单方程计量经济学模型理论与方法

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计量经济学简答题四

计量经济学简答题四

计量经济学简答题四第一章绪论(一)基本知识类题型1-1.什么是计量经济学?1—2.简述当代计量经济学发展的动向.1-3.计量经济学方法与一般经济数学方法有什么区别?1-4.为什么说计量经济学是经济理论、数学和经济统计学的结合?试述三者之关系。

1—5.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作用和地位是什么?1-6.计量经济学的研究的对象和内容是什么?计量经济学模型研究的经济关系有哪两个基本特征?1-7.试结合一个具体经济问题说明建立与应用计量经济学模型的主要步骤。

1-8.建立计量经济学模型的基本思想是什么?1-9.计量经济学模型主要有哪些应用领域?各自的原理是什么?1—10.试分别举出五个时间序列数据和横截面数据并说明时间序列数据和横截面数据有和异同?1-11.试解释单方程模型和联立方程模型的概念并举例说明两者之间的联系与区别。

1-12.模型的检验包括几个方面?其具体含义是什么?1—13.常用的样本数据有哪些?1-14.计量经济模型中为何要包括随机误差项?简述随机误差项形成的原因。

1—15.估计量和估计值有何区别?哪些类型的关系式不存在估计问题?1—16.经济数据在计量经济分析中的作用是什么?1—20.模型参数对模型有什么意义?习题参考第一章绪论1-1.答: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是由经济学、统计学和数学三者结合而成的交叉学科。

1-2.答:计量经济学自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50年代的发展阶段和60年代的扩张阶段使其在经济学科占据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有权威的一部分;②从1969~2003年诺贝尔经济学奖的XX位获奖者中有XX位是与研究和应用计量经济学有关;著名经济学家、诺贝尔经济学奖获得者萨缪尔森甚至说:“第二次世界大战后的经济学是计量经济学的时代”.③计量经济学方法与其他经济数学方法结合应用得到发展;④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;⑤计量经济学模型的应用从传统的领域转向新的领域如货币、工资、就业、福利、国际贸易等;⑥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、趋势上说明经济现象.1—3.答:计量经济学方法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;一般经济数学方法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。

生产函数单方程计量经济学应用模型

生产函数单方程计量经济学应用模型

生产函数单方程计量经济学应用模型引言生产函数单方程模型是计量经济学中常用的模型之一,用于分析生产输入和产出之间的关系。

通过生产函数模型,经济学家可以研究不同生产要素的组合如何影响产出,并预测生产力的变化对经济增长的影响。

理论背景生产函数是描述产出与输入之间关系的函数。

在生产函数单方程模型中,通常使用柯布-道格拉斯生产函数:\[ Y = K{\alpha}L{\beta}E{\gamma}M{\delta} \]其中,Y表示产出,K表示资本,L表示劳动,E表示技术进步,M表示其他影响产出的要素,而α、β、γ、δ是生产函数的弹性指数,表示各要素对产出的贡献。

模型假设生产函数单方程模型基于以下假设:1.函数形式:生产函数遵循柯布-道格拉斯生产函数的形式。

2.要素弹性:各要素的弹性指数α、β、γ、δ是已知的常数。

3.无限制要素:模型假设存在无限可获得的资本、劳动、技术进步和其他要素。

4.稳定技术:技术进步对生产函数没有影响,即技术进步的变化不会改变生产函数的形式。

模型应用生产函数单方程模型可以应用于许多经济问题的分析和预测。

资本和劳动的替代关系生产函数模型可以帮助经济学家分析资本和劳动之间的替代关系。

通过观察生产函数中资本和劳动的弹性指数,可以了解当资本和劳动的价格发生变化时,如何调整要素的组合来最大化产出。

这对于制定合理的政策和经济政策决策具有重要意义。

技术进步对经济增长的影响生产函数单方程模型还可以研究技术进步对经济增长的影响。

通过改变技术进步的弹性指数,可以观察到技术变革对产出的影响。

这有助于评估技术进步的潜在效应以及相关政策对经济增长的可能影响。

生产要素的效率分析生产函数模型还可以用于分析生产要素的效率。

通过观察生产函数中各要素的弹性指数,可以了解到各要素对产出的贡献程度。

这有助于确定生产要素的合理配置方式,并找到可能的生产效率改进途径。

模型评估为了验证生产函数单方程模型的有效性和准确性,经济学家通常使用计量经济学方法进行评估。

《计量经济学》试题及答案大全(二)

《计量经济学》试题及答案大全(二)

《计量经济学》试题及答案第一章绪论一、填空题:1.计量经济学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,挪威经济学家弗里希,将计量经济学定义为______经济理论____、______统计学____、___数学_______三者的结合。

2.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,计量经济模型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。

3.经济数学模型是用___数学方法_______描述经济活动。

第一章绪论4.计量经济学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。

5.计量经济学模型包括____单方程模型______和___联立方程模型_______两大类。

6.建模过程中理论模型的设计主要包括三部分工作,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取值范围。

