模型设定误差
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R2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。
P j1、偏回归系数：在多元线性回归模型中，回归系数J(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。
22、多重可决系数：“回归平方和”与“总离差平方和”的比值，用R表示。
r^23、修正的可决系数：用自由度修正多重可决系数R 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XX可逆,XX存在。
古扎拉蒂计量经济学第四版讲义Ch9 Model Specification
第九章模型设定Model Specification and Diagnostic Testing1. Introduction假如模型没有被正确设定，我们会遇到model specification error或model specification bias 问题。
本章主要回答这些问题：1、选择模型的标准是什么？2、什么样的模型设定误差会经常遇到？3、模型设定误差的后果是什么？4、有那些诊断工具来发现模型设定误差？5、如果诊断有设定误差，如何校正，有何益处？6、怎样评估相互竞争模型的表现（model evaluation）？Model Selection Criteria这是笼统的模型选择标准：1、利用该模型进行预测在逻辑上是可能的；2、模型的参数具有稳定性，否则，预测就很困难。
弗里德曼说：模型有效性的唯一检验标准就是比较模型的预测是否与经验一致。
3、模型要与经济理论一致。
4、解释变量必须与误差项不相关。
5、模型的残差必须是白噪声；否则就存在模型设定误差。
6、最后选择的模型应该涵盖其它可能的竞争模型；也就是说，其他模型不应该比所选模型的表现更好。
Types of specification errors大概有这几种设定误差：设定误差之一：所选模型忽略了重要的解释变量（该解释变量被包含在模型误差中）设定误差之二：所选模型包含了不必要或不相关的解释变量设定误差之三：所选模型具有错误的方程形式（比如y采用了不该采用的对数转换）设定误差之四：被解释变量and/or解释变量测量偏差（所用数据相对于真实值有偏差）导致的误差（commit the errors of measurement bias）设定误差之五：随机误差项进入模型的形式不对引起的误差（比如是multiplicatively还是additively）The assumption of the CLRM that the econometric model is correctly specified has two meanings. One, there are no equation specification errors, and two, there are no model specification errors.上面概括的五种设定误差称为equation specification errors。
计量经济学简答题整理
简答题一、计量经济学的步骤答：选择变量和数学关系式 —— 模型设定 确定变量间的数量关系 —— 估计参数 检验所得结论的可靠性 —— 模型检验 作经济分析和经济预测 —— 模型应用 二、模型检验答：所谓模型检验，就是要对模型和所估计的参数加以评判，判定在理论上是否有意义，在统计上是否有足够的可靠性。
对计量经济模型的检验主要应从以下四方面进行：1、经济意义的检验。
2、统计推断检验。
3、计量经济学检验。
4、模型预测检验。
三、模型应用 答：（1）经济结构分析，是指用已经估计出参数的模型，对所研究的经济关系进行定量的考查，以说明经济变量之间的数量比例关系。
（2）经济预测，是指利用估计了参数的计量经济模型，由已知的或预先测定的解释变量，去预测被解释变量在所观测的样本数据以外的数值。
（3）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作出评价。
（4）检验与发展经济理论，是利用计量经济模型去验证既有经济理论或者提出新的理论。
四、普通方法的思想和它的计算方法答：计量经济学研究的直接目的是确定总体回归函数12,然而能够得到的知识来自总体的若干样本的观测值，要用样本信息建立的样本回归函数尽可能“接近”地去估计总体回归函数。
为此，可以以从不同的角度去确定建立样本回归函数的准则，也就有了估计回归模型参数的多种方法。
例如，用生产该样本概率最大的原则去确定样本回归函数，成为极大似然发展；用估计的剩余平方和的最小的原则确定样本回归函数。
称为最小二乘法则。
为了使样本回归函数尽可能接近总体回归函数，要使样本回归函数估计的与实际的的误差尽量小，即要使剩余项越小越好。
可是作为误差有正有负，其简单代数和∑最小的准则，这就是最小乘准则，即∑∑∑五、简单线性回归模型基本假定 答：（1）对模型和变量的假定,如12i i iY X u ββ=++①假定解释变量x 是确定性变量,是非随机的,这是因为在重复抽样中是取一组固定的值.或者虽然是随机的,但与随机扰动项也是不相关；②假定模型中的变量没有测量误差。
