
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
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文檔簡(jiǎn)介
四、簡(jiǎn)答題(每小題5分)
1.簡(jiǎn)述計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與經(jīng)濟(jì)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)學(xué)科間的關(guān)系。2.計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型有哪些應(yīng)用?
3.簡(jiǎn)述建立與應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的主要步驟。4.對(duì)計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的檢驗(yàn)應(yīng)從幾個(gè)
方面入手?
5.計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)應(yīng)用的數(shù)據(jù)是怎樣進(jìn)行分類的?6.在計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型中,為什么會(huì)存
在隨機(jī)誤差項(xiàng)?
7.古典線性回歸模型的基本假定是什么?8.總體回歸模型與樣本回歸模型的
區(qū)別與聯(lián)系。
9.試述回歸分析與相關(guān)分析的聯(lián)系和區(qū)別。
io.在滿足古典假定條件下,一元線性回歸模型的普通最小二乘估計(jì)量有哪些統(tǒng)計(jì)性質(zhì)?n.簡(jiǎn)述
BLUE的含義。
12.對(duì)于多元線性回歸模型,為什么在進(jìn)行了總體顯著性F檢驗(yàn)之后,還要對(duì)每個(gè)回歸系數(shù)進(jìn)行是否為
0的t檢驗(yàn)?
13.給定二元回歸模型:%=仇+4苞+打々,+%,請(qǐng)敘述模型的古典假定。
14.在多元線性回歸分析中,為什么用修正的決定系數(shù)衡量估計(jì)模型對(duì)樣本觀測(cè)值的擬合優(yōu)度?
15.修正的決定系數(shù)方及其作用。16.常見的非線性回歸模型有幾種情況?
17.觀察下列方程并判斷其變量是否呈線性,系數(shù)是否呈線性,或都是或都不是。
①%=%+仇》:+%@yt^bQ+bxlogx,+ut
③log%=%+21ogx,+%④/=%/('+
18.觀察下列方程并判斷其變量是否呈線性,系數(shù)是否呈線性,或都是或都不是。
①%=%+優(yōu)logx,+/②%=%+優(yōu)(%%)+%
③/=%/(仇+?yt=l+bQ(l-x^+u,
19.什么是異方差性?試舉例說明經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象中的異方差性。
20.產(chǎn)生異方差性的原因及異方差性對(duì)模型的0LS估計(jì)有何影響。21.檢驗(yàn)異方差性的方法有
哪些?
22.異方差性的解決方法有哪些?23.什么是加權(quán)最小二乘法?它的基本思想
是什么?
24.樣本分段法(即戈德菲爾特一一匡特檢驗(yàn))檢驗(yàn)異方差性的基本原理及其使用條件。
25.簡(jiǎn)述DW檢驗(yàn)的局限性。26.序列相關(guān)性的后果。27.簡(jiǎn)述序列相關(guān)性的幾種檢驗(yàn)方法。
28.廣義最小二乘法(GLS)的基本思想是什么?29.解決序列相關(guān)性的問題主要有哪幾種方
法?
30.差分法的基本思想是什么?31.差分法和廣義差分法主要區(qū)別是什么?
32.請(qǐng)簡(jiǎn)述什么是虛假序列相關(guān)。33.序列相關(guān)和自相關(guān)的概念和范疇是否是
一個(gè)意思?
34.DW值與一階自相關(guān)系數(shù)的關(guān)系是什么?35.什么是多重共線性?產(chǎn)生多重共線性的原
因是什么?
36.什么是完全多重共線性?什么是不完全多重共線性?37.完全多重共線性對(duì)0LS估計(jì)量的影
響有哪些?
38.不完全多重共線性對(duì)0LS估計(jì)量的影響有哪些?39.從哪些癥狀中可以判斷可能存在多
重共線性?
40.什么是方差膨脹因子檢驗(yàn)法?41.模型中引入虛擬變量的作用是什
么?
42.虛擬變量引入的原則是什么?43.虛擬變量引入的方式及每種方式的
作用是什么?
44.判斷計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型優(yōu)劣的基本原則是什么?45.模型設(shè)定誤差的類型有那
些?
46.工具變量選擇必須滿足的條件是什么?47.設(shè)定誤差產(chǎn)生的主要原因
是什么?
48.在建立計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型時(shí),什么時(shí)候,為什么要引入虛擬變量?49.估計(jì)有限分布滯后模型會(huì)
遇到哪些困難
50.什么是滯后現(xiàn)像?產(chǎn)生滯后現(xiàn)像的原因主要有哪些?51.簡(jiǎn)述koyck模型的特點(diǎn)。
52.簡(jiǎn)述聯(lián)立方程的類型有哪幾種53.簡(jiǎn)述聯(lián)立方程的變量有哪幾種類型
54.模型的識(shí)別有幾種類型?55.簡(jiǎn)述識(shí)別的條件。
五、計(jì)算與分析題(每小題10分)
1.下表為日本的匯率與汽車出口數(shù)量數(shù)據(jù),
年度1986198719881989199019911992199319941995
X16814512813814513512711110294
Y661631610588583575567502446379
X:年均匯率(日元/美元)Y:汽車出口數(shù)量(萬(wàn)輛)
問題:(1)畫出X與Y關(guān)系的散點(diǎn)圖。
(2)計(jì)算X與Y的相關(guān)系數(shù)。其中*=129.3,丫=554.2,^(X-X)2=4432.D
^2(Y—Y)2=68113.6>^(X-X)(Y—Y)=16195,4(3)采用直線回歸方程擬和出的模型為
"81.72+3.65X
t值1.24277.2797R2=0.8688F=52.99
解釋參數(shù)的經(jīng)濟(jì)意義。
2.已知一模型的最小二乘的回歸結(jié)果如下:
*=101.4-4.78%標(biāo)準(zhǔn)差(45.2)(1.53)n=30R2=0.31
其中,Y:政府債券價(jià)格(百美元),X:利率(%)。
回答以下問題:(1)系數(shù)的符號(hào)是否正確,并說明理由;(2)為什么左邊是y而不是Yj;
(3)在此模型中是否漏了誤差項(xiàng)?。唬?)該模型參數(shù)的經(jīng)濟(jì)意義是什么。
3.估計(jì)消費(fèi)函數(shù)模型G=c+尸1得
G=15+0.81X
t值(13.1)(18.7)n=19R2=0.81
其中,C:消費(fèi)(元)Y:收入(元)
17=17396
已知Go25(19)=2.0930,%Q5(19)=L729,?0025(17)=2.1098,?005()-°
問:(1)利用t值檢驗(yàn)參數(shù)月的顯著性(a=0.05);(2)確定參數(shù)力的標(biāo)準(zhǔn)差;(3)判斷一下該模型
的擬合情況。
4.已知估計(jì)回歸模型得
x=81.7230+3.6541%且匯(X—又>=4432」,^(Y-Y)2=68113.6)
求判定系數(shù)和相關(guān)系數(shù)。
5.有如下表數(shù)據(jù)
日本物價(jià)上漲率與失業(yè)率的關(guān)系
年份物價(jià)上漲率(%)P失業(yè)率(%)U
19860.62.8
19870.12.8
19880.72.5
19892.32.3
19903.12.1
19913.32.1
19921.62.2
19931.32.5
19940.72.9
1995-0.13.2
(1)設(shè)橫軸是U,縱軸是P,畫出散點(diǎn)圖。根據(jù)圖形判斷,物價(jià)上漲率與失業(yè)率之間是什么樣的關(guān)系?
