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上财计量经济学课件4t

4.1 多元线性回归模型的假设与一元线性回归模型有什么异同?

4.2 多元线性回归模型的矩条件如何得出,样本矩条件有多少?

4.3 自变量无完全共线性假设起到了什么作用?在参数估计的哪个环节用到?

4.4 多元线性回归模型的拟合优度R=1表明了什么?与R相比,调整R有什么优点?

4.5 公式(4.16)给出了同方差和随机抽样假设下多元线性回归模型OLS估计的方差计算公222

β1相式。与第三章结论6给出的一元线性回归模型斜率参数OLS估计的方差计算公式σ

比,二者有什么联系?

4.6 结论5、结论8和结论10有什么区别和联系?

4.7 多元线性回归模型的F检验如果原假设被拒绝意味着什么?与t-检验有什么关系?

4.8 White异方差检验的原假设是什么?在采用EViews进行异方差的White检验时,勾选

项Include White cross terms的作用是什么?

4.9 什么是解释变量的内生性?内生解释变量会带来什么问题?

4.10 表4.3给出了1983年至2006年间我国农业生产的有关数据,其中y表示粮食产量,x1

表示农作物成灾面积,x2表示农作物播种面积。

表4.3

年份 y x1 x2 2

1983 38727.5 16209.3 11404.7

1984 40730.5 15264 11288.4

… … … …

2005 48402.2 19966 10427.8

2006 49747.9 20545.5 10548.9

数据来源:《中国统计年鉴》

从本书网页下载数据,并进行如下操作:

(1)采用OLS估计模型

y=β0+β1x1+β2x2+ε

,并检验β0、β1和β2是否为0。

(2)采用OLS方法估计模型

y=β0+β1x1+β2x2+δt+ε

,其中变量t表示年份变量,1983年取1,此后每增加一年t的值增加1。检验δ是为0。

(3)采用OLS方法估计模型

y=β0+β1x1+β2x2+δt+ε

和β 的方差膨胀因子,评价共线性对参数估计方差以及 、β。(i)计算参数估计β012

t检验的影响。(ii)检验模型误差项是否存在序列相关,如果存在,采用Newey-West调整方法计算参数估计的HAC方差以及相应的t-检验,并与先前的估计和检验结果进行比较。

4.11 表4.4给出的是一项香烟消费抽样调查数据,共有807个抽烟者接受调查。调查数据包括被调查者受教育年限(edu)、是否为白人(white)(白人取1,否则取0)、年龄(age)、收入(inc)、每天抽烟数量(cigs)、每包香烟价格(cigp)(美元)、所在州是否允许在餐馆抽烟(restrn)(禁止为1,否则取0),以及收入自然对数(linc)、年龄的平方(agesq)

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