计量经济学名词解释
计量经济学名词解释1、计量经济学计量经济学是一个分支学科，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，统计学，经济理论和数学这结合便构成了计量经济学。
2、计量经济学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、解释变量影响被解释变量的因素或因子，是原因变量，记为“X”.4、被解释变量结果变量称为被解释变量，记为“Y”。
5、结构分析结构分析是对经济现象中变量之间相互关系的研究。
所采用的主要方法是弹性分析、乘数分析与比较静力分析。
6、时间序列数据按照时间先后顺序排列的统计数据，又称为纵向数据。
7、截面数据一批发生在同一时间截面上的调查数据，又称横向数据。
8、平行数据（面板数据）时间序列数据与截面数据的合成体，又称面板数据。
9、回归分析回归分析是研究一个变量关于另一个（些）变量的依赖关系的计算方法和理论。
10、随机误差项被解释变量数值与其条件期望之间的离差，是一个不可观测的随机变量，称为随机误差项，或随机干扰项。
11、最小二乘法通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。
12、最佳线性无偏估计量拥有有限样本性质或小样本性质这类性质的估计量，称为最佳线性无偏估计量。
13、拟合优度是SRF对样本观测值的拟合程度，即样本回归直线与观测散点之间的紧密程度。
14、方程显著性检验对所有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做出推断的检验。
15、变量显著性检验是对模型中某一个具体的解释变量X与被解释变量Y之间的线性关系在总体上是否显著成立做出判断，换言之，是考察所选择的X在总体上是否对Y有显著的线性影响。
16、最小样本容量是指从最小二乘原理和最大似然原理出发，欲得到参数估计量，不管其质量如何，所要求的样本容量的下限。
17、满足基本要求的样本容量当n≥30或者至少n≥3(k+1)时，才能说满足模型估计的基本要求。
18、需求函数的零阶齐次性当所有商品价格和消费者货币支出总额按照同一比例变动时，需求量保持不变，这就是所谓的消费者无货币幻觉。
计量经济学名词解释与简答
1、完全共线性：对于多元线性回归模型，其基本假设之一是解释变量1x ，2x ，…，k x 是相互独立的，如果存在02211=+++ki k i i x c x c x c ，i=1，2，…，n ，其中c 不全为0，即某一个解释变量可以用其他解释变量的线性组合表示，则称为完全共线性。
2、虚假序列相关：由于随机干扰项的序列相关往往是在模型设定中遗漏了重要的解释变量或对模型的函数形式设定有误时而导致的序列相关。
3、残差项：是指对每个样本点，样本观测值与模型估计值之间的差值。
4、多重共线性：在经典回归模型中总是假设解释变量之间是相互独立的。
如果某两个或多个解释变量之间出现了相关性，则称为多重共线性。
5、无偏性：是指参数估计量的均值（期望）等于模型的参数值。
6、工具变量：是在模型估计过程中被作为工具使用，以替代模型中与随机误差项相关的随机解释变量的变量。
7、结构分析：经济学中所说的结构分析是指对经济现象中变量之间关系的研究。
8、虚假回归（伪回归）：如果两列时间序列数据表现出一致的变化趋势（非平稳），即它们之间没有任何经济关系，但进行回归也会表现出较高的可决系数。
9、异方差性：即相对于不同的样本点，也就是相对于不同的解释变量观测值，随机干扰项具有不同的方差。
10、计量经济学：它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内容的分支学科。
11、计量经济学模型：揭示经济活动中各种因素之间的定量关系，用随机性的数学方程加以描述。
12、截面数据：是一批发生在同一时间截面上的数据。
13、回归分析：是研究一个变量关于另一个（些）变量的依赖关系的计算方法和理论，其目的在于通过后者的已知和设定值，去估计和（或）预测前者的（总体）均值。
14、随机误差项：观察值围绕它的期望值的离差就是随机误差项。
15、最佳线性无偏估计量（高斯-马尔可夫定理）：普通最小二乘估计量具有线性性、无偏性和有效性等优良性质，是最佳线性无偏估计量，这就是著名的高斯-马尔可夫定理。
第九章 模型设定误差 《计量经济学》PPT课件
n
(ei ei1)2
d i2 n
ei2
i 1
（9.3.2）
3. 给定显著性水平，查DW表，若统计量显示为正
自相关，则拒绝原假设，首先考虑存在模型设定
误差。
• 例9.1 我们来看一个教学例子。表9.1给出了一个 总成本（Y）和产出(X)的数据，现在来建立总成 本函数模型
• 对于模型一，DW=2.7002，n=10，k′=3，给定显著
性水平5%，查表得临界值为dL=0.525和dU=2.016。 DW落在[4-dU，4-dL]=[1.984，3.475]区域，表明残 差中不存在显著的正相关。从而可以判断模型没
有遗漏的变量。
（三）拉姆齐的RESET检验
拉姆齐（Ramsey）于1969年提出了回归设定误 差检验(regression specification error test， RESET)，它是一般性设定误差检验（test for general mis-specification）。
