计量经济学复习

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计量经济学重点复习资料

计量经济学1、 P5 计量经济学的研究步骤① 模型设定 ②估计参数 ③模型检验 ④模型应用2、 P11 数据类型① 时间序列数据（同一空间不同时间）② 截面数据（同一时间不同空间） ③面板数据 ④虚拟变量数据3、P18 回归分析① 回归的现代意义：一个被解释变量对若干个解释变量依存关系的研究。

② 回归的实质：由解释变量去估计被解释变量的平均值。

4、P22-25总体和样本总体回归函数：12()i i i E Y X X ββ=+ 样本回归函数：12ˆˆˆi i Y X ββ=+总体回归模型：12ii i Y X u ββ=++样本回归模型：12ˆˆi i iY X e ββ=++ 5、P22 “线性”的两种解释① 就变量而言是线性的——Y 的条件期望（均值）是X 的线性函数12()i i i E Y X X ββ=+：对参数“线性”，对变量“非线性” ② 就参数而言是线性的——Y 的条件期望（均值）是参数β的线性函数12()ln i i i E Y X X ββ=+：对变量“线性”，对参数“非线性”6、P22 随机扰动项随机扰动项是被解释变量实际值与条件均值的偏差，实际代表了排除在模型以外的所有因素对Y 的影响，i u 是其期望为0有一定分布的随机变量。

7、P23 总体回归线、样本回归线的意义① 样本回归线随抽样波动而变化：每次抽样都能获得一个样本，就可以拟合一条样本回归线。

（SRF 不唯一)② 样本回归函数的函数形式应与设定的总体回归函数的函数形式一致。

③ 样本回归线只是样本条件均值的轨迹，还不是总体回归线，它至多只是未知的总体回归线的近似表现。

8、P25i e ：剩余项或残差项① 表达式：ˆi ii e Y Y =- 或 12ˆˆi i iY X e ββ=++ ② 经济含义：被解释变量Y 的实际观测值不完全等于样本条件均值，二者之差用i e 表示 ③ 与随机扰动项的联系：i e 在概念上类似总体回归函数中的i u ，可视为对i u 的估计。

计量经济学复习要点

1、什么是计量经济学？计量经济学（Econometrics）意为“经济测量”，它是利用经济理论、数学、统计推断等工具，对经济现象进行分析的一门社会科学。

2、计量经济学分析经济问题的经典步骤Step1 理论或假说的陈述Step2 建立数学模型Step3 建立相应的计量经济学模型Step4 获取数据Step5 计量模型的参数估计Step6 检验模型设定是否正确Step7 假设检验（检验来自模型的假说）Step8 预测或控制◆关于数据1、数据分类（1）时间序列数据（Time Series Data）：对一个变量在不同时间取值的一组观测结果。

如每年、每月、每季度等（2）横截面数据（Cross Section Data）：对一个变量在同一个时间点上搜集的数据。

如同一年的分国别、分省、分厂家数据（3）混合数据（Pooled Data）：时序和横截面的混合数据，既有分时，每一时点的观察对象又有不同(多个横截面单元) 广泛运用的一类特殊的混合数据——面板数据/综列数据/合成数据（Panel Data）：在时间轴上对相同的横截面单元跟踪调查得到的数据。

如每年对各省GDP的报告。

2、研究结果永远不可能比数据的质量更好观测误差、近似进位计量、高度加总、选择性偏误3、数据来源：网站、统计年鉴、商业数据库等（1）统计局、央行、证券交易所、世行、IMF等官方网站（2）图书馆（纸质、电子版年鉴）（3）商业数据库◆例子例1：凯恩斯消费理论①人们倾向于随他们收入的增加而增加消费，但消费的增加不如收入的增加那么多。

②C=a+bI →确定性关系③Y=β1+β2X+μ→μ为扰动项，非确定性关系④搜集80～91年美国消费及收入数据⑤估计参数：解释：平均而言，收入↑1美元，消费↑72美分⑥检验模型设定的正确性：是否应当加入别的可能影响消费额的变量，如就业等。

⑦假设检验：H0 : β 2 < 1 （边际消费倾向<1）⑧预测：给定X，算Y控制：给定Y ，算X◆ 基本的统计学术语和概念 1、随机变量 (r.v)以一定的概率取到各种可能值的变量，取值由抽样或试验结果决定。

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10
条件期望零值假定 (2.6)说明总体回归函数应满足
E(y|x) = 0 + 1x.
该函数是x的线性函数，y的分布以它为中心。
11
普通最小二乘法的推导
回归的基本思想是从样本去估计总体参数。
。
12
普通最小二乘法的推导
n
n 1
yi ˆ0 ˆ1xi 0
i 1
n
n1 xi yi ˆ0 ˆ1xi 0
46
CLM假定(cont)
在CLM假定下, OLS 不仅仅是 BLUE, 而且是具有最小方差的无偏估计量
可以把关于总体的CLM 假定总结如下
y|x ~ Normal(0 + 1x1 +…+ kxk, s2)
虽然可以暂时作出正态性假定, 很显然有时实际并非如此
大样本可以使我们无须为正态假定烦恼
uˆi yi ˆ0 ˆ1xi
0 1xi ui ˆ0 ˆ1xi
ui ˆ0 0 ˆ1 1
那么，s 2的一个无偏估计量是
sˆ
2
n
1
2
uˆi2
SSR
/
n
2
28
第三章多元回归分析：估计
29
对多元回归的解释
yˆ ˆ0 ˆ1x1 ˆ2 x2 ... ˆk xk , 所以 yˆ ˆ1x1 ˆ2 x2 ... ˆk xk。如果x2,..., xk保持不变，yˆ ˆ1x1。也就是说，每一个都具有
H0: j = 0
无法拒绝
1 a 0
H1: j > 0
拒绝
a c
51
双侧对立假设
yi = 0 + 1xi1 + H0: j = 0

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计量经济学1. 外生变量和滞后变量统称为前定变量。

2. 设消费函数为，其中虚拟变量，当统计检验表明下列哪项成立时，表示城镇家庭与农村家庭有一样的消费行为，。

3. 当模型存在序列相关现象时，适宜的参数估计方法是广义差分法。

4. 设某商品需求模型为，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，则会产生的问题为完全的多重共线性。

