计量经济学-期末考试-简答题
计量经济学简答题
1.为什么在计量经济模型中要引入随机扰动项？影响因素过多模型中的X不能完全解释Y。
2.什么是内生变量和外生变量，有什么联系？内生变量，是指模型要解释的变量。
外生变量指由模型以外的因素所决定的已知变量，它是模型据以建立的外部条件。
外生变量决定内生变量，外生变量的变化会引起内生变量的变化。
3.什么是线性模型和非线性模型？线性:所有的变量都是一次的，非线性:模型中的方程中的变量至少有1个是以高于1次方的形式出现的4.计量经济学方法研究经济问题的完整步骤是什么？1）建立模型2）估计参数 3）验证理论4）使用模型。
5.对随机扰动项作了哪些基本（古典）假定？这些假定有何作用？1、条件均值假设；2、严格外生性假设；3、同方差假设；其余两个假设（随机抽样和非完全线性相关）与随机误差项无关。
假设1、2是对参数估计一致性的要求，即中心极限定理的规定；假设3是对假设检验做的基本要求，不满足则假设检验失效6.在多元线性回归模型估计中,判定系数2R可用于衡量拟合优度,为什么还要计算修正判定系数2R？因为随着模型中解释变量的增多，人们认为要使模型拟合的好，就必须增加解释变量。
但是，在样本容量一定的情况下，增加解释变量必定使得待估参数的个数增加，从而损失自由度，而实际中如果引入的解释变量并非必要的话可能会产生很多问。
为此用修正的决定系数来估计模型对样本观测的拟合优度。
7.修正判定系数2R？回归参数的显著性检验（t检验）和回归方程的显著性检验（F检验）的区别是什么？是为了克服多重决定系数会随着解释变量的增加而增大的缺陷提出来的，（1）方程的显著性检验，旨在对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作出推断。
（2）方程的总体线性关系显著每个解释变量对被解释变量的影响都是显著的。
（3）因此，必须对每个解释变量进行显著性检验，以决定是否作为解释变量被保留在模型中，这一检验是由对变量的 t 检验完成的。
8.回归模型的总体显著性检验与参数显著性检验相同吗？是否可以互相替代？答：t检验与F 检验都是检验解释变量对被解释变量的显著性，不同的是t检验是检验单个解释变量的显著性，而F检验则检验的是所有解释变量对被解释变量的显著性，是对整体拟合的一种检验。
计量经济学31个简答参考答案
计量经济学31个简答参考答案来源：皮卡箱1.什么是计量经济学？它与经济学、统计学和数学的关系怎样？答:1、计量经济学是一门运用经济理论和统计技术来分析经济数据的科学和艺术，它以经济理论为指导，以客观事实为依据，运用数学、统计学的方法和计算机技术，研究带有随机影响的经济变量之间的数量关系和规律。
2、经济理论、数学和统计学知识是在计量经济学这一领域进行研究的必要前提，这三者中的每一个对于真正理解现代经济生活中的数量关系是必要的，但不充分，只有结合在一起才行。
2计量经济学三个要素是什么？经济理论、经济数据和统计方法。
3.计量经济学模型的检验包括哪几个方面？其具体含义是什么？答:(1)经济意义检验，即根据拟定的符号、大小、关系，对参数估计结果的可靠性进行判断(2)统计检验，由数理统计理论决定。
包括:拟合优度检验、总体显著性检验。
(3)计量经济学检验，由计量经济学理论决定。
包括:异方差性检验、序列相关性检验、多重共线性检验。
(4)模型预测检验，由模型应用要求决定。
包括:稳定性检验:扩大样本重新估计;预测性能检验:对样本外一点进行实际预测。
4.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;一般经济数学方法揭示经济活动中各因素之间的理论关系，用确定性的数学方程加以描述。
5.计量经济学模型研究的经济关系有那两个基本特征？答：一是随机关系，二是因果关系6.计量经济学研究的对象和核心内容是什么？答：计量经济学的研究对象是经济现象，是研究经济现象中的具体数量规律。
计量经济学的核心内容包括两个方面:一是方法论，即计量经济学方法或者理论计量经济学。
二是应用，即应用计量经济学。
无论是理论计量经济学还是应用计量经济学，都包括理论、方法和数据三种要素。
7.计量经济学中应用的数据类型怎样？举例解释其中三种数据类型的结构。
答：计量经济模型:WA GE=f(EDU,EXP,GEND,μ)1)时间序列数据是按时间周期收集的数据，如年度或季度的国民生产总值。
计量经济学简答
简答题：1.选择工具变量的原则是什么:（1）工具变量必须与所替代的随机解释变量高度相关；（2）工具变量与随机误差项不相关（3）工具变量与其它解释变量不相关，避免出现多重共线性。
2.实际经济问题中的多重共线性(1)经济变量的趋同性（2）滞后变量的引入（3）样本资料的限制3.序列相关性产生的原因:（1）惯性；（2）模型设定误差；（3）蛛网现象；（4）数据加工。
4、随机解释变量问题及其解决方法。
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。
第一、随机解释变量与误差项相互独立；第二、随机解释变量与误差项同期无关，而异期相关；第三、随机解释变量与误差项同期相关；第四、解决方法为工具变量法。
5.随机解释变量产生的后果1.若相互独立，则参数估计量仍然无偏一致。
2 若同期相关，异期不相关，得到的参数估计有偏，但却是一致的3 若同期相关，则估计量有偏且非一致。
6.简述最小二乘估计量的性质：（1）线性性，即它是否是另一随机变量的线性函数；（2）无偏性，即它的均值或期望值是否等于总体的真实值；（3）有效性，即它是否在所有线性无偏估计量中具有最小方差。
（4）渐近无偏性，即样本容量趋于无穷大时，是否它的均值序列趋于总体真值；（5）一致性，即样本容量趋于无穷大时，它是否依概率收敛于总体的真值；（6）渐近有效性，即样本容量趋于无穷大时，是否它在所有的一致估计量中具有最小的渐近方差。
7、虚拟变量的作用：（1）表现定性因素对被解释变量的影响（2）提高模型的说明能力与水平（3）季节变动分析。
（4）方程差异性检验。
