计量经济学-期末考试-简答题复习过程
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
54．模型的识别有几种类型？
55．简述识别的条件。
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：计量经济学是经济理论、统计学和数学的综合。（1分）经济学着重经济现象的定性研究，计量经济学着重于定量方面的研究。（1分）统计学是关于如何收集、整理和分析数据的科学，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。（1分）数理统计学作为一门数学学科，可以应用于经济领域，也可以应用于其他领域；计量经济学则仅限于经济领域。（1分）计量经济模型建立的过程，是综合应用理论、统计和数学方法的过程，计量经济学是经济理论、统计学和数学三者的统一。
2、计量经济模型有哪些应用？
①结构分析。（1分）②经济预测。（1分）③政策评价。（1分④检验和发展经济理论。（2分
3、简述建立与应用计量经济模型的主要步骤。
答：①根据经济理论建立计量经济模型；（1分）②样本数据的收集；（1分）③估计参数；（1分）④模型的检验；（1分）⑤计量经济模型的应用。（1分）
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分）②统计准则检验；（1分）③计量经济学准则检验；（1分）④模型预测检验。（1分）
5．计量经济学应用的数据是怎样进行分类的？
答：四种分类：①时间序列数据；（1分）②横截面数据；（1分）③混合数据；（1分）④虚拟变量数据。（2分）
6.在计量经济模型中，为什么会存在随机误差项？
答：随机误差项是计量经济模型中不可缺少的一部分。（1分）产生随机误差项的原因有以下几个方面：①模型中被忽略掉的影响因素造成的误差；（1分）②模型关系认定不准确造成的误差；（1分）③变量的测量误差；（1分）④随机因素。（1分）
9．试述回归分析与相关分析的联系和区别。
答：两者的联系：①相关分析是回归分析的前提和基础；回归分析是相关分析的深入和继续。（1分）②相关分析与回归分析的有关指标之间存在计算上的内在联系。（1分）
两者的区别：①回归分析强调因果关系，相关分析不关心因果关系，所研究的两个变量是对等的。（1分）②对两个变量x 与y 而言，相关分析中：xy yx
r r =；在回归分析中，
01???t t y b b x =++和01???t t x a a y =++却是两个完全不同的回归方程。（1分）③回归分析对资料的要求是被解释变量
y 是随机变量，解释变量x 是非随机变量；相关分析对资料的要求是两个变量都随机变量。（1分）
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？ 答：①线性，是指参数估计量0?b 和1?b 分别为观测值t y 和随机误差项t u 的线性函数或线性组合。（1分）②无偏性，指参数估计量0?b 和1?b 的均值（期望值）分别等于总体参数0b 和1b 。（2分）③有效性（最小方差性或最优性），指在所有的线性无偏估计量中，最小二乘估计量0?b 和1?b 的方差最小。（2分）
11．简述BLUE 的含义。
答：BLUE 即最佳线性无偏估计量，是best linear unbiased estimators 的缩写。（2分）在古典假定条件下，最小二乘估计量具备线性、无偏性和有效性，是最佳线性无偏估计量，即BLUE ，这一结论就是著名的高斯－马尔可夫定理。（3分）
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？
答：多元线性回归模型的总体显著性F 检验是检验模型中全部解释变量对被解释变量的共同影响是否显著。（1分）通过了此F 检验，就可以说模型中的全部解释变量对被解释变量的共同影响是显著的，但却不能就此判定模型中的每一个解释变量对被解释变量的影响都是显著的。（3分）因此还需要就每个解释变量对被解释变量的影响是否显著进行检验，即进行t 检验。（1分）
13.给定二元回归模型：01122t t t t y b b x b x u =+++，请叙述模型的古典假定。
解答：（1）随机误差项的期望为零，即()0t E u =。（2）不同的随机误差项之间相互独立，即cov(,)[(())(()]()0t s t t s s t s u u E u E u u E u E u u =--==（1分）。（3）随机误差项的方差与t 无关，为一个常数，即2var()t u σ=。即同方差假设（1分）。（4）随机误差项与解释变量不相关，即cov(,)0(1,2,...,)jt t x u j k = =。通常假定jt x 为非随机变量，这个假设自动成立（1分）。
（5）随机误差项t u 为服从正态分布的随机变量，即2(0,)t u N σ（1分）。（6）解释变量之间不存在多重共线性，即假定各解释变量之间不存在线性关系，即不存在多重共线性（1分）。
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？
解答：因为人们发现随着模型中解释变量的增多，多重决定系数2R 的值往往会变大，从而增加
了模型的解释功能。这样就使得人们认为要使模型拟合得好，就必须增加解释变量（2分）。但是，在样本容量一定的情况下，增加解释变量必定使得待估参数的个数增加，从而损失自由度，而实际中如果引入的解释变量并非必要的话可能会产生很多问题，比如，降低预测精确度、引起多重共线性等等。为此用修正的决定系数来估计模型对样本观测值的拟合优度（3分）。
15.修正的决定系数2R 及其作用。 解答：222
/11()/1t
t
