计量经济学庞浩第二版河北金融学院考试重点(2)

DW检验的前提条件：
（1）回归模型中含有截距项；
（2）解释变量是非随机的（因此与随机扰动项不相关）
（3）随机扰动项是
一阶线性自相关。 ；
（4）回归模型中不把滞后内生变量（前定内生变量）做为解释变量。
（5）没有缺失数据，样本比较大。
DW检验的局限性：
（1）DW检验有两个不能确定的区域，一旦DW值落在这两个区域，就无法判断。这时，只有增大样本容量或选取其他方法
（2）DW统计量的

上、下界表要求n315, 这是因为样本如果再小，利用残差就很难对自相关的存在性做出比较正确的诊断
(3) DW检验不适应随机误差项具有高阶序列相关的检验.
(4) 只适用于有常数项的回归模型并且解释变量中不能含滞后的被解释变量

6.3 判断以下陈述的真伪，并给出合理的解释。
（1）当回归模型随机误差项有自相关时，普通最小二乘估计量是有偏误的和非有效的。
判断：错误。当回归模型随机误差项有自相关时，普通最小二乘估计量是无偏误的和非有效的。
（2）DW检验假定随机误差项ui的方差是同方差。
判断：错误。DW统计量的构造中并没有要求误差项的方差是同方差 。
（3）用一阶差分法消除自相关是假定自相关系数为-1。
判断：错误。用一阶差分法消除自相关是假定自相关系数为1，即原原模型存在完全一阶正自相关。
（4）当回归模型随机误差项有自相关时，普通最小二乘估计的预测值的方差和标准误差不再是有效的。
判断：正确。
7.1 什么是滞后现象？产生滞后现象的原因主要有哪些？

答：解释变量与被解释变量的因果联系不可能在短时间内完成，在这一过程中通常都存在时间滞后，也就是说解释变量需要通过一段时间才能完全作用于被解释变量。 此外，由于经济活动的惯性，一个经济指标以前的变化态势往往会延续到本期，从而形成被解释变量的当期变化同自身过去取值水平相关的情形。 这种被解释变量受自身或其它经济变量过去值影响的现象称为滞后效应。

心理预期因素、技术因素、制度因素等都是产生滞后现象的原因

7.2 对分布滞后模型进行估计存在哪些困难？实际应用中如何处理这些困难？

答：分布滞后模型进行估计存在的困难

自由度问题：如果样本观测值个数n较小，随着滞后长度s的增大，有效样本容量n-s变小，会出现自由度不足的问题。

多重共线性问题：由于经济活动的前后继起性，经济变量的滞后值之间通常存在较强的联系，因此，分布滞后模型中滞后解释变量观测值之间往往会存在严重多重共线性问题。

滞后长度难于确定的问题：在实际经济分析中用分布滞后模型来处理滞后现象时，模型中滞后长度的确定较为困难，没有充分的先验信息可供使用。

实际应用中处理这些困
难的方法：对于有限分布滞后模型，其基本思想是设法有目的地减少需要直接估计的模型参数个数，以缓解多重共线性，保证自由度。

对于无限分布滞后模型，主要是通过适当的模型变换，使其转化为只需估计有限个参数的自回归模型。

7.3工具变量法与工具变量选取
某一个变量与模型中内生解释变量

高度相关，但却不与随机误差项相关，那么就可以用此变量与模型中相应回归系数的一个一致估计量，这个变量就称为工具变量，这种估计方法就叫工具变量法(IV Method)。

作为工具变量，必须满足下述四个条件：

　　（1）与所替的内生解释变量高度相关；

　　（2）与随机误差项不相关；

　　（3）与模型中其他解释变量不相关；

　　（4）同一模型中需要引入多个工具变量时，这些工具变量之间不相关。
8.1什么是虚拟变量？它在模型中有什么作用？
答：虚拟变量是人工构造的取值为0或1的作为属性变量代表的变量。虚拟变量的作用主要有：（1）可以作为属性因素的代表，如性别、所有制等；（2）作为某些非精确计量的数量因素的代表，如受教育程度、管理者素质等；（3）作为某些偶然因素或政策因素的代表，如战争、灾害、改革前后等；（4）可以作为时间序列分析中季节的代表；（5）可以实现分段回归，研究斜率、截距的变动，或比较两个回归模型的结构差异。
8.4引入虚拟解释变量的两种基本方式是什么？它们各适用于什么情况？
答：加入虚拟变量的途径有两种基本类型：一是加法类型；二是乘法类型。加法类型适用于截距效应的分析，乘法类型适用于斜率效应的分析。

8.7设服装消费模型为：，其中，为收入水平；为年服装消费支出；，，试写出不同收入人群组的服装消费函数模型。
答：大专以下男性（）服装消费模型：
大专以下女性（）服装消费模型：

大专及大专以上男性（）服装消费模型：
大专及大专以上女性（）服装消费模型：
10.5怎样判断变量之间是否存在协整关系
协整检验可以用来分析存在长期均衡关系的经济变量之间的关系，通过Johansen协整检验，可以检验几个经济变量之间是否存在长期均衡关系，若存在，通过这一方法则

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