7.确定理论模型中所包含的变量,主要指确定__解释变量________。

8.可以作为解释变量的几类变量有_外生经济_变量、_外生条件_变量、_外生政策_变量和_滞后被解释_变量。

9.选择模型数学形式的主要依据是_经济行为理论_。

10.研究经济问题时,一般要处理三种类型的数据:_时间序列_数据、_截面_数据和_虚变量_数据。

11.样本数据的质量包括四个方面_完整性_、_可比性_、_准确性_、_一致性_。

12.模型参数的估计包括_对模型进行识别_、_估计方法的选择_和软件的应用等内容。

13.计量经济学模型用于预测前必须通过的检验分别是_经济意义检验、_统计检验、_计量经济学检验和_预测检验。

14.计量经济模型的计量经济检验通常包括随机误差项的_异方差_检验、_序列相关_检验、解释变量的_多重共线性_检验。

15.计量经济学模型的应用可以概括为四个方面,即_结构分析_、_经济预测_、_政策评价_、_检验和发展经济理论_。

《计量经济学》试题及答案大全(三)

《计量经济学》试题及答案大全(三)

《计量经济学》试题及答案第一章绪论一、填空题:1.计量经济学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,挪威经济学家弗里希,将计量经济学定义为______经济理论____、______统计学____、___数学_______三者的结合。

2.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,计量经济模型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。

3.经济数学模型是用___数学方法_______描述经济活动。

第一章绪论4.计量经济学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。

5.计量经济学模型包括____单方程模型______和___联立方程模型_______两大类。

6.建模过程中理论模型的设计主要包括三部分工作,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取值范围。

7.确定理论模型中所包含的变量,主要指确定__解释变量________。

8.可以作为解释变量的几类变量有_外生经济_变量、_外生条件_变量、_外生政策_变量和_滞后被解释_变量。

9.选择模型数学形式的主要依据是_经济行为理论_。

10.研究经济问题时,一般要处理三种类型的数据:_时间序列_数据、_截面_数据和_虚变量_数据。

11.样本数据的质量包括四个方面_完整性_、_可比性_、_准确性_、_一致性_。

12.模型参数的估计包括_对模型进行识别_、_估计方法的选择_和软件的应用等内容。

13.计量经济学模型用于预测前必须通过的检验分别是_经济意义检验、_统计检验、_计量经济学检验和_预测检验。

14.计量经济模型的计量经济检验通常包括随机误差项的_异方差_检验、_序列相关_检验、解释变量的_多重共线性_检验。

15.计量经济学模型的应用可以概括为四个方面,即_结构分析_、_经济预测_、_政策评价_、_检验和发展经济理论_。

计量经济学复习题(本科)

计量经济学复习题(本科)

一、绪论一、单选题1.计量经济学是一门( )学科。

aA.数学B.经济C.统计D.测量2.“计量经济学”一词是下列哪位经济学家在1926年仿照“生物计量学”提出来的( )。

A.费歇尔(Fisher)B.匡特(R ·E ·Quandt)C.弗里希(R ·Frisch)D.希尔 (H ·Theil)3.计量经济学成为一门独立学科的标志是( )。

A.1930年世界计量经济学会成立B.1933年《计量经济学》会刊出版C.1969年诺贝尔经济学奖设立D.1926年计量经济学(Economics )一词构造出来4.经济计量分析的工作程序( )A.设定模型,检验模型,估计模型,改进模B.设定模型,估计参数,检验模型,应用模型C.估计模型,应用模型,检验模型,改进模D.搜集资料,设定模型,估计参数,应用模型5.同一统计指标按时间顺序记录的数据列称为( )A.横截面数据B.时间序列数据C.修匀数据D.平行数据6.横截面数据是指( )组成的数据。

A.同一时点上不同统计单位相同统计指标B.同一时点上相同统计单位相同统计指标C.同一时点上相同统计单位不同统计指标D.同一时点上不同统计单位不同统计指标7.下面属于横截面数据的是( )。

A.1991-2003年各年某地区20个乡镇企业的平均工业产值B.1991-2003年各年某地区20个乡镇企业各镇的工业产值C.某年某地区20个乡镇工业产值的合计数D.某年某地区20个乡镇各镇的工业产值8.样本数据的质量问题,可以概括为完整性、准确性、可比性和( )。

A.时效性B.一致性C.广泛性D.系统性9.有人采用全国大中型煤炭企业的截面数据,估计生产函数模型,然后用该模型预测未来煤炭行业的产出量,这是违反了数据的( )原则。

A.一致性B.准确性C.可比性D.完整性10.容易产生异方差的数据是( )A.时间序列数据B.虚变量数据C.横截面数据D.年度数据11.对下列模型进行经济意义检验,哪一个模型通常被认为没有实际价值的( )。

