计量经济学简答
计量经济学简答题
1.为什么在计量经济模型中要引入随机扰动项？影响因素过多模型中的X不能完全解释Y。
2.什么是内生变量和外生变量，有什么联系？内生变量，是指模型要解释的变量。
外生变量指由模型以外的因素所决定的已知变量，它是模型据以建立的外部条件。
外生变量决定内生变量，外生变量的变化会引起内生变量的变化。
3.什么是线性模型和非线性模型？线性:所有的变量都是一次的，非线性:模型中的方程中的变量至少有1个是以高于1次方的形式出现的4.计量经济学方法研究经济问题的完整步骤是什么？1）建立模型2）估计参数 3）验证理论4）使用模型。
5.对随机扰动项作了哪些基本（古典）假定？这些假定有何作用？1、条件均值假设；2、严格外生性假设；3、同方差假设；其余两个假设（随机抽样和非完全线性相关）与随机误差项无关。
假设1、2是对参数估计一致性的要求，即中心极限定理的规定；假设3是对假设检验做的基本要求，不满足则假设检验失效6.在多元线性回归模型估计中,判定系数2R可用于衡量拟合优度,为什么还要计算修正判定系数2R？因为随着模型中解释变量的增多，人们认为要使模型拟合的好，就必须增加解释变量。
但是，在样本容量一定的情况下，增加解释变量必定使得待估参数的个数增加，从而损失自由度，而实际中如果引入的解释变量并非必要的话可能会产生很多问。
为此用修正的决定系数来估计模型对样本观测的拟合优度。
7.修正判定系数2R？回归参数的显著性检验（t检验）和回归方程的显著性检验（F检验）的区别是什么？是为了克服多重决定系数会随着解释变量的增加而增大的缺陷提出来的，（1）方程的显著性检验，旨在对模型中被解释变量与解释变量之间的线性关系在总体上是否显著成立作出推断。
（2）方程的总体线性关系显著每个解释变量对被解释变量的影响都是显著的。
（3）因此，必须对每个解释变量进行显著性检验，以决定是否作为解释变量被保留在模型中，这一检验是由对变量的 t 检验完成的。
8.回归模型的总体显著性检验与参数显著性检验相同吗？是否可以互相替代？答：t检验与F 检验都是检验解释变量对被解释变量的显著性，不同的是t检验是检验单个解释变量的显著性，而F检验则检验的是所有解释变量对被解释变量的显著性，是对整体拟合的一种检验。
计量经济学简答
1、计量经济学：是以经济理论和经济数据的事实为依据，运用数学、统计学的方法，借助计算机为辅助工具，通过建立数学模型来研究经济数量关系和规律的一门经济学科。
2、虚拟变量数据：是人为构造的，通常取值为1或0的，用来表征政策等定性事实的数据。
3、计量经济学检验：主要是检验模型是否符合计量经济方法的基本假定。
4、政策评价：是利用计量经济模型对各种可供选择的政策方案的实施后果进行模拟测算，从而对各种政策方案做出评价。
1、回归平方和用ESS 表示，是被解释变量的样本估计值与其平均值的离差平方和。
2、拟和优度检验：指检验模型对样本观测值的拟合程度，用2R 表示，该值越接近1，模型对样本观测值拟合得越好。
3、相关关系：当一个或若干个变量X 取一定数值时，与之相对应的另一个变量Y 的值虽然不确定，但却按某种规律在一定范围内变化，变量之间的这种关系，称为不确定性的统计关系或相关关系，可表示为Y=f(X ，u)，其中u 为随机变量。
4、高思-马尔可福定理：在古典假定条件下，OLS 估计式是其总体参数的最佳线性无偏估计式。
1、偏回归系数：在多元线性回归模型中，回归系数j β（j=1，2，……，k ）表示的是当控制其他解释变量不变的条件下，第j 个解释变量的单位变动对被解释变量平均值的影响，这样的回归系数称为偏回归系数。
2、多重可决系数：“回归平方和”与“总离差平方和”的比值，用2R 表示。
3、修正的可决系数：用自由度修正多重可决系数2R 中的残差平方和与回归平方和。
4、回归方程的显著性检验：对模型中被解释变量与所有解释变量之间的线性关系在总体上是否显著做出推断。
5、、回归参数的显著性检验：当其他解释变量不变时，某个回归系数对应的解释变量是否对被解释变量有显著影响做出推断。
6、无多重共线性假定：假定各解释变量之间不存在线性关系，或者说各解释变量的观测值之间线性无关，在此条件下，解释变量观测值矩阵X 列满秩 Rank(X)=k ，此时，方阵X X '满秩， Rank(X X ')=k 从而X X '可逆,()1X X -'存在。
计量经济学简答题
1.计量经济学与经济理论、统计学、数学的联系是什么？计量经济学与经济理论、统计学、数学的联系主要体现在计量经济学对经济理论、统计学、数学的应用方面，分别如下：1）计量经济学对经济理论的利用主要体现在以下几个方面（1）计量经济模型的选择和确定（2）对经济模型的修改和调整（3）对计量经济分析结果的解读和应用2）计量经济学对统计学的应用（1）数据的收集、处理、（2）参数估计（3）参数估计值、模型和预测结果的可靠性的判断3）计量经济学对数学的应用（1）关于函数性质、特征等方面的知识（2）对函数进行对数变换、求导以及级数展开（3）参数估计（4）计量经济理论和方法的研究2.模型的检验包括哪几个方面？具体含义是什么？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、模型的预测检验。
①在经济意义检验中，需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、大小、参数之间的关系是否与根据人们的经验和经济理论所拟订的期望值相符合；②在统计检验中，需要检验模型参数估计值的可靠性，即检验模型的统计学性质，有拟合优度检验、变量显著检验、方程显著性检验等；③在计量经济学检验中，需要检验模型的计量经济学性质，包括随机扰动项的序列相关检验、异方差性检验、解释变量的多重共线性检验等；④模型的预测检验，主要检验模型参数估计量的稳定性以及对样本容量变化时的灵敏度，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。
