計量經(jīng)濟學課后題答案.docx

第十三章 面板數(shù)據(jù)模型一 簡單題1、 簡述面板數(shù)據(jù)模型的優(yōu)點和局限性它能綜合利用樣本信息，同時反映應變量在截面和時序兩個方向上的變化規(guī)律及特征。由于面板數(shù)據(jù)模型在經(jīng)濟定量分析中，起著只用截面或只用時序數(shù)據(jù)模型不可替代的獨特優(yōu)點，而具有很高的應用價值?？傊?增加了樣本容量；2. 可多層面分析經(jīng)濟問題局限性：模型設定錯誤與數(shù)據(jù)手機不慎引起較大的偏差；研究截面或者平行數(shù)據(jù)時，由于樣本非隨機性造成觀測值的偏差，從而導致模型選擇上的偏差。2、 你是如何理解面板數(shù)據(jù)的？在經(jīng)濟領(lǐng)域中，同時具有截面與時序特征的數(shù)據(jù)很多。如統(tǒng)計年鑒中提供的各地區(qū)或各國的若干系列的年度（季度或月度）經(jīng)濟總量數(shù)據(jù)；在企業(yè)投資分析中，要用到多個企業(yè)若干指標的月度或季度時間序列數(shù)據(jù)；在城鎮(zhèn)居民消費分析中，要用到不同省市反映居民消費和收入的年度時序數(shù)據(jù)。 我們將上述的企業(yè)、或地區(qū)等統(tǒng)稱為個體，從行的方向看，是由若干個體在某個時期構(gòu)成的截面觀察值（截面樣本），從列的方向看，是各時間序列。這種具有三維（截面、時期、變量）信息的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)稱為面板。這是“面板”數(shù)據(jù)的由來，面板數(shù)據(jù)也稱為時序截面數(shù)據(jù)或混合數(shù)據(jù)（Pooled Data）。3、 簡述建立面板數(shù)據(jù)模型的過程。（1）建立面板數(shù)據(jù)對象，即建立工作文件；（2）面板時序變量平穩(wěn)性檢驗；（3）協(xié)整檢驗；（4）模型識別；（5）建立模型；（6）結(jié)論。二 填空題1、 GDP界面變量是一維變量，面板變量為三維變量。2、 面板數(shù)據(jù)模型是無斜率系數(shù)非齊性、而截距齊性的模型。3、 面板數(shù)據(jù)模型識別包括效應模型識別和具體模型識別。4、 建立面板數(shù)據(jù)模型之前，要對面板變量進行平穩(wěn)性檢驗和協(xié)整檢驗。第十二章 向量自回歸(VAR)模型和向量誤差修正(VEC)模型一 簡答題1、 VAR模型的特點VAR模型不以經(jīng)濟理論為指導，它根據(jù)樣本數(shù)據(jù)統(tǒng)計特征建模。VAR模型對參數(shù)不施加零約束（如t檢驗），故稱其為無約束VAR模型。VAR模型的解釋變量中不含t期變量，所有與線性聯(lián)利方程組模型有關(guān)的問題均不存在。VAR模型需估計的參數(shù)較多。VAR模型需要大樣本。2、簡述建立VAR模型的步驟第一，哪些變量可作為應變量？VAR模型中應納入具有相關(guān)關(guān)系的變量作為應變量，而變量間是否具有相關(guān)關(guān)系，要用Granger因果關(guān)系檢驗確定。第二、確定模型的最大滯后階數(shù)p。一方面希望p足夠大，以便完整的反映模型的動態(tài)特性。另一方面，p越大，（即增加滯后變量個數(shù)），待估參數(shù)就越多，模型的自由度就越少。所以既要有一定長度的滯后項，反映模型的動態(tài)特性，又要有足夠的自由度，保證模型參數(shù)的有效性。第三、檢驗變量間的協(xié)整性。VAR模型中的應變量應是平穩(wěn)的，否則應是協(xié)整的。