第四章 经典单方程计量经济学模型:放宽基本假定的模型

第四章  经典单方程计量经济学模型:放宽基本假定的模型

第四章 经典单方程计量经济学模型:放宽基本假定的模型前两章计量经济学模型的回归基于若干基本假设,应用普通最小二乘法得到了线性、无偏、有效的参数估计量。

但实际的计量经济学问题中,完全满足这些基本假定的情况不多。

称不满足基本假定的情况为基本假定违背。

以一元为例,重述基本假定:① i X 为确定性变量,非随机的(i X 确定,且j X 间互不相关;若多元回归时相关,称为多重共线性:()1rk X k <+; 若存在一个或多个解释变量是随机变量,称为随机解释变量问题);② 随机干扰项具有0均值,同方差:20,i i D E μμμσ==(2i i D μσ=即所谓异方差)③ cov(,)0,i j i j μμ=∀≠,随机干扰项互相独立,无序列相关(()cov ,0i j μμ≠,序列相关)。

④ ()cov ,0,1,2,...,,1,2,...,ji i X j k i n μ===,解释变量与随机误差项间不相关,这样将j i X ,i μ对Y 的影响分开。

⑤ ()20,,1,2,...,iN i n μμσ=,由中心极限定理保证。

而①―④需要作出计量经济学意义的检验。

基于此,基本假定违背主要包括以下几种情况:1)随机干扰项序列存在异方差性(同方差);2)随机干扰项序列存在序列相关性(序列不相关);3)解释变量之间存在多重共线性(不相关);4)解释变量是随机变量,且与随机干扰项相关(解释变量确定,与随机干扰项不相关);5)模型设定有偏误(模型设定正确);6)解释变量的方差随着样本容量的增加而不断增加(方差趋于常值)。

在对计量经济学模型进行回归分析时,必须要进行计量经济学检验:检验是否存在一种或多种违背基本假定的情况。

若有违背情况,应用普通最小二乘法估计模型就不能得到无偏的、有效的参数估计量,OLS法失效,这就需要发展新的方法估计模型。

本章主要讨论前四种,后两种将在第五四章、第九章讨论。

4.1 异方差性(93页)一、异方差性(主要以一元为例,多元类似)1.异方差性概念(Heteroskedasticity):同方差性是指每个i 围绕其零平均值的方差,并不随解释变量X 的变化而变化,不论解释变量观测值是大还是小,每个i μ的方差保持相同,即 2i const σ=。

建立经典单方程计量经济学模型的步骤

建立经典单方程计量经济学模型的步骤

建立经典单方程计量经济学模型的步骤第一步:明确研究问题和目标在建立计量经济学模型之前,需要明确研究问题和目标。

这可以是一个经济学理论或假设的测试,也可以是对一些经济变量之间关系的探索性研究。

明确研究问题和目标有助于确定模型的范围和方向。

第二步:选择适当的模型类型根据研究问题和目标,选择适当的模型类型。

单方程计量经济学模型可以分为线性回归模型和非线性回归模型。

线性回归模型常用于描述两个或多个变量之间的线性关系。

非线性回归模型则更适合于描述复杂的非线性关系。

第三步:收集数据选择恰当的数据集并收集所需的数据。

计量经济学模型的建立需要依赖观测数据进行估计和验证。

数据的质量和可用性对模型的准确性和可解释性具有重要影响,因此需要注意选择合适的数据源并进行数据清洗和处理。

第四步:制定理论模型借助经济学理论和假设,建立起理论模型。

理论模型可以是一个经济关系的数学表达式,用来解释和预测经济变量之间的关系。

理论模型是建立计量模型的基础,它提供了对经济变量之间关系的初步认识和解释。

第五步:确定函数形式在建立经济计量模型时,需要确定函数形式。

函数形式决定了模型的线性或非线性特征,以及变量之间的函数关系形式。

常见的函数形式包括线性、对数线性、半对数线性等,根据实际情况选择最适合的函数形式。

第六步:估计参数利用最小二乘法等估计方法,对模型中的参数进行估计。

最小二乘法是一种常用的估计方法,通过最小化残差平方和来确定参数估计值。

除了最小二乘法,还可以使用极大似然估计等方法对参数进行估计和假设检验。

第七步:模型诊断和检验对建立的模型进行诊断和检验,以确定模型的有效性和适用性。

常见的模型诊断和检验方法包括残差分析、异方差性检验、多重共线性检验等。

模型诊断和检验是验证模型合理性和可解释性的重要步骤。

第八步:模型解释和预测根据估计得到的模型参数和结果,进行模型解释和预测分析。

根据模型的解释能力,评估模型对经济变量之间关系的解释能力。

通过模型的预测能力,对未来经济变量的走势进行预测和分析。

单方程计量经济学模型理论与方法

单方程计量经济学模型理论与方法

第二章 单方程计量经济学模型理论与方法一、填空题:1.被解释变量的观测值i Y 与其回归理论值)(Y E 之间的偏差,称为_随机误差;被解释变量的观测值i Y 与其回归估计值i Y ˆ之间的偏差,称为残差。

2.对线性回归模型μββ++=X Y 10进行最小二乘估计,最小二乘准则是_3. 普通最小二乘法得到的参数估计量具有线性、无偏性、有效性统计性质。

4.总体平方和TSS 反映_被解释变量的观测值与均值__之离差的平方和;回归平方和ESS 反映了_被解释变量估计值与均值_之离差的平方和;残差平方和RSS 反映了被解释变量的观测值与估计值之差的平方和。