1.为什么计量经济学模型的理论方程中必须包含随机干扰项？计量经济学模型考察的是具有因果关系的随机变量间的具体联系方式。
由于是随机变量，意味着影响被解释变量的因素是复杂的，除了解释变量的影响外，还有其他无法在模型中独立列出的各种因素的影响。
这样，理论模型中就必须使用一个称为随机干扰项的变量来代表所有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.为什么用可决系数R2评价拟合优度，而不是用残差平方和作为评价标准？可决系数R2=ESS/TSS=1-RSS/TSS，含义为由解释变量引起的被解释变量的变化占被解释变量总变化的比重，用来判定回归直线拟合的优劣，该值越大说明拟合的越好；而残差平方和与样本容量关系密切，当样本容量比较小时，残差平方和的值也比较小，尤其是不同样本得到的残差平方和是不能做比较的。
计量经济学简答题版
1.请问自回归模型的估计存在什么困难？如何来解决这些苦难？答：主要存在两个问题：(1) 出现了随机解释变量Y，而可能与随机扰动项相关；检验Y t-1 = b+ b1Xt-1+ut-1方程的两边同时乘以ρ，得到：ρY t-1 = ρb0 + ρb1 X t-1 +ρu t-1现在将两方程相减，得到：(Y t－ρY t-1 ) = b0 ( 1 －ρ) + b1 (X t－ρX t-1 ) + v t由于方程中的误差项vt满足标准OLS 假定，方程就是一种变换形式，使得变换后的模型无序列相关。
如果我们将方程写成：Y t* = b0* + b1 X t* +v t，其中，Y t* = (Y t-ρY t-1 ) ，Xt * = (Xt-ρXt-1) ，b* = b( 1 -ρ)。
3. 什么是递归模型？：i i i i i变换后的回归方程就不存在异方差问题了。
假设古典线性回归模型中的其他假设均能满足，则方程中各参数的OLS 估计量将是最优线性无偏估计量，我们就可以按常规的方法进行统计分析了。
证明误差项vi同方差性并不困难。
根据方程有：E (v i2 ) = E (u i2 /σi2 ) = E (u i2 ) /σi 2 =σi2 /σi2 = 1显然它是一个常量。
简言之，变换后的误差项vi是同方差的。
因此，变换后的模型不存在异方差问题，我们可以用常规的OLS 方法加以估计。
5. 简述逐步回归法的基本步骤。
则该假定表明：平均地看，随机扰动项对Y i 没有任何影响，也就是说，正值与负值相互抵消。
假定2 同方差假定，每个ui 的方差为一常数σ2，即 var (ui) =σ2。
该假定可简单地理解为，与给定X 相对应的每个Y 的条件分布同方差；也即，每个Y 值以相同的方差,分布在其均值周围。
如果不是这种情况，则称为异方差，即 var(u i ) =σi 2≠常数。
假定3 无自相关假定，两个误差项之间不相关。
即 cov (u i ,u j ) = 0 i ≠j 。
计量经济学简答(最新整理)
1.模型的检验包括哪几个方面？具体含义是什么？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、模型的预测检验。
①在经济意义检验中，需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、大小、参数之间的关系是否与根据人们的经验和经济理论所拟订的期望值相符合；②在统计检验中，需要检验模型参数估计值的可靠性，即检验模型的统计学性质，有拟合优度检验、变量显著检验、方程显著性检验等；③在计量经济学检验中，需要检验模型的计量经济学性质，包括随机扰动项的序列相关检验、异方差性检验、解释变量的多重共线性检验等；④模型的预测检验，主要检验模型参数估计量的稳定性以及对样本容量变化时的灵敏度，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。
2.计量经济学研究的基本步骤是什么？包括四个步骤：理论模型的设定、模型参数的估计、模型的检验、模型的应用。
3.总体回归函数和样本回归函数之间有哪些区别与联系？样本回归函数是总体回归函数的一个近似。
总体回归函数具有理论上的意义，但其具体的参数不可能真正知道，只能通过样本估计。
样本回归函数就是总体回归函数的参数用其估计值替代之后的形式，即为的估计值。
01ˆˆββ，01ββ，4.为什么用可决系数评价拟合优度，而不是用残差平方和作为评价标准？2R 可决系数R 2=ESS/TSS=1-RSS/TSS ，含义为由解释变量引起的被解释变量的变化占被解释变量总变化的比重，用来判定回归直线拟合的优劣，该值越大说明拟合的越好；而残差平方和与样本容量关系密切，当样本容量比较小时，残差平方和的值也比较小，尤其是不同样本得到的残差平方和是不能做比较的。
此外，作为检验统计量的一般应是相对量而不能用绝对量，因而不能使用残差平方和判断模型的拟合优度。
5.根据最小二乘原理，所估计的模型已经使得拟合误差达到最小，为什么还要讨论模型的拟合优度问题？普通最小二乘法所保证的最好拟合是同一个问题内部的比较，即使用给出的样本数据满足残差的平方和最小；拟合优度检验结果所表示的优劣可以对不同的问题进行比较，即可以辨别不同的样本回归结果谁好谁坏。
计量经济学简答
