计量经济学第五章答案
《计量经济学》第五章精选题及答案
第五章 异方差二、简答题1.异方差的存在对下面各项有何影响? (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。
2.产生异方差的经济背景是什么?检验异方差的方法思路是什么? 3.从直观上解释,当存在异方差时,加权最小二乘法(WLS )优于OLS 法。
4.下列异方差检查方法的逻辑关系是什么? (1)图示法 (2)Park 检验 (3)White 检验5.在一元线性回归函数中,假设误差方差有如下结构:()i i i x E 22σε=如何变换模型以达到同方差的目的?我们将如何估计变换后的模型?请列出估计步骤。
三、计算题1.考虑如下两个回归方程(根据1946—1975年美国数据)(括号中给出的是标准差):t t t D GNP C 4398.0624.019.26-+= e s :(2.73)(0.0060) (0.0736)R ²=0.999t t t GNP D GNP GNP C ⎥⎦⎤⎢⎣⎡-+=⎥⎦⎤⎢⎣⎡4315.06246.0192.25 e s : (2.22) (0.0068)(0.0597)R ²=0.875式中,C 为总私人消费支出;GNP 为国民生产总值;D 为国防支出;t 为时间。
研究的目的是确定国防支出对经济中其他支出的影响。
(1)将第一个方程变换为第二个方程的原因是什么?(2)如果变换的目的是为了消除或者减弱异方差,那么我们对误差项要做哪些假设? (3)如果存在异方差,是否已成功地消除异方差?请说明原因。
(4)变换后的回归方程是否一定要通过原点?为什么?(5)能否将两个回归方程中的R²加以比较?为什么?2.1964年,对9966名经济学家的调查数据如下:资料来源:“The Structure of Economists’Employment and Salaries”, Committee on the National Science Foundation Report on the Economics Profession, American Economics Review, vol.55, No.4, December 1965.(1)建立适当的模型解释平均工资与年龄间的关系。
计量经济学课后思考题答案
第五章 异方差性思考题5.1 简述什么是异方差?为什么异方差的出现总是与模型中某个解释变量的变化有关?答 :设模型为),....,,(....n 21i X X Y i i 33i 221i =μ+β++β+β=,如果其他假定均不变,但模型中随机误差项的方差为),...,,()(n 21i Var 2i i =σ=μ,则称i μ具有异方差性。
由于异方差性指的是被解释变量观测值的分散程度是随解释变量的变化而变化的,所以异方差的出现总是与模型中某个解释变量的变化有关。
5.2 试归纳检验异方差方法的基本思想,并指出这些方法的异同。
答:各种异方差检验的共同思想是,基于不同的假定,分析随机误差项的方差与解释变量之间的相关性,以判断随机误差项的方差是否随解释变量变化而变化。
其中,戈德菲尔德-跨特检验、怀特检验、ARCH 检验和Glejser 检验都要求大样本,其中戈德菲尔德-跨特检验、怀特检验和Glejser 检验对时间序列和截面数据模型都可以检验,ARCH 检验只适用于时间序列数据模型中。
戈德菲尔德-跨特检验和ARCH 检验只能判断是否存在异方差,怀特检验在判断基础上还可以判断出是哪一个变量引起的异方差。
Glejser 检验不仅能对异方差的存在进行判断,而且还能对异方差随某个解释变量变化的函数形式进行诊断。
5.3 什么是加权最小二乘法?它的基本思想是什么?答:以一元线性回归模型为例:12i i i Y X u ββ=++经检验i μ存在异方差,公式可以表示为22var()()i i i u f X σσ==。
选取权数 i w ,当2i σ 越小 时,权数i w 越大。
当 2i σ越大时,权数i w 越小。
将权数与 残差平方相乘以后再求和,得到加权的残差平方和:2i 21i 2i i X Y w e w )(**β-β-=∑∑,求使加权残差平方和最小的参数估计值**ˆˆ21ββ和。
这种求解参数估计式的方法为加权最小二乘法。
计量经济学庞皓第二版第五章习题答案
第五章习题答案练习题5.1参考答案(1)因为222()i i Var u X σ=,所以22()i i f X X =,所以取221i iW X =,用2i W 乘给定模型两端,得312322221i i iii i i Y X u X X X X βββ=+++ 上述模型的随机误差项的方差为一固定常数,即22221()()i i i iu Var Var u X X σ==(2)根据加权最小二乘法,可得修正异方差后的参数估计式为***12233ˆˆˆY X X βββ=--()()()()()()()***2****22232322322*2*2**2223223ˆii i i i i i i i i i i i i i i i iW y x W x W y x W x x W x W x W x x β-=-∑∑∑∑∑∑∑()()()()()()()***2****23222222332*2*2**2223223ˆii i i i i i i i i i i i i i i i i W y x W x W y x W x x W x W x W x x β-=-∑∑∑∑∑∑∑其中22232***23222,,i ii ii i iiiW X W X W Y XXYWWW ===∑∑∑∑∑∑******222333i i i i i x X X x X X y Y Y =-=-=-练习题5.2参考答案(1)模型的估计该模型样本回归估计式的书写形式为:22ˆ9.347522+0.637069t= (2.569104) (32.00881)R =0.946423 R =0.945500 F=1024.564 DW=1.790431i i Y X =(2)模型的检验1.Goldfeld-Quandt 检验。
