金融计量学》复习重点及答案
金融市场计量经济学考试

金融市场计量经济学考试(答案见尾页)一、选择题1. 金融市场计量经济学的基本概念是什么?A. 风险加权资产B. 市场模型C. 资本资产定价模型D. 有效市场假说2. 什么是金融市场计量经济学中的无风险利率?A. 短期国债利率B. 长期国债利率C. 股票市场指数增长率D. 企业债券利率3. 在金融市场计量经济学中,如何计算股票的风险溢价?A. 股票市场指数增长率与无风险利率之差B. 股票收益率与无风险利率之差C. 股票市场指数增长率与无风险利率之和D. 股票收益率与无风险利率之和4. 什么是金融市场的杠杆效应?A. 通过借款增加投资规模B. 通过卖出证券增加现金流C. 通过购买保险减少潜在损失D. 通过持有现金增加流动性5. 金融市场计量经济学中的有效市场假说的三种形式是什么?A. 强式有效市场假说B. 半强式有效市场假说C. 弱式有效市场假说D. 非有效市场假说6. 什么是金融市场计量经济学中的时间序列分析?A. 分析季节性变化对金融市场的影响B. 分析宏观经济因素对金融市场的影响C. 分析非条件性因素对金融市场的影响D. 分析随机游走过程对金融市场的影响7. 如何利用金融市场计量经济学模型进行风险评估?A. 通过建立风险模型,计算潜在损失B. 通过分析历史数据,预测未来市场走势C. 通过评估市场波动性,确定投资组合的风险承受能力D. 通过对比不同市场行情,制定相应的投资策略8. 金融市场计量经济学中的回归分析主要用于什么?A. 描述变量之间的线性关系B. 预测变量之间的非线性关系C. 分析宏观经济因素对金融市场的影响D. 评估特定政策对金融市场的影响9. 什么是金融市场计量经济学中的Black-Scholes模型?A. 一种用于计算欧式期权价格的模型B. 一种用于计算美式期权价格的模型C. 一种用于计算期货价格的模型D. 一种用于计算互换价格的模型10. 金融市场计量经济学中的VaR方法用于衡量什么风险?A. 市场风险B. 信用风险C. 操作风险D. 法律风险11. 金融市场计量经济学研究的主要目的是什么?A. 描述金融资产价格的波动性B. 预测金融市场的未来走势C. 分析金融风险和资本充足率D. 评估金融产品的定价合理性12. 在金融市场计量经济学中,常用的回归分析方法有哪些?A. 回归分析B. 时间序列分析C. 空间数据分析D. 多因素方差分析13. 什么是金融市场的微观结构理论?A. 关于金融市场交易机制的理论B. 关于金融市场参与者行为的研究C. 关于金融市场价格形成过程的理论D. 关于金融市场泡沫形成的理论14. 金融市场计量经济学模型可以分为哪几类?A. 经济模型B. 结构模型C. 声明式模型D. 计量模型15. 在金融市场计量经济学中,常用的概率分布有哪些?A. 正态分布B. t分布C. 对数正态分布D. 泊松分布16. 什么是金融市场的条件异方差性(GARCH)模型?A. 用于描述金融市场中资产价格的波动性B. 用于预测金融市场的未来走势C. 用于评估金融产品的定价合理性D. 用于分析金融风险和资本充足率17. 金融市场计量经济学在风险管理中的应用主要包括哪些方面?A. 信用风险量化B. 市场风险量化C. 操作风险量化D. 流动性风险量化18. 什么是金融市场的有效市场假说?A. 金融市场价格总是公正的B. 金融市场价格反映了所有已知信息C. 金融市场价格无法预测D. 金融市场价格反映了部分已知信息19. 金融市场计量经济学的实证研究通常采用哪种方法?A. 建立理论模型B. 收集历史数据进行分析C. 建立数学模型进行模拟D. 实验室实验20. 金融市场计量经济学在未来金融发展中的前景如何?A. 金融市场的计量经济学将继续快速发展B. 金融市场的计量经济学将逐渐被其他技术取代C. 金融市场的计量经济学将与人工智能和大数据结合,提高金融风险管理水平D. 金融市场的计量经济学将失去其重要性21. 金融市场计量经济学主要研究哪些变量之间的关系?A. 股票价格与利率B. 通货膨胀率与汇率C. 股票收益率与宏观经济指标D. 信用风险与市场波动性22. 金融市场计量经济学在投资决策中扮演什么角色?A. 提供确定性的投资策略B. 分析市场风险和收益C. 预测未来市场走势D. 确定最佳资本配置23. 什么是金融市场计量经济学中的有效市场假说?A. 市场价格总是准确地反映所有可用信息B. 市场价格总是短暂地偏离真实价值C. 市场价格不可预测D. 市场价格总是高于真实价值24. 在金融市场计量经济学中,常用的回归分析方法有哪些?A. 残差平方和(RSS)B. 自由度(df)C. R² 或决定系数D. 均方误差(MSE)25. 什么是金融市场计量经济学中的协整理论?A. 描述两个或多个非平稳时间序列之间的长期均衡关系B. 描述两个或多个平稳时间序列之间的短期不均衡关系C. 描述两个或多个非平稳时间序列之间的短期均衡关系D. 描述两个或多个平稳时间序列之间的长期均衡关系26. 金融市场计量经济学中的脉冲响应函数(IRF)是用来做什么的?A. 描述一个冲击对系统的影响速度B. 描述一个冲击对系统的影响方向C. 描述一个冲击对系统的影响程度D. 描述一个冲击对系统的综合影响27. 什么是金融市场计量经济学中的方差弹性(VIX)?A. 描述市场对未来波动率的预期B. 描述市场的系统性风险C. 描述市场的流动性风险D. 描述市场的信用风险28. 在金融市场计量经济学中,GARCH模型用于分析什么?A. 描述不同资产类别之间的相关性B. 描述单一资产类别在不同时间段的波动性C. 描述单一资产类别在不同时间段的相关性D. 描述不同资产类别之间的波动性29. 什么是金融市场计量经济学中的时间序列分析?A. 研究数据序列的统计特性B. 研究数据序列的趋势和周期性C. 研究数据序列的随机性和不确定性D. 研究数据序列的相关性和因果关系30. 金融市场计量经济学中的多因子模型主要用于分析什么?A. 跨行业股票表现B. 行业间的相关性C. 跨市场风险传导D. 宏观经济因素对资产价格的影响31. 金融市场计量经济学主要研究哪些变量之间的关系?A. 股票价格与利率B. 通货膨胀率与汇率C. 信用风险与资产价格D. 股票收益率与GDP增长率32. 在金融市场计量经济学中,常用的回归分析方法有哪些?A. 回归分析B. 时间序列分析C. 空间分析D. 多因素方差分析33. 什么是金融市场计量经济学中的协整理论?A. 协整是指两个或多个时间序列变量在长期内具有相同的发展趋势,但在短期内可能存在差异。