（一）残差图示法
进行OLS回归，得到残差序列ei，并做其与时间t 或某解释变量X的散点图，从图形上来考察残差序 列ei是否有规律地变动，以此来判断模型是否有遗 漏变量或函数形式设定的错误。
（二）DW检验
确定模型存在遗漏有关变量（非纯自相关）还是 模型真的存在自相关（纯自相关）。
假如真实模型为：
Yi 1 2 X 2i 3 X3i ui（9.2.1）
RESET检验的具体步骤：
1. 对所选模型
u)
（9.2.14）
从而，在满足经典假定条件下
计量经济学-第13章 模型设定和诊断检验
(13.2.7)所表明的是，研究者没有使用真正的Yi和Xi，却用
了含有测量误差的替代变量Yi*和Xi*。
11
5、对随机误差项ui不正确的设定 （Specification errors to the stochastic error ）
如果真实的、正确的模型是：
Yi Xiui
并且lnui满足CLRM的假定
就很困难。
表现出数据的协调性；即从模型中估计的残差必须完全随机
（从技术上而言必须是白噪音）。
模型有一定的包容性；即模型应该包容或包括所有与之竞争
的模型。
6
§13.2 设定误差的类型
1、漏掉一个有关变量（1.Omitting A Relevant Variable）
为了简明起见，令这个模型为：
因此，(13.2.2)中的误差项u2i事实上是：
u2i
u1i
4
X
3 i
8
2、包含了一个无需或无关的变量 （Including an unnecessary or irrelevant variable）
假定另一个研究者使用了以下模型：
Yi
1
2 X i
3
X
2 i
4
X
3 i
或近似地为 例如，若 c = 15，k = 5，α = 5%， 由(13.4.3)，真实的显著性水平为 (15／5)(5%) = 15%
(13.4.2) (13.4.3)
28
在实践中，多数研究者都仅报告其“最终”回归结 果，而不透露此前是如何通过大量数据开采或预检验而 得到这些结果的详情。
——这与个人升迁有关！
( E(ˆ3) 2
模型设定偏误问题
变换变量
对某些变量进行适当的变换，可能有助于消 除模型设定偏误。
使用其他模型
如果一种模型无法充分拟合数据，可以尝试 使用其他模型。
模型设定偏误的修正方法
手动修正
01
根据专业知识或数据特点，手动调整模型的结构或参数，以消
除模型设定偏误。
自动修正
02
利用软件提供的自动修正功能，如一些统计软件中的“自动选
要点三
例子
考虑一个简单的线性回归模型，其中被 解释变量是家庭收入（Y），解释变量 是教育程度（X1）和工作经验（X2）。 如果遗漏了职业类型（X3）这一重要 解释变量，那么模型将无法准确估计 X1和X2对Y的影响，导致估计结果出 现偏差。
测量误差偏误
总结词
详细描述
例子
测量误差偏误是计结果出现偏差。
常见的模型设定偏误类型
遗漏变量偏误
要点一
总结词
遗漏变量偏误是指模型中未能包含对 被解释变量有重要影响的解释变量， 导致估计结果出现偏差。
要点二
详细描述
在经济学和其他社会科学领域，模型 中往往包含许多解释变量，但受限于 数据可得性和模型复杂度等因素，一 些重要的解释变量可能被遗漏。这会 导致模型无法准确捕捉到所有影响被 解释变量的因素，从而产生偏误。
联立性偏误
总结词
联立性偏误是指模型中解释变量 之间存在相关性，导致估计结果 出现偏差。
详细描述
例子
在多元回归模型中，如果解释变 量之间存在相关性，会导致多重 共线性问题，使得模型无法准确 估计每个解释变量的效应。这会 导致估计结果的不稳定性和偏误。
考虑一个包含三个解释变量的多 元线性回归模型，其中被解释变 量是消费支出（Y）。如果两个解 释变量X1和X2之间存在高度相关 性，那么模型在估计X1和X2对Y 的影响时会出现偏误，导致估计 结果的不准确。
第十章 计量经济学-模型设定.
对多元回归，非线性函数可能是关于若干个 或全部解释变量的非线性，这时可按遗漏变量的 程序进行检验。 例如，估计 Y=0+1X1+2X2+
但却怀疑真实的函数形式是非线性的。 这时，只需以估计出的Ŷ的若干次幂为“替代” 变量，进行类似于如下模型的估计
ˆ2 Y ˆ3 Y 0 1 X1 2 X 2 1Y 2
2.39 9.52
• 由所得系数可以看出，两种情况下均造成高估所保留变量的参数， 据此做分析可能导致得出错误的结论。 • 两个参数所处的区间应该分别为0 1 0.454 和 0 2 0.051
关于遗漏必要的解释变量的总结
• 遗漏必要的解释变量是一种严重的错误，必须 注意避免。 • 对别人的研究成果做评价时，是否存在遗漏必 要解释变量的错误是需要考察的最重要的一个 方面。
例如，先估计 Y=0+ 1X1+v 得 ˆ ˆ0 ˆ1 X 1 Y
ˆ2 Y ˆ3 Y 0 1 X 1 1Y 2
再根据增加解释变量的F检验来判断是否增加这 些“替代”变量。 若仅增加一个“替代”变量，也可通过t检验来 判断。
RESET检验也可用来检验函数形式设定偏误的 问题。
ˆ ) 2 Var( 1
ˆ1 ) Var(
2 x 1i
2
x
2 1i
x ( x1i x2i )
2 2i
x
2 2i
2
2 2 x ( 1 r 1i x1x2 )