擬合什么樣的模型比較合適?(2)根據(jù)以上數(shù)據(jù),分別擬合了以下兩個(gè)模型:
模型一:P=-6.32+19.14—模型二:尸=8.64—2.87U
U
分別求兩個(gè)模型的樣本決定系數(shù)。
7.根據(jù)容量n=30的樣本觀測(cè)值數(shù)據(jù)計(jì)算得到下列數(shù)據(jù):XY=146.5,X=12.6,Y=11.3,N=164.2,
Y"=134.6,試估計(jì)Y對(duì)X的回歸直線。
8.下表中的數(shù)據(jù)是從某個(gè)行業(yè)5個(gè)不同的工廠收集的,請(qǐng)回答以下問題:
總成本Y與產(chǎn)量X的數(shù)據(jù)
Y8044517061
X1246118
(1)估計(jì)這個(gè)行業(yè)的線性總成本函數(shù):%^+b,X,(2)6。和ft1的經(jīng)濟(jì)含義是什么?
9.有10戶家庭的收入(X,元)和消費(fèi)(Y,百元)數(shù)據(jù)如下表:
10戶家庭的收入(X)與消費(fèi)(Y)的資料
X20303340151326383543
Y7981154810910
若建立的消費(fèi)Y對(duì)收入X的回歸直線的Eviews輸出結(jié)果如下:
DependentVariable:Y
VariableCoefficientStd.Error
X0.2022980.023273
C2.1726640.720217
R-squared0.904259S.D.dependent2.23358
var2
Adjusted0.892292F-statistic75.5589
R-squared8
Durbin-Watson2.077648Prob(F-statistic)0.00002
stat———4
(1)說明回歸直線的代表性及解釋能力。
(2)在95%的置信度下檢驗(yàn)參數(shù)的顯著性。(務(wù)煙四422281,Z005(10)=1.8125,怎25⑻=2.3060,
?005(8)=1.8595)
(3)在95%的置信度下,預(yù)測(cè)當(dāng)X=45(百元)時(shí),消費(fèi)(Y)的置信區(qū)間。(其中亍=29.3,君2=992.1)
10.已知相關(guān)系數(shù)r=0.6,估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤差H8,樣本容量n=62。
求:(1)剩余變差;(2)決定系數(shù);(3)總變差。
11.在相關(guān)和回歸分析中,已知下列資料:
&=16,6=10,n=20,I=0.9,^(X-Y)2=2000O
(1)計(jì)算Y對(duì)X的回歸直線的斜率系數(shù)。(2)計(jì)算回歸變差和剩余變差。(3)計(jì)算估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤差。
12.根據(jù)對(duì)某企業(yè)銷售額Y以及相應(yīng)價(jià)格X的11組觀測(cè)資料計(jì)算:
XY=117849,X=519,Y=217,X2=284958,Y2=49046
(1)估計(jì)銷售額對(duì)價(jià)格的回歸直線;
(2)當(dāng)價(jià)格為Xi=10時(shí),求相應(yīng)的銷售額的平均水平,并求此時(shí)銷售額的價(jià)格彈性。
13.假設(shè)某國(guó)的貨幣供給量Y與國(guó)民收入X的歷史如系下表。
某國(guó)的貨幣供給量X與國(guó)民收入Y的歷史數(shù)據(jù)
年份XY年份XY年份XY
19852.05.019893.37.219934.89.7
19862.55.519904.07.719945.010.0
19873.2619914.28.419955.211.2
19883.6719924.6919965.812.4
根據(jù)以上數(shù)據(jù)估計(jì)貨幣供給量Y對(duì)國(guó)民收入X的回歸方程,利用Eivews軟件輸出結(jié)果為:
DependentVariable:Y
VariableCoefficieStd.Errort-StatisticProb.
nt
X1.9680850.13525214.551270.0000
C0.3531910.5629090.6274400.5444
R-squared0.954902Meandependent8.25833
var3
Adjusted0.950392S.D.dependent2.29285
R-squaredvar8
S.E.ofregression0.510684F-statistic211.739
A今
Sumsquared2.607979Prob(F-statistic)0.00000
resid0
問:(1)寫出回歸模型的方程形式,并說明回歸系數(shù)的顯著性(。=0.05)。(2)解釋回歸系數(shù)的含
義。
(2)如果希望1997年國(guó)民收入達(dá)到15,那么應(yīng)該把貨幣供給量定在什么水平?
14.假定有如下的回歸結(jié)果
g=2.6911-0.4795X,
其中,Y表示美國(guó)的咖啡消費(fèi)量(每天每人消費(fèi)的杯數(shù)),X表示咖啡的零售價(jià)格(單位:美元/杯),t
表示時(shí)間。問:
(1)這是一個(gè)時(shí)間序列回歸還是橫截面回歸?做出回歸線。
(2)如何解釋截距的意義?它有經(jīng)濟(jì)含義嗎?如何解釋斜率?(3)能否救出真實(shí)的總體回歸函數(shù)?
