計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)簡(jiǎn)答題

1、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)簡(jiǎn)答題第一章1、什么叫計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)就是統(tǒng)計(jì)學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)與數(shù)學(xué)的結(jié)合, 就是根據(jù)理論與觀測(cè)的事實(shí), 運(yùn)用合理的推理方法使之聯(lián)系起來(lái)同時(shí)推導(dǎo), 對(duì)實(shí)際經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象進(jìn)行的數(shù)量分析。2、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與經(jīng)濟(jì)理論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)的聯(lián)系就是什么？計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)就是統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)與經(jīng)濟(jì)學(xué)的結(jié)合, 經(jīng)濟(jì)學(xué)理論就是分析經(jīng)濟(jì)數(shù)量關(guān)系的理論基礎(chǔ), 經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)就是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)據(jù)以估計(jì)參數(shù)、驗(yàn)證理論的基本依據(jù), 數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)就是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的方法論基礎(chǔ)。3、運(yùn)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究問(wèn)題, 一般可分為哪四個(gè)步驟？模型設(shè)定,確定變量與數(shù)學(xué)關(guān)系式估計(jì)參數(shù), 分析變量間具體的估計(jì)參數(shù)模型檢驗(yàn),檢驗(yàn)所的結(jié)論的可靠性 模型應(yīng)用, 作經(jīng)濟(jì)分析與

2、經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)4、設(shè)定合理計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型應(yīng)注意的問(wèn)題。要有科學(xué)的理論依據(jù); 模型要選擇適當(dāng)?shù)臄?shù)學(xué)形式; 變量要具有可觀測(cè)性。5、計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型檢驗(yàn)主要包括哪幾個(gè)方面。包括經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)、統(tǒng)計(jì)推斷檢驗(yàn)、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn)、模型預(yù)測(cè)檢驗(yàn)。6、簡(jiǎn)述模型應(yīng)用的具體內(nèi)涵？結(jié)果。由模型系統(tǒng)之外的因素決定的變量, 表現(xiàn)為非隨機(jī)變量, 它影響模型中的內(nèi)生變量, 其數(shù)值在8、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)應(yīng)用的數(shù)據(jù)主要分為哪幾類？時(shí)間序列數(shù)據(jù)、橫截面數(shù)據(jù)、面板數(shù)據(jù); 虛擬變量數(shù)據(jù)。第二章9、回歸分析與相關(guān)分析之間的區(qū)別與聯(lián)系。相關(guān)分析與回歸分析既有聯(lián)系又有區(qū)別。首先, 兩者都就是研究變量間的的依賴關(guān)系, 并能測(cè)度線性依賴程度的大小。其次, 兩者間

3、又有明顯的區(qū)別。相關(guān)分析僅僅就是從統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)上測(cè)度變量間的相關(guān)程度, 而 無(wú)需考察兩者間就是否有因果關(guān)系,因此 ,變量的地位在相關(guān)分析中式對(duì)稱的; 回歸分析則更關(guān)注具有統(tǒng)計(jì)相關(guān)關(guān)系的變量間的因果關(guān)系分析, 變量的地位就是不對(duì)稱的, 有解釋變量與被解釋變量之分。10、總體回歸函數(shù)與樣本回歸函數(shù)的聯(lián)系與區(qū)別。聯(lián)系 樣本回歸模型就是總體回歸模型的一個(gè)估計(jì)式, 目的就是用來(lái)估計(jì)總體回歸模型。區(qū)別 總體回歸函數(shù)雖然就是未知,但就是確定的,而樣本回歸函數(shù)就是隨抽樣而變動(dòng)的, 有許多條 總體回歸參數(shù)就是確定的常數(shù), 而樣本回歸函數(shù)就是隨抽樣而變化的隨機(jī)變量總體回歸函數(shù)的隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)就是不可預(yù)測(cè)的 , 而樣本回歸

