计量经济学考试复习资料.docx

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1、计量经济学期末考试复习资料第一章 绪论参考重点：计量经济学的一般建模过程第一章课后题1.什么是计量经济学？计量经济学方法及一般经济数学方法有什么区分？答：计量经济学是经济学的一个分支学科，是以提示经济活动中客观存在的数量关系为内容的分支学科，是由经济学, 统计学和数学三者结合而成的穿插学科。计量经济学方法提示经济活动中各个因素之间的定量关系，用随机性的数学方程加以描述；一般经济数学方法提示经济活动中各个因素之间的理论关系，用确定性的数学方程加以描述。4.建立及应用计量经济学模型的主要步骤有哪些？答：建立及应用计量经济学模型的主要步骤如下：(1)设定理论模型，包括选择模型所包含的变量，确定变量之

2、间的数学关系和拟定模型中待估参数的数值范围；(2)收集样本数据，要考虑样本数据的完整性, 精确性, 可比性和致性；(3)估计模型参数；(4)检验模型，包括经济意义检验, 统计检验, 计量经济学检验和模型预料检验。5.模型的检验包括几个方面？其详细含义是什么？答：模型的检验主要包括：经济意义检验, 统计检验, 计量经济学检验, 模型的预料检验。在经济意义检验中，须要检验模型是否符合经济意义，检验求得的参数估计值的符号及大小是否及依据人们的经验和经济理论所拟订的期望值相符合；在统计检验中，须要检验模型参数估计值的牢靠性，即检验模型的统计学性质；在计量经济学检验中，须要检验模型的计量经济学性质，包括

3、随机扰动项的序列相关检验, 异方差性检验, 说明变量的多重共线性检验等；模型的预料检验主要检验模型参数估计量的稳定性以及对样本容量改变时的灵敏度，以确定所建立的模型是否可以用于样本观测值以外的范围。第二章 经典单方程计量经济学模型：一元线性回来模型参考重点：1.相关分析及回来分析的概念, 联系以及区分？2.总体随机项及样本随机项的区分及联系？3.为什么须要进展拟合优度检验？4如何缩小置信区间？P46由上式可以看出1.增大样本容量。样本容量变大，可使样本参数估计量的标准差减小；同时，在同样置信水平下，n越大，t分布表中的临界值越小。2提高模型的拟合优度。因为样本参数估计量的标准差和残差平方和呈正

4、比，模型的拟合优度越高，残差平方和应越小。5以一元线性回来为例，写出0的假设检验1.对总体参数提出假设H0：b0=0， H1：b002以原假设H0构造t统计量， 3由样本计算其值4给定显著性水平a，查t分布表得临界值t a/2(n-2)5比拟，推断假设 |t| t a/2(n-2)，那么拒绝H0 ，承受H1 ；假设 |t| t a/2(n-2)，那么拒绝H1 ，承受H0 ；上届重点：一元线性回来模型的根本假设, 随机误差项产生的缘由, 最小二乘法, 参数经济意义, 确定系数, 第二章PPT里的表中国居民人均消费支出对人均GDP的回来, t检验平方代表意义；平方的相识, 能够读懂Eviews输出

5、的估计结果第二章课后题.101.为什么计量经济学模型的理论方程中必需包含随机干扰项？经典模型中产生随机误差的缘由答：计量经济学模型考察的是具有因果关系的随机变量间的详细联系方式。由于是随机变量，意味着影响被说明变量的因素是困难的，除了说明变量的影响外，还有其他无法在模型中独立列出的各种因素的影响。这样，理论模型中就必需运用一个称为随机干扰项的变量宋代表全部这些无法在模型中独立表示出来的影响因素，以保证模型在理论上的科学性。3.一元线性回来模型的根本假设主要有哪些？违反根本假设的模型是否不行以估计？答：线性回来模型的根本假设有两大类：一类是关于随机干扰项的，包括零均值，同方差，不序列相关，满意正

6、态分布等假设；另一类是关于说明变量的，主要有：说明变量是非随机的，假设是随机变量，那么及随机干扰项不相关。事实上，这些假设都是针对一般最小二乘法的。在违反这些根本假设的状况下，一般最小二乘估计量就不再是最正确线性无偏估计量，因此运用一般最小二乘法进展估计己无多大意义。但模型本身还是可以估计的，尤其是可以通过最大似然法等其他原理进展估计。假设1. 说明变量X是确定性变量，不是随机变量； 假设2. 随机误差项m具有零均值, 同方差和不序列相关性： E(mi)=0 i=1,2, ,n Var (mi)=sm2 i=1,2, ,n Cov(mi, mj)=0 ij i,j= 1,2, ,n假设3. 随

7、机误差项m及说明变量X之间不相关： Cov(Xi, mi)=0 i=1,2, ,n假设4. m听从零均值, 同方差, 零协方差的正态分布 miN(0, sm2 ) i=1,2, ,n假设5. 随着样本容量的无限增加，说明变量X的样本方差趋于一有限常数。即 假设6. 回来模型是正确设定的9, 10题为计算题，见课本P52，答案见P17第三章 经典单方程计量经济学模型：多元线性回来模型上届重点：F检验, t检验 调整的样本确定系数, “多元里为什么要对平方系数进展调整？第三章课后题.9.101.多元线性回来模型的根本假设是什么？在证明最小二乘估计量的无偏性和有效性的过程中，哪些根本假设起了作用？答

