《金融计量学》复习重点
金融计量学知识点总结 -回复
金融计量学知识点总结 -回复金融计量学是应用统计学和经济学的方法研究金融市场和金融机构的学科。
以下是金融计量学的一些重要知识点总结：1. 时间序列分析：金融计量学的核心是对金融数据进行时间序列分析。
时间序列分析用于研究金融市场价格、利率、汇率等变量的历史数据。
常用的时间序列分析方法包括平稳性检验、自相关分析、滑动平均等。
2. 随机过程：金融市场的价格和利率等变量往往是随机的。
金融计量学使用随机过程模型来描述这些随机变量的运动。
常用的随机过程模型有随机游走模型、布朗运动模型、马尔可夫模型等。
3. 风险度量：金融计量学中的风险度量是评估金融资产或投资组合的风险水平的方法。
常用的风险度量包括方差-协方差方法、价值极值法、风险价值法等。
4. 假设检验：金融计量学中的假设检验是用来验证经济学模型的统计显著性。
常用的假设检验方法有t检验、F检验、卡方检验等。
5. 金融计量模型：金融计量学使用经济学理论和统计学方法构建模型来解释和预测金融市场的行为。
常见的金融计量模型有CAPM模型、ARIMA模型、VAR模型等。
6. 金融时间价值：金融计量学中的时间价值是指金融资产或投资的现值和未来价值之间的关系。
常见的时间价值概念有现值、未来价值、年金、折现率等。
7. 市场效率：金融计量学研究金融市场的效率性，即市场价格是否反映所有可获得的信息。
市场效率分为弱式有效市场假说、半强式有效市场假说和强式有效市场假说。
8. 面板数据分析：金融计量学中的面板数据分析是对包含跨个体和时间维度的数据进行的分析。
面板数据分析可以用于研究个体的异质性、固定效应和随机效应等。
9. 高频数据分析：金融计量学中的高频数据分析是对以分钟或秒为单位的数据进行分析。
高频数据分析可以用于研究市场微观结构和价格发现等问题。
以上是关于金融计量学的一些重要知识点总结。
金融计量学的应用范围广泛，包括资产定价、投资组合管理、风险管理等领域，对于理解和预测金融市场行为具有重要意义。
《金融计量学》题集
《金融计量学》题集一、选择题（每题10分，共100分）1.金融计量学主要应用于以下哪些领域？A. 金融市场预测B. 风险管理评估C. 文学作品分析D. 宏观经济政策制定2.在时间序列分析中，AR模型主要描述的是？A. 自回归过程B. 移动平均过程C. 季节性变动D. 长期趋势3.以下哪个统计量常用于衡量时间序列的平稳性？A. 均值B. 方差C. 自相关系数D. 偏度4.对金融数据进行对数变换的主要目的是？A. 简化计算B. 消除异方差性C. 提高数据的正态性D. 增加数据的波动性5.GARCH模型主要用于分析金融时间序列的哪种特性？A. 平稳性B. 季节性C. 波动性D. 趋势性6.VaR（Value at Risk）模型的核心思想是什么？A. 用历史数据来预测未来风险B. 用数学模型来量化潜在损失C. 用专家判断来评估风险D. 用模拟方法来估计风险7.在多元回归分析中，如果解释变量之间存在高度相关性，会导致什么问题？A. 模型拟合度提高B. 参数估计不稳定C. 残差增大D. 模型解释能力增强8.以下哪个不是金融计量模型的常见检验方法？A. 残差检验B. 稳定性检验C. 显著性检验D. 一致性检验9.在金融时间序列分析中，ADF检验主要用于检验什么？A. 序列的平稳性B. 序列的自相关性C. 序列的异方差性D. 序列的周期性10.以下哪个软件不是常用的金融计量学分析工具？A. EViewsB. R语言C. PythonD. Excel（基本功能）二、填空题（每题10分，共50分）1.金融计量学是研究__________________的学科，它运用统计和数学方法来分析和预测金融市场行为。
2.在进行时间序列分析时，如果序列不平稳，通常需要进行__________________处理，以使其满足建模要求。
3.GARCH模型中的“G”代表__________________，它用于描述时间序列的波动性聚集现象。
金融计量学
在西方经济中，一般认为金融计量学是指金融市场 的计量分析，特别是统计技术在处理金融问题中的 应用。
1.1.2 金融计量建模步骤
（一）、问题的概述
主要涉及金融或经济理论的形成，一般来自某种理论的认识或对某 种理论的假设，根据理论建立模型用数学公式表示出来。具体包括，选 择变量、确定变景之间的数学关系、拟定模型估计参数的数值范围。
(五)、模型的应用
