计量经济学课后答案VIP免费

第二章P44.2(1)线性回归模型有哪些基本假设？违背基本假设的计量经济学模型是否就不可估计？答：线性回归模型的基本假设（实际是针对普通最小二乘法的基本假设）是：解释变量是确定性变量，而且解释变量之间互不相关；随机误差项具有0均值和同方差；随机误差项在不同样本点之间是独立的，不存在序列相关；随机误差项与解释变量之间不相关；随机误差项服从0均值、同方差的正态分布。违背基本假设的计量经济学模型还是可以估计的，只是不能使用普通最小二乘法进行估计。(2)根据普通最小二乘原理，所估计的模型已经使得拟合误差达到最小，为什么还要讨论模型的拟合优度问题？采用普通最小二乘估计方法，虽然保证了模型最好地拟合了样本观测值，但是，在一个特定的条件下做得最好的并不一定就是高质量的，普通最小二乘法所保证的的最好拟合，是同一个问题内部的比较，拟合优度检验结果所表示的优劣是不同问题之间的比较。(3)R2检验与F检验的区别与联系拟合优度是指这个模型对于数据来说，解释变量能够解释被解释变量的程度，F说明的是整个模型中所有的解释变量的显著程度，和T值是对应的(4)回归分析与相关分析的区别与联系回归分析与相关分析的联系：研究在专业上有一定联系的两个变量之间是否存在直线关系以及如何求得直线回归方程等问题，需进行直线相关和回归分析。从研究的目的来说，若仅仅为了了解两变量之间呈直线关系的密切程度和方向，宜选用线性相关分析；若仅仅为了建立由自变量推算因变量的直线回归方程，宜选用直线回归分析。从资料所具备的条件来说，作相关分析时要求两变量都是随机变量（如：人的身长与体重、血硒与发硒）；作回归分析时要求因变量是随机变量，自变量可以是随机的，也可以是一般变量(即可以事先指定变量的取值，如：用药的剂量)。在统计学教科书中习惯把相关与回归分开论述，其实在应用时，当两变量都是随机变量时，常需同时给出这两种方法分析的结果；另外，若用计算器实现统计分析，可用对相关系数的检验取代对回归系数的检验,这样到了化繁为简的目的。回归分析和相关分析都是研究变量间关系的统计学课题，它们的差别主要是：1、在回归分析中，y被称为因变量，处在被解释的特殊地位，而在相关分析中，x与y处于平等的地位，即研究x与y的密切程度和研究y与x的密切程度是一致的；2、相关分析中，x与y都是随机变量，而在回归分析中，y是随机变量，x可以是随机变量，也可以是非随机的，通常在回归模型中，总是假定x是非随机的；3、相关分析的研究主要是两个变量之间的密切程度，而回归分析不仅可以揭示x对y的影响大小，还可以由回归方程进行数量上的预测和控制。答区别：回归分析研究因果关系，为单向关系，而相关分析研究相关关系，为双向关系。联系：当两个变量高度相关时，其线性关系也显著（5）为什么要进行解释变量的显著性检验答①利用显著性检验可以保证模型中的解释变量都是对Y有重要影响的变量②设定模型时是根据经济理论和先验知识确定解释变量，但这些变量在现实问题中不一定都有重要影响，需要用客观事实统计数据进行检验5解释回归参数的意义：为在时间为t，有价证券的收益率为时的股票或债券的收益率。当=0时，股票或债券的收益率为，因此，表示不受市场因素影响的股票或债券的收益率。是每单位变化所引起的的变化，即表示每多一个单位的有价证券的收益率所对应的股票或债券的收益率的增加值。（1）解释：拟合优度刻画了解释变量对被解释变量变化的解释能力。题中=0.4710表示股票或债券的收益率的变化可以解释有价证券的收益率中47.1%的变动。6(1)解释回归系数的经济意义:26.25-2.58P是某商品在价格为P时的需求量。当P=0时，商品需求量为26.25，即不受价格影响的需求量为26.25。-2.58是每单位P变化所引起的y的变化，即价格增加一单位所引起的需求量减少2.58。(2)解释模型中各个统计量的定义:t统计量——测定变量x与y之间是否存在线性关系——测定回归直线与样本观察数据之间的拟合程度F统计量——测定变量x与y之间是否存在线性关系7（1）时间序列回归，回归线如下所示（2）解释截距的意义？经济意义？解释斜率？截距表示当在t时咖啡价格为...