5.对于总体线性回归模型i i i i i X X X Y μββββ++++=3322110,运用最小二乘法欲得到参数估计量,所要求的最小样本容量n 应满足n>30或n>3(k+1)。

6.在计量经济建模时,对非线性模型的处理方法之一是线性化,模型βα+=X X Y 线性化的变量变换形式为____________________,变换后的模型形式为__________。

7.在计量经济建模时,对非线性模型的处理方法之一是线性化,模型XX e e Y βαβα+++=1线性化的变量变换形式为____________________,变换后的模型形式为__________。

二、单选题:1.回归分析中定义的()A.解释变量和被解释变量都是随机变量B.解释变量为非随机变量,被解释变量为随机变量C.解释变量和被解释变量都为非随机变量D.解释变量为随机变量,被解释变量为非随机变量2.最小二乘准则是指使()达到最小值的原则确定样本回归方程。

A.()∑=-n t tt Y Y 1ˆ B.∑=-nt t t Y Y 1ˆ C.t t Y Y ˆmax - D .()21ˆ∑=-n t t t Y Y3.下图中“{”所指的距离是()A. 随机误差项B. 残差C. i Y 的离差D. i Y ˆ的离差4.要使模型能够得出参数估计量,所要求的最小样本容量为()A.n ≥k+1B.n ≤k+1C.n ≥30D.n ≥3(k+1)5.已知含有截距项的三元线性回归模型估计的残差平方和为8002=∑t e,估计用样本容量为24=n ,则随机误差项t u 的方差估计量为( )。

单方程计量经济学模型第二章经典单方程计量经济学模型

单方程计量经济学模型第二章经典单方程计量经济学模型

• 回归分析构成计量经济学的方法论基础, 回归分析构成计量经济学的方法论基础, 其主要内容包括: 其主要内容包括: • (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; 回归方程; 回归方程 • (2)对用回归方程进行分析、评价及预 测。
例2.1中,个别家庭的消费支出为:
(*) 即,给定收入水平Xi ,个别家庭的支出可表示为两部分之和: (1)该收入水平下所有家庭的平均消费支出E(Y|Xi),称为 系统性( 确定性( 系统性(systematic)或确定性(deterministic)部分 ) 确定性 )部分。 (2)其他随机 非确定性 随机或非确定性 随机 非确定性(nonsystematic)部分µi。 部分
二、总体回归函数
例2.1:一个假想的社区有100户家庭组成,要研 : 究该社区每月家庭消费支出 家庭消费支出Y与每月家庭可支配收 家庭消费支出 家庭可支配收 入X的关系。 即如果知道了家庭的月收入,能否预测该社区 家庭的平均月消费支出水平。 为达到此目的,将该100户家庭划分为组内收入 差不多的10组,以分析每一收入组的家庭消费支出。
样本散点图近似于一条直线,画一条直线以尽好地拟合该 散点图,由于样本取自总体,可以该线近似地代表总体回归线。 该线称为样本回归线(sample regression lines)。 样本回归线( )。 样本回归线 记样本回归线的函数形式为: ˆ ˆ ˆ Yi = f ( X i ) = β 0 + β 1 X i 称为样本回归函数(sample regression function,SRF)。 样本回归函数( 样本回归函数 , )
四、样本回归函数(SRF) 样本回归函数( )
总体的信息往往无法掌握,现实的情况只能是在 一次观测中得到总体的一个样本。 问题: 问题:能从一次抽样中获得总体的近似的信息吗? 如果可以,如何从抽样中获得总体的近似信息? 2.2: 2.1 例2.2:在例2.1的总体中有如下一个样本, 问:能否从该样本估计总体回归函数PRF?

《计量经济学》第三版课后题答案李子奈

《计量经济学》第三版课后题答案李子奈

封面作者:Pan Hongliang仅供个人学习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(1.4.5)1.什么是计量经济学?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,是由经济学、统计学和数学三者结合而成的交叉学科。

计量经济学方法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;一般经济数学方法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。

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、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测检验。

5.模型的检验包括几个方面?其具体含义是什么?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、模型的预测检验。

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与大小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;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;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;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。

第二章经典单方程计量经济学模型:一元线性回归模型参考重点:1.相关分析与回归分析的概念、联系以及区别?2.总体随机项与样本随机项的区别与联系?3.为什么需要进行拟合优度检验?4.如何缩小置信区间?(P46)由上式可以看出(1).增大样本容量。