简答题：1.选择工具变量的原则是什么:（1）工具变量必须与所替代的随机解释变量高度相关；（2）工具变量与随机误差项不相关（3）工具变量与其它解释变量不相关，避免出现多重共线性。
2.实际经济问题中的多重共线性(1)经济变量的趋同性（2）滞后变量的引入（3）样本资料的限制3.序列相关性产生的原因:（1）惯性；（2）模型设定误差；（3）蛛网现象；（4）数据加工。
4、随机解释变量问题及其解决方法。
如果存在一个或多个随机变量作为解释变量，则称原模型出现随机解释变量问题。
第一、随机解释变量与误差项相互独立；第二、随机解释变量与误差项同期无关，而异期相关；第三、随机解释变量与误差项同期相关；第四、解决方法为工具变量法。
5.随机解释变量产生的后果1.若相互独立，则参数估计量仍然无偏一致。
2 若同期相关，异期不相关，得到的参数估计有偏，但却是一致的3 若同期相关，则估计量有偏且非一致。
6.简述最小二乘估计量的性质：（1）线性性，即它是否是另一随机变量的线性函数；（2）无偏性，即它的均值或期望值是否等于总体的真实值；（3）有效性，即它是否在所有线性无偏估计量中具有最小方差。
（4）渐近无偏性，即样本容量趋于无穷大时，是否它的均值序列趋于总体真值；（5）一致性，即样本容量趋于无穷大时，它是否依概率收敛于总体的真值；（6）渐近有效性，即样本容量趋于无穷大时，是否它在所有的一致估计量中具有最小的渐近方差。
7、虚拟变量的作用：（1）表现定性因素对被解释变量的影响（2）提高模型的说明能力与水平（3）季节变动分析。
（4）方程差异性检验。
8、虚拟变量设置的原则：如果有定性因素共有个结果需要区别，那么至多引入m-1 个虚拟变量9、实际经济问题中的多重共线性：（1）经济变量的趋同性（2）滞后变量的引入（3）样本资料的限制10.引入随机误差形式为了：（1）代表未知的影响因素（2）代表残缺数据（3）代表众多细小的影响因素（4）代表数据观测误差（5）代表模型设定误差（6）变量的随机存在性11.12.回归分析的主要内容有：（1）根据样本观测值对经济计量模型参数进行估计，求得回归方程（2）对回归方程、参数估计值进行显著性检验（3）利用回归方程进行分析、评价及预测。
计量经济学简答题
（2）模型回归系数估计量的方差会很大，从而使模型参数的显著性检验失效。
（3）模型参数的估计量对删除或增添少量的观测值及删除一个不显著的解释变量都可能非常敏感。
5.计量模型的检验包括几个方面？
模型的检验主要包括经济意义检验，统计检验，计量经济学检验和模型的预测检验四个方面。
过程是：（1）利用OLS法估计结构方程中所有内生变量的简化式方程。
（2）利用估计出的简化式方程计算内生变量的估计值。
（3）用内生变量的估计值替代解释变量中的内生变量，再利用OLS法估计变量替代后的结构方程。
4.模型存在多重共线性可能产生的后果主要有哪些？
2.在计量经济模型中为什么要引入随机误差项？
（1）对模型中省略的变量用随机误差项来统统反映。
（2）用随机误差项来反映一些随机因素的影响。
（3）用随机误差项来反映统计误差。
（4）模型形式的误差。
3.试述联立方程模型的参数估计的二段最小二乘估计法的原理与估计过程。
原理是：寻找一个变量Y^来替代模型方程中解释变量中的内生变量Y，然后对替代后的结构方程用OLS法进行估计。
（2）t检验的可靠性降低
（3）增大模型的预测误差
8.什么是序列相关性，其表现形式是什么？
（1）序列相关性是对模型的随机误差项来说的，当模型的随机误差项在不同的样本点之间不相互独立的，也即模型违背了基本假定3的时候，则此就称模型存在序列相关性。
（2）序列相关性表现于一阶序列相关性和高阶序列相关性，此二种情况下的表现形式可以表示如下
6.一元线性回归模型的基础假设主要有哪些？
答：线性回归模型的基本假设有两大类：一类是关于随机干扰项的，包括零均值，同方差，不序列相关，满足正态分布等假设；另一类是关于解释变量的，主要有，解释变量是非随机的，如果是随机变量，则与随即干扰项不相关。
计量经济学简答题
简答：1.简述最小二乘估计量的性质：（1）线性性，即它是否是另一随机变量的线性函数；（2）无偏性，即它的均值或期望值是否等于总体的真实值；（3）有效性，即它是否在所有线性无偏估计量中具有最小方差。
（4）一致性，即样本容量趋于无穷大时，它是否依概率收敛于总体的真值；（5）渐近无偏性，即样本容量趋于无穷大时，是否它的均值序列趋于总体真值；（6）渐近有效性，即样本容量趋于无穷大时，是否它在所有的一致估计量中具有最小的渐近方差。
（1）－（3）准则也称作估计量的小样本性质，拥有这类性质的估计量称为最佳线性无偏估计量（BLUE）。
（4）－（6）准则考察估计量的大样本或渐进性质。
2.单方程OLS基本假设与条件：P64 或 P303.违背假设条件的情况：（1）随机误差项序列存在异方差性；（2）随机误差项序列存在序列相关性；（3）解释变量之间存在多重共线性；（4）解释变量是随机变量；（5）模型设定有偏误；（6）解释变量的方差不随样本容量递增而收敛。
4.异方差性的后果即克服：1.参数估计量仍然是线性无偏的，但不是有效的；异方差模型中的方差不再具有最小方差性；t检验失去作用；模型的预测作用遭到破坏。
2 .加权最小二乘法、异方差稳健标准误法。
5.序列相关性的后果及补救：（1）参数估计量无偏非有效；（2）模型的显著性检验失效；（3）区间估计和预测区间的精度降低。
广义最小二乘法、广义差分法、序列相关稳健标准误法。
6.多重共线性的后果及补救：完全共线性：（1）无法估计模型的参数，即不能独立分辨各个解释变量对因变量的影响。
（2）参数估计量的方差无穷大。
近似共线性：（1）可以估计参数，但参数估计不稳定。
