Ôn tập kinh tế lượng có hướng dẫn

Tài liệu tham khảo về Ôn tập kinh tế lượng, có hướng dẫn: Phương pháp ước lượng bình phương cực tiểu LS, là chọn các tham số ước lượng... sao cho làm cực đại độ phù hợp R2. Hơn nữa, điều đó đòi hỏi điều kiện rằng : TSS = ∑n ( y n − y ) 2 là bất biến với mọi sự lựa chọn tham số ước lượng...
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Ôn tập kinh tế lượng có hướng dẫn ÔN TẬP KINH TẾ LƯỢNG 1. Phương pháp ước lượng bình phương cực tiểu LS, là chọn các tham số ước ^ lượng β k , k = 1,2,.., K sao cho làm cực đại độ phù hợp R 2 . Hơn nữa, điều đó đòi − hỏi điều kiện rằng : TSS = ∑n ( y n − y ) 2 là bất biến với mọi sự lựa chọn tham số ước lượng. Đúng  Sai  Giải thích: ESS ^ R2 = 1− , phương pháp LS là chọn β k , k = 1,2,.., K sao cho cực tiểu ESS. Và TSS TSS không đổi với mọi lựa chọn. Nên Cực tiểu ESS đồng nghĩa với cực đại R 2 . Nhắc lại hồi thể được viết dưới dạng là quy LS có sau: 2. β k = β k + ∑ c nk ε n , k = 1,2,.., K . Việc chứng minh ước lượng này là không chệch: ˆ ˆ Eβ = β , k = 1,2.., K , đòi hỏi giả thuyết rằng ε n có phân bố chuẩn. k kĐúng  Sai  Giải thích:Eβ k = E ( β k + ∑ c nk ε n ) . Vì vậy, chỉ cần điều kiện: Eε n = 0, với mọi n là đủ. ˆ σ2 ^ Nhắc lại rằng, Var ( β k ) = . Trong đó, S kk là phương sai mẫu của biến X k . 3. S kk Điều này hàm ý rằng, việc lấy mẫu từ tổng thể càng đa dạng, thì hi ệu qu ả ước lượng càng tăng. Hay cũng vậy, việc lấy mẫu càng tương tự nhau, thì độ chính xác của ước lượng càng giảm.Đúng  Sai Giải thích: σ2 ^Vì Var ( β k ) = , nên khi S kk tăng thì sai số ước lượng giảm, hay hiệu quả ước lượng S kktăng σ 2 ˆ 4. Nhắc lại, β k ~ N ( β k , ) . Kết luận này chỉ đòi hỏi sử dụng giả thuyết S kk ε n ~ N (0, σ 2 ) , mà không cần thêm bất cứ một giả thuy ết nào khác v ề sai s ố ng ẫu nhiên.Đúng  Sai Giải thích: iidChứng minh điều này yêu cầu rằng, ε n ~ N (0, σ 2 ) , hay các sai số ngẫu nhiên phải độclập.Năm 2010 1 1 ∑e 5. Ước lượng không chệch của σ 2 là s = 2 2 . Nó được sử dụng để biến n N −K đổi phân bố chuẩn z k thành phân bố t-student với (N-K) bậc tự do: t k ~ t ( N − K ) .Đúng  Sai Giải thích: ^ ˆ β −β β− βVì rằng t = = ~ t ( N − 2) ^ s 2 S XX se( β ) H 0 : β k = 0 .vs. H 1 : β k ≠ 0 . Nếu p-value 6. Hãy xét việc kiểm định giả thuyết sau: nhỏ hơn 5%, thì ta nói β k có ý nghĩa 5%.Đúng  Sai  7. Nếu tất cả các quan sát { y n , x n } có thể được biểu diễn thành một đám mây dữ liệu, nằm gọn trong không gian hai chiều (dùng đồ thị phẳng, với hai trục), thì việc tăng số biến giải thích lên hơn 2 biến sẽ không làm giảm R 2 . Nhưng nếu chuỗi các quan sát { y n , x n } cần phải biểu diễn trong không gian 3 chiều (đồ thị 3 trục), thì việc tăng số biến giải thích lên hơn 2 biến sẽ thực sự làm tăng R 2 .Đúng  Sai  Giải thích:Đây là nguyên tắc của LS. ESS /( N − K ) −2 8. Nhắc lại là R = 1 − . Khi đưa thêm biến vào mà sự cải thiện về độ TSS /( N − 1) 1 ∑ en2 tăng, và R cũng ...