尔雅计量经济学_26课后答案(学习通2023课后作业答案)

分类： 政治答案发布于：2024-06-02 12:20:01ė51901次浏览648条评论

尔雅计量经济学_26课后答案(学习通2023课后作业答案)

第5讲 多重共线性

第5讲单元作业

1、尔雅你受雇于学生辅导办公室，计量经济帮助减少调皮学生对宿舍的学课习通破坏。你要做的后答第一步就是建立一个截面模型，该模型把上学期每个宿舍的案学破坏损失作为宿舍成员特征的函数（括号中的数值为标准误）： 式中，D代表上学期第i个宿舍的课后破坏损失（单位：美元）；F代表在第i个宿舍中大一新生的入住百分比；S代表第i个宿舍的学生人数；A代表上学期第i个宿舍向学生辅导办公室报告的涉及酗酒事件的次数。 自由度 单侧：5% 2.5% 29 1.699 2.045 30 1.697 2.042 a. 针对变量S的作业参数做出适当假设，并在5%的答案显著性水平下进行检验。

2、尔雅b. 该方程存在什么问题（从遗漏变量、计量经济不相干变量或多重共线性中选择）？为什么？

3、学课习通c. 假定你现在得知，后答变量S和A之间的案学简单相关系数为0.94，这会改变你在b中的课后答案吗？如果改变的话，怎样改变的作业？

4、d. 参数估计值的符号与预期不一致，这可能是由多重共线性引起的吗？为什么？

20200520————12节

1、为什么计量经济学模型的理论方程中必须包含随机误差项？

2、计量经济学是下列哪门学科的分支学科（）。 A．统计学 B．数学 C．经济学 D．数理统计学

3、下面属于横截面数据的是（ ）。 A．1991－2003年各年某地区20个乡镇企业的平均工业产值 B．1991－2003年各年某地区20个乡镇企业各镇的工业产值 C．某年某地区20个乡镇工业产值的合计数 D．某年某地区20个乡镇各镇的工业产值

4、在多元线性回归模型中，若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近于１，则表明模型中存在（　 ） A.异方差性　 B.序列相关　 C.多重共线性　 D.高拟合优度

5、见附件

6、有关经济计量模型的描述正确的为( ) A.经济计量模型揭示经济活动中各个因素之间的定性关系 B.经济计量模型揭示经济活动中各个因素之间的定量关系，用确定性的数学方程加以描述 C.经济计量模型揭示经济活动中各个因素之间的定量关系，用随机性的数学方程加以描述 D.经济计量模型揭示经济活动中各个因素之间的定性关系，用随机性的数学方程加以描述

7、见附件

20200520————34节

1、为什么计量经济学模型的理论方程中必须包含随机误差项？

2、计量经济学是下列哪门学科的分支学科（）。 A．统计学 B．数学 C．经济学 D．数理统计学

3、下面属于横截面数据的是（ ）。 A．1991－2003年各年某地区20个乡镇企业的平均工业产值 B．1991－2003年各年某地区20个乡镇企业各镇的工业产值 C．某年某地区20个乡镇工业产值的合计数 D．某年某地区20个乡镇各镇的工业产值

4、在多元线性回归模型中，若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近于１，则表明模型中存在（　 ） A.异方差性　 B.序列相关　 C.多重共线性　 D.高拟合优度

5、见附件

6、有关经济计量模型的描述正确的为( ) A.经济计量模型揭示经济活动中各个因素之间的定性关系 B.经济计量模型揭示经济活动中各个因素之间的定量关系，用确定性的数学方程加以描述 C.经济计量模型揭示经济活动中各个因素之间的定量关系，用随机性的数学方程加以描述 D.经济计量模型揭示经济活动中各个因素之间的定性关系，用随机性的数学方程加以描述

7、见附件

20200527——12节

1、见附件

20200527——34节

1、见附件

第7讲 异方差性

20200608 作业 12 节

1、见附件

20200608 作业 34 节

1、见附件

第6讲 序列相关性

20200624作业-12节

1、见附件

20200624作业-34节

1、见附件

学习通计量经济学_26

计量经济学是经济学的重要分支之一，它是应用数学、数理统计等方法来分析和解释经济现象的学科。计量经济学所研究的问题很广泛，例如消费者行为、生产函数、企业创新、贸易模式等。在本次学习通课程中，我们将进一步学习计量经济学的相关知识。

