《金融計(jì)量學(xué)》復(fù)習(xí)重點(diǎn)-及答案

1、精品文檔金融計(jì)量學(xué)復(fù)習(xí)重點(diǎn)考試題型：一、名詞解釋題( 每小題 4 分，共 20 分)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)： 一門由經(jīng)濟(jì)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)學(xué)結(jié)合而成的交叉學(xué)科. 經(jīng)濟(jì)學(xué)提供理論基礎(chǔ),統(tǒng)計(jì)學(xué)提供資料依據(jù),數(shù)學(xué)提供研究方法總體回歸函數(shù) ：是指在給定 X i 下 Y 分布的總體均值與X i 所形成的函數(shù)關(guān)系（或者說(shuō)將總體被解釋變量的條件期望表?示為解?釋變?量的某種函數(shù)）SRF: Yi1 2 X i (相對(duì)于 E(Y | X i ) 1 2 Xi )其中 ?是的估計(jì)量；YiE(Y | X i )樣本回歸函數(shù) 、?1是 1的估計(jì)量；?2是 2的估計(jì)量。OLS 估計(jì)量：普通最小二乘法估計(jì)量OLS 估計(jì)量可以由觀測(cè)值計(jì)算

2、OLS 估計(jì)量是點(diǎn)估計(jì)量一旦從樣本數(shù)據(jù)取得OLS 估計(jì)值，就可以畫出樣本回歸線BLUE 估計(jì)量 、BLUE ：最優(yōu)線性無(wú)偏估計(jì)量, 在給定經(jīng)典線性回歸的假定下，最小二乘估計(jì)量是具有最小方差的線性無(wú)偏估計(jì)量2ESS?2Ryi擬合優(yōu)度 、擬合優(yōu)度 R2 (被解釋部分在總平方和TSSyi2(SST)中所占的比例)虛擬變量陷阱 、自變量中包含了過(guò)多的虛擬變量造成的錯(cuò)誤；當(dāng)模型中既有整體截距又對(duì)每一組都設(shè)有一個(gè)虛擬變量時(shí)，該陷阱就產(chǎn)生了?；蛘哒f(shuō)，由于引入虛擬變量帶來(lái)的可編輯精品文檔完全共線性現(xiàn)象就是虛擬變量陷阱（(如果有m 種互斥的屬性類型，在模型中引入（ m-1 ）個(gè)虛擬變量，否則會(huì)導(dǎo)致多重共線性。稱

3、作虛擬變量陷阱。)）方差分析模型 、方差分析模型是檢驗(yàn)多組樣本均值間的差異是否具有統(tǒng)計(jì)意義的而建立的一種模型。協(xié)方差分析模型 、一般進(jìn)行方差分析時(shí)，要求除研究的因素外應(yīng)該保證其他條件的一致。作動(dòng)物實(shí)驗(yàn)往往采用同一胎動(dòng)物分組給予不同的處理，研究不同處理對(duì)研究對(duì)象的影響就是這個(gè)道理。多重共線性多重共線性是指解釋變量之間存在完全的線性關(guān)系或近似的線性關(guān)系.分為完全多重共線性和不完全多重共線性自相關(guān)：在古典線性回歸模型中，我們假定隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)序列的各項(xiàng)之間，如果這一假定不cov(i ,j )E( ij )0存在 ij滿足，則稱之為自相關(guān)。即用符號(hào)表示為：自相關(guān)常見(jiàn)于時(shí)間序列數(shù)據(jù)。異方差 、異方差性是為了

4、保證回歸參數(shù)估計(jì)量具有良好的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)BLUE ，線性回歸模型的一個(gè)重要假定是：總體回歸函數(shù)中的隨機(jī)誤差項(xiàng)滿足同方差性，即服從相同的方差。如果這一假定不滿足，則稱線性回歸模型存在異方差性。隨機(jī)誤差項(xiàng)：可編輯精品文檔模型中沒(méi)有包含的所有因素的代表例：YX uY消費(fèi)支出X 收入、參數(shù)u 隨機(jī)誤差項(xiàng)顯著性檢驗(yàn)顯著性檢驗(yàn)時(shí)利用樣本結(jié)果，來(lái)證實(shí)一個(gè)零假設(shè)的真?zhèn)蔚囊环N檢驗(yàn)程序。顯著性檢驗(yàn)的基本思想在于一個(gè)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量（作為估計(jì)量） 以及在虛擬假設(shè)下， 這個(gè)統(tǒng)計(jì)量的抽樣分布。根據(jù)已有數(shù)據(jù)算出的統(tǒng)計(jì)量值決定是否接受零假設(shè)。二、單項(xiàng)選擇題( 從下列每小題的四個(gè)備選答案中選出一個(gè)正確答案，并將正確答案的序號(hào)填在題干后