8、虚拟变量设置的原则：如果有定性因素共有个结果需要区别，那么至多引入m-1 个虚拟变量9、实际经济问题中的多重共线性：（1）经济变量的趋同性（2）滞后变量的引入（3）样本资料的限制10.引入随机误差形式为了：（1）代表未知的影响因素（2）代表残缺数据（3）代表众多细小的影响因素（4）代表数据观测误差（5）代表模型设定误差（6）变量的随机存在性11.12.回归分析的主要内容有：（1）根据样本观测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。
计量经济学期末考试题库(完整版)及答案
计量经济学题库1、计量经济学是以经济理论为指导，以数据事实为依据，以数学统计为方法、以计算机技术为手段，研究经济关系和经济活动数量规律及其应用，并以建立计量经济模型为核心的一门经济学学科。
2、5、（填空）样本观测值与回归理论值之间的偏差，称为____残差项_______，我们用残差估计线性回归模型中的_______随机误差项____。
3、1620（填空）（1）存在近似多重共线性时，回归系数的标准差趋于__0___, T趋于____无穷___。
（2）方差膨胀因子（VIF）越大，OLS估计值的____方差标准差_________将越大。
（3）存在完全多重共线性时，OLS估计值是______非有效____，它们的方差是______增大_______。
（4）（5）一经济变量之间数量关系研究中常用的分析方法有回归分析、_______相关分析____________、_________________方差分析__等。
其中应用最广泛的是回归分析。
a)高斯—马尔可夫定理是指在总体参数的各种线性无偏估计中，最小二乘估计具有_______最小方差的线性无偏估计量____________的特性。
b)检验样本是否存在多重共线性的常见方法有：_________简单系所分析__________和逐步分析检验法。
处理。
c)计量经济模型的计量经济检验通常包括_______序列相关性___________、多重共线性检验、__________异方差性________。
、单项选择题（每小题1分）1．计量经济学是下列哪门学科的分支学科（C）。
A．统计学B．数学C．经济学D．数理统计学2．计量经济学成为一门独立学科的标志是（B）。
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3．外生变量和滞后变量统称为（D）。
A．控制变量B．解释变量C．被解释变量D．前定变量4．横截面数据是指（A）。
计量经济学简答题
（2）模型回归系数估计量的方差会很大，从而使模型参数的显著性检验失效。
（3）模型参数的估计量对删除或增添少量的观测值及删除一个不显著的解释变量都可能非常敏感。
5.计量模型的检验包括几个方面？
模型的检验主要包括经济意义检验，统计检验，计量经济学检验和模型的预测检验四个方面。
过程是：（1）利用OLS法估计结构方程中所有内生变量的简化式方程。
（2）利用估计出的简化式方程计算内生变量的估计值。
（3）用内生变量的估计值替代解释变量中的内生变量，再利用OLS法估计变量替代后的结构方程。
4.模型存在多重共线性可能产生的后果主要有哪些？
2.在计量经济模型中为什么要引入随机误差项？
（1）对模型中省略的变量用随机误差项来统统反映。
（2）用随机误差项来反映一些随机因素的影响。
（3）用随机误差项来反映统计误差。
（4）模型形式的误差。
3.试述联立方程模型的参数估计的二段最小二乘估计法的原理与估计过程。
原理是：寻找一个变量Y^来替代模型方程中解释变量中的内生变量Y，然后对替代后的结构方程用OLS法进行估计。
（2）t检验的可靠性降低
（3）增大模型的预测误差
8.什么是序列相关性，其表现形式是什么？
（1）序列相关性是对模型的随机误差项来说的，当模型的随机误差项在不同的样本点之间不相互独立的，也即模型违背了基本假定3的时候，则此就称模型存在序列相关性。
（2）序列相关性表现于一阶序列相关性和高阶序列相关性，此二种情况下的表现形式可以表示如下
6.一元线性回归模型的基础假设主要有哪些？
答：线性回归模型的基本假设有两大类：一类是关于随机干扰项的，包括零均值，同方差，不序列相关，满足正态分布等假设；另一类是关于解释变量的，主要有，解释变量是非随机的，如果是随机变量，则与随即干扰项不相关。
计量经济学简答题经典)
1.什么是计量经济学？它与经济学、统计学和数学的关系怎样？答:1、计量经济学是一门运用经济理论和统计技术来分析经济数据的科学和艺术，它以经济理论为指导，以客观事实为依据，运用数学、统计学的方法和计算机技术，研究带有随机影响的经济变量之间的数量关系和规律。
2、经济理论、数学和统计学知识是在计量经济学这一领域进行研究的必要前提，这三者中的每一个对于真正理解现代经济生活中的数量关系是必要的，但不充分，只有结合在一起才行。
2计量经济学三个要素是什么？经济理论、经济数据和统计方法。
3.计量经济学模型的检验包括哪几个方面？其具体含义是什么？答:(1)经济意义检验，即根据拟定的符号、大小、关系，对参数估计结果的可靠性进行判断(2)统计检验，由数理统计理论决定。
包括:拟合优度检验、总体显著性检验。
(3)计量经济学检验，由计量经济学理论决定。
包括:异方差性检验、序列相关性检验、多重共线性检验。
(4)模型预测检验，由模型应用要求决定。
包括:稳定性检验:扩大样本重新估计;预测性能检验:对样本外一点进行实际预测。
4.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;一般经济数学方法揭示经济活动中各因素之间的理论关系，用确定性的数学方程加以描述。
5.计量经济学模型研究的经济关系有那两个基本特征？答：一是随机关系，二是因果关系6.计量经济学研究的对象和核心内容是什么？答：计量经济学的研究对象是经济现象，是研究经济现象中的具体数量规律。
计量经济学的核心内容包括两个方面:一是方法论，即计量经济学方法或者理论计量经济学。
二是应用，即应用计量经济学。
无论是理论计量经济学还是应用计量经济学，都包括理论、方法和数据三种要素。