e n k R y y n --=---∑∑，（2分）其作用有：（1）用自由度调整后，可以消除拟合优度评价中解释变量多少对决定系数计算的影响；（2分）（2）对于包含解释变量个数不同的模型，可以用调整后的决定系数直接比较它们的拟合优度的高低，但不能用原来未调整的决定系数来比较（1分）。
17.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。
①t t t u x b b y ++=310 ②t t t u x b b y ++=log 10
③ t t t u x b b y ++=log log 10 ④t t t u x b b y +=)/(10
解答：①系数呈线性，变量非线性；（1分）②系数呈线性，变量非呈线性；（1分）③系数和变量均为非线性；（1分）④系数和变量均为非线性。（2 分）
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。
①t t t u x b b y ++=log 10 ②t t t u x b b b y ++=)(210
③ t t t u x b b y +=)/(10 ④t b t t u x b y +-+=)1(110
解答：①系数呈线性，变量非呈线性；（1分）②系数非线性，变量呈线性；（1分）③系数和变量均为非线性；(2分)④系数和变量均为非线性（1分）。
19. 异方差性是指模型违反了古典假定中的同方差假定，它是计量经济分析中的一个专门问题。在线性回归模型中，如果随机误差项的方差不是常数，即对不同的解释变量观测值彼此不同，则称随机项i u 具有异方差性，即常数≠=2)var(t i u σ （t=1，2，……，n ）。（3分）例如，利用横截面数据研究消费和收入之间的关系时，对收入较少的家庭在满足基本消费支出之后的剩余收入已经不多，用在购买生活必需品上的比例较大，消费的分散幅度不大。收入较多的家庭有更多可自由支配的收入，使得这些家庭的消费有更大的选择范围。由于个性、爱好、储蓄心理、消费习惯和家庭成员构成等那个的差异，使消费的分散幅度增大，或者说低收入家庭消费的分散度和高收入家庭消费得分散度相比较，可以认为牵着小于后者。这种被解释变量的分散幅度的变化，反映到模型中，可以理解为误差项方差的变化。（2分）
20.产生原因：（1）模型中遗漏了某些解释变量；（2）模型函数形式的设定误差；（3）样本数据的测量误差；（4）随机因素的影响。（2分）
产生的影响：如果线性回归模型的随机误差项存在异方差性，会对模型参数估计、模型检验及模
型应用带来重大影响，主要有：（1）不影响模型参数最小二乘估计值的无偏性；（2）参数的最小二乘估计量不是一个有效的估计量；（3）对模型参数估计值的显著性检验失效；（4）模型估计式的代表性降低，预测精度精度降低。（3分）
21.检验方法：（1）图示检验法；（1分）（2）戈德菲尔德—匡特检验；（1分）（3）怀特检验；（1分）（4）戈里瑟检验和帕克检验（残差回归检验法）；（1分）（5）ARCH 检验（自回归条件异方差检验）（1分）
22.解决方法：（1）模型变换法；（2分）（2）加权最小二乘法；（2分）（3）模型的对数变换等（1分）
23.加权最小二乘法的基本原理：最小二乘法的基本原理是使残差平方和∑2t e 为最小，在异
方差情况下，总体回归直线对于不同的t t e x ,的波动幅度相差很大。随机误差项方差2t σ越小，
样本点t y 对总体回归直线的偏离程度越低，残差t e 的可信度越高（或者说样本点的代表性越
强）；而2t σ较大的样本点可能会偏离总体回归直线很远，t e 的可信度较低（或者说样本点的代
表性较弱）。（2分）因此，在考虑异方差模型的拟合总误差时，对于不同的2t e 应该区别对待。
具体做法：对较小的2t e 给于充分的重视，即给于较大的权数；对较大的2t e 给于充分的重视，
即给于较小的权数。更好的使∑2t e 反映)var(i u 对残差平方和的影响程度，从而改善参数估
计的统计性质。（3分）
24. 样本分段法（即戈德菲尔特—匡特检验）的基本原理：将样本分为容量相等的两部分，然后分别对样本1和样本2进行回归，并计算两个子样本的残差平方和，如果随机误差项是同方差的，则这两个子样本的残差平方和应该大致相等；如果是异方差的，则两者差别较大，以此来判断是否存在异方差。（3分）使用条件：（1）样本容量要尽可能大，一般而言应该在参数个数两倍以上；
（2）t u
服从正态分布，且除了异方差条件外，其它假定均满足。（2分）
25．简述DW 检验的局限性。
答：从判断准则中看到，DW 检验存在两个主要的局限性：首先，存在一个不能确定的..DW 值区域，这是这种检验方法的一大缺陷。（2分）其次：..DW 检验只能检验一阶自相关。（2分）但在实际计量经济学问题中，一阶自相关是出现最多的一类序列相关，而且经验表明，如果不存在一阶自相关，一般也不存在高阶序列相关。所以在实际应用中，对于序列相关问题—般只进行..DW 检验。（1分）
26．序列相关性的后果。
答：（1）模型参数估计值不具有最优性；（1分）（2）随机误差项的方差一般会低估；（1分）
（3）模型的统计检验失效；（1分）（4）区间估计和预测区间的精度降低。（1分）（全对即加1分）
27．简述序列相关性的几种检验方法。
答：（1）图示法；（1分）（2）D-W 检验；（1分）（3）回归检验法；（1分）（4）另外，偏相关系数检验，布罗斯—戈弗雷检验或拉格朗日乘数检验都可以用来检验高阶序列相关。（2分）
28．广义最小二乘法（GLS ）的基本思想是什么？
答:基本思想就是对违反基本假定的模型做适当的线性变换，使其转化成满足基本假定的模型，从而可以使用OLS 方法估计模型。（5分）
29．自相关性产生的原因有那些？
答：（1）经济变量惯性的作用引起随机误差项自相关；（1分）（2）经济行为的滞后性引起随机误差项自相关；（1分）(3)一些随机因素的干扰或影响引起随机误差项自相关；（1分）（4）模型设定误差引起随机误差项自相关；（1分）（5）观测数据处理引起随机误差项自相关。（1分）