5. 计量经济模型的基本应用领域有结构分析、经济预测、政策评价。

6. 完全多重共线性时，可以计算模型的拟合程度的判断是不正确的。

7. 当质的因素引进经济计量模型时，需要使用虚拟变量。

8. 半对数模型中，参数β1的含义是X的相对变化，引起Y的期望值绝对量变化。

9. 存在严重的多重共线性时，参数估计的标准差变大。

10. 在由n=30的一组样本估计的、包含3个解释变量的线性回归模型中，计算得多重决定系数为0.8500，则调整后的多重决定系数为0.8327。

11. 对于模型，为了考虑“地区”因素（北方、南方），引入2个虚拟变量形成截距变动模型，则会产生完全多重共线性。

12. 模型中引入实际上与解释变量有关的变量，会导致参数的OLS估计量方差增大。

13. u t＝ρu t－1+v t序列相关可用DW检验（v t为具有零均值，常数方差且不存在序列相关的随机变量）。

14. 关于经济计量模型进行预测出现误差的原因，正确的说法是既有随机因素，又有系统因素。

15. Goldfeld-Quandt方法用于检验异方差性。

16.判定系数R2的取值范围是0≤R2≤1。

17.经济计量模型的被解释变量一定是内生变量。

18.用OLS估计经典线性模型，则样本回归直线通过点。

19. 消费函数模型，其中I为收入，则当期收入I t对未来消费C t+2的影响是：I t增加一单位，C t+2增加0.1个单位。

20. 回归模型中，关于检验所用的统计量，说法正确的是服从21. 如果模型y t=b0+b1x t+u t存在序列相关，则cov(u t, u s) ≠0(t≠s)。

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第二章一元线性回归模型1.随机误差项形成的原因：① 在解释变量中被忽略的因素 ② 变量观测值的观测误差 ③ 模型的关系误差或设定误差 ④ 其他随机因素的影响。

2.总体回归方程和样本回归方程的区别和联系：总体回归方程是对总体变量间关系的定量表述,条件均值E(Y|X=x)是x 的一个函数 ,记作:E(Y|X=x)=f(x),其中,f(x)为x 的某个函数 ,它表明在X=x 下,Y 的条件均值与x 之间的关系。

但实际中往往不可能得到总体的全部资料 ,只能先从总体中抽取一个样本,获得样本回归方程 ,并用它对总体回归方程做出统计推断。

通过样本回归方程按照一定的准则近似地估计总体回归方程 ,但由于样本回归方程随着样本的不同而有所不同,所以这种高估或低估是不可避免的。

3.随机误差项的假定条件：（1）零均值：随机误差项具有零均值，即E( )=0，i=1，2，… （2）随机误差项具有同方差：即每个对应的随机误差项具有相同的常数方差。

Var( )=Var( )= ，i=1,2，… （3）无序列相关：即任意两个和所对应的随机误差项、是不相关的。

Cov( , )=E( )=0,i j,i,j=1,2,… （4）解释变量X 是确定性变量，与随机误差项不相关。

Cov( , )=E( )=0，此假定保证解释变量X 是非随机变量。

（5）服从正态分布，～N(0, )4.为什么用决定系数评价拟合优度，而不用残差平方和作为评价标准？判定系数 = = 1- ，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。

该值越大说明拟合得越好。

而残差平方和值的大小受变量值大小的影响,不适合具有不同量纲的模型的比较。

5.可决系数说明了什么？在简单线性回归中它与斜率系数的t 检验的关系是什么？可决系数是对模型拟合优度的综合度量 ,其值越大,说明在Y 的总变差中由模型作出了解释的部分占得比重越大 ,模型的拟合优度越高 ,模型总体线性关系的显著性越强。

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计量经济学复习资料1、费里希（R.Frish）是经济计量学的主要开拓者和奠基人。

