計量經(jīng)濟學復(fù)習資料.doc

專業(yè)資料整理分享 名詞解釋1、計量經(jīng)濟學是利用經(jīng)濟學的一個分支學科，以一定的經(jīng)濟理論和實際統(tǒng)計資料為依據(jù)，運用數(shù)學、統(tǒng)計學方法和計算機技術(shù)，通過建立計量經(jīng)濟模型，定量分析經(jīng)濟變量之間的隨機因果關(guān)系。2、數(shù)理經(jīng)濟學是一門以數(shù)學形式描述經(jīng)濟變量之間邏輯關(guān)系、運用數(shù)學符號和公式分析研究經(jīng)濟現(xiàn)象的學科。3、統(tǒng)計學的分析方法，即通過對客觀事實的大量觀察來分析經(jīng)濟現(xiàn)象的特征和變化規(guī)律。4、總體回歸函數(shù)：指在給定Xi下Y分布的總體均值與Xi所形成的函數(shù)關(guān)系。5、樣本回歸函數(shù)：指從總體中抽出的關(guān)于Y，X的若干組值形成的樣本所建立的回歸函數(shù)。6、線性回歸模型：既指對變量是線性的，也指對參數(shù)為線性的，即解釋變量與參數(shù)只以他們的1次方出現(xiàn)。7、最小二乘法：又稱最小平方法，指根據(jù)使估計的剩余平方和最小的原則確定樣本回歸函數(shù)的方法。8、最大似然法：又稱最大或然法，指用生產(chǎn)該樣本概率最大的原則去確定樣本回歸函數(shù)的方法。9、估計量的標準差：度量一個變量變化大小的測量值。10、總離差平方和：用TSS表示，用以度量被解釋變量的總變動。11、回歸平方和：用ESS表示：度量由解釋變量變化引起的被解釋變量的變化部分。12、殘差平方和：用RSS表示：度量實際值與擬合值之間的差異，是由除解釋變量以外的其他因素引起的被解釋變量變化的部分。13、擬合優(yōu)度檢驗：檢驗?zāi)Ｐ蛯颖居^測值的擬合程度，用 表示，該值越接近1，模型對樣本觀測值擬合得越好。14、t檢驗時針對每個解釋變量進行的顯著性檢驗，即構(gòu)造一個t統(tǒng)計量，如果該統(tǒng)計量的值落在置信區(qū)間外，就拒絕原假設(shè)。15、相關(guān)分析：研究隨機變量間的相關(guān)形式16、回歸分析：研究一個變量關(guān)于另一個（些）變量的依賴關(guān)系的計算方法和理論。17、異方差性：對于不同的解釋向量，被解釋變量的隨機誤差項的方差不再是常數(shù)，而互不相同，則認為出現(xiàn)了異方差性。18、序列相關(guān)性：如果對于不同的解釋向量，隨機誤差項之間不再是不相關(guān)的，而是存在某種相關(guān)性，則認為出現(xiàn)了序列相關(guān)性。簡答題1、 什么是計量經(jīng)濟學？答：計量經(jīng)濟學包括廣義計量經(jīng)濟學和狹義計量經(jīng)濟學，本課程中的計量經(jīng)濟學模型，就是狹義計量經(jīng)濟學意義上的經(jīng)濟數(shù)學模型：計量經(jīng)濟學是經(jīng)濟學的一個分支學科，以揭示經(jīng)濟活動中客觀存在的數(shù)量關(guān)系為主要內(nèi)容，是由經(jīng)濟學、統(tǒng)計學和數(shù)學三者結(jié)合而成的交叉性學科。2、簡述計量經(jīng)濟學與經(jīng)濟學、統(tǒng)計學、數(shù)理統(tǒng)計學學科間的關(guān)系。答：計量經(jīng)濟學是經(jīng)濟理論、統(tǒng)計學和數(shù)學的綜合。經(jīng)濟學著重經(jīng)濟現(xiàn)象的定性研究，計量經(jīng)濟學著重于定量方面的研究。統(tǒng)計學是關(guān)于如何收集、整理和分析數(shù)據(jù)的科學，而計量經(jīng)濟學則利用經(jīng)濟統(tǒng)計所提供的數(shù)據(jù)來估計經(jīng)濟變量之間的數(shù)量關(guān)系并加以驗證。數(shù)理統(tǒng)計學作為一門數(shù)學學科，可以應(yīng)用于經(jīng)濟領(lǐng)域，也可以應(yīng)用于其他領(lǐng)域；計量經(jīng)濟學則僅限于經(jīng)濟領(lǐng)域。計量經(jīng)濟模型建立的過程，是綜合應(yīng)用理論、統(tǒng)計和數(shù)學方法的過程，計量經(jīng)濟學是經(jīng)濟理論、統(tǒng)計學和數(shù)學三者的統(tǒng)一。3、簡述建立與應(yīng)用計量經(jīng)濟模型的主要步驟。