据20年的年度样本资料,得到如下的劳动力薪金模型
其中,Wt=劳动力人均薪金,V=岗位空缺率,X=就业人员人均国内生产总值,Mt=出口额,Mt-1=上年出口额(括号内的数字为标准误,计算结果保留三位小数)。
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据1950—1969年的年度数据得到某国的劳动力薪金模型
其中,W=劳动力平均薪金,PF=生产成本,U=失业率(%)。(计算结果保留三位小数)
如要估计劳动力薪金对失业率的弹性应如何处理?使用30年的年度数据样本,得到某地区生产函数模型回归结果如下:
其中,Y=地区生产总值(亿元),L=劳动投入(亿元),K=资本存量(亿元)。(计算结果保留三位小数)。
检验回归模型的整体显著性;
使用30年的年度数据样本,得到某地区生产函数模型回归结果如下:
其中,Y=地区生产总值(亿元),L=劳动投入(亿元),K=资本存量(亿元)。(计算结果保留三位小数)。
检验各回归系数的显著性 真实模型为Yi=β1+β2X2i+β3X3i+ui时,如果使用模型Yi=α1+α2X2i+ui中,则遗漏了重要解释变量X3,此时对参数的最小二乘估计有较大影响,下列说法正确的为()
A.A
B.B
C.C
D.D
E.E
A.对于大于0的数量变量,通常均可取对数;
B.以年度量的变量,如年龄等以其原有形式出现;
C.比例或百分比数,可使用原形式也可使用对数形式;
D.使用对数时,变量不能取负值;
E.数值较大时取对数形式。
对回归模型进行显著性检验时所用的F统计量可表示为()
A.A
B.B
C.C
D.D
E.E
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外生变量数值的变化能够影响内生变量的变化。
多元线性回归中的基本假定包括()。
如果简单相关系数检测法证明多元回归模型的解释变量两两不相关,则可以判断解释变量间不存在多重共线性。
模型整体显著性F检验包含的两个自由度是()。
可决系数需要修正的原因是扰动存在自相关性。
较高的简单相关系数是多重共线性存在充分必要条件。
与简单线性回归相比,多元线性回归中增加的基本假定是()。
可以利用t分布的性质认识样本容量较小时参数估计值的分布特征。
多重共线性问题的实质是样本现象,因此可以通过增加样本信息得到改善。
不完全多重共线性下,对参数区间估计时,置信区间趋于()