2015级硕士研究生计量经济学复习题及参考答案

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计量经济学题库(超完整版)及答案

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40.在双对数模型 中, 的含义是()。
A.Y关于X的增长量B.Y关于X的增长速度C.Y关于X的边际倾向D.Y关于X的弹性
41.根据样本资料已估计得出人均消费支出Y对人均收入X的回归模型为 ,这表明人均收入每增加1%,人均消费支出将增加()。
A.2%B.0.2%C.0.75%D.7.5%
42.按经典假设,线性回归模型中的解释变量应是非随机变量,且()。
A.微观计量经济模型B.宏观计量经济模型C.理论计量经济模型D.应用计量经济模型
8.经济计量模型的被解释变量一定是()。
A.控制变量B.政策变量C.内生变量D.外生变量
9.下面属于横截面数据的是()。
A.1991-2003年各年某地区20个乡镇企业的平均工业产值
B.1991-2003年各年某地区20个乡镇企业各镇的工业产值
38.回归模型 中,关于检验 所用的统计量 ,下列说法正确的是()。
A.服从 B.服从 C.服从 D.服从
39.在二元线性回归模型 中, 表示()。
A.当X2不变时,X1每变动一个单位Y的平均变动。B.当X1不变时,X2每变动一个单位Y的平均变动。
C.当X1和X2都保持不变时,Y的平均变动。D.当X1和X2都变动一个单位时,Y的平均变动。
A.重视大误差的作用,轻视小误差的作用B.重视小误差的作用,轻视大误差的作用
C.重视小误差和大误差的作用D.轻视小误差和大误差的作用
68.如果戈里瑟检验表明,普通最小二乘估计结果的残差 与 有显著的形式 的相关关系( 满足线性模型的全部经典假设),则用加权最小二乘法估计模型参数时,权数应为()
A. B. C. D.
53.线性回归模型 中,检验 时,所用的统计量 服从( )
A.t(n-k+1) B.t(n-k-2)C.t(n-k-1) D.t(n-k+2)

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四、简答题(每小题5分)1.简述计量经济学与经济学、统计学、数理统计学学科间的关系。

2.计量经济模型有哪些应用?3.简述建立与应用计量经济模型的主要步骤。

4.对计量经济模型的检验应从几个方面入手?5.计量经济学应用的数据是怎样进行分类的? 6.在计量经济模型中,为什么会存在随机误差项?7.古典线性回归模型的基本假定是什么? 8.总体回归模型与样本回归模型的区别与联系。

9.试述回归分析与相关分析的联系和区别。

10.在满足古典假定条件下,一元线性回归模型的普通最小二乘估计量有哪些统计性质? 11.简述BLUE 的含义。

12.对于多元线性回归模型,为什么在进行了总体显著性F 检验之后,还要对每个回归系数进行是否为0的t 检验?13.给定二元回归模型:01122t t t t y b b x b x u =+++,请叙述模型的古典假定。

14.在多元线性回归分析中,为什么用修正的决定系数衡量估计模型对样本观测值的拟合优度?15.修正的决定系数2R 及其作用。

16.常见的非线性回归模型有几种情况?17.观察下列方程并判断其变量是否呈线性,系数是否呈线性,或都是或都不是。

①t t t u x b b y ++=310 ②t t t u x b b y ++=log 10③ t t t u x b b y ++=log log 10 ④t t t u x b b y +=)/(1018. 观察下列方程并判断其变量是否呈线性,系数是否呈线性,或都是或都不是。

①t t t u x b b y ++=log 10 ②t t t u x b b b y ++=)(210③ t t t u x b b y +=)/(10 ④t b t t u x b y +-+=)1(11019.什么是异方差性?试举例说明经济现象中的异方差性。

20.产生异方差性的原因及异方差性对模型的OLS 估计有何影响。

21.检验异方差性的方法有哪些?22.异方差性的解决方法有哪些? 23.什么是加权最小二乘法?它的基本思想是什么?24.样本分段法(即戈德菲尔特——匡特检验)检验异方差性的基本原理及其使用条件。