OLS参数估计量的方差变大。
（2）参数估计量经济意义不合理。
（3）变量的显著性检验和模型的预测功能失去意义排除引起共线性的变量、差分法、减小参数估计量的方差。
7.随机解释变量的后果及补救：1 如果X与μ相互独立，得到的参数估计量仍然是无偏一致估计量。
（完整版）计量经济学名词解释和简答
（完整版）计量经济学名词解释和简答三、名词解释经济计量学：是经济学、统计学和数学合流⽽构成的⼀门交叉学科。
理论经济计量学：是寻找适当的⽅法，去测度由经济计量模型设定的经济关系式。
应⽤经济化量学：以经济理论和事实为出发点，应⽤计量⽅法，解决经济系统运⾏过程中的理论问题或实践问题。
内⽣变量：具有⼀定概率分布的随机变量，由模型⾃⾝决定，其数值是求解模型的结果。
外⽣变量：是⾮随机变量，在模型体系之外决定，即在模型求解之前已经得到了数值。
随机⽅程：根据经济⾏为构造的函数关系式。
⾮随机⽅程：根据经济学理论或政策、法规⽽构造的经济变量恒等式。
时序数据：指某⼀经济变量在各个时期的数值按时间先后顺序排列所形成的数列。
截⾯数据：指在同⼀时点或时期上，不同统计单位的相同统计指标组成的数据。
回归分析：就是研究被解释变量对解释变量的依赖关系，其⽬的就是通过解释变量的已知或设定值，去估计或预测被解释变量的总体均值。
相关分析：测度两个变量之间的线性关联度的分析⽅法。
总体回归函数：E (Y /X i )是X i 的⼀个线性函数，就是总体回归函数，简称总体回归。
它表明在给定X i 下Y 的分布的总体均值与X i 有函数关系，就是说它给出了Y 的均值是怎样随X 值的变化⽽变化的。
随机误差项：为随机或⾮系统性成份，代表所有可能影响Y ，但⼜未能包括到回归模型中来的被忽略变量的代理变量。
有效估计量：在所有线性⽆偏估计量中具有最⼩⽅差的⽆偏估计量叫做有效估计量。
判定系数：TSS ESS Y Y Y Y R i i=--=∑∑222)()?(，是对回归线拟合优度的度量。
R 2测度了在Y 的总变异中由回归模型解释的那个部分所占的⽐例或百分⽐。
异⽅差：在回归模型中，随机误差项1u ，2u ，…，n u 不具有相同的⽅差，即 ()()≠i j Var u Var u ，当j i ≠时，则称随机误差的⽅差为异⽅差。
异⽅差的补救⽅法：已知时，⽤加权最⼩⼆乘法；未知时，⽤普通最⼩⼆乘法。
计量经济学简答题（经典）
计量经济学简答题（经典）1.什么是计量经济学？它与经济学、统计学和数学的关系怎样？答:1、计量经济学是一门运用经济理论和统计技术来分析经济数据的科学和艺术，它以经济理论为指导，以客观事实为依据，运用数学、统计学的方法和计算机技术，研究带有随机影响的经济变量之间的数量关系和规律。
2、经济理论、数学和统计学知识是在计量经济学这一领域进行研究的必要前提，这三者中的每一个对于真正理解现代经济生活中的数量关系是必要的，但不充分，只有结合在一起才行。
2计量经济学三个要素是什么？经济理论、经济数据和统计方法。
3.计量经济学模型的检验包括哪几个方面？其具体含义是什么？答:(1)经济意义检验，即根据拟定的符号、大小、关系，对参数估计结果的可靠性进行判断(2)统计检验，由数理统计理论决定。
包括:拟合优度检验、总体显著性检验。
(3)计量经济学检验，由计量经济学理论决定。
包括:异方差性检验、序列相关性检验、多重共线性检验。
(4)模型预测检验，由模型应用要求决定。
包括:稳定性检验:扩大样本重新估计;预测性能检验:对样本外一点进行实际预测。
4.计量经济学方法与一般经济数学方法有什么区别？答:计量经济学揭示经济活动中各因素之间的定量关系，用随机性的数学方程加以描述;一般经济数学方法揭示经济活动中各因素之间的理论关系，用确定性的数学方程加以描述。
5.计量经济学模型研究的经济关系有那两个基本特征？答：一是随机关系，二是因果关系6.计量经济学研究的对象和核心内容是什么？答：计量经济学的研究对象是经济现象，是研究经济现象中的具体数量规律。
计量经济学的核心内容包括两个方面:一是方法论，即计量经济学方法或者理论计量经济学。
二是应用，即应用计量经济学。
无论是理论计量经济学还是应用计量经济学，都包括理论、方法和数据三种要素。
7.计量经济学中应用的数据类型怎样？举例解释其中三种数据类型的结构。
答：计量经济模型:WAGE=f(EDU,EXP,GEND,μ)1)时间序列数据是按时间周期收集的数据，如年度或季度的国民生产总值。
计量经济学简答题经典)
1.什么是计量经济学？它与经济学、统计学和数学的关系怎样？答:1、计量经济学是一门运用经济理论和统计技术来分析经济数据的科学和艺术，它以经济理论为指导，以客观事实为依据，运用数学、统计学的方法和计算机技术，研究带有随机影响的经济变量之间的数量关系和规律。
2、经济理论、数学和统计学知识是在计量经济学这一领域进行研究的必要前提，这三者中的每一个对于真正理解现代经济生活中的数量关系是必要的，但不充分，只有结合在一起才行。
2计量经济学三个要素是什么？经济理论、经济数据和统计方法。
3.计量经济学模型的检验包括哪几个方面？其具体含义是什么？答:(1)经济意义检验，即根据拟定的符号、大小、关系，对参数估计结果的可靠性进行判断(2)统计检验，由数理统计理论决定。
包括:拟合优度检验、总体显著性检验。
(3)计量经济学检验，由计量经济学理论决定。
包括:异方差性检验、序列相关性检验、多重共线性检验。
(4)模型预测检验，由模型应用要求决定。
包括:稳定性检验:扩大样本重新估计;预测性能检验:对样本外一点进行实际预测。