当模型通过检验，结果获得合理的解释，步骤一的理论得到 支撑，就可以将模型用来检验步骤一提出的理论、进行预测或者 提出建议。金融计量学模型的应用很广，主要分为结构分析、金 融经济预测、政策评价和检验与发展经济理论。
金融数据的主要类型、
2
特点和来源
1.2.1 金融数据的主要类型
金融问题的分析中，主要有三类数据可供使用，时间序列数据、 截面数据、面板数据。
面板数据( panel data) 是指时间序列数据和截面数据相结合的数 据，即多个实体在多个时期内的观测数据。例如中国国内所有银行 过去3年的贷款数据、所有蓝筹股2010年到2015年每日收盘价等。
1.2.2 金融数据的特点 1、金融数据可以是低频的、高频的和超高频的。 2、相比宏观经济数据，金融数据统计错误和数据修正问题会较少。 3、金融数据特别是时间序列数据，一般都是不平稳的，较难区分是随机游走、
（二）、收集样本数据
建立金融计量学模型过程中最基础的工作，也是对模型质量影响极 大的一项工作。
（三）、选择合适的估计方法
根据模型提出的假设，建立的数学表达式，数据的类型选择一元回 归还是多元回归，选择单一方程还是联立方程。
（四）、模型的检验
在步骤三之后初步得到估计结果，需要进一步检验估计的结 果是否满足我们的需要，是否合理地描述数据，是否具有经济学 上的意义。一般检验包括三个方面：统计检验、计量经济学检验 以及经济金融意义检验。
金融计量学计量回归相关知识
ˆ
上式对 微分，即
ˆ ( X ' X )1 X ' y
uˆ 'u ˆ
( y' y
y' Xˆ
ˆ ' X ˆ
'y
ˆ ' X
' Xˆ)
y' y ˆ
y' Xˆ ˆ
ˆ ' X ˆ
'y
ˆ ' X ' Xˆ ˆ
0 X ' y X ' y 2 X ' Xˆ
全部六个假设组成CLRM假设，保证了对系数β的统计推断在任何 样本下都适用t 和F检验。
二、最小二乘分析
最小二乘分析
最小二乘法，也称普通最小二乘法(OLS)。以 表示α和β的估
计值，估计残差等于
。最小二乘法的目标就是要使目
标函数方程式:
相对未知参数 最小，其中ESS为残差平方和。
因此，OLS方法是将上述目标函数式对 求偏导并令结果等于 0，从而求使残差平方和最小的系数估计值。
第二步，计量模型 选择“国家财政收入”中的“各项税收”作为被解释变量； 选择“国内生产总值（GDP）”作为经济整体增长水平的代表； 选择中央和地方“财政支出”作为公共财政需求的代表； 选择“商品零售物价指数”作为物价水平的代表。 暂不考虑税制改革对税收增长的影响。
由此设定的线性回归模型为：Yt 1 2X2t 2X3t 3X4t ut
五、Eviews基本运用
回归结果如图所示
五、Eviews基本运用
第五步，模型检验
统计检验
（1）拟合优度检验
金融计量学期末考试重点
金融计量学期末考试重点题型及知识点：第一大题，单项选择(主要是经典线性回归，拟合优度，协整检验，单位根检验)第二大题，名词解释1.最小二乘法:根据被解释变量的所有观测值与估计值之差的平方和最小的原则求得参数估计量2.单个变量的t检验:单总体t检验是检验一个样本平均数与一个已知的总体平均数的差异是否显着3.最小二乘估计量的统计性质:(1)在满足基本假设的情况下，多元线性模型结构参数?的普通最小二乘估计、最大或然估计及矩估计具有线性性、无偏性、有效性。
(2)同时，随着样本容量增加，参数估计量具有渐近无偏性、渐近有效性、一致性。
(3)利用矩阵表达可以很方便地证明,注意证明过程中利用的基本假设4.时间序列数据:在不同时间点上收集到的数据，这类数据反映了某一事物、现象等随时间的变化状态或程度5.多元线性回归模型的基本假设:1、关于模型设定的假设2、关于解释变量的假设3、关于随机项的假设6.拟合优度:是指回归直线对观测值的拟合程度7.可决系数:指回归平方和（SSR）在总变差（SST）中所占的比重。
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。
8.脉冲响应函数定义:由于动态乘数对应每一个时期跨度j，有一个对应的动态乘数，那么如果将不同时期跨度j的动态乘数按j从小到大的顺序摆放在一起，形成一个路径，就成为了脉冲响应函数。
9.随机过程:是一系列或一组随机变量的集合，用来描绘随机现象在接连不断地观测过程中的实现结果。
对于每一次观测，得到一个观测到的随机变量10.弱平稳:是指时间序列的统计规律不会随着时间的推移而发生变化。
一个平稳的时间序列可以看作一条围绕其均值上下波动的曲线。
