计量第三次作业题

发布 2022-10-12 09:24:28 阅读 3752

第三次作业。

2、多重共性性的实际后果是什么?例举几种克服多重共线性的常用方法。

3、异方差性的后果是什么?例举说明克服异方差性的常用方法。

4、自相关性的后果是什么?例举说明克服自相关性的常用方法。

5、为什么使用时间序列数据的模型比使用截面数据的模型更容易出现自相关问题,而使用截面数据的模型则比使用时间序列数据的模型更容易出现异方差问题?

6、判断正误:

1) 尽管存在完全多重共线性,普通最小二乘估计量仍然是最优线性无偏估计量( b l u e )。

2) 在存在高度多重共线性的情况下,无法判断一个回归系数的显著性。

3) 如果某一辅助回归的r2 较高,则表明一定存在高度共线性。

4) 较高的两两相关系数并不一定表明存在着高度多重共线性。

5) 如果分析的目的仅仅是为了**,则多重共线性并无妨碍。

6) 在存在异方差情况下,普通最小二乘估计量( o l s )是有偏的和无效的。

7) 如果存在异方差,通常用的 t 检验和 f 检验是无效的。

8) 当存在自相关时,o l s估计量是有偏的并且也是无效的。

9) 杜宾-瓦尔森 d 统计量用于检验误差项的同方差假设。

10) 消除自相关的一阶差分变换假定自相关系数必须等于1。

7、在一元线性回归模型中,假设干扰项方差有结构:

你如何变换模型从而达到同方差的目的?你将如何估计变换后的模型?列出估计步骤和eviews命令。

8、在存在a r ( 1 )自相关的情形下,什么估计方法能够产生b l u e估计量?简述这个方法的具体步骤和eviews命令。如果自相关系数是未知的,你如何估计它?

建模第三次作业第三题

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