主要内容

此次学习通计量经济学_26的主要内容包括以下几个方面：

  • 面板数据模型
  • 固定效应模型
  • 随机效应模型
  • 混合效应模型
  • 数据处理

面板数据模型

面板数据是指对同一组体（如个人、家庭、企业等）在不同时间或不同地点上的观测数据。面板数据模型通常用来分析个体差异、时间变化和其交互作用对经济变量的影响。其中，固定效应模型、随机效应模型和混合效应模型是面板数据模型的三种基本形式。

固定效应模型

固定效应模型是面板数据模型的一种形式，它假设每个个体的效应是一个固定值，与各个解释变量无关。因此，我们可以通过在回归模型中引入个体效应的虚拟变量来控制这种影响。例如，对于一个含有n个个体和T个时间点的面板数据集，固定效应模型可以表示为：

$$y_{ it} = \\beta_0 + \\beta_1 x_{ it,1} + \\beta_2 x_{ it,2} + ... + \\beta_k x_{ it,k} + \\alpha_i + u_{ it}

$$其中，$y_{ it}$是第i个个体在第t个时间点的因变量，$x_{ it,1}, x_{ it,2}, ..., x_{ it,k}$是解释变量，$\\alpha_i$是第i个个体的固定效应，$u_{ it}$是误差项。

随机效应模型

随机效应模型是面板数据模型的另一种形式，它假设每个个体的效应是一个随机变量，与解释变量有关。因此，我们可以通过在回归模型中引入个体效应的随机项来控制这种影响。例如，对于一个含有n个个体和T个时间点的面板数据集，随机效应模型可以表示为：

$$y_{ it} = \\beta_0 + \\beta_1 x_{ it,1} + \\beta_2 x_{ it,2} + ... + \\beta_k x_{ it,k} + \\eta_i + u_{ it}

$$其中，$y_{ it}$是第i个个体在第t个时间点的因变量，$x_{ it,1}, x_{ it,2}, ..., x_{ it,k}$是解释变量，$\\eta_i$是第i个个体的随机效应，$u_{ it}$是误差项。

混合效应模型

混合效应模型是面板数据模型的第三种形式，它将固定效应和随机效应模型结合起来，假设每个个体的效应是一个固定值和一个随机变量的线性组合。因此，我们可以通过在回归模型中同时引入个体效应的虚拟变量和随机项来控制这种影响。例如，对于一个含有n个个体和T个时间点的面板数据集，混合效应模型可以表示为：

$$y_{ it} = \\beta_0 + \\beta_1 x_{ it,1} + \\beta_2 x_{ it,2} + ... + \\beta_k x_{ it,k} + \\alpha_i + \\eta_i + u_{ it}

$$其中，$y_{ it}$是第i个个体在第t个时间点的因变量，$x_{ it,1}, x_{ it,2}, ..., x_{ it,k}$是解释变量，$\\alpha_i$是第i个个体的固定效应，$\\eta_i$是第i个个体的随机效应，$u_{ it}$是误差项。

数据处理

在进行面板数据分析时，我们需要对数据进行处理，以便进行模型估计和推断。常见的数据处理方法包括：

  • 去趋势化，即将面板数据中的时间趋势剔除，以消除时间变化对估计结果的影响。
  • 去除异方差性，即对面板数据中存在异方差性的变量进行变换，以使误差项的方差相等。
  • 去除异质性，即将面板数据中个体间存在的异质性进行控制，以避免在估计时出现偏误。
  • 去除序列相关性，即对面板数据中存在序列相关性的变量进行处理，以使估计结果更加准确。

结语

本次学习通计量经济学_26课程，我们深入了解了面板数据模型及其主要形式，包括固定效应模型、随机效应模型和混合效应模型。同时，我们还学习了常见的数据处理方法，以便进行模型估计和推断。在实际研究中，面板数据模型是经济学研究中的重要工具，它可以用来解决许多实际问题，如劳动力市场参与率、收入不平等等问题。

