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6一、單項(xiàng)選當(dāng)模型存在嚴(yán)重的多重共線性時(shí),OLS估計(jì)量將不具備 線 B.無(wú)偏 C.有效 方差擴(kuò)大因子VIFj可用來(lái)度量多重共線性的嚴(yán)重程度,經(jīng)驗(yàn)表明,VIFj( 小于 D.大于3對(duì)于模型Yi01X1i2X2iuir230r230.5?3將是原來(lái)的 A.2 B.1.5 C.1.33 D.1.25 B C.直觀判斷 E.DW檢驗(yàn) A.適用OLS得到的回歸參數(shù)估計(jì)值不穩(wěn)定E 三、簡(jiǎn)答kXkYi01X12X2
kXkX12X23kXk
至少有一個(gè)i0(i2, ,k,我們稱這種情況為完全多重共線性。這時(shí)X11kXkX12X23kXk,k至少有一個(gè)i0(i,k11
viX1;OLS估計(jì)量的性質(zhì),得到估計(jì)參數(shù)的“方差膨脹(2)四、計(jì)算在產(chǎn)函數(shù)時(shí),得到以下兩種結(jié)果 S.E.= 1nY?t=-8.57+0.0272T+0.4601nKt+ (2.99) (5%;驗(yàn)證模型(B)TlnK的系數(shù)在統(tǒng)計(jì)上不顯著(5%;可能什么原因造成了(B)lnK的系數(shù)不顯著TlnK0.98,你將如何判斷并能得出什么結(jié)論解給定顯著性水平=0.05,查自由度為(nk1)=21-2-1=18的t分布表,得臨界值給定顯著性水平=0.05,查自由度為(nk1)=21-3-1=17的t分布表,得臨界值t0025(17)=2.11T而言,t=0.0272/0.02=1.36t1.362.11T的系數(shù)是(3)T1nKt(4)TlnK0.98某地區(qū)供水部門(mén)利用最近15年年度數(shù)據(jù)得出如下估計(jì)模型W?=-326.9+0.305HO+0.363POP–0.005RE–17.87PR–1.123RA R2 (aterH(HouseR(Revenue—P(price—根據(jù)經(jīng)濟(jì)理論和,預(yù)計(jì)回歸系數(shù)的符號(hào)是什么(不包括常量)?為什么?觀10tF檢驗(yàn)。tF檢驗(yàn)?zāi)阏J(rèn)為估計(jì)值是①有偏的;②無(wú)效的或③不一致的嗎?解HOPOPRE的預(yù)PRRARE之外,所有符號(hào)都與預(yù)期相t10%的水平下這些變量也不是顯著這里,F(xiàn)-59。10%F分布的臨界2.61F值大于該臨界值,表明回歸系數(shù)是聯(lián)合顯著的。T檢驗(yàn)與F檢驗(yàn)結(jié)果的可能是由于多重共線性造成的。HO、POP、RE都是高度t-值降低且表現(xiàn)為不顯著。PRRA不顯著另有原因。根據(jù)經(jīng)驗(yàn),OLS估計(jì)量的無(wú)偏性、一致性和有BLUE估計(jì)量。但共線性往往導(dǎo)致參數(shù)估計(jì)值的方差大于不存在多Yi01X1i2X2i12345123456789Y解
DependentVariable:YMethod:LeastDate: Time:Sample:1Includedobservations:Std.CMeandependentAdjustedR-S.D.dependentS.E.ofAkaikeinfoSumsquaredSchwarzLogHannan-QuinnDurbin-Watson為116-9Y=糧食總產(chǎn)出(萬(wàn)噸,,X2=,X3=,,X5=Yi01X12X23X3YY解DependentVariable:Method:LeastDate: Time:Sample:1990Includedobservations:Std. MeandependentAdjustedR-S.D.dependentS.E.ofAkaikeinfoSumsquared.SchwarzLogHannan-QuinnDurbin-WatsonDependentVariable:LNYMethod:LeastSquaresDate:08/23/13 Time:22:49Sample:19902011Includedobservations:Std. MeandependentAdjustedR-S.D.dependentS.E.ofAkaikeinfoSumsquaredSchwarzLogHannan-QuinnDurbin-Watsonlny對(duì)lnx1,lnx2,lnx3,lnx4,lnx5tR R lnX2lnX1LNX3,LNX4,LNX5變 lnX1LNX3LNX4,LNX5變 LNX3,LNX3,
lnYi01lnX12lnX3EviewslnYi10.63260.2114lnX10.1498lnXt值 R2
R2
FDependentVariable:LNYMethod:LeastSquaresDate:08/23/13 Time:23:58Sample:19902011Includedobserva
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