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计量经济学答案整理版 (1)

《计量经济学》期末总复习

一、单项选择题

1．在双对数线性模型lnY i =ln β0+β1lnX i +u i 中,β1的含义是（ D ） A ．Y 关于X 的增长量 B ．Y 关于X 的发展速度 C ．Y 关于X 的边际倾向 D ．Y 关于X 的弹性

2．在二元线性回归模型：i i 22i 110i u X X Y +β+β+β=中，1β表示（ A ） A ．当X 2不变、X 1变动一个单位时，Y 的平均变动 B ．当X 1不变、X 2变动一个单位时，Y 的平均变动 C ．当X 1和X 2都保持不变时， Y 的平均变动 D ．当X 1和X 2都变动一个单位时， Y 的平均变动

3．如果线性回归模型的随机误差项存在异方差，则参数的普通最小二乘估计量是（ A ） A ．无偏的，但方差不是最小的 B ．有偏的，且方差不是最小的 C ．无偏的，且方差最小 D ．有偏的，但方差仍为最小

4．DW 检验法适用于检验（ B ） A ．异方差 B ．序列相关 C ．多重共线性 D ．设定误差

5．如果X 为随机解释变量，X i 与随机误差项u i 相关，即有Cov(X i ，u i )≠0，则普通最小二乘估计β

?是（ B ） A ．有偏的、一致的 B ．有偏的、非一致的 C ．无偏的、一致的 D ．无偏的、非一致的

6．设某商品需求模型为Y t =β0+β1X t + u t ，其中Y 是商品的需求量，X 是商品价格，为了考虑全年4个季节变动的影响，假设模型中引入了4个虚拟变量，则会产生的问题为

（ D ） A ．异方差性

B ．序列相关

C ．不完全的多重共线性

D ．完全的多重共线性

7．当截距和斜率同时变动模型Y i =α0+α1D+β1X i +β2 (DX i )+u i 退化为截距变动模型时，能通过统计检验的是（ C ） A ．α1≠0，β2≠0 B ．α1=0，β2=0 C ．α1≠0，β2=0 D ．α1=0，β2≠0

8．若随着解释变量的变动，被解释变量的变动存在两个转折点，即有三种变动模式，则在分段线性回归模型中应引入虚拟变量的个数为（ B ） A ．1个 B ．2个 C ．3个 D ．4个

9．对于无限分布滞后模型Y t =α+β0X t +β1X t-1+β2X t-2+…+u t ，无法用最小二乘法估计其参数是因为（ B ） A ．参数有无限多个 B ．没有足够的自由度 C ．存在严重的多重共线性 D ．存在序列相关

10．使用多项式方法估计有限分布滞后模型Y t =α+β0X t +β1X t-1+…+βk X t-k +u t 时，多项式βi =α0+α1i+α2i 2+…+αm i m 的阶数m 必须（ A ） A ．小于k B ．小于等于k C ．等于k D ．大于k

11．对于无限分布滞后模型Y t =α+β0X t +β1X t-1+β2X t-2+…+u t ，Koyck 假定βk =β0λk ，0<λ

A ．λ-β10

B ．λ-11

C ．1－λ

D ．

-β∑1i

12．对自回归模型进行自相关检验时，若直接使用DW 检验，则DW 值趋于（ A ） A ．0 B ．1 C ．2 D ．4

13．对于Koyck 变换模型Y t =α(1-λ)+ β０X t +λY t-1+V t ，其中V t =u t -λu t-1，则可用作Y t-1的工具变量为（ B ） A ．X t B ．X t-1 C ．Y t

D ．V t

14．使用工具变量法估计恰好识别的方程时，下列选项中有关工具变量的表述错误．．

的是（ A ）

A ．工具变量可选用模型中任意变量，但必须与结构方程中随机误差项不相关

B ．工具变量必须与将要替代的内生解释变量高度相关

C ．工具变量与所要估计的结构方程中的前定变量之间的相关性必须很弱，以避免多重共线性

D ．若引入多个工具变量，则要求这些工具变量之间不存在严重的多重共线性

15．根据实际样本资料建立的回归模型是（ C ） A ．理论模型 B ．回归模型 C ．样本回归模型 D ．实际模型

16．下列选项中，不属于．．．生产函数f(L ，K)的性质是（ D ） A ．f(0，K)=f(L ，0)=0 B ．

,0L f ≥??≥?? C ．边际生产力递减 D ．投入要素之间的替代弹性小于零

17．关于经济预测模型，下面说法中错误．．的是（ C ） A ．经济预测模型要求模型有较高的预测精度 B ．经济预测模型比较注重对历史数据的拟合优度

C ．经济预测模型比较注重宏观经济总体运行结构的分析与模拟

D ．经济预测模型不太注重对经济活动行为的描述

18．关于宏观经济计量模型中的季度模型，下列表述中错误．．的是（ D ） A ．季度模型以季度数据为样本 B ．季度模型一般规模较大 C ．季度模型主要用于季度预测 D ．季度模型注重长期行为的描述

19．宏观经济模型的导向是（ A ） A ．由总供给与总需求的矛盾决定的 B ．由国家的经济发展水平决定的 C ．由总供给决定的

D ．由总需求决定的

20．X 与Y 的样本回归直线为（ D ） A ．Y i =β0十β1X i +u i B ．Y i =i i 10u X +β+β∧

∧ C ．E(Y i )=β0十β1X i D ．i Y ∧

=i 10X ∧

∧

β+β

21．在线性回归模型中，若解释变量X 1和X 2的观测值成比例，即X 1i =KX 2i ，其中K 为常数，则表明模型中存在（ C ） A ，方差非齐性 B ．序列相关 C ．多重共线性 D ．设定误差

22．回归分析中，用来说明拟合优度的统计量为（ C ） A ．相关系数 B ．回归系数 C ．判定系数 D ．标准差

23．若某一正常商品的市场需求曲线向下倾斜，可以断定（ B ） A ．它具有不变的价格弹性 B ．随价格下降需求量增加 C ．随价格上升需求量增加 D ．需求无弹性

24．在判定系数定义中，ESS 表示（ B ） A ．∑(Y i —Y )2

B ．∑2i )Y Y (-∧

C ．∑(Y i -∧

Y )2 D ．∑(Y i —Y )

25．用于检验序列相关的DW 统计量的取值范围是（ D ） A ．O≤DW≤1 B ．-1≤DW≤1 C ．-2≤DW≤2 D ．O≤DW≤4

26．误差变量模型是指（ A ） A ．模型中包含有观测误差的解释变量 B ．用误差作被解释变量

C ．用误差作解释变量

D ．模型中包含有观测误差的被解释变量

28．将社会经济现象中质的因素引入线性模型（ C ） A ．只影响模型的截距 B ．只影响模型的斜率

C ．在很多情况下，不仅影响模型截距，还同时会改变模型的斜率

D ．既不影响模型截距，也不改变模型的斜率

29．时间序列资料中，大多存在序列相关问题，对于分布滞后模型，这种序列相关问题就转化为（ B ） A ．异方差问题 B ．多重共线性问题 C ．随机解释变量问题 D ．设定误差问题

30．根据判定系数R 2与F 统计量的关系可知，当R 2=1时有（ D ） A ．F=-1 B ．F=0 C ．F=1 D ．F=∞

31．发达市场经济国家宏观经济计量模型的核心部分包括总需求、总供给和（ C ） A ．建模时所依据的经济理论

B ．总收入

C ．关于总需求，总生产和总收入的恒等关系

D ．总投资

33．用模型描述现实经济系统的原则是（ B ） A ．以理论分析作先导，解释变量应包括所有解释变量 B ．以理论分析作先导，模型规模大小要适度 C ．模型规模越大越好，这样更切合实际情况 D ．模型规模大小要适度，结构尽可能复杂