7.计量经济学中应用的数据类型怎样？举例解释其中三种数据类型的结构。
答：计量经济模型:WAGE=f(EDU,EXP,GEND,μ)1)时间序列数据是按时间周期收集的数据，如年度或季度的国民生产总值。
计量经济学简答题及答案
计量经济学简答题及答案计量经济学简答题及答案1、⽐较普通最⼩⼆乘法、加权最⼩⼆乘法与⼴义最⼩⼆乘法得异同。
答:普通最⼩⼆乘法得思想就是使样本回归函数尽可能好得拟合样本数据,反映在图上就就是就是样本点偏离样本回归线得距离总体上最⼩,即残差平⽅与最⼩∑=n i i e12min 。
只有在满⾜了线性回归模型得古典假设时候,采⽤OLS 才能保证参数估计结果得可靠性。
在不满⾜基本假设时,如出现异⽅差,就不能采⽤OLS 。
加权最⼩⼆乘法就是对原模型加权,对较⼩残差平⽅与2i e 赋予较⼤得权重,对较⼤2i e 赋予较⼩得权重,消除异⽅差,然后在采⽤OLS 估计其参数。
在出现序列相关时,可以采⽤⼴义最⼩⼆乘法,这就是最具有普遍意义得最⼩⼆乘法。
最⼩⼆乘法就是加权最⼩⼆乘法得特例,普通最⼩⼆乘法与加权最⼩⼆乘法就是⼴义最⼩⼆乘法得特列。
6、虚拟变量有哪⼏种基本得引⼊⽅式? 它们各适⽤于什么情况?答: 在模型中引⼊虚拟变量得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得情况,后者主要适⽤于定性因素对斜率项产⽣影响得情况。
除此外,还可以加法与乘法组合得⽅式引⼊虚拟变量,这时可测度定性因素对截距项与斜率项同时产⽣影响得情况。
7、联⽴⽅程计量经济学模型中结构式⽅程得结构参数为什么不能直接应⽤OLS估计？答:主要得原因有三:第⼀,结构⽅程解释变量中得内⽣解释变量就是随机解释变量,不能直接⽤OLS 来估计;第⼆,在估计联⽴⽅程系统中某⼀个随机⽅程参数时,需要考虑没有包含在该⽅程中得变量得数据信息,⽽单⽅程得OLS 估计做不到这⼀点;第三,联⽴⽅程计量经济学模型系统中每个随机⽅程之间往往存在某种相关性,表现于不同⽅程随机⼲扰项之间,如果采⽤单⽅程⽅法估计某⼀个⽅程,就是不可能考虑这种相关性得,造成信息得损失。
2、计量经济模型有哪些应⽤。
答:①结构分析,即就是利⽤模型对经济变量之间得相互关系做出研究,分析当其她条件不变时,模型中得解释变量发⽣⼀定得变动对被解释变量得影响程度。
计量经济学 (60 分)问题 7： 简答题 (30 分)
Econometrics (60 points)Question 7: Short Answers (30 points)Answer parts 1-6 with a brief explanation.1. Suppose the model of interest is Y i = β0 + β1X 1i + β2X 2i + u i , where E(u |X)=0 and E(u 2|X)= and X 1 and X 2 are uncorrelated in your sample. Will the bivariate regression of Y on X i have thesame coefficient estimate and standard error for 1ˆβ as the multivariate regression of Y on X 1 and X 2? [6 points]Answer: The coefficient estimates will be the same but the standard error will be smaller in the multivariate regression. Let be the coefficient on X 1 in the bivariate regression. Using the formula for omitted variables bias, we know thatBy assumption, and and so .The value of β1 in the multivariate regression can be written as ̃ ̃ where ̃ ̅̅̅ since . Thus̃ ̃ ̅̅̅̅ ̅̅̅̅ .The standard error of the vector is given by where is the variance of the error term and is the vector of independent variables. Including X 2 reduces the standard error on the estimate of because it reduces but leaves the relevant term of unchanged since and are uncorrelated.Point Values :2 points: The estimates will be the same2 points: A reason1 point for a reasonable reason1 point if it includes any mathematical derivation1 point: The standard error will decrease 1 point: Some reasonable reasonParts 2 to 5 refer to the demand curve,ln(Q t ) = β0 + β1ln(P t ) + β2ln(Y t ) + u t ,(1)where Q t and P t are the quantity (number) and price of haircuts obtained in Cambridge in year t and Y t is mean income in Cambridge in year t.2.Express the price elasticity