金融计量学复习重点及答案
《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-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。
金融计量学期末复习试题——(综合)
一、 选择题。
1、在DW 检验中，当d 统计量为0时，表明（ ）。
A 、存在完全的正自相关B 、存在完全的负自相关C 、不存在自相关D 、不能判定 2、在检验异方差的方法中，不正确的是（ ）。
A 、 Goldfeld-Quandt 方法B 、ARCH 检验法C 、 White 检验法D 、 DW 检验法 3、t X 的2阶差分为 （ ）。
A 、2=t t t k X X X -∇-B 、2=t t t k X X X -∇∇-∇ C 、21=t t t X X X -∇∇-∇ D 、2-12=t t t X X X -∇∇-∇4、ARMA(p,q)模型的特点是（ ）。
A 、自相关系数截尾，相关系数拖尾B 、自相关系数拖尾，相关系数截尾C 、自相关系数截尾，相关系数截尾D 、自相关系数拖尾，相关系数拖尾 5、以下选项中，正确地表达了序列相关的是（ ）。
A 、 (,)0,i j Cov i j μμ≠≠ B 、 (,)0,i j Cov i j μμ=≠ C 、 (,)0,i j Cov X X i j =≠ D 、 (,)0,i j Cov X i j μ≠≠6、在线性回归模型中,若解释变量1i X 和2i X 的观测值有如1220i i X X +=的关系,则表明模型中存在( )。
A 、 异方差B 、 多重共线性C 、 序列自相关D 、 设定误差 7、如果样本回归模型残差的一阶自相关系数ρ接近于0，那么DW 统计量的值近似等于（ ）A 、0B 、1C 、2D 、48、当多元回归模型中的解释变量存在完全多重共线性时，下列哪一种情况会发生（ ） A 、OLS 估计量仍然满足无偏性和有效性； B 、OLS 估计量是无偏的，但非有效； C 、OLS 估计量有偏且非有效； D 、无法求出OLS 估计量。
9、在多元线性线性回归模型中，解释变量的个数越多，则可决系数R 2（ ）A 、越大；B 、越小；C 、不会变化；D 、无法确定 二、填空题。
金融市场计量经济学考试
金融市场计量经济学考试（答案见尾页）一、选择题1. 金融市场计量经济学研究的目的是什么？A. 评估单个金融资产的风险和收益B. 分析金融市场的联动效应C. 预测金融市场的未来走势D. 研究金融市场的有效性2. 以下哪个因素不是金融市场监管的主要目标？A. 保护投资者利益B. 维护市场公平交易C. 降低金融市场的波动性D. 促进金融创新3. 金融市场的计量经济学模型通常用于分析哪些变量之间的关系？A. 宏观经济变量与金融市场变量B. 不同金融资产之间的相关性C. 金融市场的风险传导机制D. 金融市场的交易成本4. 在金融市场中，以下哪个因素通常会影响资产的价格？A. 利率水平B. 通货膨胀率C. 国际贸易状况D. 政治局势5. 金融市场的计量经济学模型可以分为哪几类？A. 基本面分析模型B. 技术面分析模型C. 综合分析模型D. 市场情绪分析模型6. 以下哪个选项不是金融市场的计量经济学研究方法？A. 时间序列分析B. 回归分析C. 理论模型构建D. 大数据分析7. 金融市场的计量经济学模型在预测未来市场走势时的局限性主要表现在哪些方面？A. 模型假设的严格性B. 数据的可获得性C. 模型的不可靠性D. 预测者的主观判断8. 在金融市场中，以下哪个指标通常被用作衡量市场风险的指标？A. 波动率B. 信用风险加权C. 风险价值（VaR）D. 资产回报率9. 金融市场的计量经济学模型在评估投资组合风险时的作用是什么？A. 提供精确的风险评估结果B. 提供直观的投资组合优化建议C. 提供全面的市场分析报告D. 提供及时的市场预警信息10. 金融市场的计量经济学模型在未来的发展中可能面临的主要挑战包括哪些方面？A. 数据质量和可用性的提高B. 模型复杂性和多样性的增加C. 算法效率和稳定性的提升D. 监管政策和合规要求的更新11. 金融市场计量经济学研究的目的是什么？A. 提供对金融市场现象的直观理解B. 建立金融市场模型，预测未来市场走势C. 量化分析金融风险，为风险管理提供依据D. 以上皆是12. 以下哪个因素通常会影响金融市场的计量经济学模型？A. 宏观经济指标B. 政策变化C. 市场情绪D. 技术创新13. 在构建金融市场计量经济学模型时，哪一个概念最为关键？A. 数据质量B. 模型复杂度C. 参数估计的准确性D. 以上皆是14. 什么是金融市场计量经济学中的无风险利率？A. 银行存款利率B. 股票市场的预期收益率C. 与黄金价格相关的利率D. 以上皆是15. 在计量经济学模型中，如何衡量一个金融变量的重要性？A. 模型的R²值B. 