2015级硕士研究生计量经济学复习题及参考答案

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时的具体发挥参考教材或参考书) 12.一阶单整序列: 如果一个时间序列经过一次差分变成平稳的,就称原序列是一阶单整序列,记为 I(1)。 (真正考试时的解答还需参考教材或参考书具体发挥) 二、证明与判断题 1.证明:当样本个数较大时, 2(1 ) 。
t n t n

(ut ut 1 )2
1 2 X 2i 3 X 3i ... k X ki 0, i 1, 2,..., n
则称解释变量 X 2 , X 3 ,..., X k 之间存在着完全的多重共线性。 (参考课件) 5. 异方差: 当误差向量的方差协方差矩阵主对角线上的元素不相等时, 称该随机误差系列存在异方 差。 异方差包括递增型异方差和递减型异方差, 递增型异方差的来源主要是因为随着解 释变量值的增大, 被解释变量取值的差异性增大; 递减型异方差的来源主要是因为随着 解释变量值的增大,被解释变量取值的差异性减小。 (真正考试时的解答还需参考教材 或参考书具体发挥) 6.广义最小二乘法: 先将原始变量转换成满足经典模型假设的转换变量,然后对它们使用 OLS 程序估计,叫 做广义最小二乘法。 (真正考试时的解答还需参考教材或参考书具体发挥) 7.白噪声序列: 若一个随机过程误差项的均值为 0,不变方差为 2 ,而且不存在序列相关,我们就称 这个随机序列过程为白噪声序列。 (真正考试时的解答还需参考教材或参考书具体发挥)
证明: d

t2
tn

2 t
u
t 2
2 t
t n
u t 1 2 ut ut 1
t2 t 2 t n
2
t n
u
t 1
u
t 1
t n
2 t

t n

计量经济学题库(超完整版)及标准答案

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2.已知一模型的最小二乘的回归结果如下:i iˆY =101.4-4.78X 标准差 (45.2) (1.53) n=30 R 2=0.31其中,Y :政府债券价格(百美元),X :利率(%)。

回答以下问题:(1)系数的符号是否正确,并说明理由;(2)为什么左边是iˆY 而不是i Y ; (3)在此模型中是否漏了误差项i u ;(4)该模型参数的经济意义是什么。

13.假设某国的货币供给量Y 与国民收入X 的历史如系下表。

某国的货币供给量X 与国民收入Y 的历史数据年份 X Y 年份 X Y 年份 X Y 1985 2.0 5.0 1989 3.3 7.2 1993 4.8 9.7 1986 2.5 5.5 1990 4.0 7.7 1994 5.0 10.0 1987 3.2 6 1991 4.2 8.4 1995 5.2 11.2 19883.6719924.6919965.812.4根据以上数据估计货币供给量Y 对国民收入X 的回归方程,利用Eivews 软件输出结果为:Dependent Variable: Y Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. X 1.968085 0.135252 14.55127 0.0000 C 0.353191 0.5629090.6274400.5444 R-squared0.954902 Mean dependent var 8.258333 Adjusted R-squared 0.950392 S.D. dependent var 2.292858 S.E. of regression 0.510684 F-statistic 211.7394 Sum squared resid2.607979Prob(F-statistic)0.000000问:(1)写出回归模型的方程形式,并说明回归系数的显著性(0.05α=)。

计量学复习资料(经济类)

计量学复习资料(经济类)

《计量经济学》复习题(含答案)第一章绪论一、填空题:1.计量经济学是以揭示经济活动中客观存在的__________为内容的分支学科,挪威经济学家弗里希,将计量经济学定义为__________、__________、__________三者的结合。

2.数理经济模型揭示经济活动中各个因素之间的__________关系,用__________性的数学方程加以描述,计量经济模型揭示经济活动中各因素之间的_________关系,用__________性的数学方程加以描述。

