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广义最小二乘法可同时克服异方差性、序列相关性对参数估计的影响。

题目

广义最小二乘法可同时克服异方差性、序列相关性对参数估计的影响。

参考答案和解析
正确答案:正确
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第1题：

经济变量的时间序列数据大多存在序列相关性，在分布滞后模型中，这种序列相关性就转化为（ ）

A.异方差问题
B.多重共线性问题
C.序列相关性问题
D.设定误差问题

答案：B
解析：

第2题：

如果模型存在异方差性，最常用的参数估计方法是（ ）。

A.加权最小二乘法
B.广义差分法
C.普通最小二乘法
D.工具变量法

答案：A
解析：
加权最小二乘法（WLS）是对原模型加权，使之变成一个新的不存在异方差性的模型，然后采用OLS法估计其参数，是对修正异方差的常用方法。

第3题：

当模型存在序列相关现象时，适宜的参数估计方法是（）。

A.加权最小二乘法

B.间接最小二乘法

C.广义差分法

D.工具变量法


参考答案：C

第4题：

异方差性的后果包括（）。

  • A、参数估计量不再满足无偏性
  • B、变量的显著性检验失去意义
  • C、模型的预测失效
  • D、普通最小二乘法参数估计量方差较大

正确答案:B,C

第5题：

针对存在异方差现象的模型进行估计，下面哪些方法可能是适用的（）。

  • A、加权最小二乘法
  • B、工具变量法
  • C、广义差分法
  • D、广义最小二乘法
  • E、普通最小二乘法

正确答案:A,D

第6题：

当模型存在异方差性时，对参数估计量的影响包括（ ）。

A.参数估计量非有效
B.变量的显著性检验失去意义
C.模型的预测失效
D.参数估计量的方差被低估
E.参数估计量的方差被高估

答案：A,B,C
解析：
模型存在异方差性的后果是：①普通最小二乘法（OLS）的参数估计量非有效。参数估计量仍然具有线性性、无偏性，但不具有有效性。而且，在大样本情况下，尽管参数估计量具有一致性，但仍然不具有渐近有效性；②变量的显著性检验失去意义；③模型的预测失效。若仍用OLS法去估计参数的方差，会高估或低估参数估计量的方差。

第7题：

在用普通最小二乘法估计回归模型时，存在异方差问题将导致（ ）。
Ⅰ.参数估计量非有效
Ⅱ.变量的显著性检验无意义
Ⅲ.模型的预测失效
Ⅳ.参数估计量有偏

A、Ⅰ.Ⅱ.Ⅳ
B、Ⅰ.Ⅱ.Ⅲ
C、Ⅰ.Ⅲ.Ⅳ
D、Ⅱ.Ⅲ.Ⅳ


答案：B
解析：
计量经济学模型一旦出现异方差性，如果仍采用普通最小二乘法估计模型参数，会产生下列不良后果:①参数估计量非有效，OLS估计量仍然具有无偏性，但不具有有效性;②变量的显著性检验失去意义;③模型的预测失效:当模型出现异方差性时，参数OLS估计值的变异程度增大，从而造成对Y的预测误差变大，降低预测精度，预测功能失效。

第8题：

针对存在异方差现象的模型进行估计，下面哪些方法可能是适用的（）。

A.加权最小二乘法

B.工具变量法

C.广义差分法

D.广义最小二乘法

E.普通最小二乘法


参考答案：A, D

第9题：

下列哪些方法可克服异方差性（）。

  • A、差分法
  • B、加权最小二乘法
  • C、工具变量法
  • D、广义最小二乘法

正确答案:B,D

第10题：

当模型存在异方差性时，对参数估计量的影响包括（）。

  • A、参数估计量非有效
  • B、变量的显著性检验失去意义
  • C、模型的预测失效
  • D、参数估计量的方差被低估
  • E、参数估计量的方差被高估

正确答案:A,B,C

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