非平穩(wěn)變量間是否存在協(xié)整關(guān)系可由Jonhamson協(xié)整檢驗來確定。3、確定VAR模型滯后階數(shù)p有哪些方法？ 多準則聯(lián)合確定法4、進行格蘭杰因果性檢驗的條件有哪些？ 格蘭杰因果關(guān)系檢驗式是回歸式。因此，要求受檢變量是平穩(wěn)的，對非平穩(wěn)變量要求是協(xié)整的，以避免偽回歸。故在進行格蘭杰因果關(guān)系檢驗之前，對變量要進行單位根檢驗、對非平穩(wěn)變量要進行協(xié)整檢驗。5、VAR模型有哪些應用？（1）預測，可用于短長期和長期預測； （2）動態(tài)結(jié)構(gòu)分析,用脈沖響應分析和方差分解分析，進行變量間的動態(tài)結(jié)構(gòu)分析。6、簡述建立VEC模型的步驟?；赩AR模型建立VEC模型時基本遵守VAR模型的步驟。單獨建立VEC模型的步驟：生成對數(shù)序列；做平穩(wěn)性檢驗；格蘭杰因果性檢驗；多準則聯(lián)合確定法確定VAR的P，VEC的最大滯后階數(shù)為P-1；對變量進行Johansen協(xié)整檢驗（P-1）；建立VEC模型。7、已知y,x1,x2x9共10個變量，有哪些方法可以幫你初步確定解釋變量？ 格蘭杰因果關(guān)系檢驗8、Johansen協(xié)整檢驗與EG 協(xié)整檢驗比較有哪些特點？（1）Johansen協(xié)整檢驗是基于回歸系數(shù)的檢驗，而EG協(xié)整檢驗則是基于回歸殘差的檢驗。（2）Johansen協(xié)整檢驗不必劃分內(nèi)外生變量，而EG協(xié)整檢驗則必須進行這種劃分。（3）Johansen協(xié)整檢驗可能給出全部協(xié)整關(guān)系，而EG則不能；（4）Johansen協(xié)整檢驗的功效更穩(wěn)定。 故約翰森協(xié)整檢驗優(yōu)于EG檢驗。當N2時，最好用Johansen協(xié)整檢驗方法。二 填空題1、 已知VAR模型的N=4，P=3，則待估參數(shù)有48個。2、 建立VAR模型的兩項主要工作是確定模型的最大滯后階數(shù)P和檢驗模型變量間的協(xié)整關(guān)系。（存疑）3、 平穩(wěn)變量建立的VAR模型是平穩(wěn)的，而建立平穩(wěn)VAR模型的變量不一定是平穩(wěn) 變量。Johansen協(xié)整檢驗是基于回歸系數(shù)的檢驗，而EG協(xié)整檢驗則是基于回歸殘差的檢驗。4、 經(jīng)濟變量間沖擊既可以基于VAR模型，也可基于VEC模型。第十章 自回歸分布滯后模型與誤差修正模型一 簡答題1、 “一般到特殊”建模法有哪些優(yōu)點？不會丟失重要解釋變量。因此，ut不會出現(xiàn)自相關(guān)。 2、 說出模型選擇的準則。（1） 模型應與有關(guān)經(jīng)濟理論相一致。（2） 模型的殘差序列應為白燥聲。（3） 模型應盡量簡單。（4） 模型參數(shù)的估計值應具有穩(wěn)定性。（5） 模型應即時更新。解決了多年來一直困擾經(jīng)典計量經(jīng)濟學界的偽回歸問題。對存在協(xié)整關(guān)系的一階單整變量同樣可以用“OLS”法估計參數(shù)，而且不存在虛假回歸問題。 既可以研究經(jīng)濟問題的靜態(tài)（長期）特征，又可以研究其動態(tài)（短期）效應。ECM中的變量之間不存在多重共線性。ut是非自相關(guān)的。二 填空題ADL（1,2,1）模型 t=(1,2,n), 1, ut IID(0,2) 對應的ECMt抽象式子為第九章 協(xié)整與誤差修正模型一、簡答題 1、你是如何理解經(jīng)濟系統(tǒng)的均衡的？ 經(jīng)濟系統(tǒng)可分為均衡系統(tǒng)和非均衡系統(tǒng)。