金融計(jì)量學(xué)復(fù)習(xí)重點(diǎn)及答案

1、?金 融 計(jì) 量 學(xué)? 復(fù) 習(xí) 重 點(diǎn)測(cè)試題型：一、名詞解釋題每題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)提供理論根底,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下Y分布的總體均值與 Xi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)樣本回歸函數(shù)、 c m-OL飄珅Y&EY鄴岬W估計(jì)量；OLOLS古計(jì)量：麻F遙乘%t儡Xi 相對(duì)于EY|Xi=P/P2XiOLS估計(jì)值,就可以畫出樣本回歸線BLUEW計(jì)量、bl?EEIk嬲酰新計(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

2、擬合優(yōu)度、擬合優(yōu)度 內(nèi)被解釋局部在總平方和 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.或者說(shuō),由于引入虛擬變量帶來(lái)的完全共線性現(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,否那么會(huì)導(dǎo)致多重共線性.稱作虛擬變量陷阱.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.

3、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,如果這一假定不滿足,那么稱之為自 相關(guān).即用符號(hào)表示為：COV便常鳧伊拜Ef網(wǎng)數(shù)探# 0存在i # j異方差、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)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,那么稱線性回歸模 型存在異方差性.隨機(jī)誤差項(xiàng)：模型中沒(méi)有包含的所有因素的代表例：Y - - X uY消費(fèi)支出X -收入Ct、 B 參數(shù)u隨機(jī)誤差項(xiàng)顯著性

4、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)的根本思想在于一個(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)選擇題從以下每題的四個(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)填在題干后面的括 號(hào)內(nèi).每題2分,共20分三、簡(jiǎn)做題每題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

5、或間接對(duì)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的創(chuàng)立和發(fā) 展做出奉獻(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,不管是理論模型的設(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)象有著透徹的熟悉為根底.綜上所述,計(jì)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？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)提供理論根底? 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)

6、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)一一經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)；檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷恼_性一一模型的假設(shè)檢驗(yàn)；模型的運(yùn)用一一預(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)分析影響因素一一根據(jù)經(jīng)濟(jì)理論、實(shí)際經(jīng)驗(yàn),選擇假設(shè)干影響因素作為解釋變量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

7、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)分析與比擬分析；.經(jīng)濟(jì)預(yù)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)與開展經(jīng)濟(jì)理論,其原理是如果根據(jù)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).

8、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,假設(shè)某個(gè)指標(biāo)在不同的個(gè)體上進(jìn)行觀測(cè),那么得到該指標(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.7、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Xj與隨機(jī)項(xiàng)小不相關(guān)1 .含義:cov(Xj, u) = 02 .所有自變量彼此線性無(wú) 關(guān).3 . UnM是隨機(jī)向量U Uj

9、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 .N(0,二 2|)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)彳計(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,那么稱線性回歸模型存 在異方差性.后果：假設(shè)線性回歸模型存在異方差性,那么用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). 克服方法：(或者是：克服方法：分兩種情況1)誤差方差為時(shí),采用加權(quán)最小二乘法.2

10、)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. )7 、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.假設(shè)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,假設(shè)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. 克服的方法：(1)除去不重要的解釋變量(2)利用信息(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)的重要解釋變量模型存在自相關(guān)的后果1 .回歸系數(shù)的最小二乘估計(jì)量同仍具有無(wú)偏性.2 . Var(由)不再具有最小方差性.3 .有可能低估誤差項(xiàng)ut的方差(估計(jì)小了).4 .由于ut存在自相關(guān)時(shí),Var(同)和Su2都變大,都不具有最小方差性.用依據(jù)普通最小二乘法果：得到的回歸方程去預(yù)測(cè),預(yù)測(cè)無(wú)有效性.克服方法：1.如果自相關(guān)