2、经济计量学与数理经济学和树立统计学的区别的关键之点是“经济变量关系的随机性特征”。

3、经济计量学识以数理经济学和树立统计学为理论基础和方法论基础的交叉科学。

它以客观经济系统中具有随机性特征的经济关系为研究对象，用数学模型方法描述具体的经济变量关系，为经济计量分析工作提供专门的指导理论和分析方法。

4、时序数据即时间序列数据。

时间序列数据是同一统计指标按时间顺序记录的数据列。

5、横截面数据是在同一时间，不同统计单位的相同统计指标组成的数据列。

6、对于一个独立的经济模型来说，变量可以分为内生变量和外生变量。

内生变量被认为是具有一定概率分布的随机变量，它们的数值是由模型自身决定的；外生变量被认为是非随机变量，它们的数值是在模型之外决定的。

7、对于模型中的一个方程来说，等号左边的变量称为被解释变量，等号右边被称为解释变量。

在模型中一个方程的被解释变量可以是其它方程的解释变量。

被解释变量一定是模型的内生变量，而解释变量既包括外生变量，也包括一部分内生变量。

8、滞后变量与前定变量。

有时模型的设计者还使用内生变量的前期值作解释变量，在计量经济学中将这样的变量程为滞后变量。

滞后变量显然在求解模型之前是已知量，因此通常将外生变量与滞后变量合称为前定变量。

9、控制变量与政策变量。

由于控制论的思想不断渗入经济计量学，使某些经济计量模型具有政策控制的特点，因此在经济计量模型中又出现了控制变量、政策变量等名词。

政策变量或控制变量一般在模型中表现为外生变量，但有时也表现为内生变量。

10、经济参数分为：外生参数和内生参数。

外生参数一般是指依据经济法规人为确定的参数，如折旧率、税率、利息率等。

内生参数是依据样本观测值，运用统计方法估计得到的参数。

如何选择估计参数的方法和改进估计参数的方法，这是理论经济计量学的基本任务。

11、用数学模型描述经济系统应当遵循以下两条基本原则：第一、以理论分析作先导；第二模型规模大小要适度。

计量经济学复习要点

计量经济学复习要点第1章绪论数据类型：截面、时间序列、面板用数据度量因果效应,其他条件不变的概念习题：C1、C2第2章简单线性回归回归分析的基本概念,常用术语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; 回归中的四个重要概念1. 总体回归模型Population Regression Model,PRMt t t u x y ++=10ββ--代表了总体变量间的真实关系;2. 总体回归函数Population Regression Function,PRFt t x y E 10)(ββ+=--代表了总体变量间的依存规律;3. 样本回归函数Sample Regression Function,SRFtt t e x y ++=10ˆˆββ--代表了样本显示的变量关系; 4. 样本回归模型Sample Regression Model,SRMtt x y 10ˆˆˆββ+=---代表了样本显示的变量依存规律; 总体回归模型与样本回归模型的主要区别是：①描述的对象不同;总体回归模型描述总体中变量y 与x 的相互关系,而样本回归模型描述所关的样本中变量y 与x 的相互关系;②建立模型的依据不同;总体回归模型是依据总体全部观测资料建立的,样本回归模型是依据样本观测资料建立的;③模型性质不同;总体回归模型不是随机模型,而样本回归模型是一个随机模型,它随样本的改变而改变;总体回归模型与样本回归模型的联系是：样本回归模型是总体回归模型的一个估计式,之所以建立样本回归模型,目的是用来估计总体回归模型; 线性回归的含义线性：被解释变量是关于参数的线性函数可以不是解释变量的线性函数线性回归模型的基本假设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、正态性假定普通最小二乘法原理、推导最小二乘法估计参数的原则是以“残差平方和最小”;Min21ˆ()niii Y Y =-∑01ˆˆ(,)ββ： 1121()()ˆ()nii i n ii XX Y Y X X ==--β=-∑∑ , 01ˆˆY X β=-βOLS 的代数性质拟合优度R 2离差平方和的分解：TSS=ESS+RSS“拟合优度”是模型对样本数据的拟合程度;检验方法是构造一个可以表征拟合程度的指标——判定系数又称决定系数;121SSE SST SSR SSRR SST SST SST-===-,表示回归平方和与总离差平方和之比；反映了样本回归线对样本观测值拟合优劣程度的一种描述； 2 2[0,1]R ∈；3 回归模型中所包含的解释变量越多,2R 越大改变度量单位对OLS 统计量的影响函数形式对数、半对数模型系数的解释101ˆˆˆi iY X =β+β：X 变化一个单位Y 的变化 201ˆˆˆln ln i i Y X =β+β: X 变化1%,Y 变化1ˆβ%,表示弹性; 301ˆˆˆln i i Y X =β+β：X 变化一个单位,Y 变化百分之1001ˆβ 401ˆˆˆln i i Y X =β+β：X 变化1%,Y 变化1ˆβ%; OLS 无偏性,无偏性的证明 OLS 估计量的抽样方差误差方差的估计 OLS 估计量的性质1线性：是指参数估计值0β和1β分别为观测值t y 的线性组合; 2无偏性：是指0β和1β的期望值分别是总体参数0β和1β; 3最优性最小方差性：是指最小二乘估计量0β和1β在在各种线性无偏估计中,具有最小方差;高斯-马尔可夫定理OLS 参数估计量的概率分布2^22()iVar x σβ=∑OLS 随机误差项μ的方差σ2的估计简单回归的高斯马尔科夫假定对零条件均值的理解习题：4、5、6；C2、C3、C4第3章多元回归分析：估计1、变量系数的解释剔除、控制其他因素的影响对斜率系数1ˆβ的解释：在控制其他解释变量X2不变的条件下,X1变化一个单位对Y 的影响；或者,在剔除了其他解释变量的影响之后,X1的变化对Y 的单独影响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;3、多元线性回归模型参数的最小二乘估计式；参数估计式的分布性质及期望、方差和标准误差；在基本假定满足的条件下,多元线性回归模型最小二乘估计式是最佳线性无偏估计式;最小二乘法 OLS 公式：Y ' X X)' (X ˆ-1=β 估计的回归模型:的方差协方差矩阵：残差的方差：估计的方差协方差矩阵是：拟合优度遗漏变量偏误多重共线性多重共线性的概念多重共线性的后果多重共线性的检验多重共线性的处理习题：1、2、6、7、8、10；C2、C5、C6第4章多元回归分析：推断经典线性模型假定正态抽样分布2^22i e n σ=-∑变量显着性检验,t 检验检验β值的其他假设 P 值实际显着性与统计显着性检验参数的一个线性组合假设多个线性约束的检验：F 检验理解排除性约束报告回归结果习题：1、2、3、4、6、7、10、11；C3、C5、C8第6章多元回归分析：专题测度单位对OLS 统计量的影响进一步理解对数模型二次式的模型交互项的模型拟合优度修正可决系数的作用和方法;习题：1、3、4、7；C2、C3、C5、C9、C12第7章虚拟变量虚拟变量的定义如何引入虚拟变量：如果一个变量分成N 组,引入该变量的虚拟变量形式是只能放入N-1个虚拟变量虚拟变量系数的解释虚拟变量系数的解释：不同组均值的差基准组或对照组与处理组以下几种模型形式表达的不同含义；1tt t t u D X Y +++=210βββ：截距项不同； 2tt t t t u X D X Y +++=210βββ：斜率不同；3tt t t t t u X D D X Y ++++=3210ββββ：截距项与斜率都不同；其中D 是二值虚拟变量,X 是连续的变量;虚拟变量陷阱虚拟变量的交互作用习题：2、4、9；C2、C3、C6、C7、C11第8章异方差异方差的后果异方差稳健标准误BP检验异方差的检验White检验加权最小二乘法习题：1、2、3、4；C1、C2、C8、C9Eviews回归结果界面解释表计量经济学复习题第1章习题：C1、C2第2章习题：4、5、6；C2、C3、C4第3章习题：1、2、6、7、8、10；C2、C5、C6 