a.将样本X 按递增顺序排序,去掉中间1/4的样本,再分为两个部分的样本,即1222n n ==。
计量经济学(第四版)习题参考答案
第一章 绪论1.1 一般说来,计量经济分析按照以下步骤进行:(1)陈述理论(或假说) (2)建立计量经济模型 (3)收集数据(4)估计参数 (5)假设检验 (6)预测和政策分析 1.2 我们在计量经济模型中列出了影响因变量的解释变量,但它(它们)仅是影响因变量的主要因素,还有很多对因变量有影响的因素,它们相对而言不那么重要,因而未被包括在模型中。
为了使模型更现实,我们有必要在模型中引进扰动项u 来代表所有影响因变量的其它因素,这些因素包括相对而言不重要因而未被引入模型的变量,以及纯粹的随机因素。
1.3时间序列数据是按时间周期(即按固定的时间间隔)收集的数据,如年度或季度的国民生产总值、就业、货币供给、财政赤字或某人一生中每年的收入都是时间序列的例子。
横截面数据是在同一时点收集的不同个体(如个人、公司、国家等)的数据。
如人口普查数据、世界各国2000年国民生产总值、全班学生计量经济学成绩等都是横截面数据的例子。
1.4 估计量是指一个公式或方法,它告诉人们怎样用手中样本所提供的信息去估计总体参数。
在一项应用中,依据估计量算出的一个具体的数值,称为估计值。
如Y 就是一个估计量,1nii YY n==∑。
现有一样本,共4个数,100,104,96,130,则根据这个样本的数据运用均值估计量得出的均值估计值为5.107413096104100=+++。
第二章 计量经济分析的统计学基础2.1 略,参考教材。
2.2N SS x ==45=1.25 用α=0.05,N-1=15个自由度查表得005.0t =2.947,故99%置信限为x S t X 005.0± =174±2.947×1.25=174±3.684也就是说,根据样本,我们有99%的把握说,北京男高中生的平均身高在170.316至177.684厘米之间。
2.3 原假设120:0=μH备择假设120:1≠μH检验统计量()10/25XX μσ-Z ====查表96.1025.0=Z 因为Z= 5 >96.1025.0=Z ,故拒绝原假设, 即此样本不是取自一个均值为120元、标准差为10元的正态总体。
计量经济学课后答案第五章 异方差性汇总
第五章课后答案5.1(1)因为22()i i f X X =,所以取221iiW X =,用2i W 乘给定模型两端,得 312322221i i ii i i i Y X u X X X X βββ=+++ 上述模型的随机误差项的方差为一固定常数,即22221()()i i i iu Var Var u X X σ==(2)根据加权最小二乘法,可得修正异方差后的参数估计式为***12233ˆˆˆY X X βββ=-- ()()()()()()()***2****22232322322*2*2**2223223ˆi i i i i i i i i i i i i i i i i iW y x W x W y x W x x W x W x W x x β-=-∑∑∑∑∑∑∑()()()()()()()***2****23222222332*2*2**2223223ˆii ii i i iii i i ii i i i i iW y x W x W y x W x x Wx W x W x x β-=-∑∑∑∑∑∑∑其中22232***23222,,iii i i i iiiW XW X W Y X X Y WWW ===∑∑∑∑∑∑******222333i i i i i x X X x X X y Y Y=-=-=- 5.2(1)2222211111 ln()ln()ln(1)1 u ln()1Y X Y X Yu u X X X u ββββββββββ--==+≈=-∴=+[ln()]0()[ln()1][ln()]11E u E E u E u μ=∴=+=+=又(2)[ln()]ln ln 0 1 ()11i i iiP P i i i i P P i i E P E μμμμμμμ===⇒====∑∏∏∑∏∏不能推导出所以E 1μ()=时,不一定有E 0μ(ln )= (3) 对方程进行差分得:1)i i βμμ--i i-12i i-1lnY -lnY =(lnX -X )+(ln ln 则有:1)]0i i μμ--=E[(ln ln5.3(1)该模型样本回归估计式的书写形式为:Y = 11.44213599 + 0.6267829962*X (3.629253) (0.019872)t= 3.152752 31.5409720.944911R =20.943961R = S.E.=9.158900 DW=1.597946 F=994.8326(2)首先,用Goldfeld-Quandt 法进行检验。
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第五章经典单方程计量经济学模型:专门问题一、内容提要本章主要讨论了经典单方程回归模型的几个专门题。
