
t???7.842
3t統(tǒng)計量的絕對值均大于2,樣本量為30,據(jù)簡便準(zhǔn)則,各回歸系數(shù)均通過了檢驗。
R2/(k?1)0.9552/(3?1)(2)F??22(1?R)/(n?k)(1?0.955)/(30?3)
=139.953
F?F0.05(2,27)?3.42
回歸模型整體顯著
(3)該地區(qū)勞動力投入每增加1%,產(chǎn)出將增加0.358%,資本存量每增加1%,產(chǎn)出將增加0.745%。
2.解:(1)R?(2)F?2ESS64.50??0.973TSS66.30ESS/(k?1)
(TSS?ESS)/(n?k)64.50/(3?1)
(66.30?64.50)/(20?3)
?=304.583
F=304.583>F0.05(2,17)=3.59所以回歸模型整體顯著3.解:(1)t??=7.601
1
t??=4.55
2
t??=0.056
3
t??=-3.891
4(PF)t-1的回歸系數(shù)不顯著,其它回歸系數(shù)的︱t︱均大于2.12,其它回歸系數(shù)均顯著。(2)理論上上期成本對本期工資水平有影響,但回歸結(jié)果說明偏回歸系數(shù)不顯著,
21
引入該變量不合理。
(3)應(yīng)將模型設(shè)定為對數(shù)一對數(shù)線性模型。六、分析題
R2/(k?1)1.解:(1)F?2(1?R)/(n?k)
0.9972/(4?1)模型1:F1??331.834
(1?0.9972)/(10?4)0.9982/(4?1)模型2:F2??498.5012(1?0.998)/(10?4)
F1=331.834>F0.05(3,6)=4.76F2=498.501>F0.05(4,5)=5.19,所以兩模型整體上都顯著。(2)各回歸系數(shù)檢驗
t???j??j?)Se(?j0
模型1:t????12.760.104??1.96t???10.40?16.520.01?0.188??2.69
0.07
t???2t???40.319?2.660.12︱t??︱=1.96F0.05(4,15)=3.06,回歸模型整體顯著。
22
3.解:(1)該回歸模型支持了假設(shè),由于價格P的回歸系數(shù)符號為負(fù),說明價格每提高1%,資本產(chǎn)出率將下降0.1081%。(2)資本產(chǎn)出率的下降幅度為0.1081%×60=6.486%(3)時間變量t的回歸系數(shù)代表增長率,資本產(chǎn)出率趨勢增長率為0.45%。(4)系數(shù)0.7135表示每單位資本的勞動力投入增加1%,資本產(chǎn)出率增加0.7135%。
23
第四章違背經(jīng)典假定的回歸模型
練習(xí)題
一、單項選擇題
1.以下哪種狀況說明存在異方差()
A.E(ui)?0B.E(uiuj)?0i?jC.E(ui2)??2(常數(shù))D.E(ui2)??i2
2.當(dāng)存在異方差時,使用普通最小二乘法得到的估計量是()
A.有偏估計量B.有效估計量C.無偏估計量D.漸近有效估計量3.以下哪種方法不是檢驗異方差的方法()
A.殘差圖分析法B.等級相關(guān)系數(shù)法C.樣本分段比檢驗D.DW檢驗法4.假使ei與
Xi之間存在線性關(guān)系,則認(rèn)為異方差形式為()
Xi
A.?i2??2XiB.?i2??2Xi2C.?i2??2D.?i2??25.假使ei與Xi之間存在線性關(guān)系,則認(rèn)為異方差的形式為()
A.?i2??2XiB.?i2??2Xi2C.?i2??2D.?i2??2Xi
6.假使普通最小二乘法估計殘差ei與Xi有顯著的形式為ei?0.2875Xi?vi的關(guān)系,則加權(quán)最小二乘法估計模型參數(shù)時,權(quán)數(shù)應(yīng)為()
A.XiB.