(4)根據(jù)需求的價(jià)格彈性定義:彈性=斜率X%,依據(jù)上述回歸結(jié)果,你能救出對(duì)咖啡需求的價(jià)格彈
Y
性嗎?如果不能,計(jì)算此彈性還需要其他什么信息?
15.下面數(shù)據(jù)是依據(jù)10組X和Y的觀察值得到的:
E匕=1110,ZX,=1680,zx占=204200,315400,X1;2=133300
假定滿足所有經(jīng)典線性回歸模型的假設(shè),求用,月的估計(jì)值;
16.根據(jù)某地1961—1999年共39年的總產(chǎn)出Y、勞動(dòng)投入L和資本投入K的年度數(shù)據(jù),運(yùn)用普通最小二
乘法估計(jì)得出了下列回歸方程:
InY=-3,938+1.4511nL+0,38411nK
(0.237)(0.083)(0.048)
R2=09946,DW=0.858
式下括號(hào)中的數(shù)字為相應(yīng)估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)誤。
⑴解釋回歸系數(shù)的經(jīng)濟(jì)含義;(2)系數(shù)的符號(hào)符合你的預(yù)期嗎?為什么?
17.某計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)家曾用19211941年與19451950年(19421944年戰(zhàn)爭(zhēng)期間略去)美國(guó)國(guó)內(nèi)消費(fèi)C和
工資收入W、非工資一非農(nóng)業(yè)收入P、農(nóng)業(yè)收入A的時(shí)間序列資料,利用普通最小二乘法估計(jì)得出了以
下回歸方程:
7=8.133+1.059W+0.452P+0.121A
(8.92)(0.17)(0.66)(1.09)
R2=O.95尸=107.37
式下括號(hào)中的數(shù)字為相應(yīng)參數(shù)估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)誤。試對(duì)該模型進(jìn)行評(píng)析,指出其中存在的問題。
18.計(jì)算下面三個(gè)自由度調(diào)整后的決定系數(shù)。這里,在2為決定系數(shù),〃為樣本數(shù)目,上為解釋變量個(gè)數(shù)。
(1)R2=0.75〃=8k=2(2)R2=0.35n=9k=3(3)R2=0.95n=31k=5
19.設(shè)有模型%=瓦+仄與+b2x2l+utf試在下列條件下:
①4+d=1②分別求出白,外的最小二乘估計(jì)量。
20.假設(shè)要求你建立一個(gè)計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型來(lái)說明在學(xué)校跑道上慢跑一英里或一英里以上的人數(shù),以便決定
是否修建第二條跑道以滿足所有的鍛煉者。你通過整個(gè)學(xué)年收集數(shù)據(jù),得到兩個(gè)可能的解釋性方程:
2
方程A:7=125.0-15.0^-1.0X2+1.5X3R=0.75
方程B:9=123.0—14.0X1+5.5X2—3.7X4R2=0.73
其中:r——某天慢跑者的人數(shù)X]該天降雨的英寸數(shù)x2——該天日照的小
時(shí)數(shù)
X3——該天的最高溫度(按華氏溫度)x4——第二天需交學(xué)期論文的班級(jí)數(shù)
請(qǐng)回答下列問題:(1)這兩個(gè)方程你認(rèn)為哪個(gè)更合理些,為什么?
(2)為什么用相同的數(shù)據(jù)去估計(jì)相同變量的系數(shù)得到不同的符號(hào)?
21.假定以校園內(nèi)食堂每天賣出的盒飯數(shù)量作為被解釋變量,盒飯價(jià)格、氣溫、附近餐廳的盒飯價(jià)格、
學(xué)校當(dāng)日的學(xué)生數(shù)量(單位:千人)作為解釋變量,進(jìn)行回歸分析;假設(shè)不管是否有假期,食堂都營(yíng)業(yè)。
不幸的是,食堂內(nèi)的計(jì)算機(jī)被一次病毒侵犯,所有的存儲(chǔ)丟失,無(wú)法恢復(fù),你不能說出獨(dú)立變量分別代
表著哪一項(xiàng)!下面是回歸結(jié)果(括號(hào)內(nèi)為標(biāo)準(zhǔn)差):
R=10.6+28.4^.+12.7X2Z+0.61X3/-5.9X4i
—2
(2.6)(6.3)(0.61)(5.9)R=0.63n=35
要求:(1)試判定每項(xiàng)結(jié)果對(duì)應(yīng)著哪一個(gè)變量?(2)對(duì)你的判定結(jié)論做出說明。
22.設(shè)消費(fèi)函數(shù)為丹=4+白為+%,其中%為消費(fèi)支出,七為個(gè)人可支配收入,%為隨機(jī)誤差項(xiàng),
并且石(%)=0,1々?%)=。2玉2(其中人為常數(shù))。試回答以下問題:
(1)選用適當(dāng)?shù)淖儞Q修正異方差,要求寫出變換過程;(2)寫出修正異方差后的參數(shù)估計(jì)量的表達(dá)式。
23.檢驗(yàn)下列模型是否存在異方差性,列出檢驗(yàn)步驟,給出結(jié)論。
%二%+白&+b2X2t+b3X3t+%
樣本共40個(gè),本題假設(shè)去掉c=12個(gè)樣本,假設(shè)異方差由出引起,數(shù)值小的一組殘差平方和為
RSS1=0.466E-17,數(shù)值大的一組平方和為RSS?=O.36E-17。7^05(10,10)=2.98
24.假設(shè)回歸模型為:其中:%=并且玉是非隨機(jī)變量,
求模型參數(shù)b的最佳線性無(wú)偏估計(jì)量及其方差。
25.現(xiàn)有X和Y的樣本觀測(cè)值如下表:
X2510410
y47459
2
假設(shè)y對(duì)x的回歸模型為%=d+blxi+ui,且Vw(%)=(yxf,試用適當(dāng)?shù)姆椒ü烙?jì)此回歸模型。
26.根據(jù)某地1961-1999年共39年的總產(chǎn)出Y、勞動(dòng)投入L和資本投入K的年度數(shù)據(jù),運(yùn)用普通最小二
乘法估計(jì)得出了下列回歸方程:
InY=-3.938+1.4511nL+0.38411nK
(0.237)(0.083)(0.048)
R?=0.9946,DW=0.858
上式下面括號(hào)中的數(shù)字為相應(yīng)估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)誤差。在5%的顯著性水平之下,由DW檢驗(yàn)臨界值表,得
d,=1.38,d=1.60o問;(1)題中所估計(jì)的回歸方程的經(jīng)濟(jì)含義;(2)該回歸方程的估計(jì)中存在什么問
題?應(yīng)如何改進(jìn)?