2
如果X2与X1相关，显然有 如果X2与X1不相关，也有
ˆ) ˆ1 ) Var( Var( 1 ˆ) ˆ1 ) Var( Var( 1
计量经济学名词解释与简答
1、完全共线性：对于多元线性回归模型，其基本假设之一是解释变量1x ，2x ，…，k x 是相互独立的，如果存在02211=+++ki k i i x c x c x c ，i=1，2，…，n ，其中c 不全为0，即某一个解释变量可以用其他解释变量的线性组合表示，则称为完全共线性。
2、虚假序列相关：由于随机干扰项的序列相关往往是在模型设定中遗漏了重要的解释变量或对模型的函数形式设定有误时而导致的序列相关。
3、残差项：是指对每个样本点，样本观测值与模型估计值之间的差值。
4、多重共线性：在经典回归模型中总是假设解释变量之间是相互独立的。
如果某两个或多个解释变量之间出现了相关性，则称为多重共线性。
5、无偏性：是指参数估计量的均值（期望）等于模型的参数值。
6、工具变量：是在模型估计过程中被作为工具使用，以替代模型中与随机误差项相关的随机解释变量的变量。
7、结构分析：经济学中所说的结构分析是指对经济现象中变量之间关系的研究。
8、虚假回归（伪回归）：如果两列时间序列数据表现出一致的变化趋势（非平稳），即它们之间没有任何经济关系，但进行回归也会表现出较高的可决系数。
9、异方差性：即相对于不同的样本点，也就是相对于不同的解释变量观测值，随机干扰项具有不同的方差。
10、计量经济学：它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内容的分支学科。
11、计量经济学模型：揭示经济活动中各种因素之间的定量关系，用随机性的数学方程加以描述。
12、截面数据：是一批发生在同一时间截面上的数据。
13、回归分析：是研究一个变量关于另一个（些）变量的依赖关系的计算方法和理论，其目的在于通过后者的已知和设定值，去估计和（或）预测前者的（总体）均值。
14、随机误差项：观察值围绕它的期望值的离差就是随机误差项。
15、最佳线性无偏估计量（高斯-马尔可夫定理）：普通最小二乘估计量具有线性性、无偏性和有效性等优良性质，是最佳线性无偏估计量，这就是著名的高斯-马尔可夫定理。
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。
计量经济学名词解释论述
1、计量经济学:根据经济理论，和统计观测数据，用随机数学模型的方法，研究经济学定量问题的科学。
1、计量经济学模型:在一定假设条件下，描述经济变量之间数量关系的一个或一组随机数学方程。
2、解释变量:影响研究对象结果的‘因素变量3、被解释变量:作为研究对象的变量。
即因果关系中的‘结果变量’：4、狭义回归分析:用确定性的函数关系，近似的描写（拟合）不确定性的相关关系。
5、相关分析:在相关关系中，测定变量之间联系的密切程度。
6、回归变量:用确定的函数关系，近似的描写（拟合）不确定性的相关关系，并测定变量之间密切的联系程度。
7、经济变量：用来描述经济因素数量水平的指标.8、模型参数:模型中表现经济变量相互依存程度的那些因素,同城是一些相对稳定的量.9、前定变量：在模型中滞后内生变量或更大范围的内生变量与外生变量一起称为前定变量。
10、间序列的平稳性，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11、最小平方法:用使估计的剩余平方和最小的原则确定样本回归函数。
Then β^2 =∑xiyi/∑xi2 ; β^1 =Y(Y 上面加一横)-β^2 X(X 上面加一横) only thus ,can the residue sum of squares 残差平方和RSS=∑(Yi-Yi^)2 Is Least 最小。
（故称最小平方差）12、异方差:定义：若线性回归模型 Yi=β1+β2Xi+ui (i=1、 2……n)中方差Var(ui)= σui2=f(Xi)不等于常数则称此模型具有异方差性13、自相关:若相信回归方程中随机项ut 之间的某个协方差Cov(ut ,ut’)不等于 0 (t 不等于 t’; t’不等于 1,2,…,n)14、多重共线性:等价于完全多重共线性+不完全多重共线性若齐次线性方程组 λ2X2i+λ3X3i+……+λkXki=0 i=1,2,…,n 存在不完全为零的解 λ2,λ3,……λk 则称线性回归模型 Yi=β1+β2X2i+…+βkXki+ui 具有完全多重共性15、不完全多重共线性: 若含随机项 vi 齐次线性方程组 λ2X2i+λ3X3i+…+λkXki+vi=0 存在不完全为零的解λ2,λ3,…λk 则称线性回归模型Y=Xβ+U 存在不完全多重共线性16、结构模型:根据经济理论和行为规律，描述经济变量间关系结构的一组含随机项的方程。
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。
计量经济学第十章习题（龚志民）fixed
计量经济学第⼗章习题（龚志民）fixed第10章模型设定与实践问题10.1 模型设定误差有哪些类型？如何诊断？答：模型设定误差主要有以下四种类型：1.漏掉⼀个相关变量；2.包含⼀个⽆关的变量；3.错误的函数形式；4.对误差项的错误假定。