11.白噪音过程:一个随机过程如被称为白噪音过程，则组成该过程的所有随机序列彼此互相独立，并且均值为0，方差为恒定不变值。
12.自回归移动平均模型ARMA（p,q）:13.部分自相关函数（PACF）:部分自相关函数是指yt与yt+k 之间，在剔除了这两期通过中间的yt+1，yt+2，…..yt+k-1形成的线性依赖关系后，而存在的相关性。
金融计量学
金融计量学第一章1、模型的设定主要是选择变量和确定变量间联系的数学形式。
适于对实际经济活动作计量分析的计量经济模型应包含经济变量、待确定的参数和随机误差项。
行为方程、技术方程、制度方程和定义方程可作为建立模型时参考。
2、计量经济模型中的变量分为被解释变量（应变量）和解释变量、内生变量和外生变量。
3、计量经济研究中应用的数据包括时间序列数据、截面数据、面板数据和虚拟变量数据。
4、你能分别举出三个时间序列数据、截面数据、面板数据、虚拟变量数据的实际例子，并分别说明这些数据的来源吗？时间序列数据：中国1990年至2013年国内生产总值，可从中国统计局网站查得数据。
截面数据：中国2013年各城市收入水平，中国统计局网站查得数据。
面板数据：中国1990年至2013年各城市收入水平，中国统计局网站查得数据。
虚拟变量数据：自然灾害状态，1表示该状态发生，0表示该状态不发生。
第二章1、总体回归函数（PRF）是将总体被解释变量Y的条件期望E（Yi | Xi）表现为解释变量X的某种函数。
样本回归函数（SRF）是将被解释变量Y的样本条件均值i Yˆ表示为解释变量X 的某种函数。
总体回归函数与样本回归函数的区别与联系（P25）2、随机扰动项Ui是被解释变量实际值Yi与条件期望E（Yi | Xi）的偏差，代表排除在模型以外的所有因素对Y的影响。
随机扰动项的作用：①作为未知影响因素的代表；②作为无法取得数据的已知因素代表；③作为众多细小影响因素的综合代表；④模型的设定误差；⑤变量的观测误差；⑥经济现象的内在随机性。
剩余项（残差）：与总体回归函数相似，实际观测的被解释变量值Yi并不完全等于样本条件均值iˆY两者之差可用i e表示，即为残差。
3、简单线性回归的基本假定：对模型和变量的假定、对随机扰动项u的假定（零均值假定、同方差假定、无自相关假定、随机扰动与解释变量不相关假定、正态性假定）第三章1、多元线性回归模型中对随机扰动项u的假定，除了零均值假定、同方差假定、无自相关假定、随机扰动与解释变量不相关假定、正态性假定以外，还要求满足无多重共线性假定。
金融计量学-考试整理
VAR模型稳定条件：①相反的特征方程| I - ∏1L | = 0的根都在单位圆以外②特征方程 |λ I - ∏1| = 0的根都在单位圆以内高阶VAR模型稳定的条件：①相反的特征方程| I- ∏1 L - ∏2 L2 - ∏3 L3-…-∏k Lk |=0的全部根必须在单位圆以外。
②VAR模型的稳定性要求A的全部特征值，即特征方程 | A - λ I | = 0的全部根必须在单位圆以内三、概念题1、白噪声模型对于随机过程{ xt , t∈T }, 如果(1) E(xt) = 0, (2) Var(xt) = σ2 <∞, t∈T;(3) Cov(xt ,xt + k)=0, (t + k ) ∈ T , k ≠ 0 , 则称{xt}为白噪声过程。
白噪声是平稳的随机过程，因其均值为零，方差不变，随机变量之间非相关。
显然上述白噪声是二阶宽平稳随机过程。
2、宽平稳过程（1）m阶宽平稳过程。
如果一个随机过程m阶矩以下的矩的取值全部与时间无关，则称该过程为m阶宽平稳过程。
（2）二阶宽平稳过程。
如果一个随机过程{xt} E[x(t) ] = E[x(t +k)] = μ< ∞,Var[x(t)] = Var[x(t +k)] = σ 2 < ∞, Cov[x(ti ),x(tj)] =Cov[x(ti+k),x(tj+k)]=σ2i j < ∞,其中μ, σ 2 和σij2为常数，不随 t, (t∈T ); k,((tr+ k)∈T, r = i, j ) 变化而变化，则称该随机过程 {x t} 为二阶平稳过程。
该过程属于宽平稳过程。
3、随机游走（random walk）过程对于表达式xt = xt -1 + ut，如果ut为白噪声过程，则称xt为随机游走过程。
4、p阶自回归模型如果一个线性过程xt可表达为xt = φ1xt-1+ φ2xt-2+ … + φpxt-p+ ut其中φi ,i =1,…,p 是自回归参数，ut是白噪声过程，则称xt为p阶自回归过程，用AR(p)表示。
