计量经济学误差序列相关
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《计量经济学》谢识予分章练习题计量经济学分章练习题第⼀章习题⼀、判断题1.投⼊产出模型和数学规划模型都是计量经济模型。
(×)2.弗⾥希因创⽴了计量经济学从⽽获得了诺贝尔经济学奖。
(√)3.丁伯根因创⽴了建⽴了第1个计量经济学应⽤模型从⽽获得了诺贝尔经济学奖。
(√)4.格兰杰因在协整理论上的贡献⽽获得了诺贝尔经济学奖。
(√)5.赫克曼因在选择性样本理论上的贡献⽽获得了诺贝尔经济学奖。
(√)⼆、名词解释1.计量经济学,经济学的⼀个分⽀学科,是对经济问题进⾏定量实证研究的技术、⽅法和相关理论。
2.计量经济学模型,是⼀个或⼀组⽅程表⽰的经济变量关系以及相关条件或假设,是经济问题相关⽅⾯之间数量联系和制约关系的基本描述。
3.计量经济检验,由计量经济学理论决定的,⽬的在于检验模型的计量经济学性质。
通常最主要的检验准则有随机误差项的序列相关检验和异⽅差性检验,解释变量的多重共线性检验等。
4.截⾯数据,指在同⼀个时点上,对不同观测单位观测得到的多个数据构成的数据集。
5.⾯板数据,是由对许多个体组成的同⼀个横截⾯,在不同时点的观测数据构成的数据。
三、单项选择题1.把反映某⼀单位特征的同⼀指标的数据,按⼀定的时间顺序和时间间隔排列起来,这样的数据称为( B )A. 横截⾯数据B. 时间序列数据C. ⾯板数据D. 原始数据2.同⼀时间、不同单位按同⼀统计指标排列的观测数据称为( C )A.原始数据 B.时间序列数据C.截⾯数据 D.⾯板数据3.不同时间、不同单位按同⼀统计指标排列的观测数据称为( D )A.原始数据 B.时间序列数据C .截⾯数据D .⾯板数据 4. 对计量经济模型进⾏的结构分析不包括( D )A .乘数分析B .弹性分析C .⽐较静态分析D .随机分析 5. ⼀个普通家庭的每⽉所消费的⽔费和电费是( B )A .因果关系B .相关关系C .恒等关系D .不相关关系 6. 中国的居民消费和GDP 是( C )A .因果关系B .相关关系C .相互影响关系D .不相关关系 7. 下列( B )是计量经济模型A .01i Y X ββ=+B .01i i Y X ββµ=++C .投⼊产出模型D .其他 8. 投资是( A )经济变量A .流量B .存量C .派⽣D .虚拟变量 9. 资本是( B )经济变量A .流量B .存量C .派⽣D .虚拟变量 10. 对定性因素进⾏数量化处理,需要定义和引进( C )A .宏观经济变量B .微观经济变量C .虚拟变量D .派⽣变量四、计算分析题1.“计量经济模型就是数学”这种说法正确吗,为什么?计量经济学模型不是数学式⼦,相⽐数学式⼦多了⼀个随机误差项,是随机性的函数关系。
序列相关性名词解释
序列相关又称自相关,是指总体回归模型的随机误差项之间存在相关关系。
序列相关性在计量经济学中指对于不同的样本值,随机干扰之间不再是完全相互独立的,而是存在某种相关性。
序列相关即不同观测点上的误差项彼此相关。
序列相关产生的原因有很多,一般认为主要有一下几种,经济变量惯性的作用引起随机误差项自相关,经济行为的滞后性引起随机误差项自相关,一些随机偶然因素的干扰引起随机误差项自相关,模型设定误差引起随机误差项自相关,观测数据处理引起随机误差项序列相关。
一般经验告诉我们,对于采用时间序列数据作样本的计量经济学问题,由于在不同样本点上解释变量以外的其他因素在时间上的连续性,带来它们对被解释变量的影响的连续性,所以往往存在序列相关性。
计量经济学gls和wls方法
计量经济学中的GLS和WLS是两种重要的回归分析方法,用于处理模型中的异方差性和序列相关性问题。
广义最小二乘法(GLS)通过对原始模型的变换,解释了误差方差的已知结构(异方差性)、误差中的序列相关形式或同时解释二者的估计量。
它通过一个线性变换来处理异方差性和序列相关性。
在GLS中,被解释变量、解释变量和干扰项都进行相同的线性变换,使得新的干扰项满足球形假设,从而使得高斯马尔可夫定理重新成立,即对参数的估计重新变为最佳线性无偏估计。
加权最小二乘法(WLS)是GLS的一个特例,用于处理异方差性。
在WLS 中,每个残差的平方都用一个等于误差的(估计的)方差的倒数作为权数,从而对异方差性进行调整。
当误差的方差矩阵V(X)为对角矩阵时,WLS成立。
WLS的线性变换也是一个对角矩阵,使得最小化新的残差和过程相当于最小化加权后的旧的残差和过程。
以上内容仅供参考,如需更多信息,建议查阅计量经济学相关的专业书籍或咨询该领域的专家。
计量经济学试题计量经济学中的序列相关性与解决方法计量经济学试题: 计量经济学中的序列相关性与解决方法序列相关性是计量经济学中重要的概念之一,它描述了时间序列数据之间的相关程度。
在许多经济学研究中,序列相关性可能会导致问题,如伪回归和自相关误差。
为了解决这些问题,研究人员采用了一些方法来处理序列相关性。
本文将介绍序列相关性的定义、影响和解决方法。
一、序列相关性的定义序列相关性是指一组时间序列数据之间存在的相关关系。
它反映了一个变量的当前值与过去值的相关程度。
序列相关性可以判断变量之间是否存在依赖关系,以及时间趋势的演变和预测。
在计量经济学中,序列相关性通常使用自相关函数(acf)和偏自相关函数(pacf)来度量。