5、面的括號(hào)內(nèi)。每小題2 分，共 20 分)三、簡(jiǎn)答題 (每題 10 分，共 40 分 )1 、為什么說(shuō)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是一門經(jīng)濟(jì)學(xué)科？它在經(jīng)濟(jì)學(xué)科體系中的地位和經(jīng)濟(jì)研究中的作用是什么？從計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的定義來(lái)看，他是定量化的經(jīng)濟(jì)學(xué)；其次， 從計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)在西方國(guó)家經(jīng)濟(jì)學(xué)科中居于最重要的地位看，也是如此， 尤其是從諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)設(shè)立之日起，已有多人因直接或間接對(duì)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的創(chuàng)立和發(fā)展做出貢獻(xiàn)而獲得諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)；計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)有著嚴(yán)格的區(qū)別，它限于經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域；從建立與應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的全過(guò)程看，不論是理論模型的設(shè)定還是樣本數(shù)據(jù)的收集，都必須以對(duì)經(jīng)濟(jì)理論、對(duì)所研究的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象有著透徹的認(rèn)識(shí)為基礎(chǔ)。綜上所述，計(jì)

6、量經(jīng)濟(jì)學(xué)是一門經(jīng)濟(jì)學(xué)科。2 、為什么說(shuō)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是經(jīng)濟(jì)理論、數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)的結(jié)合？可編輯精品文檔一門由經(jīng)濟(jì)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)學(xué)結(jié)合而成的交叉學(xué)科? 經(jīng)濟(jì)學(xué)提供理論基礎(chǔ)? 統(tǒng)計(jì)學(xué)提供資料依據(jù)? 數(shù)學(xué)提供研究方法計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)通過(guò)經(jīng)濟(jì)理論數(shù)量化經(jīng)濟(jì)模型成為經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型；事實(shí)反映為為統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，加工數(shù)據(jù)；數(shù)理統(tǒng)計(jì)補(bǔ)充改造形成經(jīng)濟(jì)計(jì)量方法。根據(jù)數(shù)據(jù)運(yùn)用經(jīng)濟(jì)計(jì)量方法對(duì)模型估計(jì)、檢驗(yàn)，得到結(jié)構(gòu)、分析經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)、政策評(píng)價(jià)、3 、建立與應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的主要步驟有哪些？經(jīng)濟(jì)理論或假說(shuō)的陳述；建立數(shù)學(xué)（數(shù)理經(jīng)濟(jì)）模型；建立統(tǒng)計(jì)或計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型；收集處理數(shù)據(jù)；計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的參數(shù)估計(jì)；檢驗(yàn)來(lái)自模型的假說(shuō)經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)；檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷恼_

7、性模型的假設(shè)檢驗(yàn)；模型的運(yùn)用預(yù)測(cè)、結(jié)構(gòu)分析、政策模擬等4 、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)有哪些主要應(yīng)用領(lǐng)域？提出研究的經(jīng)濟(jì)問(wèn)題和度量方式，對(duì)研究的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象進(jìn)行實(shí)際統(tǒng)計(jì)觀測(cè)分析影響因素根據(jù)經(jīng)濟(jì)理論、實(shí)際經(jīng)驗(yàn)，選擇若干影響因素作為解釋變量可編輯精品文檔分析各種因素與所研究經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的相互關(guān)系，根據(jù)先驗(yàn)經(jīng)濟(jì)理論和實(shí)際經(jīng)驗(yàn)，決定相互間聯(lián)系的數(shù)學(xué)關(guān)系式確定所研究的經(jīng)濟(jì)問(wèn)題與各種影響因素的數(shù)量關(guān)系，需要科學(xué)的數(shù)量分析方法,主要是參數(shù)估計(jì)方法分析和檢驗(yàn)所得數(shù)量結(jié)論的可靠性，需要運(yùn)用統(tǒng)計(jì)方法,對(duì)模型的檢驗(yàn)運(yùn)用數(shù)量研究結(jié)果作經(jīng)濟(jì)分析和預(yù)測(cè)，對(duì)數(shù)量分析的實(shí)際應(yīng)用,對(duì)模型的應(yīng)用。結(jié)構(gòu)分析，其原理是彈性分析、乘數(shù)分析與比較分析；。經(jīng)濟(jì)預(yù)

8、測(cè)，其原理是模擬歷史，從已經(jīng)發(fā)生的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中找出變化規(guī)律；。政策評(píng)價(jià)，是對(duì)不同政策執(zhí)行情況的“模擬仿真”； 。 檢驗(yàn)與發(fā)展經(jīng)濟(jì)理論，其原理是如果按照某種經(jīng)濟(jì)理論建立的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型可以很好地?cái)M合實(shí)際觀察數(shù)據(jù)。5 、時(shí)間序列數(shù)據(jù)和橫截面數(shù)據(jù)有何異同？時(shí)間序列數(shù)據(jù) :經(jīng)濟(jì)變量在連續(xù)或不連續(xù)的不同時(shí)間內(nèi)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。截面數(shù)據(jù) :同一時(shí)點(diǎn)上一個(gè)或多個(gè)變量收集的數(shù)據(jù)。時(shí)間序列數(shù)據(jù)和橫截面數(shù)據(jù)，對(duì)某個(gè)統(tǒng)計(jì)指數(shù)在不同時(shí)期進(jìn)行觀測(cè)，將得到的數(shù)據(jù)按時(shí)間先后次序進(jìn)行排列，這樣得到的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)稱為時(shí)間序列數(shù)據(jù)。與此不同，若某個(gè)指標(biāo)在不同的個(gè)體上進(jìn)行觀測(cè)，則得到該指標(biāo)的一組橫截面數(shù)據(jù)。6 、從經(jīng)濟(jì)學(xué)的角度說(shuō)明，為什么計(jì)量

