據(jù)1950—1969年的年度數(shù)據(jù)得到某國的勞動力薪金模型
其中，W=勞動力平均薪金，PF=生產(chǎn)成本，U=失業(yè)率（%）。（計算結果保留三位小數(shù)）
如要估計勞動力薪金對失業(yè)率的彈性應如何處理？您可能感興趣的試卷
你可能感興趣的試題
真實模型為Yi=β1+β2X2i+β3X3i+ui時，如果使用模型Yi=α1+α2X2i+ui中，則遺漏了重要解釋變量X3，此時對參數(shù)的最小二乘估計有較大影響，下列說法正確的為（）
A.A
B.B
C.C
D.D
E.E
A.對于大于0的數(shù)量變量，通常均可取對數(shù)；
B.以年度量的變量，如年齡等以其原有形式出現(xiàn)；
C.比例或百分比數(shù)，可使用原形式也可使用對數(shù)形式；
D.使用對數(shù)時，變量不能取負值；
E.數(shù)值較大時取對數(shù)形式。
對回歸模型進行顯著性檢驗時所用的F統(tǒng)計量可表示為（）
A.A
B.B
C.C
D.D
E.E
對回歸系數(shù)進行顯著性檢驗時的t統(tǒng)計量為（）
A.A
B.B
C.C
D.D
根據(jù)樣本資料估計得到人均消費支出Y對人均收入X的回歸模型為
，這表明人均收入每增加1%，人均消費支出將增加（）
A.2%
B.0.2%
C.0.75%
D.7.5%
最新試題
采用差分方式降低模型多重共線性時，可能存在的問題包括（）。
不完全多重共線性下，對參數(shù)區(qū)間估計時，置信區(qū)間趨于（）
多重可決系數(shù)是模型中解釋變量個數(shù)的不減函數(shù)，這給對比解釋變量個數(shù)不同模型的多重可決系數(shù)帶來缺陷，所以需要修正。
可以利用t分布的性質認識樣本容量較小時參數(shù)估計值的分布特征。
一般而言，如果每兩個解釋變量的簡單相關系數(shù)（零階相關系數(shù)）比較高，例如大于（），則可認為存在著較嚴重的多重共線性。
存在嚴重的完全多重共線性時，參數(shù)估計量的方差（）
如果回歸模型存在嚴重的多重共線性，可去掉某個解釋變量從而消除多重共線性。
外生變量數(shù)值的變化能夠影響內生變量的變化。
模型只是研究者對所關注的那些部分所作的模擬，只能抓主要因素和主要特征，而不得不舍棄某些因素。
經(jīng)濟參數(shù)是變量間數(shù)量關系和經(jīng)濟數(shù)量規(guī)律性的具體體現(xiàn)，獲取經(jīng)濟參數(shù)的數(shù)值是經(jīng)濟計量分析的主要目的。