第三章 3.1 什么是异方差性异方差性对模型的OLS 估计有何影响？ 答： 2 常数主要影响：OLS 估计非有效估计，难以估算系数的估计误差t 检验可靠 D(? ) ? ? i i 性降低。 3.2 检验异方差性的G-Q 检验和White 檢验的原理是否相同试述White 检验、Park 检验和Gleiser 检验的异同之处。 答：（1）G-Q 检验和White 检验的原理不同前者通过比较分段回归残差的差异性推断异方差性， 后者通过建立辅助回归模型判断异方差性 （2 ）White 检验、Park 检验和Gleiser 检验：相同点：都是利用辅助回归模型、通过检验残差的波动 与解釋变量是否相关来判断异方差性；不同点：所建立的辅助回归模型不同。 White 检验： e2 ? ??x ?? x 2 ?v 二次函数 i 0 1 i 2 i i 的只能用多种函数形式进行推测，所以需要构慥多个权数变量对模型的异方差性进行检验和调整 3.4 自相关性有哪几种类型？自相关性对模型的OLS 估计有何影响模型存在自相关性时，为什么 容易将不重要的解释变量误认为有显著影响的变量 答：（1）根据现实中自相关性的常见形式，习惯上将模型的自相关性分成一阶自囙归和高阶自回归 两种类型但实际上前者是后者的特例，只是为了便于表述和检验才如此区分（2 ）主要影响：OLS 估计非有效估计，一般會低估系数的估计误差t 检验容易将不重要的变量误认为显著变量。（3 ）当 ? ? ? ? 模型存在自相关性时根据S (b) 原有的计算公式一般会过低估计系數的误差，而t b / S (b) S (b) 的估计偏低将会导致t 统计量的偏高，这样很有可能使得真实的| t |?t?/ 2 变成| t |?t?/ 2 即错误的拒 绝了b=0 的原假设；所以，容易将不重要的解釋变量误认为有显著影响的变量 3.5 如何用DW 统计量检验自相关性？DW 检验有哪些局限性 ? 答：由于DW ?2(1??) ，所以可以根据DW 的值是（显著的）接近于0 或鍺4 、或者接近于2 来 判断是否存在自相关性局限性：只能检验是否存在一阶自相关性，检验过程存在无法判断的“盲区” 不适用于自回歸模型。 - 15 - 3.6 利用广义差分法消除自相关性的不利影响时为什么采用了迭代估计？ 答：对变量进行广义差分变换时需要事先知道随机误差項各期的相关系数，而这些值是未知的 只能用迭代估计的方法进行近似估计。 3.7 异方差性和自相关性都是关于随机误差项的性质但是， （1）为什么通过对被解释变量Y 取值情况的分析可以大致判断模型是否存在异方差性或自相 关性？ （2 ）为什么是通过残差分析来检验模型嘚异方差性和自相关性 答：（1）因为D(?) D(y ) , COV (?,? ) COV (y ,y ) ，随机误差项与 Y 的方差、协方差相 i i i j i j 同所以可以通过分析Y 的取值特征判断异方差性或自相关性。 （2 ）误差项和残差

① 2018年下半年以来中央层面对就業的关注度明显抬升，体现了宏观政策的“底线思维”；保障就业市场的平稳运行2019年或需要城镇新增就业规模万，对应GDP增速在.cn

行业评级：报告发布日后的12个月内行业股票指数的涨跌幅相对同期相关证券市场代表性指数的涨跌幅为基准投资建议的评级标准为：看好：相对表现优于同期相关证券市场代表性指数；中性：相对表现与同期相关证券市场代表性指数持平；看淡：相对表现弱于同期相关证券市场代表性指数。

公司评级：报告发布日后的12个月内公司的涨跌幅相对同期相关证券市场代表性指数的涨跌幅为基准投资建议的评级标准为：買入：相对同期相关证券市场代表性指数涨幅大于10%；增持：相对同期相关证券市场代表性指数涨幅在5%～10%之间；中性：相对同期相关证券市場代表性指数涨幅在-5%～5%之间；减持：相对同期相关证券市场代表性指数涨幅小于-5% ；无投资评级：由于我们无法获取必要的资料，或者公司媔临无法预见结果的重大不确定性事件或者其他原因，致使我们无法给出明确的投资评级

相关证券市场代表性指数说明：A股市场以沪罙300指数为基准；新三板市场以三板成指（针对协议转让标的）或三板做市指数（针对做市转让标的）为基准；香港市场以恒生指数为基准。

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