单方程计量经济学模型

单方程计量经济学模型

• 6、企业规模、现金流比率与总资产收益率。
• 7、主营业务收入与股权结构。
• 8、新产品开发经费和专利申请数与高技术产业自主创 新能力
• 9、人均收入差异、市场规模、对外贸易依存度、农产 品贸易不平衡等与农产品产业内贸易。
• 10、本币汇率与本币利率、外汇储备、外币资产和负 债 等。
王中昭制作
• 3、回归分析
共计
表 2.1.1 某社区家庭每月收入与消费支出统计表 每月家庭可支配收入X(元)
800 1100 1400 1700 2000 2300 2600 2900 3200 3500 561 638 869 1023 1254 1408 1650 1969 2090 2299 594 748 913 1100 1309 1452 1738 1991 2134 2321 627 814 924 1144 1364 1551 1749 2046 2178 2530 638 847 979 1155 1397 1595 1804 2068 2266 2629
• 王中昭制作 设样本回归函数的函数形式记为:
Yˆi E(Y / Xi ) ˆ0 ˆ1Xi .......(21. .8)
把上式看作 Yi 0 1X i i 近似替代,则有:
Yi Yˆi ˆi ˆ0 ˆ1Xi ei , i 1,2,..., n
ei为μi的估计值。 ei=实际值-模型的拟合值。
1000 1500 2000 2500 500
1000
1500 y
2000 x
2500
Fitted values
3000
3500
王中昭制作 概念:在给定解释变量Xi条件下被解释变量Yi的期 望轨迹称为总体回归线。

计量经济学第二章经典单方程计量经济学模型:一元线性回归模型

计量经济学第二章经典单方程计量经济学模型:一元线性回归模型

第二章经典单方程计量经济学模型:一元线性回归模型一、内容提要本章介绍了回归分析的基本思想与基本方法。

首先,本章从总体回归模型与总体回归函数、样本回归模型与样本回归函数这两组概念开始,建立了回归分析的基本思想。

总体回归函数是对总体变量间关系的定量表述,由总体回归模型在若干基本假设下得到,但它只是建立在理论之上,在现实中只能先从总体中抽取一个样本,获得样本回归函数,并用它对总体回归函数做出统计推断。

本章的一个重点是如何获取线性的样本回归函数,主要涉及到普通最小二乘法(OLS)的学习与掌握。

同时,也介绍了极人似然估计法(ML)以及矩估计法(MM)。

本章的另一个重点是对样本回归函数能否代表总体回归函数进行统计推断,即进行所谓的统计检验。

统计检验包括两个方面,一是先检验样本回归函数与样本点的“拟合优度”, 第二是检验样本回归函数与总体回归函数的“接近”程度。

后者又包扌舌两个层次:第一,检验解释变量对被解释变量是否存在着显著的线性影响关系,通过变量的t检验完成:第二,检验回归函数与总体回归函数的“接近”程度,通过参数估计值的“区间检验”完成。

本章还有三方面的内容不容忽视。

其一,若干基本假设。

样本回归函数参数的估计以及对参数估计量的统计性质的分析以及所进行的统计推断都是建立在这些基本假设之上的。

其二,参数估计量统计性质的分析,包括小样本性质与大样本性质,尤其是无偏性、有效性与一致性构成了对样本估计量优劣的最主要的衡量准则oGoss-niarkov定理表明OLS估计量是最佳线性无偏估计量。

其三,运用样本回归函数进行预测,包扌舌被解释变量条件均值与个值的预测,以及预测置信区间的计算及其变化特征。

二、典型例题分析例1、令kids表示一名妇女生育孩子的数目,educ表示该妇女接受过教育的年数。

生育率对教育年数的简单回归模型为kids= 00 + P i educ+ “(1)随机扰动项〃包含什么样的因素?它们可能与教育水平相关吗?(2)上述简单回归分析能够揭示教育对生育率在其他条件不变卞的影响吗?请解释。

第七章单方程计量经济学应用模型

第七章单方程计量经济学应用模型

第七章单方程计量经济学应用模型一、内容题要本章要紧介绍了假设干种单方程计量经济学模型的应用模型。

包括生产函数模型、需求函数模型、消费函数模型以及投资函数模型、货币需求函数模型等经济学领域常见的函数模型。

本章所列举的内容更多得关注了相关函数模型自身的开展状况,而不是计量模型估量本身。

其目的,是使学习者了解各函数模型是如何开展而来的,即掌握建立与开展计量经济学应用模型的方法论。

生产函数模型,首先介绍生产函数的几个全然咨询题,包括它的定义、特征、开展历程等,并对要素的替代弹性、技术进步的相概念进行了回纳。

然后分不以要素之间替代性质的描述为线索与以技术要素的描述这线索介绍了生产函数模型的开展,前者包括从线性生产函数、C-D生产函数、不变替代弹性〔CES〕生产函数、变替代弹性〔VES〕生产函数、多要素生产函数到超越对数生产函数的介绍;后者包括对技术要素作为一个不变参数的生产函数模型、革新的C-D、CES生产函数模型、含表达型技术进步的生产函数模型、边界生产函数模型的介绍。

最后对各种类型的生产函数的估量以及在技术进步分析中的应用进行了了讨论。

与生产函数模型相仿,需求函数模型仍是从全然概念、全然特性、各种需求函数的类型及其估量方法等方面进行讨论,尤其是对线性支出系统需求函数模型的开展及其估量咨询题进行了较具体的讨论。

消费函数模型局部,要紧介绍了几个重要的消费函数模型及其参数估量咨询题,包括尽对收进假设消费函数模型、相对收进假设消费函数模型、生命周期假设消费函数模型、持久收进假设消费函数模型、合理预期的消费函数模型习惯预期的消费函数模型。