8、：多元线性回来模型的根本假定仍旧是针对随机干扰项及针对说明变量两大类的假设。针对随机干扰项的假设有：零均值，同方差，无序列相关且听从正态分布。针对说明量的假设有；说明变量应具有非随机性，假如后随机的，那么不能及随机干扰项相关；各说明变量之间不存在(完全)线性相关关系。在证明最小二乘估计量的无偏性中，利用了说明变量非随机或及随机干扰项不相关的假定；在有效性的证明中，利用了随机干扰项同方差且无序列相关的假定。2.在多元线性回来分析中，t检验和F检验有何不同？在一元线性回来分析中二者是否有等价作用？见课本P70答：在多元线性回来分析中，t检验常被用作检验回来方程中各个参数的显著性，而F检验那么被用作

9、检验整个回来关系的显著性。各说明变量联合起来对被说明变量有显著的线性关系，并不意味着每一个说明变量分别对被说明变量有显著的线性关系。在一元线性回来分析中，二者具有等价作用，因为二者都是对共同的假设说明变量的参数等于零一一进展检验。7, 9, 10题为计算题，见课本P91，答案见P53第四章 经典单方程计量经济学模型：放宽根本假定的模型重点驾驭：参考重点：1.以多元线性回来为例说明异方差性会产生怎样的后果？可能为论述题2.检验, 修正异方差性的方法？3.以多元线性回来为例说明序列相关会产生怎样的后果？预料，矩阵表达式推到4.检验, 修正序列相关的方法？5.什么是DW检验法前提条件？7.检验, 修

10、正多重共线性的方法？8.随机说明变量问题的三种分类？分别造成的后果是什么？1及所替代的随机说明变量高度相关2及随机干扰项不相关3及模型中其他说明变量不相关，以防止出现多重共线性上届重点：异方差, 序列相关, 多重共线性等违反根本假设的状况产生缘由, 后果, 识别方式方法, , 广义差分法第四章课后题1.21, 2题为计算题，见课本P134，答案见P84第五章 经典单方程计量经济学模型：特地问题上届重点：虚拟变量的含义及设定, 滞后变量的含义, 为何参与滞后和虚拟变量第五章课后题.101.回来模型中引入虚拟变量的作用是什么？有哪几种根本的引入方式？它们各适合用于什么状况？答：在模型中引入虚拟变量

11、，主要是为了找寻某(些)定性因素对说明变量的影响。加法方式及乘法方式是最主要的引入方式。前者主要适用于定性因素对截距项产生影响的状况，后者主要适用于定性因素对斜率项产生影响的状况。除此外，还可以加法及乘法组合的方式引入虚拟变量，这时可测度定性因素对截距项及斜率项同时产生影响的状况。3.滞后变量模型有哪几种类型？分布滞后模型运用OLS方法存在哪些问题？答：滞后变量模型有分布滞后模型和自回来模型两大类，前者只有说明变量及其滞后变量作为模型的说明变量，不包含被说明变量的滞后变量作为模型的说明变量；而后者那么以当期说明变量及被说明变量的假设干期滞后变量作为模型的说明变量。分布滞后模型有无限期的分布滞后

12、模型和有限期的分布滞后模型；自回来模型又以Coyck模型, 自适应预期模型和局部调整模型最为多见。分布滞后模型运用OLS法存在以下问题：(1)对于无限期的分布滞后模型，由于样本观测值的有限性，使得无法干脆对其进展估计。(2)对于有限期的分布滞后模型，运用OLS方法会遇到：没有先验准那么确定滞后期长度，对最大滞后期的确定往往带有主观随意性；假如滞后期较长，由于样本容量有限，当滞后变量数目增加时，必定使得自由度削减，将缺乏足够的自由度进展估计和检验；同名变量滞后值之间可能存在高度线性相关，即模型可能存在高度的多重共线性。4.产生模型设定偏误的主要缘由是什么？模型设定偏误的后果以及检验方法有哪些？答

13、：产生模型设定偏误的缘由主要有：模型制定者不熟识相应的理论学问；对经济问题本身相识不够或不熟识前人的相关工作：模型制定者手头没有相关变量的数据；说明变量无法测量或数据本身存在测量误差。模型设定偏误的后果有：1假如遗漏了重要的说明变量，会造成OLS估计量在小样本下有偏，在大样本下非一样；对随机干扰项的方差估计也是有偏的。2假如包含了无关的说明变量，尽管OLS估计量具有无偏性及一样性，但不具有最小方差性。3假如选择了错误的函数形式，那么后果是全方位的，不但会造成估计的参数具有完全不同的经济意义，而且估计结果也不同。对模型设定偏误的检验方法有：检验是否含有无关变量，可以运用t检验及F检验完成：检验是