均衡與非均衡系統(tǒng)是經(jīng)濟系統(tǒng)的兩種不同狀態(tài)。均衡系統(tǒng)是指當經(jīng)濟系統(tǒng)受到外部隨機擾動時，系統(tǒng)將離開均衡位置，但經(jīng)過一定時間（一般經(jīng)一期）之后，其內(nèi)部的均衡機制（經(jīng)濟規(guī)律）可將系統(tǒng)拉回均衡位置（回到均衡狀態(tài)）,如此往復。系統(tǒng)偏離均衡位置是經(jīng)常發(fā)生的，而系統(tǒng)內(nèi)部不存在破壞均衡的機制，故這種均衡是一種長期的均衡關(guān)系。這意味著描述該系統(tǒng)的經(jīng)濟變量之間存在一種協(xié)同運動規(guī)律，即經(jīng)濟變量之間存在一種長期穩(wěn)定關(guān)系。2、你是如何理解協(xié)整的？ 協(xié)指協(xié)調(diào)一致,是指變量間的變化趨勢大至相同；整是整合,是指高階單整變量的線性組合可以降低單整階數(shù)。故協(xié)整的含義是具有相同變化趨勢的高階單整變量之間所具有的均衡關(guān)系。若非平穩(wěn)變量的線性組合是平穩(wěn)的，則變量間是協(xié)整的。若變量之間是協(xié)整的，則這些變量的線性組合是平穩(wěn)的 。反之，若變量的線性組合是平穩(wěn)的，則這些變量間的長期關(guān)系是協(xié)整的。3、 協(xié)整檢驗方法有幾種？EG、AEG、CRDW、Johansen協(xié)整檢驗4、 DW統(tǒng)計量有哪三種檢驗功能？檢驗自相關(guān)、偽回歸和協(xié)整關(guān)系5、 簡述EG兩步法建ECM的過程。單位根檢驗；協(xié)整回歸；協(xié)整檢驗；建立ECM模型（調(diào)整滯后階數(shù)來實現(xiàn)）。6、 ECM有哪些優(yōu)點？解決了多年來一直困擾經(jīng)典計量經(jīng)濟學界的偽回歸問題。對存在協(xié)整關(guān)系的一階單整變量同樣可以用“OLS”法估計參數(shù)，而且不存在虛假回歸問題。 既可以研究經(jīng)濟問題的靜態(tài)（長期）特征，又可以研究其動態(tài)（短期）效應。ECM中的變量之間不存在多重共線性。ut是非自相關(guān)的。二、填空題1.EG協(xié)整檢驗式為 。 2.AEG協(xié)整檢驗式為 。3.對協(xié)整回歸式中的變量進行協(xié)整檢驗只能用EG或AEG,而不能用DF檢驗或ADF檢驗。 4.已知實際財政支出序列的對數(shù)(LTE)對實際財政收入序列的對數(shù)(LTR)的協(xié)整回歸抽象式為:LTE=f(c, LTR),則其ECMt-2的可能抽象式為：第八章 單位根檢驗一 簡答題1、 何為偽回歸？當用相互獨立的非平穩(wěn)變量建立回歸模型時，常得到一個統(tǒng)計檢驗顯著，而DW值很低的回歸模型，即t檢驗顯著,R2 很高，而DW值很低的回歸模型。因為這種模型不具有任何解釋能力，二位學者將其稱為偽回歸。2、 單整性的定義是什么？若一隨機變量yt必須經(jīng)d次差分之后才能變成平穩(wěn)的、可逆的ARMA過程，而當進行d-1次差分后仍是一個非平穩(wěn)過程，則稱此隨機變量yt具有d階單整性，記為ytI(d)。其中，d表示yt的單整階數(shù)，即d是yt包含的單位根個數(shù),亦即需經(jīng)d次差分才能平穩(wěn)。3、 為什么在DF檢驗的基礎上又提出ADF檢驗?（1） DF檢驗假定隨機誤差項ut相互獨立，即utIID(0,2)，該假設極強。 。 （2）DF檢驗只適用于AR(1)過程，且DW常通不過檢驗。一般只有少數(shù)非平穩(wěn)經(jīng)濟變量可用AR(1)過程來描述。 