30．请简述什么是虚假序列相关，如何避免？
答：数据表现出序列相关，而事实上并不存在序列相关。（2分）要避免虚假序列相关，就应在做定量分析之间先进行定性分析，看从理论上或经验上是否有存在序列相关的可能，可能性是多大。（3分）
31．DW 值与一阶自相关系数的关系是什么？ 答：?12
DW ρ=-或者?2(1)DW ρ=-
32．答：多重共线性是指解释变量之间存在完全或近似的线性关系。
产生多重共线性主要有下述原因：
（1）样本数据的采集是被动的，只能在一个有限的范围内得到观察值，无法进行重复试验。（2分）（2）经济变量的共同趋势（1分）（3）滞后变量的引入（1分）（4）模型的解释变量选择不当（1分）
33．答：完全多重共线性是指对于线性回归模型
1122k k Y X X ......X u βββ++++＝
若11j 22j k kj c X c X ...c X =0, j=1,2,...,n +++
12k c c ...,c 0其中，，是不全为的常数
则称这些解释变量的样本观测值之间存在完全多重共线性。（2分）
不完全多重共线性是指对于多元线性回归模型
1122k k Y X X ......X u βββ++++＝
若11j 22j k kj c X c X ...c X +v=0, j=1,2,...,n +++
12k c c ...,c 0v 其中，，是不全为的常数，为随机误差项
则称这些解释变量的样本观测之间存在不完全多重共线性。（3分）
34．答：（1）无法估计模型的参数，即不能独立分辨各个解释变量对因变量的影响。（3分）（2）参数估计量的方差无穷大（或无法估计）（2分）
35．答：（1）可以估计参数，但参数估计不稳定。（2分） （2）参数估计值对样本数据的略有变化或样本容量的稍有增减变化敏感。（1分） （3）各解释变量对被解释变量的影响难精确鉴别。（1分） （4）t 检验不容易拒绝原假设。（1分）
36．答：（1）模型总体性检验F 值和R 2值都很高，但各回归系数估计量的方差很大，t 值很低，
系数不能通过显著性检验。（2分）
（2）回归系数值难以置信或符号错误。（1分）
（3）参数估计值对删除或增加少量观测值，以及删除一个不显著的解释变量非常敏感。（2分）
37．答：所谓方差膨胀因子是存在多重共线性时回归系数估计量的方差与无多重共线性时回归系
数估计量的方差对比而得出的比值系数。（2分） 若i
?VIF()=1β时，认为原模型不存在“多重共线性问题”；（1分） 若i ?VIF()>1β时，则认为原模型存在“多重共线性问题”；（1分）若
i ?VIF()>5β时，则模型的“多重共线性问题”的程度是很严重的，而且是非常有害的。（1分） 38．模型中引入虚拟变量的作用是什么？
答案：（1）可以描述和测量定性因素的影响；（2分）
（2）能够正确反映经济变量之间的关系，提高模型的精度；（2分）
（3）便于处理异常数据。（1分）
39．虚拟变量引入的原则是什么？
答案：（1）如果一个定性因素有m 方面的特征，则在模型中引入m-1个虚拟变量；（1分）
（2）如果模型中有m 个定性因素，而每个定性因素只有两方面的属性或特征，则在模型中引入m 个虚拟变量；如果定性因素有两个及以上个属性，则参照“一个因素多个属性”的设置虚拟变量。（2分）
（3）虚拟变量取值应从分析问题的目的出发予以界定；（1分）
（4）虚拟变量在单一方程中可以作为解释变量也可以作为被解释变量。（1分）
40．虚拟变量引入的方式及每种方式的作用是什么？
答案：（1）加法方式：其作用是改变了模型的截距水平；（2分）（2）乘法方式：其作用在于两个模型间的比较、因素间的交互影响分析和提高模型的描述精度；（2分）
（3）一般方式：即影响模型的截距有影响模型的斜率。（1分）
41．判断计量经济模型优劣的基本原则是什么？
答案：（1）模型应力求简单；（1分）（2）模型具有可识别性；（1分）（3）模型具有较高的拟合优度；（1分）（4）模型应与理论相一致；（1分）（5）模型具有较好的超样本功能。（1分）
42．模型设定误差的类型有那些？
答案：（1）模型中添加了无关的解释变量；（2分）（2）模型中遗漏了重要的解释变量；（2分）
（3）模型使用了不恰当的形式。（1分）
43．工具变量选择必须满足的条件是什么？
答案：选择工具变量必须满足以下两个条件：（1）工具变量与模型中的随机解释变量高度相关；（3分）（2）工具变量与模型的随机误差项不相关。（2分）
44．设定误差产生的主要原因是什么？
答案：原因有四：（1）模型的制定者不熟悉相应的理论知识；（1分）（2）对经济问题本身认识不够或不熟悉前人的相关工作；（1分）（3）模型制定者缺乏相关变量的数据；（1分）（4）解释变量无法测量或数据本身存在测量误差。（2分）
45．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？
答案：在现实生活中，影响经济问题的因素除具有数量特征的变量外，还有一类变量，这类变量所反映的并不是数量而是现象的某些属性或特征，即它们反映的是现象的质的特征。这些因素还很可能是重要的影响因素，这时就需要在模型中引入这类变量。（4分）引入的方式就是以虚拟变量的形式引入。（1分）
46．直接用最小二乘法估计有限分布滞后模型的有：
（1）损失自由度（2分）
（2）产生多重共线性（2分）
（3）滞后长度难确定的问题（1分）
47．因变量受其自身或其他经济变量前期水平的影响，称为滞后现象。其原因包括：（1）经济变量自身的原因；（2分）（2）决策者心理上的原因（1分）；（3）技术上的原因（1分）；（4）制度的原因（1分）。