111C.D.2XXiXii7.戈德菲爾德一匡特檢驗適用于檢驗()
A.序列相關(guān)B.異方差C.多重共線性D.設(shè)定誤差8.異方差情形下,常用的估計方法是()
A.一階差分法B.廣義差分法C.工具變量法D.加權(quán)最小二乘法9.以下哪種狀況屬于存在序列相關(guān)()
A.Cov(ui,uj)?0,i?jB.Cov(ui,uj)?0,i?jC.Cov(ui,uj)??,i?jD.Cov(ui,uj)??i,i?j
10.當(dāng)一個線性回歸模型的隨機(jī)誤差項存在序列相關(guān)時,直接用普通最小二乘法估計參數(shù),
2224
則參數(shù)估計量為()
A.有偏估計量B.有效估計量C.無效估計量D.漸近有效估計量11.以下哪種方法不是檢驗序列相關(guān)的方法()
A.殘差圖分析法B.自相關(guān)系數(shù)法C.方差擴(kuò)大因子法D.DW檢驗法12.DW檢驗適用于檢驗()
A.異方差B.序列相關(guān)C.多重共線性D.設(shè)定誤差13.若計算的DW統(tǒng)計量為2,則說明該模型()
A.不存在一階序列相關(guān)B.存在一階正序列相關(guān)C.存在一階負(fù)序列相關(guān)D.存在高階序列相關(guān)14.假使模型Yt??0??1Xt?ut存在序列相關(guān)則()
A.Cov(Xt,ut)?0B.Cov(ut,us)?0(t?s)C.Cov(Xt,ut)?0D.Cov(ut,us)?0(t?s)15.DW檢驗的原假設(shè)為()
A.DW=0B.??0C.DW=1D.?=116.DW統(tǒng)計量的取值范圍是()
A.?1?DW?0B.?1?DW?1C.?2?DW?2D.0?DW?4
17.根據(jù)20個觀測值估計的一元線性回歸模型的DW=2.3,在樣本容量n=20,解釋變量個數(shù)k=1,顯著性水平??0.05時,查得dL?1.201,則可以判斷該模型()dU?1.411,
A.不存在一階自相關(guān)B.有正的一階自相關(guān)C.有負(fù)的一階自相關(guān)D.無法確定18.當(dāng)模型存在一階自相關(guān)狀況下,常用的估計方法是()
A.加權(quán)最小二乘法B.廣義差分法C.工具變量法D.普通最小二乘法19.采用一階差分法估計一階自相關(guān)模型,適合于()
A.??0B.??1C.?1???0D.0???1
20.在多元線性回歸模型中,若某個解釋變量對其余解釋變量的判定系數(shù)接近1,則說明模型中存在()
A.異方差B.自相關(guān)C.多重共線性D.設(shè)定誤差21.在線性回歸模型中,若解釋變量X1和X2的觀測值成比例,即有X1i?kX2i,其中k
25
為非零常數(shù),則說明模型中存在()
A.異方差B.多重共線性C.序列相關(guān)D.設(shè)定誤差
22.經(jīng)驗認(rèn)為,某個解釋變量與其他解釋變量間多重共線性很嚴(yán)重的判別標(biāo)準(zhǔn)是這個解釋變量的方差擴(kuò)大因子VIF()
A.大于1B.小于1C.大于10D.小于523.若查表得到dL和dU,則不存在序列相關(guān)的區(qū)間為()
A.0?DW?dUB.dU?DW?4?dUC.4?dU?DW?4?dLD.4?dU?DW?4二、多項選擇題
1.常用的檢驗異方差的方法有()
A.殘差圖分析法B.等級相關(guān)系數(shù)法C.戈德菲爾德一匡特檢驗D.戈里瑟檢驗E.懷特檢驗
2.存在異方差條件下普通最小二乘法具有如下性質(zhì)()
A.線性性B.無偏性C.最小方差性D.有偏性E.無效性3.異方差狀況下將導(dǎo)致()
A.參數(shù)估計量是無偏的,但不是最小方差無偏估計B.參數(shù)顯著性檢驗失效C.模型預(yù)計失效D、參數(shù)估計量是有偏的,且方差不是最小的E.模型預(yù)計有效
4.當(dāng)模型存在異方差時,加權(quán)最小二乘估計量具有()
A.線性性B.無偏性C.有效性D.一致性E.不是最小方差無偏估計量5.以下經(jīng)濟(jì)計量分析回歸模型中哪些可能存在異方差問題()
A.用橫截面數(shù)據(jù)建立的家庭消費(fèi)支出對家庭收入水平的回歸模型B.用橫截面數(shù)據(jù)建立的產(chǎn)出對勞動和資本的回歸模型C.以20年資料建立的某種商品的市場供需模型D.以20年資料建立的總支出對總收入的回歸模型