27.根據(jù)我國(guó)1978——2000年的財(cái)政收入F和國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值X的統(tǒng)計(jì)資料,可建立如下的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模
型:
K=556.6477+0.1198xX
(2.5199)(22.7229)
★=0.9609,S.E=731.2086,F=516.3338,OW=0.3474
請(qǐng)回答以下問題:
(1)何謂計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的自相關(guān)性?
(2)試檢驗(yàn)該模型是否存在一階自相關(guān),為什么?
(3)自相關(guān)會(huì)給建立的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型產(chǎn)生哪些影響?
(4)如果該模型存在自相關(guān),試寫出消除一階自相關(guān)的方法和步驟。
(臨界值匿=1.24,du=1.43)
28.對(duì)某地區(qū)大學(xué)生就業(yè)增長(zhǎng)影響的簡(jiǎn)單模型可描述如下:
gEMPt=&+/3lgMINlt+^gPOP+j33gGDPlt+及gGDP,+4
式中,為新就業(yè)的大學(xué)生人數(shù),MINI為該地區(qū)最低限度工資,POP為新畢業(yè)的大學(xué)生人數(shù),GDP1為該地
區(qū)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值,GDP為該國(guó)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值;g表示年增長(zhǎng)率。
(1)如果該地區(qū)政府以多多少少不易觀測(cè)的卻對(duì)新畢業(yè)大學(xué)生就業(yè)有影響的因素作為基礎(chǔ)來(lái)選擇最低
限度工資,則OLS估計(jì)將會(huì)存在什么問題?
(2)令MIN為該國(guó)的最低限度工資,它與隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)相關(guān)嗎?
(3)按照法律,各地區(qū)最低限度工資不得低于國(guó)家最低工資,哪么gMIN能成為gMINl的工具變量嗎?
29.下列假想的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型是否合理,為什么?
(1)GDP=?+EAGDP1+^其中,”.=123)是第,產(chǎn)業(yè)的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值。
(2)S]—cc+J3s2+£其中,Si、邑分別為農(nóng)村居民和城鎮(zhèn)居民年末儲(chǔ)蓄存款余
額。
(3)Yt=a+/3xIt+/32Lt+s其中,F(xiàn)、/、L分別為建筑業(yè)產(chǎn)值、建筑業(yè)固定資產(chǎn)投資和
職工人數(shù)。
(4)Yt=oc+/3Pt+&其中,F(xiàn)、尸分別為居民耐用消費(fèi)品支出和耐用消費(fèi)品物價(jià)
指數(shù)。
(5)財(cái)政收入=/(財(cái)政支出)+£(6)煤炭產(chǎn)量=/(L,K,XI,X2)+£
其中,L、K分別為煤炭工業(yè)職工人數(shù)和固定資產(chǎn)原值,X1、X2分別為發(fā)電量和鋼鐵產(chǎn)量。
30.指出下列假想模型中的錯(cuò)誤,并說明理由:
⑴RSt=8300.0-0.24取+1.121Vt
其中,松,為第/年社會(huì)消費(fèi)品零售總額(億元),取為第f年居民收入總額(億元)(城鎮(zhèn)居民可支配收
入總額與農(nóng)村居民純收入總額之和),”為第,年全社會(huì)固定資產(chǎn)投資總額(億元)。
(2)。,=18。+1.2匕其中,c、y分別是城鎮(zhèn)居民消費(fèi)支出和可支配收入。
(3)由匕=1」5+L621n&-0.281nL,其中,丫、長(zhǎng)、L分別是工業(yè)總產(chǎn)值、工業(yè)生產(chǎn)資金和職
工人數(shù)。
31.假設(shè)王先生估計(jì)消費(fèi)函數(shù)(用模型6=。+且+%表示),并獲得下列結(jié)果:
6,=15+0.81匕,n=19
(3.1)(18.7)R2=0.98
這里括號(hào)里的數(shù)字表示相應(yīng)參數(shù)的T比率值。
要求:(1)利用T比率值檢驗(yàn)假設(shè):b=0(取顯著水平為5%,);(2)確定參數(shù)估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)誤差;
(3)構(gòu)造b的95%的置信區(qū)間,這個(gè)區(qū)間包括0嗎?
32.根據(jù)我國(guó)1978——2000年的財(cái)政收入y和國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值X的統(tǒng)計(jì)資料,可建立如下的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型:
7=556.6477+0.1198xX
(2.5199)(22.7229)
3=0.9609,S.E=731.2086,F=516.3338,DW=0.3474
請(qǐng)回答以下問題:
(1)何謂計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的自相關(guān)性?(2)試檢驗(yàn)該模型是否存在一階自相關(guān)及相關(guān)方向,為什么?
(3)自相關(guān)會(huì)給建立的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型產(chǎn)生哪些影響?
(臨界值(=L24,dv=1.43)
33.以某地區(qū)22年的年度數(shù)據(jù)估計(jì)了如下工業(yè)就業(yè)回歸方程
y=—3.89+0.51InX]-0.25InX2+0.62InX3
(-0.56)(2.3)(-1.7)(5.8)
—2
R=0.996£>W=1.147
式中,Y為總就業(yè)量;XI為總收入;X2為平均月工資率;X3為地方政府的總支出。
(1)試證明:一階自相關(guān)的DW檢驗(yàn)是無(wú)定論的。(2)逐步描述如何使用LM檢驗(yàn)
34.下表給出三變量模型的回歸結(jié)果:
方差來(lái)源平方和(SS)自由度平方和的均值
來(lái)自回歸65965一一
來(lái)自殘差一一一
總離差(TSS)6604214
-2
要求:(1)樣本容量是多少?(2)求RSS?(3)ESS和RSS的自由度各是多少?(4)求配和相?