参数估计的标准误差C. 模型的AIC或BIC值D. 以上皆是16. 金融市场计量经济学在评估投资组合风险时的作用是什么？A. 通过模型预测不同资产之间的相关性B. 量化评估投资组合的风险敞口C. 提供市场波动性预测D. 以上皆是17. 以下哪个选项不属于金融市场计量经济学的研究范畴？A. 股票市场的有效性研究B. 债券价格的随机波动模型C. 外汇市场的汇率预测D. 以上皆是18. 如何利用金融市场计量经济学模型进行市场预测？A. 收集历史数据，建立统计关系B. 运用经济学理论，构建模型C. 通过历史数据验证模型的预测能力D. 以上皆是19. 金融市场计量经济学模型在风险评估中的应用主要体现在哪里？A. 量化风险指标，如Value at Risk (VaR)B. 识别潜在的市场风险来源C. 预测市场波动对投资者行为的影响D. 以上皆是20. 在金融市场计量经济学的实证研究中，常用的统计方法有哪些？A. 最小二乘法B. 时间序列分析C. 回归分析D. 以上皆是21. 金融市场计量经济学主要研究的是什么？A. 金融市场波动性预测B. 金融市场有效性分析C. 金融市场风险计量D. 金融市场交易策略设计22. 以下哪个因素对金融市场计量经济学的应用最为关键？A. 数据质量B. 统计学方法C. 计算机技术D. 金融理论23. 在金融市场计量经济学中，以下哪个概念用来描述资产价格的动态变化？A. 市场效率假说B. 风险中性定价C. 资本资产定价模型（CAPM）D. 方差弹性（VEV）24. 金融市场计量经济学在评估投资组合风险时，通常会使用哪项技术？A. 敏感性分析B. 概率模型C. 时间序列分析D. 空间分析25. 金融市场计量经济学与传统经济学的最大区别是什么？A. 量化分析和统计检验B. 研究范围C. 研究方法D. 研究目标26. 在构建金融市场计量经济学模型时，以下哪个步骤是首要的？A. 收集历史数据B. 确定模型假设C. 模型估计与参数校准D. 模型验证与解释27. 金融市场计量经济学在现代金融分析中的重要性体现在哪些方面？A. 提高投资风险管理的效率B. 支持资产定价决策C. 预测市场走势D. 提供政策制定者的决策支持28. 以下哪个选项不属于金融市场计量经济学的研究范畴？A. 金融市场波动性分析B. 信用风险量化C. 企业财务状况分析D. 宏观经济因素对金融市场的影响29. 金融市场计量经济学模型通常用于评估什么？A. 单一资产的风险B. 多元化投资组合的风险C. 投资组合的绩效表现D. 金融市场的有效性30. 在金融市场计量经济学中，以下哪个概念用于衡量不同资产之间的相关性？A. 夏普比率B. 信息比率C. 贝塔系数D. 最大回撤31. 金融市场计量经济学研究的主要目的是什么？A. 描述金融市场的波动性和风险B. 预测金融市场的未来走势C. 分析金融市场的有效性D. 为政策制定者提供金融市场监管的建议32. 金融市场计量经济学模型可以分为哪几类？A. 经济模型B. 量化模型C. 基本面分析模型D. 技术分析模型33. 在金融市场中，广义自回归条件异方差模型（GARCH）主要用于衡量什么？A. 市场波动性B. 股票收益率C. 信用风险D. 波动率微笑34. 金融市场的流动性通常用什么指标来衡量？A. 交易量B. 价格变动C. 市场深度D. 流动性比率35. 金融市场的有效性通常通过哪个模型来检验？A. 博弈论模型B. 有效市场假说（EMH）C. 实证研究模型D. 理论模型36. 在金融市场中，协整理论主要用于分析什么？A. 不同资产之间的相关性B. 长期资产收益之间的关系C. 短期资产收益与长期资产收益之间的关系D. 市场波动性与资产价格之间的关系37. 金融市场计量经济学在风险评估中的应用主要体现在哪些方面？A. 信用风险评估B. 市场风险评估C. 操作风险评估D. 法律风险评估38. 金融市场的计量经济学分析通常需要收集和处理大量的数据，这些数据主要来源于什么？A. 金融市场交易数据B. 金融市场基本面数据C. 金融市场宏观数据D. 金融市场政策数据39. 金融市场的计量经济学模型在预测未来市场走势时的局限性主要表现在哪些方面？A. 模型假设的局限性B. 数据的有限性C. 计算能力的限制D. 结果的解释性不足40. 金融市场计量经济学的未来发展前景如何？A. 随着大数据和人工智能技术的发展，金融市场计量经济学将更加精确和高效B. 金融市场的计量经济学将更加注重理论与实践的结合，提高模型的实用性和可操作性C. 金融市场的计量经济学将面临更多的挑战和不确定性，需要不断创新和发展D. 金融市场的计量经济学将逐渐被其他更先进的方法所取代二、问答题1. 什么是金融市场？请简要描述其功能和组成部分。
【金融计量学复习大纲】 (1)
金融计量学总复习一定要做练习，只是看书不做题不行。
我讲过的内容都考。