诊断的⽅法有：1.侦察是否含有⽆关变量；2.残差分析，拉姆齐（Ramsey）的RESET检验法，DM（Davidsion-MacKinnon：戴维森麦-克⾦龙）检验；3.拟合优度、校正拟合优度、系数显著性、系数符合的合理性。
10.2 模型遗漏相关变量的后果是什么？答：模型遗漏相关变量的后果是：所有回归系数的估计量是有偏的，除⾮这个被去除的变量与每⼀个放⼊的变量都不相关。
常数估计量通常也是有偏的，从⽽预测值是有偏的。
由于放⼊变量的回归系数估计量是有偏的，所以假设检验是⽆效的。
系数估计量的⽅差估计量是有偏的。
10.3 模型包含不相关变量的后果是什么？答：模型包含不相关变量的后果是：系数估计量的⽅差变⼤，从⽽估计量的精度下降。
10.4 什么是嵌套模型？什么是⾮嵌套模型？答：如果两个模型不能被互相包容，即任何⼀个都不是另⼀个的特殊情形，便称这两个模型是⾮嵌套的。
如果两个模型能互相包容，即其中⼀个是另⼀个的特殊情形，便称这两个模型是嵌套的。
10.5 ⾮嵌套模型之间的⽐较有哪些⽅法？答：⾮嵌套模型之间的⽐较⽅法有：拟合优度或校正拟合优度、AIC（Akaike’s information criterion）准则、SIC（Schwarz’s information criterion）准则和HQ（Hannnan-Qinn criterion）准则。
拉姆齐（Ramsey）的RESET检验法，DM（Davidsion-MacKinnon：戴维森麦-克⾦龙）检验。
习题10.6 对数线性模型在⼈⼒资源⽂献中有⽐较⼴泛的应⽤，其理论建议把⼯资或收⼊的对数作为因变量。
如果教育投资收益率为r ，则接受⼀年教育的⼯资为10(1)w r w =+，0w 是基准⼯资（未接受教育）。
计量经济学习题第7章单方程回归模型的几个专题
计量经济学习题第7章单方程回归模型的几个专题第7章单方程回归模型的几个专题一、名词解释1、虚拟变量2、模型设定误差3、工具变量4、工具变量法5、变参数模型6、分段线性回归模型7、虚拟变量模型二、简答题1、模型中引入虚拟变量的作用是什么？2、虚拟变量引入的原则是什么？3、虚拟变量引入的方式及每种方式的作用是什么？4、判断计量经济模型优劣的基本原则是什么？5、模型设定误差的类型有那些？6、工具变量选择必须满足的条件是什么？7、滞后变量模型包括哪几种类型？写出各自的模型形式。
8、设定误差产生的主要原因是什么？9、在建立计量经济学模型时，什么时候，为什么要引入虚拟变量？三、单项选择题1、设某地区消费函数i i i x c c y μ++=10中，消费支出不仅与收入x 有关，而且与消费者的年龄构成有关，若将年龄构成分为小孩、青年人、成年人和老年人4个层次。
假设边际消费倾向不变，则考虑上述构成因素的影响时，该消费函数引入虚拟变量的个数为（）A.1个B.2个C.3个D.4个2、当质的因素引进经济计量模型时，需要使用（）A. 外生变量B. 前定变量C. 内生变量D. 虚拟变量3、.由于引进虚拟变量，回归模型的截距或斜率随样本观测值的改变而系统地改变，这种模型称为（）A. 系统变参数模型B.系统模型C. 变参数模型D. 分段线性回归模型4、.假设回归模型为i i i x y μβα++=，其中Xi 为随机变量，Xi 与Ui 相关则β的普通最小二乘估计量( )A.无偏且一致B.无偏但不一致C.有偏但一致D.有偏且不一致5、假定正确回归模型为i i i i x x y μββα+++=2211，若遗漏了解释变量X2，且X1、X2线性相关则1β的普通最小二乘法估计量( )A.无偏且一致B.无偏但不一致C.有偏但一致D.有偏且不一致6、对于误差变量模型，模型参数的普通最小二乘法估计量是( )A.无偏且一致的B.无偏但不一致C.有偏但一致D.有偏且不一致7、系统变参数模型分为( )A.截距变动模型和斜率变动模型B.季节变动模型和斜率变动模型C.季节变动模型和截距变动模型D.截距变动模型和截距、斜率同时变动模型8、虚拟变量( )A.主要来代表质的因素，但在有些情况下可以用来代表数量因素B.只能代表质的因素C.只能代表数量因素D.只能代表季节影响因素9、. 分段线性回归模型的几何图形是( )A.平行线B.垂直线C.光滑曲线D.折线10、如果一个回归模型中不包含截距项，对一个具有m 个特征的质的因素要引入虚拟变量数目为( )A.mB.m-1C.m-2D.m+111、设某商品需求模型为Yt=β0+β1Xt+Ut ，其中Y 是商品的需求量，X 是商品的价格，为了考虑全年12个月份季节变动的影响，假设模型中引入了12个虚拟变量，则会产生的问题为（）A ．异方差性B ．序列相关C ．不完全的多重共线性D ．完全的多重共线性四、多项选择题1、系统变参数模型中，参数变化是( )A.随机的B.离散的C.非随机的D.连续的E.系统的2、在包含有随机解释变量的回归模型中，可用作随机解释变量的工具变量必须具备的条件有，此工具变量( )A.与该解释变量高度相关B.与其它解释变量高度相关C.与随机误差项高度相关D.与该解释变量不相关E.与随机误差项不相关3、关于虚拟变量，下列表述正确的有（）A ．是质的因素的数量化B ．取值为l 和0C ．代表质的因素D ．在有些情况下可代表数量因素E ．