追问

你好，这里34题，是问描述正序列相关，序列相关是残差项和残差项之间，但表二看到还是两个自变量和截距检验呢？也看不到DW的数值，不知道怎么判断呢？

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追问

你好，这里36题，probit.,logit model 好像课程里面没有说到吗，不是很了解？

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追答

同学你好！ 题目问的是description，也就是倒数第二段。或者如下所示： For the time-series model in Exhibit 2, Honoré says that positive serial correlation would not require that the estimated coefficients be adjusted, but that the standard errors of the regression coefficients would be underestimated. This issue would cause the t-statistics of the regression coefficients to be inflated. Honoré tests the null hypothesis that the there is no serial correlation in the regression residuals and finds that the Durbin–Watson statistic is equal to 1.81. The critical values at the 0.05 significance level for the Durbin–Watson statistic are dl = 1.63 and du = 1.72. 可以看出这段话是没问题的。

追问

你好原版书后题第53页第40题，这里既然b1是检验出来不是显著的，那为什么可以用这个系数代入（0.069)回归方程呢？b2可以用这个方程，

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追问

你好另外这里44题，还是没有读懂，我是认为多元回归，而这里并没有说自变量x之间有没有多重共线性问题，既然没有说这个问题，那自变量之间有什么关系，多元，只是要检验每一个自变量和因变量y关系 即理论上我可以做K次一元回归检验。而这里为什么要提到CEO TENURE和DIVGR ，貌似他们只有多重共线性关系吧。

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追问

接上一问，还有关于自变量取值不是随机正太分部吗

追问

你好 还有我做完多元回归，接下来就是时间序列题目了，但是多元里怎么没有多重共线性及异方差这些练习题好像原版书后题也没有？但是应该很重要吧

追答

同学你好！ 1.36题，讲义有提到过，如图所示。 2.40题，尽管不显著，但还是以这个回归方程得到的结果去预测。 3.44题，dividend growth rate超过一定年限相关性降低，说明这本身就不是线性关系；违反的是线性的假设。CEO tenure 是随机变量，违反了X不是随机变量的假设。不涉及多重共线性。 4.多元中多重共线性和异方差在课后题有的。 PS:建议每道题单独问，方便后期复习。

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追问

你好，回到你解答我44题这里，见附图，这里因变量ROE是和DGR的相关性降低（当服务年限超过15）年，DGR和CEO都是两个因变量x2,x3,那不是说明x2和x3之间有关系吗？即x3的变化对y对x2的结果产生影响？我们不是这样吗，多元无法就是多了一个自变量，那为什么两个自变量之间要有关系吗，所以我就理解多重共线性了？如果没有多重共线性，多元回归各个自变量是不相关的。还有第2我也不是很理解，我们做多元回归的假设前提：取CEO取值，观测值，不是随机取得吗？

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追答

同学你好！ 1.自变量之间并不是有关系，就一定是多重共线性。 多重共线性的判断：1.回归系数的t检验均不显著，F检验和R^2比较显著；2.两个自变量之间的相关系数的绝对值大于0.7。符合其中任意一个，即有多重共线性的问题。 所以本题是不一定有。 2.观测值不是随机取的，是选定了一组样本数据得到的。