35.根據(jù)我國(guó)1985——2001年城鎮(zhèn)居民人均可支配收入和人均消費(fèi)性支出資料,按照凱恩斯絕對(duì)收入假
說建立的消費(fèi)函數(shù)計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型為:
c=137,422+0.722xj
(5.875)(127.09)
R-=0.999.,S.E=51.9.,DW=1.205.,F(xiàn)=16151
B|=Y51.9+0.871xy
(-0.283)(5.103)
R2=0.634508.,S.E=354O.,DW=1.91.,F(xiàn)=26.04061
其中:y是居民人均可支配收入,。是居民人均消費(fèi)性支出要求:
(1)解釋模型中137.422和0.772的意義;(2)簡(jiǎn)述什么是模型的異方差性;(3)檢驗(yàn)該模型是否存
在異方差性;
36.考慮下表中的數(shù)據(jù)
Y-10-8-6-4-20246810
X11234567891011
X213579111315171921
假設(shè)你做Y對(duì)先和X2的多元回歸,你能估計(jì)模型的參數(shù)嗎?為什么?
37.在研究生產(chǎn)函數(shù)時(shí),有以下兩種結(jié)果:
ln@=-5.04+0.0871n左+O.8931n/⑴
s=(1.04)(0.087)(0.137)々=0.878n=21
In。=-8.57+0.0272/+0.46Ink+1.2581nI(2)
s=(2.99)(0.0204)(0.333)(0.324)7?2=0.889n=21~
其中,Q=產(chǎn)量,K=資本,L=勞動(dòng)時(shí)數(shù),t=時(shí)間,11=樣本容量
請(qǐng)回答以下問題:
(1)證明在模型(1)中所有的系數(shù)在統(tǒng)計(jì)上都是顯著的(a=0.05)o
(2)證明在模型(2)中t和Ink的系數(shù)在統(tǒng)計(jì)上不顯著(a=0.05)o
(3)可能是什么原因造成模型(2)中Ink不顯著的?
38.根據(jù)某種商品銷售量和個(gè)人收入的季度數(shù)據(jù)建立如下模型:
Y+bD
t=,+b2A32t+仇。4r+b6Xt+Ut
其中,定義虛擬變量為為第i季度時(shí)其數(shù)值取1,其余為0。這時(shí)會(huì)發(fā)生
什么問題,參數(shù)是否能夠用最小二乘法進(jìn)行估計(jì)?
39.某行業(yè)利潤(rùn)Y不僅與銷售額X有關(guān),而且與季度因素有關(guān)。
(1)如果認(rèn)為季度因素使利潤(rùn)平均值發(fā)生變異,應(yīng)如何引入虛擬變量?
(2)如果認(rèn)為季度因素使利潤(rùn)對(duì)銷售額的變化額發(fā)生變異,應(yīng)如何引入虛擬變量?
(3)如果認(rèn)為上述兩種情況都存在,又應(yīng)如何引入虛擬變量?對(duì)上述三種情況分別設(shè)定利潤(rùn)
模型。
40.設(shè)我國(guó)通貨膨脹I主要取決于工業(yè)生產(chǎn)增長(zhǎng)速度G,1988年通貨膨脹率發(fā)生明顯變化。
(1)假設(shè)這種變化表現(xiàn)在通貨膨脹率預(yù)期的基點(diǎn)不同
(2)假設(shè)這種變化表現(xiàn)在通貨膨脹率預(yù)期的基點(diǎn)和預(yù)期都不同
對(duì)上述兩種情況,試分別確定通貨膨脹率的回歸模型。
41.一個(gè)由容量為209的樣本估計(jì)的解釋CEO薪水的方程為:
In歹=4.59+0.257InX]+0.011X2+0.1582+0.181D2-0.283D3
(15.3)(8.03)(2.75)(1.775)(2.13)(-2.895)
其中,Y表示年薪水平(單位:萬(wàn)元),X1表示年收入(單位:萬(wàn)元),X2表示公司股票收益(單位:萬(wàn)元);
D2,3均為虛擬變量,分別表示金融業(yè)、消費(fèi)品工業(yè)和公用業(yè)。假設(shè)對(duì)比產(chǎn)業(yè)為交通運(yùn)輸業(yè)。
(1)解釋三個(gè)虛擬變量參數(shù)的經(jīng)濟(jì)含義。
(2)保持X1和X2不變,計(jì)算公用事業(yè)和交通運(yùn)輸業(yè)之間估計(jì)薪水的近似百分比差異。這個(gè)差異在1%
的顯著性水平上是統(tǒng)計(jì)顯著嗎?
(3)消費(fèi)品工業(yè)和金融業(yè)之間估計(jì)薪水的近似百分比差異是多少?
42.在一項(xiàng)對(duì)北京某大學(xué)學(xué)生月消費(fèi)支出的研究中,認(rèn)為學(xué)生的消費(fèi)支出除受其家庭的月收入水平外,還
受在學(xué)校是否得獎(jiǎng)學(xué)金,來(lái)自農(nóng)村還是城市,是經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)還是欠發(fā)達(dá)地區(qū),以及性別等因素的影響。
試設(shè)定適當(dāng)?shù)哪P?,并?dǎo)出如下情形下學(xué)生消費(fèi)支出的平均水平:
(1)來(lái)自欠發(fā)達(dá)農(nóng)村地區(qū)的女生,未得獎(jiǎng)學(xué)金;(2)來(lái)自欠發(fā)達(dá)城市地區(qū)的男生,得到獎(jiǎng)學(xué)金;
⑶來(lái)自發(fā)達(dá)地區(qū)的農(nóng)村女生,得到獎(jiǎng)學(xué)金;(4)來(lái)自發(fā)達(dá)地區(qū)的城市男生,未得獎(jiǎng)學(xué)金.
