计量经济学答案
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一、名词解释
1.时间序列数据的平稳性:如果随机时间序列均值和方差均是与时间t无关的常数,协方差只与时间间隔k有关,则称该随机时间序列是平稳的。
2.虚拟变量:是指人们构造的反应定性因素变化、只取0和1的人工变量,并且习惯上用符号D来表示。
3.异方差性:对于不同的样本点,随机误差项的方差不等于常数,则称模型出现了异方差性。
4.自相关性:如果随机误差项的各期值之间存在着相关关系,即协方差不等于0,则称模型存在着自相关性。
5随机变量的协整关系:如果同阶单整序列线性组合后单整阶数降低,则称变量之间存在着协整关系。
6.给定一个信息集,At,它至少包含(Xt,Yt),在“现在和过去可以影响未来,而未来不能影响过去”城里下,如果利用Xt的过去比不利用它时可以更好地预测Yt,称Xt为Yt的格兰杰原因,反之亦然。
7.随机变量的协整性:
8. 条件异方差ARCH模型:考虑m阶自回归模型AR(m)
Yt=c+ρ1yt-1+ρ2yt-2+……+ρmyt-m+εt
其中εt为白噪声过程
随机误差项的平方(εt)2服从一个q阶自回归过程,即
(εt)2=α0+α1(εt-1)2+α2(εt-2)2+……+αq(εt-p)2+ηt (1)
其中ηt服从白噪声过程。对模型的一个约束条件是(1)的特征方程
1-α1z-α2z2-……-αq Z q=0
的所有根均落在单位圆外,即要求模型参数满足
其中α1+α2+……αq<1
此外,为保证εt2为正值,对模型的另一个约束条件为α0>0,αi≥0,1≤i≤q。上述模型即为条件方差模型。
9.误差修正模型ECM: 对于yi的(1,1)阶自回归滞后模型:
εi
Y t=α+β0x t+β1x t-1+β2y t-1+
⊿y
=β0⊿x t+γecm t-1+εt 。(1) 其中,ecm t-1=y t-1-α0-α1x t-1 ,γ=β2-1,α0=(α+ t
β0)/﹙1-β2﹚,α1=β1/(1-β2)
称式(1)为误差修正模型ECM
10.多重共线性:多元回归模型的解释变量之间存在较强的线性关系的性质
二、填空题
1.合理选择解释变量的关键:正确理解有关经济理论和把握所研究经济现象的行为规律。
2.计量经济模型的用途一般包括:结构分析、经济预测、政策评价、实证分析。
3.计量经济模型检验的内容一般包括:经济检验、统计检验、计量经济检验、预测性能检验。
4.对于不可直接线性化的非线性模型的处理方法:
对于可间接线性化的模型,可以通过Cobb-Douglas生产函数模型、Logistic模型变换成标准的线性模型;对于不可线性化的模型,可以通过Toylor技术展开法、非线性最小二乘法来求得参数估计值。
5.建立计量经济模型的统计数据主要有三种类型:时间序列数据、横截面数据、面板数据。
6.高介自相关性的检验方法:偏相关系数检验、拉格朗日乘数检验。
7.对于变量之间存在多个协整关系时,应当采取Johansen 检验的方法。
8.模型结构的稳定性检验的两个用途:一是分析模型结构对对样本变化的敏感性;二是比较两个(或多个)回归模型之间的差异情况。
9.多个非平稳序列变量具有协整 关系/含义。
10.P 阶自回归序列识别条件 自相关函数是拖尾的,偏自相关函数是截尾 。
11.高斯-马尔科夫定理指若多元线性模型满足回归分析的基本假设,则模型参数的最小二乘估计是原值的最佳线性无偏估计。
12.普通最小二乘法的基本原理:样本回归函数值与观测值之差的平方和最小。
三、判断题
1、 利用横截面数据建立模型时,由于不同样本点上,其他因素影响的差异较大,所以它比
时间序列资料更容易产生。(对)
2、 经济学是计量经济学建模的基础,统计学是计量经济学建模的方法和依据。(对)
3、 随机游走序列是平稳序列,是白噪声序列。(错)
4、 如果两个时间序列均为同价的单整序列,则其线性组合序列一定是与原时间序列单整阶
数相等的单整序列。(错)
5、 参数的估计量是随机的,但参数本身是非随机的。(错)
6、 ADF 检验模型和协整关系检验的三个模型是相同的。(对)
7、 对于m 个各具有两个不同属性的定性因素,在设置虚拟变量时,应设置m-1个虚拟变
量。(错)
8、 在统计检验中,显著性水平a 它与检验结果中的相伴概率p 值是一回事。(错)
四、简答题
1.针对计量经济模型出现多重共线性问题时,忽略处理的前提是?不能忽略即必须进行处理的条件是?
答:忽略处理的前提:建立的模型的目的是进行预测的,只要模型的拟合优度较高(即正确反应所有解释变量的总体影响),并且解释变量的相关模型在预测期内保持不变。
不能忽略的条件:应用模型进行结构分析或政策评价,即利用系数分析、比较各个解释变量的单独影响,则需要消除多重共线性的影响。
2,利用格兰杰因果检验时为什么一定要研究的时间序列必须是平稳的?
答:若非平稳的时间序列进行格兰杰因果检验时,F x 与F y (公式自己想写自己写下,打不太好打)统计量不再是F 分布,用F 检验得出的结果是有误的。只有平稳的的时间序列,用F 检验得出的结果才是可靠的。(注:平稳系列时以F X 为例)只有当X 是平稳数列时,X 服从正态分布,X 的残差平方和服从ᵡ分布,进行格兰杰因果检验的统计量才能服从F 分布。 3,多元线性回归方程基本假定(课本32,可做修改)
(1)零均值假定(把u 换为易普森):
⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎥⎦
⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=000)(2121M M M n n Eu Eu Eu u u u E U E (2)同方差和非自相关假定