第一个专题是虚拟解释变量问题。
虚拟变量将经济现象中的一些定性因素引入到可以进行定量分析的回归模型,拓展了回归模型的功能。
本专题的重点是如何引入不同类型的虚拟变量来解决相关的定性因素影响的分析问题,主要介绍了引入虚拟变量的加法方式、乘法方式以及二者的组合方式。
在引入虚拟变量时有两点需要注意,一是明确虚拟变量的对比基准,二是避免出现“虚拟变量陷阱”。
第二个专题是滞后变量问题。
滞后变量包括滞后解释变量与滞后被解释变量,根据模型中所包含滞后变量的类别又可将模型划分为自回归分布滞后模型与分布滞后模型、自回归模型等三类。
本专题重点阐述了产生滞后效应的原因、分布滞后模型估计时遇到的主要困难、分布滞后模型的修正估计方法以及自回归模型的估计方法。
如对分布滞后模型可采用经验加权法、Almon多项式法、Koyck方法来减少滞项的数目以使估计变得更为可行。
而对自回归模型,则根据作为解释变量的滞后被解释变量与模型随机扰动项的相关性的不同,采用工具变量法或OLS 法进行估计。
由于滞后变量的引入,回归模型可将静态分析动态化,因此,可通过模型参数来分析解释变量对被解释变量影响的短期乘数和长期乘数。
第三个专题是模型设定偏误问题。
主要讨论当放宽“模型的设定是正确的”这一基本假定后所产生的问题及如何解决这些问题。
模型设定偏误的类型包括解释变量选取偏误与模型函数形式选取取偏误两种类型,前者又可分为漏选相关变量与多选无关变量两种情况。
在漏选相关变量的情况下,OLS估计量在小样本下有偏,在大样本下非一致;当多选了无关变量时,OLS估计量是无偏且一致的,但却是无效的;而当函数形式选取有问题时,OLS估计量的偏误是全方位的,不仅有偏、非一致、无效率,而且参数的经济含义也发生了改变。
在模型设定的检验方面,检验是否含有无关变量,可用传统的t检验与F检验进行;检验是否遗漏了相关变量或函数模型选取有错误,则通常用一般性设定偏误检验(RESET检验)进行。
计量经济学(庞浩)第五章练习题参考解答说课讲解
第五章练习题参考解答练习题5.1 设消费函数为i i i i u X X Y +++=33221βββ式中,i Y 为消费支出;i X 2为个人可支配收入;i X 3为个人的流动资产;i u 为随机误差项,并且222)(,0)(i i i X u Var u E σ==(其中2σ为常数)。
试回答以下问题:(1)选用适当的变换修正异方差,要求写出变换过程;(2)写出修正异方差后的参数估计量的表达式。
5.2 根据本章第四节的对数变换,我们知道对变量取对数通常能降低异方差性,但须对这种模型的随机误差项的性质给予足够的关注。
例如,设模型为u X Y 21ββ=,对该模型中的变量取对数后得如下形式u X Y ln ln ln ln 21++=ββ(1)如果u ln 要有零期望值,u 的分布应该是什么? (2)如果1)(=u E ,会不会0)(ln =u E ?为什么? (3)如果)(ln u E 不为零,怎样才能使它等于零?5.3 由表中给出消费Y 与收入X 的数据,试根据所给数据资料完成以下问题: (1)估计回归模型u X Y ++=21ββ中的未知参数1β和2β,并写出样本回归模型的书写格式;(2)试用Goldfeld-Quandt 法和White 法检验模型的异方差性; (3)选用合适的方法修正异方差。
Y X Y X Y X 55 80 152 220 95 140 65 100 144 210 108 145 70 85 175 245 113 150 801101802601101607912013519012516584115140205115180981301782651301859514019127013519090125137230120200759018925014020574105558014021011016070851522201131507590140225125165651001372301081457410514524011518080110175245140225841151892501202007912018026014524090125178265130185981301912705.4由表中给出1985年我国北方几个省市农业总产值,农用化肥量、农用水利、农业劳动力、每日生产性固定生产原值以及农机动力数据,要求:(1)试建立我国北方地区农业产出线性模型;(2)选用适当的方法检验模型中是否存在异方差;(3)如果存在异方差,采用适当的方法加以修正。
计量经济学课后答案第四、五章(内容参考)
计量经济学课后答案第四、五章(内容参考)第四章随机解释变量问题1. 随机解释变量的来源有哪些?答:随机解释变量的来源有:经济变量的不可控,使得解释变量观测值具有随机性;由于随机干扰项中包括了模型略去的解释变量,而略去的解释变量与模型中的解释变量往往是相关的;模型中含有被解释变量的滞后项,而被解释变量本身就是随机的。
2.随机解释变量有几种情形? 分情形说明随机解释变量对最小二乘估计的影响与后果?答:随机解释变量有三种情形,不同情形下最小二乘估计的影响和后果也不同。
(1)解释变量是随机的,但与随机干扰项不相关;这时采用OLS估计得到的参数估计量仍为无偏估计量;(2)解释变量与随机干扰项同期无关、不同期相关;这时OLS估计得到的参数估计量是有偏但一致的估计量;(3)解释变量与随机干扰项同期相关;这时OLS估计得到的参数估计量是有偏且非一致的估计量。
3. 选择作为工具变量的变量必须满足那些条件?答:选择作为工具变量的变量需满足以下三个条件:(1)与所替代的随机解释变量高度相关;(2)与随机干扰项不相关;(3)与模型中其他解释变量不相关,以避免出现多重共线性。