43.試在家庭對(duì)某商品的消費(fèi)需求函數(shù)丫=。+后+〃中(以加法形式)引入虛擬變量,用以反映季節(jié)
因素(淡、旺季)和收入層次差距(高、低)對(duì)消費(fèi)需求的影響,并寫出各類消費(fèi)函數(shù)的具體形式。
44.考察以下分布滯后模型:
a+u
Yt~0oXt++/32Xt_2+B3X―3+t
假定我們要用多項(xiàng)式階數(shù)為2的有限多項(xiàng)式估計(jì)這個(gè)模型,并根據(jù)一個(gè)有60個(gè)觀測(cè)值的樣本求出了
二階多項(xiàng)式系數(shù)的估計(jì)值為:a0—0.3,a1=0.51,a2=0.1,試計(jì)算8(i=0,1,2,3)
45.考察以下分布滯后模型:
U
Yt-a+(3QXt+(3XX—i+t-2+t
假如用2階有限多項(xiàng)式變換模型估計(jì)這個(gè)模型后得
333
yi=O.5+O.71Zont,+O.25Zi,t-O.3OZZ,,t式中,ZuOrt=Yx,1—1,Zitlt=Yix,1—1z.11—1
000
(1)求原模型中各參數(shù)值(2)估計(jì)x對(duì)y的短期影響乘數(shù)、長(zhǎng)期影響乘數(shù)和過渡性影響乘數(shù)
46.已知某商場(chǎng)1997-2006年庫(kù)存商品額y與銷售額X的資料,假定最大滯后長(zhǎng)度k=2,多項(xiàng)式的階
數(shù)〃z=2。
(1)建立分布滯后模型
(2)假定用最小二乘法得到有限多項(xiàng)式變換模型的估計(jì)式為
R=-120.63+O.53Z。,+O.8OZ1,-O.33Z”
請(qǐng)寫出分布滯后模型的估計(jì)式
G=%+"工
arv
47.考察下面的模型It=a0+ayYt+<2,^-1+3t+t
Yt=Ct+It
式中/為投資,F(xiàn)為收入,C為消費(fèi),廠為利率。
(1)指出模型的內(nèi)生變量和前定變量;(2)分析各行為方程的識(shí)別狀況;
(3)選擇最適合于估計(jì)可識(shí)別方程的估計(jì)方法。
48.設(shè)有聯(lián)立方程模型:
消費(fèi)函數(shù):Ct=a0+a,Yt+^t投資函數(shù):It=b0+b^t+b^t_x+u2t恒等式:
工=G+,+G,
其中,。為消費(fèi),/為投資,F(xiàn)為收入,G為政府支出,%和乙為隨機(jī)誤差項(xiàng),請(qǐng)回答:
(1)指出模型中的內(nèi)生變量、外生變量和前定變量(2)用階條件和秩條件識(shí)別該聯(lián)立方程模型
(3)分別提出可識(shí)別的結(jié)構(gòu)式方程的恰當(dāng)?shù)墓烙?jì)方法
49.識(shí)別下面模型
式1:2=g+a上+%匕+河(需求方程)式2:Q,=4+月上+G(供給方程)
其中,。為需求或供給的數(shù)量,P為價(jià)格,V為收入,。和P為內(nèi)生變量,F(xiàn)為外生變量。
50.已知結(jié)構(gòu)式模型為
式1:乂=tZg++a,X]+對(duì)式2:N=Po++尸2X,+U-,
其中,工和N是內(nèi)生變量,X]和X2是外生變量。
(1)分析每一個(gè)結(jié)構(gòu)方程的識(shí)別狀況;(2)如果a2=0,各方程的識(shí)別狀況會(huì)有什么變化?
計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)題庫(kù)答案
一、單項(xiàng)選擇題(每小題1分)
1.C2.B3.D4.A5.C6.B7.A8.C9.D10.A11.D12.B13.B14.A15.A
16.D17.A18.C19.B20.B21.D22.D23.D24.B25.C26.D27.D28.D29.A
30.D31.B32.D33.C34.A35.C36.D37.A38.D39.A40.D41.C42.A43.C
44.D45.A46.B47.C48.D49.B50.C51.B52.C53.C54.D55.C56.C57.D
58.C59.A60.D61.A62.D63.A64.A65.D66.A67.B68.C69.A70.C71.D72.B
73.A74.D75.D76.A77.C78.D79.B80.B81.D82.B83.B84.D85.C86.A87.B
88.C89.C90.A91.D92.C93.D94.A95.D96.D97.C98.D99.A100.D
101.B102.D103.C104.A105.C106.B107.D108.D109.D110.D111.C112.D113.D114.D
115.C116.C117.B118.C119.A120.B121.C122.D123.D124.D125.C126.C127.D
二、多項(xiàng)選擇題(每小題2分)
1.ADE2.AC3.BD4.AB5.CD6.ABCDE7.ABCD8.BCD9.ABCDE
10.ABCD11.CD12.ABCD13.BCDE14.ABE15.ACD16.ABCDE17.ABE18.AC
19.BE20.CDE21.ABCDE22.CDE23.ABDE24.ADE25.ACE26.ABCDE27.ABCDE
28.ABCDE29.BCE30.ACDE31.BCD32.BC33.AB34.ABCD35.BCD36.ACDE
37.BCD38.BC39.AD40.ABCDE41.AB42.BCDE43.DE44.ABCDE45.BE46.ABC47.BC
48.BCD49.BDE50.AB51.ABCDE52.AC53.ACD54.ACD55.ABCD56.ABCDE57.ABC
58.AB59.ABC60.AE61.ABCD62.BC63.AC64.ABC65.BE66.ABC67.CD68.BCD
69.ABCD70.CD71.ABD72.ABCD73.ABCDE74.ADF75.ABD76.BD77.ABC78.ABCD
79.ABCD80.BCDE
三、名詞解釋(每小題3分)