第4章习题：1、2、3、4、6、7、10、11；C3、C5、C8 第6章习题：1、3、4、7；C2、C3、C5、C9、C12 第7章习题：2、4、9；C2、C3、C6、C7、C11 第8章习题：1、2、3、4；C1、C2、C8、C9 1、判断下列表达式是否正确2469 2、给定一元线性回归模型：1叙述模型的基本假定；2写出参数0β和1β的最小二乘估计公式； 3说明满足基本假定的最小二乘估计量的统计性质； 4写出随机扰动项方差的无偏估计公式; 3、对于多元线性计量经济学模型：1该模型的矩阵形式及各矩阵的含义； 2对应的样本线性回归模型的矩阵形式； 3模型的最小二乘参数估计量;4、根据美国1961年第一季度至1977年第二季度的数据,我们得到了如下的咖啡需求函数的回归方程：D D D P I P t t t t t t tT Q 321'0097.0157.00961.00089.0ln 1483.0ln 5115.0ln 1647.02789.1ˆln ----++-=其中,Q=人均咖啡消费量单位：磅；P=咖啡的价格以1967年价格为不变价格；I=人均可支配收入单位：千元,以1967年价格为不变价格；P '=茶的价格1/4磅,以1967年价格为不变价格；T=时间趋势变量1961年第一季度为1,…,1977年第二季度为66；D 1=1：第一季度；D 2=1：第二季度；D 3=1：第三季度; 请回答以下问题：① 模型中P 、I 和P '的系数的经济含义是什么 ② 咖啡的需求是否很有弹性③ 咖啡和茶是互补品还是替代品 ④ 你如何解释时间变量T 的系数 ⑤ 你如何解释模型中虚拟变量的作用 ⑥ 哪一个虚拟变量在统计上是显着的 ⑦ 咖啡的需求是否存在季节效应5、为研究体重与身高的关系,我们随机抽样调查了51名学生其中36名男生,15名女生,并得到如下两种回归模型：h W5662.506551.232ˆ+-= t=h D W7402.38238.239621.122ˆ++-= t=其中,Wweight=体重单位：磅；hheight=身高单位：英寸请回答以下问题：① 你将选择哪一个模型为什么② 如果模型确实更好,而你选择了,你犯了什么错误 ③ D 的系数说明了什么6、简述异方差对下列各项有何影响：1OLS 估计量及其方差；2置信区间；3显着性t 检验和F 检验的使用;4预测;7、假设某研究者基于100组三年级的班级规模CS 和平均测试成绩TestScore 数据估计的OLS 回归为：（1）若某班级有22个学生,则班级平均测试成绩的回归预测值是多少（2）某班去年有19个学生,而今年有23个学生,则班级平均测试成绩变化的回归预测值是多少（3） 100个班级的样本平均班级规模为,则这100个班级的样本平均测试成绩是多少（4） 100个班级的测试成绩样本标准差是多少提示：利用R 2和SER 的公式（5）求关于CS 的回归斜率系数的95%置信区间;（6）计算t 统计量,根据经验法则t=2来判断显着性检验的结果; 8、设从总体中抽取一容量为200的20岁男性随机样本,记录他们的身高和体重;得体重对身高的回归为：其中体重的单位是英镑,身高的单位是英寸;（1）身高为70英寸的人,其体重的回归预测值是多少65英寸的呢74英寸的呢（2）某人发育较晚,一年里蹿高了英寸;则根据回归预测体重增加多少（3）解释系数值和的含义;（4）假定不用英镑和英寸度量体重和身高而分别用厘米和千克,则这个新的厘米-千克回归估计是什么给出所有结果,包括回归系数估计值,R2和SER;（5）基于回归方程,能对一个3岁小孩的体重假设身高1米作出可靠预测吗9、假设某研究使用250名男性和280名女性工人的工资Wage数据估计出如下OLS回归：标准误其中WAGE的单位是美元/小时,Male为男性=1,女性=0的虚拟变量;用男性和女性的平均收入之差定义工资的性别差距;1性别差距的估计值是多少2计算截距项和Male系数的t统计量,估计出的性别差距统计显着不为0吗5%显着水平的t统计量临界值为3样本中女性的平均工资是多少男性的呢4对本回归的R2你有什么评论,它告诉了你什么,没有告诉你什么这个很小的R2可否说明这个回归模型没有什么价值5另一个研究者利用相同的数据,但建立了WAGE对Female的回归,其中Female为女性=1,男性=0的变量;由此计算出的回归估计是什么10、基于美国CPS人口调查1998年的数据得到平均小时收入对性别、教育和其他特征的回归结果,见下表;该数据集是由4000名全年工作的全职工人数据组成的;其中：AHE=平均小时收入；College=二元变量大学取1,高中取0；Female女性取1,男性取0；Age=年龄年；Northeast居于东北取1,否则为0；Midwest居于中西取1,否则为0；South居于南部取1,否则为0；West居于西部取1,否则取0;表1：基于2004年CPS数据得到的平均小时收入对年龄、性别、教育、地区的回归结果概括统计量和联合检验SERR2注：括号中是标准误;（1）计算每个回归的调整R2;（2）利用表1中列1的回归结果回答：大学毕业的工人平均比高中毕业的工人挣得多吗多多少这个差距在5%显着性水平下统计显着吗男性平均比女性挣的多吗多多少这个差距在5%显着性水平下统计显着吗（3）年龄是收入的重要决定因素吗请解释;使用适当的统计检验来回答; （4）Sally是29岁女性大学毕业生,Betsy是34岁女性大学毕业生,预测她们的收入;（5）用列3的回归结果回答：地区间平均收入存在显着差距吗利用适当的假设检验解释你的答案;（6）为什么在回归中省略了回归变量West如果加上会怎样;解释3个地区回归变量的系数的经济含义;7Juantia是南部28岁女性大学毕业生,Jennifer是中西部28岁女性大学毕业生,计算她们收入的期望差距计量经济学补充复习题一、填空题1、计量经济学常用的三类样本数据是_横截面数据__、__时间序列数据__和_面板数据;2、虚拟解释变量不同的引入方式产生不同的作用;若要描述各种类型的模型在截距水平的差异,则以加法形式引入虚拟解释变量；若要反映各种类型的模型的不同相对变化率时,则以乘法形式引入虚拟解释变量;二、选择题1、参数的估计量βˆ具备有效性是指 BA Var βˆ=0B Var βˆ为最小C βˆ－＝0D βˆ－为最小2、产量x,台与单位产品成本y, 元/台之间的回归方程为yˆ＝356－,这说明 DA 产量每增加一台,单位产品成本增加356元B 产量每增加一台,单位产品成本减少元C 产量每增加一台,单位产品成本平均增加356元D 产量每增加一台,单位产品成本平均减少元3、在总体回归直线E x y10)ˆ(ββ+=中,1β表示 B A 当x 增加一个单位时,y 增加1β个单位B 当x 增加一个单位时,y 平均增加1β个单位C 当y 增加一个单位时,x 增加1β个单位D 当y 增加一个单位时,x 平均增加1β个单位4、以y 表示实际观测值,yˆ表示回归估计值,则普通最小二乘法估计参数的准则是使 DA )ˆ(i i yy -∑＝0 B 2)ˆ(i i y y -∑＝0 C )ˆ(i i yy -∑为最小 D 2)ˆ(i i y y -∑为最小 5、设y 表示实际观测值,yˆ表示OLS 回归估计值,则下列哪项成立 D A yˆ=y B y ˆ=y C yˆ=y D y ˆ=y 6、用普通最小二乘法估计经典线性模型t t t u x y ++=10ββ,则样本回归线通过点 DA x,yB x,yˆ C x ,yˆ D x ,y 7、判定系数2R 的取值范围是 CA 2R －1B 2R 1C 02R 1D －12R 18、对于总体平方和TSS 、回归平方和RSS 和残差平方和ESS 的相互关系,正确的是 BA TSS>RSS+ESSB TSS=RSS+ESSC TSS<RSS+ESSD TSS 2=RSS 2+ESS 29、决定系数2R 是指 CA 剩余平方和占总离差平方和的比重B 总离差平方和占回归平方和的比重C 回归平方和占总离差平方和的比重D 回归平方和占剩余平方和的比重10、如果两个经济变量x 与y 间的关系近似地表现为当x 发生一个绝对量变动x 