1、精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上專心-專注-專業(yè)專心-專注-專業(yè)精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上專心-專注-專業(yè) 計量經(jīng)濟(jì)學(xué)簡答題DW檢驗應(yīng)用條件解釋變量是非隨機(jī)變量或者在重復(fù)抽樣中是固定的回歸項含有截距項隨機(jī)干擾項ut是一階自回歸形式回歸模型不把滯后被解釋變量作為解釋變量之一沒有缺失數(shù)據(jù)2序列相關(guān)帶來的后果參數(shù)估計量非有效隨機(jī)誤差項方向估計量有偏擬合優(yōu)度檢驗R2統(tǒng)計量與方程顯著性檢驗F統(tǒng)計量無效變量的顯著性檢驗t檢驗統(tǒng)計量相應(yīng)參數(shù)置信區(qū)間估計失去意義模型的預(yù)測失效3簡述多重共線性的危害在完全多重共線性下參數(shù)估計量不存在在近似共線性下，參數(shù)OLS估計量的方差，隨著多重共線性程度的

2、提高而增加參數(shù)估計的經(jīng)濟(jì)學(xué)意義不合理變量的顯著性檢驗失去意義模型的預(yù)測功能失效4 列舉多重共線性的檢驗方法簡單相關(guān)系數(shù)檢驗法直觀判斷法綜合統(tǒng)計檢驗法決定系數(shù)檢驗法行列式檢驗法方差膨脹因子法逐步回歸法5列舉多重共線性的解決方法省略引起多重共線性的變量的方法利用已知信息改變參數(shù)約束的方法變換模型函數(shù)形式增大樣本容量逐步回歸法差分法6多重共線性產(chǎn)生的原因是什么經(jīng)濟(jì)變量之間的內(nèi)在聯(lián)系經(jīng)濟(jì)變量在時間上具有同方差變化趨勢模型中滯后變量的引入認(rèn)識局限性變量選擇不當(dāng)樣本之間的相關(guān)7G-Q檢驗的步驟將N組樣本觀測值按某一被認(rèn)為可能引起異方差的解釋變量的觀測值大小排序，將序列中間的C個觀測值除去，并將剩下的并將剩

3、下的觀測值劃分為較大與較小的相同的兩個子樣本，每個子樣本容量為n-c/2.這樣做的主要目的是為了突出小樣本方差和大樣本方差之間的差異對每個子樣本分別進(jìn)行OLS回歸，并計算各自的殘差平方和構(gòu)造F統(tǒng)計量若FF（u1/u2）8線性回歸模型有哪些基本假設(shè)隨機(jī)變量XI是確定性變量隨機(jī)誤差項具有零均值和同方差隨機(jī)誤差項在不同樣本點之間是獨立的，不存在序列相關(guān)隨機(jī)變量與解釋變量之間不相關(guān)隨機(jī)誤差項服從零均值同方差的正態(tài)分布9為什么計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的方程中必須含有隨機(jī)干擾項？計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型考察的是具有隨機(jī)因果關(guān)系的變量間的具體聯(lián)系方式由于解釋變量是隨機(jī)變量，其影響因素是復(fù)雜的除解釋變量之外，還有其他無法在模型中

4、獨立列出的各種因素對被解釋變量的影響，理論模型必須使用隨機(jī)干擾項來表示所有無法在模型中獨立列出的影響因素包含隨機(jī)干擾項以保證模型在理論上的科學(xué)性。根據(jù)最小二乘法估計的模型已經(jīng)使擬合誤差達(dá)到最小，為什么還要討論模型的擬合優(yōu)度問題普通最小二乘法使用的樣本數(shù)據(jù)滿足殘差平方和最小普通最小二乘法所保證的最好擬合是模型對樣本的擬合，是同一個模型的比較擬合優(yōu)度反映模型對變量關(guān)系描述的精確程度擬合優(yōu)度經(jīng)驗構(gòu)造的統(tǒng)計量是相對指標(biāo)，可以反映模型回歸結(jié)果的好壞擬合優(yōu)度檢驗所表示的優(yōu)劣可以對不同模型進(jìn)行比較11 滯后變量模型有哪幾種類型，分別如何估計參數(shù)？分布滯后模型自回歸模型有限分布滯后一般采用經(jīng)驗加權(quán)法、Almon多項式變換模型，進(jìn)而估計參數(shù)無限分布滯后模型一般用koyck方法、Pascal方法變換模型，進(jìn)而估計參數(shù)自回歸模型一般用工具變量法或者OLS法估計參數(shù)自適應(yīng)預(yù)期模型一般用工具變量法估計參數(shù)