48．koyck 模型的特点包括：（1）模型中的λ称为分布滞后衰退率，λ越小，衰退速度越快（2分）；（2）模型的长期影响乘数为b0·11λ-（1分）;（3）模型仅包括两个解释变量，避免了多重共线性（1分）；（4）模型仅有三个参数，解释了无限分布滞后模型因包含无限个参数无法估计的问题（1分）
49．联立方程模型中方程有：行为方程式（1分）；技术方程式（1分）；制度方程式（1分）；平衡方程（或均衡条件）（1分）；定义方程（或恒等式）（1分）。
50．联立方程的变量主要包括内生变量（2分）、外生变量（2分）和前定变量（1分）。
51．模型的识别有恰好识别（2分）、过渡识别（2分）和不可识别（1分）三种。
52. 识别的条件条件包括阶条件和秩条件。阶条件是指，如果一个方程能被识别，那么这个方程不包含的变量总数应大于或等于模型系统中方程个数减1（3分）；秩条件是指，在一个具有K 个方程的模型系统中，任何一个方程被识别的充分必要条件是：所有不包含在这个方程中变量的参数的秩为K －1（2分）。
计量经济学复习要点1
计量经济学复习要点 第1章 绪论 数据类型：截面、时间序列、面板 用数据度量因果效应，其他条件不变的概念 习题：C1、C2 第2章 简单线性回归 回归分析的基本概念，常用术语 现代意义的回归是一个被解释变量对若干个解释变量依存关系的研究，回归的实质是由固定的解释变量去估计被解释变量的平均值。 简单线性回归模型是只有一个解释变量的线性回归模型。 回归中的四个重要概念 1. 总体回归模型（Population Regression Model ，PRM) t t t u x y ++=10ββ--代表了总体变量间的真实关系。 2. 总体回归函数（Population Regression Function ，PRF ） t t x y E 10)(ββ+=--代表了总体变量间的依存规律。 3. 样本回归函数（Sample Regression Function ，SRF ） t t t e x y ++=10??ββ--代表了样本显示的变量关系。 4. 样本回归模型（Sample Regression Model ，SRM ） t t x y 10???ββ+=---代表了样本显示的变量依存规律。 总体回归模型与样本回归模型的主要区别是：①描述的对象不同。总体回归模型描述总体 中变量y 与x 的相互关系，而样本回归模型描述所关的样本中变量y 与x 的相互关系。②建立模型的依据不同。总体回归模型是依据总体全部观测资料建立的，样本回归模型是依据样本观测资料建立的。③模型性质不同。总体回归模型不是随机模型，而样本回归模型是一个随机模型，它随样本的改变而改变。 总体回归模型与样本回归模型的联系是：样本回归模型是总体回归模型的一个估计式，之所以建立样本回归模型，目的是用来估计总体回归模型。 线性回归的含义 线性：被解释变量是关于参数的线性函数（可以不是解释变量的线性函数） 线性回归模型的基本假设 简单线性回归的基本假定：对模型和变量的假定、对随机扰动项u 的假定（零均值假定、同方差假定、无自相关假定、随机扰动与解释变量不相关假定、正态性假定） 普通最小二乘法（原理、推导） 最小二乘法估计参数的原则是以“残差平方和最小”。
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。
计量经济学期末考试及答案3
计量经济学期末考试及答案3
《计量经济学》课程期末考试试卷（三） 一、 单项选择题（每小题1分，共20分） 1、计量经济学的理论模型设计工作，不包括下面【 】方面。 A 、选择变量 B 、确定变量之间的数学表达式 C 、收集数据 D 、确定待估计参数理论预期值 2、计量经济学模型成功的三要素不包括【 】。 A 、理论 B 、应用 C 、数据 D 、方法 3、相关关系是指变量间的【 】关系。 A 、逻辑依存 B 、因果 C 、函数依存 D 、随机数学 4、截面数据是指同一时间条件下【 】组成的数据。 A 、不同统计单位相同统计指标 B 、相同统计单位相同统计指标 C 、相同统计单位不同统计指标 D 、不同统计单位不同统计指标 5、参数β的估计量β?被称为“最有效估计”是指ββ=)?(E 且【 】。 A 、0)?(=β Var B 、=)?(βVar 最小 C 、0)?(2=-ββ D 、ββ-?最小 6、可决系数2R 的取值范围是【 】。 A 、2R ≤－1 B 、2R ≥1 C 、0≤2R ≤1 D 、－1≤2R ≤1 7、下列关于模型参数估计的说法中正确的是【 】。 A 、一致性是指：样本量趋于无穷时，估计量收敛到参数真值。 B 、方差最小的估计量一定最好。 C 、对于无偏估计而言，均方误差最小与方差最小等价。 D 、对任意线性回归模型而言，最小二乘估计与最大似然估计等价。 8、下列模型不可化为线性回归模型的是【 】。 A 、i i i AX Y μα += B 、i i i LnX Y μββ++=10 C 、i i i X LnY μββ++=10 D 、i i i LnX LnY μββ++=`0
计量经济学复习笔记要点(达莫达尔版)