二 填空題1、對AR(1)過程經(jīng)變換有yt=c+yt-1+ut，則DF檢驗統(tǒng)計量2、ADF的三個回歸檢驗式依次為:3、絕大多數(shù)時序宏觀經(jīng)濟變量是非平穩(wěn)的，一般名義時序宏觀經(jīng)濟變量是2階單整，一半實際時序宏觀經(jīng)濟變量是2階單整，而一般實際時序宏觀經(jīng)濟變量的對數(shù)序列是1階單整，第七章 時間序列模型一 簡單題1、 何為隨機過程？隨機過程與時間序列的關(guān)系如何？依時間順序由隨機變量組成的有序序列稱為隨機過程，用yt表示。隨機過程的觀測結(jié)果成為隨機時間序列，簡稱為時間序列。記為yt。2、 何為寬平穩(wěn)過程？寬平穩(wěn)SP要求均值、方差、協(xié)方差存在，且期望、方差為常數(shù)，而協(xié)方差只與期數(shù)k有關(guān)，而與t無關(guān)。3、 B-J模型有哪幾種？請簡述建立B-J模型的條件和模型的識別方法有哪些？AR(p)、MA(q)、ARMA(p、q)、ARIMA(p，d，q)、ARMAX(p，q)等五種。建模條件：要求大樣本，建模時序yt要具有非純隨機性、平穩(wěn)性和無季節(jié)性等三個特征。識別方法：用自相關(guān)圖和偏自相關(guān)圖4、 B-J模型的檢驗方法有哪些？(1)過擬合檢驗。所謂過擬合檢驗，就是在初始模型的基礎上，提高模型階數(shù)，重新估計參數(shù)，如果增加的高階滯后項系數(shù)的t檢驗不顯著，則可判斷初始模型是合適的。由于建模的方便，此法也常被使用。 (2)參數(shù)估計值的顯著性檢驗。此檢驗由基本檢驗t檢驗完成。 (3)殘差序列是否為白噪聲的檢驗。二 填空題1、 平穩(wěn)隨機過程包括：強平穩(wěn)隨機過程、寬平穩(wěn)隨機過程、白噪聲過程和正態(tài)過程。2、 隨機游走過程yt=yt-1+ut(t=12n),隨機游走過程的一階差分是白噪聲過程。3、 寫出平穩(wěn)過程yt的AR（1）模型：(t=12n)4、 寫出平穩(wěn)過程yt的AR（2）模型：(t=12n)5、 寫出平穩(wěn)過程yt的ARMA（2，1）模型：(t=12n)6、 寫出需一階差分才能平穩(wěn)，且p=1,q=1的ARIMA模型表示ARIMA（1,1,1）第六章 模型假設檢驗一 簡答題1、 檢驗能檢驗隨機誤差項的那些統(tǒng)計特性？正態(tài)性2、 簡述的目的，適用對象與檢驗標準分別是什么？目的是檢驗模型殘差的正態(tài)性；適用對象是法建立的模型殘差。檢驗標準是其伴隨概率大于0.05時服從正態(tài)分布。3、 簡述模型自相關(guān)檢驗的方法。殘差分布圖法、DW檢驗法、D-h檢驗法、LM檢驗以及Q統(tǒng)計量檢驗法。4、 簡述異方差檢驗的方法以及克服異方差的方法ARCH-LM檢驗法。加權(quán)最小二乘法和自然對數(shù)法5、 簡述多重共線性檢驗方法和克服多重共線性的方法（1）定性檢驗法 重要解釋變量的回歸系數(shù)的符號與預期不一致； 重要解釋變量的回歸系數(shù)值不在預期范圍內(nèi)。 重要解釋變量的回歸系數(shù)t不顯著； 出現(xiàn)上述任一情況，都說明模型存在多重共線性。憑經(jīng)驗易知哪兩個變量間存在強相關(guān)。（2）定量檢驗法：方差膨脹因子、允許度和相關(guān)系數(shù)法三種。克服方法：（1）剔除不重要的解釋變量（2）增大樣本容量n。（3）改變變量定義形式，如用差分變量代替原變量建模。（4）改變模型形式。（5）改解釋變量滯后變量為應變量滯后變量。（6）回歸系數(shù)有偏估計。（7）采用主成分回歸法。 