自相关函数衡量了序列与其自身在不同滞后期的相关性,而偏自相关函数则控制了其他滞后期的效应。
二、序列相关性的影响序列相关性对计量经济分析的结果具有重要影响。
当存在序列相关性时,经济学模型的估计结果可能会产生偏误。
这是因为序列相关性违反了线性回归模型的基本假设,导致参数估计失真。
此外,当序列相关性存在时,标准误差和t统计量的计算也会出现问题。
标准误差的计算通常基于误差项的无关性假设,而序列相关性违反了这一假设,导致标准误差被低估。
因此,对参数的显著性检验将失去准确性。
三、解决序列相关性的方法为了解决序列相关性的问题,计量经济学提出了许多方法和技术。
下面介绍几种常用的解决方法。
1. 差分法(Differencing Method)差分法是通过对时间序列数据进行差分,消除序列相关性的方法。
差分法可以消除序列的线性趋势,使数据变得稳定。
这种方法利用变量的差分来消除序列的相关性,使得模型的估计结果更可靠。
2. 自相关修正法(Autoregressive Model)自相关修正法是通过引入滞后变量来建模序列相关性。
自相关修正模型考虑变量的滞后值与当前值之间的关系,以控制序列相关性的影响。
常见的自相关修正模型包括自回归移动平均模型(ARMA)和自回归条件异方差模型(ARCH)。
1、完全共线性:对于多元线性回归模型,其基本假设之一是解释变量1x ,2x ,…,k x 是相互独立的,如果存在02211=+++ki k i i x c x c x c ,i=1,2,…,n ,其中c 不全为0,即某一个解释变量可以用其他解释变量的线性组合表示,则称为完全共线性。
2、虚假序列相关:由于随机干扰项的序列相关往往是在模型设定中遗漏了重要的解释变量或对模型的函数形式设定有误时而导致的序列相关。
3、残差项:是指对每个样本点,样本观测值与模型估计值之间的差值。
4、多重共线性:在经典回归模型中总是假设解释变量之间是相互独立的。
如果某两个或多个解释变量之间出现了相关性,则称为多重共线性。
5、无偏性:是指参数估计量的均值(期望)等于模型的参数值。
6、工具变量:是在模型估计过程中被作为工具使用,以替代模型中与随机误差项相关的随机解释变量的变量。
7、结构分析:经济学中所说的结构分析是指对经济现象中变量之间关系的研究。
8、虚假回归(伪回归):如果两列时间序列数据表现出一致的变化趋势(非平稳),即它们之间没有任何经济关系,但进行回归也会表现出较高的可决系数。
9、异方差性:即相对于不同的样本点,也就是相对于不同的解释变量观测值,随机干扰项具有不同的方差。
10、计量经济学:它是经济学的一个分支学科,以揭示经济活动中客观存在的数量关系为内容的分支学科。
11、计量经济学模型:揭示经济活动中各种因素之间的定量关系,用随机性的数学方程加以描述。
12、截面数据:是一批发生在同一时间截面上的数据。
13、回归分析:是研究一个变量关于另一个(些)变量的依赖关系的计算方法和理论,其目的在于通过后者的已知和设定值,去估计和(或)预测前者的(总体)均值。
14、随机误差项:观察值围绕它的期望值的离差就是随机误差项。
15、最佳线性无偏估计量(高斯-马尔可夫定理):普通最小二乘估计量具有线性性、无偏性和有效性等优良性质,是最佳线性无偏估计量,这就是著名的高斯-马尔可夫定理。
第10章 自相关:如果误差项相关会有什么后果本章主要讲授如下内容:10.1 自相关的性质 10.2 自相关的后果 10.3 自相关的诊断 10.4 自相关的补救措施10.1 自相关的性质1.定义对于模型:t kt k t t t X B X B X B B Y μ+++++= 33221如果随机误差项的各期值之间存在着相关关系,即0)(),cov(≠=j i j i E μμμμ,j i ≠,k j i ,,2,1, =这时,称随机误差项之间存在自相关(autocorrelation )或序列相关(serial correlation )。
最常见的类型是随机误差项之间存在一阶自相关,即0)(),cov(11≠=--t t t t E μμμμ或t t t νρμμ+=-1其中,ρ是μt 与μt-1的相关系数,νt 是满足经典假设的随机误差项。
自相关的一般形式可以表示成t p t p t t t νμρμρμρμ++++=--- 2211称之为p 阶自回归形式,或模型存在p 阶自相关。
2.判断由于我们无法观察到误差项μt ,只能通过残差项e t 来判断μt 的行为。
如果残差项e t 随时间呈现有规律的变化,则表示残差项e t 存在自相关。
否则,不存在自相关。
如图10-1所示。
3.类型主要有正的自相关和负的自相关两类,如图10-2所示。
4.自相关产生的原因(1)经济变量的惯性作用 如GDP 、就业、货币供给、价格指数等时间序列都呈现出周期性。
(2)经济行为的滞后性 如投资对其后若干年内经济的影响等。
(3)一些随机因素的干扰或影响 如战争、自然灾害、错误政策的后果、金融危机等随机因素,不仅对当期经济造成影响,而且对以后若干时期的经济产生影响,反映在模型中即容易形成随机误差序列的自相关。
(4)模型设定误差 如果模型中遗漏了重要的变量,或选择了不正确的函数形式,则得到的残差会出现自相关。
(5)数据的“编造” 在实证分析中,有些数据是通过已知数据生成的,如对原始数据进行内插或平滑处理等。