回歸模型的擴展思考與練習

1、第三章 回歸模型的擴展思考與練習3.1什么是異方差性? 異方差性對模型的OLS估計有何影響?3.2檢驗方差性的G-Q檢驗和White檢驗的原理是否相同?試述Write檢驗、Park檢驗和Gleiser檢驗的異同之處.3.3利用WLS估計消除異方差性的不同影響，為什么要構造多哥權數(shù)變量進行調試?3.4自相關性有哪幾種類型? 自相關性對模型的OLS估計有何影響?模型存在自相關性時，為什么容易將不重要的解釋變量誤認為有顯著影響的變量?3.5如何用DW統(tǒng)計量檢驗自相關性?DW檢驗有哪些局限性?3.6利用廣義差分法消除自相關性的不利影響時，為什么采用了迭代估計?3.7異方差性和自相關性都是關于隨機誤差項

2、的性質，但是:(1) 為什么通過對被解釋變量Y取值情況是分析，可以大致判斷模型是否存在異方差性或自相關性?(2) 為什么是通過殘差分析來檢驗模型的異方差性和自相關性?3.8表1中列出了1995年北京市規(guī)模最大的20家百貨零售商店的商品銷售收入X和銷售利潤Y的統(tǒng)計資料。表格 1商店名稱銷售收人銷售利潤百貨大樓160.0 2.8 城鄉(xiāng)貿易中心151.8 8.9 西單商場108.1 4.1 藍島大廈102.8 2.8 燕莎友誼商場89. 38.4 東安商場68.7 4. 3雙安商場66.8 4.0 賽特購物中心56.2 4.5 西單購物中心55.7 3. 1復興商業(yè)城53.0 2.3 貴友大廈49.

3、3 4.1 金倫商場43.0 2.0 隆福大廈42.9 1.3 友誼商業(yè)集團37. 61.8 天橋百貨商場29.0 1.8 百盛輕工公司27.4 1.4 菜市口百貨商場26.2 2.0 地安門商場22.4 0.9 新街口百貨商場22.2 1.0 星座商廈20.7 0.5 (1) 根據(jù)Y，X的相關圖分析異方差性；(2) 利用White檢驗，Park檢驗和Gleiser檢驗進行異方差性檢驗；(3) 利用WLS方法估計利潤函數(shù).3.9設根據(jù)某年全國各地區(qū)的統(tǒng)計資料建立城鄉(xiāng)居民儲蓄函數(shù)時(其中S為城鄉(xiāng)居民儲蓄余額，X為人均收入)，如果經(jīng)檢驗得知:(1) 試說明該檢驗結果的經(jīng)濟含義；(2) 寫出使用加權

4、最小二乘法估計儲蓄函數(shù)的具體步驟；(3) 寫出使用EV軟件估計模型時的有關命令.3.10表2中的數(shù)據(jù)是美國98年工業(yè)部門研究與開發(fā)指出費用Y和銷售S，銷售利潤P的統(tǒng)計資料。試根據(jù)表中數(shù)據(jù)：分別利用線性模型和雙隊數(shù)模型建立研發(fā)費用模型，比較模型的統(tǒng)計檢驗結果和異方差性的變化情況；檢驗模型的異方差性；對于雙對數(shù)模型，分別取權數(shù)變量為w1=1/P，W21/RESID2，利用WLS方法重新估計模型，分析模型中異方差性的校正情況。表格 2部門R&D費用銷售額利潤容器與包裝62.5 6375.3 185.1 非銀行業(yè)金融92.9 11626.4 1569.5 服務行業(yè)178.3 14655.1 276.8

5、 金屬與采礦258.4 21869.2 2828.1 住房與建筑494.7 26408.3 225.9 一般制造業(yè)1083.0 32405.6 3751.9 休閑娛樂1620.6 35107.7 2884.1 紙張與林木產(chǎn)品421.7 40295.4 4645.7 食品509.2 70761.6 5036.4 衛(wèi)生保健6620.1 80552.8 13869.9 宇航3918.6 95294.0 4487.8 消費者用品1595.3 101314.1 10278.9 電器與電子產(chǎn)品6107.5 116141.3 8787.3 化工產(chǎn)品4454.1 122315.7 16438.8 五金3163