3.经济数学模型是用__________描述经济活动。

4.计量经济学根据研究对象和内容侧重面不同,可以分为__________计量经济学和__________计量经济学。

5.计量经济学模型包括__________和__________两大类。

6.建模过程中理论模型的设计主要包括三部分工作,即选择变量、确定变量之间的数学关系、拟定模型中待估计参数的取值范围。

7.确定理论模型中所包含的变量,主要指确定__________。

8.可以作为解释变量的几类变量有_外生经济_变量、_外生条件_变量、_外生政策_变量和_滞后被解释_变量。

9.选择模型数学形式的主要依据是_经济行为理论_。

10.研究经济问题时,一般要处理三种类型的数据:_时间序列_数据、_截面_数据和_虚变量_数据。

11.样本数据的质量包括四个方面_完整性_、_可比性_、_准确性_、_一致性_。

12.模型参数的估计包括_对模型进行识别_、_估计方法的选择_和软件的应用等内容。

13.计量经济学模型用于预测前必须通过的检验分别是_经济意义_检验、_统计_检验、_计量经济学_检验和_预测_检验。

14.计量经济模型的计量经济检验通常包括随机误差项的_异方差_检验、_序列相关_检验、解释变量的_多重共线性_检验。

15.计量经济学模型的应用可以概括为四个方面,即_结构分析_、_经济预测_、_政策评价_、_检验和发展经济理论_。

计量经济学复习题及答案(超完整版)

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计量经济学复习题及答案(超完整版)C .正相关关系和负相关关系D .简单相关关系和复杂相关关系16.相关关系是指( )。

A .变量间的非独立关系B .变量间的因果关系C .变量间的函数关系D .变量间不确定性的依存关系17.进行相关分析时的两个变量( )。

A .都是随机变量B .都不是随机变量C .一个是随机变量,一个不是随机变量D .随机的或非随机都可以18.表示x 和y 之间真实线性关系的是( )。

A .01ˆˆˆt tY X ββ=+ B .01()t t E Y X ββ=+ C .01t t t Y X u ββ=++ D .01t t Y X ββ=+19.参数β的估计量ˆβ具备有效性是指( )。

A .ˆvar ()=0βB .ˆvar ()β为最小C .ˆ()0ββ-=D .ˆ()ββ-为最小 20.对于01ˆˆi i iY X e ββ=++,以σˆ表示估计标准误差,Y ˆ表示回归值,则( )。

A .i i ˆˆ0Y Y 0σ∑=时,(-)= B .2i i ˆˆ0Y Y σ∑=时,(-)=0C .i i ˆˆ0Y Y σ∑=时,(-)为最小D .2i i ˆˆ0Y Y σ∑=时,(-)为最小21.设样本回归模型为i 01i i ˆˆY =X +e ββ+,则普通最小二乘法确定的iˆβ的公式中,错误的是( )。

A .()()()i i 12i X X Y -Y ˆX X β--∑∑= B .()i i i i 122i i n X Y -X Y ˆn X -X β∑∑∑∑∑=C .i i 122i X Y -nXY ˆX -nX β∑∑=D .i i i i12x n X Y -X Y ˆβσ∑∑∑=22.对于i 01i iˆˆY =X +e ββ+,以ˆσ表示估计标准误差,r 表示相关系数,则有( )。

A .ˆ0r=1σ=时, B .ˆ0r=-1σ=时, C .ˆ0r=0σ=时, D .ˆ0r=1r=-1σ=时,或 23.产量(X ,台)与单位产品成本(Y ,元/台)之间的回归方程为ˆY 356 1.5X -=,这说明( )。

计量经济学总结复习 (1)

计量经济学总结复习 (1)

计量经济学总结复习以试卷为基础(一)试卷1,2066-2017 国贸试卷A卷1,工作培训的理由之一就是提高工人的生产力。

假设要求评估更多的工作培训能否使工人更具有生产力,不过你没有工人个人的数据,而只有某省制造企业的数据,具体而言,对于每一个企业,你都有人均工作培训小时数(training)和单位工时生产色合格产品数(output)方面的信息。

(1)假设你发现training与output之间有正相关关系,你能否令人信服的证明工作培训能提高工人的生产力?请解释(2)假设要进行项目研究,你认为还要哪些数据?参考答案1:(1)不一定,如果人均工作培训小时数不是随机分配给工人的话,那么发现training与output之间有正相关关系也不能令人信服的证明了工作培训能提高工人生产力,若样本中存在的随机扰动项中的重要影响因素与模型中的培训小时数相关时,上诉回归模型不能够解释培训对工人生产力在其他条件不变下的影响,因为这时出现解释变量与随机扰动项相关的情形,这与基本假设4相矛盾。

