计量经济学复习资料 (2) 2.pdf

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1、二、简答题1、回归模型的基本假设?1)回归模型是正确设定的。2)解释变量X是确定性变量,不是随机变量,在重复抽样中取固定值。3)随机误差项具有零均值、同方差和不序列相关性:E(i)=0i=1,2,…,nVar(i)=2i=1,2,…,nCov(i,j)=0i≠ji,j=1,2,…,n4)随机误差项与解释变量X之间不相关:Cov(Xi,i)=0i=1,2,…,n5)服从零均值、同方差、零协方差的正态分布i~N(0,2)i=1,2,…,n6)解释变量X在所抽取的样本中具有变异性,而且随着样本容量的无限增加,解释变量X的样本方差趋于一个非零的有限常数。2、回归分析的主要内容

2、?1)根据样本观察值对计量经济学模型参数进行估计,求得回归方程。2)对回归方程、参数估计值进行显著性检验。3)利用回归方程进行分析、评价及预测。3、多元线性回归模型与一元线性回归模型的区别?1)解释变量个数不同2)模型经典假设不同,多元线性回归模型比一元线性回归模型多了“解释变量之间不存在线性相关关系”的假设.3)多元线性回归模型的参数估计式的的表达更复杂。4、异方差性后果:1)参数估计量非有效2)变量的显著性检验失去意义3)模型的预测失效异方差性的检验:1)图示法2)帕克(Park)检验与戈里瑟(Gleiser)检验3)戈德菲尔德-匡特(Goldfeld-Quand

3、t)检验4)怀特(White)检验异方差的修正:1)加权最小二乘法2)异方差稳健标准误法序列相关性的后果:1)参数估计量非有效2)变量的显著性检验失去意义3)模型的预测失效序列相关性的检验:1)图示法2)回归检验法3)杜宾-瓦森(Durbin-Watson)检验法4)拉格朗日乘数(Lagrangemultiplier)检验序列相关的补救:1)广义最小二乘法2)广义差分法。。。。。。。。。。。多重共线性的后果:1)完全共线性下参数估计量不存在2)近似共线性下OLS估计量非有效3)参数估计量经济含义不合理4)变量的显著性检验和模型的预测功能失去意义多重共线性的检验:1)检

4、验多重共线性是否存在2)判明存在多重共线性的范围克服多重共线性的方法:1)排除引起共线性的变量2)差分法3)减小参数估计量的方差5格兰杰因果关系检验结果又哪几种?可能存在有四种检验结果:(1)X对Y有单向影响,表现为(*)式X各滞后项前的参数整体为零,而Y各滞后项前的参数整体不为零;(2)Y对X有单向影响,表现为(**)式Y各滞后项前的参数整体为零,而X各滞后项前的参数整体不为零;(3)Y与X间存在双向影响,表现为Y与X各滞后项前的参数整体不为零;(4)Y与X间不存在影响,表现为Y与X各滞后项前的参数整体为零。三、计算题第二章1、例1、令kids表示一名妇女生育孩子的

5、数目,educ表示该妇女接受过教育的年数。生育率对教育年数的简单回归模型为(1)随机扰动项包含什么样的因素?它们可能与教育水平相关吗?(2)上述简单回归分析能够揭示教育对生育率在其他条件不变下的影响吗?请解释。解答:(1)收入、年龄、家庭状况、政府的相关政策等也是影响生育率的重要的因素,在上述简单回归模型中,它们被包含在了随机扰动项之中。有些因素可能与增长率水平相关,如收入水平与教育水平往往呈正相关、年龄大小与教育水平呈负相关等。(2)当归结在随机扰动项中的重要影响因素与模型中的教育水平educ相关时,上述回归模型不能够揭示教育对生育率在其他条件不变下的影响,因为这时

6、出现解释变量与随机扰动项相关的情形,基本假设4不满足。例2.已知回归模型,式中E为某类公司一名新员工的起始薪金(元),N为所受教育水平(年)。随机扰动项的分布未知,其他所有假设都满足。(1)从直观及经济角度解释和。(2)OLS估计量和满足线性性、无偏性及有效性吗?简单陈述理由。(3)对参数的假设检验还能进行吗?简单陈述理由。解答:(1)为接受过N年教育的员工的总体平均起始薪金。当N为零时,平均薪金为,因此表示没有接受过教育员工的平均起始薪金。是每单位N变化所引起的E的变化,即表示每多接受一年学校教育所对应的薪金增加值。(2)OLS估计量和仍满足线性性、无偏性及有效性,

7、因为这些性质的的成立无需随机扰动项的正态分布假设。(3)如果的分布未知,则所有的假设检验都是无效的。因为t检验与F检验是建立在的正态分布假设之上的。例3、在例2中,如果被解释变量新员工起始薪金的计量单位由元改为100元,估计的截距项与斜率项有无变化?如果解释变量所受教育水平的度量单位由年改为月,估计的截距项与斜率项有无变化?解答:首先考察被解释变量度量单位变化的情形。以E*表示以百元为度量单位的薪金,则由此有如下新模型或这里,。所以新的回归系数将为原始模型回归系数的1/100。再考虑解释变量度量单位变化的情形。设N*为用月份表示的新员工受教育的时间长

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