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提问人：网友anonymity
发布时间：2022-01-06
[主观题]
在存在AR（1)自相关的情形下，什么估计方法能够产生BLUE估计量？简述这个方法的具体步骤。
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第2题
对于一元线性回归模型，当随机误差项存在一阶自相关情形时，下面估计自相关系数ρ的方法中，哪些是不正确的？ （）
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。
第4题
估计p:科克伦-奥克特迭代程序。作为对此程序的一个说明,考虑双变量模型:及AR(1)模式于是科克伦
估计p：科克伦-奥克特迭代程序。作为对此程序的一个说明，考虑双变量模型：
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及AR(1)模式
于是科克伦和奥克特推荐如下步腺来估计ρ。
(1)用通常的OLS方法估计方程①并得到残差ut。顺便指出，你可以在模型中包含不止一个X变量。
(2)利用第1步得到的残差做如下回归：
这是方程②在实证中的对应表达式。
(3)利用方程③中得到的
，估计广义差分方程(129.6)。
(4)由于事先不知道方程③中得到的
是不是ρ的最佳估计值，所以把第3步中得到的
值代入原回归①，并得到新的残差解
为
(5)现在估计如下回归
它类似于方程③，并给出p的第二轮估计值。由于我们不知道p的第二轮估计值是不是真实p的最佳估计值，所以我们进入第三轮估计，如此等等。这正是科克伦-奧克特程序被称为迭代程序的原因。我们该把这种(愉快的)轮回操作进行到什么程度呢?一般的建议是，当p的两个相邻估计值相差很小(比如不是0.01或0.005)时，便可停止迭代。在工资-生产率一例中，在停止之前约需要3次迭代。
a.利用科克伦-奥克特迭代程序，估计工资生产率回归(12.5.2)的p.在得到ρ的“最终”估计值之前需要多少次迭代?
b.利用a中得到的p的最终估计值，在去掉第一次观测和保留第一次观测的情况下，估计工资生产率回归。结果有何差异?
c.你认为在变换数据以解决自相关问题时保留第一次观测重要吗?
第5题
以下关于序列相关检验方法的说法正确的有：
A、德宾-沃森d统计量的取值在-1和+1之间。
B、德宾-沃森d检验假定误差项具有同方差性。
C、德宾-沃森d检验只能检验一阶序列相关。
D、序列相关违背的是关于随机干扰项和解释变量的假定
第6题
参考表12-2中的铜业数据。(1)a.根据这些数据,估计以下回归模型:,并解释所得结果。b.求出上述回归
参考表12-2中的铜业数据。
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(1)a.根据这些数据，估计以下回归模型：
，并解释所得结果。
b.求出上述回归的残差和标准化残差并作图。你能对这些残差中是否有自回归做些什么猜测?
c.估计德宾-沃森d统计量并对数据中可能出现的自相关性质作出评论。
d.做游程检验，看你的答案是否不同于刚才在c中所得到的结果。
e.你怎样辨别AR(p)过程是否比AR(1)过程更好地描述自相关?
(2)如果该题的结果表明存在序列相关：
a.用科克伦-奥克特两步程序，估计可行GLS或广义差分回归，并比较你所得的结果。
b.如果估计自a的科克伦-奥克特法的ρ值和从d统计量估计得的结果相差较大，你将选择哪一个估计ρ的方法，为什么?
第8题
假设Y为内生变量，X为外生变量，以下各组方程中哪些方程可以用Durbin-Watson方法检验一阶自相关：
(1)Yt=α1Xt+μt
(2)Yt=α1Xt+β1Xt-1+μt
(3)Yt=β1Yt-1+μt
(4)Yt=β1Yt-1+α1Xt-1+μt
(5)Yt=α0+β1Xt+α1Xt-1+μt
第9题
经济理论指出，家庭消费支出Y不仅取决于可支配收入X1，...
经济理论指出，家庭消费支出Y不仅取决于可支配收入X1，还决定于个人财富X2，即可设定如下回归模型：
Yi=β0+β1X1i+β2X2i+μi
试根据表4-13的资料进行回归分析，并说明估计的模型是否可靠，给出你的分析。
表4-13单位：元
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