of demand in terms of the coefficients in (1). [6 points]Answer: The price elasticity of demand is β1, which is the derivative of ln(Q t) with respect toln(P t).Suppose you have annual data on Q_t, P_t, and Y_t in Cambridge for 30 years, and that you have some other annual data available too. You are interested in estimating the coefficients of equation (1). Assume price and quantity are simultaneously determined in a market equilibrium. Would the following variables plausibly be valid instruments for ln(Pt)?3.ln(Y t). [6 points]Answer: This is not valid. If the econometrician does not control for ln(Y t), then the instrument is not exogenous, since clearly corr(β2ln(Y t) + u t, ln(Y t)) ≠ 0. If the econometrician does control for ln(Y t), then the instrument is collinear with the controls.Points: 1.5 points for the instrument not being valid1.5 points for it not being exogenous3 points for a reasonmercial rental price (dollars/square foot/month) in Cambridge in that year. [6 points]Answer: I could see an argument either way for this one. The instrument is plausibly relevant, since an increase in commercial rents could lead to haircutting salons increasing prices of haircuts even controlling for mean income. I can see an argument either way for exogeneity: It is plausibly exogenous controlling for mean income, since controlling for mean income controls for general economic conditions which might impact both commercial rents and demand for haircuts.It is not necessarily exogenous. Suppose that all the major investment banks decide to move from New York to Cambridge. Then this might cause an increase in commercial rents due toincreased demand for space and also an increase in demand for haircuts as individuals shift from working at biotech startups (and having long hair) to working at investment banks.Points: 1 point for valid or not1 point for relevance1.5 points for the reason why it is relevant1 point for whether it is exogenous1.5 points for the reason5.The average length of hair of individuals appearing in People magazine in that year. [6 points]Answer: This is not a valid instrument. It is not correlated with the price of haircuts and iscorrelated with unobservables that impact the demand for haircuts.Point Values: 1 point for not valid1.5 points for it not being relevant1.5 points for it not being exogenous2 points for reasoningQuestion 8: Performance-linked pay (30 points)Table IV from Lemieux, MacLeod, and Parent (Quarterly Journal of Economics, 2009; see the following page) shows results from a regression of log wages on a dummy for