34．下列模型中E(Y i )是参数1β的线性函数，并且是解释变量X i 的非线性函数的是（ B ）

A ．E(Y i )=2

i 21

0X β+β B ．E(Y i )=i 10X β+β C ．E(Y i )=i

10X 1β+β D ．E(Y i )=i

10X 1

β+

35．估计简单线性回归模型的最小二乘准则是：确定0∧β、1∧

β,使得（ A ） A ．∑(Y i -0∧β-1∧

βX i )2

最小 B ．∑(Y i -0∧β-1∧

βX i -e i )2最小 C ．∑(Y i -0∧β-1∧

βX i -u i )2最小 D ．∑(Y i -i 10X β-β)2最小

36．在模型Y i =i

1u i 0e X ββ中，下列有关Y 对X 的弹性的说法中，正确的是（ A ）

A ．1β是Y 关于X 的弹性

B ．0β是Y 关于X 的弹性

C ．ln 0β是Y 关于X 的弹性

D ．ln 1β是Y 关于X 的弹性

37．假设回归模型为Y i =i i u X +β，其中X i 为随机变量，且X i 与u i 相关，则β的普通最小二乘估计量（ D ） A ．无偏且不一致 B ．无偏但不一致 C ．有偏但一致 D. 有偏且不一致

38．设截距和斜率同时变动模型为Y i =i i 2i 110u )DX (X D +β+β+α+α,其中D 为虚拟变量。如果经检验该模型为斜率变动模型，则下列假设成立的是（ D ） A ．01≠α，02≠β B ．01≠α，02=β C ．01=α，02=β D ．01=α，02≠β

二、多项选择题

1．对于经典线性回归模型，各回归系数的普通最小二乘估计具有的优良特性有（ ABCD ） A ．无偏性 B ．线性性 C ．有效性 D ．一致性

E ．确定性

2．序列相关情形下，常用的参数估计方法有（ AB ） A ．一阶差分法 B ．广义差分法 C ．工具变量法 D ．加权最小二乘法

E ．普通最小二乘法

3．狭义的设定误差主要包括（ ABD ） A ．模型中遗漏了重要解释变量 B ．模型中包含了无关解释变量 C ．模型中有关随机误差项的假设有误 D ．模型形式设定有误

E ．回归方程中有严重的多重共线性

5. 常用的多重共线性检验方法有（AD ） A.简单相关系数法 B.矩阵条件数法 C.方差膨胀因子法 D.判定系数增量贡献法

E.工具变量法

6. 对于Y i =i i 2i 110u )DX (X D +β+β+α+α，其中D 为虚拟变量。下面说法正确的有（BCD ）

A.其图形是两条平行线

B.基础类型的截距为0α

C.基础类型的斜率为1β

D.差别截距系数为1α

E.差别斜率系数为12β-β

7. 对于有限分布滞后模型Y i =t k t k 1t 1t 0u X X X +β++β+β+α-- ，最小二乘法原则上是适用的，但会遇到下列问题中的(ADE ） A.多重共线性问题 B.异方差问题

C.随机解释变量问题

D.最大滞后长度k 的确定问题

E.样本较小时，无足够自由度的问题

三、问答题

1. 建立与应用计量经济学模型的主要步骤是什么？

3. 多元线性回归模型随机干扰项的假定有哪些？

零均值同方差序列不相关、服从正态分布

5. 简述异方差性的含义、来源、后果并写出怀特（White）检验方法的检验步骤。

含义：对于不同的样本点，随机误差项的方差不再是常数，而互不相同

来源：遗漏解释变量，模型设定误差，样本测量误差，随机因素的影响，使用分组数据后果：参数估计量非有效，变量显著性检验失去意义，模型预测失效

步骤：（1

）对于模型，

(2)进行辅助回归

（3）根据辅助回归的可决系数和样本数构造统计量，进行卡方分布的检验

检验结果显著，说明存在异方差性，反之则拒绝这一论断。

6. 简述选择解释变量的逐步回归法

1.以Y为被解释变量，逐个引入解释变量，构成回归模型，进行模型估计。

2.根据拟合优度的变化决定新引入的变量是否独立：

如果拟合优度变化显著，则说明新引入的变量是一个独立解释变量；

如果拟合优度变化很不显著，则说明新引入的变量与其它变量之间存在共线性关系。

9. 教材第186页，第1题.

10. 教材第186页，第3题.

11. 教材第305页，第1题.

eε

α+

Yμ

β+

12. 在时间序列数据的计量经济分析过程中，

（1）为什么要进行时间序列的平稳性检验？随机时间序列的平稳性条件是什么？原因：1.数据非平稳，大样本下的统计推断基础——“一致性”要求——被破怀。

2.数据非平稳，往往导致出现“虚假回归”（Spurious Regression ）问题。

条件：均值E(Xt)=μ是与时间t 无关的常数；

方差Var(Xt)=σ2是与时间t 无关的常数；

协方差Cov(Xt,Xt+k)=γk 是只与时期间隔k 有关，与时间t 无关的常数；

（2）请证明随机游走序列不是平稳序列。随机游走过程 Xt=X t-1 +μt ，其中μt~N(0,σ2)

由于Xt=X0+t*μt ,可得随机游走序列方差Var(Xt)=t σ2 不满足方差与时间无关的平稳性条件

（3）单位根检验为什么从DF 检验扩展到ADF 检验？

DF 检验假定时间序列是由具有白噪声随机误差项的一阶自回归过程AR(1)生成的。但在实际检验中，时间序列可能由更高阶的自回归过程生成，或者随机误差项并非是白噪声，用OLS 法进行估计均会表现出随机误差项出现自相关，导致DF 检验无效。如果时间序列含有明显的随时间变化的某种趋势（如上升或下降），也容易导致DF 检验中的自相关随机误差项问题。

14. 指出下列论文中的主要错误之处：

在一篇关于中国石油消费预测研究的论文中，作者选择石油年消费量（OIL ，单位：万吨标准煤）为被解释变量，国内生产总值（GDP ，按当年价格计算，单位：亿元）为解释变量，1990—2006年年度数据为样本。首先假定边际消费倾向不变，建立了线性模型：

2006,,1991,1990 =++=t GDP OIL t

t t μβα

采用OLS 估计模型，得到

2006,,1991,1990183125.030.13390? =+=t GDP L OI t

然后假定消费弹性不变，建立了对数线性模型：

2006,,1991,1990ln ln ='

+'+'=t GDP OIL t t t μβα

采用OLS 估计模型，得到

2006,,1991,1990ln 458338.0122385.5?ln =+=t GDP L OI t

分别将2020年国内生产总值预测值（500000亿元）代入模型，计算得到两种不同假定情况

下的2020年石油消费预测值分别为104953和68656万吨标准煤。

（shi老师版）1.没有用格兰杰因果检验或者经济理论讨论变量之间的因果关系

2.忽略了其他变量，应引入其他控制变量

3.参数估计后没有检验其显著性

4.在选择模型时没有进行协整检验

5.用平面数据模型替代时间序列模型是严重的错误

（网络版）

、计算题

1. 教材第104页，第9题。

2．已知Y 和X 满足如下的总体回归模型

Y=u X 10+β+β

（1）根据Y 和X 的5对观测值已计算出Y =3，X =11，∑-2i )X X (=74，∑

-2i )Y Y (=10，

∑-)X X (i

（Y Y i

-）=27。利用最小二乘法估计10

β和。

（2）经计算，该回归模型的总离差平方和TSS 为10，总残差平方和RSS 为0.14，试计算判定系数r 2并分析该回归模型的拟合优度。 (1)B0=

∑-)X X (i

（Y Y i

-）/∑-2i

)X X

(=74/72=0.3649

B1=Y -B0*X =7-11*0.3649=-1.0135

(2) r 2=1-RSS/TSS=1-0.14/10=0.986 拟合优度为98.6%

3．由12对观测值估计得消费函数为：

∧

C =50+0.6Y

其中，Y 是可支配收入，已知Y =800，∑-2

)Y Y (=8000，∑2e =30，当Y 0=1000时，

试计算：

（1）消费支出C 的点预测值；

（2）在95%的置信概率下消费支出C 的预测区间。

（已知：t0.025(10)=2.23）

4. 1978-2000年天津市城镇居民人均可支配销售收入（Y，元）与人均年度消费支出（CONS，

元）的样本数据、一元线性回归结果如下所示：（共30分）

Dependent Variable: LNCONS Method: Least Squares Date: 06/14/02 Time: 10:04 Sample: 1978 2000 C ________ 0.064931 -3.193690 0.0044 R-squared

0.998510 Mean dependent var 7.430699 Adjusted R-squared S.D. dependent var 1.021834 S.E. of regression Akaike info criterion -6.336402 Sum squared resid 0.034224 Schwarz criterion -6.237663 Log likelihood 42.23303 F-statistic 14074.12