1、什么是计量经济学？ 计量经济学（Econometrics） 意为“经济测量”，它是利用经济理论、数学、统计推断等工具，对经济现象进行分析的一门社会科学。 区别与联系经济理论 计量经济学vs {数理经济学 统计学 2、计量经济学的传统方法论 Step1 理论或假说的陈述经典步骤 →分析经济问题的八个经典步骤 Step5 计量模型的参数估计 Step6 检验模型设定是否正确 Step7 假设检验（检验来自模型的假说） Step8 预测或控制 ◆关于数据 1、数据分类 （1）时间序列数据（Time Series Data）： 对一个变量在不同时间取值的一组观测结果。如每年、每月、每季度等 （2）横截面数据（Cross Section Data）： 对一个变量在同一个时间点上搜集的数据。如同一年的分国别、分省、分厂家数据 （3）混合数据（Pooled Data）： 时序和横截面的混合数据，既有分时，每一时点的观察对象又有不同(多个横截面单元) 广泛运用的一类特殊的混合数据——面板数据/综列数据/合成数据（Panel Data）： 在时间轴上对相同的横截面单元跟踪调查得到的数据。如每年对各省GDP的报告。 2、研究结果永远不可能比数据的质量更好 观测误差、近似进位计量、高度加总、选择性偏误 3、数据来源： 网站、统计年鉴、商业数据库等 （1）统计局、央行、证券交易所、世行、IMF等官方网站 （2）图书馆（纸质、电子版年鉴） （3）商业数据库 ◆两个例子 例1：凯恩斯消费理论 ①人们倾向于随他们收入的增加而增加消费，但消费的增加不如收入的增加那么多。 ②C=a+bI →确定性关系 ③Y=β1+β2X+μ→μ为扰动项，非确定性关系 ④搜集80～91年美国消费及收入数据 ⑤估计参数： 解释：平均而言，收入↑1美元，消费↑72美分 ⑥检验模型设定的正确性：是否应当加入别的可能影响消费额的变量，如就业等。
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。
2015年中国人民大学数量经济学专业考研真题,复试经验,考研经验,心得分享,考研流程
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计量经济学期末复习总结
第一章导论 1．计量经济学是一门什么样的学科？ 答：“经济计量学”不仅要研究经济问题的计量方法，还要研究经济问题发展变化的数量规律。可以认为，计量经济学是以经济理论为指导，以经济数据为依据，以数学、统计方法为手段，通过建立、估计、检验经济模型，揭示客观经济活动中存在的随机因果关系的一门应用经济学的分支学科。 2．计量经济学与经济理论、数学、统计学的联系和区别是什么？ 答：计量经济学是经济理论、数学、统计学的结合，是经济学、数学、统计学的交叉学科（或边缘学科）。 6．计量经济学模型的检验包括哪几个方面？为什么要进行模型的检验？ 答：对模型的检验通常包括经济意义经验、统计推断检验、计量经济检验、模型预测检验四个方面。 8．计量经济学模型中的被解释变量和解释变量、内生变量和外生变量是如何划分的？ 答：在联立方程计量经济学模型中，按是否由模型系统决定，将变量分为内生变量（endogenous variables）和外生变量（exogenous variables）两大类。内生变量是由模型系统决定同时可能也对模型系统产生影响的变量，是具有某种概率分布的随机变量，外生变量是不由模型系统决定但对模型系统产生影响的变量，是确定性的变量。 9．计量经济学模型中包含的变量之间的关系主要有哪些？ 答：计量经济学模型中变量之间的关系主要是解释变量与被解释变量之间的因果关系，包括单向因果关系、相互影响关系、恒等关系。 12．计量经济学中常用的数据类型有哪些？ 答：根据生成过程和结构方面的差异，计量经济学中应用的数据可分为时间序列数据（time series data）、截面数据（cross sectional data）、面板数据（panal data）和虚拟变量数据（dummy variables data）。 13．什么是数据的完整性、准确性、可比性、一致性？ 答：1）完整性，指模型中所有变量在每个样本点上都必须有观察数据，所有变量的样本观察数据都一样多。 2）准确性，指样本数据必须准确反映经济变量的状态或水平。数据的准确性与样本数据的采集直接相关，通常是研究者所不能控制的。 3）可比性，指数据的统计口径必须相同，不同样本点上的数据要有可比性。 4）一致性，指母体与样本即变量与数据必须一致。
计量经济学复习要点
计量经济学复习要点 第1章 绪论 数据类型：截面、时间序列、面板 用数据度量因果效应，其他条件不变的概念 习题：C1、C2 第2章 简单线性回归 回归分析的基本概念，常用术语 现代意义的回归是一个被解释变量对若干个解释变量依存关系的研究，回归的实质是由固定的解释变量去估计被解释变量的平均值。 简单线性回归模型是只有一个解释变量的线性回归模型。 回归中的四个重要概念 1. 总体回归模型（Population Regression Model ，PRM) t t t u x y ++=10ββ--代表了总体变量间的真实关系。 2. 总体回归函数（Population Regression Function ，PRF ） t t x y E 10)(ββ+=--代表了总体变量间的依存规律。 3. 样本回归函数（Sample Regression Function ，SRF ）
t t t e x y ++=10??ββ--代表了样本显示的变量关系。 4. 样本回归模型（Sample Regression Model ，SRM ） t t x y 10???ββ+=---代表了样本显示的变量依存规律。 总体回归模型与样本回归模型的主要区别是：①描述的对象不同。总体回归模型描述总体中变量y 与x 的相互关系，而样本回归模型描述所关的样本中变量y 与x 的相互关系。②建立模型的依据不同。总体回归模型是依据总体全部观测资料建立的，样本回归模型是依据样本观测资料建立的。③模型性质不同。总体回归模型不是随机模型，而样本回归模型是一个随机模型，它随样本的改变而改变。 总体回归模型与样本回归模型的联系是：样本回归模型是总体回归模型的一个估计式，之所以建立样本回归模型，目的是用来估计总体回归模型。 线性回归的含义 线性：被解释变量是关于参数的线性函数（可以不是解释变量的线性函数） 线性回归模型的基本假设 简单线性回归的基本假定：对模型和变量的假定、对随机扰动项u 的假定（零均值假定、同方差假定、无自相关假定、随机扰动与解释变量不相关假定、正态性假定） 普通最小二乘法（原理、推导） 最小二乘法估计参数的原则是以“残差平方和最小”。