4、函數(shù)的殘差項(xiàng)就是可以計(jì)算的。11、總體回歸函數(shù)引進(jìn)隨機(jī)干擾項(xiàng)的原因？作為未知影響因素的代表作為無(wú)法取代數(shù)據(jù)的已知因素的代表作為眾多細(xì)小因素的代表模 型的設(shè)定誤差 變量的觀測(cè)誤差經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的內(nèi)在隨機(jī)性經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)分析, 用已經(jīng)估計(jì)出參數(shù)的模型, 對(duì)所研究的經(jīng)濟(jì)關(guān)系作進(jìn)行定量的考察間的數(shù)量比例關(guān)系經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè), 就是指利用估計(jì)了參數(shù)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型, 由已知的或預(yù)先測(cè)定的解釋變量量在所觀測(cè)的樣本數(shù)據(jù)以外的數(shù)值政策評(píng)價(jià), 就是利用計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型對(duì)各種可供選擇的政策方案的實(shí)施后果進(jìn)行模擬預(yù)測(cè)策方案作出評(píng)價(jià)檢驗(yàn)與發(fā)展經(jīng)濟(jì)理論, 就是利用計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型去驗(yàn)證既有經(jīng)濟(jì)理論或提出新的理論結(jié)論7、經(jīng)濟(jì)變量用來(lái)描述經(jīng)濟(jì)因素?cái)?shù)量水

5、平的指標(biāo)。內(nèi)生變量由模型系統(tǒng)內(nèi)部因素所決定的變量, 表現(xiàn)為具有一定概率分布的隨機(jī)變量, 以說(shuō)明經(jīng)濟(jì)變量之, 去預(yù)測(cè)被解釋變, 從而對(duì)各種政, 就是模型求解的外生變量模型求解之前就已經(jīng)確定。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)簡(jiǎn)答題12、簡(jiǎn)單線性回歸模型的古典假定包括哪些？零均值假定；同方差假定；無(wú)自相關(guān)假定；隨機(jī)誤差項(xiàng)與解釋變量x 之間不相關(guān)13、 擬合優(yōu)度就是什么及作用？所估計(jì)的樣本回歸線對(duì)樣本觀測(cè)數(shù)據(jù)擬合的優(yōu)劣程度。14、判定系數(shù)的性質(zhì)及其說(shuō)明了什么？性質(zhì) 就是非負(fù)的統(tǒng)計(jì)量；取值范圍 0,1；就是隨抽樣而變化的隨機(jī)變量。說(shuō)明可決系數(shù)就是對(duì)模型擬合優(yōu)度的綜合度量，其值越大，說(shuō)明已作岀解釋的離差平方與在總離差平方與中占

6、比重越大，模型的擬合優(yōu)度越高，模型總體線性關(guān)系的顯著性越強(qiáng)。第三章15、多元線性回歸的古典假定有哪幾點(diǎn)。零均值；同方差與無(wú)自相關(guān)；隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)與解釋變量不相關(guān)；無(wú)多重共線性16、為什么需要修正可決系數(shù)？多重可決系數(shù)就是模型中解釋變量個(gè)數(shù)的不減函數(shù)，隨著模型中解釋變量個(gè)數(shù)的增加，多重可決系數(shù)的值會(huì)變大；當(dāng)被解釋變量相同而解釋變量個(gè)數(shù)不同時(shí)，這給運(yùn)用多重可決系數(shù)去比較兩個(gè)模型的擬合程度帶來(lái)缺陷。17、修正后的可決系數(shù)與原來(lái)可決系數(shù)有何異同。2 2 n 1 2 2 r 1 (1 r ) ；可決系數(shù)r必定非負(fù)，而修正的可決系數(shù)r 可能為負(fù)，此時(shí)規(guī)定為 0；當(dāng)n k o 2 k 1時(shí)，修正的可決系數(shù)r小于

7、可決系數(shù)r。第四章18、什么就是多重共線性？模型的解釋變量之間存在精確或近似的線性關(guān)系。19、產(chǎn)生多重共線性的原因？經(jīng)濟(jì)變量間具有共同變化趨勢(shì)；模型中包含滯后項(xiàng)；截面數(shù)據(jù)建立的模型可能岀現(xiàn)多重共線性；樣本數(shù)據(jù)自身的原因2 0、多重共線性的檢驗(yàn)方法有哪些？簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)法；方差擴(kuò)大因子法；直觀判斷法；逐步回歸法21、修正多重共線性的方法有哪些？刪除變量法；增大樣本容量；變換模型形式；利用先驗(yàn)信息減少估計(jì)參數(shù)；橫截面數(shù)據(jù)與時(shí)間序列數(shù)據(jù)并用；變量變換等方法、逐步回歸等方法進(jìn)行修正。22、常用的變量交換方式有哪些？計(jì)算相對(duì)指標(biāo)；將名義數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為實(shí)際數(shù)據(jù)；將小類指標(biāo)合成為大類指標(biāo)第五章23、什么就是異

