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計量經(jīng)濟(jì)學(xué)筆記

上傳人:緣*** 文檔編號:27048012 上傳時間:2021-08-16 格式:DOC 頁數(shù):3 大小:51.01KB
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1、1、 隨機(jī)變量Ui中一般包括以下幾個方面的因素:A回歸模型中省略的變量B人們的隨即行為C建立的數(shù)學(xué)模型的形式不夠完善D經(jīng)濟(jì)變量之間的合并誤差 2、 一元隨機(jī)誤差項(xiàng)的假定條件(有了假定條件,就可以用普通最小二乘法估計回歸模型的參數(shù)):E(Ui)=0,i=1,2,3。。。;每個Xi對應(yīng)的隨即誤差向Ui具有相同的常數(shù)方差;Xi和Yi所對應(yīng)的隨即誤差向Ui,Uj是不相關(guān)的,稱隨機(jī)誤差向U無序列相關(guān);解釋變量X是確定變量,與隨機(jī)項(xiàng)U不相關(guān),此假定保證解釋變量是非隨即變量;Ui服從正太分布 3、 多元隨機(jī)誤差項(xiàng)的假定條件:E(Ui)=0,i=1,2,3。。。;對于解釋變量X1,X2…Xk的所有觀測值隨

2、機(jī)誤差項(xiàng)有相同的方差;隨機(jī)誤差項(xiàng)皮策之間不相關(guān);解釋變量X1,X2…Xk是確定性變量,不是隨機(jī)變量,與隨機(jī)誤差項(xiàng)彼此之間不相關(guān);解釋變量X1,X2…Xk之間不存在精確的線性關(guān)系;隨機(jī)誤差項(xiàng)服從正太分布 4、 線性化的方法:(1)非標(biāo)準(zhǔn)線性回歸模型的線性化方法是變量替換法(2)可線性化的非線性回歸模型(指數(shù)型,冪函數(shù)型)的線性化方法:兩邊取對數(shù) 5、 異方差(1)來源:A截面數(shù)據(jù)B測量誤差和模型中被省略的一些因素對被解釋變量的影響C計量經(jīng)濟(jì)模型研究的問題本身D用分組數(shù)據(jù)來估計經(jīng)濟(jì)計量模型 (2)后果:使估計輛仍具有先行特性和無偏性,但不具有最小方差性 (3)檢驗(yàn)方法:圖示法,夸特檢驗(yàn),懷

3、特檢驗(yàn),戈里瑟檢驗(yàn),斯皮爾曼等級相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)(4)修正方法:加權(quán)最小二乘法:每個觀測值都是用隨機(jī)誤差項(xiàng)的標(biāo)準(zhǔn)差的倒數(shù)加權(quán)(即用1/X乘以兩邊) 6、 最小二乘估計的性質(zhì):A線性性:ββ均是Yi的線性函數(shù)B無偏性:ββ的數(shù)學(xué)期望分別等于總體回歸系數(shù)的值ββC最小方差性:最小二乘法估計量的方差最小 7、 總離差平方和=回歸平方和+殘差平方和 TSS=RSS+ESS 8、自相關(guān)(1)含義:回歸模型中隨機(jī)誤差項(xiàng)Ut與其滯后項(xiàng)的向關(guān)系(一般為正自相關(guān),發(fā)生在時間序列數(shù)據(jù)中) (2)來源:A模型的數(shù)學(xué)形式不妥B慣性,大多數(shù)經(jīng)濟(jì)事件序列其本期值往往受滯后值影響C回歸模型中略去了帶自相關(guān)的重要解釋

4、變量 (3)后果:回歸系數(shù)的最小二乘估計量βj仍具有無偏型;Var(βj)不再具有最小方差性;有可能低估誤差項(xiàng)Ut的方差;根據(jù)普通最小二乘法得到的回歸方程,預(yù)測無效 9、DW檢驗(yàn)(1)使用條件:A誤差向Ut的自相關(guān)為一階自回歸形式B因變量的滯后值Yt-1不能在回歸模型中作解釋變量C樣本容量應(yīng)充分大(T)15) (2)ρ的取值范圍[-1,1],所以DW取值范圍是[0,4] (3)自相關(guān)的解決方法:廣義最小二乘法 ρ=1-(DW/2) 10、多重共線性(1)含義:解釋變量Xj可由其他解釋變量的線性組合表示 (2)來源:A經(jīng)濟(jì)變量在時間上的有共同變動的趨勢B把一些解釋變量的滯后值也作