E.依照“過錯—學(xué)習(xí)〞模式建立的打錯數(shù)對打字小時數(shù)的回歸模型6.以下關(guān)于DW檢驗的說法,不正確的有()
A.要求樣本容量較大B.?1?DW?1C.可用于檢驗高階序列相關(guān)D.能夠判定所有狀況
26
E.只適合一階線性序列相關(guān)
7.序列相關(guān)狀況下,常用的參數(shù)估計方法有()
A.一階差分法B.廣義差分法C.工具變量法D.加權(quán)最小二乘法E.廣義最小二乘法
8.若查表得到DW上、下限dL和dU,則DW檢驗的不確定區(qū)間為()
A.dU?DW?4?dUB.4?dU?DW?4?dLC.dL?DW?dUD.4?dL?DW?4E.0?DW?dL
9.DW檢驗不適用于以下狀況下的序列相關(guān)檢驗()
A.隨機(jī)誤差項具有高階序列相關(guān)B.樣本容量太小
C.含有滯后被解釋變量的模型D.正的一階線性自相關(guān)形式E.負(fù)的一階線性自相關(guān)形式10.自相關(guān)狀況下將導(dǎo)致()
A.參數(shù)估計量不再是最小方差線性無偏估計量B.均方差MSE可能嚴(yán)重低估誤差項的方差C.常用的F檢驗和t檢驗失效D.參數(shù)估計量是無偏的
E.利用回歸模型進(jìn)行預(yù)計的結(jié)果會存在較大的誤差三、名詞解釋
1.異方差2.序列相關(guān)3.多重共線性4.方差擴(kuò)大因子5.加權(quán)最小二乘法6.廣義差分法四、簡答題
1.舉例說明異方差的概念。
2.簡述存在異方差時普通最小二乘估計存在的問題。3.簡述樣本分段比檢驗法的應(yīng)用步驟。4.簡述等級相關(guān)系數(shù)法的檢驗步驟。5.產(chǎn)生序列相關(guān)的原因有哪些?6.序列相關(guān)性帶來哪些后果?7.簡述DW檢驗及其決策規(guī)則。8.簡述DW檢驗的局限性。
9.存在嚴(yán)重共線性時,估計參數(shù)產(chǎn)生的后果有哪些?
27
10.多重共線性直觀判定法包括哪些主要方法?11.多重共線性補(bǔ)救方法有哪幾種?五、計算題
1.現(xiàn)有X和Y的樣本觀測值如下:
XY122442510105假設(shè)Y對X的回歸方程為Yi??0??1Xi?ui,且Var(ui)??2Xi2,試用適當(dāng)方法估計此回歸方程。(計算結(jié)果保存兩位小數(shù))
2.10家自行車廠的自行車定價與評定質(zhì)量的名次比較如下:工廠名次價格1648029395325754855055510615457740084465934201010370試計算質(zhì)量名次與價格的等級相關(guān)系數(shù)。3.設(shè)Yt??1??2X2t????kXkt?ut假使ut??1ut?1??2ut?2????put?p?vt
vt滿足經(jīng)典假設(shè),試寫出廣義差分模型。
4.有一個參數(shù)個數(shù)k=4的線性回歸模型,用一個容量為n=20個時序數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行普通最小二乘估計,得到如下資料:
?t?1ne?40,?e?39,?et2?1?36,
2t2tt?2t?2nn?etet?1?20
t?2n試根據(jù)這些資料計算DW統(tǒng)計量。六、分析題
1.在研究生產(chǎn)函數(shù)時,我們得到如下兩個模型模型I:
???5.040?0.887LnK?0.893LnLLn?Se(1.400)(0.087)(0.137)
R2?0.878n?21
模型II:
???8.570?0.027t?0.460LnK?1.285LnLLn?Se(2.990)(0.021)(0.333)(0.324)
R2?0.889n?21
28
其中,?=產(chǎn)量,K=資本,L=勞動時數(shù),t=時間,n=樣本容量,模型下括號內(nèi)為參數(shù)估計的標(biāo)準(zhǔn)誤。[??0.05,t?/2(18)?2.101,t?/2(17)?2.110]請回復(fù)以下問題:
(1)說明模型Ⅰ中所有系數(shù)在統(tǒng)計上都是顯著的。(2)說明模型Ⅱ哪些參數(shù)的系數(shù)在統(tǒng)計上是不顯著的。
(3)若t和LnK之間相關(guān)系數(shù)為0.97,你將從中得出什么結(jié)論?(4)模型Ⅰ的規(guī)模報酬為多少?