最新《金融计量学》复习重点-及答案资料
《金融计量学》复习重点考试题型：一、名词解释题(每小题4分，共20分)计量经济学：一门由经济学、统计学和数学结合而成的交叉学科. 经济学提供理论基础,统计学提供资料依据,数学提供研究方法总体回归函数：是指在给定X i 下Y 分布的总体均值与X i 所形成的函数关系（或者说将总体被解释变量的条件期望表示为解释变量的某种函数）样本回归函数、OLS 估计量 ：普通最小二乘法估计量OLS 估计量可以由观测值计算OLS 估计量是点估计量一旦从样本数据取得OLS 估计值，就可以画出样本回归线BLUE 估计量、BLUE ：最优线性无偏估计量, 在给定经典线性回归的假定下，最小二乘估计量是具有最小方差的线性无偏估计量拟合优度、拟合优度R 2(被解释部分在总平方和(SST)中所占的比例)虚拟变量陷阱、 自变量中包含了过多的虚拟变量造成的错误；当模型中既有整体截距又对每一组都设有一个虚拟变量时，该陷阱就产生了。
或者说，由于引入虚拟变量带来的完全共线性现象就是虚拟变量陷阱 （(如果有m 种互斥的属性类型，在模型中引入（m-1）个虚拟变量，否则会导致多重共线性。
称作虚拟变量陷阱。
)）方差分析模型、方差分析模型是检验多组样本均值间的差异是否具有统计意义的而建立的一种模型。
协方差分析模型、一般进行方差分析时，要求除研究的因素外应该保证其他条件的一致。
作动物实验往往采用同一胎动物分组给予不同的处理，研究不同处理对研究对象的影响就是这个道理。
多重共线性 多重共线性是指解释变量之间存在完全的线性关系或近似的线性关系.分为完全多重共线性和不完全多重共线性ˆˆ)X |E(Y ˆ) )X |E(Y ( ˆˆˆ :SRF 2211i 21i 21的估计量。
是的估计量；是的估计量；是其中相对于ββββββββi i ii Y X X Y +=+=∑∑==222ˆi i y y TSS ESS R自相关：在古典线性回归模型中，我们假定随机扰动项序列的各项之间，如果这一假定不满足，则称之为自相关。
金融计量分析复习题
金融计量分析复习题文件编码（008-TTIG-UTITD-GKBTT-PUUTI-WYTUI-8256）金融计量分析思考题一、解释下面概念1.回归分析回归分析(regression analysis)是研究一个变量关于另一个（些）变量的具体依赖关系的计算方法和理论。
其用意：在于通过后者的已知或设定值，去估计和（或）预测前者的（总体）均值。
主要内容包括：（1）根据样本观察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、参数估计值进行显着性检验；（3）利用回归方程进行分析、评价及预测。
2.总体回归函数在给定解释变量X条件下被解释变量Y的期望轨迹称为总体回归线（population regression line），或更一般地称为总体回归曲线（population regression curve）。
相应的函数：称为（双变量）总体回归函数（population regression function, PRF）。
3.t检验设计原假设与备择假设：给定显着性水平，可得到临界值，由样本求出统计量t的数值，通过来拒绝或接受原假设H0，从而判定对应的解释变量是否应包括在模型中。
4. 拟合优度检验 则2222)ˆ()ˆ)(ˆ(2)ˆ())ˆ()ˆ(()(Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y TSS i i i i i i ii i i -∑+--∑+-∑=-+-∑=-∑=由于∑∑-=--)ˆ()ˆ)(ˆ(Y Y e Y Y Y Y ii i i ∑∑∑∑++++=i ki i k i i i e Y X e X e e βββˆˆˆ110 =0 所以有：ESS RSS Y Y Y Y TSS i i i +=-+-=∑∑22)ˆ()ˆ(即总离差平方和可分解为回归平方和与残差平方和两部分。
回归平方和反应了总离差平方和可由样本回归线解释的部分，它越大，残差平方和越小，表明样本回归线与样本观测值的拟合程度越高。
《金融计量学》复习重点
《金融计量学》复习重点考试题型：一、名词解释题(每小题4分，共20分)计量经济学:是以数理经济学和数理统计学为方法论基础，对于经济问题试图对理论上的数量接近和经验（实证）上的数量接近这两者进行综合而产生的经济学分支。
