DW值区域, 而且 DW 区域检验只能检验一阶自相关,并且对存在滞后被解释变量的模型无法检验。 12、序列相关性的后果。参数估计量非有效、变量的显著性检验失去意义、模型的预测失效 13、什么是多重共线性?产生多重共线性的原因是什么? 对于多元性回归模型,如果某两个或多个解释变量间出现相关性,则称为多重共线性。原因: A经济变量相关的共同趋势 B滞后变量的引入 C样本资料的限制 14、从哪些症状中可以判断可能存在多重共线性? (1 )对两个解释变量的模型, 采用简单相关系数法求出X1和X2的简单相关系数r, 若|r| 接近 1,则说明两变量间存在较强的多重共线性。(2 )对多个解释变量的模型, 采用综合统计检验法若在 OLS 下,模型的与 F 值较大,但各参数估计值的 t检验值较少,说明各解释变量对 Y 的联合线性作用显著,但各解释变量间存在共线性而使得它们对Y的独立作用不能分辨,故 t 检验不显著。 15 、虚拟变量引入的原则是什么?引入的方式及每种方式的作用是什么? 虚拟变量的个数按以下原则确定:每一定性变量所需的虚拟变量个数要比该定性变量的类别少1 ,即如果有 m 个定性变量, 只在模型中引入 m-1个虚拟变量虚拟变量作为解释变量引入模型有两种基本方式:加法方式和乘法方式。加法方式作用:可以考察截距的不同乘法方式作用:可以测度斜率的变化 1格兰杰因果检验的原理: 格兰杰因果关系检验旨在揭示 2 个变量之间是否存在过去行为对当前行为的影响。通过受约束的F检验的计量来检验是否存在相互影响。 2计量经济学的检验方法: 经济意义检验(含参数符号和大小的检验) 统计检验(模型是否整体存在显著性检验:拟合优度检验、显著性检验)计量经济学检验(异方差性,序列相关性,解释变量的多重共线性) 模型预测检验(样本观测值以外某一时期的实际预测检验,检验预测值与实际观测值之间差距的显著性检验)
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