ZWA - 计量经济学习题集(2010-06-11)

15. D 16. C 17. D 18. e

三、多选题： 1. AD 2. AB 3. BCD 4. ABC 5. CD 6. DF 7. ACD 8. BD

五、简答题： 1. 答： 对于模型

Yi??0??1X1i??2X2i????kXki??i i=1,2,…,n

21

其基本假设之一是解释变量在

X1,X2,?,Xk是互相独立的。如果某两个或多个解释变量之间出现了相关性，则称为多重共线性。如果存

c1X1i?c2X2i???ckXki?0 i=1,2,…,n

其中c不全为0，即某一个解释变量可以用其它解释变量的线性组合表示，则称为完全共线性。 2. 答：

（1）完全共线性下参数估计量不存在

（2）一般共线性下普通最小二乘法参数估计量无偏，但方差较大。

（3）参数估计量经济含义不合理。参数并不反映各自与被解释变量之间的结构关系，而是反映它们对被解释变量的共同影响。 3. 答：主要有判定系数检验法和逐步回归检验法。 4. 答：主要有两类排除引起共线性的变量，差分法。 5. 答： 对于模型

Yi??0??1X1i??2X2i????kXki??i i=1,2,…,n

同方差性假设为： Var(?i)如果出现 Var(?i)2????常数 i=1,2,…,n

??i2??2f(Xi) i=1,2,…,n

即对于不同的样本点，随机误差项的方差不再是常数，而互不相同，则认为出现了异方差性。 6．答：

（1）参数估计量仍然具有无偏性，但非有效，在大样本情况下仍不具有一致性。 （2）变量的显著性检验失去意义。 （3）模型的预测失效。 7．答：

主要有图示检验法、等级相关系数法、戈里瑟检验、WHITE检验、戈德菲尔特—夸特检验等。 8．答：

由于异方差性，相对于不同的样本点，也就是相对于不同的解释变量观测值，随机误差项具有不同的方差，那么检验异方差性，也就是检验随机误差项的方差与解释变量观测值之间的相关性。各种检验方法就是在这个思路下发展起来的。

9．答：加权最小二乘法。

22

10．答： 对于模型

Yi??0??1X1i??2X2i????kXki??i i=1,2,…,n

随机误差项互相独立的基本假设表现为：

Cov(?i,?j)?0 i≠j，i,j=1,2,…,n

如果对于不同的样本点，随机误差项之间不再是完全互相独立，而是存在相关关系，即

Cov(?i,?j)?E(?i?j)?0 i≠j，i,j=1,2,…,n

则认为出现了自相关性。 11．答：

（1）参数估计量仍然具有无偏性，但非有效，在大样本情况下仍不具有一致性。 （2）变量的显著性检验失去意义。 （3）模型的预测失效。

12．答：图示检验法、冯诺曼比检验法、回归检验法、D.W.检验等。 13. 答：

（1）回归模型必须含有截距项； （2）解释变量必须是非随机的；

（3）解释变量中不能包含被解释变量的滞后期； （4）不能用于联立方程模型中各方程组的自相关检验； （5）只适用于随机误差项存在一阶自回归形式的自相关检验；

（6）DW检验存在两个不能确定是否存在自相关的范围，目前还没有比较好的解决办法。 14. 答：

由于自相关性，相对于不同的样本点，随机误差项之间不再是完全互相独立，而是存在相关关系，那么检验自相关性，也就是检验随机误差项之间的相关性。各种检验方法就是在这个思路下发展起来的。

15. 答：广义最小二乘法、差分法。 16. 答：

（1）与所替代的随机解释变量高度相关； （2）与随机误差项不相关；

（3）与模型中其他解释变量不相关，以避免出现多重共线性。 17. 答：

23

所谓虚假序列相关问题，是指模型的序列相关性是由于省略了显著的解释变量而引致的。避免产生虚假序列相关性的措施是在开始时建立一个“一般”的模型，然后逐渐剔除确实不显著的变量。

24