4.对模型Y t =β+β1X1t+β2X2t+β3Yt-1+μt假设Yt-1与μt相关。
为了消除该相关性,采用工具变量法:先求Y t关于X1t与 X2t回归,得到Yt,再做如下回归:Y t =β+β1X1t+β2X2t+β3Y t?1-+μt试问:这一方法能否消除原模型中Yt的相关性? 为什么?解答:能消除。
在基本假设下,X1t,X2t与μt应是不相关的,由此知,由X1t 与X2t估计出的Yt应与μt不相关。
5.对于一元回归模型Y t =β+β1Xt*+μt假设解释变量Xt *的实测值Xt与之有偏误:Xt= Xt*+et,其中et是具有零均值、无序列相关,且与Xt不相关的随机变量。
试问:(1) 能否将X t= X t*+e t代入原模型,使之变换成Y t=β0+β1X t+νt后进行估计? 其中,νt为变换后模型的随机干扰项。
第五章-异方差性-答案说课讲解
第五章-异方差性-答案第五章 异方差性一、判断题1. 在异方差的情况下,通常预测失效。
( T )2. 当模型存在异方差时,普通最小二乘法是有偏的。
( F )3. 存在异方差时,可以用广义差分法进行补救。
(F )4. 存在异方差时,普通最小二乘法会低估参数估计量的方差。
(F )5. 如果回归模型遗漏一个重要变量,则OLS 残差必定表现出明显的趋势。
( T )二、单项选择题1.Goldfeld-Quandt 方法用于检验( A )A.异方差性B.自相关性C.随机解释变量D.多重共线性2.在异方差性情况下,常用的估计方法是( D )A.一阶差分法B.广义差分法C.工具变量法D.加权最小二乘法3.White 检验方法主要用于检验( A )A.异方差性B.自相关性C.随机解释变量D.多重共线性4.下列哪种方法不是检验异方差的方法( D )A.戈德菲尔特——匡特检验B.怀特检验C.戈里瑟检验D.方差膨胀因子检验5.加权最小二乘法克服异方差的主要原理是通过赋予不同观测点以不同的权数,从而提高估计精度,即( B )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6.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( B )A. B. C. D. 7.设回归模型为,其中()2i2i x u Var σ=,则b 的最有效估计量为( D )i e i x i i i v x e +=28715.0i v i x 21i x i x 1ix 1i i i u bx y +=A. B. C. D. ∑=i i x y n 1b ˆ 8.容易产生异方差的数据是( C )A. 时间序列数据B.平均数据C.横截面数据D.年度数据9.假设回归模型为i i i u X Y ++=βα,其中()2i 2i X u Var σ=,则使用加权最小二乘法估计模型时,应将模型变换为( C )。
庞皓计量经济学课后答案第五章
统计学2班第四次作业1、i i i i X X Y μβββ+++=33221⑴222)(i i X Var σμ= 用iX 21乘以式子的两边得: i i i i i i i i i X X X X X X X Y 2233222212μβββ+++= 令i i i X 2μυ=,此时Var(i υ)为同方差:2222222221)(1)()(σσμμυ====i ii i iii X X Var X X Var Var⑵根据最小二乘原理,使得加权的残差平方和最小,使得ii X w 221=即: ∑∑---=)ˆˆˆ(min min 33221222ii i i i i X X Y w e w βββ***12233ˆˆˆY X X βββ=--()()()()()()()***2****22232322322*2*2**2223223ˆii i i i i i i i i i i i i i i i i W y x W x W y x W x x W x W x W x x β-=-∑∑∑∑∑∑∑()()()()()()()***2****23222222332*2*2**2223223ˆii i i i i i i i i i i i i i i i i W y x W x W y x W x x W x W x W x x β-=-∑∑∑∑∑∑∑其中:22232***23222,,i ii ii iiiiW XW XW Y X X Y WWW===∑∑∑∑∑∑******222333i i i i i x X X x X X y Y Y =-=-=-2、⑴模型:μββ++=X Y 21估计如下:637069.0,347522.921==ββ X Y 637069.0347522.9+=(3.638437)(0.019903) t (2.569104)(32.00881)946423.02=R F=1024.564⑵①Goldfeld-Quandt 法:首先对数据根据X 做递增排序处理。