一、填空（10分-15分），基本每章都有二、单项（10分），基本每章都有三、综合问答（40分左右），（侧重1，4，5，8章）四、综合计算（30分）（侧重2，3，5章）五、证明（10分左右）教材39页的证明，60页的9，10题，70页的证明，73-74页的证明都看看第一章（考点：填空或者简答）1.计量经济学是经济学的一个分支学科，是以揭示经济活动中客观存在的数量关系为内容的分支学科。
2.区分数理经济模型和计量经济模型：（1）数理经济模型揭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。
（2）计量经济模型揭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。
3.计量经济学的内容体系分类（1）计量经济学有广义和狭义之分：广义计量经济学：是利用经济理论、数学以及统计学定量研究经济现象的经济计量方法的统称。
包括回归分析方法、投入产出分析方法、时间序列分析方法等。
狭义计量经济学：也就是我们通常所说的计量经济学，以揭示经济现象中的因果关系为目的，在数学上主要应用回归分析方法。
（2）根据研究对象和内容侧重面不同，可以分为理论计量经济学和应用计量经济学。
（3）按数据类型划分为：截面分析；时间序列分析；平行数据分析；离散数据分析；模糊数据分析。
（4）按模型类型划分：单方程模型与联立方程模型（单方程模型的研究对象是单一经济现象，揭示存在其中的单向因果关系。
联立方程模型的研究对象是一个经济系统，揭示存在其中的复杂的因果关系。
）；线性模型与非线性模型；静态模型与动态模型；参数模型与非参数模型。
（5）按估计方法划分：从最小二乘原理出发的估计方法；从最大似然原理出发的估计方法；矩估计方法；非样本信息估计方法。
4.建立计量经济学模型的步骤：（1）理论模型的设计；（主要包含三部分工作：即选择变量、确定变量之间的数学关系、拟定模型中待估计参数的数值范围）（2）样本数据的收集；（样本数据的质量问题大体上可以概括为完整性、准确性、可比性和一致性）（3）模型参数的估计；（模型参数的估计方法，是计量经济学的核心内容）（4）模型的检验。
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）。
广东金融学院计量经济学期末考试重难点
第二章1、变量间的关系分为函数关系与相关关系。
相关系数是对变量间线性相关程度的度量。
2、现代意义的回归是一个被解释变量对若干个解释变量依存关系的研究，回归的实质是由固定的解释变量去估计被解释变量的平均值.简单线性回归模型是只有一个解释变量的线性回归模型.3、总体回归函数（PRF ）是将总体被解释变量Y 的条件均值表现为解释变量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。
4、随机扰动项是被解释变量实际值与条件均值的偏差,代表排除在模型以外的所有因素对Y 的影响。
5、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）6、普通最小二乘法（OLS ）估计参数的基本思想及估计式；OLS 估计式的分布性质及期望、方差和标准误差；OLS 估计式是最佳线性无偏估计式。
7、对回归系数区间估计的思想和方法。
8、拟合优度是样本回归线对样本观测数据拟合的优劣程度，可决系数是在总变差分解基础上确定的。
可决系数的计算方法、特点与作用。
9、对回归系数假设检验的基本思想。
对回归系数t 检验的思想与方法；用P 值判断参数的显著性。
10、被解释变量平均值预测与个别值预测的关系，被解释变量平均值的点预测和区间预测的方法,被解释变量个别值区间预测的方法。
11、运用EViews 软件实现对简单线性回归模型的估计和检验.第二章主要公式表()i i E Y X ^iY iu iY ()i i E Y X^ 21F tασ+第三章1、多元线性回归模型是将总体回归函数描述为一个被解释变量与多个解释变量之间线性关系的模型。
通常多元线性回归模型可以用矩阵形式表示.2、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》笔记(共17章节)
《金融计量学》笔记（共17章节）前14章节为重点章节第一章：导论（重要）金融计量学，作为金融学的一个重要分支，致力于运用数学、统计学和计算机技术等方法对金融市场进行量化分析和建模。
这一学科的重要性不言而喻，它为我们提供了一种理性的、基于数据的视角来审视和理解金融市场。
1.金融计量学的定义与重要性金融计量学不仅仅是关于数字和公式的学科，它更是一种思维方式，一种将复杂的金融问题转化为可量化、可分析的形式，并通过数据来寻求答案的方法。
在金融领域，无论是投资决策、风险管理还是资产定价，都需要依靠金融计量学来提供科学的依据。
2.金融计量学在金融领域的应用金融计量学的应用广泛而深入。