4.计量经济学方法与一般经济数学方法有什么区别？答:计量经济学揭示经济活动中各因素之间的定量关系，用随机性的数学方程加以描述;一般经济数学方法揭示经济活动中各因素之间的理论关系，用确定性的数学方程加以描述。
5.计量经济学模型研究的经济关系有那两个基本特征？答：一是随机关系，二是因果关系6.计量经济学研究的对象和核心内容是什么？答：计量经济学的研究对象是经济现象，是研究经济现象中的具体数量规律。
计量经济学的核心内容包括两个方面:一是方法论，即计量经济学方法或者理论计量经济学。
二是应用，即应用计量经济学。
无论是理论计量经济学还是应用计量经济学，都包括理论、方法和数据三种要素。
7.计量经济学中应用的数据类型怎样？举例解释其中三种数据类型的结构。
答：计量经济模型:WAGE=f(EDU,EXP,GEND,μ)1)时间序列数据是按时间周期收集的数据，如年度或季度的国民生产总值。
计量经济学简答题(经典)
1.什么是计量经济学？它与经济学、统计学和数学的关系怎样？答:1、计量经济学是一门运用经济理论和统计技术来分析经济数据的科学和艺术，它以经济理论为指导，以客观事实为依据，运用数学、统计学的方法和计算机技术，研究带有随机影响的经济变量之间的数量关系和规律。
2、经济理论、数学和统计学知识是在计量经济学这一领域进行研究的必要前提，这三者中的每一个对于真正理解现代经济生活中的数量关系是必要的，但不充分，只有结合在一起才行。
2计量经济学三个要素是什么？经济理论、经济数据和统计方法。
3.计量经济学模型的检验包括哪几个方面？其具体含义是什么？答:(1)统计检答:1在解释变量中被忽略的因素的影响（影响不显着的因素、未知的影响因素、无法获得数据的因素）；变量观测值的观测误差的影响；模型关系的设定误差的影响；其它随机因素的影响。
11.为什么要计算调整后的可决系数？在应用过程中发现，如果在模型中增加一个解释变量，?往往增大。
这是因为残差平方和往往随着解释变量的增加而减少，至少不会增加。
这就给人一个错觉：要使得模型拟合得好，只要增加解释变量即可。
但是，现实情况往往是，由增加解释变量个数引起的的增大与拟合好坏无关，需调整。
=0.89表示被解释变量Y的变异性的89%能用估计的回归方程解释。
12.叙述多重共线性的概念、后果和补救措施。
概念:如果两个或多于两个解释变量之间出现了相关性，则称模型存在多重共线性。
后果:1、估计量仍然是无偏的2、参数估计量的方差和标准差增大3、置信区间变宽4、t统计量会变小5、估计量对模型设定的变化及其敏感6、对方程的整体拟合程度几乎没有影响7、回归系数符号有误补救措施:1、什么都不做2、去掉多余的变量3、增大样本容量13.叙述异方差性的概念、后果和补救措施。
概念:对于不同的样本点，随机干扰项的方差不再是常数，而是互不相同，则认为出现了异方差性。
后果:参数估计非有效，变量的显着性检验失去意义，模型的预测失效补救措施:1、加权最小二乘法(WLS)(对原模型加权，使之变成一个新的不存在异方差性的模型，然后采用OLS估计其参数)。
计量经济学简答题
第二部分：简答题第一章1、什么是计量经济学？答：计量经济学包括广义计量经济学和狭义计量经济学，本课程中的计量经济学模型，就是狭义计量经济学意义上的经济数学模型：计量经济学是经济学的一个分支学科，以揭示经济活动中客观存在的数量尖系为主要内容，是由经济学、统计学和数学三者结合而成的交叉性学科。
2、计量经济学方法与一般经济数学方法有什么区别？答：计量经济学方法揭示经济活动中具有因果尖系的各因素间的定量尖系，它用随机性的数学方程加以描述；而一般经济数学方法揭示经济活动中各个因素间的理论尖系，更多地用确定性的数学方程加以描述。
3、如何理解计量经济学在当代经济学科中的重要地位？当代计量经济学的基本特点？答：计量经济学自20世纪20年代末30年代初形成以来，无论在技术方法还是在应用方面发展都十分迅速，尤其是经过20世纪50年代的发展阶段和60年代的扩张阶段，计量经济学在经济学科中占据了重要的地位，主要表现在：①。
在西方大多数大学和学院中，计量经济学的讲授已成为经济学课程表中最具权威性的一部分；②。
在1969至2003年诺贝尔经济学奖的53位获奖者中有10位与研究和应用计量经济学有尖，居经济学各分支学科之首。
此外，绝大多数获奖者的研究中都应用了计量经济学方法。
③。
计量经济学方法与其他经济数学方法的结合应用得到了长足发展。
从当代计量经济学的发展动向看，其基本特点包括：(1) 。
非经典计量经济学的理论与应用研究成为计量经济学越来越重要的内容；⑵。
计量经济学方法从主要用于经济预测转向经济理论假设和政策假设的检验；⑶。
计量经济学模型的应用从传统的领域转向新的领域，从宏观领域的研究开始转向微观领域的研究；⑷。
计量经济学模型的规模不再是水平高低的衡量标准，人们更喜欢建立一些简单的模型，从总量上和趋势上说明经济现象。
4、建立与应用计量经济学模型的主要步骤有哪些？答：建立与应用计量经济学模型的主要步骤包括：①设定理论模型，包括选择模型所包含的变量，确定变量之间的数学尖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、准确性、可比性和一致性；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测检验。
(完整版)计量经济学简答
1. 模型的检验包括哪几个方面？具体含义是什么？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、模型的预测检验。