1．在空白处填上相应的数字（共4处）（计算过程中保留4位小数） 2．根据输出结果，写出回归模型的表达式。

3．给定检验水平α=0.05，检验上述回归模型的临界值t 0.025=_______，F 0.05=_______；并说明估计参数与回归模型是否显著? 4．解释回归系数的经济含义。 5．根据经典线性回归模型的假定条件，判断该模型是否明显违反了某个假定条件？如有违背，应该如何解决？（6分）

02000

4000

6000

8000

10000

2000

40006000

8000

C O N S

5.已知某市羊毛衫的销售量1995年第一季度到2000年第四季度的数据。

假定回归模型为：

Y t =β0+β 1 X1t +β 2 X2 t+ u t

式中：Y=羊毛衫的销售量

X1=居民收入

X2=羊毛衫价格

如果该模型是用季度资料估计，试向模型中加入适当的变量反映季节因素的影响。（仅考虑截距变动。

可以往模型里加入反映季节因素的虚拟变量D。由于共有四个季节，所以可以将此虚拟变量分为三个类别。设基础类别是夏季，于是虚拟变量可以如下引入：

即D1=D2=

D3=

此时建立的模型为Y t=β0+β1X1t+β2X2t+D1+ D2+ D3+u t

6. 以下是某个案例的Eviews分析结果（局部）。

Dependent Variable: Y Method: Least

Squares

Sample(adjusted): 1 10

Included observations: 10 after adjusting endpoints

t-Statistic Prob.

Variable Coefficient S td.

Error

C 4.826789 9.217366 0.523663 0.6193

X1 0.178381 0.308178 0.5788 0.5838

X2 0.688030 0.2099 3.277910 0.0169

X3 —0.2226 0.156400 -1.423556 0.2044

R-squared 0.852805 Mean dependent var 41.90000 Adjusted R-squared 0.7792 S.D. dependent var 34.28783

S.E.of regression 16.11137 Akaike info criterion 8.686101

Sum squared resid 1557.457 Schwarz criterion 8.807135

Log likelihood -39.43051 F-statistic 11.58741

Durbin-Watson stat 3.579994 Prob(F-statistic) 0.006579

①填上（1）、（2）、（3）、（4）位置所缺数据；

②以标准记法写出回归方程；

③你对分析结果满意吗？为什么？

注意：coefficient= std.error * t-statistic

Adjusted r-squared= 1-(1-r-squared)(n-1)/(n-k-1)

7. 根据下列Eviews应用软件的运行结果比较分析选择哪个模型较好？并说明理由；以标准形式写出确定的回归方程。

模型一

Dependent Variable: Y Method: Least Squares Sample: 1 12 Included observations: 12

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 46.13828 7.356990 6.271352 0.0001

1/X 1335.604 171.2199 7.800522 0.0000 Adjusted R-squared 0.844738 Akaike info criterion 8.283763 Sum squared resid 1993.125 Schwarz criterion 8.364580 Log likelihood -47.70258 F-statistic 60.84814 Durbin-Watson stat 2.154969 Prob(F-statistic) 0.000015 模型二

Dependent Variable: Y Method: Least Squares

Sample: 1

12 Included observations: 12

Convergence achieved after 6 iterations

Y=C(1)*C(2)^X

Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C(1) 195.1784 11.46600 17.02237 0.0000

C(2) 0.979132 0.001888 518.5842 0.0000

7.593063 Adjusted R-squared 0.922179 Akaike info

criterion

Sum squared resid 999.0044 Schwarz criterion 7.673881 Log likelihood -43.55838 Durbin-Watson

2.818195

stat

8. 下图一是y t的差分变量Dy t的相关图和偏相关图；图二是以Dy t为变量建立的时间序列模型的输出结果。（20分）

图一

Dependent Variable: DY

Method: Least Squares

Date: 06/14/02 Time: 19:28

Sample(adjusted): 1951 1997

Included observations: 47 after adjusting endpoints

Convergence achieved after 6 iterations

AR(1) 0.978038 0.033258 29.40780 0.0000

R-squared 0.297961 Mean dependent var 0.145596 Adjusted R-squared 0.282360 S.D. dependent var 0.056842 S.E. of regression 0.048153 Akaike info criterion -3.187264 Sum squared resid 0.104340 Schwarz criterion -3.108535

图二

其中Q统计量Q-statistic(k=15)=5.487

1．根据图一，试建立Dy t的ARMA模型。（限选择两种形式）（6分）

2．根据图二，试写出模型的估计式，并对估计结果进行诊断检验。（8分）

3. 与图二估计结果相对应的部分残差值见下表，试用（2）中你写出的模型估计式预测1998年的Dy t的值（计算过程中保留四位小数）。（6分）

1．由图1的偏相关图和自相关图的特点，即它们均具有一阶截尾特征，可得序列DLPI的ARMA模型可能是ARMA(1,1)；或ARMA(2,1)等过程。

2．由图2可得，变量DLPI的ARMA（1，2）模型估计式为：

并且，由t检验可见模型系数在1%的水平下具有显著性；由于Q检验值为11.735

（12-1-2）=16.919，所以，该估计模型较好。

小于检验临界值c20

。05

3．利用估计模型

可得， 2000年DLPI的预测值：

计量经济学试题

06A卷一、判断说明题（每小题1分，共10分） 1.在实际中，一元回归没什么用，因为因变量的行为不可能仅由一个解释变量来解释。(×) 4.在线性回归模型中，解释变量是原因，被解释变量是结果。（×） 7. 给定显著性水平及自由度，若计算得到的t 值超过t的临界值，我们将拒绝零假设。（√） 8.为了避免陷入虚拟变量陷阱，如果一个定性变量有 m类，则要引入m个虚拟变量。（×）二、名词解释(每小题2分，共10分) 1.计量经济学：融合数学、统计学及经济理论，结合研究经济行为和现象的理论和实务。 2.最小二乘法：使全部观测值的残差平方和为最小的方法就是最小二乘法。 3.虚拟变量：在经济生活研究中，有一些暂时起作用的因素。如战争、天灾、人祸等，这些因素在经济中不经常发生，但又带有相同特性，经济学家把这些不经常发生的、又起暂时影响作用的称为虚拟变量。 4.滞后变量：用来作为解释变量的内生变量的前期值称为滞后内生变量，简称为滞后变量。 5.自回归模型：包含有被解释变量滞后值的模型，称为自回归模型。三、简答题(每小题5分，共20分) 1．应用最小二乘法应满足的古典假定有哪些？（1）随机项的均值为零；（2）随机项无序列相关和等方差性；（3）解释变量是非随机的，如果是随机的则与随机项不相关；（4）解释变量之间不存在多重共线性。 2．运用计量经济学方法解决经济问题的步骤一般是什么？（1）建立模型；（2）估计参数；（3）验证理论；（4）使用模型。 3．你能分别举出三个时间序列数据、截面数据、混合数据、虚拟变量数据的实际例子吗？（1）时间序列数据如：每年的国民生产总值、各年商品的零售总额、各年的年均人口增长数、年出口额、年进口额等等；（2）截面数据如：西南财大2002年各位教师年收入、2002年各省总产值、2002年5月成都市各区罪案发生率等等；（3）混合数据如：1990年~2000年各省的人均收入、消费支出、教育投入等等；（4）虚拟变量数据如：婚否，身高是否大于170厘米，受教育年数是否达到10年等等。 4．随机扰动项μ的一些特性有哪些？（1）众多因素对被解释变量Y的影响代表的综合体；（2）对Y的影响方向应该是各异的，有正有负；（3）由于是次要因素的代表，对Y的总平均影响可能为零；（4）对Y的影响是非趋势性的，是随机扰动的。四、分析、计算题(每小题15分，共45分) 1. 根据下面Eviews回归结果回答问题。Dependent Variable: DEBT Method: Least Squares Date: 05/31/06 Time: 08:35 Sample: 1980 1995 Included observations: 16 Variable Coefficie nt Std. Erro r t-Statist ic Prob . C（） INCOME（） COST（） R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared （） . dependent var . of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood F-statistic（）Durbin-Wats on stat Prob(F-statisti c) INCOME——个人收入，单位亿美元； COST——抵押贷款费用，单位%。 1. 完成Eviews回归结果中空白处内容。 2. 说明总体回归模型和样本回归模型的区别。