在投资组合管理中，它可以帮助我们确定最优的投资组合，以最大化收益并最小化风险。
在风险管理领域，金融计量学可以为我们提供精确的风险度量工具，帮助我们更好地识别和管理风险。
在资产定价方面，金融计量学则为我们提供了一种理性的、基于市场数据的定价方法。
3.金融计量学与其他学科的关系金融计量学并不是孤立存在的，它与金融经济学、统计学、计算机科学等多个学科都有着紧密的联系。
金融经济学为金融计量学提供了理论基础和研究方向，而统计学和计算机科学则为金融计量学提供了数据分析和建模的工具和方法。
4.本课程的学习目标与方法学习金融计量学，我们的目标不仅仅是掌握一些具体的模型和方法，更重要的是培养一种基于数据的、理性的思维方式。
在学习过程中，我们需要注重理论与实践的结合，通过实际的金融数据来应用和验证我们所学的模型和方法。
第二章：金融时间序列数据在金融计量学中，时间序列数据是我们分析的基础。
这一章我们将深入探讨时间序列数据的特性、收集和处理方法。
1.时间序列数据的定义与特性时间序列数据是指按照时间顺序排列的一系列观测值。
在金融领域，时间序列数据无处不在，如股票价格、汇率、利率等。
时间序列数据具有趋势性、周期性、随机性等特性，这些特性对我们的分析和建模都有着重要的影响。
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。
金融计量分析复习题
I(0)，这时我们就 X 与 Y 是协整的。
二、问答题
1. 建立与应用计量经济学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、
列为 1 阶单整 (Integrated of 1)序列，记为 I(1)。一般地， 如果一个时间序列经过 d 次差分变成平稳的，则称原序列为 d 阶单整 (Integrated of d)序列，记为 I(d)。特别地， I(0) 为平稳序列。
11. 差分平稳与趋势平稳过程 随机性趋势可以通过差分方法消除。 例如
7. 序列相关性 如果随机干扰项不满足序列不相关性，称为存在序列相关性。
8. 随机解释变量问题 对于模型
基本假设:解释变量 X1,X2,…,Xk 是确定性变量。 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。假设 X2 为随机解释变量。对于随机 解释变量问题，分三种不同情况：
假设 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。即
( X i X )2 / n Q,
n
假设 6：回归模型是正确设定的
6. 一元线性回归模型总体条件均值预测值的置信区间如何构
造？
要判断样本参数的估计值在多大程度上可以“近似”地替代总体参数
的真值，往往需要通过构造一个以样本参数的估计值为中心的“区间”，
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、参数估计值进行显著性检验； （3）利用回归方程进行分析、评价及预测。
金融计量分析期末复习
金融计量分析期末复习一，考试题型一，选择题（20分，10题，每题2分） 二，名词解释（20分，5题，每题4分） 三，计算题（30分，共3题，每题10分）四，简答题（20分，共3题，6分，6分，8分） 五，程序结果分析题（10分，共1题）二，名词解释1. 估计量的无偏性 ：估计量抽样分布的数学期望等于总体参数的真值。
如果总体参数为seta ，seta1为估计量，如果E(seta1)=seta ，那么seta1为seta 的无偏估计量。
seta1也是一个随机变量，它取决于样本，根据所选样本的不同而变化。
2. 数据的季节性调整 季节性调整是指针对某些经济指标因受季节性因素影响而出现可预期的高峰或低谷所进行的调整。
对经济指标作季节性调整有助于察觉其潜在趋势。
通过自目前的变化中扣除过去数年的平均变动，可说明此上涨或下跌是否是不寻常的，或纯粹只是季节性现象。
3. 伪回归问题 伪回归是一组非平稳时间序列之间不存在协整关系时这一组变量构造的回归模型中可能出现的一种“假回归”。
单位根检验由于传统的经济计量学方法对非平稳的时间序列不再适用,利用传统方法对计量模型进行统计推断时，许多参数的统计量的分布不再是标准分布,所作的回归被称为“伪回归”。
4. 混合横截面数据 混合横截面指的是跨期各个个体当做观测个案，因此有个假设各个时期观测对象的分布一样，本质上讲还是截面数据方法，跟面板数据不同。
5. 调整的决定系数 调整R 方的解释与R 方类似，不同的是：调整R 方同时考虑了样本量（n ）和回归中自变量的个数（k ）的影响，这使得调整R 方永远小于R 方，而且调整R 方的值不会由于回归中自变量个数的增加而越来越接近1。