whether a job has pay linked to performance (e.g. salespeople paid on commission) and other variables. The data are panel data on workers. In addition to the reported coefficients, the regressions include industry, occupation, and year dummies; county unemployment; and marital status, race dummies, and union status. Standard errors are in parentheses.The model also includes quadratic functions of experience (number of years in the workforce) and tenure (number of years at this specific job). The row labeled “Experience x performance-pay” is the effect of experience at 20 years interacted with performance pay. Similarly, the row labeled “Tenure x performance pay” is the effect of tenure (evaluated at ten years) interactedwith performance pay.1.Based on column (3), is the return to education higher at performance pay jobs or non-performance pay jobs? What is the difference and is it statistically significant? [6 points]Answer: The returns to education are higher in performance pay jobs. The coefficient oneducation x performance pay is 0.0365 with a standard error of 0.007. The t statistic for the test that the coefficient is equal to zero is 5.214 which has a p value of 0.000.Points: 1 point for higher1 point for the coefficient1 point for the standard error1 points for the t statistic1 point for the p value1 point for stating it is statistically significant at 5% or 1%.2.Again using column (3), what is the return to having a performance pay job for somebody with acollege degree (16 years of education), 20 years of experience, and 10 years of tenure? [6 points] Answer: The difference in log wages between a performance pay job and a non performancepay job for a person with the given characteristics is given by{}{}{}The person will earn a staggering 61.7% more in log wages in a performance pay job than not.Points: 1 point for1 point for {}1 point for {}1 points for {}1 point for getting the correct sum1 point for interpreting the answer.3.Regression (4) includes worker-level fixed effects. The coefficient on years of education fallsfrom .0637 in (3) to .0167 in (4). Is this a large change in economic terms? Explain. [6 points] Answer: This is a large effect. A coefficient of 0.06 indicates that, all other things equal, a one year increase in education increases expected log wage by 6%. A coefficient of 0.0167 indicates that an additional year of education increases expected wage by less than 2%, which is less thana third of the first effect. The wage returns to education appear much smaller in this secondestimate. In addition, the coefficient is no