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庞皓计量经济学课后答案第五章:篇一:庞皓计量经济学课后答案第五章统计学2班第四次作业1、Yi??1??2X2i??3X3i??i2⑴?Var(?i)??2X2i 用1乘以式子的两边得: X2i?Yi?X?X???1?22i?33i?i 令?i?i,此时Var(?i)为同方差:X2iX2iX2iX2iX2iX2iVar(?i)?Var(⑵根据最小二乘原理,使得加权的残差平方和最小,使得w2i? ?iX2i)?11222Var(?)??X??i2i22X2iX2i1即: X2i????X???X) min?w2iei2?min?w2i(Yi??122i33i??*???*???*?12233??2W???2i**2****yi*x2i???W2ix3i????W2iyix3i???W2ix2ix3i? ??W2i*22i2ix???W*22i3ix????W**22i2i3ixx???3W???**2****yi*x3i???W2ix2i????W2iyix2i???W2ix2ix3i? ??W2i*22i2ix???W*22i3ix????W,**22i2i3ixx?其中:*2?WXW2i2i,*3?WXW2i2i3i*?WYW2i2ii**x2i?X2i?2** x3i?X3i?3y*?Yi?*2、⑴模型:Y??1??2X??估计如下:?1?9.347522,?2?0.637069Y?9.347522?0.637069X(3.638437)(0.019903)t(2.569104)(32.00881)R2?0.946423 F=1024.564⑵①Goldfeld-Quandt法:首先对数据根据X做递增排序处理。
本题中,样本容量n=60.删除其中10个观测值。
剩余部分平分成两个样本区间:1-25,36-60,他们的样本个数为25,即n1?n2?25。
样本区间为1-25的回归估计结果样本区间为36-60的回归估计结果从上面两表中可以得到残差平方和22,e?724.4861e?1i?2i?2863.140,F统计量为:?eF?e22i21i?2863.140?3.952724.4861两个残差平方和的自由度均为25,在给定的显著水平α=0.05下,F0.05(25,25)=1.955. 因为F=3.952 F0.05(25,25)=1.955,所以拒绝原假设,表明模型确实存在异方差。
计量经济学第五章答案
第五章思考题5.2 各种异方差检验的基本思想是,基于不同的假定,分析随机误差项的方差与解释变量之间的相关性,以判断随机误差项的方差是否随解释变量变化而变化。
其中,戈德菲尔德-夸特检验、怀特检验、ARCH检验和Glejser检验都要求大样本,其中戈德菲尔德-夸特检验、怀特检验和Glejser检验对时间序列和截面数据模型都可以检验,ARCH检验只适用于时间序列数据模型中。
戈德菲尔德-夸特检验和ARCH检验只能判断是否存在异方差,怀特检验在判断基础上还可以判断出是哪一个变量引起的异方差。
Glejser检验不仅能对异方差的存在进行判断,而且还能对异方差随某个解释变量变化的函数形式进行诊断。
5.4 产生异方差的原因:①模型设定误差②测量误差的变化③截面数据中总体各单位的差异。
经济现象中的异方差性:研究低收入组的家庭消费情况与高收入组的家庭消费情况时,由于高收入组家庭有更多的可支配收入,因而消费的分散程度较大,造成不同组别收入的家庭消费偏离均值程度的差异,反映在随机误差项偏离均值的程度时出现异方差。
5.5 异方差对模型的影响:①当模型中的误差项存在异方差时,参数估计仍然是无偏的但方差不再是最小的;②在异方差存在的情况下,参数估计量的方差会比真实估计量的方差大,会严重破坏t检验和F检验的有效性;③Y预测值的精确度降低。
异方差的存在会对回归模型的正确建立和统计推断带来严重后果,不能进行应用分析。
练习题5.1 (1)设f(X i)=X2i 2,则Var(u i)=σ2X2i 2,得:Y i X2i =β11X 2i+β2+β3X3iX2i+u iX2i则Var(u iX2i )=1X 2iVar(u i)=σ25.2 (1)Y=-50.01991+0.X+52.37082Tt = (-1.011) (2.944) (10.067)由上面散点图可知,残差平方随解释变量的增大而增大,可见,模型存在异方差。
(2)模型存在异方差,可通过变换模型、进行对数变换和加权最小二乘法来估计参数。
计量经济学第五章练习题及参考解答
计量经济学第五章练习题及参考解答第五章练习题及参考解答5.1 设消费函数为i i i iu X X Y +++=33221βββ 式中,i Y 为消费支出;i X 2为个人可支配收入;i X3为个人的流动资产;iu 为随机误差项,并且222)(,0)(i i i X u Var u E σ==(其中2σ为常数)。
试解答以下问题:(1)选用适当的变换修正异方差,要求写出变换过程;(2)写出修正异方差后的参数估计量的表达式。
练习题5.1参考解答:(1)因为22()i i f X X =,所以取221i i W X =,用2iW 乘给定模型两端,得312322221i i i i i i i Y X u X X X X βββ=+++ 上述模型的随机误差项的方差为一固定常数,即22221()()i i i i u Var Var u X X σ==(2)根据加权最小二乘法,可得修正异方差后的参数估计式为***12233ˆˆˆY X X βββ=--()()()()()()()***2****22232322322*2*2**2223223ˆi i i i i i i i i i i i i i i i i i W y x W x W y x W x x W x W x W x x β-=-∑∑∑∑∑∑∑()()()()()()()***2****23222222332*2*2**2223223ˆi i i i i i i i i i i i i i i i i i W y x W x W y x W x x W x W x W x x β-=-∑∑∑∑∑∑∑其中22232***23222,,ii ii i ii i iW XW X W Y X X Y W W W ===∑∑∑∑∑∑******222333i i i i i x X X x X X y Y Y =-=-=-5.2 下表是消费Y 与收入X 的数据,试根据所给数据资料完成以下问题:(1)估计回归模型u X Y ++=21ββ中的未知参数1β和2β,并写出样本回归模型的书写格式;(2)试用Goldfeld-Quandt 法和White 法检验模型的异方差性;(3)选用合适的方法修正异方差。