6. 季节虚拟变量7. 加权最小二乘法 加权最小二乘法是对原模型进行加权，使之成为一个新的不存在异方差性的模型，然后采用普通最小二乘法估计其参数的一种数学优化技术。
8. 一阶滞后项 比如每年的GDP 数据分成三个部分的贡献 GDP=aK+bL+cA滞后就是把前一期的数据也加进来 GDP=aK+bL+cA+GDP(-1)如左边是2008年的GDP 右边的GDP(-1)就是一阶滞后 也就是2007的GDP 总体回归函数 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 ）。
金融计量学期末复习试题(二)及答案1
金融计量学期末复习试题（二）及答案1.在线性回归模型中，若解释变量1X和2X的观测值成比例，既有i i kX X21=，其中k为非零常数，则表明模型中存在（B）。
A.方差非齐性B.多重共线性C.序列相关D.设定误差2.在多元线性回归模型中，若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近于1，则表明模型中存在（A）。
A.多重共线性B.异方差性C.序列相关D.高拟合优度3.戈德菲尔德—匡特检验法可用于检验（A）。
A.异方差性B.多重共线性C.序列相关D.设定误差4.若回归模型中的随机误差项存在异方差性，则估计模型参数应采用（B）。
A.普通最小二乘法B.加权最小二乘法C.广义差分法D.工具变量法5.如果回归模型中的随机误差项存在异方差，则模型参数的普通最小二乘估计量（B）。
A.无偏且有效B.无偏但非有效C.有偏但有效D.有偏且非有效6．对于模型i i i X Yμββ++=10，如果在异方差检验中发现2)(σμi i X Var=，则用权最小二乘法估计模型参数时，权数应为（D）。
A.i XB.iX C.i X1D.i X17.若回归模型中的随机误差项存在一阶自回归形式的序列相关，则估计模型参数应采用（C）。
A.普通最小二乘法B.加权最小二乘法C.广义差分法D.工具变量法8.用于检验序列相关的DW统计量的取值范围是(D)。
A.0≤DW≤1B.－1≤DW≤1C.－2≤DW≤2D.0≤DW≤49.已知DW统计量的值接近于2，则样本回归模型残差的一阶自相关系数ρˆ近似等于（A）。
A.0B.-1C.1D.0.510.已知样本回归模型残差的一阶自相关系数接近于-1，则DW 统计量近似等于(D)。
A.0B.1C.2D.411.在给定的显著性水平之下，若DW统计量的下和上临界值分别为dL和du,则当dL<dw<=""p="" data-filtered="filtered">A.存在一阶正自相关B.存在一阶负相关C.不存在序列相关D.存在序列相关与否不能断定12.某商品需求函数为u x b b y i i i++=10，其中y为需求量，x为价格。
金融计量学期末复习试题(二)及答案1
金融计量学期末复习试题（二）及答案1.在线性回归模型中，若解释变量1X 和2X 的观测值成比例，既有i i kX X 21=，其中k 为非零常数，则表明模型中存在（B ）。
A.方差非齐性B.多重共线性C.序列相关D.设定误差2.在多元线性回归模型中，若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近于1，则表明模型中存在（A ）。
A.多重共线性B.异方差性C.序列相关D.高拟合优度3.戈德菲尔德—匡特检验法可用于检验（A ）。
A.异方差性B.多重共线性C.序列相关D.设定误差4.若回归模型中的随机误差项存在异方差性，则估计模型参数应采用（B ）。
A.普通最小二乘法B.加权最小二乘法C.广义差分法D.工具变量法5.如果回归模型中的随机误差项存在异方差，则模型参数的普通最小二乘估计量（B ）。
A.无偏且有效B.无偏但非有效C.有偏但有效D.有偏且非有效6．对于模型i i i X Y μββ++=10，如果在异方差检验中发现2)(σμi i X Var =，则用权最小二乘法估计模型参数时，权数应为（D ）。
A. i XB. iX C. i X 1 D. i X 17.若回归模型中的随机误差项存在一阶自回归形式的序列相关，则估计模型参数应采用（C ）。
A.普通最小二乘法B.加权最小二乘法C.广义差分法D.工具变量法8.用于检验序列相关的DW 统计量的取值范围是(D)。
A.0≤DW≤1B.－1≤DW≤1C.－2≤DW≤2D.0≤DW≤49.已知DW 统计量的值接近于2，则样本回归模型残差的一阶自相关系数ρˆ近似等于（A ）。
A.0B.-1C.1D.0.510.已知样本回归模型残差的一阶自相关系数接近于-1，则DW 统计量近似等于(D)。
A.0B.1C.2D.411.在给定的显著性水平之下，若DW 统计量的下和上临界值分别为dL 和du,则当dL<dw<="" p="" data-filtered="filtered">A.存在一阶正自相关B.存在一阶负相关C.不存在序列相关D.存在序列相关与否不能断定12.某商品需求函数为u x b b y i i i ++=10，其中y 为需求量，x 为价格。
