計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)期末復(fù)習(xí)

1、第二章第二章 一元線性回歸一元線性回歸l 隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)包含哪些方面的因素隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)包含哪些方面的因素l 隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的假定條件隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的假定條件l 四種方程的含義四種方程的含義l 最小二乘法最小二乘法兩個(gè)參數(shù)的公式和經(jīng)濟(jì)含義兩個(gè)參數(shù)的公式和經(jīng)濟(jì)含義l 4個(gè)常用的結(jié)果個(gè)常用的結(jié)果l 最小二乘估計(jì)量的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)最小二乘估計(jì)量的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)l 總離差平方和的分解和樣本可決系數(shù)總離差平方和的分解和樣本可決系數(shù)l 相關(guān)系數(shù)的含義和特點(diǎn)相關(guān)系數(shù)的含義和特點(diǎn)第三章第三章 多元線性回歸多元線性回歸l 模型的假定條件模型的假定條件l 模型的經(jīng)濟(jì)含義模型的經(jīng)濟(jì)含義l 修正的樣本可決系數(shù)修正的樣本可決系數(shù)l F檢驗(yàn)的假設(shè)、

2、公式、含義檢驗(yàn)的假設(shè)、公式、含義l 例題：教材思考與練習(xí)第例題：教材思考與練習(xí)第4、5題題第四章第四章 非線性回歸模型的線性化非線性回歸模型的線性化l 柯布柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)參數(shù)的意義道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)參數(shù)的意義l 柯布柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)的線性化方法道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)的線性化方法第五章第五章 異方差異方差l 異方差性的圖示表現(xiàn)異方差性的圖示表現(xiàn)l GQ檢驗(yàn)的步驟檢驗(yàn)的步驟l 異方差的修正方法異方差的修正方法加權(quán)最小二乘法加權(quán)最小二乘法第六章第六章 自相關(guān)自相關(guān)l 自相關(guān)性的圖示表現(xiàn)自相關(guān)性的圖示表現(xiàn)l DW檢驗(yàn)檢驗(yàn)l 自相關(guān)的修正方法自相關(guān)的修正方法廣義最小二乘法廣義最小二乘法差分法差分法

3、第七章第七章 多重共線性多重共線性l 多重共線性的后果多重共線性的后果第八章第八章 模型中的特殊變量模型中的特殊變量l 滯后變量滯后變量阿爾蒙多項(xiàng)式阿爾蒙多項(xiàng)式例題：教材思考與練習(xí)第例題：教材思考與練習(xí)第7題題l 虛擬變量虛擬變量引入方式引入方式第九章第九章 聯(lián)立方程模型聯(lián)立方程模型l 變量的分類變量的分類l 方程的分類方程的分類l 結(jié)構(gòu)參數(shù)矩陣結(jié)構(gòu)參數(shù)矩陣l 方程的識別概念方程的識別概念l 方程識別的階條件和秩條件方程識別的階條件和秩條件l 例題：教材例例題：教材例5題型及分?jǐn)?shù)分布題型及分?jǐn)?shù)分布l 單項(xiàng)選擇題（單項(xiàng)選擇題（20分分=2分分X10）l 判斷改錯(cuò)題（判斷改錯(cuò)題（20分分=2分分X

4、10 ）l 簡答題（簡答題（20分分=5分分X4 ）l 模型分析題（模型分析題（40分分=10分分X4 ）1 已知一個(gè)二元線性回歸模型的已知一個(gè)二元線性回歸模型的DW DW 檢驗(yàn)值為檢驗(yàn)值為2.32.3，則模型中隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的相關(guān)系數(shù)大約，則模型中隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的相關(guān)系數(shù)大約為為( ( ) ) 。已知該模型采用。已知該模型采用3030個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行估計(jì)的，則行估計(jì)的，則模型存在（模型存在（ ）自相關(guān)性。）自相關(guān)性。2l 如果回歸模型受到若干個(gè)系數(shù)為如果回歸模型受到若干個(gè)系數(shù)為0約束，則受約束的模型約束，則受約束的模型與無約束的模型相比，前者的擬合優(yōu)度更小與無約束的模型相比，前者的擬合優(yōu)度更小 。

5、l 解：正確，受約束的模型比無約束的模型解：正確，受約束的模型比無約束的模型殘差平方和大殘差平方和大回歸平方和小回歸平方和小總離差平方和一樣大總離差平方和一樣大擬合優(yōu)度小擬合優(yōu)度小3l對于有限分布滯后模型，解釋變量的滯后對于有限分布滯后模型，解釋變量的滯后長度每增加一期，可利用的樣本數(shù)據(jù)就會(huì)長度每增加一期，可利用的樣本數(shù)據(jù)就會(huì)（ ） A增加一個(gè)增加一個(gè) B減少一個(gè)減少一個(gè) C增加兩個(gè)增加兩個(gè) D減少兩個(gè)減少兩個(gè)B4l在計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型中，隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)與殘差無在計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型中，隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)與殘差無區(qū)別。區(qū)別。l錯(cuò)誤。錯(cuò)誤。隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)是總體模型的誤差部分，殘差是樣本隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)是總體模型的誤差部分，殘差是樣

6、本模型的誤差部分。模型的誤差部分。ABCD（ ）在歸直線上）在歸直線上5l現(xiàn)用現(xiàn)用OLS法得到樣本回歸線，以下說法不法得到樣本回歸線，以下說法不正確的是（正確的是（ ）AYY 02e0),cov(eXYX,6l 設(shè)某地區(qū)消費(fèi)函數(shù)中，消費(fèi)支出不僅與收入相關(guān)設(shè)某地區(qū)消費(fèi)函數(shù)中，消費(fèi)支出不僅與收入相關(guān)，而且與消費(fèi)者的年齡構(gòu)成有關(guān)，若將年齡構(gòu)成，而且與消費(fèi)者的年齡構(gòu)成有關(guān)，若將年齡構(gòu)成分為小孩、青年人、成年人、老年人分為小孩、青年人、成年人、老年人4個(gè)層次。個(gè)層次?？紤]上述年齡構(gòu)成因素的影響時(shí)，該消費(fèi)函數(shù)引考慮上述年齡構(gòu)成因素的影響時(shí)，該消費(fèi)函數(shù)引入虛擬變量的個(gè)數(shù)為（入虛擬變量的個(gè)數(shù)為（ ） A.1個(gè)

7、個(gè) B.2個(gè)個(gè) C.3個(gè)個(gè) D.4個(gè)個(gè)C7考察如下工資模型：考察如下工資模型：wagewage = = 0 0 + +1 1 experexper + +2 2 experexper 2 2 + + u u其中，其中，wagewage、experexper分別表示工資（美元分別表示工資（美元/ /小時(shí)）、工齡小時(shí)）、工齡（年）。模型的回歸結(jié)果為（括號內(nèi)的數(shù)字表示（年）。模型的回歸結(jié)果為（括號內(nèi)的數(shù)字表示t t統(tǒng)計(jì)量）：統(tǒng)計(jì)量）：wagewagei i= 3.73 + = 3.73 + experexperi i -0.01 -0.01 experexperi i 2 2含含 n=36n=36 (10.77) (7.28) (-6.79) (10.77) (7.28) (-6.79) 1 1）根據(jù)估計(jì)結(jié)果解釋參數(shù)）根據(jù)估計(jì)結(jié)果解釋參數(shù)1 1的經(jīng)濟(jì)含義？的經(jīng)濟(jì)含義？2 2）experexper的平方項(xiàng)是否顯著？（的平方項(xiàng)是否顯著？（=0.05=0.05