答：建立理論模型（確定模型中的變量，確定模型的函數(shù)形式，確定統(tǒng)計指標并搜集整理數(shù)據(jù)：包括時間序列數(shù)據(jù)、橫截面數(shù)據(jù)、面板數(shù)據(jù)，）；估計參數(shù)；模型的檢驗（經(jīng)濟檢驗、統(tǒng)計檢驗、計量經(jīng)濟檢驗、預(yù)測性能檢驗）；模型的應(yīng)用（結(jié)構(gòu)分析、經(jīng)濟預(yù)測、政策評價、實證分析）4、計量經(jīng)濟學的研究任務(wù)是什么？計量經(jīng)濟模型研究的經(jīng)濟關(guān)系有哪兩個基本特征？答：任務(wù)，利用計量經(jīng)濟模型定量描述和分析經(jīng)濟關(guān)系。 兩個特征，一是隨機關(guān)系，各解釋變量之間都不是精確的函數(shù)關(guān)系。二是因果關(guān)系，計量經(jīng)濟模型中的每個方程都是反映某個經(jīng)濟變量與其影響因素之間的因果關(guān)系。5、總體回歸模型與樣本回歸模型的區(qū)別與聯(lián)系。答：主要區(qū)別：描述的對象不同。總體回歸模型描述總體中變量y與x的相互關(guān)系，而樣本回歸模型描述所觀測的樣本中變量y與x的相互關(guān)系。建立模型的不同。總體回歸模型是依據(jù)總體全部觀測資料建立的，樣本回歸模型是依據(jù)樣本觀測資料建立的。模型性質(zhì)不同?？傮w回歸模型不是隨機模型，樣本回歸模型是隨機模型，它隨著樣本的改變而改變。主要聯(lián)系：樣本回歸模型是總體回歸模型的一個估計式，之所以建立樣本回歸模型，目的是用來估計總體回歸模型。6、在計量經(jīng)濟模型中，為什么會存在隨機誤差項？答：隨機誤差項是計量經(jīng)濟模型中不可缺少的一部分。（1分）產(chǎn)生隨機誤差項的原因有以下幾個方面：模型中被忽略掉的影響因素；模型函數(shù)形式的設(shè)定誤差；數(shù)據(jù)測量與歸并誤差隨機因素的影響。7、古典線性回歸模型的基本假定是什么？答：解釋變量x為非隨機變量，即在重復(fù)抽樣過程中，x取值是可控的、固定的。零均值假定。即在給定xt的條件下，隨機誤差項的數(shù)學期望（均值）為0，即。同方差假定。誤差項的方差與t無關(guān)，為一個常數(shù)。無自相關(guān)假定。即不同的誤差項相互獨立。解釋變量與隨機誤差項不相關(guān)假定。正態(tài)性假定，即假定誤差項服從均值為0，方差為的正態(tài)分布。8、試述回歸分析與相關(guān)分析的聯(lián)系和區(qū)別。答：兩者的聯(lián)系：相關(guān)分析是回歸分析的前提和基礎(chǔ)；回歸分析是相關(guān)分析的深入和繼續(xù)。相關(guān)分析與回歸分析的有關(guān)指標之間存在計算上的內(nèi)在聯(lián)系。兩者的區(qū)別：回歸分析強調(diào)因果關(guān)系，相關(guān)分析不關(guān)心因果關(guān)系，所研究的兩個變量是對等的。對兩個變量x與y而言，相關(guān)分析中：；在回歸分析中，和卻是兩個完全不同的回歸方程。回歸分析對資料的要求是被解釋變量y是隨機變量，解釋變量x是非隨機變量；相關(guān)分析對資料的要求是兩個變量都隨機變量。9、在滿足古典假定條件下，一元線性回歸模型的普通最小二乘估計量有哪些統(tǒng)計性質(zhì)？答：線性無偏性，有效性（最小方差性或最優(yōu)性（BLUE即最佳線性無偏估計量，是best linear unbiased estimators的縮寫。在古典假定條件下，最小二乘估計量具備線性、無偏性和有效性，是最佳線性無偏估計量，即BLUE，這一結(jié)論就是著名的高斯馬爾可夫定理。）（參數(shù)估計量的評價標準：無偏性、有效性、一致性。）10、簡述變量顯著性檢驗的步驟。答：（1）對總體參數(shù)提出假設(shè)： H0：b1=0， H1：b10。 （2）以原假設(shè)H0構(gòu)造t統(tǒng)計量，并由樣本計算其值： （3）給定顯著性水平a，查t分布表得臨界值t a/2(n-2) （4）比較，判斷 若 |t| t a/2(n-2)，則拒絕H0 ，接受H1 ； 若 |t| t a/2(n-2)，則接受H0 ，拒絕H1 ； 對于一元線性回歸方程中的b0，也可構(gòu)造如下t統(tǒng)計量進行顯著性檢驗 11、使用加權(quán)最小二乘法必須先進行異方差性檢驗嗎？答：在實際操作中人們通常采用如下的經(jīng)驗方法：不對原模型進行異方差性檢驗，而是直接選擇加權(quán)最小二乘法，尤其是采用截面數(shù)據(jù)作樣本時。