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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：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。
《金融计量学》复习重点及答案
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..ˆˆ)X |E(Y ˆ) )X |E(Y ( ˆˆˆ :SRF 2211i21i 21的估计量。
是的估计量；是的估计量；是其中相对于ββββββββi i i i Y X X Y +=+=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..即用符号表示为：自相关常见于时间序列数据..异方差、 异方差性是为了保证回归参数估计量具有良好的统计性质BLUE;线性回归模型的一个重要假定是：总体回归函数中的随机误差项满足同方差性;即服从相同的方差..如果这一假定不满足;则称线性回归模型存在异方差性.. 随机误差项：模型中没有包含的所有因素的代表例： Y — 消费支出 X —收入、 — —参数 u —随机误差项显着性检验 显着性检验时利用样本结果;来证实一个零假设的真伪的一种检验程序..显着性检验的基本思想在于一个检验统计量作为估计量以及在虚拟假设下;这个统计量的抽样分布..根据已有数据算出的统计量值决定是否接受零假设..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cov(,)()0i j i j E i j μμμμ=≠≠存在uX Y ++=βααβ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从计量经济学的定义来看;他是定量化的经济学；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做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着严格的区别;它限于经济领域；从建立与应用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着透彻的认识为基础..综上所述;计量经济学是一门经济学科..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•数学提供研究方法计量经济学通过经济理论数量化经济模型成为经济计量模型；事实反映为为统计数据;加工数据；数理统计补充改造形成经济计量方法..根据数据运用经济计量方法对模型估计、检验;得到结构、分析经济预测、政策评价、3、建立与应用计量经济模型的主要步骤有哪些经济理论或假说的陈述；建立数学数理经济模型；建立统计或计量经济模型；收集处理数据；计量经济模型的参数估计；检验来自模型的假说——经济意义检验；检验模型的正确性——模型的假设检验；模型的运用——预测、结构分析、政策模拟等4、计量经济学有哪些主要应用领域提出研究的经济问题和度量方式;对研究的经济现象进行实际统计观测分析影响因素——根据经济理论、实际经验;选择若干影响因素作为解释变量分析各种因素与所研究经济现象的相互关系;根据先验经济理论和实际经验;决定相互间联系的数学关系式确定所研究的经济问题与各种影响因素的数量关系;需要科学的数量分析方法 ;主要是参数估计方法分析和检验所得数量结论的可靠性;需要运用统计方法 ;对模型的检验运用数量研究结果作经济分析和预测;对数量分析的实际应用 ;对模型的应用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..5、时间序列数据和横截面数据有何异同时间序列数据: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..时间序列数据和横截面数据;对某个统计指数在不同时期进行观测;将得到的数据按时间先后次序进行排列;这样得到的统计数据称为时间序列数据..与此不同;若某个指标在不同的个体上进行观测;则得到该指标的一组横截面数据..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从经济学角度看;客观经济现象是十分复杂的;是很难用用有限个变量、某一种确定的形式来描述的;这就是设置随机误差项的原因..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1.0u),cov( :=i i j X u X 含义不相关与随机项因而解释变量2. 关。