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）
高级计量经济学知识点总结
1. 计量经济分析的步骤 2）建立计量经济模型。 ①确定模型包含的变量；②确定模型的数学形式；③拟定模型中待估计参数的理论期望值区间 3）收集数据。数据质量: 完整性、准确性、可比性、一致性 4）估计参数。参数估计为经济理论提供了实际经验的内容，并验证经济理论。 5）假设检验。①经济意义检验：根据拟定的符号、大小、关系②统计检验③计量经济学检验 ④模型预测检验 6）预测和政策分析。①结构分析②经济预测③政策评价④实证分析（理论检验与发展 经典线性回归模型 2.统计假设 ②E(ui uj)=0,③E(ut 2)=σ2④Xjt 是非随机量，⑤（K+1）< n; ⑥各解释变量之间不存在严格的线性关系。 2）A1. E(u)=0 A2. A3. X 是一个非随机元素矩阵 A4. Rank(X) = (K+1) < n 3.β的统计值及其分布 ~ 4.拟合优度（决定系数、修正决定系数） 使用修正决定系数原因：决定系数是一个与解释变量的个数有关的量，解释变量个数增加，RSS 减小，从而使R 2 增大。人们总是可以通过增加模型中解释变量的方法来增大 R2 的值。 5.假设检验 1）单个系数显著性检验 2）若干个系数的显著性检验（联合假设检验） ～t(n-k-1) ～F(g,n-k-1) 3）全部斜率系数为0的检验 4）检验其他形式的系数约束条件（同联合检验） ～F(g,n-k-1) 6. 回归结果的提供和分析： DW 检验值说明是否存在扰动项的自相关。 7. 斜率和截距都变动（分别检验β2和β4的显著性即可） n I u u E 2)(σ='?''-1β=(X X)X Y )6(??)5()()())((?2222X Y x y x X X n Y X Y X n X X Y Y X X t t t t t t t t t t t t βαβ-==--=---=∑∑∑∑∑∑∑∑∑β?),(22∑t x N σβ2?~(,)j j jj N c ββσ()TSS RSS TSS ESS R Y Y e R -==--==∑∑112222或总变差解释变差()∑∑-----=22)1()1(1Y Y K n e n ())1()1(1222-----=∑∑n Y Y K n e R 1)1)(1(12-----=K n R n /2?(1)j t n k αβ±--σ)?(?)?(?j j j j ββββVar Se t ==())1(---=K n S g S S F R )1()1(22---=K n R K R u DX X D Y u X D D Y ++++=++++=)()()(43214321ββββββββ即：
计量经济学期末复习 (2)
计量经济学复习 1、各章需要掌握的内容 2、练习题 第一章 概述 ? 掌握什么是计量经济学；了解计量经济学的产生与发展、计量经济学的应用步骤。 ? 计量经济学是由数学、统计学、经济理论相结合的综合性学科，是一门从数量上研究经济关系和经济活动规律及其应用的科学。 第二章 一元线性回归模型 熟练掌握模型及模型的基本假定、参数的估计及估计量的有关统计性质、回归参数的显著性检验和模型拟合优度的描述（可决系数）；掌握平方和分解公式基本内容与具体含义；会用所学的理论进行实证分析（主要是预测问题）。 第二章 一元线性回归模型 ? 离差平方和分解： ? 由LS 法的正规方程可得 第三章 多元线性回归模型 ? 熟练掌握模型及模型的基本假定（用矩阵描述）、参数的OLS 估计、回归参数的显著性检验、模型拟合优度和修正拟合优度描述、模型的整体显著性检验；掌握参数估计的有关统计性质；会用所学的理论进行实证分析（主要是预测问题）。 第三章 多元线性回归模型 ? 多元线性回归模型基本假定的矩阵描述 ? 1、模型满足 ? 记 ? 2、X 的元素不是随机的且具有有限的方差；且X 的秩为k ，k 小于观测值个数N 。 ? 3、ε服从E(ε)=0, E(ε ε’)=σ2I 的正态分布。 第四章 单方程回归模型应用 熟练掌握非线性模型的线性化问题；掌握虚拟变量概念及其应用；了解分段回归问题分析的思想。 第五章 多重共线性 ? 掌握多重共线性含意、多重共线性后果；熟练掌握多重共线性检验、多重共线性克服。 ? 多重共线性是指两个或多个变量(或变量组合)之间高度相关(不一定完全相关)时，模型出现了多重共线性。用系数矩阵X 表示就是(X ’X)的行列式等于0或接近于0。其中从正规方程解出参数 ? 可以看出，多重共线性会造成模型不可识别。克服方法是去掉其中的一个变量 第五章 多重共线性 ? 多重共线性的常用检验方法是条件数法。 ? 多元线性回归模型 ? 的条件数是指由矩阵X ’X 的最大特征根和最小特征根比值定义的。条件数 条件数大于20或30时是存在多重共线性的标志。 异方差性 了解异方差表现与来源；掌握异方差的后果； 熟练掌握异方差检验克服异方差的方法。 ? 异方差的存在影响参数OLS 估计的有效性。 ? 利用加权LS 估计法，能够克服异方差对参数OLS 估计有效性的影响。 ? 异方差的检验通常有三种方法： ? 1、排序分组法(Goldfeld-Guandt 检验) ? 2、标准残差回归法(Breusch-Pagan 检验) ? 检验统计量 ? 3、残差回归法(White 检验) ? 检验统计量 第七章 序列相关性 ? 掌握非自相关假定、一阶自相关、自相关的来源与后果；熟练掌握自相关检验、克服自相关的方法；掌握自相关系数的估计。 ? 误差项序列相关会影响参数OLS 估计的有效性 ? 利用广义差分法可以消除一阶自相关。 ? 通常采用迭代法(Cochrane-Orcutt 计算法)和网格点法(Hildreth-Lu 对比法)估计自相关系数ρ ? 序列相关的DW 检验 ∑∑∑-+-=-N i N i i N i Y Y Y Y Y Y 222)?()?()(??? ????==--==-=--∑∑∑∑∑=====0?)??(0 ?)? ()??(111 11 N i i i N i i i i N i i N i i i N i i i X X Y X Y Y X Y εβαεβα?? ???? ? ??+ ??????? ????????? ??=??????? ??N k kN N k k N X X X X X X Y Y Y εεεβββ 21212222121 2111 1εβ+=X Y i i i Z νδγσε++=2 2 ? ?2 1 ~2 χRSS i i i Z νδγε++=2 ?212~χnR