6、簡述模型穩(wěn)定性檢驗的目的和檢驗方法模型參數(shù)穩(wěn)定性檢驗遞歸檢驗模型形式穩(wěn)定性檢驗拉姆齊檢驗二 填空題1、B-G自相關(guān)檢驗相當DW檢驗的階數(shù)是12、ARCH-LM異方差檢驗，一般要求檢驗到4階。3、在多元回歸模型中，第i個解釋變量的方差膨脹因子4、在多元回歸模型中，用解釋變量間的相關(guān)系數(shù)矩陣判斷多重共線性，兩解釋變量間的相關(guān)系數(shù)rij0.95,模型存在多重共線性。5、模型形式穩(wěn)定性包括模型形式的穩(wěn)定性和模型參數(shù)的穩(wěn)定性兩部分。第五章 特殊解釋變量一 簡答題1、 那些解釋變量屬于特殊解釋變量？特殊解釋變量有趨勢變量、滯后變量、虛擬變量和工具變量等。2、 分布滯后模型分為哪幾種？寫出其一般模型。主要有外生分布滯后模型、內(nèi)生分布滯后模型和混合分布滯后模型等三種。外生分布滯后模型：內(nèi)生分布滯后模型：混合分布滯后模型：3、 虛擬變量引入的原因是什么？簡述其引入的作用與方法。實際中，應變量不僅受定量解釋變量的影響，有時還受一些非定量變量-定性變量的影響。如性別、民族、國籍、戰(zhàn)爭、自然災害、政府行為、扭虧、配股、領(lǐng)導層變動等的影響。因此，建模時也應考慮這些定性變量（或非定量因素）的影響。引入的作用和方法：（1）改變回歸線的截距；（2）改變回歸線的斜率;（3）同時改變回歸線的截距和斜率。4、 簡述建立季節(jié)調(diào)整模型的步驟。建立季節(jié)調(diào)整模型，首先要畫出所有變量的趨勢圖，檢驗變量是否存在季節(jié)性因素，其次對存在季節(jié)性因素的變量用X11或者X12的方法進行季節(jié)調(diào)整，消除數(shù)據(jù)中的季節(jié)因素之后，再用無季節(jié)因素變量建模。二 填空題1、 如果將中國分為東部、中部和西部三個地域，可將虛擬變量設置為2、 含有季節(jié)因素的季節(jié)經(jīng)濟變量應在模型中引入3個虛擬變量，含有月度因素的季節(jié)經(jīng)濟變量在模型中引入11個虛擬變量。3、 在用含有季節(jié)性季度或月度經(jīng)濟變量時，必須考慮季節(jié)因素，可供選用的方法有虛擬變量法和季節(jié)調(diào)整法。4、 季節(jié)調(diào)整對樣本數(shù)據(jù)個數(shù)是有限制的，X11方法需至少4整年的月度和4整年的季度數(shù)據(jù)，最多20年的月度和30年的季度數(shù)據(jù)。第四章 非線性回歸模型一 簡答題1. 寫出四種非線性回歸模型。 多項式回歸模型、冪函數(shù)模型、 指數(shù)函數(shù)模型雙曲函數(shù)回歸模型 2. 應變量lny與logy有何不同？在建立對數(shù)模型時，可在公式欄直接鍵入LOG（Y）、 LOG（X），預測時可直接得到Y(jié)，而不需求反對數(shù)。3. 識別修正指數(shù)模型、邏輯斯蒂模型和龔伯茲模型的方法。二 填空題1. 建立線性回歸模型關(guān)鍵是選擇解釋變量，建立非線性模型的關(guān)鍵是選擇模型形式。2. 已知lny=b0+b1lnx，則b1是y對x的彈性系數(shù)3. 已知lny=b0+b1x, 則b1是x增加一個單位時，y增加的百分比。4. 已知y=b0+b1x,則b1是x增長百分之一時，y增加多少單位。第三章 多元線性回歸模型一 填空題1. 三元線性回歸模型的方差為：2. 已建立了二元線性回歸模型，則經(jīng)濟理論檢驗只檢驗其符號和數(shù)值是否符合相應的經(jīng)濟理論。3.4第二章 一元線性回歸模型一、簡答題1、線性回歸模型的線性指的是什么？答：線性有雙重含義：其一是指變量x、y均為一次冪，亦即變量間的圖像為一條直線，是變量線性；其二是指參數(shù)均為一次冪，即參數(shù)線性。