上、下界表要求n315, 这是因为样本如果再小,利用残差就很难对自相关的存在性做出比较正确的诊断
(3) DW检验不适应随机误差项具有高阶序列相关的检验.
(4) 只适用于有常数项的回归模型并且解释变量中不能含滞后的被解释变量
6.3 判断以下陈述的真伪,并给出合理的解释。
(1)当回归模型随机误差项有自相关时,普通最小二乘估计量是有偏误的和非有效的。
判断:错误。当回归模型随机误差项有自相关时,普通最小二乘估计量是无偏误的和非有效的。
(2)DW检验假定随机误差项ui的方差是同方差。
判断:错误。DW统计量的构造中并没有要求误差项的方差是同方差 。
(3)用一阶差分法消除自相关是假定自相关系数为-1。
判断:错误。用一阶差分法消除自相关是假定自相关系数为1,即原原模型存在完全一阶正自相关。
(4)当回归模型随机误差项有自相关时,普通最小二乘估计的预测值的方差和标准误差不再是有效的。
判断:正确。
7.1 什么是滞后现象?产生滞后现象的原因主要有哪些?
答:解释变量与被解释变量的因果联系不可能在短时间内完成,在这一过程中通常都存在时间滞后,也就是说解释变量需要通过一段时间才能完全作用于被解释变量。 此外,由于经济活动的惯性,一个经济指标以前的变化态势往往会延续到本期,从而形成被解释变量的当期变化同自身过去取值水平相关的情形。 这种被解释变量受自身或其它经济变量过去值影响的现象称为滞后效应。
心理预期因素、技术因素、制度因素等都是产生滞后现象的原因
7.2 对分布滞后模型进行估计存在哪些困难?实际应用中如何处理这些困难?
答:分布滞后模型进行估计存在的困难
自由度问题:如果样本观测值个数n较小,随着滞后长度s的增大,有效样本容量n-s变小,会出现自由度不足的问题。
多重共线性问题:由于经济活动的前后继起性,经济变量的滞后值之间通常存在较强的联系,因此,分布滞后模型中滞后解释变量观测值之间往往会存在严重多重共线性问题。
滞后长度难于确定的问题:在实际经济分析中用分布滞后模型来处理滞后现象时,模型中滞后长度的确定较为困难,没有充分的先验信息可供使用。
实际应用中处理这些困
难的方法:对于有限分布滞后模型,其基本思想是设法有目的地减少需要直接估计的模型参数个数,以缓解多重共线性,保证自由度。
对于无限分布滞后模型,主要是通过适当的模型变换,使其转化为只需估计有限个参数的自回归模型。
7.3工具变量法与工具变量选取
某一个变量与模型中内生解释变量