8、方差。異方差性就是指模型違反古典假定中的同方差性，即各殘差項(xiàng)的方差并非相等，被解釋變量預(yù)測(cè)值的分散程度隨解釋變量的變化而變化。24、異方差的后果有哪些？ols 估計(jì)量就是線性無(wú)偏的，但不就是有效的(即方差不再就是最小的)；建立在 t 分布與 f 分布之上的假設(shè)檢驗(yàn)就是不可靠的；y 的預(yù)測(cè)區(qū)間的建立也就是困難的。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)簡(jiǎn)答題25、可以采用哪些方法消除異方差？對(duì)模型進(jìn)行變換；對(duì)模型進(jìn)行對(duì)數(shù)變換；加權(quán)最小二乘法26、產(chǎn)生異方差的原因主要有哪些？模型設(shè)定誤差; 測(cè)量誤差的變化; 截面數(shù)據(jù)中總體各單位的差異27、簡(jiǎn)述goldfeld-quandt 檢驗(yàn)的基本過(guò)程及優(yōu)缺點(diǎn)過(guò)程 (1) 按解釋變量大小排

9、序。(2) 將排列在中間的約1/4 個(gè)觀測(cè)值刪除。(3) 對(duì)余下的觀測(cè)值分為兩個(gè)分樣本回歸。(4)利用上述分樣本的殘差平方與構(gòu)建f 統(tǒng)計(jì)量。(5)若 f 統(tǒng)計(jì)量大于 f 臨界值，則原模型存在異方差, 否則為同方差。優(yōu)點(diǎn) 就是能檢驗(yàn)出模型就是否存在異方差。缺點(diǎn) 就是檢驗(yàn)功效與排序及刪除個(gè)數(shù)有關(guān)，并不能檢驗(yàn)出由哪個(gè)解釋變量引起的異方差28、簡(jiǎn)述 white 檢驗(yàn)的基本過(guò)程及優(yōu)缺點(diǎn)過(guò)程 (1) 對(duì)原模型回歸，獲得殘差平方項(xiàng)。(2)用殘差平方項(xiàng)對(duì)解釋變量的一次項(xiàng)、二次項(xiàng)、交叉項(xiàng)構(gòu)建輔助回歸。(3)計(jì)算輔助回歸的nr2檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量。(4)查2分布表 ,若統(tǒng)計(jì)量大于臨界值，則原模型存在異方差，否則為同方差。

10、優(yōu)點(diǎn)就是能檢驗(yàn)出由哪個(gè)解釋變量引起的異方差。缺點(diǎn)就是由由于輔助回歸變量過(guò)多, 容易喪失較多的自由度。29、簡(jiǎn)述 arch 檢驗(yàn)的基本過(guò)程及優(yōu)缺點(diǎn)過(guò)程 (1)對(duì)原模型回歸,獲得殘差平方項(xiàng)。(2)用殘差平方項(xiàng)對(duì)殘差平方的滯后項(xiàng)構(gòu)建輔助回歸。(3)計(jì)算 輔助回歸的(n-p) r2檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量。(4)查2分布表，若統(tǒng)計(jì)量大于臨界值，則原模型存在異方差，否則為同方差。優(yōu)點(diǎn) 就是能檢驗(yàn)出由于時(shí)間序列引起的異方差。缺點(diǎn) 就是并不能檢驗(yàn)出由哪個(gè)解釋變量引起的異方差。30、簡(jiǎn)述 glejser 檢驗(yàn)的基本過(guò)程。(1) 對(duì)原模型回歸，獲得殘差項(xiàng)。(2) 用殘差項(xiàng)的絕對(duì)值分別對(duì)解釋變量的不同形式回歸。(3) 由輔助回