(完整word版)计量经济学知识点总结

第一章:1计量经济学研究方法:模型设定,估计参数,模型检验,模型应用 2.计量经济模型检验方式:①经济意义:模型与经济理论是否相符②统计推断:参数估计值是否抽样的偶然结果③计量经济学:是否复合基本假定④预测:模型结果与实际杜比 3.计量经济学中应用的数据类型:①时间序列数据(同空不同时)②截面数据(同时不同空)③混合数据(面板数据)④虚拟变量数据(学历,季节,气候,性别) 第二章:1.相关关系的类型:①变量数量:简单相关/多重相关(复相关)②表现形式:线性相关(散布图接近一条直线)/非线性相关(散布图接近一条直线)③变化的方向:正相关(变量同方向变化,同增同减)/负相关(变量反方向变化,一增一减不相关) 2.引入随机扰动项的原因:①未知影响因素的代表(理论的模糊性)②无法取得数据的已知影响因素的代表(数据欠缺)③众多细小影响因素综合代表(非系统性影响)④模型可能存在设定误差(变量,函数形式设定)⑤模型中变量可能存在观测误差(变量数据不符合实际)⑥变量可能有内在随机性(人类经济行为的内在随机性) 3.OLS回归线数学性质:①剩余项的均值为零②OLS回归线通过样本均值③估计值的均值等于实际观测值的均值④被解释变量估计值与剩余项不相关⑤解释变量与剩余项不相关 4.OLS估计量”尽可能接近”原则:无偏性,有效性,一致性 5.OLS估计式的统计性质/优秀品质:线性特征,无偏性特征,最小方差性特征第三章:1.偏回归系数:控制其他解释变量不变的条件下,第j个解释变量的单位变动对被解释变量平均值的影响,即对Y平均值直接或净的影响 2.多元线性回归中的基本假定:①零均值②同方差③无自相关④随机扰动项与解释变量不相关⑤无多重共线性⑥正态性…一元中有12346 3. OLS回归线数学性质:同第二章3 4. OLS估计式的统计性质:线性特征,无偏性特征,最小方差性特征 5.为什么用修正可决系数不用可决系数?可决系数只涉及变差没有考虑自由度,如果用自由度去校正所计算的变差,可纠正解释变量个数不同引起的对比困难第四章:1.多重共线性背景:①经济变量之间具有共同变化趋势②模型中包含滞后变量③利用截面数据建立模型可出现..④样本数据自身原因 2.后果:A完全①参数估计值不确定②csgj值方差无限大B不完全①csgj量方差随贡献程度的增加而增加②对cs区间估计时,置信区间区域变大③假设检验用以出现错误判断④可造成可决系数较高,但对各cs估计的回归系数符号相反,得出错误结论 3.检验:A简单相关系数检验法:COR 解释变量.大于0.8,就严重B方差膨胀因子法:因子越大越严重;≥10,严重C直观判断法:增加或剔除一个解释变量x,估计值y发生较大变化,则存在;定性分析,重要x标准误差较大并没通过显著性检验时,则存在;x回归系数所带正负号与定性分析结果违背,则存在;x相关矩阵中,x之间相关系数较大,则存在D逐步回归检验法:将变量逐个引入模型,每引入一个x,都进行F检验,t检验,当原来引入的x由于后面引入的x不显著是，将其剔除.以确保每次引入新的解释变量之前方程种植包含显著变量. 4.补救措施:①剔除变量法②增大样本容量③变换模型形式:自相关④利用非样本先验信息⑤截面数据与时序数据并用:异方差⑥变量变换第五章:1.异方差产生原因:①模型中省略了某些重要的解释变量②模型设定误差③数据测量误差④截面数据中总体各单位的差异 2.后果:A参数估计统计特性:参数估计的无偏性仍然成立;参数估计方差不再是最小B参数显著性检验:t统计量进行参数检验失去意义C预测影响:将无效 3检验:A图示①相关图形分析data x y,看散点图,quick→graph→x,y→OK→scatter diagram→

计量经济学简答题及答案

计量经济学简答题及答案 1、比较普通最小二乘法、加权最小二乘法和广义最小二乘法的异同。答：普通最小二乘法的思想是使样本回归函数尽可能好的拟合样本数据，反映在图上就是是样本点偏离样本回归线的距离总体上最小，即残差平方和最小 ∑=n i i e 12min 。只有在满足了线性回归模型的古典假设时候，采用OLS 才能保证参数估计结果的可靠性。在不满足基本假设时，如出现异方差，就不能采用OLS 。加权最小二乘法是对原模型加权，对较小残差平方和2i e 赋予较大的权重，对较大2i e 赋予较小的权重，消除异方差，然后在采用OLS 估计其参数。在出现序列相关时，可以采用广义最小二乘法，这是最具有普遍意义的最小二乘法。最小二乘法是加权最小二乘法的特例，普通最小二乘法和加权最小二乘法是广义最小二乘法的特列。 6、虚拟变量有哪几种基本的引入方式? 它们各适用于什么情况? 答: 在模型中引入虚拟变量的主要方式有加法方式与乘法方式，前者主要适用于定性因素对截距项产生影响的情况，后者主要适用于定性因素对斜率项产生影响的情况。除此外，还可以加法与乘法组合的方式引入虚拟变量，这时可测度定性因素对截距项与斜率项同时产生影响的情况。 7、联立方程计量经济学模型中结构式方程的结构参数为什么不能直接应用OLS 估计？答：主要的原因有三：第一，结构方程解释变量中的内生解释变量是随机解释变量,不能直接用OLS 来估计；第二，在估计联立方程系统中某一个随机方程参数时，需要考虑没有包含在该方程中的变量的数据信息，而单方程的OLS 估计做不到这一点；第三，联立方程计量经济学模型系统中每个随机方程之间往往存在某种相关性，表现于不同方程随机干扰项之间，如果采用单方程方法估计某一个方程，是不可能考虑这种相关性的，造成信息的损失。 2、计量经济模型有哪些应用。答：①结构分析，即是利用模型对经济变量之间的相互关系做出研究，分析当其他条件不变时，模型中的解释变量发生一定的变动对被解释变量的影响程度。②经济预测，即是利用建立起来的计量经济模型对被解释变量的未来值做出预测估计或推算。③政策评价，对不同的政策方案可能产生的后果进行评价对比，从中做出选择的过程。④检验和发展经济理论，计量经济模型可用来检验经济理论的正确性，并揭示经济活动所遵循的经济规律。 6、简述建立与应用计量经济模型的主要步骤。答：一般分为5个步骤：①根据经济理论建立计量经济模型；②样本数据的收集； ③估计参数；④模型的检验；⑤计量经济模型的应用。 7、对计量经济模型的检验应从几个方面入手。答：①经济意义检验；②统计准则检验；③计量经济学准则检验；④模型预测检验。

计量经济学重点知识整理

计量经济学重点知识整理 1一般性定义计量经济学是以经济理论和经济数据的事实为依据,运用数学和统计学的方法,通过建立数学模型来研究经济数量关系和规律的一门经济学科。研究的主体（出发点、归宿、核心）: 经济现象及数量变化规律研究的工具（手段）: 模型数学和统计方法必须明确: 方法手段要服从研究对象的本质特征（与数学不同),方法是为经济问题服务 2注意:计量经济研究的三个方面理论：即说明所研究对象经济行为的经济理论——计量经济研究的基础数据:对所研究对象经济行为观测所得到的信息——计量经济研究的原料或依据方法：模型的方法与估计、检验、分析的方法——计量经济研究的工具与手段三者缺一不可 3计量经济学的学科类型 ●理论计量经济学研究经济计量的理论和方法 ●应用计量经济学：应用计量经济方法研究某些领域的具体经济问题 4区别: ●经济理论重在定性分析,并不对经济关系提供数量上的具体度量 ●计量经济学对经济关系要作出定量的估计,对经济理论提出经验的内容 5计量经济学与经济统计学的关系联系: ●经济统计侧重于对社会经济现象的描述性计量 ●经济统计提供的数据是计量经济学据以估计参数、验证经济理论的基本依据 ●经济现象不能作实验，只能被动地观测客观经济现象变动的既成事实，只能依赖于经济统计数据 6计量经济学与数理统计学的关系联系: ●数理统计学是计量经济学的方法论基础区别： ●数理统计学是在标准假定条件下抽象地研究一般的随机变量的统计规律性; ●计量经济学是从经济模型出发，研究模型参数的估计和推断,参数有特定的经济意义,标准假定条件经常不能满足，需要建立一些专门的经济计量方法３、计量经济学的特点：