计量经济学练习题答案(第五章)
5_3(1)由OLS 估计参数,及假设检验结果如下:Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 242.4488 291.1940 0.832602 0.4119 R-squared0.895260 Mean dependent var 4443.526 Adjusted R-squared 0.891649 S.D. dependent var 1972.072 S.E. of regression 649.1426 Akaike info criterion 15.85152 Sum squared resid 12220196 Schwarz criterion 15.94404 Log likelihood -243.6986 F-statistic 247.8769 Durbin-Watson stat1.078581 Prob(F-statistic)0.000000(2)由x-y 图,初步判断无明显的异方差。
由残差图,发现残差在x 方向上一定差异,可能会有异方差。
Golddfeid-quanadt 检验:首先,以解释变量x 作为关键词,对x-y 升序排列。
取1~12作为第一样本,20~31作为20004000600080001000012000200040006000800010000XY200000040000006000000200040006000800010000X(R E S I D )^2第二样本。
接着,分别对第一样本和第二样本作为回归。
第一样本回归结果Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -550.5492 1220.063 -0.451247 0.6614X 1.485296 0.500386 2.968297 0.0141 R-squared 0.468390 Mean dependent var 3052.950Adjusted R-squared 0.415229 S.D. dependent var 550.5148S.E. of regression 420.9803 Akaike info criterion 15.07406Sum squared resid 1772245. Schwarz criterion 15.15488Log likelihood -88.44437 F-statistic 8.810789Durbin-Watson stat 2.354167 Prob(F-statistic) 0.014087Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 1173.307 733.2520 1.600141 0.1407X 1.086940 0.148863 7.301623 0.0000R-squared 0.842056 Mean dependent var 6188.329Adjusted R-squared 0.826262 S.D. dependent var 2133.692S.E. of regression 889.3633 Akaike info criterion 16.56990Sum squared resid 7909670. Schwarz criterion 16.65072Log likelihood -97.41940 F-statistic 53.31370Durbin-Watson stat 2.339767 Prob(F-statistic) 0.000026构造最后,由于在自由度分别为10和10下的置信水平95%的临界值为2.98<4.46,所以可以认为存在异方差。
计量经济学 第五章习题答案
第五章异方差性5.2答案:(1)EVIEWS估计的结果为:Yˆi= 9.3475+0.6371X iT=(2.5691) (32.0088)R2 =0.9464 F=1024.564(2)首先,用Goldfeld-Quandt法进行检验。
将样本X按递减顺序排序,去掉中间1/4的样本,再分为两个部分的样本,即N1=N2=22。
分别对两个部分样本求最小二乘估计,在样本区为1—22的Eviews估计如下:样本区39—60的Eviews估计如下:得到两个部分各自的残差平方和,即∑e 12 =2495.840∑e 22 =603.0148求F 统计量为: F=∑∑e e 2221=2495.840/603.0148=4.1390给定α=0.05,查F 分布表,得临界值为F 0.05=(20,20)=2.12.比较临界值与F 统计量值,有F =4.1390>F 0.05=(20,20)=2.12,说明该模型的随机误差项存在异方差。
其次,用White 法进行检验结果如下:给定α=0.05,在自由度为2下查卡方分布表,得χ2=5.9915。
