利用DW值估计残差的一阶自相关系数是多少?
A.0.841
B.0.682
C.0.318
D.0.159
- · 有4位网友选择 C,占比44.44%
- · 有3位网友选择 B,占比33.33%
- · 有2位网友选择 A,占比22.22%
A.0.841
B.0.682
C.0.318
D.0.159
A、用OLS估计得到的模型残差对其一阶滞后进行回归,一阶滞后的参数估计量作为ρ的估计量
B、通过DW统计量来计算,即r=1-DW/2
C、直接计算模型残差与其一阶滞后的简单相关系数
D、用被解释变量与其一阶滞后回归,一阶滞后的参数估计量作为ρ的估计量
本案例数据文件请至“第五章案例数据文件”处下载,其中x 是自变量,y 是因变量。我们要检验线性回归模型的误差是否有自相关现象,如果有自相关现象,用迭代法来消除自相关。 先进行数据分析,再根据运行结果回答以下问题,答题时选择与运行结果最为接近的数值。 1. 用普通最小二乘法建立 y 关于 x 的回归方程,结果是 () A. y=-1.3348 + 0.0762 x B. y=-1.4348 + 0.1762 x C. y=-1.5348 + 0.2762 x D. y=-1.6348 + 0.3762 x 2. 使用残差向量的皮尔逊相关系数,计算残差序列的一阶自相关系数的值为 () A. 0.46 B. 0.56 C. 0.66 D. 0.76 3. 按定义计算残差序列的 DW 统计量。已知 1% 的 DW 检验的上下界分别为和. 则DW 统计量和残差自相关性的判断结果是 () A. DW=0.667, 残差存在自相关。 B. DW=1.227, 残差存在自相关。 C. DW=0.667, 残差不存在自相关。 D. DW=1.227, 残差不存在自相关。 4. 按照迭代法的算法,使用下述变量代换,其中的由计算得来。 然后用普通最小二乘法,得到的回归方程和残差的自相关系数分别是 ()A. 回归方程是, 残差的自相关系数 0.6. B. 回归方程是, 残差的自相关系数 0.5. C. 回归方程是, 残差的自相关系数 0.4. D. 回归方程是, 残差的自相关系数 0.3. 5. 使用第4题的迭代法处理后的回归方程是 () A.B.C.D.
A.1
B. 2
C. 3
D. 4
A.利用DW统计量值估计自相关系数,并作广义差分回归;
B.Cochrane-Orcutt(科克伦-奥克特)迭代法
C.Durbin(德宾)两步法
D.利用辅助回归法估计自相关系数,并作广义差分回归。
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