2.設(shè)有柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù),其對數(shù)線性形式為
LnY?LnA??LnL??LnK?u
其中,Y=國內(nèi)生產(chǎn)總值,L=勞動力投入,K=資本投入。
時間序列數(shù)據(jù)中勞動投入L和資本投入K有很高的相關(guān)性,存在較嚴(yán)重多重共線性。假使有已知信息判斷該經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)為規(guī)模報酬不變,如何修改上述模型來消除多重共線性。
參考答案
一、單項選擇題
1.D2.C3.D4.A5.B6.C7.B8.D9.B10.C11.C12.B13.A14.D15.B16.D17.A18.B19.B20.C21.B22.C23.B二、多項選擇題
1.ABCDE2.ABE3.ABC4.ABCD5.ABE6.BCD7.ABE8.BC9.ABC10.ABCDE三、名詞解釋
1.異方差:在回歸模型中,隨機(jī)誤差項u1,u2,?,un不具有一致的方差,即
Var(ui)?Var(uj),當(dāng)i?j時,則稱隨機(jī)誤差的方差為異方差。
2.序列相關(guān):在進(jìn)行回歸分析時,假使不同觀測點(diǎn)的誤差項之間相關(guān),即Cov(ui,uj)?0,
i?j,則稱隨機(jī)誤差項之間存在著序列相關(guān)現(xiàn)象,也稱為自相關(guān)。
3.多重共線性:在多元線性回歸模型中,解釋變量X1,X2,?,Xk之間存在完全或近似的線性關(guān)系,稱解釋變量X1,X2,?,Xk之間存在完全或近似多重共性線。也稱為復(fù)共線性。
29
4.方差擴(kuò)大因子:1度量了由于Xj與其它解釋變量之間的線性關(guān)聯(lián)程度對估計
1?R2j1。21?Rj?的方差的影響,稱其為方差擴(kuò)大因子,定義為VIF?量?jj5.加權(quán)最小二乘法:為了戰(zhàn)勝方差非齊性,所采用的方法即加權(quán)最小二乘法。就是通過對原來的模型進(jìn)行加權(quán)變換,使經(jīng)過變換的模型具有同方差的隨機(jī)誤差項,然后再應(yīng)用普通最小二乘法進(jìn)行參數(shù)估計。
6.廣義差分法:廣義差分法可以戰(zhàn)勝所有類型的序列相關(guān)帶來的問題。假使
Yt??1??2X2?kXktu?tt?????