如果確實存在異方差性，則被有效地消除了；如果不存在異方差性，則加權(quán)最小二乘法等價于普通最小二乘法。12、簡述D.W.檢驗的步驟。 答：（1）計算DW值 （2）給定a，由n和k的大小查DW分布表，得臨界值dL和dU （3）比較、判斷 若0D.W.dL，存在正自相關(guān) dLD.W.dU，不能確定 dU D.W.4dU，無自相關(guān) 4dU D.W.4dL，不能確定 4dL D.W.4 ， 存在負自相關(guān) 當D.W.值在2左右時，模型不存在一階自相關(guān)。13簡述DW檢驗的局限性。答：從判斷準則中看到，DW檢驗存在兩個主要的局限性：首先，存在一個不能確定的值區(qū)域，這是這種檢驗方法的一大缺陷。其次：檢驗只能檢驗一階自相關(guān)。但在實際計量經(jīng)濟學問題中，一階自相關(guān)是出現(xiàn)最多的一類序列相關(guān)，而且經(jīng)驗表明，如果不存在一階自相關(guān)，一般也不存在高階序列相關(guān)。所以在實際應(yīng)用中，對于序列相關(guān)問題般只進行檢驗。14、異方差性的含義、原因、影響、檢驗方法和解決方法。答：含義：異方差性是指模型違反了古典假定中的同方差假定，它是計量經(jīng)濟分析中的一個專門問題。在線性回歸模型中，如果隨機誤差項的方差不是常數(shù)，即對不同的解釋變量觀測值彼此不同，則稱隨機項具有異方差性，即 （t=1，2，n）。產(chǎn)生原因：（1）模型中遺漏了某些解釋變量；（2）模型函數(shù)形式的設(shè)定誤差；（3）樣本數(shù)據(jù)的測量誤差；（4）隨機因素的影響。（2分）產(chǎn)生的影響：（1）不影響模型參數(shù)最小二乘估計值的無偏性；（2）參數(shù)的最小二乘估計量不是一個有效的估計量；（3）對模型參數(shù)估計值的顯著性檢驗失效；（4）模型估計式的代表性降低，預(yù)測精度精度降低。檢驗方法：（1）圖示檢驗法；（2）戈德菲爾德匡特檢驗；（3）懷特檢驗；（4）戈里瑟檢驗和帕克檢驗（殘差回歸檢驗法）；（5）ARCH檢驗（自回歸條件異方差檢驗）解決方法：（1）模型變換法；（2）加權(quán)最小二乘法（WLS）；（3）模型的對數(shù)變換等15、加權(quán)最小二乘法的基本原理：最小二乘法的基本原理是使殘差平方和為最小，在異方差情況下，總體回歸直線對于不同的的波動幅度相差很大。隨機誤差項方差越小，樣本點對總體回歸直線的偏離程度越低，殘差的可信度越高（或者說樣本點的代表性越強）；而較大的樣本點可能會偏離總體回歸直線很遠，的可信度較低（或者說樣本點的代表性較弱）。（2分）因此，在考慮異方差模型的擬合總誤差時，對于不同的應(yīng)該區(qū)別對待。具體做法：對較小的給于充分的重視，即給于較大的權(quán)數(shù)；對較大的給于充分的重視，即給于較小的權(quán)數(shù)。更好的使反映對殘差平方和的影響程度，從而改善參數(shù)估計的統(tǒng)計性質(zhì)。16、模型設(shè)定時，如果遺漏了相關(guān)變量，OLS估計會出現(xiàn)什么后果？而在包含了無關(guān)變量時，后果又如何？答：如果遺漏相關(guān)變量，則OLS估計結(jié)果在小樣本下是有偏的，在大樣本下也不具有一致性，隨機干擾項的方差估計2也是有偏的，同時估計的參數(shù)的方差也是有偏的，從而不再能夠保證最小方差性。在多選無關(guān)解釋變量的情形下，OLS估計量仍是無偏的、一致的，隨機干擾項的方差2也能被正確估計，但OLS估計量卻往往是無效的。也就是說，包含無關(guān)變量的偏誤主要表現(xiàn)為“錯誤”模型的OLS估計量的方差一般會大于“正確”模型相應(yīng)參數(shù)估計量的方差。17、樣本分段法（即戈德菲爾特匡特檢驗）的基本原理：將樣本分為容量相等的兩部分，然后分別對樣本1和樣本2進行回歸，并計算兩個子樣本的殘差平方和，如果隨機誤差項是同方差的，則這兩個子樣本的殘差平方和應(yīng)該大致相等；如果是異方差的，則兩者差別較大，以此來判斷是否存在異方差。使用條件：（1）樣本容量要盡可能大，一般而言應(yīng)該在參數(shù)個數(shù)兩倍以上；（2）服從正態(tài)分布，且除了異方差條件外，其它假定均滿足。18自相關(guān)性（序列相關(guān)性）的原因、后果。答：原因：（1）模型中遺漏了重要的解釋變量；（2）模型函數(shù)形式的設(shè)定誤差；（3）經(jīng)濟慣性（4）隨機因素的影響影響：（1）最小二乘估計不再是有效估計；（2）一般會低估OLS估計的標準誤差；（3）t檢驗的可靠性降低；（4）降低模型的預(yù)測精度。檢驗方法