1.經(jīng)濟(jì)變量:經(jīng)濟(jì)變量是用來(lái)描述經(jīng)濟(jì)因素?cái)?shù)量水平的指標(biāo)。(3分)
2.解釋變量:是用來(lái)解釋作為研究對(duì)象的變量(即因變量)為什么變動(dòng)、如何變動(dòng)的變量。(2分)它對(duì)因變量的變動(dòng)
做出解釋,表現(xiàn)為方程所描述的因果關(guān)系中的“因”。(1分)
3.被解釋變量:是作為研究對(duì)象的變量。(1分)它的變動(dòng)是由解釋變量做出解釋的,表現(xiàn)為方程所描述的因果關(guān)系的
果。(2分)
4.內(nèi)生變量:是由模型系統(tǒng)內(nèi)部因素所決定的變量,(2分)表現(xiàn)為具有一定概率分布的隨機(jī)變量,是模型求解的結(jié)果。
(1分)
5.外生變量:是由模型系統(tǒng)之外的因素決定的變量,表現(xiàn)為非隨機(jī)變量。(2分)它影響模型中的內(nèi)生變量,其數(shù)值在
模型求解之前就已經(jīng)確定。(1分)
6.滯后變量:是滯后內(nèi)生變量和滯后外生變量的合稱,(1分)前期的內(nèi)生變量稱為滯后內(nèi)生變量;(1分)前期的外
生變量稱為滯后外生變量。(1分)
7.前定變量:通常將外生變量和滯后變量合稱為前定變量,(1分)即是在模型求解以前已經(jīng)確定或需要確定的變量。
(2分)
8.控制變量:在計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型中人為設(shè)置的反映政策要求、決策者意愿、經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)運(yùn)行條件和狀態(tài)等方面的變量,(2
分)它一般屬于外生變量。(1分)
9.計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型:為了研究分析某個(gè)系統(tǒng)中經(jīng)濟(jì)變量之間的數(shù)量關(guān)系而采用的隨機(jī)代數(shù)模型,(2分)是以數(shù)學(xué)形式對(duì)
客觀經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象所作的描述和概括。(1分)
10.函數(shù)關(guān)系:如果一個(gè)變量y的取值可以通過另一個(gè)變量或另一組變量以某種形式惟一地、精確地確定,則y與這
個(gè)變量或這組變量之間的關(guān)系就是函數(shù)關(guān)系。(3分)
11.相關(guān)關(guān)系:如果一個(gè)變量y的取值受另一個(gè)變量或另一組變量的影響,但并不由它們惟一確定,則y與這個(gè)變量
或這組變量之間的關(guān)系就是相關(guān)關(guān)系。(3分)
12.最小二乘法:用使估計(jì)的剩余平方和最小的原則確定樣本回歸函數(shù)的方法,稱為最小二乘法。(3分)
13.高斯一馬爾可夫定理:在古典假定條件下,OLS估計(jì)量是模型參數(shù)的最佳線性無(wú)偏估計(jì)量,這一結(jié)論即是高斯一
馬爾可夫定理。(3分)
14.總變差(總離差平方和):在回歸模型中,被解釋變量的觀測(cè)值與其均值的離差平方和。(3分)
15.回歸變差(回歸平方和):在回歸模型中,因變量的估計(jì)值與其均值的離差平方和,(2分)也就是由解釋變量解釋
的變差。(1分)
16.剩余變差(殘差平方和):在回歸模型中,因變量的觀測(cè)值與估計(jì)值之差的平方和,(2分)是不能由解釋變量所解
釋的部分變差。(1分)
17.估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤差:在回歸模型中,隨機(jī)誤差項(xiàng)方差的估計(jì)量的平方根。(3分)
18.樣本決定系數(shù):回歸平方和在總變差中所占的比重。(3分)
19.點(diǎn)預(yù)測(cè):給定自變量的某一個(gè)值時(shí),利用樣本回歸方程求出相應(yīng)的樣本擬合值,以此作為因變量實(shí)際值和其均值
的估計(jì)值。(3分)
20.擬合優(yōu)度:樣本回歸直線與樣本觀測(cè)數(shù)據(jù)之間的擬合程度。(3分)
21.殘差:樣本回歸方程的擬合值與觀測(cè)值的誤差稱為回歸殘差。(3分)
22.顯著性檢驗(yàn):利用樣本結(jié)果,來(lái)證實(shí)一個(gè)虛擬假設(shè)的真?zhèn)蔚囊环N檢驗(yàn)程序。(3分)
23.回歸變差:簡(jiǎn)稱ESS,表示由回歸直線(即解釋變量)所解釋的部分(2分),表示x對(duì)y的線性影響(1分)。
24.剩余變差:簡(jiǎn)稱RSS,是未被回歸直線解釋的部分(2分),是由解釋變量以外的因素造成的影響(1分)。
25.多重決定系數(shù):在多元線性回歸模型中,回歸平方和與總離差平方和的比值(1分),也就是在被解釋變量的總變
差中能由解釋變量所解釋的那部分變差的比重,我們稱之為多重決定系數(shù),仍用R2表示(2分)。
26.調(diào)整后的決定系數(shù):又稱修正后的決定系數(shù),記為R2,是為了克服多重決定系數(shù)會(huì)隨著解釋變量的增加而增大的
缺陷提出來(lái)的,(2分)
—,Ve~/(n-k-I)
其公式為:4=1-6'-------------(1分)。
2(%一歹)/(“一1)
27.偏相關(guān)系數(shù):在Y、Xi、X2三個(gè)變量中,當(dāng)Xi既定時(shí)(即不受Xi的影響),表示Y與X2之間相關(guān)關(guān)系的指標(biāo),稱為
偏相關(guān)系數(shù),記做Ryzi。(3分)
28.異方差性:在線性回歸模型中,如果隨機(jī)誤差項(xiàng)的方差不是常數(shù),即對(duì)不同的解釋變量觀測(cè)值彼此不同,則稱隨機(jī)
U.