计量经济学简答题整理版

1. 请问自回归模型的估计存在什么困难？如何来解决这些苦难？答：主要存在两个问题： (1) 出现了随机解释变量Y ，而可能与随机扰动项相关； (2) 随机扰动项可能存在自相关，库伊克模型和自适应预期模型的随机扰动项都会导致自相关，只有局部调整模型的随机扰动项无自相关。对于第一个问题的解决可以使用工具变量法；对于第二个问题的检验可以用德宾h 检验法，目前还没有很好的解决办法，唯一能做的就是模型尽可能的设定正确。 2. 为什么要进行广义差分变换？写出其过程。答：进行广义差分变换是为了处理自相关，写出其过程如下：以一元模型为例：Y t = b 0 + b 1 X t +u t 假设误差项服从AR(1)过程：u t =ρu t-1 +v t －1 ≤ρ≤1 其中，v 满足OLS 假定，并且是已知的。为了弄清楚如何使变换后模型的误差项不具有自相关性，我们将回归方程中的变量滞后一期，写为： Y t-1 = b 0 + b 1 X t-1 +u t-1 方程的两边同时乘以ρ，得到：ρY t-1 = ρb 0 + ρb 1 X t-1 +ρu t-1 现在将两方程相减，得到：(Y t －ρY t-1 ) = b 0 ( 1 －ρ) + b 1 (X t －ρX t-1 ) + v t 由于方程中的误差项v t 满足标准OLS 假定，方程就是一种变换形式，使得变换后的模型无序列相关。如果我们将方程写成：Y t * = b 0* + b 1 X t * +v t ，其中，Y t * = (Y t -ρY t-1 ) ，X t * = (X t -ρX t-1 ) ，b 0* = b 0 ( 1 -ρ)。 3. 什么是递归模型？答：递归模型是指在该模型中，第一个方程的内生变量Y 1仅由前定变量表示，而无其它内生变量；第二个方程内生变量Y 2表示成前定变量和一个内生变量Y 1的函数；第三个方程内生变量Y 3表示成前定变量和两个内生变量Y 1与Y 2的函数；按此规律下去，最后一个方程内生变量Y m 可表示成前定变量和m －1个Y 1，Y 2、，Y 3，…、Y m-1的函数。 4. 为什么要进行同方差变换？写出其过程，并证实之。答：进行同方差变换是为了处理异方差，写出其过程如下：我们考虑一元总体回归函数Y i = b 0 + b 1 X i + u i 假设误差σi 2 是已知的，也就是说，每个观察值的误差是已知的。对模型作如下“变换”： Y i /σi = b 0 /σi + b 1 X i /σi + u i /σi 这里将回归等式的两边都除以“已知”的σi 。σi 是方差σi 2 的平方根。令 v i = u i /σi 我们将v i 称作是“变换”后的误差项。v i 满足同方差吗？如果是，则变换后的回归方程就不存在异方差问题了。假设古典线性回归模型中的其他假设均能满足，则方程中各参数的OLS 估计量将是最优线性无偏估计量，我们就可以按常规的方法进行统计分析了。证明误差项v i 同方差性并不困难。根据方程有：E (v i 2 ) = E (u i 2 /σi 2 ) = E (u i 2 ) /σi 2 =σi 2 /σi 2 = 1 显然它是一个常量。简言之，变换后的误差项v i 是同方差的。因此，变换后的模型不存在异方差问题，我们可以用常规的OLS 方法加以估计。 5. 简述逐步回归法的基本步骤。答：先用被解释变量对每一个解释变量做简单回归，然后以对被解释变量贡献最大的解释变量所对应的回归方程为基础，再逐个引入其余的解释变量。这个过程会出现3种情形：①若新变量的引入改进了R 2 和F 检验，且其它回归系数的t 检验在统计上仍是显著的，则可考

计量经济学简答题及答案43378

简答： 1、时间序列数据和横截面数据有何不同？时间序列数据是一批按照时间先后排列的统计数据。截面数据是一批发生在同一时间截面上的调查数据。这两类数据都是反映经济规律的经济现象的数量信息，不同点：时间序列数据是含义、口径相同的同一指标按时间先后排列的统计数据列；而横截面数据是一批发生在同一时间截面上不同统计单元的相同统计指标组成的数据列。 2、建立计量经济模型赖以成功的三要素。P16（课本）成功的要素有三：理论、方法和数据。理论：即经济理论，所研究的经济现象的行为理论，是计量经济学研究的基础；方法：主要包括模型方法和计算方法，是计量经济学研究的工具与手段，是计量经济学不同于其他经济学分支科学的主要特征；数据：反映研究对象的活动水平、相互间以及外部环境的数据，更广义讲是信息，是计量经济学研究的原料。三者缺一不可。 3、什么是相关关系、因果关系；相关关系与因果关系的区别与联系。相关关系是指两个以上的变量的样本观测值序列之间表现出来的随机数学关系，用相关系数来衡量。因果关系是指两个或两个以上变量在行为机制上的依赖性，作为结果的变量是由作为原因的变量所决定的，原因变量的变化引起结果变量的变化。因果关系有单向因果关系和互为因果关系之分。具有因果关系的变量之间一定具有数学上的相关关系。而具有相关关系的变量之间并不一定具有因果关系。 4、回归分析与相关分析的区别与关系。P23-P24（课本）相关分析与回归分析既有联系又有区别。首先，两者都是研究非确定性变量间的统计依赖关系，并能测度线性依赖程度的大小。其次，两者间又有明显的区别。相关分析仅仅是从统计数据上测度变量间的相关程度，而无需考察两者间是否有因果关系，因此，变量的地位在相关分析中饰对称的，而且都是随机变量；回归分析则更关注具有统计相关关系的变量间的因果关系分析，变量的地位是不对称的，有解释变量与被解释变量之分，而且解释变量也往往被假设为非随机变量。再次，相关分析只关注变量间的具体依赖关系，因此可以进一步通过解释变量的变化来估计或预测被解释变量的变化，达到深入分析变量间依存关系，掌握其运动规律的目的。 5、数理经济模型和计量经济模型的区别。答：数理经济模型揭示经济活动中各个因素之间的理论关系，用确定性的数学方程加以描述。计量经济模型揭示经济活动中各个因素之间的定量关系，用随机性的数学方程加以描述。 6、从哪几方面看，计量经济学是一门经济学科？P6（课本）

计量经济学重点

第1章绪论计量经济学的含义：一定的经济理论和实际统计资料为依据，运用数学、统计学方法和计算机技术，通过建立计量经济模型，定量的分析经济变量之间的随即因果关系。计量经济学研究的经济关系具有两个特征：一是随机关系，产出与生产要素投入、消费与收入、投资与收入和利率之间都不是精确的函数关系。二是因果关系，计量经济模型中的每一个（随机）方程都是反映某个经济变量与其影响因素之间的因果关系。计量经济学的研究步骤：建立理论模型、估计模型中的参数、检验估计的模型和应用模型进行定量分析。 1. 建立理论模型其任务是依据经济理论和对所研究经济系统的认识，将系统内各经济变量之间的相互关系用一组（或一个）数学方程表示出来。这一阶段的工作又称为模型设定。模型设定一般包括总体设定和个体设定。总体设定的目标是能正确反映经济系统的运行机制。个体设定的目标是能正确反映经济变量之间的因果关系。 ①确定模型中的变量计量经济学中一般将方程中的变量分为两类，方程等号左端的变量称为被解释变量，有端的变量称为解释变量，即用这些变量来解释或说明被解释变量的变化情况（回归分析中称为因变量和自变量）。建立理论模型时，主要是确定模型中的解释变量，一般时根据经济理论和经验确定被解释变量的主要影响因素。 ②确定模型中的函数形式确定模型中的函数形式一般有两种方式，一种方式是根据经济行为理论，运用数理经济学的研究方法推导出模型的具体数学形式。另一种方式是根据实际统计资料绘制被解释变量和解释变量的相关图，由相关图显示的变量之间的相关关系确定模型的数学形式，这也是目前经常采用的方式。 ③确定统计指标并搜集整理数据需要根据模型中变量的含义和统计数据的可得性，模型的研究目的，以及统计数据的可比性和一致性等因素进行综合考虑，以确定适当的统计指标。建立计量经济模型的统计数据主要有三种类型：时间序列数据，即按时间先后顺序排列的数据，时间频率可以是年、季、月、日等；横截面数据，即某一时点上的数据；合并数据，即时间序列与横截面数据的