时,y 有一个固定地相对量y/y 变动,则适宜配合地回归模型是 BA i i i u x y ++=10ββB ln i i i u x y ++=10ββC i ii u x y ++=110ββ D ln i i i u x y ++=ln 10ββ 11、下列哪个模型为常数弹性模型 AA ln i i i u x y ++=ln ln 10ββB ln i i i u x y ++=10ln ββC i i i u x y ++=ln 10ββD i ii u x y ++=110ββ 12、模型i i i u x y ++=ln 10ββ中,y 关于x 的弹性为 C A i x 1β B i x 1β C iy 1β D i y 1β 13、模型ln i i i u x y ++=ln ln 10ββ中,1β的实际含义是 BA x 关于y 的弹性B y 关于x 的弹性C x 关于y 的边际倾向D y 关于x 的边际倾向14、当存在异方差现象时,估计模型参数的适当方法是 AA 加权最小二乘法B 工具变量法C 广义差分法D 使用非样本先验信息15、加权最小二乘法克服异方差的主要原理是通过赋予不同观测点以不同的权数,从而提高估计精度,即 BA 重视大误差的作用,轻视小误差的作用B 重视小误差的作用,轻视大误差的作用C 重视小误差和大误差的作用D 轻视小误差和大误差的作用16、容易产生异方差的数据是 CA 时间序列数据B 修匀数据C 横截面数据D 年度数据17、设回归模型为i i i u x y +=β,其中var i u =22i x σ,则的最小二乘估计量为 CA. 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18、如果模型t t t u x b b y ++=10存在序列相关,则 DA cov t x ,t u =0B cov t u ,s u =0tsC cov t x ,t u 0D cov t u ,s u 0ts19、下列哪种形式的序列相关可用DW 统计量来检验i v 为具有零均值,常数方差,且不存在序列相关的随机变量 AA t t t v u u +=-1ρB t t t t v u u u +++=-- 221ρρC t t v u ρ=D ++=-12t t t v v u ρρ20、DW 的取值范围是DA －1DW0B －1DW1C －2DW2D 0 DW421、当DW ＝4是时,说明 DA 不存在序列相关B 不能判断是否存在一阶自相关C 存在完全的正的一阶自相关D 存在完全的负的一阶自相关22、模型中引入一个无关的解释变量 CA 对模型参数估计量的性质不产生任何影响B 导致普通最小二乘估计量有偏C 导致普通最小二乘估计量精度下降D 导致普通最小二乘估计量有偏,同时精度下降23、如果方差膨胀因子VIF ＝10,则认为什么问题是严重的 CA 异方差问题B 序列相关问题C 多重共线性问题D 解释变量与随机项的相关性24、某商品需求函数为i i i u x b b y ++=10,其中y 为需求量,x 为价格;为了考虑“地区”农村、城市和“季节”春、夏、秋、冬两个因素的影响,拟引入虚拟变量,则应引入虚拟变量的个数为 BA 2B 4C 5D 625、根据样本资料建立某消费函数如下：tC ˆ=+tD +t x ,其中C 为消费,x 为收入,虚拟变量D ＝农村家庭城镇家庭⎩⎨⎧01,所有参数均检验显着,则城镇家庭的消费函数为AA t C ˆ=+t xB tC ˆ=+t xC t C ˆ=+t xD tC ˆ=+t x 26、假设某需求函数为i i i u x b b y ++=10,为了考虑“季节”因素春、夏、秋、冬四个不同的状态,引入4个虚拟变量形式形成截距变动模型,则模型的 DA 参数估计量将达到最大精度B 参数估计量是有偏估计量C 参数估计量是非一致估计量D 参数将无法估计27、对于模型i i i u x b b y ++=10,为了考虑“地区”因素北方、南方,引入2个虚拟变量形式形成截距变动模型,则会产生 DA 序列的完全相关B 序列不完全相关C 完全多重共线性D 不完全多重共线性28、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的数目为 AA mB m-1C m-2D m+129、某一时间序列经一次差分变换成平稳时间序列,此时间序列称为A;A ．1阶单整B ．2阶单整C ．K 阶单整D ．以上答案均不正确30、当随机误差项存在自相关时,进行单位根检验是由B 来实现;A . DF 检验B ．ADF 检验C ．EG 检验D ．DW 检验三、多项选择题：1、一元线性回归模型t t t u x y ++=10ββ的经典假设包括 ABCDEA 0)(=t u EB 2)(σ=t u Var 常数C 0),cov(=j i u uD t u ～N0,1E x 为非随机变量,且0),cov(=t t u x2、以带“”表示估计值,u 表示随机误差项,如果y 与x 为线性相关关系,则下列哪些是正确的 BEA t t x y 10ββ+=B t t t u x y ++=10ββC t t t u x y ++=10ˆˆββD tt t u x y ++=10ˆˆˆββ E tt x y 10ˆˆˆββ+= 3、用普通最小二乘法估计模型t t t u x y ++=10ββ的参数,要使参数估计量具备最佳线性无偏估计性质,则要求： ABCDEA 0)(=t u EB 2)(σ=t u Var 常数C 0),cov(=j i u uD t u 服从正态分布E x 为非随机变量,且0),cov(=t t u x4、假设线性回归模型满足全部基本假设,则其参数估计量具备 CDEA 可靠性B 合理性C 线性D 无偏性E 有效性5、下列哪些非线性模型可以通过变量替换转化为线性模型 ABC A i i i u x y ++=210ββ B i ii u x y ++=110ββ C ln i i i u x y ++=ln 10ββ D i i i u x y ++=210ββE i i i i u x y ++=ββ06、异方差性将导致 BCDEA 普通最小二乘估计量有偏和非一致B 普通最小二乘估计量非有效C 普通最小二乘估计量的方差的估计量有偏D 建立在普通最小二乘估计基础上的假设检验失效E 建立在普通最小二乘估计基础上的预测区间变宽7、当模型中解释变量间存在高度的多重共线性时 ACDA 各个解释变量对被解释变量的影响将难于精确鉴别B 部分解释变量与随机误差项之间将高度相关C 估计量的精度将大幅下降D 估计量对于样本容量的变动将十分敏感E 模型的随机误差项也将序列相关8、下述统计量可以用来检验多重共线性的严重性 ACDA 相关系数B DW 值C 方差膨胀因子D 特征值E 自相关系数三、判断题1、随机误差项u i 与残差项e i 是一回事; F2、当异方差出现时,常用的t 检验和F 检验失效; T3、在异方差情况下,通常预测失效; T四、计算分析题1、指出下列模型中的错误,并说明理由;1 tt Y C 2.1180ˆ+= 其中,C 、Y 分别为城镇居民的消费支出和可支配收入;2 tt t L K Y ln 28.0ln 62.115.1ˆln -+= 其中,Y 、K 、L 分别为工业总产值、工业生产资金和职工人数;2、对下列模型进行适当变换化为标准线性模型：（1） y =0β+1βx 1+2β21x +u ；（2） Q =A u e L K βα；（3） Y =exp 0β+1βx+u ；3、一个由容量为209的样本估计的解释CEO 薪水的方程为：其中,Y 表示年薪水平单位:万元, 1X 表示年收入单位:万元, 2X 表示公司股票收益单位:万元; 321D D D ，，均为虚拟变量,分别表示金融业、消费品工业和公用事业;假设对比产业为交通运输业;（1）解释三个虚拟变量参数的经济含义;（2）保持1X 和2X 不变,计算公用事业和交通运输业之间估计薪水的近似百分比差异;这个差异在1%的显着性水平上是统计显着吗消费品工业和金融业之间估计薪水的近似百分比差异是多少。