总体回归函数：指在给定Xi下Y分布的总体均值与Xi所形成的函数关系（或者说总体被解释变量的条件期看表示为解释变量的某种函数）。
样本回归函数：指从总体中抽出的关于Y，X的若干组值形成的样本所建立的回回函数。
OLS估计量：指在对样本进行线性回归时，用最小二乘法估算出来的截距和参数BLUE估计量：BLUE即最佳线性无偏估计量，是best linear unbiased estimators的缩写。
（2分）在古典假定条件下，最小二乘估计量具备线性、无偏性和有效性，是最佳线性无偏估计量，即BLUE，这一结论就是著名的高斯－马尔可夫定理。
拟合优度：样本回归直线与样本观测数据之间的拟合程度。
虚拟变量陷阱：一般在引进虚拟变量时要求假如有m个定性变量，只在模型中引进m-1个虚拟变量。
否则，假如引进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。
我们一般称由于引进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题目，称为“虚拟变量陷阱“。
方差分析模型：是从观测变量的方差入手，研究诸多控制变量中哪些变量是对观测变量有显著影响的变量。
协方差分析模型：多重共线性：指多个解释变量间存在线性相关的情形。
假如存在完全的线性相关性，则模型的参数就无法求出，OLS回回无法进行。
是指解释变量之间存在完全或不完全的线性关系。
自相关：在古典线性回归模型中，我们假定随机扰动项序列的各项之间，如果这一假定不满足，则称之为自相关。
如果对于不同的样本点，随机误差项之间不再是完全互相独立，而是存在某种相关性，则出现序列相关性。
如存在：0,)(E1ii≠+μμ称为一阶序列相关，或自相关。
异方差:在线性回归模型中，如果随机误差项的方差不是常数，即对不同的解释变量观测值彼此不同(即随机变量μ的方差随X的变化而变化)随机误差项：一个不可观测的可正可负的随机变量，是从模型中省略下来的而又集体地影响着Y的全部变量的替代物。
金融计量学考试范围v1.0
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卡多注。
金融计量学复习大纲题型:问答题.平稳性原理：如果一个随机过程的均值和方差在时间过程上都是常数,并且在任何两时期的协方差值仅依赖于该两时期间的距离或滞后，而不依赖于计算这个协方差的实际时间，就称它为平稳的。
平稳随机过程的性质: 均值 （对所有t)方差 （对所有t ）协方差 （对所有t ）其中 即滞后k 的协方差［或自（身）协方差], 是和 ,也就是相隔k 期的两随机变量之间的协方差.随即过程：一般称依赖于参数时间t 的随机变量集合｛ ｝为随机过程。
例如，假设样本观察值y 1，y 2…,y t 是来自无穷随机变量序列…Y -2， Y -1,Y 0 ，Y 1 ,Y 2 …的一部分，则这个无穷随机序列称为随机过程。
白噪声:随机过程中有一特殊情况叫白噪音，其定义如下：如果随机过程服从的分布不随时间改变，且 （对所有t) （对所有t ）即：均值、协方差为0,方差为常数.那么，这一随机过程称为白噪声。
协整的概念和原理:有时虽然两个变量都是随机游走的，但它们的某个线形组合却可能是平稳的。
在这种情况下，我们称这两个变量是协整的。
比如：变量X t 和Y t 是随机游走的，但变量Z t =X t +λY t 可能是平稳的。
在这种情况下,我们称X t 和Y t 是协整的意义：这是因为虽然很多金融、经济时间序列数据都是不平稳的，但它们可能受某些共同因素的影响，从而在时间上表现出共同的趋势,即变量之间存在一种稳定的关系,它们的变化受到这种关系的制约，因此它们的某种线性组合可能是平稳的，即存在协整关系。
ARMA 模型：自回归移动平均模型（autoregressive moving average models ，简记为ARMA 模型）,由因变量对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值回归得到.包括移动平均过程(MA ）、自回归过程（AR ）、自回归移动平均过程（ARMA)。
金融计量经济学导论重点
金融计量经济学导论重点第一章1、金融数据特征：观测频率高，数据量大；质量高（很少有测量误差和修正问题）；包含很多噪音（更难以从随机的和无关的变动中分辨出趋势和规律）；通常不满足正态分布；经常包含人民不感兴趣的其他模式（由市场运行和价格记录方式造成，建模需考虑）。