(2)需要数据:员工所受教育水平、小时工资、工作年数2,‘(1)表格中的?为多少C0/SE=T 所以co =0.000112*(-4.8135)=-00.000539112(2)受教育年限是否对对数工资具有显著影响?请给出证据 对受教育年限进行T 检验,假设H0:βj=0,(即教育年限对对数工资没有显著影响估计的回归系数βj 的T 值为11.63988,取α=0.05,查T 表可得自由度为N -8=526-8=518时的临界T 0.025(518)≈0.980064536T(βj)=11.63988>T 0.025(518)≈0.980064536 ,故拒绝原假设,认为受教育年限对对数工资具有显著性影响。

(3)解释EDUC 系数的含义在其他情况不变的情况下,受教育年限每增加一个单位,个体工资会增加0.0791553个单位(4)有人认为,EDUC 对工资的影响可能超过10%,请给予回应。

计量经济学复习题(含答案)

计量经济学复习题(含答案)

uˆ u 是随机误差项 i
的一个近似(估计值)。
i
2、总体回归函数给出了与自变量每个取值相对应的因变量的值。
答:错误。总体回归函数给出了在解释变量给定条件下被解释变量的 条件均值。
3、线性回归模型意味着模型变量是线性的。
答:错误。线性回归模型是指所建立的模型中回归系数为线性。而其 中的解释变量和被解释变量不一定是线性的。
当虚拟假设
H0 :被拒j 绝0时,就称
x 是统计显著的。 j
2.2判断正误并说明理由。
(1)OLS就是使误差平方和最小化的估计过程。 答:错误。 其最小化的是残差平方和,即最小化
n
uˆi2
i 1
(2)高斯—马尔可夫定理是OLS的理论依据。 答:正确。
(3)在双变量回归模型中,若扰动项 服
1.3讨论;“既然不能观察到总体回归函数,为什么还要研究它呢?”
答:就像经济理论中的完全竞争模型一样,总体回归函数也是一个理 论化的、理想化的模型,在现实中很难得到。但是这样一个理想化的 模型有助于我们把握所研究问题的本质。
1.4判断正误并说明理由。
1、随机误差项与残差项是一回事。
答:错误。残差项
分离差平方和,即
n
SSR ( yi yˆi )2 i 1
(10)判定系数: 它衡量了解释变量解释的那部分离差平方和占被解释变量总离差平方
和的比例。即,
R2 SSE SST
(11)BLUE:
称为最佳线性无偏估计量,即该估计量是无偏估计量,且在所有的无 偏估计量中其方差最小。
(12)t检验: 基于t分布的条件假设检验过程。
第二部分 简单线性回归模型:假设检验
2.1 解释概念
(1)最小二乘法;(2)OLS估计量;(3)估计量的方 差;(4)估计量的标准误;(5)同方差性;(6)异方 差性;(7)自相关;(8)总平方和(SST);(9)解释平 方和(SSE);(10)残差平方和(SSR);(11)判定系数 ;(12)估计值的标准误;(13)BLUE;
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1 2 X 2i 3 X 3i ... k X ki 0, i 1, 2,..., n
则称解释变量 X 2 , X 3 ,..., X k 之间存在着完全的多重共线性。 (参考课件) 5. 异方差: 当误差向量的方差协方差矩阵主对角线上的元素不相等时, 称该随机误差系列存在异方 差。 异方差包括递增型异方差和递减型异方差, 递增型异方差的来源主要是因为随着解 释变量值的增大, 被解释变量取值的差异性增大; 递减型异方差的来源主要是因为随着 解释变量值的增大,被解释变量取值的差异性减小。 (真正考试时的解答还需参考教材 或参考书具体发挥) 6.广义最小二乘法: 先将原始变量转换成满足经典模型假设的转换变量,然后对它们使用 OLS 程序估计,叫 做广义最小二乘法。 (真正考试时的解答还需参考教材或参考书具体发挥) 7.白噪声序列: 若一个随机过程误差项的均值为 0,不变方差为 2 ,而且不存在序列相关,我们就称 这个随机序列过程为白噪声序列。 (真正考试时的解答还需参考教材或参考书具体发挥)
因此,F 检验既是所估回归的总显著性的一个度量,也是 R 的一个显著性检验。 3.简述异方差对下列各项有何影响: (1)OLS 估计量及其方差; (2)置信区间; (3)显著性 t 检验和 F 检验的使用。 解: (1)当 Var(ut) = t 2,为异方差时(t 2 是一个随时间或序数变化的量) ,回归参数估计 量仍具有无偏性和一致性, 但是回归参数估计量不再具有有效性。 回归参数估计量 方差的估计是真实方差的有偏估计量。 (2)由于方差不再有效,使得置信区间将无谓的过大。 (3) 明显过大的方差会使得本来 (如果我们使用有 GLS 程序建立的正确的置信区间的话) 显著的系数变成统计上不显著(由于 t 值过小) 。 4.在建立计量经济模型时,什么时候、为什么要引入虚拟变量? 解:在实际建模过程中,被解释变量不但受定量变量影响,同时还受定性变量影响。