11、歸2的r、t、f 等值綜合判斷輔助回歸中解釋變量前的參數(shù)就是否顯著為0。(4)查若不為 0，則原模型存在異方差，否則為同方差。優(yōu)點(diǎn) 就是能檢驗(yàn)出由哪個(gè)解釋變量引起的異方差。缺點(diǎn) 就是檢驗(yàn)過(guò)程中的輔助回歸方程個(gè)數(shù)過(guò)多。31、對(duì)數(shù)變換法為什么能一定程度降低異方差的影響？(1)對(duì)數(shù)變換能使變量的絕對(duì)差異變?yōu)橄鄬?duì)差異，這處差異尺度會(huì)縮小(2)對(duì)數(shù)變換使殘差項(xiàng)由絕對(duì)誤差變?yōu)橄鄬?duì)誤差，其差異幅度也會(huì)縮小第六章32、什么就是自相關(guān)？又稱序列相關(guān)，就是指總體回歸模型的隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)之間存在相關(guān)關(guān)系，即cov(us，ut ) 0(t s) 。33、什么就是蛛網(wǎng)現(xiàn)象。就是圍觀經(jīng)濟(jì)學(xué)的一個(gè)概念。她表示某種商品的供給量y

12、t 受前一期價(jià)格p t-1 影響而表現(xiàn)出來(lái)的某種規(guī)律，即呈蛛網(wǎng)狀收斂或發(fā)散于供需的均衡點(diǎn)34、簡(jiǎn)述 dw 檢驗(yàn)的局限性。存在兩個(gè)不能確定的區(qū)域，一旦 dw 值落入這兩個(gè)區(qū)域內(nèi)，就無(wú)法判斷這。檢驗(yàn)只能檢驗(yàn)一階自相關(guān)，不適應(yīng)高階自相關(guān)的檢驗(yàn)dw 統(tǒng)計(jì)量的上、下界表要求n 15,因此，如果樣本太小就很難做出正確的判斷只有符合 dw 檢驗(yàn)的前提條件，dw 檢驗(yàn)才就是有效的。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)簡(jiǎn)答題35、 寫出方程y 0 x 的廣義差分方程形式。yt yt 1 0 (xt xt 1) ut ut 1，其中 為一階自相關(guān)系數(shù)。第七章計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)簡(jiǎn)答題36、什么就是滯后效應(yīng)？因變量受其自身或其她經(jīng)濟(jì)變量前期水平影響的

13、現(xiàn)象，稱為滯后效應(yīng)。37、什么就是分布滯后模型？如果滯后變量模型中沒(méi)有滯后因變量，因變量受解釋變量的影響分布在解釋變量不同時(shí)期的滯后值上則稱這種模型為分布滯后模型。其模型形式為：38、估計(jì)有限分布滯后模型會(huì)遇到哪些困難？損失自由度；產(chǎn)生多重共線性；滯后長(zhǎng)度難確定39、簡(jiǎn)述庫(kù)伊克模型的特點(diǎn)。(1)模型中的入稱為分布滯后衰退率，入越小，衰退速度越快；(2)模型僅包括兩個(gè)解釋變量，避免了多重共線性；(3)模型僅有三個(gè)參數(shù)，解釋了無(wú)限分布滯后模型因包含無(wú)限個(gè)參數(shù)無(wú)法估計(jì)的問(wèn)題。40、簡(jiǎn)述自適應(yīng)預(yù)期模型的特點(diǎn)。(1)通過(guò)引入自適應(yīng)過(guò)程將不可獲得的解釋變量預(yù)期值轉(zhuǎn)換為與當(dāng)期值相關(guān)的函數(shù)形式；(2)模型僅包括兩個(gè)解釋變量，轉(zhuǎn)換為自回歸模型進(jìn)行估計(jì)。41、簡(jiǎn)述局部調(diào)整模型的特點(diǎn)。(1)通過(guò)引入自我調(diào)整過(guò)程將不可獲得的被解釋變量預(yù)期值轉(zhuǎn)換為與當(dāng)期值相關(guān)的函數(shù)形式；(2)模型僅包括兩個(gè)解釋變量，轉(zhuǎn)換為自回歸模型進(jìn)行估計(jì)。42、工具變量法的選擇應(yīng)滿足哪些條件？與所代替的解釋變量高度相關(guān)與隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)不相關(guān)與其她解釋變量不相關(guān)43、什么就是德賓h 統(tǒng)計(jì)量 ? 德賓提岀來(lái)的，用于檢驗(yàn)一階自相關(guān)模型自相關(guān)問(wèn)題的統(tǒng)計(jì)量，44、什么叫虛擬變量 ? 在模型中引入虛擬變量，主要就是為了尋找某些定性因素對(duì)解釋變量的影響。46、虛擬變量