《计量经济学》期末考试复习

《计量经济学》期末考试复习资料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（1.4.6）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。

6.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。

计量经济学复习题

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。

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序列相关检验、异方差性检验、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。

16．结构分析所采用的主要方法是弹性分析、乘数分析和比较静力分析。

1.与数学中的函数关系相比，计量经济模型的显着特点是引入随机误差项u ， u 包含了丰富的内容，主要包括四方面在解释变量中被忽略掉的因素的影响、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、其他随机因素的影响。

2.计量经济模型普通最小二乘法的基本假定有零均值、同方差、无自相关、解释变量与随机误差项相互独立（或者解释变量为非随机变量）。

计量经济学复习资料

计量经济学复习题题型：选择2*10 ;填空2*10 ；名词解释4*5 ;综合题10*4一选择填空考点1. 截面数据，时间序列，面板数据定义。

P12/133.截面数据：同一时间(时期或时点)某个指标在不同空间的观测数据。

时间序列数据：把反映某一总体特征的同一指标的数据，按照一定的时间顺序和时间间隔(如月度.季度.年度)排列起来，这样的统计数据称为时间序列数据。

时间序列数据可以是时期数据，也可以是时点数据。

面板数据：指时间序列数据和截面数据相结合的数据。

如在具名手指调查中收集的对各个固定调查户在不同时期的调查数据。

2. 有限分布滞后模型定义P184/7.1.3被解释变量受解释变量的影响分布在解释变量不同时期的滞后值上，即模型形如h = °++ 件知+岛心+…++u t具有这种滞后分布结构的模型称为分布滞后模型，其中s为滞后长度。

根据滞后长度s取为有限和无限，模型分别称为有限分布滞后模型和无限分布滞后模型。

3. 设定误差定义P244/9.1计量经济模型是对变量间经济关系因果性的设想，若所设定的回归模型是“正确”的，主要任务是所选模型参数的估计和假设检验。

但是如果对计量模型的各种诊断或检验总不能令人满意，这时应把注意力集中到模型的设定方面：考虑所建模型是否遗漏了重要的变量？是否包含了多余的变量？所选模型的函数形式是否正确？随机扰动项的设定是否合理？变量的数据收集是否有误差？所有这些，计量经济学中被统称为设定误差。

4. 时间序列平稳性阶数判定P267-270/10.1所谓时间序列的平稳性，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。

直观上，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。

从理论上，有两种意义的平稳性，一是严格平稳，另一种是弱平稳。

从单位根过程的定义可以看出，含一个单位根的过程，其一阶差分，AZ =K -7,=^. 是一平稳过程，像这种经过一次差分后变为平稳的序列称为一阶单整序列(tntegrated Process), 记为｛乙｝~1 (1) *有时，一个序列经一次差分后可能还是非平稳的’如果序列经过二阶差分后才变成平稳过程, 则称序列｛》；｝为二阶单整序列，记为｛耳｝-I(2). 一般地，如果序列经过〃次差分后平稳，而川-1次差分却不平稳，那么称为起阶单整序列，记为忆卜称为整形阶数口特别地, 若序列｛£｝本身是平稳的”则称序列为零阶单整序列，记为｛£｝-1(0儿5. 有效，无偏含义P35/2.2.4有效性一个估计式若不仅具有无偏性而且具有最小方差性时，成这个估计式为有效估计式.无偏估计式可能有多个，但在所有无偏估计式中，只有最小的最佳无偏估计式才是有效估计式.(一)参数估计式的评价标准1. 无偏性前提匚重复抽样中估计方法固定、样本数不变、经重复扌由样的观测值，可得一系列参数估计值参数估计值d的分布称为点的抽样分布，密度函数记为虫矗如采= 称诊是参数0的无偏估计式，否则称d是有偏的「其偏倚为班励-目t，F检验统计量表达式P47/2.4.3 P87/3.3.2t = —r —-〜t(n_2)SE(誇)SE(?2) …旦呜〜RSS (n-k)协整定义P273/10.3所谓协整，是指多个非平稳变量的某种线性组合是平稳的。

计量经济学复习资料

计量经济学复习资料1、外生变量与滞后内生变量统称为先决变量，先决变量只能作为解释变量。

2、滞后变量：把过去时期的具有滞后作用的变量叫做滞后变量。

滞后变量是联立方程计量经济学模型中重要的不可或缺的一部分变量，用以反映经济系统的动态性；与连续性。

3、内生变量是具有某种概率分布的随机变量，它的参数是联立方程系统估计的元素，内生变量时有模型系统决定的，同时也对模型系统产生影响，内生变量一般都是经济变量/4、拟合优度：关于模型（样本回归直线）与样本观测值的拟合程度。

5、偏回归系数：自变量变化一个百分点，应变量变化贝塔个百分点。

6、参数：参数是用来描述总体特征的概括性数字度量，它是研究者想要了解的总体某种特征值。

是总体数据特征的概括，它的取值是唯一的、未知的。

7、R的平方=0.9的含义：R平方被称作可决系数，是检验模型拟合优度的一个指标，在总离差平方和中，回归平方和（ESS）所占的比重越大，残差平方和所占的比重就越小，回归直线于样本点拟合的就越好。

所以该统计量越接近1，模型的拟合优度就越高。

所以R的平方=0.9表示被解释变量的90%可由解释变量来解释！8、.残差平方和（RSS=0）等于零：残差平方和是用来反映样本观测值与估计值偏离的大小，也是模型中解释变量未解释的那部分离差的大小，所以残差平方和等于零的含义就是模型中解释变量未解释的部分离差等于零，即因变量完全由解释变量解释。

9、经济计量学模型：是指通过用随机性数学方程的方法对现实进行描述和模拟，进而揭示经济活动中各个因素之间的定量关系的模型。

1.矩估计法：对于原总体多元回归模型，通过变形求期望得到：，该等式被称作总体回归方程的一组矩条件（表明了原总体回归方程所具有的内在特征），若从原总体中随机抽出一个样本，由该样本估计出的样本方程能够近似代表总体回归方程的话，则应成立，由此得到正规方程组：，解此正规方程组即得样本估计参数，这种估计样本回归方程的方法称为矩估计。