例如需 要考虑性别、民族、不同历史时期、季节差异、企业所有制性质不同等因素的影响。这 些因素也应该包括在模型中。 由于定性变量通常表示的是某种特征的有和无, 所以量化 方法可采用取值为 1 或 0。此时需引入虚拟变量。 5.简述单位根检验的过程。 解:通过 OLS 法估计 X t X t 1 ut 并计算 t 统计量的值, 与 DF 分布表中给定显著性 水平下的临界值比较。如果 t<临界值,则拒绝零假设 H 0 : 0 ,认为时间序列不存在 单位根,是平稳的。 6.异方差与自相关有什么异同。 解:主要相同点: (1)异方差和自相关存在时,参数估计量仍是线性无偏和一致的,但不是有效的,既不再 是方差最小。 (2)通常的置信区间,t 统计量和 F 统计量失效。 (3)补救措施都采用广义最小二乘法(GLS) ,得到的估计量即为最优无偏一致估计量。 主要不同点: (1)概念不同:异方差是指随机扰动项 ui 的方差随 X i 的变化而变化;自相关是指总体回 归模型的随机误差项之间存在相关关系。即不同观测点上的误差项彼此相关。 (2)诊断方法不同:异方差诊断一般采用帕克检验、格莱泽(Glejser)检验、斯皮尔曼等
u u
t 2 t n t 1
t t 1 2 t
u
d 2(1 )
2.通过 D-W 检验,判断下列模型中是否存在自相关,显著性水平 5% 。 (1)样本大小:20;解释变量个数(包括常数项) :2;d=0.73; (2)样本大小:35;解释变量个数(包括常数项) :3;d=3.56; (3)样本大小:50;解释变量个数(包括常数项) :3;d=1.87; (4)样本大小:80;解释变量个数(包括常数项) :6;d=1.62; (5)样本大小:100;解释变量个数(包括常数项) :5;d=2.41; 解:此题要注意参数个数,D-W 检验表中的参数个数是纯自变量个数,不包括常数项。根据 教材 P439-440 决策准则判断是否存在自相关。 (1)n=20, k ' =1, 查表得 d L 1.201 ,d< d L ,判断存在正自相关 (2)n=35, k ' =2,查表得 dU 1.584 ,d> dU ,判断存在负自相关 (3)n=50, k ' =2, 查表得 dU 1.628 ,4- dU =2.372, dU <d<4- dU ,判断无自相关 (4)n=80, k ' =5, 查表得 d L 1.507 , dU 1.772 , d L <d< dU ,落在无决定域,无法判断 是否存在自相关 (5) n=100, k ' =4, 查表得 d L 1.592, dU 1.758 , 4 dU 2.242, 4 d L 2.408 ,
2015 级硕士研究生计量经济学复习题及参考答案
一、名词解释 1. 正规方程组:
ˆ 的关于参数估计值的线性代数方程组称为正规方程组。解释 解释一:形如 B
二:含有待估关系估计量的方程组称为正规方程组。 (真正考试时的解答还需参考教材 或参考书具体发挥) 2. 虚拟变量: 假定这些取值为 0 或 1 的变量称为虚拟变量。 (真正考试时的解答还需参考教材或参考 书具体发挥) 3. 虚拟变量陷阱: 若定性变量有 m 个类别,则只需要引入(m-1)个虚拟变量。若不遵守这个规则,就会 引起完全共线性或完全多重共线性(若变量之间存在不止一个精确关系)的问题,就会 陷入所谓的虚拟变量陷进。 (真正考试时的解答还需参考教材或参考书具体发挥) 4. 完全多重共线性: 对 于 解 释 变 量 X 2 , X 3 ,..., X k , 如 果 存 在 不 全 为 0 的 数 1 , 2 ,..., k , 使 得
4
2
级相关检验、 戈德菲尔德—匡特检验, 布劳殊—培干—戈弗雷(breusch-Pagan-Godfrey) 检验和怀特一般异方差检验。自相关一般采用游程检验和德宾—沃森 d 检验。 7.单位根检验和协整检验之间是否有差别,如果有,差别在哪? 解:有差别。 单位根检验是研究经济和金融时间序列平稳性的一种基本方法,也是变量之间协整检 验、因果关系检验以及建立 ARMA 模型或 ARIMA 模型的基础工作。具体过程为:对式
1
11.单位根检验: 单位根检验是研究经济和金融时间序列平稳性的一种基本方法,也是变量之间协整检 验、因果关系检验以及建立 ARMA 模型或 ARIMA 模型的基础工作。具体过程为:对式
X t X t 1 t 做回归,如果确实发现 =1,就说随机变量 X t 有一个单位根。 (临场
2
3
ESS n k ESS n k ESS F k 1 RSS k 1 RSS k 1 TSS ESS nk ESS R2 2 nk nk R TSS k 1 2 ESS 1 R2 k 1 1 k 1 1 R TSS 如果一个时间序列经过一次差分变成平稳的,就称原序列是一阶单整序列,记为 I(1)。 (真正考试时的解答还需参考教材或参考书具体发挥) 二、证明与判断题 1.证明:当样本个数较大时, d 2(1 ) 。
t n t n