《计量经济学》复习重点与答案
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 SRF: ? Y i ? 1 ? X 2 i (相 对 于 E(Y | X ) i 1 2 X i ) 其中? Y是 i E(Y | X )的估计量； i ? 是1 的估计量；1 ? 是的估计量。 2 2 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R2( 被解释部分在总平方和(SST) 中所占的比例) 2( 被解释部分在总平方和(SST) 中所占的比例) 2 2 ? y ESS i R 2 TSS y i 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。
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
计量经济学总结
计量经济学复习范围 一、回归模型的比较 1.根据模型估计结果观察分析 (1)回归系数的符号与值的大小就是否符合经济理论要求 (2)改变模型形式之后就是否使判定系数的值明显提高 (3)各个解释变量t 检验的显著性 2.根据残差分布观察分析 在方程窗口点击View \ Actual,Fitted,Residual\Tabe(或Graph) (1)残差分布表中,各期残差就是否大都落在σ ?±的虚线框内。 (2)残差分布就是否具有某种规律性,即就是否存在着系统误差。 (3)近期残差的分布情况 二、 判断新的解释变量引入模型就是否合适(遗漏变量检验) 1、基本原理 如果模型逐次增加一个变量, 由于增加一个新的变量,ESS 相对于RSS 的增加,称为这个变量的“增量贡献”或“边际贡献”。 不引入:0H (即引入的变量不显著) ())'','(~)''/(/' k k F k n RSS k ESS ESS F new old new --= 或 )'','(~/)1(/)(''2' 22k k F k n R k R R F NEW OLD NEW ---= 其中,'k 为新引进解释变量的个数,''k 为引进解释变量后的模型中参数个数。 判别增量贡献的准则:如果增加一个变量使2R 变大,即使RSS 不显著地减少,这个变量从边际贡献来瞧,就是值得增加的。 若F>F 或者对应的P 值充分小,拒绝 则认为引入新的解释变量合适;否则,接受则认为引入新的解释变量不合适。 三、伪回归的消除 如果解释变量与被解释变量均虽随时间而呈同趋势变动,如果不包含时间趋势变量而仅仅就是将Y 对X 回归,则结果可能仅仅反映这两个变量的同趋势特征而没有反映它们之间的真实关系,这种回归也称为伪回归。
计量经济学期末考试题库(完整版)与答案
计量经济学题库 、单项选择题（每小题1分） 1．计量经济学是下列哪门学科的分支学科（C）。 A．统计学 B．数学 C．经济学 D．数理统计学 2．计量经济学成为一门独立学科的标志是（B）。 A．1930年世界计量经济学会成立B．1933年《计量经济学》会刊出版 C．1969年诺贝尔经济学奖设立 D．1926年计量经济学（Economics）一词构造出来 3．外生变量和滞后变量统称为（D）。 A．控制变量 B．解释变量 C．被解释变量 D．前定变量 4．横截面数据是指（A）。 A．同一时点上不同统计单位相同统计指标组成的数据B．同一时点上相同统计单位相同统计指标组成的数据 C．同一时点上相同统计单位不同统计指标组成的数据D．同一时点上不同统计单位不同统计指标组成的数据 5．同一统计指标，同一统计单位按时间顺序记录形成的数据列是（C）。 A．时期数据 B．混合数据 C．时间序列数据 D．横截面数据 6．在计量经济模型中，由模型系统内部因素决定，表现为具有一定的概率分布的随机变量，其数值受模型中其他变量影响的变量是（ B ）。 A．内生变量 B．外生变量 C．滞后变量 D．前定变量 7．描述微观主体经济活动中的变量关系的计量经济模型是（ A ）。 A．微观计量经济模型 B．宏观计量经济模型 C．理论计量经济模型 D．应用计量经济模型 8．经济计量模型的被解释变量一定是（ C ）。 A．控制变量 B．政策变量 C．内生变量 D．外生变量 9．下面属于横截面数据的是（ D ）。 A．1991－2003年各年某地区20个乡镇企业的平均工业产值 B．1991－2003年各年某地区20个乡镇企业各镇的工业产值 C．某年某地区20个乡镇工业产值的合计数 D．某年某地区20个乡镇各镇的工业产值10．经济计量分析工作的基本步骤是（ A ）。 A．设定理论模型→收集样本资料→估计模型参数→检验模型B．设定模型→估计参数→检验模型→应用模型 C．个体设计→总体估计→估计模型→应用模型D．确定模型导向→确定变量及方程式→估计模型→应用模型 11．将内生变量的前期值作解释变量，这样的变量称为（ D ）。 A．虚拟变量 B．控制变量 C．政策变量 D．滞后变量 12．（ B ）是具有一定概率分布的随机变量，它的数值由模型本身决定。 A．外生变量 B．内生变量 C．前定变量 D．滞后变量 13．同一统计指标按时间顺序记录的数据列称为（ B ）。 A．横截面数据 B．时间序列数据 C．修匀数据 D．原始数据 14．计量经济模型的基本应用领域有（ A ）。 A．结构分析、经济预测、政策评价 B．弹性分析、乘数分析、政策模拟 C．消费需求分析、生产技术分析、 D．季度分析、年度分析、中长期分析 15．变量之间的关系可以分为两大类，它们是（ A ）。 A．函数关系与相关关系B．线性相关关系和非线性相关关系 C．正相关关系和负相关关系D．简单相关关系和复杂相关关系 16．相关关系是指（ D ）。 A．变量间的非独立关系B．变量间的因果关系C．变量间的函数关系 D．变量间不确定性的依存关系
