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文档简介
5-8章复习及练习
第五章多重共线性一、多重共线性定义及后果三、多重共线性的检验VIF公式
最重要的是综合判断法
四、解决多重共线性的办法逐步回归法
第六章异方差一、异方差含义和后果三、异方差的检验G-Q检验(计算)、怀特检验、戈里瑟检验四、解决异方差的办法
加权最小二乘法
第七章自相关一、自相关的定义及后果二、自相关的检验重点D-W检验三、解决自相关的办法
广义差分法(会计算)正相关不能确定无自相关不能确定负相关0dLdU24-dU4-dL
第八章虚拟变量一、虚拟变量的定义二、虚拟变量的设置原则1.当存在序列相关时,OLS估计量是有偏的并且也是无效的;2.存在完全多重共线性时,模型参数无法估计;3.为了避免陷入虚拟变量陷阱,如果一个定性变量有m类,则要引入m个虚拟变量。4.消除自相关的一阶差分变换假定自相关系数必须等于1。5、解释变量与随机误差项相关,是产生多重共线性的主要原因。6、多重共线性的存在降低OLS估计的方差。()练习1、在给定的显著性水平之下,若DW统计量的下和上临界值分别为dL和du,则当dL<DW<du时,可认为随机误差项()A.存在一阶正自相关B.存在一阶负相关C.不存在序列相关D.存在序列相关与否不能断定2、已知模型的普通最小二乘法估计残差的一阶自相关系数为0,则DW统计量的近似值为A.0B.1C.2D.43、应用DW检验方法时应满足该方法的假定条件,下列不是其假定条件的为
A.解释变量为非随机的
B.被解释变量为非随机C.线性回归模型中不能含有滞后内生变量
D.随机误差项服从一阶自回归4、在多元线性回归模型中,若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近于1,则表明模型中存在()。A.多重共线性B.异方差性C.序列相关D.高拟合优度5、若回归模型中的随机误差项存在异方差性,则估计模型参数应采用()。
A.普通最小二乘法B.加权最小二乘法C.广义差分法D.工具变量法6、回归模型中具有自相关性时,仍用OLS估计模型,则以下说法正确的是参数估计值是无偏非有效的B.参数估计量仍具有最小方差性C.常用t、F检验失效D.参数估计量是有偏的7、设某地区消费函数中,消费支出不仅与收入x有关,而且与消费者的年龄构成有关,若将年龄构成分为小孩、青年人、成年人和老年人4个层次。假设边际消费倾向不变,考虑上述年龄构成因素的影响时,该消费函数引入虚拟变量的个数为(
)
A.1个
B.2个
C.3个
D.4个8、1991年前后,城镇居民商品性实际支出Y对实际可支配收入X的回归关系明显不同。现以1991年为转折时期,设虚拟变量,数据散点图显示消费函数发生了结构性变化:基本消费部分下降了,边际消费倾向变大了。则城镇居民线性消费函数的理论方程可以写作()9、如果回归模型中解释变量之间存在完全的多重共线性,则最小二乘估计量()A.不确定,方差无限大
B.确定,方差无限大C.不确定,方差最小
D.确定,方差最小
10、已知模型的形式为,在用实际数据对模型的参数进行估计的时候,测得DW统计量为0.6453,则广义差分变量是
11、广义差分法是对()用最小二乘法估计其参数。12.多元线性回归模型中,发现各参数估计量的t值都不显著,但模型的F值很显著,这说明模型存在()A.多重共线性B.异方差C.自相关D.设定偏误13、对于模型,如果在异方差检验中发现,则用加权最小二乘法估计模型参数时,权数应为()。
A.
B.
C.
D.
Variable CoefficientStd.ErrorT-Statistic
C24.4070 6.99733.4881
X1-0.34010.4785-0.7108
X20.08230.04581.7969R-squared0.9615Meandependentvar111.1256AdjustedR2
0.9505S.D.dependentvar31.4289S.E.ofregression 6.5436Akaikeinfocriterion4.1338Sumsquaredresid342.5486Schwartzcriterion4.2246Loglikelihood-31.8585F-statistic87.3336Durbin-Watsonstat2.4382 Prob(F-statistic0.0001模型是否存在多重共线性?为什么?答案存在多重共线性;F统计量和R方显示模型很显著,但变量的T检验值都偏小。2、
se=(1.8690)(0.0055)在n=16,的条件下,查D-W表得临界值分别为试判断模型中是否存在自相关;如果模型存在自相关,求出相关系数并利用广义差分变换写出无自相关的广义差分模型。(1)因为DW=0.68<1.106,所以模型中的随机误差存在正的自相关。(2)由DW=0.68,计算得=1-d/2=0.66),所以广义差分表达式为
3、1973-19
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