第五章异方差性思考题.docx

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第五章异方差性思考题

第五章异方差性思考题

5.1简述什么是异方差?

为什么异方差的出现总是与模型中某个解释变量的变化有关?

5.2试归纳检验异方差方法的基本思想,并指出这些方法的异同。

5.3什么是加权最小二乘法,它的基本思想是什么?

5.4产生异方差的原因是什么?

试举例说明经济现象中的异方差性。

5.5如果模型中存在异方差性,对模型有什么影响?

这时候模型还能进行应用分析吗?

5.6对数变化的作用是什么?

进行对数变化应注意什么?

对数变换后模型的经济意义有什么变化?

5.7怎样确定加权最小二乘法中的权数?

练习题

5.1设消费函数为

其中,为消费支出;为个人可支配收入;为个人的流动资产;为随机误差项,

并且E()=0,Var()=(其中为常数)。

试回答以下问题:

1)选用适当的变换修正异方差,要求写出变换过程;

2)写出修正异方差后的参数估计量的表达式。

5.2根据本章第四节的对数变换,我们知道对变量取对数通常能降低异方差性,但需对这种模型的随机误差项的性质给予足够的关注。

例如,设模型为

对该模型中的变量取对数后得

1)如果ln要有零期望值,的分布应该是什么?

2)如果E()=1,会不会E(ln)=0?

为什么?

3)如果E(ln)不为零,怎样才能使它等于零?

 

5.3表5.8给出消费Y与收入X的数据,试根据所给数据资料完成以下问题:

1)估计回归模型中的未知参数和,并写出样本回归模型的书写格式;

2)试用GOMeld-Quandt法和White法检验模型的异方差性3

3)选用合适的方法修正异方差。

Y

X

Y

X

Y

X

55

80

152

220

95

140

65

100

144

210

108

145

70

85

175

245

113

150

80

110

180

260

110

160

79

120

135

190

125

165

84

115

140

205

115

180

98

130

178

265

130

185

95

140

191

270

135

190

90

125

137

230

120

200

75

90

189

250

140

205

74

105

55

80

140

210

110

160

70

85

152

220

113

150

75

90

140

225

125

165

65

100

137

230

108

145

74

105

145

240

115

180

80

110

175

245

140

225

84

115

189

250

120

200

79

120

180

260

145

240

90

125

178

265

130

185

98

130

191

270

5.4表5.9给出1985年我国北方地区农业总产值,农用化肥量、农用水利、农业劳动力、户均固定资产以及农机动力数据,要求:

1)试建立我国北方地区农业产出线性模型;

2)选用适当的方法检验模型中是否存在异方差;

3)如果存在异方差,采用适当的方法加以修正。

地区

农业总产值

(亿元)

农业劳动力

(万人)

灌溉面积

(万公顷)

化肥用量

(万吨)

户均固定

资产(元)

农机动力

(万马力)

北京

19.64

90.1

33.84

7.5

394.3

435.3

天津

14.4

95.2

34.95

3.9

567.5

450.7

河北

149.9

1639.0

357.26

92.4

706.89

2712.6

山西

55.07

562.6

107.9

31.4

856.37

1118.5

内蒙古

60.85

462.9

96.49

15.4

1282.81

641.7

辽宁

87.48

588.9

72.4

61.6

844.74

1129.6

吉林

73.81

399.7

69.63

36.9

2576.81

647.6

黑龙江

104.51

425.3

67.95

25.8

1237.16

1305.8

山东

276.55

2365.6

456.55

152.3

5812.02

3127.9

河南

200.02

2557.5

318.99

127.9

754.78

2134.5

陕西

68.18

884.2

117.9

36.1

607.41

764

新疆

49.12

256.1

260.46

15.1

1143.67

523.3

*1马力=0.735kW

5.5表5.10中的数据是美国1988研究与开发(R&D)支出费用(Y)与不同部门产品销售量(X)。

试根据资料建立一个回归模型,运用Glejser方法和White方法检验异方差,由此决定异方差的表现形式并选用适当方法加以修正。

表5.10美国工业群体销售、研发、利润数据(单位:

106美元)