比较临界值与卡方统计量值,即nR2=10.8640>χ2=5.9915,同样说明模型中的随机误差项存在异方差。
(2)用权数W1=1/X,作加权最小二乘估计,得如下结果用White法进行检验得如下结果:F-statistic 3.138491 Probability 0.050925Obs*R-squared 5.951910 Probability 0.050999。
比较临界值与卡方统计量值,即nR2=5.9519<χ2=5.9915,说明加权后的模型中的随机误差项不存在异方差。
其估计的结果为:Yˆi= 10.3705+0.6309X iT=(3.9436) (34.0467)R2 =0.21144 F=1159.176 DW=0.95855.3答案:(1)EVIEWS估计结果:Yˆi= 179.1916+0.7195X iT=(0.808709) (15.74411)R2 =0.895260 F=247.8769 DW=1.461684 (2)利用White方法检验异方差,则White检验结果见下表:由上述结果可知,该模型存在异方差。
计量经济学(庞浩主编)第五章练习题参考解答
第五章练习题参考解答练习题5.1 设消费函数为ii i i u X X Y +++=33221βββ式中,为消费支出;为个人可支配收入;为个人的流动资产;为随机误差i Y i X 2i X 3i u 项,并且(其中为常数)。
试回答以下问题:222)(,0)(i i i X u Var u E σ==2σ (1)选用适当的变换修正异方差,要求写出变换过程;(2)写出修正异方差后的参数估计量的表达式。
5.2 根据本章第四节的对数变换,我们知道对变量取对数通常能降低异方差性,但须对这种模型的随机误差项的性质给予足够的关注。
例如,设模型为,对u X Y 21ββ=该模型中的变量取对数后得如下形式u X Y ln ln ln ln 21++=ββ(1)如果要有零期望值,的分布应该是什么?u ln u (2)如果,会不会?为什么?1)(=u E 0)(ln =u E (3)如果不为零,怎样才能使它等于零?)(ln u E 5.3 由表中给出消费Y 与收入X 的数据,试根据所给数据资料完成以下问题:(1)估计回归模型中的未知参数和,并写出样本回归模u X Y ++=21ββ1β2β型的书写格式;(2)试用Goldfeld-Quandt 法和White 法检验模型的异方差性;(3)选用合适的方法修正异方差。
YXYXYX558015222095140651001442101081457085175245113150801101802601101607912013519012516584115140205115180981301782651301859514019127013519090125137230120200759018925014020574105558014021011016070851522201131507590140225125165651001372301081457410514524011518080110175245140225841151892501202007912018026014524090125178265130185981301912705.4由表中给出1985年我国北方几个省市农业总产值,农用化肥量、农用水利、农业劳动力、每日生产性固定生产原值以及农机动力数据,要求:(1)试建立我国北方地区农业产出线性模型;(2)选用适当的方法检验模型中是否存在异方差;(3)如果存在异方差,采用适当的方法加以修正。
《计量经济学》第三版课后题答案
第一章绪论参考重点:计量经济学的一般建模过程第一章课后题〔1.4.5〕1.什么是计量经济学计量经济学方法与一般经济数学方法有什么区别答:计量经济学是经济学的一个分支学科,是以提醒经济活动中客观存在的数量关系为内容的分支学科,是由经济学、统计学和数学三者结合而成的穿插学科。
计量经济学方法提醒经济活动中各个因素之间的定量关系,用随机性的数学方程加以描述;一般经济数学方法提醒经济活动中各个因素之间的理论关系,用确定性的数学方程加以描述。
4.建设与应用计量经济学模型的主要步骤有哪些答:建设与应用计量经济学模型的主要步骤如下:(1)设定理论模型,包括选择模型所包含的变量,确定变量之间的数学关系和拟定模型中待估参数的数值范围;(2)收集样本数据,要考虑样本数据的完整性、准确性、可比性和—致性;(3)估计模型参数;(4)检验模型,包括经济意义检验、统计检验、计量经济学检验和模型预测检验。
5.模型的检验包括几个方面其具体含义是什么答:模型的检验主要包括:经济意义检验、统计检验、计量经济学检验、模型的预测检验。
在经济意义检验中,需要检验模型是否符合经济意义,检验求得的参数估计值的符号与大小是否与根据人们的经历和经济理论所拟订的期望值相符合;在统计检验中,需要检验模型参数估计值的可靠性,即检验模型的统计学性质;在计量经济学检验中,需要检验模型的计量经济学性质,包括随机扰动项的序列相关检验、异方差性检验、解释变量的多重共线性检验等;模型的预测检验主要检验模型参数估计量的稳定性以及对样本容量变化时的灵敏度,以确定所建设的模型是否可以用于样本观测值以外的范围。
第二章经典单方程计量经济学模型:一元线性回归模型参考重点:1.相关分析与回归分析的概念、联系以及区别2.总体随机项与样本随机项的区别与联系3.为什么需要进展拟合优度检验4.如何缩小置信区间〔P46〕由上式可以看出〔1〕.增大样本容量。
样本容量变大,可使样本参数估计量的标准差减小;同时,在同样置信水平下,n越大,t分布表中的临界值越小。
计量经济学(数字教材版)课后习题参考答案