金融计量学知识点总结 -回复

金融计量学知识点总结 -回复金融计量学是应用统计学和经济学的方法研究金融市场和金融机构的学科。
以下是金融计量学的一些重要知识点总结:1. 时间序列分析:金融计量学的核心是对金融数据进行时间序列分析。
时间序列分析用于研究金融市场价格、利率、汇率等变量的历史数据。
常用的时间序列分析方法包括平稳性检验、自相关分析、滑动平均等。
2. 随机过程:金融市场的价格和利率等变量往往是随机的。
金融计量学使用随机过程模型来描述这些随机变量的运动。
常用的随机过程模型有随机游走模型、布朗运动模型、马尔可夫模型等。
3. 风险度量:金融计量学中的风险度量是评估金融资产或投资组合的风险水平的方法。
常用的风险度量包括方差-协方差方法、价值极值法、风险价值法等。
4. 假设检验:金融计量学中的假设检验是用来验证经济学模型的统计显著性。
常用的假设检验方法有t检验、F检验、卡方检验等。
5. 金融计量模型:金融计量学使用经济学理论和统计学方法构建模型来解释和预测金融市场的行为。
常见的金融计量模型有CAPM模型、ARIMA模型、VAR模型等。
6. 金融时间价值:金融计量学中的时间价值是指金融资产或投资的现值和未来价值之间的关系。
常见的时间价值概念有现值、未来价值、年金、折现率等。
7. 市场效率:金融计量学研究金融市场的效率性,即市场价格是否反映所有可获得的信息。
市场效率分为弱式有效市场假说、半强式有效市场假说和强式有效市场假说。
8. 面板数据分析:金融计量学中的面板数据分析是对包含跨个体和时间维度的数据进行的分析。
面板数据分析可以用于研究个体的异质性、固定效应和随机效应等。
9. 高频数据分析:金融计量学中的高频数据分析是对以分钟或秒为单位的数据进行分析。
高频数据分析可以用于研究市场微观结构和价格发现等问题。
以上是关于金融计量学的一些重要知识点总结。
金融计量学的应用范围广泛,包括资产定价、投资组合管理、风险管理等领域,对于理解和预测金融市场行为具有重要意义。
金融计量学》习题答案
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《金融计量学》习题一一、填空题:1.计量经济模型普通最小二乘法的基本假定有 解释变量非随机 、随机干扰项零均值、同方差、无序列自相关、随机干扰项与解释变量之间不相关、 随机干扰项服从正态分布零均值、同方差、零协方差 (隐含假定:解释变量的样本方差有限、回归模型是正确设定)2.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 随机误差项 ;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 。
3.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。
4.高斯—马尔可夫定理证明在总体参数的各种无偏估计中,普通最小二乘估计量具有 有效性或者方差最小性 的特性,并由此才使最小二乘法在数理统计学和计量经济学中获得了最广泛的应用。
5. 普通最小二乘法得到的参数估计量具有线性性 、无偏性 、有效性 统计性质。
6.对于i i i X X Y 22110ˆˆˆˆβββ++=,在给定置信水平下,减小2ˆβ的置信区间的途径主要有__增大样本容量______、__提高模型的拟合优度__、___提高样本观测值的分散度______。
7.对包含常数项的季节(春、夏、秋、冬)变量模型运用最小二乘法时,如果模型中需要引入季节虚拟变量,一般引入虚拟变量的个数为____3个______。
8.对计量经济学模型作统计检验包括__拟合优度_检验、____方程的显著性检验、_变量的显著性__检验。
9.总体平方和TSS 反映__被解释变量观测值与其均值__之离差的平方和;回归平方和ESS 反映了__被解释变量的估计值(或拟合值)与其均值__之离差的平方和;残差平方和RSS 反映了____被解释变量观测值与其估计值__之差的平方和。
10.方程显著性检验的检验对象是____模型中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__。
12.对于模型i ki k i i i X X X Y μββββ+++++=Λ22110,i=1,2,…,n ,一般经验认为,满足模型估计的基本要求的样本容量为__n ≥30或至少n ≥3(k+1)___。
《金融计量学》题集
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《金融计量学》题集一、选择题(每题10分,共100分)1.金融计量学主要应用于以下哪些领域?A. 金融市场预测B. 风险管理评估C. 文学作品分析D. 宏观经济政策制定2.在时间序列分析中,AR模型主要描述的是?A. 自回归过程B. 移动平均过程C. 季节性变动D. 长期趋势3.以下哪个统计量常用于衡量时间序列的平稳性?A. 均值B. 方差C. 自相关系数D. 偏度4.对金融数据进行对数变换的主要目的是?A. 简化计算B. 消除异方差性C. 提高数据的正态性D. 增加数据的波动性5.GARCH模型主要用于分析金融时间序列的哪种特性?A. 平稳性B. 季节性C. 波动性D. 趋势性6.VaR(Value at Risk)模型的核心思想是什么?A. 用历史数据来预测未来风险B. 用数学模型来量化潜在损失C. 用专家判断来评估风险D. 用模拟方法来估计风险7.在多元回归分析中,如果解释变量之间存在高度相关性,会导致什么问题?A. 模型拟合度提高B. 参数估计不稳定C. 残差增大D. 模型解释能力增强8.以下哪个不是金融计量模型的常见检验方法?A. 残差检验B. 稳定性检验C. 显著性检验D. 一致性检验9.在金融时间序列分析中,ADF检验主要用于检验什么?A. 序列的平稳性B. 序列的自相关性C. 序列的异方差性D. 序列的周期性10.以下哪个软件不是常用的金融计量学分析工具?A. EViewsB. R语言C. PythonD. Excel(基本功能)二、填空题(每题10分,共50分)1.金融计量学是研究__________________的学科,它运用统计和数学方法来分析和预测金融市场行为。