计量经济学复习

解释变量：解释变量也称自变量，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。

被解释变量：被解释变量也称因变量或应变量，是作为研究对象的变量。

它的变动是由解释变量作出解释的，表现为议程所描述的因果关系的果。

时间序列：是指将某种现象某一个统计指标在不同时间上的各个数值，按时间先后顺序排列而形成的序列。

随机扰动项：各个被解释变量实际值YI与条件期望E的偏差，代表排除在模型以外的所有因素对Y的影响，称为随机扰动项。

拟合优度：样本回归线对样本观测数据拟合的优劣程度称为样本回归线的拟合优度。

残差：所谓残差是指观测值与预测值（拟合值）之间的差，即是实际观察值与回归估计值的差。

内生变量：一些变量是由模型体现的经济体系本身所决定的，在模型中是随机变量,称为内生变量。

外生变量：一些变量是在模型体现的经济体系之外给定的，在模型中是非随机的,称为外生变量。

前定变量：在模型中滞后内生变量或更大范围的内生变量的作用视为外生变量，并与外生变量一起称为前定变量。

多重共线性：指线性回归模型中的解释变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系而使模型估计失真或难以估计准确。

异方差性：是指模型中随机误差项的方差不是常量，而且它的变化与解释变量的变动有关。

自相关：是指总体回归模型的随机误差项之间存在相关关系。

即不同观测点上的误差项彼此相关。

滞后变量：是指过去时期的、对当前被解释变量产生影响的变量。

可分为滞后解释变量和滞后被解释变量两类。

虚拟变量：计量经济学中，将取值为0和1的人工变量称为虚拟变量。

单位根：设n 是正整数，当一个数的n 次乘方等于1 时，称此数为n 次“单位根”。

单位根检验：检验序列的非平稳性就变为检验特征方程是否有单位根，这就是单位根检验法。

单整：经过一次差分后变为平稳的序列称为一阶单整序列。

协整：所谓协整，是指多个非平稳变量的某种线性组合是平稳的。

滞后期：滞后期就是说，事件发生后对后面要发生事件持续影响的时间。

计量经济学复习资料（重要）

一、回归分析的基本方法和原理1、计量经济学的建模分析步骤和要点（1）确定模型所包含的变量（2）确定模型的数学模式（3）拟定理论模型中待估参数的理论期望值二、二、回归分析的含义？回归分析的含义？回归分析基本概念回归分析基本概念• 变量间的相互关系变量间的相互关系（1）函数关系）函数关系（2）相关关系）相关关系• 相关分析与回归分析相关分析与回归分析相关分析：主要研究随机变量间的相关形式及相关程度。

相关分析：主要研究随机变量间的相关形式及相关程度。

回归分析：研究存在因果关系的变量间的依存关系。

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或设定值，去估计和（或）预测前者的（总体）均值前一个变量称为被解释变量或因变量，后一个变量成为解释变量或自变量。

三、总体回归函数三、总体回归函数• 在给定解释变量X 的条件下，被解释变量Y 的期望轨迹，称为总体回归线，或总体回归曲线。

其相应的函数则称为总体回归函数回归曲线。

其相应的函数则称为总体回归函数 • 函数一般式：函数一般式： E(Y/X)=f （X ）• 总体回归函数表明被解释变量Y 的平均状态随解释变量X 变化的规律。

变化的规律。

• 线性总体回归函数：线性总体回归函数： E(Y/X)=β0+β1x • 总体回归函数引入随机干扰项，总体回归函数引入随机干扰项，则变成计量经济学模型，则变成计量经济学模型，则变成计量经济学模型，也称为总体回归模型。

也称为总体回归模型。

即：即：• Y=β0+β1x +μ 四、样本回归函数四、样本回归函数• 由于总体回归函数未知，通过从抽样，得到总体的样本，再以样本的信息来估计总体回归函数。

体回归函数。

• 以样本的资料反映总体的情况，所形成的散点连线，称为样本回归线，其函数形式则称为样本回归函数则称为样本回归函数样本回归函数的随机形式：样本回归函数的随机形式：也称样本回归函数也称样本回归函数 e 的含义的含义• e 为随机干扰项μ的估计值，称为残差项。

计量经济学复习题

3．经济数学模型是用数学方法描述经济活动。

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序列相关检验、异方差性检验、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。

16．结构分析所采用的主要方法是弹性分析、乘数分析和比较静力分析。

1.与数学中的函数关系相比，计量经济模型的显著特点是引入随机误差项u ， u 包含了丰富的内容，主要包括四方面在解释变量中被忽略掉的因素的影响、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、其他随机因素的影响。

