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计量经济学教程(赵卫亚)课后答案.
第二章 回归模型思考与练习参考答案
2.1参考答案
⑴答:解释变量为确定型变量、互不相关(无多重共线性);随机误差项零的值、同方差、非自相关;解释变量与随机误差项不相关。
现实经济中,这些假定难以成立。要解决这些问题就得对古典回归理论做进一步发展,这就产生了现代回归理论。
⑵答:总体方差是总体回归模型中随机误差项的方差;参数估计误差则属于样本回归模型中的概念,通常是指参数估计的均方误。参数估计的均方误为
MSE=E=D=
即根据参数估计的无偏线,参数估计的均方误与其方差相等。而参数估计的方差又源于总体方差。因此,参数估计误差是总体方差的表现,总体方差是参数估计误差的根源。
⑶答:总体回归模型
样本回归模型
是因变量y的个别值与因变量y对的总体回归函数值的偏差;为因变量y的观测值与因变量y的样本回归函数值的偏差。
在概念上类似于,是对的估计。
⑷对于既定理论模型,OLS法能使模型估计的拟和误差达最小。但或许我们可选择更理想的理论模型,从而进一步提高模型对数据的拟和程度。
(5)答:检验说明模型对样本数据的拟和程度;F检验说明模型对总体经济关系的近似程度。
由可知,F是的单调增函数。对每一个临界值,都可以找到一个与之对应,当时便有。
(6)答:在古典回归模型假定成立的条件下,OLS估计是所有的线形无偏估计量中的有效估计量。
(7)答:如果模型通过了F检验,则表明模型中所有解释变量对被解释变量的影响显著。但这并不说明多个解释变量的影响都是显著的。建模开始时,常根据先验知识尽可能找出影响被解释变量的所有因素,这样就可能会选择不重要的因素作为解释变量。对单个解释变量的显著性检验可以剔除这些不重要的影响因素。
(8)答:考虑两个经济变量y与x,及一组观测值。
若假定这两个变量都是随机的,要确定相关关系的存在性及相关程度,则相应的统计分析就是相关分析。
若假定两变量一为随机变量一为确定变量,则相应的统计分析就是回归分析。回归分析以随机变量为因变量而确定型变量为自变量,研究自变量对因变量的影响,对因变量值进行预测。
相关分析是回归分析的基础,进行回归分析之前,通常要检验自变量与因变量间、自变量与自变量间是否存在相关关系。
2.2参考答案
答:考虑一元线形回归模型
I=1,2,……,n
根据古典回归模型的假定,我们有:;
, ; 。 从而
①
②
③
2.3参考答案
答:对于样本回归模型,使用OLS法求解的微分极值条件为。展开X矩阵,有
…
①
②
2.4 参考答案
答:注意区分模型与函数、总体与样本。
模型是满足某些假设条件的方程;样本是来自总体的随机抽样。
总体回归模型:
总体回归函数:
样本回归模型:
样本回归函数:
因此,⑵⑷⑺正确。
2.5 参考答案
证:设有一元样本回归模型形式如下:
令,则为离差幂等阵,并且有和。
由,从而
回归模型的判定系数为
y与x的相关系数为
进而
因此 证毕。
注意:证明过程中隐含了OLS法求解的微分极值条件
。 于是,有
2.6 参考答案
解:
,置信度。
2.7参考答案
证:显著性水平为时, 。此处隐含了一个零假设。从而
即
于是,置信度为的置信区间必不包含0。
2.8参考答案
解:的95%置信域为。
当所取样本容量时,。此时,的95%置信域为[。
对于例4,的置信域近似地为
的置信域(95%)近似地为
边际产出和的95%置信域
和,均大于
这表明和的95%置信域均不包含零。
换句话说,显著性水平为0.05时,和均显著非零。
2.9参考答案
答:判定系数是解释变量个数K的单调增函数,即。为克服这种缺陷,可采用调整后的判定系数。可以消除K的影响,即。由。可知样本容量n充分大时,。
2.10参考答案
解:①为收入需求弹性;
为价格需求弹性。
②,则
价格上涨10%,即;
需求水平保持不变,即。
由,
得
2.11参考答案
解:回归方程下,第一行圆括号内的数值为,第二行为。
在零假设:的条件下,。
由及,可以判定各统计量的属性。
2.12参考答案
解:选择模型的步骤及准则:
先验检验:不合经济原理的模型要排除;
检验;
检验:的参数被认为不显著。
2.13参考答案
解:①
63.58 0.002
13.57 48.54
0.000 0.000
Adjusted R-squared 0.992
S.E. of regression 197.89
0.0000
表明GNP每增一亿,则财政收入增加0.1亿。
②点预测值。
n=20,k=1 S
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