2.在进行时间序列分析时,如果序列不平稳,通常需要进行__________________处理,以使其满足建模要求。
3.GARCH模型中的“G”代表__________________,它用于描述时间序列的波动性聚集现象。
金融计量学-考试整理
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VAR模型稳定条件:①相反的特征方程| I - ∏1L | = 0的根都在单位圆以外②特征方程 |λ I - ∏1| = 0的根都在单位圆以内高阶VAR模型稳定的条件:①相反的特征方程| I- ∏1 L - ∏2 L2 - ∏3 L3-…-∏k Lk |=0的全部根必须在单位圆以外。
②VAR模型的稳定性要求A的全部特征值,即特征方程 | A - λ I | = 0的全部根必须在单位圆以内三、概念题1、白噪声模型对于随机过程{ xt , t∈T }, 如果(1) E(xt) = 0, (2) Var(xt) = σ2 <∞, t∈T;(3) Cov(xt ,xt + k)=0, (t + k ) ∈ T , k ≠ 0 , 则称{xt}为白噪声过程。
白噪声是平稳的随机过程,因其均值为零,方差不变,随机变量之间非相关。
显然上述白噪声是二阶宽平稳随机过程。
2、宽平稳过程(1)m阶宽平稳过程。
如果一个随机过程m阶矩以下的矩的取值全部与时间无关,则称该过程为m阶宽平稳过程。
(2)二阶宽平稳过程。
如果一个随机过程{xt} E[x(t) ] = E[x(t +k)] = μ< ∞,Var[x(t)] = Var[x(t +k)] = σ 2 < ∞, Cov[x(ti ),x(tj)] =Cov[x(ti+k),x(tj+k)]=σ2i j < ∞,其中μ, σ 2 和σij2为常数,不随 t, (t∈T ); k,((tr+ k)∈T, r = i, j ) 变化而变化,则称该随机过程 {x t} 为二阶平稳过程。
该过程属于宽平稳过程。
3、随机游走(random walk)过程对于表达式xt = xt -1 + ut,如果ut为白噪声过程,则称xt为随机游走过程。
4、p阶自回归模型如果一个线性过程xt可表达为xt = φ1xt-1+ φ2xt-2+ … + φpxt-p+ ut其中φi ,i =1,…,p 是自回归参数,ut是白噪声过程,则称xt为p阶自回归过程,用AR(p)表示。
金融计量学期末复习试题——(综合)

一、 选择题。
1、在DW 检验中,当d 统计量为0时,表明( )。
A 、存在完全的正自相关B 、存在完全的负自相关C 、不存在自相关D 、不能判定 2、在检验异方差的方法中,不正确的是( )。
A 、 Goldfeld-Quandt 方法B 、ARCH 检验法C 、 White 检验法D 、 DW 检验法 3、t X 的2阶差分为 ( )。
A 、2=t t t k X X X -∇-B 、2=t t t k X X X -∇∇-∇ C 、21=t t t X X X -∇∇-∇ D 、2-12=t t t X X X -∇∇-∇4、ARMA(p,q)模型的特点是( )。
A 、自相关系数截尾,相关系数拖尾B 、自相关系数拖尾,相关系数截尾C 、自相关系数截尾,相关系数截尾D 、自相关系数拖尾,相关系数拖尾 5、以下选项中,正确地表达了序列相关的是( )。
A 、 (,)0,i j Cov i j μμ≠≠ B 、 (,)0,i j Cov i j μμ=≠ C 、 (,)0,i j Cov X X i j =≠ D 、 (,)0,i j Cov X i j μ≠≠6、在线性回归模型中,若解释变量1i X 和2i X 的观测值有如1220i i X X +=的关系,则表明模型中存在( )。
A 、 异方差B 、 多重共线性C 、 序列自相关D 、 设定误差 7、如果样本回归模型残差的一阶自相关系数ρ接近于0,那么DW 统计量的值近似等于( )A 、0B 、1C 、2D 、48、当多元回归模型中的解释变量存在完全多重共线性时,下列哪一种情况会发生( ) A 、OLS 估计量仍然满足无偏性和有效性; B 、OLS 估计量是无偏的,但非有效; C 、OLS 估计量有偏且非有效; D 、无法求出OLS 估计量。
9、在多元线性线性回归模型中,解释变量的个数越多,则可决系数R 2( )A 、越大;B 、越小;C 、不会变化;D 、无法确定 二、填空题。
【金融计量学复习大纲】 (1)
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金融计量学总复习一定要做练习,只是看书不做题不行。
我讲过的内容都考。
一、填空(10分-15分),基本每章都有二、单项(10分),基本每章都有三、综合问答(40分左右),(侧重1,4,5,8章)四、综合计算(30分)(侧重2,3,5章)五、证明(10分左右)教材39页的证明,60页的9,10题,70页的证明,73-74页的证明都看看第一章(考点:填空或者简答)1.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。
2.区分数理经济模型和计量经济模型:(1)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。