学习通计量经济学_26

计量经济学是经济学的重要分支之一，它是应用数学、数理统计等方法来分析和解释经济现象的学科。计量经济学所研究的问题很广泛，例如消费者行为、生产函数、企业创新、贸易模式等。在本次学习通课程中，我们将进一步学习计量经济学的相关知识。

主要内容

此次学习通计量经济学_26的主要内容包括以下几个方面：

  • 面板数据模型
  • 固定效应模型
  • 随机效应模型
  • 混合效应模型
  • 数据处理

面板数据模型

面板数据是指对同一组体（如个人、家庭、企业等）在不同时间或不同地点上的观测数据。面板数据模型通常用来分析个体差异、时间变化和其交互作用对经济变量的影响。其中，固定效应模型、随机效应模型和混合效应模型是面板数据模型的三种基本形式。

固定效应模型

固定效应模型是面板数据模型的一种形式，它假设每个个体的效应是一个固定值，与各个解释变量无关。因此，我们可以通过在回归模型中引入个体效应的虚拟变量来控制这种影响。例如，对于一个含有n个个体和T个时间点的面板数据集，固定效应模型可以表示为：

$$y_{ it} = \\beta_0 + \\beta_1 x_{ it,1} + \\beta_2 x_{ it,2} + ... + \\beta_k x_{ it,k} + \\alpha_i + u_{ it}

$$其中，$y_{ it}$是第i个个体在第t个时间点的因变量，$x_{ it,1}, x_{ it,2}, ..., x_{ it,k}$是解释变量，$\\alpha_i$是第i个个体的固定效应，$u_{ it}$是误差项。

随机效应模型

随机效应模型是面板数据模型的另一种形式，它假设每个个体的效应是一个随机变量，与解释变量有关。因此，我们可以通过在回归模型中引入个体效应的随机项来控制这种影响。例如，对于一个含有n个个体和T个时间点的面板数据集，随机效应模型可以表示为：

$$y_{ it} = \\beta_0 + \\beta_1 x_{ it,1} + \\beta_2 x_{ it,2} + ... + \\beta_k x_{ it,k} + \\eta_i + u_{ it}

$$其中，$y_{ it}$是第i个个体在第t个时间点的因变量，$x_{ it,1}, x_{ it,2}, ..., x_{ it,k}$是解释变量，$\\eta_i$是第i个个体的随机效应，$u_{ it}$是误差项。

混合效应模型

混合效应模型是面板数据模型的第三种形式，它将固定效应和随机效应模型结合起来，假设每个个体的效应是一个固定值和一个随机变量的线性组合。因此，我们可以通过在回归模型中同时引入个体效应的虚拟变量和随机项来控制这种影响。例如，对于一个含有n个个体和T个时间点的面板数据集，混合效应模型可以表示为：

$$y_{ it} = \\beta_0 + \\beta_1 x_{ it,1} + \\beta_2 x_{ it,2} + ... + \\beta_k x_{ it,k} + \\alpha_i + \\eta_i + u_{ it}

$$其中，$y_{ it}$是第i个个体在第t个时间点的因变量，$x_{ it,1}, x_{ it,2}, ..., x_{ it,k}$是解释变量，$\\alpha_i$是第i个个体的固定效应，$\\eta_i$是第i个个体的随机效应，$u_{ it}$是误差项。

数据处理

在进行面板数据分析时，我们需要对数据进行处理，以便进行模型估计和推断。常见的数据处理方法包括：

  • 去趋势化，即将面板数据中的时间趋势剔除，以消除时间变化对估计结果的影响。
  • 去除异方差性，即对面板数据中存在异方差性的变量进行变换，以使误差项的方差相等。
  • 去除异质性，即将面板数据中个体间存在的异质性进行控制，以避免在估计时出现偏误。
  • 去除序列相关性，即对面板数据中存在序列相关性的变量进行处理，以使估计结果更加准确。

结语

本次学习通计量经济学_26课程，我们深入了解了面板数据模型及其主要形式，包括固定效应模型、随机效应模型和混合效应模型。同时，我们还学习了常见的数据处理方法，以便进行模型估计和推断。在实际研究中，面板数据模型是经济学研究中的重要工具，它可以用来解决许多实际问题，如劳动力市场参与率、收入不平等等问题。



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