2、對隨機項u作了哪些假定？這些假定為什么是必要的？ 答：假定1 零均值性假定；假定2 同方差性假定；假定3 無自相關(guān)性假定；假定4 解釋變量與擾動項無自相關(guān)性假定為了防止模型殘差的自相關(guān)、異方差等，影響模型精度。3、一元線性回歸模型建立之后，經(jīng)濟理論檢驗什么？答：對斜率系數(shù)進行經(jīng)濟理論檢驗，檢驗其符號和數(shù)值，檢驗結(jié)果必須符合相應的經(jīng)濟理論或常識。4、R2=0.95說明什么？答：說明解釋變量對應變量的總變差解釋了95%5、顯著性檢驗的目的與判斷標準是什么？答：是根據(jù)樣本提供的信息對未知總體分布的某些假設進行合理判斷。 t檢驗一般判斷標準為 等價于p 4，等價于 pa6、簡述模型殘差產(chǎn)生自相關(guān)的原因、危害及克服自相關(guān)的方法。 答：原因：慣性; 剔除變量的影響; 模型形式的影響; 自身的影響; 模型漏掉重要解釋變量。 危害： 估計量不具有最小方差； t檢驗和F檢驗失效； 降低了模型的精度。 克服方法： 改變模型的形式； 使用廣義“OLS”法； 使用“EViews”軟件提供的克服自相關(guān)項： 式中， 為i 階自回歸項； 為 i階移動平均項。 加上丟失的重要解釋變量7、DW檢查的判斷標準及局限性。 答：其范圍為 04 ，以2對稱。只要DW值滿足： 則 e ，亦即u不存在一階自相關(guān)。 因為檢驗統(tǒng)計量DW是在解釋變量為非隨機變量和 的情況下推導出來的，所以當解釋變量中有隨機變量 (如內(nèi)生滯后變量)或 時,DW檢驗失效。 DW檢驗存在不確定范圍。 不適用于聯(lián)立方程組中各方程的自相關(guān)檢驗。 不適用于u具有高階和其它形式（如非線性)自相關(guān)的檢驗。二、填空題1、回歸是被解釋變量對解釋變量的回歸。2、3、4、5、 當樣本容量n一定時，若越小，則置信度越高，置信區(qū)間越窄。第一章 序言一、簡答題1、何為計量經(jīng)濟學？答：計量經(jīng)濟學是經(jīng)濟學、數(shù)學和統(tǒng)計學相結(jié)合的一門綜合性邊緣學科。是以經(jīng)濟理論為指導，事實(數(shù)據(jù))為依據(jù)，以統(tǒng)計知識為基礎，數(shù)學方法為手段，計算機為工具，研究和揭示經(jīng)濟系統(tǒng)中各種經(jīng)濟變量之間內(nèi)在的深層次的數(shù)量依存關(guān)系、進行結(jié)構(gòu)分析，政策評價和預測。是一門極具實用價值的經(jīng)濟學科，具有應用性、可操作性、可檢驗性、可重復性和結(jié)果的唯一性。 計量經(jīng)濟學根據(jù)研究的重點不同，分為理論計量經(jīng)濟學和應用計量經(jīng)濟學。2、簡述計量經(jīng)濟學的發(fā)展史。答：“凱恩斯革命”以及主觀上經(jīng)濟學家們希望改善經(jīng)濟的管理方法，在此背景下計量經(jīng)濟學應運而生。弗里希和亞倫（R.G.D.Allen）等嘗試用數(shù)學符號表示和研究經(jīng)濟問題。在這種需要用科學方法解決經(jīng)濟危機的背景下，1926年挪威經(jīng)濟學家拉格納弗里希仿“生物計量學（Biometrics）”提出了計量經(jīng)濟學，1930年12月29日在弗里希教授和費希爾(I. Fisher)等提議下，在美國克利富蘭召開的美國經(jīng)濟學會和統(tǒng)計學會上成立了計量經(jīng)濟學會，1933年1月學術(shù)性刊物“Econometrica”創(chuàng)刊，標志著計量經(jīng)濟學的產(chǎn)生。計量經(jīng)濟學在