(2)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。
3.计量经济学的内容体系分类(1)计量经济学有广义和狭义之分:广义计量经济学:是利用经济理论、数学以及统计学定量研究经济现象的经济计量方法的统称。
包括回归分析方法、投入产出分析方法、时间序列分析方法等。
狭义计量经济学:也就是我们通常所说的计量经济学,以揭示经济现象中的因果关系为目的,在数学上主要应用回归分析方法。
(2)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。
(3)按数据类型划分为:截面分析;时间序列分析;平行数据分析;离散数据分析;模糊数据分析。
(4)按模型类型划分:单方程模型与联立方程模型(单方程模型的研究对象是单一经济现象,揭示存在其中的单向因果关系。
联立方程模型的研究对象是一个经济系统,揭示存在其中的复杂的因果关系。
);线性模型与非线性模型;静态模型与动态模型;参数模型与非参数模型。
(5)按估计方法划分:从最小二乘原理出发的估计方法;从最大似然原理出发的估计方法;矩估计方法;非样本信息估计方法。
4.建立计量经济学模型的步骤:(1)理论模型的设计;(主要包含三部分工作: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数值范围)(2)样本数据的收集;(样本数据的质量问题大体上可以概括为完整性、准确性、可比性和一致性)(3)模型参数的估计;(模型参数的估计方法,是计量经济学的核心内容)(4)模型的检验。
金融计量经济学导论重点
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金融计量经济学导论重点第一章1、金融数据特征:观测频率高,数据量大;质量高(很少有测量误差和修正问题);包含很多噪音(更难以从随机的和无关的变动中分辨出趋势和规律);通常不满足正态分布;经常包含人民不感兴趣的其他模式(由市场运行和价格记录方式造成,建模需考虑)。
2、数据类型:截面数据(不同实体在一个时期内收集的数据,数据排列不重要,分析技术困难少);时间序列数据(同一实体在多个时期内收集的数据,时间顺序重要,间隔、频率相同,存在趋势性、季节性);面板/综列/平行数据(多个实体多个时点,有助于全面分析经济变量关系);混合截面数据(常用于分析一项新政策的影响)。
3、收益率计算:(P7公式)第二章1、OLS估计思想:使残差平方和尽可能的小,最小化条件即对参数求偏导,得(P33)β=cov(x t,y t)/var(x t)。
性质:(高斯马尔科夫定理)无偏性(估计值的期望等于真实值);有效性(最小方差,偏离真实值的概率最小);一致性。
假设条件:E(u t)=0,var(u t)=σ2,cov(u i,u j)=0,cov(u t,x t)=0,u t服从正态分布。
2、假设检验:(大家都会,不写了)3、一类错误:原假设为真时拒绝原假设的概率(弃真错误)。
二类错误:原假设为伪而没有拒绝原假设的概率(取伪错误)。
显著性水平5%变成1%,减低弃真错误,增加取伪错误,检验功效减小。
第三章1、F检验:原理(原假设:约束条件成立,比较有约束和无约束回归的残差平方和);公式:m是约束条件的个数,k是参数个数2、拟合优度R2:时间序列R2过高可能是伪回归,且与截面数据R2不合适比较,调整R2可用于决定某一变量是否应包括在模型中。
第四章1、异方差检验方法:G-Q检验(分成2个子样本,原假设:2个子样本方差相等,GQ=S12/S22服从F(T1-k,T2-k),对于截面数据,数据需排序,适用于样本容量大异方差单调变化的情况);white检验/LM检验(对残差平方和做辅助回归,得到R2,大于临界值则拒绝同方差假设)。
《金融计量学》习题 答案
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《金融计量学》习题答案Standardization of sany group #QS8QHH-HHGX8Q8-GNHHJ8-HHMHGN#《金融计量学》习题一一、填空题:1.计量经济模型普通最小二乘法的基本假定有 解释变量非随机 、随机干扰项零均值、同方差、无序列自相关、随机干扰项与解释变量之间不相关、 随机干扰项服从正态分布零均值、同方差、零协方差 (隐含假定:解释变量的样本方差有限、回归模型是正确设定)2.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 随机误差项 ;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 。
3.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。
4.高斯—马尔可夫定理证明在总体参数的各种无偏估计中,普通最小二乘估计量具有 有效性或者方差最小性 的特性,并由此才使最小二乘法在数理统计学和计量经济学中获得了最广泛的应用。
5. 普通最小二乘法得到的参数估计量具有线性性 、无偏性 、有效性 统计性质。
6.对于i i i X X Y 22110ˆˆˆˆβββ++=,在给定置信水平下,减小2ˆβ的置信区间的途径主要有__增大样本容量______、__提高模型的拟合优度__、___提高样本观测值的分散度______。
7.对包含常数项的季节(春、夏、秋、冬)变量模型运用最小二乘法时,如果模型中需要引入季节虚拟变量,一般引入虚拟变量的个数为____3个______。
8.对计量经济学模型作统计检验包括__拟合优度_检验、____方程的显着性检验、_变量的显着性__检验。
9.总体平方和TSS 反映__被解释变量观测值与其均值__之离差的平方和;回归平方和ESS 反映了__被解释变量的估计值(或拟合值)与其均值__之离差的平方和;残差平方和RSS 反映了____被解释变量观测值与其估计值__之差的平方和。