①在经济意义检验中，需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、大小、参数之间的关系是否与根据人们的经验和经济理论所拟订的期望值相符合； ②在统计检验中，需要检验模型参数估计值的可靠性，即检验模型的统计学性质，有拟合优度检验、变量显著检验、方程显著性检验等；③在计量经济学检验中，需要检验模型的计量经济学性质，包括随机扰动项的序列相关检验、异方差性检验、解释变量的多重共线性检验等；④模型的预测检验，主要检验模型参数估计量的稳定性以及对样本容量变化时的灵敏度，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。
2. 计量经济学研究的基本步骤是什么？包括四个步骤：理论模型的设定、模型参数的估计、模型的检验、模型的应用。
3. 总体回归函数和样本回归函数之间有哪些区别与联系？样本回归函数是总体回归函数的一个近似。
总体回归函数具有理论上的意义，但其具体的参数不可能真正知道，只能通过样本估计。
样本回归函数就是总体回归函数的参数用其估计值替代之后的形式，即01ˆˆββ，为01ββ，的估计值。
4. 为什么用可决系数2R 评价拟合优度，而不是用残差平方和作为评价标准？ 可决系数R 2=ESS/TSS=1-RSS/TSS ，含义为由解释变量引起的被解释变量的变化占被解释变量总变化的比重，用来判定回归直线拟合的优劣，该值越大说明拟合的越好；而残差平方和与样本容量关系密切，当样本容量比较小时，残差平方和的值也比较小，尤其是不同样本得到的残差平方和是不能做比较的。
此外，作为检验统计量的一般应是相对量而不能用绝对量，因而不能使用残差平方和判断模型的拟合优度。
5. 根据最小二乘原理，所估计的模型已经使得拟合误差达到最小，为什么还要讨论模型的拟合优度问题？普通最小二乘法所保证的最好拟合是同一个问题内部的比较，即使用给出的样本数据满足残差的平方和最小；拟合优度检验结果所表示的优劣可以对不同的问题进行比较，即可以辨别不同的样本回归结果谁好谁坏。
计量经济学简答题
1.什么是计量经济学?答: 计量经济学是以经济理论和经济数据的事实为依据，运用数学和统计学的方法，通过建立数学模型来研究经济数量关系和规律的一门经济学科。
2.什么是总体回归函数和样本回归函数？他们之间的区别是什么？答:假如已知所研究的经济现象的总体的被解释变量Y和解释变量X的每个观测值有规律的变化（通常这是不可能的！），那么，可以计算出总体被解释变量Y的条件期望E(Y|Xi) 并将其表现为解释变量X的某种函数E(Y|Xi) =f(Xi) ，这个函数称为总体回归函数。
如果把被解释变量Y的样本条件均值表示为解释变量X的某种函数，这个函数称为样本回归函数。
Y^i=β^1+β2Xi区别:（1）总体回归线是未知，但它是确定的；样本回归线随抽样波动而变化，可以有许多条。
（2）总体回归函数的参数虽未知，但是确定的常数；样本回归函数的回归系数可估计，但是随抽样而变化的随机变量；（3）总体回归函数中的随机误差项ut 是不可直接观测的；而样本回归函数中的残差et 是只要估计出样本回归估计值就可以计算的数值。
3.对随机误差扰动项的假设？答:(1)、随机误差项是一个期望值或平均值为0的随机变量；(2)、对于解释变量的所有观测值，随机误差项有相同的方差；(3)、随机误差项彼此不相关；(4)、解释变量是确定性变量，不是随机变量，与随机误差项彼此之间相互独立；(5)、随机误差项服从正态分布。
4.ols估计量的统计性质与对模型的基本假定的关系是什么？1.多元回归的基本假设是什么，与简单线性回归的基本假设有什么区别？答:1：零均值假定2.同方差和无自相关假定3随机扰动项与解释变量不相关4.无多重共线性假定5.正态性假定区别:多元的基本假设比简单的多了一个无多重共线性假定。
2.F检验，是检验什么的？t检验，检验什么？答:T检验是对回归参数的检验。
F检验是对多元线性回归模型中所有解释变量之间的线性关系在整体上是否显著的检验。
3.可决系数的显著性是通过什么来检验的？答:可决系数可以作为综合度量回归模型对样本观测值拟合优度的度量指标。
计量经济学简答
简答题：1.选择工具变量的原则是什么:（1）工具变量必须与所替代的随机解释变量高度相关；（2）工具变量与随机误差项不相关（3）工具变量与其它解释变量不相关，避免出现多重共线性。
2.实际经济问题中的多重共线性(1)经济变量的趋同性（2）滞后变量的引入（3）样本资料的限制3.序列相关性产生的原因:（1）惯性；（2）模型设定误差；（3）蛛网现象；（4）数据加工。
4、随机解释变量问题及其解决方法。
如果存在一个或多个随机变量作为解释变量，则称原模型出现随机解释变量问题。
第一、随机解释变量与误差项相互独立；第二、随机解释变量与误差项同期无关，而异期相关；第三、随机解释变量与误差项同期相关；第四、解决方法为工具变量法。
5.随机解释变量产生的后果1.若相互独立，则参数估计量仍然无偏一致。
2 若同期相关，异期不相关，得到的参数估计有偏，但却是一致的3 若同期相关，则估计量有偏且非一致。
6.简述最小二乘估计量的性质：（1）线性性，即它是否是另一随机变量的线性函数；（2）无偏性，即它的均值或期望值是否等于总体的真实值；（3）有效性，即它是否在所有线性无偏估计量中具有最小方差。
（4）渐近无偏性，即样本容量趋于无穷大时，是否它的均值序列趋于总体真值；（5）一致性，即样本容量趋于无穷大时，它是否依概率收敛于总体的真值；（6）渐近有效性，即样本容量趋于无穷大时，是否它在所有的一致估计量中具有最小的渐近方差。
7、虚拟变量的作用：（1）表现定性因素对被解释变量的影响（2）提高模型的说明能力与水平（3）季节变动分析。