2、数据类型：截面数据（不同实体在一个时期内收集的数据，数据排列不重要，分析技术困难少）；时间序列数据（同一实体在多个时期内收集的数据，时间顺序重要，间隔、频率相同，存在趋势性、季节性）；面板/综列/平行数据（多个实体多个时点，有助于全面分析经济变量关系）；混合截面数据（常用于分析一项新政策的影响）。
3、收益率计算：（P7公式）第二章1、OLS估计思想：使残差平方和尽可能的小，最小化条件即对参数求偏导，得（P33）β=cov(x t,y t)/var(x t)。
性质：（高斯马尔科夫定理）无偏性（估计值的期望等于真实值）；有效性（最小方差，偏离真实值的概率最小）；一致性。
假设条件：E(u t)=0,var(u t)=σ2,cov(u i,u j)=0,cov(u t,x t)=0,u t服从正态分布。
2、假设检验：（大家都会，不写了）3、一类错误：原假设为真时拒绝原假设的概率（弃真错误）。
二类错误：原假设为伪而没有拒绝原假设的概率（取伪错误）。
显著性水平5%变成1%，减低弃真错误，增加取伪错误，检验功效减小。
第三章1、F检验：原理（原假设：约束条件成立，比较有约束和无约束回归的残差平方和）；公式：m是约束条件的个数，k是参数个数2、拟合优度R2：时间序列R2过高可能是伪回归，且与截面数据R2不合适比较，调整R2可用于决定某一变量是否应包括在模型中。
第四章1、异方差检验方法：G-Q检验（分成2个子样本，原假设：2个子样本方差相等，GQ=S12/S22服从F(T1-k,T2-k),对于截面数据，数据需排序，适用于样本容量大异方差单调变化的情况）；white检验/LM检验（对残差平方和做辅助回归，得到R2，大于临界值则拒绝同方差假设）。
金融计量期末总结
金融计量期末总结一、引言金融计量是金融领域的重要工具和技术之一，通过运用统计学和计量经济学的方法进行分析和预测，帮助金融从业者做出科学决策。
本次期末总结将回顾本学期学习的金融计量相关课程和知识，并总结其在金融领域的应用和挑战。
二、金融计量的基本原理金融计量的基本原理包括假设、模型、数据和方法四个方面。
1.假设：金融计量的基本假设是经济行为具有一定的规律性和可预测性，而金融数据则是反映经济行为的基础。
在金融计量分析中，常用的假设包括线性假设、稳定性假设和无自相关假设等。
2.模型：金融计量分析的核心是建立适当的经济模型，通过对变量之间的关系进行建模和估计。
常用的模型包括回归模型、时间序列模型和面板数据模型等。
3.数据：金融计量分析需要充分准确的数据支持，包括财务数据、交易数据和宏观经济数据等。
在金融计量中，数据的选择、去除异常值和缺失值处理等问题是需要特别关注的。
4.方法：金融计量研究使用了众多的统计和计量方法，如OLS回归、ARCH/GARCH模型、协整模型和VAR模型等。
正确选择并合理应用适当的方法非常重要。
三、金融计量的应用金融计量在金融领域有广泛的应用，包括风险管理、投资策略、资产定价等方面。
1.风险管理：金融计量可以帮助银行和基金公司等金融机构进行风险管理。
通过计量模型对市场波动和资产回报进行预测，帮助制定合适的风险控制策略和投资组合。
2.投资策略：金融计量可以帮助投资者进行有效的投资决策。
通过运用计量模型对股票或债券等资产的风险和回报进行分析和估计，帮助投资者选择合适的投资组合和策略。
3.资产定价：金融计量可以用于资产定价的理论研究和实证分析。
通过建立合适的资产定价模型，例如CAPM和Black-Scholes模型，对资产价格进行估计和预测，帮助投资者进行合理的定价和风险管理。
四、金融计量的挑战金融计量的研究和应用面临着一些挑战，需要进一步改进和探索。
1.数据质量：金融数据的质量对计量分析的准确性和可靠性有着重要影响。
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《金融计量学》复习重点考试题型：一、名词解释题(每小题4分，共20分)计量经济学:是以数理经济学和数理统计学为方法论基础，对于经济问题试图对理论上的数量接近和经验（实证）上的数量接近这两者进行综合而产生的经济学分支。
总体回归函数：指在给定Xi下Y分布的总体均值与Xi所形成的函数关系（或者说总体被解释变量的条件期看表示为解释变量的某种函数）。
样本回归函数：指从总体中抽出的关于Y，X的若干组值形成的样本所建立的回回函数。