9、經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的理論方程中必須包含隨機(jī)誤差項(xiàng)？從經(jīng)濟(jì)學(xué)角度看，客觀經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象是十分復(fù)雜的，是很難用用有限個(gè)變量、某一種確定的形式來(lái)描述的，這就是設(shè)置隨機(jī)誤差項(xiàng)的原因?？删庉嬀肺臋n7 、運(yùn)用普通最小二乘法估計(jì)多元線性回歸模型的經(jīng)典假定有哪些?因而解釋變量 X j 與隨機(jī)項(xiàng) ui 不相關(guān)1.含義 :cov( X i , u)02. 所有自變量彼此線性無(wú) 關(guān)。3.un 1是隨機(jī)向量ui為隨機(jī)變量4. 零期望5. 同方差，不相關(guān) .解釋變量取值不同，但是被解釋變量的方差相同。6.un 1 N (0,2 I )8 、異方差存在的原因、后果及克服方法。原因：異方差性是為了保證回歸參數(shù)估計(jì)量具有良好的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)B

10、LUE ，線性回歸模型的一個(gè)重要假定是： 總體回歸函數(shù)中的隨機(jī)誤差項(xiàng)滿足同方差性，即服從相同的方差。 如果這一假定不滿足，則稱線性回歸模型存在異方差性。后果：若線性回歸模型存在異方差性，則用OLS 估計(jì)模型，得到的參數(shù)估計(jì)量不是有效估計(jì)量，甚至也不是漸近有效的估計(jì)量；此時(shí)也無(wú)法對(duì)模型參數(shù)的進(jìn)行有關(guān)顯著性檢驗(yàn)。異方差的補(bǔ)救思路克服方法：1.知道 i2，利用加權(quán)最小二乘法 或者模型變換求 BLUE；不知道2，先求出2，再轉(zhuǎn)到 。2.ii1（或者是：克服方法：分兩種情況1） 誤差方差為已知時(shí)，采用加權(quán)最小二乘法。2） 誤差方差為未知時(shí)，關(guān)鍵就是找出異方差的具體形式，然后進(jìn)行變換來(lái)消除異方差。）可編輯

11、精品文檔9 、多重共線性存在的原因、后果及克服方法。原因：解釋變量在時(shí)間上存在著共同變化的趨勢(shì)導(dǎo)致了多重共線的產(chǎn)生。后果：（ 1）由于估計(jì)量的方差增大，使得估計(jì)量的精度大大降低，因而不能正確判斷各解釋變量對(duì)被解釋變量影響的大小。（ 2）由于估計(jì)量的方差增大，相應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)差增大，在對(duì)參數(shù)進(jìn)行顯著檢驗(yàn)時(shí)，增大了接受零假設(shè)的可能性，致使錯(cuò)誤地舍去了對(duì)因變量有顯著影響的變量。若作區(qū)間預(yù)測(cè)也將降低預(yù)測(cè)的精度。（ 3）解釋變量多重共線時(shí)，雖然可以得到OLS 估計(jì)量，但是估計(jì)量及標(biāo)準(zhǔn)差非常敏感，若觀測(cè)值稍微有所變化，估計(jì)量就會(huì)產(chǎn)生較大的改變?？朔姆椒ǎ海?1）除去不重要的解釋變量（ 2）利用已知信息（ 3）變換模型的形式（ 4）增加樣本容量（ 5）逐步回歸法10 、自相關(guān)存在的原因、后果及克服方法。原因：一、慣性二、模型的數(shù)學(xué)形式不妥三、回歸模型中略去了帶有自相關(guān)的重要解可編輯精品文檔釋變量果：模型存在自相關(guān)的后果1. 回歸系數(shù)的最小二乘估計(jì)量?j 仍具有無(wú)偏性。2. Var( ?j ) 不再具有最小方差性。3. 有可能低估誤差項(xiàng)u t 的方差（估計(jì)小了） 。4. 由于 u t 存在自相關(guān)時(shí)，Var(?1 ) 和 su 2 都變大，都不具有最小方差性。用依據(jù)普通最小二乘法得到的回歸方程去預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)無(wú)有效性?？朔椒ǎ?1. 如果自相關(guān)是