计量经济学复习答案参考
计量经济学复习答案参考 单项选择题 1 ?计量经济学是一门（B ）学科。 A. 数学 B. 经济 C. 统计 D. 测量 2 ?狭义计量经济模型是指（C ） A. 投入产出模型 B. C.包含随机方程的经济数学模型 3 ?计量经济模型分为单方程模型和（C ）。 A. 随机方程模型 B. 行为方程模型 C.联立方程模型 D. 非随机方程模型 4 ?经济计量分析的工作程序（B ） A. 设定模型，检验模型，估计模型，改进模型 B. 设定模型，估计参数，检验模型，应用模型 C. 估计模型，应用模型，检验模型，改进模型 D. 搜集资料，设定模型，估计参数，应用模型 5 ?同一统计指标按时间顺序记录的数据列称为（B ） A. 横截面数据 B. 时间序列数据 7 ?有人采用全国大中型煤炭企业的截面数据，估计生产函数模型，然后用该模 型预测未来煤炭行业的产出量，这是违反了数据的（ A ）原则。 A. 一致性 C.可比性 B. 准确性 D. 完整性 B. 解释变量为非随机变量，被解释变量为随机变量 C. 解释变量和被解释变量都为非随机变量 D. 解释变量为随机变量，被解释变量为非随机变量 11.最小二乘准则是指使（D ）达到最小值的原则确定样本回归方程。 A. B. C. D. A.时效性 C.广泛性 B. 一致性 D. 系统性 C.修匀数据 D. 平行数据 6?样本数据的质量问题，可以概括为完整性、准确性、可比性和（ B ） 数学规划模型 D.模糊数学模型 8 ?判断模型参数估计量的符号、大小、相互之间关系的合理性属于（ B ）准则。 A.经济计量准则 B. C.统计准则 D. 9. 对下列模型进行经济意义检验，哪一个模型通常被认为没有实际价值的 A. B. C. D. 10. 经济理论准则 统计准则和经济理论准则 (B)。 （消费） （商品需 求） （商品供给） （收入） 收入）（价格） 价格） （资本）（劳动） 回归分析中定义的（B ） A.解释变量和被解释变量都是随机变量 12.下图中 Y?=f?o+f?X
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。
计量经济学总结【重庆工商大学】
线性回归分析的基本步骤 步骤一、建立模型 知识点： 1、总体回归模型、总体回归方程、样本回归模型、样本回归方程 ①总体回归模型：研究总体之中自变量和因变量之间某种非确定依赖关系的计量模型。 Y X U β=+ 特点：由于随机误差项U 的存在，使得Y 和X 不在一条直线/平面上。 例1：某镇共有60个家庭，经普查，60个家庭的每周收入（X ）与每周消费（Y ）数据如下： 作出其散点图如下： ②总体回归方程（线）：由于假定0EU =，因此因变量的均值与自变量总处于一条直线上，这条直线 ()|E Y X X β=就称为总体回归线（方程）。 总体回归方程的求法：以例1的数据为例 1）对第一个X i ，求出E (Y |X i )。
由于01|i i i E Y X X ββ=+，因此任意带入两个X i 和其对应的E (Y |X i )值，即可求出0 1 ββ 和， 并进而得到总体回归方程。 如 将 ()()222777100,|77200,|137 X E Y X X E Y X ====和代入 ()01|i i i E Y X X ββ =+可得：0100117710017 1372000.6ββββββ=+=?????=+=?? 以上求出 01 ββ和反映了E (Y |X i )和X i 之间的真实关系，即所求的总体回归方程为： ()|170.6i i i E Y X X =+ ，其图形为： ③样本回归模型：总体通常难以得到，因此只能通过抽样得到样本数据。如在例1中，通过抽样考察，我们得到了20个家庭的样本数据：
那么描述样本数据中因变量Y和自变量X之间非确定依赖关系的模型 ? Y X e β =+就称为样本回归 模型。 ④样本回归方程（线）：通过样本数据估计出?β ，得到样本观测值的拟合值与解释变量之间的关系方程 ? ?Y Xβ =称为样本回归方程。如下图所示： ⑤四者之间的关系： ⅰ：总体回归模型建立在总体数据之上，它描述的是因变量Y和自变量X之间的真实的非确定型依赖关系；样本回归模型建立在抽样数据基础之上，它描述的是因变量Y和自变量X之间的近似于真实的非确 定型依赖关系。这种近似表现在两个方面：一是结构参数?β 是其真实值 β的一种近似估计；二是残差 e是随机误差项U的一个近似估计； ⅱ：总体回归方程是根据总体数据得到的，它描述的是因变量的条件均值E(Y|X)与自变量X之间的线性 关系；样本回归方程是根据抽样数据得到的，它描述的是因变量Y样本预测值的拟合值?Y 与自变量X 之间的线性关系。 ⅲ：回归分析的目的是试图通过样本数据得到真实结构参数β的估计值，并要求估计结果?β 足够接近 真实值β。由于抽样数据有多种可能，每一次抽样所得到的估计值?β 都不会相同，即 β的估计量?β 是一个随机变量。因此必须选择合适的参数估计方法，使其具有良好的统计性质。 2、随机误差项U存在的原因： ①非重要解释变量的省略 ②人的随机行为