代表数量因素4、虚拟变量的取值为0和1，分别代表某种属性的存在与否，其中（）A 、0表示存在某种属性B 、0表示不存在某种属性C 、1表示存在某种属性D 、1表示不存在某种属性E 、0和1代表的内容可以随意设定5、在截距变动模型i i i x D y μβαα+++=10中，模型系数（）A 、0α是基础类型截距项B 、1α是基础类型截距项C 、0α称为公共截距系数D 、1α称为公共截距系数E 、01αα-为差别截距系数6、对于线性回归模型i i i i Dx x D y μββαα++++=)(2110，其中D 为虚拟变量，有（）A 、其图形是两条平行线B 、基础类型的截距项是0αC 、基础类型的截距为1βD 、差别截距系数为1αE 、差别斜率系数为12ββ-7、对于分段线性回归模型t t t t D x x x y μβββ+-++=)(*210，其中（）A 、虚拟变量D 代表品质因素B 、虚拟变量D 代表数量因素C 、以*x x t =为界，前后两段回归直线的斜率不同D 、以*x x t =为界，前后两段回归直线的截距不同E 、该模型是系统变参数模型的一种特殊形式五、计算题1、家庭消费C ，除依赖于收入Y 之外，还同下列因素有关：（1）民族：汉、蒙、满、回、藏（2）家庭小孩数：没有孩子、1-2个孩子、3个及以上孩子（3）户主的文化程度：高中以下、高中、大专以上试设定该家庭消费函数的回归模型。
计量经济学简答题及答案
计量经济学简答题及答案-CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1计量经济学简答题及答案1、比较普通最小二乘法、加权最小二乘法和广义最小二乘法的异同。
答：普通最小二乘法的思想是使样本回归函数尽可能好的拟合样本数据，反映在图上就是是样本点偏离样本回归线的距离总体上最小，即残差平方和最小∑=n i i e12min 。
只有在满足了线性回归模型的古典假设时候，采用OLS 才能保证参数估计结果的可靠性。
在不满足基本假设时，如出现异方差，就不能采用OLS 。
加权最小二乘法是对原模型加权，对较小残差平方和2i e 赋予较大的权重，对较大2i e 赋予较小的权重，消除异方差，然后在采用OLS 估计其参数。
在出现序列相关时，可以采用广义最小二乘法，这是最具有普遍意义的最小二乘法。
最小二乘法是加权最小二乘法的特例，普通最小二乘法和加权最小二乘法是广义最小二乘法的特列。
6、虚拟变量有哪几种基本的引入方式 它们各适用于什么情况答: 在模型中引入虚拟变量的主要方式有加法方式与乘法方式，前者主要适用于定性因素对截距项产生影响的情况，后者主要适用于定性因素对斜率项产生影响的情况。
除此外，还可以加法与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与斜率项同时产生影响的情况。
7、联立方程计量经济学模型中结构式方程的结构参数为什么不能直接应用OLS估计答：主要的原因有三：第一，结构方程解释变量中的内生解释变量是随机解释变量,不能直接用OLS 来估计；第二，在估计联立方程系统中某一个随机方程参数时，需要考虑没有包含在该方程中的变量的数据信息，而单方程的OLS 估计做不到这一点；第三，联立方程计量经济学模型系统中每个随机方程之间往往存在某种相关性，表现于不同方程随机干扰项之间，如果采用单方程方法估计某一个方程，是不可能考虑这种相关性的，造成信息的损失。
2、计量经济模型有哪些应用。
答：①结构分析，即是利用模型对经济变量之间的相互关系做出研究，分析当其他条件不变时，模型中的解释变量发生一定的变动对被解释变量的影响程度。
计量经济学名词解释与简答
一、名词解释（每小题3分）1．经济变量：经济变量是用来描述经济因素数量水平的指标。
（3分）2．解释变量：是用来解释作为研究对象的变量（即因变量）为什么变动、如何变动的变量。
（2分）它对因变量的变动做出解释，表现为方程所描述的因果关系中的“因”。
（1分）3．被解释变量：是作为研究对象的变量。
（1分）它的变动是由解释变量做出解释的，表现为方程所描述的因果关系的果。
（2分）4．内生变量：是由模型系统内部因素所决定的变量，（2分）表现为具有一定概率分布的随机变量，是模型求解的结果。
（1分）5．外生变量：是由模型系统之外的因素决定的变量，表现为非随机变量。
（2分）它影响模型中的内生变量，其数值在模型求解之前就已经确定。
（1分）6．滞后变量：是滞后内生变量和滞后外生变量的合称，（1分）前期的内生变量称为滞后内生变量；（1分）前期的外生变量称为滞后外生变量。
（1分）7．前定变量：通常将外生变量和滞后变量合称为前定变量，（1分）即是在模型求解以前已经确定或需要确定的变量。
（2分）8．控制变量：在计量经济模型中人为设置的反映政策要求、决策者意愿、经济系统运行条件和状态等方面的变量，（2分）它一般属于外生变量。
（1分）9．计量经济模型：为了研究分析某个系统中经济变量之间的数量关系而采用的随机代数模型，（2分）是以数学形式对客观经济现象所作的描述和概括。
（1分）10．函数关系：如果一个变量y的取值可以通过另一个变量或另一组变量以某种形式惟一地、精确地确定，则y与这个变量或这组变量之间的关系就是函数关系。
（3分）11．相关关系：如果一个变量y的取值受另一个变量或另一组变量的影响，但并不由它们惟一确定，则y 与这个变量或这组变量之间的关系就是相关关系。