并对消费函数的一般形式进行了讨论。

在其他常用的单方程应用模型中要紧介绍了投资函数模型与货币需求函数模型,前者要紧讨论了加速模型、利润决定的投资函数模型、新古典投资函数模型;后者要紧讨论了古典货币学讲需求函数模型、Keynes货币学讲需求函数模型、现代货币主义的货币需求函数模型、后Keynes货币学讲需求函数模型等。

计量经济学 第二章 经典单方程计量模型简化内容

计量经济学 第二章 经典单方程计量模型简化内容
2 2 i i i
• 3.拟合优度(拟合度) • ①R2指标是判断回归模型优劣的一个最基 本的指标,但比较笼统,不精细。 • ②在Eviews中就是回归结果中的第一个R2, 判断时要注意,其越接近1,说明模型总体 拟合效果越好。 • ③R2的正式名称是“决定系数”,但通常 称其为拟合度。
• 具体的,拟合优度的计算公式如下:
• 3.计量模型的设定 • (1)基本形式: • y x (2.3) • 这里是一个随机变量,称作随机扰动项, 它的数学期望为0,即 注意:上式中条件数学期望的含义是,在给 定x时,ε的平均值为0。试举现实中的例子 予以说明。 回归直线、回归模型概念说明
• 二.一个完美计量经济模型的假设 • 1.对模型提出一些假设(限制)的原因 • 保证模型设定具有较高的合理性,从而可用其进 行经济分析并有利于统计分析的进行。 • 2.基本假定 • (1)在x给定的条件下,ε的数学期望为0 • (2)在x给定的条件下, x与ε不相关 • (3)在x给定的条件下, ε的方差是一个常数 • (4)在x给定的条件下, ε的样本之间不存在序 列相关 • (5) N (0, 2 )
R
2
2 (Yi Y )
n
(Y Y )
i 1 i
i 1 n
1.它的直观的含义是:估计 出来的被解释变量的每个 值跟平均值的偏差之和与 真实的被解释变量样本值 跟平均值的偏差之和的比 例。 2.现实当中的理解:如果我们在做模型时 希望最有效的解释被解释变量的波动,那 么比较好的一个指标就是让R2最大。 但一定要注意,在实际应用当中,大部分 情况下,我们并不是关注整个模型,而只 是关注一个解释变量对被解释变量的影响。
12 1 L , , exp 2 2 2 2 2 2

(NEW)李子奈《计量经济学》(第3版)课后习题详解

(NEW)李子奈《计量经济学》(第3版)课后习题详解

目 录第1章 绪 论第2章 经典单方程计量经济学模型:一元线性回归模型第3章 经典单方程计量经济学模型:多元线性回归模型第4章 经典单方程计量经济学模型:放宽基本假定的模型第5章 经典单方程计量经济学模型:专门问题第6章 联立方程计量经济学模型:理论与方法第7章 扩展的单方程计量经济学模型第8章 时间序列计量经济学模型第9章 计量经济学应用模型第1章 绪 论1什么是计量经济学?计量经济学方法与一般经济数学方法有什么区别?答:(1)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,是由经济理论、统计学和数学三者结合而成的交叉学科。

(2)计量经济学方法通过建立随机的数学方程来描述经济活动,并通过对模型中参数的估计来揭示经济活动中各个因素之间的定量关系,是对经济理论赋予经验内容;而一般经济数学方法是以确定性的数学方程来描述经济活动,揭示的是经济活动中各个因素之间的理论关系。

2计量经济学的研究对象和内容是什么?计量经济学模型研究的经济关系有哪两个基本特征?答:(1)计量经济学的研究对象是经济现象,主要研究的是经济现象中的具体数量规律,即是利用数学方法,依据统计方法所收集和整理到的经济数据,对反映经济现象本质的经济数量关系进行研究。

(2)计量经济学的内容大致包括两个方面:一是方法论,即计量经济学方法或理论计量经济学;二是应用计量经济学。

任何一项计量经济学研究和任何一个计量经济学模型赖以成功的三要素是理论、方法和数据。

(3)计量经济学模型研究的经济关系的两个基本特征是随机关系和因果关系。

3为什么说计量经济学在当代经济学科中占据重要地位?当代计量经济学发展的基本特征与动向是什么?答:(1)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,使其在经济学科占据重要的地位,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有权威的一部分;②从1969~2003年诺贝尔经济学奖的53位获奖者中有10位是与研究和应用计量经济学有关;③计量经济学方法与其他经济数学方法结合应用得到了长足的发展。