14、否有相关变量的遗漏或函数形式设定偏误，可以运用残差图示法，Ramsey提出的RESET检验来完成。10.简述约化建模理论及传统理论的异同点？答：Hendry的约化建模理论的核心是“从一般到简洁的建模思想，即首先提出一个包括各种因素在内的“一般模型，然后再通过观测数据，利用各种检验对模型进展检验并化简，最终得到一个相对简洁的模型。传统建模理论的主导思想是“从简洁到困难的建模思想，它首先提出一个简洁的模型，然后从各种可能的备选变量中选择适当的变量进入模型，最终得到一个及数据拟合较好的较为困难的模型。从二者的主要联系上看，它们都以对经济现象的说明为目标，以已有的经济理论为建模依据，以对数据的拟合程度

15、作为模型优劣的重要的判定标准之一，也都有假设干检验标推。从二者的主要区分上看，传统的建模理论往往更依靠于某种单一的经济理论，旧“从一般到简洁的建模理论那么更注意将各种不同经济理论纳入到最初的“一般模型中，甚至更多地是从直觉和经验来建立“一般的模型；尽管两者都有假设干种检验标准，但约化建模理论从实践上有更大量的诊断性检验来看每一步建模的可行性，或找寻改善模型的路径：及传统建模实践中存在的过渡“数据开采问题相比，由于约化建模理论的初估模型是一个包括全部可能变量的“一般模型，因此也就防止了过度的“数据开采问题；另外，由于初始模型的“一般性，全部探讨者在建模的初期往往有着一样的“起点，因此，在一样的约

16、化程序下，最终得到的最终模型也应当是一样的。而传统建模实践中对同一经济问题往往有各种不同经济理论来说明，假如不同的探讨者采纳不同的经济理论建模，得到的最终模型也会不同。当然，由于约化建模理论有更多的检验，使得建模过程更困难，相比之下，传统建模方法那么更加“敏捷。第六章 联立方程计量经济学模型理论及方法上届重点：内生变量, 外生变量, 先定变量, 构造式模型, 简化式模型, 参数关系体系, 模型识别第六章课后题.1.为什么要建立联立方程计量经济学模型？联立方程计量经济学模型适用于什么样的经济现象？答：经济现象是极为困难的，其中诸因素之间的关系，在许多状况下，不是单一方程所能描述的那种简洁的单向因

17、果关系，而是相互依存，互为因果的，这时，就必需用联立的计量经济学方程才能描述清晰。所以及单方程适用于单一经济现象的探讨相比，联立方程计量经济学模型适用于描述困难的经济现象，即经济系统。2.联立方程计量经济学模型的识别状况可以分为几类？其含义各是什么？答：联立方程计量经济学模型的识别状况可以分为可识别和不行识别，可识别又分为恰好识别和过度识别。假如联立方程计量经济学模型中某个构造方程不具有确定的统计形式，那么称该方程为不行识别，或者依据参数关系体系，在简化式参数估计值时，假如不能得到联立方程计量经济学模型中某个构造方程的确定的构造参数估计值，称该方程为不行识别。假如一个模型中的全部随机方程都是可

18、以识别的，那么认为该联立方程计量经济学模型系统是可以识别的。反过来，假如一个模型系统中存在一个不行识别的随机方程，那么认为该联立方程汁量经济学模型系统是不行以识别的。假如某一个随机方程具有唯一一组参数估计量，称其为恰好识别；假如某一个随机方程具有多组参数估计量，称其为过度识别。3.联立方程计量经济学模型的单方程估计有哪些主要方法？其适用条件和统计性质各是什么？答：单方程估计的主要方法有：狭义的工具变量法(IV)，间接最小二乘法(ILS)，两阶段最小二乘法(2SLS)。狭义的工具变量法(IV)和间接最小二乘法(ILS)只适用于恰好识别的构造方程的估计。两阶段最小二乘法(2SLs)既适用于恰好识别

19、的构造方程，又适用于过度识别的构造方程。用工具变量法估计的参数，一般状况下，在小样本下是有偏的，但在大样本下是渐近无偏的。假如选取的工具变量及方程随机干扰项完全不相关，那么其参数估计量是无偏估计量。对于间接最小二乘法，对简化式模型应用一般最小二乘法得到的参数估计量具有线性性, 无偏性, 有效性。通过多数关系体系计算得到构造方程的构造参数估计量在小样本下是有偏的，在大样本下是渐近无偏的。采纳二阶段最小二乘法得到构造方程的构造参数估计量在小样本下是有偏的，在大样本下是渐近无偏的。补充资料计算题一给出多元线性回来的结果1. 推断模型估计的结果如何，拟合效果如何？2. 说明每一个参数所代表的经济意义？3. 推断有没有违反四个根本假设？计算题二给出数值，计算：1. t检验，F检验的自由度2. 在给定显著性水平下参数是否显著？3. 估计值是有偏, 无偏, 有效？计算题三参与虚拟变量D1,D2,D3问：虚拟变量的经济含义？