項(xiàng)'具有異方差性。(3分)
29.戈德菲爾特-匡特檢驗(yàn):該方法由戈德菲爾特(S.M.Goldfeld)和匡特(R.E.Quandt)于1965年提出,用對(duì)樣本進(jìn)行
分段比較的方法來(lái)判斷異方差性。(3分)
30.懷特檢驗(yàn):該檢驗(yàn)由懷特(White)在1980年提出,通過建立輔助回歸模型的方式來(lái)判斷異方差性。(3分)
31.戈里瑟檢驗(yàn)和帕克檢驗(yàn):該檢驗(yàn)法由戈里瑟和帕克于1969年提出,其基本原理都是通過建立殘差序列對(duì)解釋變量的
(輔助)回歸模型,判斷隨機(jī)誤差項(xiàng)的方差與解釋變量之間是否存在著較強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系,進(jìn)而判斷是否存在異方差性。
(3分)
32.序列相關(guān)性:對(duì)于模型
%=A)+P\x\i+耳2%+…+Pkxki+Mii=l,2,—,n
隨機(jī)誤差項(xiàng)互相獨(dú)立的基本假設(shè)表現(xiàn)為Cov(〃7?,勺)=0i片j,i,j=1,2,…,n(1分)
如果出現(xiàn)ij,i,j=1,2,???,n
即對(duì)于不同的樣本點(diǎn),隨機(jī)誤差項(xiàng)之間不再是完全互相獨(dú)立,而是存在某種相關(guān)性,則認(rèn)為出現(xiàn)了序列相關(guān)性(Serial
Correlation)。(2分)
33.虛假序列相關(guān):是指模型的序列相關(guān)性是由于省略了顯著的解釋變量而導(dǎo)致的。
34.差分法:差分法是一類克服序列相關(guān)性的有效方法,被廣泛的采用。差分法是將原模型變換為差分模型,分為一階
差分法和廣義差分法。
35.廣義差分法:廣義差分法可以克服所有類型的序列相關(guān)帶來(lái)的問題,一階差分法是它的一個(gè)特例。
36.自回歸模型:yt-pyt_Y+/j.t
37.廣義最小二乘法:是最有普遍意義的最小二乘法,普通最小二乘法和加權(quán)最小二乘法是它的特例。
38.DW檢驗(yàn):德賓和瓦特森與1951年提出的一種適于小樣本的檢驗(yàn)方法。DW檢驗(yàn)法有五個(gè)前提條件。
39.科克倫-奧克特迭代法:是通過逐次跌代去尋求更為滿意的0的估計(jì)值,然后再采用廣義差分法。具體來(lái)說,該方
法是利用殘差兒去估計(jì)未知的0。(
40.Durbin兩步法:當(dāng)自相關(guān)系數(shù)0未知,可采用Durbin提出的兩步法去消除自相關(guān)。第一步對(duì)一多元回歸模型,
使用0LS法估計(jì)其參數(shù),第二步再利用廣義差分。
41.相關(guān)系數(shù):度量變量之間相關(guān)程度的一個(gè)系數(shù),一般用P表示。p=/Cov(內(nèi)9_,o<|p|<l,越接
JVa心勺)1
近于1,相關(guān)程度越強(qiáng),越接近于0,相關(guān)程度越弱。
42.多重共線性:是指解釋變量之間存在完全或不完全的線性關(guān)系。
43.方差膨脹因子:是指解釋變量之間存在多重共線性時(shí)的方差與不存在多重共線性時(shí)的方差之比。
44.把質(zhì)的因素量化而構(gòu)造的取值為0和1的人工變量。
45.在設(shè)定模時(shí)如果模型中解釋變量的構(gòu)成.模型函數(shù)的形式以及有關(guān)隨機(jī)誤差項(xiàng)的若干假定等內(nèi)容的設(shè)定與客觀實(shí)
際不一致,利用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型來(lái)描述經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象而產(chǎn)生的誤差。
46.是指與模型中的隨機(jī)解釋變量高度相關(guān),與隨機(jī)誤差項(xiàng)不相關(guān)的變量。
47.用工具變量替代模型中與隨機(jī)誤差項(xiàng)相關(guān)的隨機(jī)解釋變量的方法。
48.由于引進(jìn)虛擬變量,回歸模型的截距或斜率隨樣本觀測(cè)值的改變而系統(tǒng)地改變。
*1x>X
49.這是虛擬變量的一個(gè)應(yīng)用,當(dāng)解釋變量x低于某個(gè)已知的臨界水平x時(shí),我們?nèi)√摂M變量。=*設(shè)置而
0x<%
成的模型稱之為分段線性回歸模型。
50.分布滯后模型:如果滯后變量模型中沒有滯后因變量,因變量受解釋變量的影響分布在解釋變量不同時(shí)期的滯后
值上,則稱這種模型為分布滯后模型。
51.有限分布滯后模型:滯后期長(zhǎng)度有限的分布滯后模型稱為有限分布滯后模型。
52.無(wú)限分布滯后模型:滯后期長(zhǎng)度無(wú)限的分布滯后模型稱為無(wú)限分布滯后模型。
53.幾何分布滯后模型:對(duì)于無(wú)限分布滯后模型,如果其滯后變量的系數(shù)bi是按幾何級(jí)數(shù)列衰減的,則稱這種模型為
幾何分布滯后模型。
54.聯(lián)立方程模型:是指由兩個(gè)或更多相互聯(lián)系的方程構(gòu)建的模型。
55.結(jié)構(gòu)式模型:是根據(jù)經(jīng)濟(jì)理論建立的反映經(jīng)濟(jì)變量間直接關(guān)系結(jié)構(gòu)的計(jì)量方程系統(tǒng)。
56.簡(jiǎn)化式模型:是指聯(lián)立方程中每個(gè)內(nèi)生變量只是前定變量與隨機(jī)誤差項(xiàng)的函數(shù)。
57.結(jié)構(gòu)式參數(shù):結(jié)構(gòu)模型中的參數(shù)叫結(jié)構(gòu)式參數(shù)
58.簡(jiǎn)化式參數(shù):簡(jiǎn)化式模型中的參數(shù)叫簡(jiǎn)化式參數(shù)。
59.識(shí)別:就是指是否能從簡(jiǎn)化式模型參數(shù)估計(jì)值中推導(dǎo)出結(jié)構(gòu)式模型的參數(shù)估計(jì)值。
60.不可識(shí)別:是指無(wú)法從簡(jiǎn)化式模型參數(shù)估計(jì)值中推導(dǎo)出結(jié)構(gòu)式模型的參數(shù)估計(jì)值。
61.識(shí)別的階條件:如果一個(gè)方程能被識(shí)別,那么這個(gè)方程不包含的變量的總數(shù)應(yīng)大于或等于模型系統(tǒng)中方程個(gè)數(shù)減
1=
62.識(shí)別的秩條件:一個(gè)方程可識(shí)別的充分必要條件是:所有不包
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