10.方程显着性检验的检验对象是____模型中被解释变量与解释变量之间的线性关系在总体上是否显着成立__。
《金融计量学》笔记(共17章节)
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《金融计量学》笔记(共17章节)前14章节为重点章节第一章:导论(重要)金融计量学,作为金融学的一个重要分支,致力于运用数学、统计学和计算机技术等方法对金融市场进行量化分析和建模。
这一学科的重要性不言而喻,它为我们提供了一种理性的、基于数据的视角来审视和理解金融市场。
1.金融计量学的定义与重要性金融计量学不仅仅是关于数字和公式的学科,它更是一种思维方式,一种将复杂的金融问题转化为可量化、可分析的形式,并通过数据来寻求答案的方法。
在金融领域,无论是投资决策、风险管理还是资产定价,都需要依靠金融计量学来提供科学的依据。
2.金融计量学在金融领域的应用金融计量学的应用广泛而深入。
在投资组合管理中,它可以帮助我们确定最优的投资组合,以最大化收益并最小化风险。
在风险管理领域,金融计量学可以为我们提供精确的风险度量工具,帮助我们更好地识别和管理风险。
在资产定价方面,金融计量学则为我们提供了一种理性的、基于市场数据的定价方法。
3.金融计量学与其他学科的关系金融计量学并不是孤立存在的,它与金融经济学、统计学、计算机科学等多个学科都有着紧密的联系。
金融经济学为金融计量学提供了理论基础和研究方向,而统计学和计算机科学则为金融计量学提供了数据分析和建模的工具和方法。
4.本课程的学习目标与方法学习金融计量学,我们的目标不仅仅是掌握一些具体的模型和方法,更重要的是培养一种基于数据的、理性的思维方式。
在学习过程中,我们需要注重理论与实践的结合,通过实际的金融数据来应用和验证我们所学的模型和方法。
第二章:金融时间序列数据在金融计量学中,时间序列数据是我们分析的基础。
这一章我们将深入探讨时间序列数据的特性、收集和处理方法。
1.时间序列数据的定义与特性时间序列数据是指按照时间顺序排列的一系列观测值。
在金融领域,时间序列数据无处不在,如股票价格、汇率、利率等。
时间序列数据具有趋势性、周期性、随机性等特性,这些特性对我们的分析和建模都有着重要的影响。
金融计量学期末考试重点
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金融计量学期末考试重点题型及知识点:第一大题,单项选择(主要是经典线性回归,拟合优度,协整检验,单位根检验)第二大题,名词解释1.最小二乘法:根据被解释变量的所有观测值与估计值之差的平方和最小的原则求得参数估计量2.单个变量的t检验:单总体t检验是检验一个样本平均数与一个已知的总体平均数的差异是否显着3.最小二乘估计量的统计性质:(1)在满足基本假设的情况下,多元线性模型结构参数?的普通最小二乘估计、最大或然估计及矩估计具有线性性、无偏性、有效性。
(2)同时,随着样本容量增加,参数估计量具有渐近无偏性、渐近有效性、一致性。
(3)利用矩阵表达可以很方便地证明,注意证明过程中利用的基本假设4.时间序列数据:在不同时间点上收集到的数据,这类数据反映了某一事物、现象等随时间的变化状态或程度5.多元线性回归模型的基本假设:1、关于模型设定的假设2、关于解释变量的假设3、关于随机项的假设6.拟合优度:是指回归直线对观测值的拟合程度7.可决系数:指回归平方和(SSR)在总变差(SST)中所占的比重。
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。
8.脉冲响应函数定义:由于动态乘数对应每一个时期跨度j,有一个对应的动态乘数,那么如果将不同时期跨度j的动态乘数按j从小到大的顺序摆放在一起,形成一个路径,就成为了脉冲响应函数。
9.随机过程:是一系列或一组随机变量的集合,用来描绘随机现象在接连不断地观测过程中的实现结果。
对于每一次观测,得到一个观测到的随机变量10.弱平稳: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。
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。
11.白噪音过程:一个随机过程如被称为白噪音过程,则组成该过程的所有随机序列彼此互相独立,并且均值为0,方差为恒定不变值。
12.自回归移动平均模型ARMA(p,q):13.部分自相关函数(PACF):部分自相关函数是指yt与yt+k 之间,在剔除了这两期通过中间的yt+1,yt+2,…..yt+k-1形成的线性依赖关系后,而存在的相关性。
金融计量分析复习题

I(0),这时我们就 X 与 Y 是协整的。
二、问答题
1. 建立与应用计量经济学模型的主要步骤有哪些? 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、
列为 1 阶单整 (Integrated of 1)序列,记为 I(1)。一般地, 如果一个时间序列经过 d 次差分变成平稳的,则称原序列为 d 阶单整 (Integrated of d)序列,记为 I(d)。特别地, I(0) 为平稳序列。
11. 差分平稳与趋势平稳过程 随机性趋势可以通过差分方法消除。 例如
7. 序列相关性 如果随机干扰项不满足序列不相关性,称为存在序列相关性。
8. 随机解释变量问题 对于模型
基本假设:解释变量 X1,X2,…,Xk 是确定性变量。 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。假设 X2 为随机解释变量。对于随机 解释变量问题,分三种不同情况:
假设 5:随着样本容量的无限增加,解释变量 X 的样本方差趋于一有限
常数。即
( X i X )2 / n Q,
n
假设 6:回归模型是正确设定的
6. 一元线性回归模型总体条件均值预测值的置信区间如何构
造?