2.计量经济模型普通最小二乘法的基本假定有零均值、同方差、无自相关、解释变量与随机误差项相互独立（或者解释变量为非随机变量）。

计量经济学学生复习资料

7、回归分析中，用来说明拟合优度的统计量为（） A .相关系数 B .回归系数 C .判定系数 D 8、在多元线性回归中，判定系数 R2随着解释变量数目的增加而（）A.减少 B .增加 C.不变 D .变化不定9、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9、存在多重共线性时，若使用普通最小二乘法估计线性回归方程，则回归系数的估计是（ A ）A.有偏且非有效B.无偏但非有效C.有偏但有效 D. 无偏且有效9、当随机误差项存在自相关时，若使用普通最小二乘法估计线性回归方程，则回归系数的估计是（C ）A.有偏且非有效B. 有偏但有效C.无偏但非有效D.无偏且有效34、假设回归模型 Y* 1 + 3 2X+U 当中，X 与U i 相关，则的普通最小二乘估计量（D ）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10、经济计量分析的工作程序（B ）A.设定模型，检验模型，估计模型，改进模型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，改进模型D.搜集资料，设定模型，估计参数，应用模型 11、回归分析中要求（）A.因变量是随机的，自变量是非随机的B. 两个变量都是随机的C.两个变量都不是随机的D.因变量是非随机的，自变量是随机的12、按照经典假设，线性回归模型中的解释变量应是非随机变量，且（）A.与随机误差ui 不相关B.与残差ei 不相关C. 与被解释变量yi不相关 D.与参数估计量不相关13、X 与Y 的样本回归直线为（ )A. Y? ??2X i B. Y? ?1?2X ie C .、 <? ?X i e D. Y ??2X i14、将总体被解释变量 Y 的条件均值表现为解释变量 X 的函数，称为（)A.样本回归函数 B .总体回归函数C .样本回归线D .线性模型 15、方差膨胀因子检测法用于检验（ )A.是否存在异方差B. 是否存在序列相关C.是否存在多重共线性D .回归方程是否成立计量经济学复习资料、单项选择题（15 X 2=30分） 1、在二元线性回归模型中，回归系数的显著性检验（t 检验）的自由度为（A. nB. n-1C. n-2D. n-3 2、DW 佥验法适用于检验（）A.异方差B .序列相关 C.多重共线性3、当DW>4-dL 则认为随机误差项 ui （A.不存在一阶负自相关B .无一阶序列相关D .设定误差）C.存在一阶正自相关D .存在一阶负自相关4、对于大样本，德宾-瓦森（DV ）统计量的近似计算公式为（ A. DV ^ 2 （2- p ） B . DV ^ 2 （2+p ） C. DV ^ 2 （1- p ）5、常用的检验方差非齐性的方法不包括（） A.戈里瑟检验 B .戈德菲尔德-匡特检验 C.怀特检验6、常用的异方差修正方法是（）)D . DV\^ 2 (1+ p ) D .方差膨胀因子检测A.最小二乘法B.加权最小二乘法C.差分法D.广义差分法 .标准差16、设有样本回归线，则它（)C. 一定在总体回归线上D. 在总体回归线的上方17、在双对数线性模型lnYi=ln 旳+创1 nXi+ui中，別的含义是（）A. Y关于X的增长量 B . Y关于X的发展速度 C . Y关于X的边际倾向D . Y关于X的弹性18、在二元线性回归模型：Yi=创+化X2i+ f33X3i +ui中，偏回归系数W表示（）A.当X3不变、X2变动一个单位时，Y的平均变动B.当X2不变、X 3变动一个单位时，Y的平均变动C.当X3变动一个单位时，Y的平均变动D.当X2和X3都变动一个单位时，Y的平均变动19、如果解释变量Xi与随机误差项ui相关，即有Cov（Xi , ui）和，则普通最小二乘估计是（）A.有偏的、一致的 B •有偏的、非一致的 C.无偏的、一致的 D •无偏的、非一致的20、设某商品需求模型为Yt=刃+p1Xt+ ut，其中Y是商品的需求量，X是商品价格，为了考虑全年4个季节变动的影响，假设模型中引入了4个虚拟变量，则会产生（）A.异方差B.自相关C •完全的多重共线性 D. 不完全的多重共线性21、根据样本资料已估计得出人均消费支出Y对人均收入X的回归模型为Ln Y=5+0.75L nX,这表明人均收入每增加1%人均消费支出将预期增加（）A. 0.2% B . 0.75% C. 5% D . 7.5%22、对样本相关系数r,以下结论中错误的是（）A. r越接近于1，丫与X之间线性相关程度越高B. r越接近于0, Y与X之间线性相关程度越弱C. -1 < r < 1D.若r=0,贝U X与Y独立23、下面关于内生变量的表述，错误的是（）A.内生变量都是随机变量B.内生变量受模型中其它内生变量的影响，同时又影响其它内生变量 C.联立方程模型中，解释变量可以是前定变量，也可以是内生变量 D.滞后内生变量与内生变量具有相同性质24、指出下列哪一变量关系是函数关系?（）A.商品销售额与销售价格B. 学习成绩总分与各门课程成绩分数C.物价水平与商品需求量D.小麦亩产量与施肥量25、对模型Yi= 3 0+31 X1i+ 3 2 X2i+卩i进行总体显著性F检验，检验的零假设是（）A. 3 1 = 3 2 =0B. 3 1 =0C. 3 2 =0D. 3 0 =0 或3 1 =026、多元线性模型中，用来测度多重共线性程度的方差膨胀因子VIFj的取值范围是（）A. -1 < VIFj < Rj2B. 1 W VIFj < Rj2C. VIFj > 1D. 0 W VIFj W Rj227、用于检验随机误差项序列相关的方法正确的是（）A.戈里瑟检验B.戈德菲尔德一一匡特检验C.德宾一一瓦森检验D.方差膨胀因子检验28、产量（X，台）与单位产品成本（Y，元/台）之间的回归方程为丫？ 356 1.5X，这说明（）。

计量经济学复习重点

计量经济学复习重点第一章1. 计量经济学的性质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。

研究的主体（出发点、归宿、核心）：经济现象及数量变化规律研究的工具（手段）：模型数学和统计方法方法手段要服从研究对象的本质特征（与数学不同）,方法是为经济问题服务计量经济研究的三个方面理论：即说明所研究对象经济行为的经济理论（计量经济研究的基础）数据：对所研究对象经济行为观测所得到的信息(计量经济研究的原料或依据)方法：模型的方法与估计、检验、分析的方法(计量经济研究的工具与手段2. 计量经济学与相关学科的联系与区别联系：●计量经济学研究的主体—经济现象和经济系的数量规律●计量经济学必须以经济学提供的理论原则和经济运行规律为依据●经济计量分析的结果：对经济理论确定的原则加以验证、充实、完善区别：●经济理论重在定性分析,并不对经济关系提供数量上的具体度量●计量经济学对经济关系要作出定量的估计，对经济理论提出经验的内容3. 学习计量经济学的必要性4. 计量经济学研究的基本思路和步骤模型设定（选择变量和数学关系式）、估计参数（确定变量间的数量关系）、模型检验（检验所得结论的可靠性）、模型应用（作经济分析和经济预测）5. 模型的设定、参数估计、模型检验的要求模型设定要求●要有科学的理论依据●选择适当的数学形式（单一方程、联立方程线性形式、非线性形式）●模型要兼顾真实性和实用性●包含随机误差项●方程中的变量要具有可观测性参数估计要求参数的估计值：所估计参数的具体数值参数的估计式：估计参数数值的公式6. 模型中的变量及其类型从变量的因果关系区分：被解释变量（应变量）——要分析研究的变量解释变量（自变量）—说明应变量变动主要原因的变量（非主要原因归入随机误差项）从变量的性质区分内生变量—其数值由模型所决定的变量，是模型求解的结果外生变量—其数值由模型以外决定的变量（相关概念：前定内生变量、前定变量）注意:外生变量数值的变化能够影响内生变量的变化，内生变量却不能反过来影响外生变量7. 计量经济研究中数据的类型时间数列数据（同一空间、不同时间）、截面数据（同一时间、不同空间）、混合数据（面板数据 Panel Data）、虚拟变量数据8. 参数估计的方法类型单一方程模型最常用的是普通最小二乘法、极大似然估计法等联立方程模型常用二段最小二乘法和三段最小二乘法等9. 建立计量经济模型的依据第二章1、变量间的关系：函数关系——相关关系相关系数——对变量间线性相关程度的度量◆相关关系的类型●从涉及的变量数量看简单相关、多重相关（复相关）●从变量相关关系的表现形式看线性相关——散布图接近一条直线、非线性相关——散布图接近一条曲线●从变量相关关系变化的方向看正相关——变量同方向变化，同增同减、负相关——变量反方向变化，一增一减不相关2、现代意义的回归：一个被解释变量对若干个解释变量依存关系的研究实质：由固定的解释变量去估计被解释变量的平均值3、总体回归函数（PRF）：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）：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。