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以下计量经济分析中那些很可能存在异方差问题()。
A.用横截面数据建立家庭消费支出对家庭收入水平的回归模型
B.用横截面数据建立产出对劳动和资本的回归模型
C.以凯恩斯的有效需求理论为根底构造宏观计量经济模型
D.以国民经济核算XX为根底构造宏观计量经济模型
E.以30年的时序数据建立某种商品的市场供需模型
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A.用横截面数据建立家庭消费支出对家庭收入水平的回归模型
B.用横截面数据建立产出对劳动和资本的回归模型
C.以凯恩斯的有效需求理论为根底构造宏观计量经济模型
D.以国民经济核算XX为根底构造宏观计量经济模型
E.以30年的时序数据建立某种商品的市场供需模型
下面哪种因素可能导致通常OLS的:统计量无效(即在H0下不服从:分布)?
(i)异方差性;
(ii)模型中两个自变量之间的样本相关系数达到0.95;
(iii)遗漏一个重要的解释变量。
使用VOTE1.RAW中的数据。
(i)估计一个以voteA为因变量并以prystrA、deocA、log(expendA)和log(expendB)为自变量的模型。得到OLS残差,并将这些残差对所有的自变量进行回归。解释你为什么得到R2=0。
(ii)现在计算异方差性的布罗施-帕甘检验。使用F统计量的形式并报告P值。
(iii)同样利用F统计量形式计算异方差性的特殊怀特检验。现在异方差性的证据有多强?
A.每一条观察值都是一个不同的个体,可视为独立样本
B.在横截面数据分析中,观察值的顺序并不重要
C.横截面数据往往来自于宏观经济调查
D.横截面数据常见的计量问题是异方差
本题利用MURDER.RAW中的数据。
(i)利用1990年和1993年的数据, 用混合OLS估计方程
(iv)做第(ii)部分中的同样回归,但求异方差-稳健的t统计量。结果如何?
(v)你认为的哪个1统计量更值得信赖, 是通常的!统计量还是异方差-稳健的1统计量?为什么?
A.异方差性
B.序列相关
C.不完全的多重共线性
D.完全的多重共线性
(i)用虚拟变量demwins来代替教材(10.23)中的demvote,并用通常的格式报告结果。哪些因素影响获胜概率?请用截至1992年的数据。
(ii)有多少个拟合值小于0?有多少个拟合值大于1?
(iii)采用下面的预测规则:如果demwins>0.5,你就可以预测民主党会获胜;否则,共和党将获胜。那么,在这20次选举中,这个模型有多少次正确地预测了实际结果?
(iv)代入1996年的解释变量值。预测克林顿赢得这次选举的可能性有多大。事实上,克林顿获胜了,你的预测结果是否与事实相符?
(v)对误差中的AR(1)序列相关,做异方差-稳健:检验。你有何发现?
(vi)求出第(i)部分中估计值的异方差-稳健标准误。!统计量有什么明显的变化吗?