（4）方程差异性检验。
8、虚拟变量设置的原则：如果有定性因素共有个结果需要区别，那么至多引入m-1 个虚拟变量9、实际经济问题中的多重共线性：（1）经济变量的趋同性（2）滞后变量的引入（3）样本资料的限制10.引入随机误差形式为了：（1）代表未知的影响因素（2）代表残缺数据（3）代表众多细小的影响因素（4）代表数据观测误差（5）代表模型设定误差（6）变量的随机存在性11.12.回归分析的主要内容有：（1）根据样本观测值对经济计量模型参数进行估计，求得回归方程（2）对回归方程、参数估计值进行显著性检验（3）利用回归方程进行分析、评价及预测。
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简答题：1.选择工具变量的原则是什么:（1）工具变量必须与所替代的随机解释变量高度相关；（2）工具变量与随机误差项不相关（3）工具变量与其它解释变量不相关，避免出现多重共线性。
2.实际经济问题中的多重共线性(1)经济变量的趋同性（2）滞后变量的引入（3）样本资料的限制3.序列相关性产生的原因:（1）惯性；（2）模型设定误差；（3）蛛网现象；（4）数据加工。
4、随机解释变量问题及其解决方法。
如果存在一个或多个随机变量作为解释变量，则称原模型出现随机解释变量问题。
第一、随机解释变量与误差项相互独立；第二、随机解释变量与误差项同期无关，而异期相关；第三、随机解释变量与误差项同期相关；第四、解决方法为工具变量法。
5.随机解释变量产生的后果1.若相互独立，则参数估计量仍然无偏一致。
2 若同期相关，异期不相关，得到的参数估计有偏，但却是一致的3 若同期相关，则估计量有偏且非一致。
6.简述最小二乘估计量的性质：（1）线性性，即它是否是另一随机变量的线性函数；（2）无偏性，即它的均值或期望值是否等于总体的真实值；（3）有效性，即它是否在所有线性无偏估计量中具有最小方差。
（4）渐近无偏性，即样本容量趋于无穷大时，是否它的均值序列趋于总体真值；（5）一致性，即样本容量趋于无穷大时，它是否依概率收敛于总体的真值；（6）渐近有效性，即样本容量趋于无穷大时，是否它在所有的一致估计量中具有最小的渐近方差。
7、虚拟变量的作用：（1）表现定性因素对被解释变量的影响（2）提高模型的说明能力与水平（3）季节变动分析。
（4）方程差异性检验。
8、虚拟变量设置的原则：如果有定性因素共有个结果需要区别，那么至多引入m-1 个虚拟变量9、实际经济问题中的多重共线性：（1）经济变量的趋同性（2）滞后变量的引入（3）样本资料的限制10.引入随机误差形式为了：（1）代表未知的影响因素（2）代表残缺数据（3）代表众多细小的影响因素（4）代表数据观测误差（5）代表模型设定误差（6）变量的随机存在性11.12.回归分析的主要内容有：（1）根据样本观测值对经济计量模型参数进行估计，求得回归方程（2）对回归方程、参数估计值进行显著性检验（3）利用回归方程进行分析、评价及预测。
13.叙述原理：最小二乘法：当从模型总体随机抽取n组样本观测值后，最合理的参数估计量应该使得模型能最好的的拟合样本数据：最大似然法：当从模型的总体随机抽取n组样本观测值后，最合理的参数估计量应该使得从模型中抽取该n组样本观测值的概率最大。
在满足一系列基本假设的情况下，模型结构参数的最大或然估计量与普通最小二乘估计量是相同的。
14.建立与应用计量经济学模型的主要步骤有哪些？答：建立与应用计量经济学模型的主要步骤包括：①设定理论模型，包括选择模型所包含的变量，确定变量之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、准确性、可比性和一致性；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测检验。
15.建立计量经济学模型的基本思想是什么？计量经济学方法，就是定量分析经济现象中各因素之间的因果关系。
因此，首先根据经济理论分析所研究的经济现象，找出经济现象间因果关系及相互间的联系。
把问题作为被解释变量，影响问题的主要因素作为解释变量，非主要因素归入随机项。
其次，按照它们之间的行为关系，选择适当的数学形式描述这些变量之间的关系，一般用一组数学上彼此独立、互不矛盾、完整有解的方程组表示。
16.生产函数在技术进步测定中的应用:第一、测定技术进步的年速度；第二、测定中技术进步对增长的贡献率。
第三、比较不同行业、企业的技术进行水平比较。
17、生产函数有哪些？ 意义:它反映了生产过程中投入要素与产出量之间的技术关系。
类型：线性生产函数模型、投入产出生产函数模型、C —D 生产函数模型、不变替代弹性（CES ）生产函数模型、变替代弹性（VES ）生产函数模型、多要素生产函数模型、超越对数生产函数模型等。
18.线性回归模型基本假设的内容以及违背后果（1）解释变量1x ，2x ，…，k x 是确定性变量，不是随机变量；而且解释变量之间互不相关。
随机误差项具有0均值和同方差。
（2）随机误差项在不同的样本点间是独立的，不存在序列相关。
（3）随机误差项与解释变量之间不相关。
（4）随机误差项服从0均值和同方差的正态分布。
（5）随着样本容量的无限增加，解释变量X 的样本方差趋于一有限常数。
（6）回归模型是正确设定的。
这些假设都是针对普通最小二乘法的。
在违背这些基本假设的情况下，普通最小二乘法就不再是最佳线性无偏估计量，因此使用普通最小二乘法进行估计已无多大意义。
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行估计。