计量经济学简答题 (2)

第一章三、简答题 1、简述计量经济学与经济学、统计学、数理统计学学科间的关系。答:计量经济学就是经济理论、统计学与数学的综合。经济学着重经济现象的定性研究,而计量经济学着重于定量方面的研究。统计学就是关于如何惧、整理与分析数据的科学,而计量经济学则利用经济统计所提供的数据来估计经济变量之间的数量关系并加以验证。数量统计各种数据的惧、整理与分析提供切实可靠的数学方法,就是计量经济学建立计量经济模型的主要工具,但它与经济理论、经济统计学结合而形成的计量经济学则仅限于经济领域。计量经济模型建立的过程,就是综合应用理论、统计与数学方法的过程。因此计量经济学就是经济理论、统计学与数学三者的统一。 2、计量经济模型有哪些应用。答:①结构分析,即就是利用模型对经济变量之间的相互关系做出研究,分析当其她条件不变时,模型中的解释变量发生一定的变动对被解释变量的影响程度。②经济预测,即就是利用建立起来的计量经济模型对被解释变量的未来值做出预测估计或推算。③政策评价,对不同的政策方案可能产生的后果进行评价对比,从中做出选择的过程。④检验与发展经济理论,计量经济模型可用来检验经济理论的正确性,并揭示经济活动所遵循的经济规律。 3、简述建立与应用计量经济模型的主要步骤。答:一般分为5个步骤:①根据经济理论建立计量经济模型;②样本数据的收集;③估计参数;④模型的检验;⑤计量经济模型的应用。 4、对计量经济模型的检验应从几个方面入手。答:①经济意义检验;②统计准则检验;③计量经济学准则检验;④模型预测检验。

第二章三、简答题 1、简述用普通最小二乘法求解模型i i i X Y μββ++=10的参数估计量的过程。答:一元线性回归模型i i i X Y μββ++=10,采用普通最小二乘法进行参数估计的基本准则:2201 0111????min (,)()n n i i i i i Q e Y X ββββ====--∑∑ (1) 利用微积分多元函数极值原理,要使01??(,)Q ββ达到最小,(1)式对01 ??ββ、的一阶偏导数都等于零,即: 010011 ??(,)=0???(,)=0?Q Q ββββββ??????????? 201010100201010111??()??(,)??==2()????()??(,)??==2()??i i i i i i i i i Y X Q Y X Y X Q Y X X ββββββββββββββββ????--????---????????--????---?????∑∑∑∑ 0101 ??()0 ??()=0 i i i i i Y X Y X X ββββ?--=??--??∑∑（2）（3）由(2)式可知,01011??0 1? ??()11== (4)i i i i i i Y n X Y X Y X n Y Y X X n n βββββ+-=?=-=-∑∑∑∑∑∑（令，）并将式(4)代入(3),可得: 201112211122 1??? ?0()()??()0? ()i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i Y X X X Y Y X X X n n X Y X Y X n X n X Y X Y n X X βββββββ=--=---?-+?-=-=-∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑ 或0111112 ????0()()?()()()()()?=()()()(==) 0?i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i Y X X Y Y X X X Y Y X X X X X Y Y X X Y Y x y X X X X X X X x x X X y Y Y ββββββ=--=-+-?------==-----=?∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑令，因此,可得010111222 1????()()()??()()()i i i i i i i i i i i i i i i Y X Y X n n X Y X Y X X Y Y x y n X X X X X X x ββββββ=-=----===---∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑或或

计量经济学简答

简答题：1.选择工具变量的原则是什么:（1）工具变量必须与所替代的随机解释变量高度相关；（2）工具变量与随机误差项不相关（3）工具变量与其它解释变量不相关，避免出现多重共线性。 2.实际经济问题中的多重共线性 (1)经济变量的趋同性（2）滞后变量的引入（3）样本资料的限制 3.序列相关性产生的原因: （1）惯性；（2）模型设定误差；（3）蛛网现象；（4）数据加工。 4、随机解释变量问题及其解决方法。如果存在一个或多个随机变量作为解释变量，则称原模型出现随机解释变量问题。第一、随机解释变量与误差项相互独立；第二、随机解释变量与误差项同期无关，而异期相关；第三、随机解释变量与误差项同期相关；第四、解决方法为工具变量法。 5.随机解释变量产生的后果 1.若相互独立，则参数估计量仍然无偏一致。2 若同期相关，异期不相关，得到的参数估计有偏，但却是一致的3 若同期相关，则估计量有偏且非一致。 6.简述最小二乘估计量的性质：（1）线性性，即它是否是另一随机变量的线性函数；（2）无偏性，即它的均值或期望值是否等于总体的真实值；（3）有效性，即它是否在所有线性无偏估计量中具有最小方差。（4）渐近无偏性，即样本容量趋于无穷大时，是否它的均值序列趋于总体真值；（5）一致性，即样本容量趋于无穷大时，它是否依概率收敛于总体的真值；（6）渐近有效性，即样本容量趋于无穷大时，是否它在所有的一致估计量中具有最小的渐近方差。 7、虚拟变量的作用：（1）表现定性因素对被解释变量的影响（2）提高模型的说明能力与水平（3）季节变动分析。（4）方程差异性检验。 8、虚拟变量设置的原则：如果有定性因素共有个结果需要区别，那么至多引入m-1 个虚拟变量 9、实际经济问题中的多重共线性：（1）经济变量的趋同性（2）滞后变量的引入（3）样本资料的限制 10.引入随机误差形式为了：（1）代表未知的影响因素（2）代表残缺数据（3）代表众多细小的影响因素（4）代表数据观测误差（5）代表模型设定误差（6）变量的随机存在性 11. 12.回归分析的主要内容有：（1）根据样本观测值对经济计量模型参数进行估计，求得回归方程（2）对回归方程、参数估计值进行显著性检验（3）利用回归方程进行分析、评价及预测。 13.叙述原理：最小二乘法：当从模型总体随机抽取n组样本观测值后，最合理的参数估计量应该使得模型能最好的的拟合样本数据：最大似然法：当从模型的总体随机抽取n组样本观测值后，最合理的参数估计量应该使得从模型中抽取该n组样本观测值的概率最大。在满足一系列基本假设的情况下，模型结构参数的最大或然估计量与普通最小二乘估计量是相同的。

计量经济学重点知识归纳整理

1.普通最小二乘法(Ordinary Least Squares,OLS)：已知一组样本观测值 {}n i Y X i i ,2,1:),(?=，普通最小二乘法要求样本回归函数尽可以好地拟合这组值，即样本回归线上的点∧ i Y 与真实观测点Yt 的“总体误差”尽可能地小。普通最小二乘法给出的判断标准是：被解释变量的估计值与实际观测值之差的平方和最小。 2.广义最小二乘法GLS ：加权最小二乘法具有比普通最小二乘法更普遍的意义，或者说普通最小二乘法只是加权最小二乘法中权恒取1时的一种特殊情况。从此意义看，加权最小二乘法也称为广义最小二乘法。 3.加权最小二乘法WLS ：加权最小二乘法是对原模型加权，使之变成一个新的不存在异方差性的模型，然后采用普通最小二乘法估计其参数。 4.工具变量法IV ：工具变量法是克服解释变量与随机干扰项相关影响的一种参数估计方法。 5.两阶段最小二乘法2SLS, Two Stage Least Squares ：两阶段最小二乘法是一种既适用于恰好识别的结构方程，以适用于过度识别的结构方程的单方程估计方法。 6.间接最小二乘法ILS ：间接最小二乘法是先对关于内生解释变量的简化式方程采用普通小最二乘法估计简化式参数，得到简化式参数估计量，然后过通参数关系体系，计算得到结构式参数的估计量的一种方法。 7.异方差性Heteroskedasticity ：对于不同的样本点，随机干扰项的方差不再是常数，而是互不相同，则认为出现了异方差性。 8.序列相关性Serial Correlation ：多元线性回归模型的基本假设之一是模型的随机干扰项相互独立或不相关。如果模型的随机干扰项违背了相互独立的基本假设，称为存在序列相关性。 9.多重共线性Multicollinearity ：对于模型i k i i X X X Y μββββ++?+++=i k 22110i ，其基本假设之一是解释变量X 1,X 2,…,Xk 是相互独立的。如果某两个或多个解释