要判断样本参数的估计值在多大程度上可以“近似”地替代总体参数
的真值,往往需要通过构造一个以样本参数的估计值为中心的“区间”,
个(些)变量的具体依赖关系的计算方法和理论。其用意: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。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; (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。
金融计量分析期末复习
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金融计量分析期末复习一,考试题型一,选择题(20分,10题,每题2分) 二,名词解释(20分,5题,每题4分) 三,计算题(30分,共3题,每题10分)四,简答题(20分,共3题,6分,6分,8分) 五,程序结果分析题(10分,共1题)二,名词解释1. 估计量的无偏性 :估计量抽样分布的数学期望等于总体参数的真值。
如果总体参数为seta ,seta1为估计量,如果E(seta1)=seta ,那么seta1为seta 的无偏估计量。
seta1也是一个随机变量,它取决于样本,根据所选样本的不同而变化。
2. 数据的季节性调整 季节性调整是指针对某些经济指标因受季节性因素影响而出现可预期的高峰或低谷所进行的调整。
对经济指标作季节性调整有助于察觉其潜在趋势。
通过自目前的变化中扣除过去数年的平均变动,可说明此上涨或下跌是否是不寻常的,或纯粹只是季节性现象。
3. 伪回归问题 伪回归是一组非平稳时间序列之间不存在协整关系时这一组变量构造的回归模型中可能出现的一种“假回归”。
单位根检验由于传统的经济计量学方法对非平稳的时间序列不再适用,利用传统方法对计量模型进行统计推断时,许多参数的统计量的分布不再是标准分布,所作的回归被称为“伪回归”。
4. 混合横截面数据 混合横截面指的是跨期各个个体当做观测个案,因此有个假设各个时期观测对象的分布一样,本质上讲还是截面数据方法,跟面板数据不同。
5. 调整的决定系数 调整R 方的解释与R 方类似,不同的是:调整R 方同时考虑了样本量(n )和回归中自变量的个数(k )的影响,这使得调整R 方永远小于R 方,而且调整R 方的值不会由于回归中自变量个数的增加而越来越接近1。
6. 季节虚拟变量7. 加权最小二乘法 加权最小二乘法是对原模型进行加权,使之成为一个新的不存在异方差性的模型,然后采用普通最小二乘法估计其参数的一种数学优化技术。
8. 一阶滞后项 比如每年的GDP 数据分成三个部分的贡献 GDP=aK+bL+cA滞后就是把前一期的数据也加进来 GDP=aK+bL+cA+GDP(-1)如左边是2008年的GDP 右边的GDP(-1)就是一阶滞后 也就是2007的GDP 总体回归函数 给定解释变量X 条件下被解释变量Y 的期望轨迹称为总体回归线(population regression line ),或更一般地称为总体回归曲线(population regression curve )。
金融计量学期末复习试题(二)及答案1

金融计量学期末复习试题(二)及答案1.在线性回归模型中,若解释变量1X和2X的观测值成比例,既有i i kX X21=,其中k为非零常数,则表明模型中存在(B)。
A.方差非齐性B.多重共线性C.序列相关D.设定误差2.在多元线性回归模型中,若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近于1,则表明模型中存在(A)。
A.多重共线性B.异方差性C.序列相关D.高拟合优度3.戈德菲尔德—匡特检验法可用于检验(A)。
A.异方差性B.多重共线性C.序列相关D.设定误差4.若回归模型中的随机误差项存在异方差性,则估计模型参数应采用(B)。
A.普通最小二乘法B.加权最小二乘法C.广义差分法D.工具变量法5.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6.对于模型i i i X Yμββ++=10,如果在异方差检验中发现2)(σμi i X Var=,则用权最小二乘法估计模型参数时,权数应为(D)。
A.i XB.iX C.i X1D.i X17.若回归模型中的随机误差项存在一阶自回归形式的序列相关,则估计模型参数应采用(C)。
A.普通最小二乘法B.加权最小二乘法C.广义差分法D.工具变量法8.用于检验序列相关的DW统计量的取值范围是(D)。
A.0≤DW≤1B.-1≤DW≤1C.-2≤DW≤2D.0≤DW≤49.已知DW统计量的值接近于2,则样本回归模型残差的一阶自相关系数ρˆ近似等于(A)。
A.0B.-1C.1D.0.510.已知样本回归模型残差的一阶自相关系数接近于-1,则DW 统计量近似等于(D)。
A.0B.1C.2D.411.在给定的显著性水平之下,若DW统计量的下和上临界值分别为dL和du,则当dL<dw<=""p="" data-filtered="filtered">A.存在一阶正自相关B.存在一阶负相关C.不存在序列相关D.存在序列相关与否不能断定12.某商品需求函数为u x b b y i i i++=10,其中y为需求量,x为价格。
金融计量学期末复习试题(二)及答案1

金融计量学期末复习试题(二)及答案1.在线性回归模型中,若解释变量1X 和2X 的观测值成比例,既有i i kX X 21=,其中k 为非零常数,则表明模型中存在(B )。
A.方差非齐性B.多重共线性C.序列相关D.设定误差2.在多元线性回归模型中,若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近于1,则表明模型中存在(A )。