金融计量学考试材料
金融计量学考试材料(总6页) -CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1-CAL-本页仅作为文档封面，使用请直接删除1、房租问题下列几个问题都采用表1中的数据。
数据来自于一个对计量经济学学生的调查，所有的学生都回答了问题。
变量的定义如下：RENT=每月总房租(以美元计) NO =公寓中的人数 RM =公寓中房间数;0; SEX ⎧=⎨⎩1如果是女生如果是男生 DIST=距校园中心的距离(以街区计) RPP=RENT/NO=人均房租解答下列问题 (1)设RPP 服从均值为μRPP 方差为RPP σ2的正态分布。
如果(a ) RPP σ=22150，(b )RPP σ2未知，在显著性水平为5%下检验假设.RPP μ=135(2) 我们希望通过表1中房租数据来研究学生对住房的需求。
令变量RPP 和RPR 作为对公寓单元需求的度量，它们的定义分别为：RPP=RENT(每单元租金)/NO(每单元居住人数)，RPR=RM(房间数)/NO(人数)。
要估计的模型为 RPP SEX RPR (DIST)ββββε=++++1234Ia ) 对于模型I ，检验β3= 0的假设(与β3>0相比)。
结果是否与你的预想一致？b ) 对于模型I ，检验β4= 0的假设(与β4<0相比)。
结果是否与你的预想一致？c ) 对于模型I ，用t 检验检验检验β2= 0的假设。
(3) 有人认为男生和女生对空间(用RPR 度量)和距学校的距离(用DIST 度量)具有不同的观点。
对模型II 进行估计。
RPP SEX RPR (DIST)[(RPR)(SEX)][DIST)(SEX)]ββββββε=++++++123456II a ) 分别检验β5= 0和β6= 0的假设。
b ) 计算模型I ，II 的R 2。
2、 表2给出了美国30所知名学校的MBA 学生1994年基本年薪(ASP)、GPA 分数(从1到4共四个等、级)、GMAT 分数以及每年学费的数据。
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金融计量学复习重点及
答案
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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：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。
)）
ˆˆ)X |E(Y ˆ)
)X |E(Y ( ˆˆˆ :SRF 2
211i
21i 21的估计量。
是的估计量；
是的估计量；是其中相对于ββββββββi i i i Y
X X Y +=+=
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
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。
即用符号表示为：
自相关常见于时间序列数据。
异方差、 异方差性是为了保证回归参数估计量具有良好的统计性质BLUE ，线性回归模型的一个重要假定是：总体回归函数中的随机误差项满足同方差性，即服从相同的方差。
如果这一假定不满足，则称线性回归模型存在异方差性。
随机误差项：
模型中没有包含的所有因素的代表
例：
Y — 消费支出 X —收入 、 — —参数 u —随机误差项
cov(,)()0i j i j E i j μμμμ=≠≠存在u X Y ++=βααβ
显着性检验显着性检验时利用样本结果，来证实一个零假设的真伪的一种检验程序。
显着性检验的基本思想在于一个检验统计量（作为估计量）以及在虚拟假设下，这个统计量的抽样分布。
根据已有数据算出的统计量值决定是否接受零假设。
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
从计量经济学的定义来看，他是定量化的经济学；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做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着严格的区别，它限于经济领域；从建立与应用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着透彻的认识为基础。
综上所述，计量经济学是一门经济学科。
2、为什么说计量经济学是经济理论、数学和统计学的结合
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