6、.8 141649.9 9761.4 辦公設備與計算機13210.7 175025.8 19774.5 燃料1703.8 230614.5 22626.6 汽車9528.2 293543.0 18415.4 3.11對于練習2.13題中的我國財政收入預測模型：利用DW統(tǒng)計量，偏相關系數(shù)和BG檢驗，檢測模型的自相關性；通過在LS命令中直接加上AR(1)，AR(2)項來檢測模型的自相關性，并與(1)中的檢驗結果進行比較；分析調整自相關性之后，模型估計結果的變化情況；利用殘差信息修正預測值，并分析預測誤差的變化情況。3.13古典回歸模型是否要求模型不存在多重共線性? 多重共線性是否會影響OLS估計的

7、無偏性和有效性?具體產(chǎn)生哪些不利影響?3.14試述產(chǎn)生多重共線性的原因和解決多重共線性的基本思想.3.15對估計的計量經(jīng)濟模型進行統(tǒng)計檢驗時，有哪些情況會影響T檢驗的可靠性?3.16建立生產(chǎn)函數(shù)時:(1) 若L，K高度相關，用OLS方法估計模型時會出現(xiàn)什么問題?(2) 若已知該生產(chǎn)過程的規(guī)模報酬不變(即，應該如何估計模型?寫出具體步驟；(3) 寫出上述估計過程的有關EViews命令序列.3.17表3是1978到1997年我國鋼材產(chǎn)量Y(萬噸)，生鐵產(chǎn)量，發(fā)電量(億千瓦時)，固定資產(chǎn)投資，國內生產(chǎn)總值(億元)，鐵路運輸(萬噸)的統(tǒng)計材料.(1) 計算各個變量之間的相關系數(shù)，分析多重共線性的可能類

8、型；(2) 根據(jù)逐步回歸原理，建立我國鋼材產(chǎn)量預測模型.表格 3年份鋼材產(chǎn)量Y生鐵產(chǎn)量X1發(fā)電量X2固定資產(chǎn)投資X3國內生產(chǎn)總值X4鐵路運輸量X51978220834792566668.72 3264110119.00 1979249736732820699. 364038111893.00 1980271638023006746.90 4518111279.00 1981267034173093638.21 4862107673.00 1982292035513277805.90 5295113495.00 1983307237383514885.26 5935118784.00 19843

9、372400137701052.43 7171124074.00 19853693438441071523.51 8964130709.00 19864058506444951795.32 10202135635.00 19874386550349732101.69 11963140653.00 19884689570454522554.8600 19894859582058482340.52 16909151489.00 19905153623862122534.0000 19915638676567753139.03 2161815289

10、3.00 19926697758975394473.76 26638157627.00 19937716895683956811.35 34634162663.00 19948428974192819355.35 46759163093.00 19958980105291007010702.97 58478165855.00 19969338107231081312185.79 67885168803.00 19979979115111135613838.96 74463169734.00 3.18 試在消費函數(shù)Y=a+bX+中因如虛擬變量，用以反映季節(jié)因素(淡，旺季)和收入層次差異(高，中，低)對消費需求的影響，并寫出各類消費函數(shù)的具體形式.3.20考慮以下模型:(在農(nóng)村) (在城鎮(zhèn))若假設，即不論在農(nóng)村或在鄉(xiāng)鎮(zhèn)，模型中第而個系數(shù)，是相同的；如何檢驗這個假設?3.21假設利率R0.08時，投資I取決于利潤X；而利潤R0.08時，投資I取決于利潤X和利潤R；試用一個可以檢驗的模型來表達上述關系.3.22滯后變量模型有哪幾種類型?使用OLS方法估計