计量经济学第二章:单方程多元线性计量经济模型

计量经济学第二章:单方程多元线性计量经济模型

由 cu i , o u j 于 ) E v { u i E ( [ ( u i ) u j ] E ( u [ j ) ] E [ u i u } j ]
E(11) Co(U v)E( 21)
E(12) E(22)
E(1n) E(2n)
E(n1) E(n2) E(nn)
11 Co(U v)E 21
nk8
一般认为30个以上样本能够满足要求。
◆估计值的性质包括如下几方面:线性性、无偏性、 最小方差性。
线性性:估计值与被解释变量呈现线性关系 B ˆ(XX)1XYAY
无偏性:估计值的期望等于待估参数
E(Bˆ) B 最小方差性:各种估计方法中方差最小
Co (B ˆ)v 2(XX)1
第四节 统计检验与置信区间
一、拟合优度检验
模型是否能比较好地解释因果关系
总离差平方和: TSS (yiy)2 回归平方和: ESS (yˆiy)2 残差平方和: RSS(yiyˆi)2
◆ TSS RSE S SS
TSS = RSS + ESS ?
TSS(yiy)2 [y (iy ˆi)(y ˆiy)2] TSR SS E SS 2S(yiy ˆi)y ˆ(iy)
若使Q达到最小,分别对参数求偏导数,即:
Q
ˆ0
0;
n
得: 2 (yi (ˆ0 ˆ1xi )) 0 i1
n
2 xi (yi (ˆ0 ˆ1xi )) 0 i1
Q
ˆ 1
0
解得一元线性模型参数估计式为:
ˆ0
xi2 n
yi xi2 (
xi xiyi xi)2
yˆ1x
ˆ1
Bˆ(X'X)1X'Y

单方程计量经济学模型

单方程计量经济学模型

2009.3.1
ˆ
0
Q
0
ˆ1
Q
0
ˆ
2
Q
0
ˆ k
Q
0
n
n
其中 Q ei2 (Yi Yˆi )2
i 1
i 1
n
2
(Yi (ˆ0 ˆ1 X 1i ˆ2 X 2i ˆk X ki ))
i 1
第10页/共60页
于是得到关于待估参数估计值的正规方程组:
((ˆˆ00(ˆ0ˆˆ11XX1ˆ1i1i X1ˆiˆ22i XXˆ222ii
一、多元线性回归模型
多元线性回归模型:表现在线性回归模型中的 解释变量有多个。
一般表现形式:
Yi 0 1 X 1i 2 X 2i k X ki i
i=1,2…,n
其中:k为解释变量的数目,j称为回归参数
(regression coefficient)。
习惯上:把常数项看成为一虚变量的系数,该 虚变量的样本观测值始终取1。这样:
2009.3.1
第25页/共60页
一、普通最小二乘估计
对于随机抽取的n组观测值(Yi , X ji ), i 1,2,, n, j 0,1,2,k 如果样本函数的参数估计值已经得到,则有:
Yˆi ˆ0 ˆ1 X1i ˆ2 X 2i ˆki X Ki
i=1,2…n
根据最小二乘原理,参数估计值应该是下列方程组的解
其中
1 X 11
X
1
X 12
1 X 1n
X 21 X 22
X 2n
X k1
X
k
2
X
kn
n( k 1)
0
1
β
2
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第二章 单方程计量经济学模型理论与方法
一、填空题:
1.被解释变量的观测值i Y 与其回归理论值)(Y E 之间的偏差,称为_随机误差;被解释变量的观测值i Y 与
其回归估计值i Y ˆ
之间的偏差,称为残差。

2.对线性回归模型μββ++=X Y 10进行最小二乘估计,最小二乘准则是_
21022)ˆˆ(min )ˆ(min min X Y Y Y e ββ--∑=-∑=∑
3. 普通最小二乘法得到的参数估计量具有线性、无偏性、有效性统计性质。

4.总体平方和TSS 反映_被解释变量的观测值与均值__之离差的平方和;回归平方和ESS 反映了_被解释变量估计值与均值_之离差的平方和;残差平方和RSS 反映了被解释变量的观测值与估计值之差的平方和。

5.对于总体线性回归模型i i i i i X X X Y μββββ++++=3322110,运用最小二乘法欲得到参数估计量,所要求的最小样本容量n 应满足n>30或n>3(k+1)。

6.在计量经济建模时,对非线性模型的处理方法之一是线性化,模型β
α+=X X
Y 线性化的变量变换形
式为____________________,变换后的模型形式为__________。

7.在计量经济建模时,对非线性模型的处理方法之一是线性化,模型X
X
e e Y βαβα+++=1线性化的变量变换形
式为____________________,变换后的模型形式为__________。

二、单选题:
1.回归分析中定义的()
A.解释变量和被解释变量都是随机变量
B.解释变量为非随机变量,被解释变量为随机变量
C.解释变量和被解释变量都为非随机变量
D.解释变量为随机变量,被解释变量为非随机变量
2.最小二乘准则是指使()达到最小值的原则确定样本回归方程。

A.()
∑=-n
t t
t Y Y 1
ˆ B.∑=-n
t t t Y Y 1
ˆ C.t t Y Y ˆmax - D .()
2
1
ˆ∑=-n
t t t Y Y
3.下图中“{”所指的距离是()
A. 随机误差项
B. 残差
C. i Y 的离差
D. i Y ˆ
的离差 4.要使模型能够得出参数估计量,所要求的最小样本容量为()
A.n ≥k+1
B.n ≤k+1
C.n ≥30
D.n ≥3(k+1) 5.已知含有截距项的三元线性回归模型估计的残差平方和为8002=∑t
e ,估计用样本容量为24=n ,则
随机误差项t u 的方差估计量为( )。