5、為解釋變量在模型中使用 (3)后果:A參數(shù)β估計值不精確,也不穩(wěn)定,樣本觀測值稍有變動,增加或減少解釋變量都會使參數(shù)估計只發(fā)生較大變化,甚至出現(xiàn)錯誤B參數(shù)估計量的標(biāo)準(zhǔn)差較大,使參數(shù)的顯著性t檢驗(yàn)增加了接受0假設(shè)的可能,從而社區(qū)對被解釋變量有顯著影響的解釋變量。 (5)檢驗(yàn)及解決方法:Frisch(逐步回歸法)步驟:A用被解釋變量分別對每個解釋變量進(jìn)行回歸,根據(jù)經(jīng)濟(jì)理論和統(tǒng)計檢驗(yàn)從中選擇一個最合適的回歸方程作為基本回歸方程,通常選取擬合度R最大的回歸方程B在基本回歸方程中逐個增加其他解釋變量,重新進(jìn)行線性回歸 1.解:

6、(1)建立中國1978年-1997年的財政收入Y和國內(nèi)生產(chǎn)總值X的線性回歸方程利用1978年-1997年的數(shù)據(jù)估計其參數(shù),結(jié)果為 斜率系數(shù)的經(jīng)濟(jì)意義:GDP增加1億元,平均說來財政收入將增加0.1億元。 (2),說明總離差平方和的99%被樣本回歸直線解釋,僅有不到1%未被解釋,因此,樣本回歸直線對樣本點(diǎn)的擬合優(yōu)度是很高的。 給出顯著水平=0.05,查自由度v=20-2=18的t分布表,得臨界值=2.10,,,故回歸系數(shù)均顯著不為零,說明國內(nèi)生產(chǎn)總值對財政收入有顯著影響,并且回歸模型中應(yīng)包含常數(shù)項(xiàng)。 從以上得評價可以看出,此模型是比較好的。 (3)若是1998年的國內(nèi)生產(chǎn)總值為7

7、8017.8億元,確定1998年財政收入的點(diǎn)預(yù)測值為 (億元) 2. 解:(1)由模型估計結(jié)果可看出:旅行社職工人數(shù)和國際旅游人數(shù)均與旅游外匯收入正相關(guān)。平均說來,旅行社職工人數(shù)增加1人,旅游外匯收入將增加0.1179百萬美元;國際旅游人數(shù)增加1萬人次,旅游外匯收入增加1.5452百萬美元。 (2)取,查表得。因?yàn)?個參數(shù)t統(tǒng)計量的絕對值均大于,說明經(jīng)t檢驗(yàn)3個參數(shù)均顯著不為0,即旅行社職工人數(shù)和國際旅游人數(shù)分別對旅游外匯收入都有顯著影響。 取,查表得,由于,說明旅行社職工人數(shù)和國際旅游人數(shù)聯(lián)合起來對旅游外匯收入有顯著影響,線性回歸方程顯著成立。 3.解:(1)給定和自由度為2下,查分布表,得臨界值,而White統(tǒng)計量,有,則不拒絕原假設(shè),說明模型中不存在異方差。 (2)因?yàn)閷θ缦潞瘮?shù)形式得樣本估計式 由此,可以看出模型中隨機(jī)誤差項(xiàng)有可能存在異方差。 (3)對異方差的修正,可取權(quán)數(shù)為。 4.答:(1)因?yàn)镈W=0.68<1.106,所以模型中的隨機(jī)誤差存在正的自相關(guān)。 (2)由DW=0.68,計算得=0.66(),所以廣義差分表達(dá)式為

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