课后习题参考答案第二章教材习题与解析1、 判断下列表达式是否正确:y i =β0+β1x i ,i =1,2,⋯ny ̂i =β̂0+β̂1x i ,i =1,2,⋯nE(y i |x i )=β0+β1x i +u i ,i =1,2,⋯n E(y i |x i )=β0+β1x i ,i =1,2,⋯nE(y i |x i )=β̂0+β̂1x i ,i =1,2,⋯ny i =β0+β1x i +u i ,i =1,2,⋯ny ̂i =β̂0+β̂1x i +u i ,i =1,2,⋯n y i =β̂0+β̂1x i +u i ,i =1,2,⋯n y i =β̂0+β̂1x i +u ̂i ,i =1,2,⋯n y ̂i =β̂0+β̂1x i +u ̂i ,i =1,2,⋯n答案:对于计量经济学模型有两种类型,一是总体回归模型,另一是样本回归模型。
两类回归模型都具有确定形式与随机形式两种表达方式:总体回归模型的确定形式:X X Y E 10)|(ββ+= 总体回归模型的随机形式:μββ++=X Y 10样本回归模型的确定形式:X Y 10ˆˆˆββ+= 样本回归模型的随机形式:e X Y ++=10ˆˆββ 除此之外,其他的表达形式均是错误的2、给定一元线性回归模型:y =β0+β1x +u (1)叙述模型的基本假定;(2)写出参数β0和β1的最小二乘估计公式;(3)说明满足基本假定的最小二乘估计量的统计性质; (4)写出随机扰动项方差的无偏估计公式。
答案:(1)线性回归模型的基本假设有两大类,一类是关于随机误差项的,包括零均值、同方差、不序列相关、满足正态分布等假设;另一类是关于解释变量的,主要是解释变量是非随机的,如果是随机变量,则与随机误差项不相关。
(2)12ˆi iix yxβ=∑∑,01ˆˆY X ββ=- (3)考察总体的估计量,可从如下几个方面考察其优劣性:1)线性性,即它是否是另一个随机变量的线性函数; 2)无偏性,即它的均值或期望是否等于总体的真实值;3)有效值,即它是否在所有线性无偏估计量中具有最小方差;4)渐进无偏性,即样本容量趋于无穷大时,它的均值序列是否趋于总体真值; 5)一致性,即样本容量趋于无穷大时,它是否依概率收敛于总体的真值;6)渐进有效性,即样本容量趋于无穷大时,它在所有的一致估计量中是否具有最小的渐进方差。
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第五章
思考题
5.2 各种异方差检验的基本思想是,基于不同的假定,分析随机误差项的方差与解释变量之间的相关性,以判断随机误差项的方差是否随解释变量变化而变化。
其中,戈德菲尔德-夸特检验、怀特检验、ARCH检验和Glejser检验都要求大样本,其中戈德菲尔德-夸特检验、怀特检验和Glejser检验对时间序列和截面数据模型都可以检验,ARCH检验只适用于时间序列数据模型中。
戈德菲尔德-夸特检验和ARCH检验只能判断是否存在异方差,怀特检验在判断基础上还可以判断出是哪一个变量引起的异方差。
Glejser检验不仅能对异方差的存在进行判断,而且还能对异方差随某个解释变量变化的函数形式进行诊断。
5.4 产生异方差的原因:①模型设定误差②测量误差的变化③截面数据中总体各单位的差异。
经济现象中的异方差性:研究低收入组的家庭消费情况与高收入组的家庭消费情况时,由于高收入组家庭有更多的可支配收入,因而消费的分散程度较大,造成不同组别收入的家庭消费偏离均值程度的差异,反映在随机误差项偏离均值的程度时出现异方差。
5.5 异方差对模型的影响:①当模型中的误差项存在异方差时,参数估计仍然是无偏的但方差不再是最小的;②在异方差存在的情况下,参数估计量的方差会比真实估计量的方差大,会严重破坏t检验和F检验的有效性;③Y预测值的精确度降低。
异方差的存在会对回归模型的正确建立和统计推断带来严重后果,不能进行应用分析。
练习题
5.1 (1)设f(X i)=X2i 2,则Var(u i)=σ2X2i 2,得:
Y i X2i =β11
X 2i
+β2+β3X3i
X2i
+u i
X2i
则Var(u i
X2i )=1
X 2i
Var(u i)=σ2
5.2 (1)
Y=-50.01991+0.X+52.37082T
t = (-1.011) (2.944) (10.067)
由上面散点图可知,残差平方随解释变量的增大而增大,可见,模型存在异方差。
(2)模型存在异方差,可通过变换模型、进行对数变换和加权最小二乘法来估计参数。
(3)从回归模型来看,X、T的t统计量大于2,说明这两个变量对书刊消费支出有显著影响,F检验结果也明显显著,且拟合优度也达到0.95,说明家庭收入每增加1元,书刊消费支出增加0.086元;受教育年数每增加1年,消费支出平均增加52.37元。
但实际中,平均增加1年受教育年数,消费支出不会有52.37元的增加,因此得出的结论不符合真实情况,可能存在异方差性。
5.3 (1)
X=179.1916+0.7195Y
(221.5775) (0.0457)
t=0.8087 15.7441
R2=0.89526 F=247.8769 n=31 (2)用White 检验:
由上述结果可知,给定显著性水平为0.05,White检验的统计量nR2服从自由度为2的2χ分布,查2χ分布表得临界值5.99, 而nR2的值为10.522,大于临界值,故表明模型随机误差项存在异方差。
(3)WLS修正法:
X=663.8548+0.Y
t=(3.554) (11.972)
R2=0.8317 F=143.3184 n=31。