工业群体

销售量X

R&D费用Y

利润Z

1.容器与包装

6375.3

62.5

185.1

2.非银行业金融

11626.4

92.9

1569.5

3.服务行业

14655.1

178.3

276.8

4.金属与采矿

21869.2

258.4

2828.1

5.住房与建筑

26408.3

494.7

225.9

6.一般制造业

32405.6

1083

3751.9

7.休闲娱乐

35107.7

1620.6

2884.1

8.纸张与林木产品

40295.4

421.7

4645.7

9.食品

70761.6

509.2

5036.4

10.卫生保健

80552.8

6620.1

13869.9

11.宇航

95294

3918.6

4487.8

12.消费者用品

101314.3

1595.3

10278.9

13.电器与电子产品

116141.3

6107.5

8787.3

14.化工产品

122315.7

4454.1

16438.8

15.五金

141649.9

3163.9

9761.4

16.办公设备与电算机

175025.8

13210.7

19774.5

17.燃料

230614.5

1703.8

22626.6

18.汽车

293543

9528.2

18415.4

5.6表5.11给出收入和住房支出样本数据,建立住房支出模型。

表5.11收入和住房支出样本数据

住房支出

收入

1.8

5

2

5

2

5

2

5

2.1

5

3

10

3.2

10

3.5

10

3.5

10

3.6

10

4.2

15

4.2

15

4.5

15

4.8

15

5

15

4.8

20

5

20

5.7

20

6

20

6.2

20

假设模型为,其中,Y为住房支出,X为收入。

试求解下列问题:

1)用OLS求参数的估计值、标准差、拟合优度。

2)用GoMeld-Quandt方法检验异方差(假设分组时不去掉任何样本值)。

3)如果模型存在异方差,假设异方差的形式是,试用加权最小二乘法重新估计和的估计值、标准差、拟合优度。

5.7表5.12给出1969年20个国家的股票价格变化率(Y)和消费者价格变化率(X)的一个横截面数据。

表5.121969年20个国家的股票价格变化率{Y}和消费者价格变化率{X}

国家

股票价格变化率%Y

消费者价格变化率%X

1.澳大利亚

5

4.3

2.奥地利

11.1

4.6

3.比利时

3.2

2.4

4.加拿大

7.9

2.4

5.智利

25.5

26.4

6.丹麦

3.8

4.2

7.芬兰

11.1

5.5

8.法国

9.9

4.7

9.德国

13.3

2.2

10.印度

1.5

4

11.爱尔兰

6.4

4

12.以色列

8.9

8.4

13.意大利

8.1

3.3

14.日本

13.5

4.7

15.墨西哥

4.7

5.2

16.荷兰

7.5

3.6

17.新西兰

4.7

3.6

18.瑞典

8

4

19.英国

7.5

3.9

20.美国

9

2.1

试根据资料完成以下问题:

1)将Y对X回归并分析回归中的残差;

2)因智利的数据出现了异常,去掉智利数据后,重新作回归并再次分析回归中的残差;

3)如果根据1款的结果你将得到有异方差性的结论,而根据2款的结论你又得到相反的

结论,对此你能得出什么样的结论?

5.8表5.13给出的是1998年我国重要制造业销售收入与销售利润的数据。

表5.131998年我国重要制造业销售收入与销售利润的数据(单位:

亿元)

行业名称

销售收入

销售利润

行业名称

销售收入

销售利润

食品加工业

187.25

3180.44

医药制造业

238.71

1264.1

食品制造业

111.42

1119.88

化学纤维制造

81.57

779.46

饮料制造业

205.42

1489.89

橡胶制品业

77.84

692.08

烟草加工业

183.87

1328.59

塑料制品业

144.34

1345

纺织业

316.79

3862.9

非金属矿制品

339.26

2866.14

服装制造业

157.7

1779.1

黑色金属冶炼

367.47

3868.28

皮革羽绒制品

81.73

1081.77

有色金属冶炼

144.29

1535.16

木材加工业

35.67

443.74

金属制品业

201.42

1948.12

家具制造业

31.06

226.78

普通机械制造

354.69

2351.68

造纸及纸制品

134.4

1124.94

专用设备制造

238.16

1714.73

印刷业

90.12

499.83

交通运输设备

511.94

4011.53

文教体育用品

54.4

504.44

电子机械制造

409.83

3286.15

石油加工业

194.45

2363.8

电子通讯设备

508.15

4499.19

化学原料制品

502.61

4195.22

仪器仪表设备

72.46

663.68

试完成以下问题:

1)求销售利润岁销售收入的样本回归函数,并对模型进行经济意义检验和统计检验;

2)分别用图形法、Glejser方法、White方法检验模型是否存在异方差;

3)如果模型存在异方差,选用适当的方法对异方差性进行修正。

5.9表5.14所给资料为197

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