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文檔簡介

6一、單項選當(dāng)模型存在嚴(yán)重的多重共線性時,OLS估計量將不具備 線 B.無偏 C.有效 方差擴(kuò)大因子VIFj可用來度量多重共線性的嚴(yán)重程度,經(jīng)驗表明,VIFj( 小于 D.大于3對于模型Yi01X1i2X2iuir230r230.5?3將是原來的 A.2 B.1.5 C.1.33 D.1.25 B C.直觀判斷 E.DW檢驗 A.適用OLS得到的回歸參數(shù)估計值不穩(wěn)定E 三、簡答kXkYi01X12X2

kXkX12X23kXk

至少有一個i0(i2, ,k,我們稱這種情況為完全多重共線性。這時X11kXkX12X23kXk,k至少有一個i0(i,k11

viX1;OLS估計量的性質(zhì),得到估計參數(shù)的“方差膨脹(2)四、計算在產(chǎn)函數(shù)時,得到以下兩種結(jié)果 S.E.= 1nY?t=-8.57+0.0272T+0.4601nKt+ (2.99) (5%;驗證模型(B)TlnK的系數(shù)在統(tǒng)計上不顯著(5%;可能什么原因造成了(B)lnK的系數(shù)不顯著TlnK0.98,你將如何判斷并能得出什么結(jié)論解給定顯著性水平=0.05,查自由度為(nk1)=21-2-1=18的t分布表,得臨界值給定顯著性水平=0.05,查自由度為(nk1)=21-3-1=17的t分布表,得臨界值t0025(17)=2.11T而言,t=0.0272/0.02=1.36t1.362.11T的系數(shù)是(3)T1nKt(4)TlnK0.98某地區(qū)供水部門利用最近15年年度數(shù)據(jù)得出如下估計模型W?=-326.9+0.305HO+0.363POP–0.005RE–17.87PR–1.123RA R2 (aterH(HouseR(Revenue—P(price—根據(jù)經(jīng)濟(jì)理論和,預(yù)計回歸系數(shù)的符號是什么(不包括常量)?為什么?觀10tF檢驗。tF檢驗?zāi)阏J(rèn)為估計值是①有偏的;②無效的或③不一致的嗎?解HOPOPRE的預(yù)PRRARE之外,所有符號都與預(yù)期相t10%的水平下這些變量也不是顯著這里,F(xiàn)-59。10%F分布的臨界2.61F值大于該臨界值,表明回歸系數(shù)是聯(lián)合顯著的。T檢驗與F檢驗結(jié)果的可能是由于多重共線性造成的。HO、POP、RE都是高度t-值降低且表現(xiàn)為不顯著。PRRA不顯著另有原因。根據(jù)經(jīng)驗,OLS估計量的無偏性、一致性和有BLUE估計量。但共線性往往導(dǎo)致參數(shù)估計值的方差大于不存在多Yi01X1i2X2i12345123456789Y解

DependentVariable:YMethod:LeastDate: Time:Sample:1Includedobservations:Std.CMeandependentAdjustedR-S.D.dependentS.E.ofAkaikeinfoSumsquaredSchwarzLogHannan-QuinnDurbin-Watson為116-9Y=糧食總產(chǎn)出(萬噸,,X2=,X3=,,X5=Yi01X12X23X3YY解DependentVariable:Method:LeastDate: Time:Sample:1990Includedobservations:Std. MeandependentAdjustedR-S.D.dependentS.E.ofAkaikeinfoSumsquared.SchwarzLogHannan-QuinnDurbin-WatsonDependentVariable:LNYMethod:LeastSquaresDate:08/23/13 Time:22:49Sample:19902011Includedobservations:Std. MeandependentAdjustedR-S.D.dependentS.E.ofAkaikeinfoSumsquaredSchwarzLogHannan-QuinnDurbin-Watsonlny對lnx1,lnx2,lnx3,lnx4,lnx5tR R lnX2lnX1LNX3,LNX4,LNX5變 lnX1LNX3LNX4,LNX5變 LNX3,LNX3,

lnYi01lnX12lnX3EviewslnYi10.63260.2114lnX10.1498lnXt值 R2

R2

FDependentVariable:LNYMethod:LeastSquaresDate:08/23/13 Time:23:58Sample:19902011Includedobserva

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