A.多重共线性B.异方差性C.序列相关D.高拟合优度3.戈德菲尔德—匡特检验法可用于检验(A )。
A.异方差性B.多重共线性C.序列相关D.设定误差4.若回归模型中的随机误差项存在异方差性,则估计模型参数应采用(B )。
A.普通最小二乘法B.加权最小二乘法C.广义差分法D.工具变量法5.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6.对于模型i i i X Y μββ++=10,如果在异方差检验中发现2)(σμi i X Var =,则用权最小二乘法估计模型参数时,权数应为(D )。
A. i XB. iX C. i X 1 D. i X 17.若回归模型中的随机误差项存在一阶自回归形式的序列相关,则估计模型参数应采用(C )。
A.普通最小二乘法B.加权最小二乘法C.广义差分法D.工具变量法8.用于检验序列相关的DW 统计量的取值范围是(D)。
A.0≤DW≤1B.-1≤DW≤1C.-2≤DW≤2D.0≤DW≤49.已知DW 统计量的值接近于2,则样本回归模型残差的一阶自相关系数ρˆ近似等于(A )。
A.0B.-1C.1D.0.510.已知样本回归模型残差的一阶自相关系数接近于-1,则DW 统计量近似等于(D)。
A.0B.1C.2D.411.在给定的显著性水平之下,若DW 统计量的下和上临界值分别为dL 和du,则当dL<dw<="" p="" data-filtered="filtered">A.存在一阶正自相关B.存在一阶负相关C.不存在序列相关D.存在序列相关与否不能断定12.某商品需求函数为u x b b y i i i ++=10,其中y 为需求量,x 为价格。
最新《金融计量学》复习重点-及答案资料
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《金融计量学》复习重点考试题型:一、名词解释题(每小题4分,共20分)计量经济学:一门由经济学、统计学和数学结合而成的交叉学科. 经济学提供理论基础,统计学提供资料依据,数学提供研究方法总体回归函数:是指在给定X i 下Y 分布的总体均值与X i 所形成的函数关系(或者说将总体被解释变量的条件期望表示为解释变量的某种函数)样本回归函数、OLS 估计量 :普通最小二乘法估计量OLS 估计量可以由观测值计算OLS 估计量是点估计量一旦从样本数据取得OLS 估计值,就可以画出样本回归线BLUE 估计量、BLUE :最优线性无偏估计量, 在给定经典线性回归的假定下,最小二乘估计量是具有最小方差的线性无偏估计量拟合优度、拟合优度R 2(被解释部分在总平方和(SST)中所占的比例)虚拟变量陷阱、 自变量中包含了过多的虚拟变量造成的错误;当模型中既有整体截距又对每一组都设有一个虚拟变量时,该陷阱就产生了。
或者说,由于引入虚拟变量带来的完全共线性现象就是虚拟变量陷阱 ((如果有m 种互斥的属性类型,在模型中引入(m-1)个虚拟变量,否则会导致多重共线性。
称作虚拟变量陷阱。
))方差分析模型、方差分析模型是检验多组样本均值间的差异是否具有统计意义的而建立的一种模型。
协方差分析模型、一般进行方差分析时,要求除研究的因素外应该保证其他条件的一致。
作动物实验往往采用同一胎动物分组给予不同的处理,研究不同处理对研究对象的影响就是这个道理。
多重共线性 多重共线性是指解释变量之间存在完全的线性关系或近似的线性关系.分为完全多重共线性和不完全多重共线性ˆˆ)X |E(Y ˆ) )X |E(Y ( ˆˆˆ :SRF 2211i 21i 21的估计量。
是的估计量;是的估计量;是其中相对于ββββββββi i ii Y X X Y +=+=∑∑==222ˆi i y y TSS ESS R自相关:在古典线性回归模型中,我们假定随机扰动项序列的各项之间,如果这一假定不满足,则称之为自相关。
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《金融计量学》复习重点
及答案
The latest revision on November 22, 2020
《金融计量学》复习重点 考试题型:
一、名词解释题(每小题4分,共20分)
计量经济学:一门由经济学、统计学和数学结合而成的交叉学科. 经济学提供理论基础,统计学提供资料依据,数学提供研究方法
总体回归函数:是指在给定X i 下Y 分布的总体均值与X i 所形成的函数关系(或者
说将总体被解释变量的条件期望表示为解释变量的某种函数) 样本回归函数、 OLS 估计量 :普通最小二乘法估计量
OLS 估计量可以由观测值计算
OLS 估计量是点估计量
一旦从样本数据取得OLS 估计值,就可以画出样本回归线
BLUE 估计量、BLUE :最优线性无偏估计量, 在给定经典线性回归的假定下,最小二乘估计量是具有最小方差的线性无偏估计量
拟合优度、拟合优度R 2(被解释部分在总平方和(SST)中所占的比例)
虚拟变量陷阱、 自变量中包含了过多的虚拟变量造成的错误;当模型中既有整体截距又对每一组都设有一个虚拟变量时,该陷阱就产生了。
或者说,由于引入 ˆˆ)X |E(Y ˆ) )X |E(Y ( ˆˆˆ :SRF 2
21
1i
21i 21的估计量。
是的估计量;是的估计量;是其中相对于ββββββββi i i
i Y X X Y +=+=
虚拟变量带来的完全共线性现象就是虚拟变量陷阱 ((如果有m 种互斥的属性类型,在模型中引入(m-1)个虚拟变量,否则会导致多重共线性。
称作虚拟变量陷阱。
))
方差分析模型、方差分析模型是检验多组样本均值间的差异是否具有统计意义的而建立的一种模型。
协方差分析模型、一般进行方差分析时,要求除研究的因素外应该保证其他条件的一致。
作动物实验往往采用同一胎动物分组给予不同的处理,研究不同处理对研究对象的影响就是这个道理。
多重共线性 多重共线性是指解释变量之间存在完全的线性关系或近似的线性关系.