计量经济学名词解释和简答题

计量经济学第一部分：名次解释第一章 1、模型：对现实的描述和模拟。 2、广义计量经济学：利用经济理论、统计学和数学定量研究经济现象的经济计量方法的统称，包括回归分析方法、投入产出分析方法、时间序列分析方法等。 3、狭义计量经济学：以揭示经济现象中的因果关系为目的，在数学上主要应用回归分析方法。第二章 1、总体回归函数：指在给定Xi 下Y 分布的总体均值与Xi 所形成的函数关系（或者说总体被解释变量的条件期望表示为解释变量的某种函数）。 2、样本回归函数：指从总体中抽出的关于Y ，X 的若干组值形成的样本所建立的回归函数。 3、随机的总体回归函数：含有随机干扰项的总体回归函数（是相对于条件期望形式而言的）。 4、线性回归模型：既指对变量是线性的，也指对参数β为线性的，即解释变量与参数β只以他们的1次方出现。 5、随机干扰项：即随机误差项，是一个随机变量，是针对总体回归函数而言的。 6、残差项：是一随机变量，是针对样本回归函数而言的。 7、条件期望：即条件均值，指X 取特定值Xi 时Y 的期望值。 8、回归系数：回归模型中βo ，β1等未知但却是固定的参数。 9、回归系数的估计量：指用?μ01 ,ββ等表示的用已知样本提供的信息所估计出来总体未知参数的结果。 10、最小二乘法：又称最小平方法，指根据使估计的剩余平方和最小的原则确定样本回归函数的方法。 11、最大似然法：又称最大或然法，指用生产该样本概率最大的原则去确定样本回归函数的方法。 12、估计量的标准差：度量一个变量变化大小的测量值。 13、总离差平方和：用TSS 表示，用以度量被解释变量的总变动。 14、回归平方和：用ESS 表示：度量由解释变量变化引起的被解释变量的变化部分。 15、残差平方和：用RSS 表示：度量实际值与拟合值之间的差异，是由除解释变量以外的其他因素引起的被解释变量变化的部分。 16、协方差：用Cov （X ，Y ）表示，度量X,Y 两个变量关联程度的统计量。 17、拟合优度检验：检验模型对样本观测值的拟合程度，用2R 表示，该值越接近1，模型对样本观测值拟合得越好。 18、t 检验时针对每个解释变量进行的显著性检验，即构造一个t 统计量，如果该统计量的值落在置信区间外，就拒绝原假设。 19、相关分析：研究随机变量间的相关形式 20、回归分析：研究一个变量关于另一个（些）变量的依赖关系的计算方法和理论。第三章 1、多元线性回归模型：在现实经济活动中往往存在一个变量受到其他多个变量的影响的现象，表现为在线性回归模型中有多个解释变量，这样的模型成为多元线性回归模型，多元指多个变量。

斯托克,沃森计量经济学第七章实证练习stata

E7.2 E7.3 E7.4

-------------------------------------------- (1) (2) ahe ahe -------------------------------------------- age 0.605*** 0.585*** (15.02) (16.02) female -3.664*** (-17.65) bachelor 8.083*** (38.00) _cons 1.082 -0.636 (0.93) (-0.59) （表2）Robust ci in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 -------------------------------------------- N 7711 7711 -------------------------------------------- t statistics in parentheses * p<0.10, ** p<0.05, *** p<0.01 (表1) （1）建立ahe 对age 的回归。截距估计值是1.082，斜率估计值是0.605。（2） ①建立ahe 对age ，female 和bachelor 的回归。Age 对收入的效应的估计值是0.585。 ② age 回归系数的95%置信区间： (0.514，0.657) （3）设H 0:βa,（2）-βa,（1）=0 H1:βa,（2）-βa （1）≠0 由表3，得SE ，SE(βa,（2）-βa,（1）)=√（0.0403）2+(0.0365)2=0.054 t=（0.605-0.585）/0.054=0.37<1.96 所以不拒绝原假设，即在5%显著水平下age 对ahe 的效应估计没有显著差异，所以（1）中的回归没有遭遇遗漏变量偏差。（4） B ob’s predicted ahe=0.585×26-3.664×0+8.083×0-0.636=＄14.574 Alexis ’s predicted ahe=0.585×30-3.664×1+8.083×1-0.636=＄21.333 VARIABLES ahe age 0.585*** (0.514 - 0.657) female -3.664*** (-4.071 - -3.257) bachelor 8.083*** (7.666 - 8.500) Constant -0.636 (-2.759 - 1.487) Observations 7,711 R-squared 0.200

计量经济学重要简答题

计量经济学重点简答题 1.简述计量经济学与经济学、统计学、数理统计学学科间得关系。答：计量经济学就是经济理论、统计学与数学得综合.经济学着重经济现象得定性研究,计量经济学着重于定量方面得研究。统计学就是关于如何收集、整理与分析数据得科学，而计量经济学则利用经济统计所提供得数据来估计经济变量之间得数量关系并加以验证。数理统计学作为一门数学学科,可以应用于经济领域，也可以应用于其她领域；计量经济学则仅限于经济领域。计量经济模型建立得过程，就是综合应用理论、统计与数学方法得过程,计量经济学就是经济理论、统计学与数学三者得统一。２、计量经济模型有哪些应用？答：①结构分析②经济预测③政策评价④检验与发展经济理论 3、简述建立与应用计量经济模型得主要步骤。答:模型设定估计参数模型检验模型应用或1)经济理论或假说得陈述２) 收集数据3）建立数理经济学模型4)建立经济计量模型5）模型系数估计与假设检验６）模型得选择7)理论假说得选择８)经济学应用 4、对计量经济模型得检验应从几个方面入手？答：①经济意义检验②统计推断检验③计量经济学检验④模型预测检验 5、计量经济学应用得数据就是怎样进行分类得？答:时间序列数据截面数据面板数据虚拟变量数据 6、解释变量与被解释变量，内生变量与外生变量被解释变量就是模型要研究得对象，被称为“因变量”，就是变动得结果。解释变量就是说明被解释变量变动得原因,被称为“自变量”，就是变动得原因. 内生变量就是其数值由模型所决定得变量，就是模型求解得结果。外生变量就是其数值由模型以外决定得变量。 7、计量经济学得含义计量经济学就是以经济理论与经济数据得事实为依据,运用数学、统计学得方法，通过建立数学模型来研究经济数量关系与规律得一门经济学科。 8、在计量经济模型中,为什么会存在随机误差项？答:随机误差项就是计量经济模型中不可缺少得一部分. 产生随机误差项得原因有以下几个方面:①模型中被忽略掉得影响因素造成得误差;②模型关系认定不准确造成得误差;③变量得测量误差；④随机因素. 9．对于多元线性回归模型,为什么在进行了总体显著性Ｆ检验之后，还要对每个回归系数进行就是否为0得ｔ检验? 答：多元线性回归模型得总体显著性F检验就是检验模型中全部解释变量对被解释变量得共同影响就是否显著。通过了此F检验，就可以说模型中得全部解释变量对被解释变量得共同影响就是显著得,但却不能就此判定模型中得每一个解释变量对被解释变量得影响都就是显著得。因此还需要就每个解释变量对被解释变量得影响就是否显著进行检验,即进行t 检验. 10、古典线性回归模型具有哪些基本假定。答：1 随机误差项与解释变量不相关。２随机误差项得期望或均值为零。３随机误差项具有同方差,即每个随机误差项得方差为一个相等得常数。4 两个随机误差项之间不相关,即随机误差项无自相关。 1１、在多元线性回归分析中，为什么用修正得决定系数衡量估计模型对样本观测值得拟合优度？答:因为人们发现随着模型中解释变量得增多,多重决定系数得值往往会变大,从而增加了模