OLS估计量：指在对样本进行线性回归时，用最小二乘法估算出来的截距和参数BLUE估计量：BLUE即最佳线性无偏估计量，是best linear unbiased estimators的缩写。
（2分）在古典假定条件下，最小二乘估计量具备线性、无偏性和有效性，是最佳线性无偏估计量，即BLUE，这一结论就是著名的高斯－马尔可夫定理。
拟合优度：样本回归直线与样本观测数据之间的拟合程度。
虚拟变量陷阱：一般在引进虚拟变量时要求假如有m个定性变量，只在模型中引进m-1个虚拟变量。
否则，假如引进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。
我们一般称由于引进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题目，称为“虚拟变量陷阱“。
方差分析模型：是从观测变量的方差入手，研究诸多控制变量中哪些变量是对观测变量有显著影响的变量。
协方差分析模型：多重共线性：指多个解释变量间存在线性相关的情形。
假如存在完全的线性相关性，则模型的参数就无法求出，OLS回回无法进行。
是指解释变量之间存在完全或不完全的线性关系。
自相关：在古典线性回归模型中，我们假定随机扰动项序列的各项之间，如果这一假定不满足，则称之为自相关。
如果对于不同的样本点，随机误差项之间不再是完全互相独立，而是存在某种相关性，则出现序列相关性。
如存在：0,)(E1ii≠+μμ称为一阶序列相关，或自相关。
异方差:在线性回归模型中，如果随机误差项的方差不是常数，即对不同的解释变量观测值彼此不同(即随机变量μ的方差随X的变化而变化)随机误差项：一个不可观测的可正可负的随机变量，是从模型中省略下来的而又集体地影响着Y的全部变量的替代物。
显著性检验：利用样本结果，来证实一个虚拟假设的真伪的一种检验程序。
二、单项选择题(从下列每小题的四个备选答案中选出一个正确答案，并将正确答案的序号填在题干后面的括号内。
每小题2分，共20分)三、简答题(每题10分，共40分)1、为什么说计量经济学是一门经济学科？它在经济学科体系中的地位和经济研究中的作用是什么？答：计量经济学是是以数理经济学和数理统计学为方法论基础，对于经济问题试图对理论上的数量接近和经验（实证）上的数量接近这两者进行综合而产生的经济学分支。
是经济学从定性研究到定量分析的发展，是用数理统计的方法来表达经济理论，研究主体是经济现象和经济关系的数量规律。
从计量经济学的定义看，它是定量化的经济学；其次，从计量经济学在西方国家经济学科中居于最重要的地位看，也是如此，尤其是从诺贝尔经济学奖设立之日起，已有多人因直接或间接对计量经济学的创立和发展作出贡献而获得诺贝尔经济学奖；计量经济学与数理统计学有严格的区别，它仅限于经济领域；从建立与应用计量经济学模型的全过程看，不论是理论模型的设定还是样本数据的收集，都必须以对经济理论、对所研究的经济现象有透彻的认识为基础。
综上所述，计量经济学确实是一门经济学科。
2、为什么说计量经济学是经济理论、数学和统计学的结合？计量经济学是以经济理论和事实为依据，以数学方法和统计推断为工具，研究经济活动规律的一门经济学分支。
首先，计量经济学是揭示经济变量之间定量关系的学科，研究对象是经济问题。
其次，模型的建立是在已有的经济理论基础上对经济现象的进一步解释，例如消费问题，经济长期增长及商业周期的波动问题。
再有，它是一种分析经济问题的工具。
计量经济学，是对经济学的作用存在有某种期待的结果，它把数理统计学应用于经济数据，以使数理经济学构造出来的模型得到经验上的支持，并获得数值结果。
计量经济学可定义为实际经济现象的数量分析。
这种分析乃是基于理论与观测的并行发展，而理论与观测又通过适当的推断方法而得以联系。
计量经济学是一门把经济理论、数学和统计推断作为工具，应用于经济现象的分析。
计量经济学研究经济定律的经验判定。
综述，计量是经济理论，数理经济，经济统计与数理统计的混合物，但是它值得作为一门单独的学科来研究。
经济理论所做的陈述或假说大多数是定性分析的；数量经济学是要用数学形式表述经济理论而不去问理论的可度量性或其经验方面的可论证性；经济统计学的问题主要是收集，加工并通过图或表的形式以展现经济数据，数理统计提供了许多研究工具。
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3、建立与应用计量经济模型的主要步骤有哪些？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、正确性、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猜测检验。