A.33.33
B.40
C.38.09
D.36.36
X
1ˆβ+ i Y
ˆσ===
6.下面哪一个必定是错误的()。

A. i i X Y 2.030ˆ
+= 8.0=XY r B. i i X Y 5.175ˆ
+-= 91.0=XY r C. i i X Y 1.25ˆ
-= 78.0=XY r D. i i X Y 5.312ˆ
--= 96.0-=XY r
7.回归模型i i i X Y μββ++=10,i = 1,…,25中,总体方差未知,检验010=β:H 时,所用的检验统计量
1
ˆ
11ˆβββS -服从()。

A.)(22
-n χ B.)(1-n t
C.)(12
-n χ D .)(2-n t 8.下面哪一表述是正确的()。

A.线性回归模型i i i X Y μββ++=10的零均值假设是指011=∑=n
i i n μ(E(ui)=0)
B.对模型i i i i X X Y μβββ+++=22110进行方程显著性检验(即F 检验),检验的零假设是
02100===βββ:H (不含对截距项的估计)
C.相关系数较大意味着两个变量存在较强的因果关系(只能说明他们之间存在线性关系,若检验它
们之间是否存在着因果关系,须进行grander 检验。

)
D.当随机误差项的方差估计量等于零时,说明被解释变量与解释变量之间为函数关系 9.根据样本资料已估计得出人均消费支出Y 对人均收入X 的回归方程为
X Y ln 75.000.2ln +=
,这表明人均收入每增加1%,人均消费支出将增加()。

A.2%
B.0.2%
C .0.75% D.7.5% 10.半对数模型μββ++=X Y ln 10中,参数1β的含义是()。

A .X 的绝对量变化,引起Y 的绝对量变化
B .Y 关于X 的边际变化
C .X 的相对变化,引起Y 的期望值绝对量变化
D .Y 关于X 的弹性
11.半对数模型μββ++=X Y 10ln 中,参数1β的含义是()。

A .X 的绝对量发生一定变动时,引起因变量Y 的相对变化率 B.Y 关于X 的弹性
C.X 的相对变化,引起Y 的期望值绝对量变化
D.Y 关于X 的边际变化
12.双对数模型μββ++=X Y ln ln 10中,参数1β的含义是()。

A.X 的相对变化,引起Y 的期望值绝对量变化
B.Y 关于X 的边际变化
C.X 的绝对量发生一定变动时,引起因变量Y 的相对变化率 D .Y 关于X 的弹性
三、多选题:
1.在多元线性回归分析中,修正的可决系数2
R 与可决系数2
R 之间()。

A.2
R <2
R B.2
R ≥2
R C.2
R 只能大于零 D.2
R 可能为负值
(
)
()
()
2
2
1111n n k R
R -=--*
--
五、简答题:
1.随机误差项包含哪些因素影响。

随机误差项主要包括下列因素的影响:
(1)解释变量中被忽略的因素的影响;
(2)变量观测值的观测误差的影响;
(3)模型关系的设定误差的影响;
(4)其它随机因素的影响。

2.在下面利用给定的样本数据得到的散点图中,X、Y分别为解释变量和被解释变量。

问:各图中随机误差项的方差与解释变量之间呈什么样的变化关系?
3.以企业研发支出(R&D)占销售额的比重为被解释变量(Y),以企业销售额(X1)与利润占销售额的比重(X2)为解释变量,一个有32容量的样本企业的估计结果如下:
099
.0)046.0()
22.0()
37.1(05.0)log(32.0472.022
1=++=R X X Y
其中括号中为系数估计值的标准差。

(1)解释log(X1)的系数。

如果X1增加10%,估计Y 会变化多少个百分点?
第二章 单方程计量经济学模型理论与方法(上)
一、填空题: 1.随机误差项,残差
2.21022)ˆˆ(min )ˆ(min min X Y Y Y e ββ--∑=-∑=∑
3.线性,无偏性,有效性
4.被解释变量观测值与其均值,被解释变量其估计值与其均值,被解释变量观测值与其估计值
5.n ≥30或至少n ≥24
6.Y *=1/Y X *=1/X ,Y *=α+βX *
7.Y *=ln(Y/(1-Y)),Y *=α+βX
二、单选题: 1. B 2. D 3. B 4. A
5. B
6.C
7.D
8.D
9.C
10. C
11. A
12.D
三、多选题:
1.AD
五、简答题:
1. 答:
随机误差项主要包括下列因素的影响:
(1)解释变量中被忽略的因素的影响;
(2)变量观测值的观测误差的影响;
(3)模型关系的设定误差的影响;
(4)其它随机因素的影响。

2.答:
a图呈无规律变化;b图中当X增加时,随机误差项的方差也随之增大;c图中随机误差项的方差与X 的变化无关;d图中当X增加时,随机误差项的方差与之呈U形变化。

3答:
(1)log(x1)的系数表明在其他条件不变时,log(x1)变化1个单位,Y变化的单位数,即∆Y=0.32∆log(X1)≈0.32(∆X1/X1)=0.32⨯100%,换言之,当企业销售X1增长100%时,企业研发支出占销售额的比重Y会增加0.32个百分点。

由此,如果X1增加10%,Y会增加0.032个百分点。

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