计量经济学简答题及答案43378

简答：

1、时间序列数据和横截面数据有何不同？

时间序列数据是一批按照时间先后排列的统计数据。截面数据是一批发生在同一时间截面上的调查数据。这两类数据都是反映经济规律的经济现象的数量信息，不同点：时间序列数据是含义、口径相同的同一指标按时间先后排列的统计数据列；而横截面数据是一批发生在同一时间截面上不同统计单元的相同统计指标组成的数据列。

2、建立计量经济模型赖以成功的三要素。P16（课本）

成功的要素有三：理论、方法和数据。理论：即经济理论，所研究的经济现象的行为理论，是计量经济学研究的基础；方法：主要包括模型方法和计算方法，是计量经济学研究的工具与手段，是计量经济学不同于其他经济学分支科学的主要特征；数据：反映研究对象的活动水平、相互间以及外部环境的数据，更广义讲是信息，是计量经济学研究的原料。三者缺一不可。

3、什么是相关关系、因果关系；相关关系与因果关系的区别与联系。

相关关系是指两个以上的变量的样本观测值序列之间表现出来的随机数学关系，用相关系数来衡量。

因果关系是指两个或两个以上变量在行为机制上的依赖性，作为结果的变量是由作为原因的变量所决定的，原因变量的变化引起结果变量的变化。因果关系有单向因果关系和互为因果关系之分。

具有因果关系的变量之间一定具有数学上的相关关系。而具有相关关系的变量之间并不一定具有因果关系。

4、回归分析与相关分析的区别与关系。P23-P24（课本）

相关分析与回归分析既有联系又有区别。首先，两者都是研究非确定性变量间的统计依赖关系，并能测度线性依赖程度的大小。其次，两者间又有明显的区别。相关分析仅仅是从统计数据上测度变量间的相关程度，而无需考察两者间是否有因果关系，因此，变量的地位在相关分析中饰对称的，而且都是随机变量；回归分析则更关注具有统计相关关系的变量间的因果关系分析，变量的地位是不对称的，有解释变量与被解释变量之分，而且解释变量也往往被假设为非随机变量。再次，相关分析只关注变量间的具体依赖关系，因此可以进一步通过解释变量的变化来估计或预测被解释变量的变化，达到深入分析变量间依存关系，掌握其运动规律的目的。

5、数理经济模型和计量经济模型的区别。

答：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个因素之间的定量关系，用随机性的数学方程加以描述。

6、从哪几方面看，计量经济学是一门经济学科？P6（课本）

答：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。

7、在确定了被解释变量之后，怎样才能正确地选择解释变量。P10（课本）

（1）需要正确理解和把握所研究的经济现象中暗含的经济学理论和经济行为规律。

（2）选择变量要考虑数据的可得性。

（3）选择变量时要考虑所有入选变量之间的关系，使得每一个解释变量都是独立的。

8、如何确定理论模型的数学形式。P11（课本）

（1）选择模型数学形式的主要依据是经济行为理论。

（2）也可以根据变量的样本数据作出解释变量与被解释变量之间关系的散点图，并将由散点图显示的变量之间的函数关系作为理论模型的数学依据。（这也是人们在建模时经常采用的方法）

（3）在某种情况下，若无法事先确定模型的数学形式，那么就要采用各种可能的形式试模拟，然后选择模拟结果较好的一种。

9、从哪几方面看，计量经济学是一门经济学科？（同6）

10、什么是总体回归函数和样本回归函数，它们之间的区别是什么？：

总体回归函数是指在给定i X下的Y的分布的总体均值与i X有函数关系。样本回归函数指对应于某个给定的X的Y值的一个样本而建立的回归函数。

主要区别：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观测的样本中变量y 与x 的相互关系。②建立模型的不同。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，样本回归模型是随机模型，它随着样本的改变而改变。主要联系：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。

11、多重共线性的后果是什么？克服多重共线性的方法有哪些？P136-P139(课本)

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：

第一类方法：排除引起共线性的变量

第二类方法：差分法

第三类方法：减小参数估计量的方差

12、简述回归模型中引入虚拟变量的作用，引入方法及适用的情况。

答：在模型中引入虚拟变量，主要是为了寻找某(些)定性因素对解释变量的影响。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。

13、一元线性回归模型的基本假设主要有哪些？P30(课本)

1）对模型设定的假设

2）对解释变量X 的假设

3）对随机干扰项μ的假设

14、可决系数R2说明了什么？在一元线性回归中它与斜率系数的t 检验的关系是什么？ 判定系数TSS RSS TSS ESS R -==12，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。

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。反之亦然。斜率系数的t 检验是对回归方程中的解释变量的显著性的检验。在简单线性回归中，由于解释变量只有一个，当t 检验显示解释变量的影响显著时，必然会有该回归模型的可决系数大，拟合优度高。

15、什么是变量之间的多重共线性？完全多重共线性和不完全多重共线性之间的区别是什么？

对于模型i ki k i i i u x x x y +++++=ββββ 22110（n i ,,2,1 =），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。

完全多重共线性指的是变量之间的线性关系式准确的，而不完全多重共线性指的是变量之间的线性关系式近似的。