①根据经济理论建立计量经济模型；（1分）②样本数据的收集；（1分）③估计参数；（1分）④模型的检验；（1分）⑤计量经济模型的应用。
（1分）4、计量经济学有哪些主要应用领域？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。
经济猜测，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，其原理是假如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。
①结构分析。
（1分）②经济预测。
（1分）③政策评价。
（1分）④检验和发展经济理论。
5、时间序列数据和横截面数据有何异同？顺序性时间序列数据：一批按照时间先后排列的统计数据截面数据：一批发生在同一时间截面上的调查数据时间序列数据：经济变量在连续或不连续的不同时间内的统计数据。
截面数据：同一时点上一个或多个变量收集的数据时间数列数据（同一空间、不同时间）截面数据（同一时间、不同空间）6、从经济学的角度说明，为什么计量经济学模型的理论方程中必须包含随机误差项？ 随机误差项是计量经济模型中不可缺少的一部分。
（1分）产生随机误差项的原因有以下几个方面：①模型中被忽略掉的影响因素造成的误差；（1分）②模型关系认定不准确造成的误差；（1分）③变量的测量误差；（1分）④随机因素。
（1分）7、运用普通最小二乘法估计多元线性回归模型的经典假定有哪些?（1）随机误差项的期望为零，即()0t E u =。
（2）不同的随机误差项之间相互独立，即cov(,)[(())(()]()0t s t t s s t s u u E u E u u E u E u u =--==（1分）。
（3）随机误差项的方差与t无关，为一个常数，即2var()t u σ=。
即同方差假设（1分）。
（4）随机误差项与解释变量不相关，即cov(,)0(1,2,...,)jt t x u j k = =。
通常假定jt x 为非随机变量，这个假设自动成立（1分）。
（5）随机误差项t u 为服从正态分布的随机变量，即2(0,)t u N σ （1分）。
（6）解释变量之间不存在多重共线性，即假定各解释变量之间不存在线性关系，即不存在多重共线性（1分）。
8、异方差存在的原因、后果及克服方法。
原因：1．模型中缺少某些解释变量，从而随机扰动项产生系统模式2．测量误差3．模型函数形式设置不正确4．异常值的出现异方差性的后果：(1)参数估计量非有效(2)变量的显著性检验失去意义(3)模型的预测失效 异方差性的修正:最常用的方法是加权最小二乘法，即对原模型加权，使之变成一个新的不存在异方差的模型，然后采用OLS 法估计其参数。
9、多重共线性存在的原因、后果及克服方法。
多重共线性是指解释变量之间存在完全或近似的线性关系。
产生多重共线性主要有下述原因：（1）样本数据的采集是被动的，只能在一个有限的范围内得到观察值，无法进行重复试验。
（2分）（2）经济变量的共同趋势（1分）（3）滞后变量的引入（1分）（4）模型的解释变量选择不当（1分）多重共线性的后果：(1)完全共线性下参数估计量不存在(2)近似共线性下普通最小二乘法参数估计量的方差变大(3)参数估计量经济含义不合理(4)变量的显著性检验和模型的预测功能失去意义。
克服多重共线性的方法:(1)排出引起共线性的变量(2)差分法(3)减小参数估计量的方差。
10、自相关存在的原因、后果及克服方法。
自相关性产生的原因有那些？答：（1）经济变量惯性的作用引起随机误差项自相关；（1分）（2）经济行为的滞后性引起随机误差项自相关；（1分）(3)一些随机因素的干扰或影响引起随机误差项自相关；（1分）（4）模型设定误差引起随机误差项自相关；（1分）（5）观测数据处理引起随机误差项自相关。
（1分）自相关性的后果有以下几个方面：①模型参数估计值不具有最优性；②随机误差项的方差一般会低估；③模型的统计检验失效；④区间估计和预测区间的精度降低。
序列相关性的补救:(1)广义最小二乘法(2)广义差分法(3)随机干扰项相关系数的估计(4)广义差分法在计量经济学软件中的实现。
四、计算题(每题10分，共20分)1、完成Eviews 软件给出的表格。
2、异方差的消除。