5、6点为一元19.不满足基本假定（基本假设违背）的情况有哪些？（1）随机误差项序列存在异方差性；（2）随机误差项序列存在序列相关性；（3）解释变量之间存在多重共线性；（4）解释变量是随机变量且与随机误差项相关的随机解释变量问题；（5）模型设定有偏误；（6）解释变量的方差不随样本容量的增而收敛。
20.使用加权最小二乘法必须先进行异方差性检验吗？在实际操作中人们通常采用如下的经验方法：不对原模型进行异方差性检验，而是直接选择加权最小二乘法，尤其是采用截面数据作样本时。
如果确实存在异方差性，则被有效地消除了；如果不存在异方差性，则加权最小二乘法等价于普通最小二乘法。
21、什么是“虚拟变量陷阱”？一般在引入虚拟变量时要求如果有m个定性变量，只在模型中引入m-1个虚拟变量。
否则，如果引入m个虚拟变量，就会导致模型解释变量间出现完全共线性的情况。
我们一般称由于引入的虚拟变量个数与定性因素个数相同时出现的模型无法估计的问题，称为“虚拟变量陷阱“。
22.模型设定时，如果遗漏了相关变量，OLS估计会出现什么后果？而在包含了无关变量时，后果又如何？答：如果遗漏相关变量，则OLS估计结果在小样本下是有偏的，在大样本下也不具有一致性，随机干扰项的方差估计ô2也是有偏的，同时估计的参数的方差也是有偏的，从而不再能够保证最小方差性。
在多选无关解释变量的情形下，OLS估计量仍是无偏的、一致的，随机干扰项的方差σ2也能被正确估计，但OLS估计量却往往是无效的。
也就是说，包含无关变量的偏误主要表现为“错误”模型的OLS估计量的方差一般会大于“正确”模型相应参数估计量的方差。
23、计量经济学模型主要有哪些应用领域？各自的原理是什么？答：计量经济学模型主要有以下几个方面的用途：⑴。
结构分析，其原理是弹性分析、乘数分析与比较分析；⑵。
经济预测，其原理是模拟历史，从已经发生的经济活动中找出变化规律；⑶。
政策评价，是对不同政策执行情况的“模拟仿真”；⑷。
检验与发展经济理论，其原理是如果按照某种经济理论建立的计量经济学模型可以很好地拟合实际观察数据。
24、简述D.W.检验的步骤。
答：（1）计算DW值（2）给定a，由n和k的大小查DW分布表，得临界值dL和dU（3）比较、判断若0<D.W.<dL，存在正自相关dL<D.W.<dU，不能确定dU <D.W.<4－dU，无自相关4－dU <D.W.<4－dL，不能确定4－dL <D.W.<4 ，存在负自相关当D.W.值在2左右时，模型不存在一阶自相关。
25、简述变量显著性检验的步骤。
答：（1）对总体参数提出假设： H0：b1=0， H1：b1¹0。
（2）以原假设H0构造t统计量，并由样本计算其值：（3）给定显著性水平a，查t分布表得临界值t a/2(n-2)（4）比较，判断若 |t|> t a/2(n-2)，则拒绝H0 ，接受H1 ；若|t|£ t a/2(n-2)，则接受H0 ，拒绝H1 ；对于一元线性回归方程中的b0，也可构造如下t统计量进行显著性检验26、多元线性回归模型的基本假设是什么？提示：一般表达式式和矩阵符号表达式。
27、为什么说对模型参数施加约束条件后，其回归的残差平方和一定不比未加约束的残差平方和小？在什么样的条件下，受约束回归与无约束回归的结果相同？答：模型施加约束条件后进行回归称为受约束回归。
而不加任何约束的回归称为无约束回归。
对模型参数施加约束条件后，就限制了参数的取值范围，寻找到的参数估计值也是在此条件下使残差平方和达到最小，它不可能比未施加约束条件时找到的参数估计值使得残差平方和达到最小值还要小。
这意味着，通常情况下，对模型施加约束条件会降低模型的解释能力。
但当约束条件为真时，受约束回归与无约束回归的结果就相同。
28、怎样选择合适的样本容量？答：（1）必须保证最小样本容量。
样本最小容量必须不少于模型中解释变量的数目（包括常数项）,即n ³ k+1，因为，无多重共线性要求：秩(X)=k+1。
（2）满足基本要求的样本容量。
虽然当n ³ k+1时可以得到参数估计量，但除了参数估计量质量不好外，一些建立模型必须的后续工作也无法进行。
所以，一般经验认为，当n³30或者至少n³3(k+1)时，才能说满足模型估计的基本要求。
29、什么是计量经济学？答：计量经济学包括广义计量经济学和狭义计量经济学，本课程中的计量经济学模型，就是狭义计量经济学意义上的经济数学模型：计量经济学是经济学的一个分支学科，以揭示经济活动中客观存在的数量关系为主要内容，是由经济学、统计学和数学三者结合而成的交叉性学科。
30、计量经济学方法与一般经济数学方法有什么区别？答：计量经济学方法揭示经济活动中具有因果关系的各因素间的定量关系，它用随机性的数学方程加以描述；而一般经济数学方法揭示经济活动中各个因素间的理论关系，更多地用确定性的数学方程加以描述。
31、简述相关分析和回归分析的联系和区别。
答：相关分析与回归分析既有联系又有区别。
首先，两者都是研究非确定性变量间的的统计依赖关系，并能测度线性依赖程度的大小。
其次，两者间又有明显的区别。
相关分析仅仅是从统计数据上测度变量间的相关程度，而无需考察两者间是否有因果关系，因此，变量的地位在相关分析中式对称的，而且都是随机变量；回归分析则更关注具有统计相关关系的变量间的因果关系分析，变量的地位是不对称的，有解释变量和被解释变量之分，而且解释变量也往往被假设为非随机变量。
再次，相关分析只关注变量间的联系程度，不关注具体的依赖关系；而回归分析则更加关注变量间的具体依赖关系，因此可以进一步通过解释变量的变化来估计或预测被解释变量的变化，达到深入分析变量间依存关系，掌握其运动规律的目的。
32、多重共线性产生的原因：1.经济变量之间具有共同变化趋势。