（3分）12．最小二乘法：用使估计的剩余平方和最小的原则确定样本回归函数的方法，称为最小二乘法。
（3分）13．高斯－马尔可夫定理：在古典假定条件下，OLS估计量是模型参数的最佳线性无偏估计量，这一结论即是高斯－马尔可夫定理。
计量经济学-期末考试-简答题
计量经济学期末考试简答题1．简述计量经济学与经济学、统计学、数理统计学学科间的关系.2．计量经济模型有哪些应用？3．简述建立与应用计量经济模型的主要步骤。
4．对计量经济模型的检验应从几个方面入手？5．计量经济学应用的数据是怎样进行分类的？6．在计量经济模型中，为什么会存在随机误差项？7．古典线性回归模型的基本假定是什么?8．总体回归模型与样本回归模型的区别与联系.9．试述回归分析与相关分析的联系和区别。
10．在满足古典假定条件下,一元线性回归模型的普通最小二乘估计量有哪些统计性质？11．简述BLUE的含义。
12．对于多元线性回归模型，为什么在进行了总体显著性F检验之后，还要对每个回归系数进行是否为0的t检验？13.给定二元回归模型: ，请叙述模型的古典假定。
14.在多元线性回归分析中，为什么用修正的决定系数衡量估计模型对样本观测值的拟合优度？15.修正的决定系数及其作用。
16.常见的非线性回归模型有几种情况？17. 18观察下列方程并判断其变量是否呈线性,系数是否呈线性，或都是或都不是。
19。
什么是异方差性？试举例说明经济现象中的异方差性。
20。
产生异方差性的原因及异方差性对模型的OLS估计有何影响.21。
检验异方差性的方法有哪些？22.异方差性的解决方法有哪些？23.什么是加权最小二乘法？它的基本思想是什么？24。
样本分段法（即戈德菲尔特—-匡特检验)检验异方差性的基本原理及其使用条件.25．简述DW检验的局限性。
26．序列相关性的后果。
27．简述序列相关性的几种检验方法。
28．广义最小二乘法(GLS）的基本思想是什么？29．解决序列相关性的问题主要有哪几种方法?30．差分法的基本思想是什么？31．差分法和广义差分法主要区别是什么？32．请简述什么是虚假序列相关.33．序列相关和自相关的概念和范畴是否是一个意思？34．DW值与一阶自相关系数的关系是什么？35．什么是多重共线性？产生多重共线性的原因是什么？36．什么是完全多重共线性?什么是不完全多重共线性?37．完全多重共线性对OLS估计量的影响有哪些？38．不完全多重共线性对OLS估计量的影响有哪些？39．从哪些症状中可以判断可能存在多重共线性？40．什么是方差膨胀因子检验法？41．模型中引入虚拟变量的作用是什么？42．虚拟变量引入的原则是什么?43．虚拟变量引入的方式及每种方式的作用是什么？44．判断计量经济模型优劣的基本原则是什么？45．模型设定误差的类型有那些?46．工具变量选择必须满足的条件是什么？47．设定误差产生的主要原因是什么？48．在建立计量经济学模型时,什么时候，为什么要引入虚拟变量？49．估计有限分布滞后模型会遇到哪些困难50．什么是滞后现像？产生滞后现像的原因主要有哪些？51．简述koyck模型的特点。
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如 果 模 型 设 定 为 ：Yi
0
1 X1i
v
。
i
可
以
证
明
：
E(1 ) 1 2b21
E(0 ) 0 2 ( X 2 b21 X1 )
E[var(1 )]
var(1 )
2 2
(n 2)
( X2i X2 )2 ( X1i X1 )2
其
中
，b21是X
2对X
进
1
行
回
归
后
得
到
的
斜
率系
一般来说，遗漏相关变量的后果要严重一些，因为它 损失了无偏性。特别是当样本比较大时，包含不相关变 量带来的自由度减少不太严重，因而包含不相关变量的 影响要小一些。
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10
遗漏相关变量的影响
证明见古扎拉蒂（1995）或平狄克等（1998）
对于Yi 0 1 X1i 2 X 2i ui
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2.设定误差的影响
1) 遗漏相关变量：回归系数的OLS估计量可能是有偏的、非 一致的；系数的方差估计也是有偏的
2) 包含无关变量：回归系数的OLS估计量是无偏的，方差估 计也是无偏的，但不是最小方差，因而OLS估计量不是有 效的
3) 错误的函数形式：回归系数的OLS估计量可能是有偏的
假 若 正 确 的 模 型 为 ：IMPORTt 0 1PDIt 2Tt ut
那 么 以 下 几 种 情Tt 0 1PDIt ut b.包 含 无 关 变 量 ：IMPORTt 0 1PDIt 2Tt 3Tt 2 ut c.错 误 的 函 数 形 式l：n IMPORTt 0 1 ln PDIt 2Tt ut
7对于给定的X，误差项均值为0
o 关于误差项的假定
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8对于给定的X，误差项方差相等
9对于给定的X，误差项之间不存在序列相关
10误差项服从正态分布
3
放宽的假定
相应的问题
假定1、2 模型设定问题
假定3、4 随机解释变量
假定5
过度决定（微数缺测性）
假定6
多重共线性