ut??1ut?1??2ut?2??????put?p?vtvt為經(jīng)典誤差項,則可以將模型變換為
Yt??1Yt?1??2Yt?2????pYt?p??1(1??1??2????p)??2(X2t??1X2,t?1??2X2,t?2????pX2,t?p)????k(Xkt??1Xk,t?1??2Xk,t?2????pXk,t?p)?vt此模型即為廣義差分模型,該模型不存在序列相關(guān)問題。采用普通最小二乘法估計該模型得到的參數(shù)估計量,即為原模型參數(shù)的無偏、有效的估計量。四、簡答題
1.舉例說明異方差的概念。
答:在回歸模型中,隨機(jī)誤差項u1,u2,?,un不具有一致的方差,即Var(ui)?Var(uj),當(dāng)i?j時在線性模型的基本假定中,ui關(guān)于方差不變的假定不成立,則稱存在異方差性。例如:在研究城鎮(zhèn)居民收入與消費(fèi)的關(guān)系時,居民收入與消費(fèi)水平有著密切的關(guān)系。用Xi表示第i戶的收入,Yi表示第i戶的消費(fèi)額,那么反映收入與消費(fèi)之間的模型為
Yi??1+?2Xi+ui,i?1,2,???,n
模型中,由于各戶的收入不同,消費(fèi)觀念和習(xí)慣的差異,導(dǎo)致消費(fèi)的差異十分大,模型中存在明顯的異方差性。
2.簡述存在異方差時普通最小二乘估計存在的問題。
答:模型中存在異方差時,假使采用普通最小二乘法估計,存在以下問題:(1)參數(shù)估計量雖是無偏的,但不是最小方差線性無偏估計。
30
(2)參數(shù)的顯著性檢驗失效。
3.簡述樣本分段比檢驗法的應(yīng)用步驟。
答:樣本分段比檢驗也叫戈德菲爾德-匡特檢驗,步驟是:
(1)將樣本按某個解釋變量的大小順序排列,并將樣本從中間截成兩段。
(2)各段分別用普通最小二乘法擬合回歸模型。令第一段為高方差段,其次段為低方差段,并記兩段的樣本容量分別為n1和n2,模型參數(shù)個數(shù)為k,兩段樣本回歸殘差分別為e1i和e2i,則兩段的殘差平方和分別為RSS1??ei?1n121i和RSS2??ei?1n222i,從而可計算出各段模型
?1?的隨機(jī)誤差項的方差估計量分別為?2RSS1RSS22?2和?,由此可構(gòu)造出檢驗統(tǒng)計量為?n1?kn2?k?12RSS??k)1/(n1F?2?
?2RSS??k)2/(n2該統(tǒng)計量聽從自由度為(n1?k)和(n2?k)的F分布。在給定的顯著性水平?之下,若此統(tǒng)計量F的值大于臨界值F??n1?k,n2?k?,則可認(rèn)為有異方差的存在。
4.簡述等級相關(guān)系數(shù)法的檢驗步驟。
答:等級相關(guān)系數(shù)法又稱斯皮爾曼(Spearman)檢驗,是一種應(yīng)用較廣泛的方法。這種檢驗方法既適用于大樣本,也適用于小樣本。按下式計算出等級相關(guān)系數(shù)
rs?1?6n(n2d??1)i?1n2i
其中,n為樣本容量,di為對應(yīng)于Xi和ei的等級的差數(shù)。通過t檢驗判斷是否存在異方差。在多元回歸的狀況下,需對每一個解釋變量做等級相關(guān)系數(shù)檢驗。只有當(dāng)每個解釋變量檢驗都不存在異方差時模型中才不存在異方差。否則,模型中存在異方差。
5.產(chǎn)生序列相關(guān)的原因有哪些?答:⑴遺漏了重要的解釋變量。
⑵經(jīng)濟(jì)變量的滯后性。
⑶回歸模型函數(shù)形式的設(shè)定錯誤也可能引起序列相關(guān)。
⑷實際問題研究中出現(xiàn)的蛛網(wǎng)現(xiàn)象(CobwebPhenomenon)。⑸對原始數(shù)據(jù)加工整理
6.序列相關(guān)性帶來哪些后果?
答:⑴參數(shù)的估計量是無偏的,但不是有效的。
⑵可能嚴(yán)重低估誤差項的方差。⑶常用的F檢驗和t檢驗失效。
⑷回歸參數(shù)的置信區(qū)間和利用回歸模型進(jìn)行預(yù)計的結(jié)果存在較大的誤差。
7.簡述DW檢驗及其決策規(guī)則。
答:DW檢驗只能用于檢驗隨機(jī)誤差項具有一階自回歸形式的序列相關(guān)問題。隨機(jī)誤差
31
項的一階自回歸形式為ut??ut?1?vt,構(gòu)造的原假設(shè)是H0:??0。為了檢驗該假設(shè),
構(gòu)造DW統(tǒng)計量首先要求出回歸估計式的殘差et,DW??(et?2ntn?et?1)2,n較大時,
2t?et?1?),根據(jù)樣本容量n和解釋變量的數(shù)目k'(不包括常數(shù)項),查DW分布表,得DW?2(1??臨界值dL和dU,然后依以下準(zhǔn)則考察計算得到的DW值,以決定模型的自相關(guān)狀態(tài)。
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