(ut ut 1 )2
X t X t 1 t 做回归,如果确实发现 =1,就说随机变量 X t 有一个单位根。协整检
验是在单位根检验基础上进行的。 8.协整检验与误差修正模型之间的关系。 解:著名的 Granger 协整定理证明了协整与误差修正模型(ECM)之间的充分必要关系。如果 多个非平稳变量之间存在协整关系, 则必然可以建立误差修正模型; 如果用非平稳变量 可以建立误差修正模型, 那么变量之间必然存在协整关系。 由于误差修正模型把长期稳 定关系和短期动态波动特征结合在一个模型中, 因此既可以解决传统计量经济模型忽视 伪回归问题的同时,又克服了建立差分模型丢失大量水平变量信息的不足。 9.从经济学和数学两个角度说明计量经济学模型的理论方程中必须包含随机误差项。 (参考) 解:从数学角度看,引入随机误差项,将变量之间的关系用一个线性随机方程来描述,才能 用随机数学的方法来估计方程中的参数。 从经济学角度看,客观经济现象是十分复杂的,是很难用有限个变量、某一种确定的形 式来描述的,这就是设置随机误差项的原因。 10.非线性计量模型转化成线性模型数学处理方法。 解: (1)变量置换。 例如:描述税收与税率关系的拉弗曲线。变量置换仅用于变量非线性 的情况。 (2)函数变换。例如两边取对数(针对于被解释变量相对于参数非线性,但可一定程度 转变为参数线性化) 。 (3)级数展开。 例如展开成变量的线性近似式。 11.列举多重共线性的解决办法。 解: 多重共线性的解决方法 (1)直接合并解释变量:当模型中存在多重共线性时,在不失去实际意义的前提下,可以 把有关的解释变量直接合并,从而降低或消除多重共线性。 (2)利用已知信息合并解释变量:通过经济理论及对实际问题的深刻理解,对发生多重共 线性的解释变量引入附加条件从而减弱或消除多重共线性。 (3)增加样本容量或重新抽取样本:这种方法主要适用于那些由测量误差而引起的多重共 线性。当重新抽取样本时,克服了测量误差,自然也消除了多重共线性。另外,增加 样本容量也可以减弱多重共线性的程度。 ( 4) 合并截面数据与时间序列数据: 这种方法属于约束最小二乘法 (RLS) 。 其基本思想是, 先由截面数据求出一个或多个回归系数的估计值,再把它们代入原模型中,通过用因 变量与上述估计值所对应的解释变量相减从而得到新的因变量,然后建立新因变量对
证明: d

t2
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u
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u t 1 2 ut ut 1
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2
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