假定7
误差项均值非零
假定8
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一、引言：放宽经典模型的假设
经典正态线性回归模型（CNLRM）的假定
o 关于模型的假定
1回归模型对参数而言是线性的 2模型是正确设定的
3解释变量X是确定性变量
o 关于解释变量的假定
4若X是随机的，则误差项与X不相关 5解释变量的取值有足够变异 6解释变量之间不存在完全的线性关系
5、预测能力（predictive power）
弗里德曼说：对模型有效性的唯一检验就是将预测值 与经验值相比较。
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8
常见设定误差的类型
（1）遗漏相关变量（2）包含无关变量 （3）采用错误函数形式 （4）度量误差
如：1968-1987年美国居民对进口商品的消费支出（IMPORT） 与可支配收入（PDI）的关系
第三部分 实践中的回归分析
一、引言：放宽经典模型的假设 二、模型设定误差 三、多重共线性 四、异方差性 五、序列相关性
前面讨论了满足经济假设的回归模型，但是大多数 经济模型是很难严格满足这些经典假设的。这就极大地 限制了经典回归分析的应用范围。因此，我们有必要 研究在放宽这些经典假设的条件下，是否有可能得到回 归系数较好的估计值？如果有可能，其方法是什么？
异方差性
假定9
序列相关
假定10
误差项非正态分布
假定3和4在联立 方程模型中讨论
对假定5我们做简 单讨论
假定7影响参数估 计的无偏性，暂不 讨论
假定10对于大样 本数据不是必需的 假定。
本讲主要考虑放 宽了其余假定后面 临的问题
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4
微数缺测性
o 从理论上讲，样本容量n和解释变量数目k必须满足n>k+2， 才能进行OLS估计和假设检验。但事实上，即便n满足上 述条件，但如果样本很小，那么虽然能够进行估计和检验， 也很难通过t 检验。
数
。
可 见 ：(1) 0和1可 能 是 有 偏 的
(2)
E[
var(1
)]肯
定
高
估
了
的
1
实
际
方
差
还有：(3) 0和1也是不一致的.
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3.设定误差的诊断和处理
遗漏相关变量和采用错误的函数形式
o 根据设定好的模型进行OLS估计，对结果进行判断 a. 残差图 b. R2和调整的R2 c. 与预期相比，系数估计值的符号 d. 回归系数的t值 e. 德宾-沃森d统计量
7
3、拟和优度（goodness of fit）
回归分析的 基本思想是用模型中的解释变量来尽可能 的去解释被解释变量。校正后拟合优度越高，模型越好。
4、理论一致性（theoretical consistency） 无论模型的拟合优度有多高，若模型中存在一个和多个系数
的符号有误，就不能称为一个好模型。
Var( j )
2
TSS j
1
(
1
R
2 j
)；SE( j
)
Var( j )
如果样本容量越小，则X
的变异性就越小，
j
从而TSS j就越小，即Var( j )越大。
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二、模型设定误差
1. 什么是设定误差 2. 设定误差的影响 3. 设定误差的诊断和处理 4. 测量误差
1.什么是设定误差（specification error）
图示：一元回归模型中，真实模型呈幂函数形式，但 却选取了线性函数进行回归。
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其他：
如果R2较低，或者系数估计值的符号与预期相反， 或者有很多t值不显著，或者d统计量偏小。就有可能是 因为遗漏了某个相关变量，或者采用了错误函数形式。
特别是，d统计量偏小很可能不是因为序列相关，而 是因为遗漏了某个相关变量。因此，如果加入某些变量后 d统计量接近2，那么就应该把这些变量包含在模型中。
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a.残差图示法
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• 残差序列变化图
（a）趋势变化 ：
模型设定时可能遗漏 了一随着时间的推移 而持续上升的变量
（b）循环变化：模
型设定时可能遗漏了一 随着时间的推移而呈现 循环变化的变量
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• 模型函数形式设定偏误时残差序列呈现正负 交替变化
o 经典正态线性模型假定模型的设定是正确的，但一般情况 下建立的模型很可能是不正确的，这种情况称为设定误差。
好模型的标准
1、简约性（parsimony） 一定程度的抽象或简化是不可避免的，简单优于复杂。
2、可识别性（identifiability）
对于给定一组数据，每个参数只能有一个估计值。
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