分为完全多重共线性和不完全多重共线性
自相关:在古典线性回归模型中,我们假定随机扰动项序列的各项之间,如果这一假定不满足,则称之为自相关。
即用符号表示为:
自相关常见于时间序列数据。
异方差、 异方差性是为了保证回归参数估计量具有良好的统计性质BLUE ,线性回归模型的一个重要假定是:总体回归函数中的随机误差项满足同方差性,即服从相同的方差。
如果这一假定不满足,则称线性回归模型存在异方差性。
随机误差项: cov(,)()0i j i j E i j
μμμμ=≠≠存在
模型中没有包含的所有因素的代表
例:
Y — 消费支出 X —收入
、 — —参数 u —随机误差项
显着性检验 显着性检验时利用样本结果,来证实一个零假设的真伪的一种检验程序。
显着性检验的基本思想在于一个检验统计量(作为估计量)以及在虚拟假设下,这个统计量的抽样分布。
根据已有数据算出的统计量值决定是否接受零假设。
二、单项选择题(从下列每小题的四个备选答案中选出一个正确答案,并将正确答案的序号填在题干后面的括号内。
每小题2分,共20分)
三、简答题(每题10分,共40分)
1、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地位和经济研究中的作用是什么
从计量经济学的定义来看,他是定量化的经济学;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做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着严格的区别,它限于经济领域;从建立与应用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u X Y ++=βαα
β
对经济理论、对所研究的经济现象有着透彻的认识为基础。
综上所述,计量经济学是一门经济学科。
2、为什么说计量经济学是经济理论、数学和统计学的结合
一门由经济学、统计学和数学结合而成的交叉学科
•经济学提供理论基础
•统计学提供资料依据
•数学提供研究方法
计量经济学通过经济理论数量化经济模型成为经济计量模型;事实反映为为统计数据,加工数据;数理统计补充改造形成经济计量方法。
根据数据运用经济计量方法对模型估计、检验,得到结构、分析经济预测、政策评价、
3、建立与应用计量经济模型的主要步骤有哪些
经济理论或假说的陈述;
建立数学(数理经济)模型;
建立统计或计量经济模型;
收集处理数据;
计量经济模型的参数估计;
检验来自模型的假说——经济意义检验;
检验模型的正确性——模型的假设检验;
模型的运用——预测、结构分析、政策模拟等
4、计量经济学有哪些主要应用领域
提出研究的经济问题和度量方式,对研究的经济现象进行实际统计观测
分析影响因素——根据经济理论、实际经验,选择若干影响因素作为解释变量
分析各种因素与所研究经济现象的相互关系,根据先验经济理论和实际经验,决定相互间联系的数学关系式
确定所研究的经济问题与各种影响因素的数量关系,需要科学的数量分析方法 ,主要是参数估计方法
分析和检验所得数量结论的可靠性,需要运用统计方法 ,对模型的检验
运用数量研究结果作经济分析和预测,对数量分析的实际应用 ,对模型的应用⑴。
结构分析,其原理是弹性分析、乘数分析与比较分析;⑵。
经济预测,其原理是模拟历史,从已经发生的经济活动中找出变化规律;⑶。
政策评价,是对不同政策执行情况的“模拟仿真”;⑷。
检验与发展经济理论,其原理是如果按照某种经济理论建立的计量经济学模型可以很好地拟合实际观察数据。
5、时间序列数据和横截面数据有何异同
时间序列数据:经济变量在连续或不连续的不同时间内的统计数据。
截面数据:同一时点上一个或多个变量收集的数据。
时间序列数据和横截面数据,对某个统计指数在不同时期进行观测,将得到的数据按时间先后次序进行排列,这样得到的统计数据称为时间序列数据。
与此不同,若某个指标在不同的个体上进行观测,则得到该指标的一组横截面数据。
6、从经济学的角度说明,为什么计量经济学模型的理论方程中必须包含随机误差项
从经济学角度看,客观经济现象是十分复杂的,是很难用用有限个变量、某一种确定的形式来描述的,这就是设置随机误差项的原因。
7、运用普通最小二乘法估计多元线性回归模型的经典假定有哪些
1.0u),cov( :=i i j X u X 含义不相关
与随机项因而解释变量
2. 关。
所有自变量彼此线性无
3. 为随机变量是随机向量i n u u ⇔⨯1
4. 零期望
5. 同方差,不相关.解释变量取值不同,但是被解释变量的方差相同。
6. ),0(~21I N u n σ⨯
8、异方差存在的原因、后果及克服方法。
原因:异方差性是为了保证回归参数估计量具有良好的统计性质BLUE,线性回归模型的一个重要假定是:总体回归函数中的随机误差项满足同方差性,即服从相同的方差。
如果这一假定不满足,则称线性回归模型存在异方差性。
后果:若线性回归模型存在异方差性,则用OLS估计模型,得到的参数估计量不是有效估计量,甚至也不是渐近有效的估计量;此时也无法对模型参数的进行有关显着性检验。
克服方法:
((或者是:克服方法:分两种情况
1)误差方差为已知时,采用加权最小二乘法。
2)误差方差为未知时,关键就是找出异方差的具体形式,然后进行变换来消除异方差。
))
9、多重共线性存在的原因、后果及克服方法。
原因:
解释变量在时间上存在着共同变化的趋势导致了多重共线的产生。
后果:
(1)由于估计量的方差增大,使得估计量的精度大大降低,因而不能正确判断各解释变量对被解释变量影响的大小。
(2)由于估计量的方差增大,相应标准差增大,在对参数进行显着检验
时,增大了接受零假设的可能性,致使错误地舍去了对因变量有显着影响的变量。
若作区间预测也将降低预测的精度。
(3)解释变量多重共线时,虽然可以得到OLS估计量,但是估计量及标准差非常敏感,若观测值稍微有所变化,估计量就会产生较大的改变。
克服的方法:
(1)除去不重要的解释变量
(2)利用已知信息
(3)变换模型的形式
(4)增加样本容量
(5)逐步回归法
10、自相关存在的原因、后果及克服方法。
原因:一、惯性二、模型的数学形式不妥三、回归模型中略去了带有自相关的重要解释变量
果:模型存在自相关的后果
1. 回归系数的最小二乘估计量jβˆ仍具有无偏性。
2. Var(jβˆ) 不再具有最小方差性。
3. 有可能低估误差项u t的方差(估计小了)。
4. 由于u t 存在自相关时,Var(1ˆβ) 和s u2都变大,
都不具有最小方差性。
用依据普通最小二乘法
得到的回归方程去预测,预测无有效性。
克服方法:1. 如果自相关是由于错误地设定模型的数学形式所致,那么就应当修改模型的数学形式。
方法是用残差et 对解释变量的较高次幂进行回归。
2. 如果自相关是由于模型中省略了重要解释变量造成的,那么解决办法就是找出略去的解释变量,把它做为重要解释变量列入模型。
四、计算题(每题10分,共20分)
1、完成Eviews软件给出的表格。
2、异方差的消除。
应该都是最后一节老师讲的内容。