计量经济学整理重点

一、名词解释（5*3分=15分）(斜体表明仅供参考) 计量经济学：以经济理论和经济数据的事实为依据，运用数学和统计学的方法，通过建立数学模型来研究经济数量关系和规律的一门经济学科。最小二乘法：指在满足古典假设的条件下，用使估计的剩余平方和最小的原则确定样本回归函数的方法，简称OLS 随机扰动项：总体回归函数中，各个Y值与条件期望的Y值的偏差，又称随机误差项。是代表那些对Y有影响但又未纳入模型的诸多因素的影响。总体回归函数：在给定解释变量X i条件下，总体被解释变量Y i的期望轨迹，函数式表示为E（Y i∣X i）=f(Xi)= β0+β1X i 样本回归函数：在总体中抽取若干个样本构成新的总体，然后在新的总体下，给定解释变量X i，被解释变量Y i的期望轨迹，函数式表示为E（Y i∣X i）=Y i^= β0^+β1^X i 系数显著性检验:（t检验）对回归系数对应的解释变量是否对被解释变量有显著影响的统计学检验方法方程显著性检验:（F检验）对模型的被解释变量与所有解释变量之间的线性关系在整体上是否显著的统计学检验方法高斯-马尔可夫定理：在古典假设的条件下，OLS估计量是总体参数的最佳线性无偏估计量，即BULE。拟合优度：为说明多元线性回归模型中对观测值的拟合情况，可以考察在Y的总变差中能由解释变量所解释的那部分变差的比重，即回归平方和与总体平方和的比值，R2=ESS/TSS=1-RSS/TSS. 调整的可决系数:是一个用于描述多个解释变量对被解释变量的联合影响程度的统计量，相对可决系数而言，克服了随解释变量的增加而变大的缺陷。表达式为R—2=1-(n-1)RSS/(n-k)TSS 多重共线性:指解释变量之间存在的完全或近似的线性关系异方差：模型中随机误差项不再满足经典假设的同方差假定，其方差随观测个体的变化而变化，即D（εi）=σi2 加权最小二乘法：在拟合存在异方差的模型中，对不同的σi2区别对待（重小轻大原则）,构造权数W i=1/σi2，根据最小二乘原理，使加权的残差平方和最小，从而估计参数，这种求解参数估计式的方法为加权最小二乘法。自相关：又称序列相关，是指在总体回归模型的随机误差项u i之间存在相关关系就，即cov(u i, u j)≠0.(i≠j) 判断题（10*1分=10分） 1、随机误差项u i与残差项e i是一回事。（乂） 2、总体回归函数给出了对应于每一个自变量的因变量的值。（乂） 3、线性回归模型意味着因变量是自变量的线性函数。（乂） 4、在线性回归模型中，解释变量是原因，被解释变量是结果。（√） 5、在实际中，一元回归没什么用，因为因变量的行为不可能仅由一个解释变量来解释。(乂) 6、尽管有完全的多重共线性，OLS估计量仍然是最优线性无偏估计量。（乂） 7、在高度多重共线的情形中，要评价一个或多个偏回归系数的个别显著性是不可能的。（乂） 8（√） 9、变量的两两高度相关并不表示高度多重共线性。（乂） 10、如果分析的目的仅仅是预测，则多重共线性是无害的。 ( √ ) 11、在多元回归中，根据通常的t ( 乂 ) 12、变量不存在两两高度相关表示不存在高度多重共线性。 ( 乂 ) 13、当异方差出现时，最小二乘估计是有偏的和不具有最小方差特性。（乂） 14、当异方差出现时，常用的t检验和F检验失效。（√） 15、在异方差情况下，通常OLS估计一定高估了估计量的标准差。（乂） 16、如果OLS回归的残差表现出系统性，则说明数据中有异方差性。（√） 17、如果回归模型遗漏一个重要的变量，则OLS残差必定表现出明显的趋势。（√） 18、在异方差情况下，通常预测失效。（√） 19、当模型存在高阶自相关时，可用D-W法进行自相关检验。（乂） 20、当模型的解释变量包括内生变量的滞后变量时，D-W检验就不适用了。（√）

《计量经济学》复习重点及答案

各位同学：请大家按照这个复习重点进行认真复习，考试时请大家带上计算器，平时成绩占30%，期末占70%。考试题型：一、名词解释题(每小题4分，共20分) 计量经济学：一门由经济学、统计学和数学结合而成的交叉学科. 经济学提供理论基础,统计学提供资料依据,数学提供研究方法总体回归函数：被解释变量的均值同一个或者多个解释变量之间的关系样本回归函数：是总体回归函数的近似 — OLS 估计量：以残差平方和最小的原则对回归模型中的系数进行估计的方法。普通最小二乘法估计量 OLS 估计量可以由观测值计算 OLS 估计量是点估计量一旦从样本数据取得OLS 估计值，就可以画出样本回归线 BLUE 估计量、BLUE ：最优线性无偏估计量, 其估计量是无偏估计量，且在所有的无偏估计量中其方差最小。、拟合优度、衡量了解释变量能解释的离差占被解释变量的百分比。拟合优度R 2(被解释部分在总平方和(SST)中所占的比例) 虚拟变量陷阱、带有截距项的回归模型，如果有m 个定性变量，只能引入m-1个虚拟变量。如果引入了m 个，就将陷入虚拟变量陷阱。既模型中存在完全共线性，使得模型无法估计方差分析模型、解释变量仅包含定性变量或虚拟变量的模型。协方差分析模型、回归模型中的解释变量有些是定性的有些是定量的。 , 多重共线性多重共线性是指解释变量之间存在完全的线性关系或近似的线性关系. 分为完全多重共线性和不完全多重共线性 ??)X |E(Y ?) )X |E(Y ( ??? :SRF 221 1i 21i 21的估计量。是的估计量；是的估计量；是其中相对于ββββββββi i i i Y X X Y +=+=∑∑==2 22?i i y y TSS ESS R

计量经济学-期末考试-简答题

计量经济学期末考试简答题 1．简述计量经济学与经济学、统计学、数理统计学学科间的关系。 2．计量经济模型有哪些应用？ 3．简述建立与应用计量经济模型的主要步骤。 4．对计量经济模型的检验应从几个方面入手？ 5．计量经济学应用的数据是怎样进行分类的？ 6．在计量经济模型中，为什么会存在随机误差项？ 7．古典线性回归模型的基本假定是什么？ 8．总体回归模型与样本回归模型的区别与联系。 9．试述回归分析与相关分析的联系和区别。 10．在满足古典假定条件下，一元线性回归模型的普通最小二乘估计量有哪些统计性质？11．简述BLUE的含义。 12．对于多元线性回归模型，为什么在进行了总体显著性F检验之后，还要对每个回归系数进行是否为0的t检验？ 13.给定二元回归模型：，请叙述模型的古典假定。 14.在多元线性回归分析中，为什么用修正的决定系数衡量估计模型对样本观测值的拟合优度？ 15.修正的决定系数及其作用。 16.常见的非线性回归模型有几种情况？ 17. 18观察下列方程并判断其变量是否呈线性，系数是否呈线性，或都是或都不是。 19.什么是异方差性？试举例说明经济现象中的异方差性。 20.产生异方差性的原因及异方差性对模型的OLS估计有何影响。 21.检验异方差性的方法有哪些？ 22.异方差性的解决方法有哪些？ 23.什么是加权最小二乘法？它的基本思想是什么？ 24.样本分段法（即戈德菲尔特——匡特检验）检验异方差性的基本原理及其使用条件。25．简述DW检验的局限性。 26．序列相关性的后果。 27．简述序列相关性的几种检验方法。 28．广义最小二乘法（GLS）的基本思想是什么？ 29．解决序列相关性的问题主要有哪几种方法？ 30．差分法的基本思想是什么？ 31．差分法和广义差分法主要区别是什么？ 32．请简述什么是虚假序列相关。 33．序列相关和自相关的概念和范畴是否是一个意思？ 34．DW值与一阶自相关系数的关系是什么？ 35．什么是多重共线性？产生多重共线性的原因是什么？ 36．什么是完全多重共线性？什么是不完全多重共线性？ 37．完全多重共线性对OLS估计量的影响有哪些？ 38．不完全多重共线性对OLS估计量的影响有哪些？ 39．从哪些症状中可以判断可能存在多重共线性？ 40．什么是方差膨胀因子检验法？ 41．模型中引入虚拟变量的作用是什么？ 42．虚拟变量引入的原则是什么？ 43．虚拟变量引入的方式及每种方式的作用是什么？ 44．判断计量经济模型优劣的基本原则是什么？ 45．模型设定误差的类型有那些？ 46．工具变量选择必须满足的条件是什么？ 47．设定误差产生的主要原因是什么？ 48．在建立计量经济学模型时，什么时候，为什么要引入虚拟变量？ 49．估计有限分布滞后模型会遇到哪些困难 50．什么是滞后现像？产生滞后现像的原因主要有哪些？ 51．简述koyck模型的特点。 52．简述联立方程的类型有哪几种 53．简述联立方程的变量有哪几种类型

计量经济学答案 整理版 (1)