计量经济学通过经济理论数量化经济模型成为经济计量模型；事实反映为为统计数据，加工数据；数理统计补充改造形成经济计量方法。
根据数据运用经济计量方法对模型估计、检验，得到结构、分析经济预测、政策评价、
3、建立与应用计量经济模型的主要步骤有哪些
经济理论或假说的陈述；
建立数学（数理经济）模型；
建立统计或计量经济模型；
收集处理数据；
计量经济模型的参数估计；
检验来自模型的假说——经济意义检验；
检验模型的正确性——模型的假设检验；
模型的运用——预测、结构分析、政策模拟等
4、计量经济学有哪些主要应用领域
提出研究的经济问题和度量方式，对研究的经济现象进行实际统计观测
分析影响因素——根据经济理论、实际经验，选择若干影响因素作为解释变量
分析各种因素与所研究经济现象的相互关系，根据先验经济理论和实际经验，决定相互间联系的数学关系式
确定所研究的经济问题与各种影响因素的数量关系，需要科学的数量分析方法 ,主要是参数估计方法
分析和检验所得数量结论的可靠性，需要运用统计方法 ,对模型的检验
运用数量研究结果作经济分析和预测，对数量分析的实际应用 ,对模型的应用
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。
5、时间序列数据和横截面数据有何异同
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。
时间序列数据和横截面数据，对某个统计指数在不同时期进行观测，将得到的数据按时间先后次序进行排列，这样得到的统计数据称为时间序列数据。
与此不同，若某个指标在不同的个体上进行观测，则得到该指标的一组横截面数据。
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
从经济学角度看，客观经济现象是十分复杂的，是很难用用有限个变量、某一种确定的形式来描述的，这就是设置随机误差项的原因。
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
1.0u),cov( :=i i j X u X 含义不相关
与随机项因而解释变量
2. 关。
所有自变量彼此线性无
3. 为随机变量是随机向量i n u u ⇔⨯1
4. 零期望
5. 同方差，不相关.解释变量取值不同，但是被解释变量的方差相同。
6. ),0(~21I N u n σ⨯
8、异方差存在的原因、后果及克服方法。
原因：异方差性是为了保证回归参数估计量具有良好的统计性质BLUE ，线性回归模型的一个重要假定是：总体回归函数中的随机误差项满足同方差性，即服从相同的方差。
如果这一假定不满足，则称线性回归模型存在异方差性。
后果：若线性回归模型存在异方差性，则用OLS 估计模型，得到的参数估计量不是有效估计量，甚至也不是渐近有效的估计量；此时也无法对模型参数的进行有关显着性检验。
克服方法：
（（ 或者是：克服方法：分两种情况
1）误差方差为已知时，采用加权最小二乘法。
2）误差方差为未知时，关键就是找出异方差的具体形式，然后进行变换来消除异方差。
））
9、多重共线性存在的原因、后果及克服方法。
原因：
解释变量在时间上存在着共同变化的趋势导致了多重共线的产生。
后果：
（1）由于估计量的方差增大，使得估计量的精度大大降低，因而不能正确判断各解释变量对被解释变量影响的大小。
（2）由于估计量的方差增大，相应标准差增大，在对参数进行显着检验时，增大了接受零假设的可能性，致使错误地舍去了对因变量有显着影响的变量。
若作区
间预测也将降低预测的精度。
（3）解释变量多重共线时，虽然可以得到OLS估计量，但是估计量及标准差非常敏感，若观测值稍微有所变化，估计量就会产生较大的改变。
克服的方法：
（1）除去不重要的解释变量
（2）利用已知信息
（3）变换模型的形式
（4）增加样本容量
（5）逐步回归法
10、自相关存在的原因、后果及克服方法。
原因：一、惯性二、模型的数学形式不妥三、回归模型中略去了带有自相关的重要解释变量
果：模型存在自相关的后果
1. 回归系数的最小二乘估计量jβˆ仍具有无偏性。
2. Var(jβˆ) 不再具有最小方差性。
3. 有可能低估误差项u t的方差（估计小了）。
4. 由于u t 存在自相关时，Var(1ˆβ) 和s u2都变大，
都不具有最小方差性。
用依据普通最小二乘法
得到的回归方程去预测，预测无有效性。
克服方法：1. 如果自相关是由于错误地设定模型的数学形式所致，那么就应当修改模型的数学形式。
方法是用残差et 对解释变量的较高次幂进行回归。
2. 如果自相关是由于模型中省略了重要解释变量造成的，那么解决办法就是找出略去的解释变量，把它做为重要解释变量列入模型。
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。
应该都是最后一节老师讲的内容。