longer statistically significant at 5%.Points: 6 points for reasonable reasoning4.Provide an explanation for the difference in the coefficients discussed in question 3 (.0637 vs..0167). Be concrete. [6 points]Answer: Including fixed effects controls for individual unobservables which would impact both educational attainment and log wages. For example, suppose that more able workers get more education and also are hired by more productive firms (and have higher wages as aconsequence). Then regression 3 would suffer from omitted variables bias and this would lead to the coefficient on education being biased upward. Including individual fixed effects eliminates this OVB problem.Points: 2 points for mentioning unobservables or omitted variables bias2 points for giving an example of an omitted variable2 points for explaining why this example variable would bias the coefficient upward5.Consider three possible ways to compute standard errors for the regressions in Table IV:homoskedasticity-only; heteroskedasticity-robust; and clustered at the individual-job level.Which is the most appropriate method, and why? [6 points]Answer: Standard errors should be clustered at the individual-job level. This is because even controlling for individual and industry characteristics, idiosyncratic portions of wages (such as firm-specific shocks that impact wages) may be correlated for an individual over time. Thus the error terms are not iid and the standard errors need to be corrected for this fact.Points: 1 point for not picking homoscedastic1 point for a reasonable explanation if they pick heteroscedastic2 points for picking individual-job level3 points for an explanation of why individual-job clustering is required。
计量经济学-名词解释及简答
一、名词解释第一章1、计量经济学：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、统计学的方法，借助计算机为辅助工具，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。
2、虚拟变量数据：虚拟变量数据是人为构造的，通常取值为1或0的，用来表征政策等定性事实的数据。
3、计量经济学检验：计量经济学检验主要是检验模型是否符合计量经济方法的基本假定。
4、政策评价：政策评价是利用计量经济模型对各种可供选择的政策方案的实施后果进行模拟测算，从而对各种政策方案做出评价第二章1、回归平方和：回归平方和用ESS 表示，是被解释变量的样本估计值与其平均值的离差平方和。
2、拟和优度检验：拟和优度检验指检验模型对样本观测值的拟合程度，用2R 表示，该值越接近1，模型对样本观测值拟合得越好。
3、相关关系：当一个或若干个变量X 取一定数值时，与之相对应的另一个变量Y 的值虽然不确定，但却按某种规律在一定范围内变化，变量之间的这种关系，称为不确定性的统计关系或相关关系，可表示为Y=f(X ，u)，其中u 为随机变量。
4、高斯-马尔科夫定理：在古典假定条件下，O LS 估计式是其总体参数的最佳线性无偏估计式。
第三章1、偏回归系数：在多元线性回归模型中，回归系数j （j=1，2，……，k ）表示的是当控制其他解释变量不变的条件下，第j 个解释变量的单位变动对被解释变量平均值的影响，这样的回归系数称为偏回归系数。
2、多重可决系数：“回归平方和”与“总离差平方和”的比值，用2R 表示。
3、修正的可决系数：用自由度修正多重可决系数2R 中的残差平方和与回归平方和。
4、回归方程的显著性检验（F 检验）：对模型中被解释变量与所有解释变量之间的线性关系在总体上是否显著做出推断。
5、回归参数的显著性检验（t 检验）：当其他解释变量不变时，某个回归系数对应的解释变量是否对被解释变量有显著影响做出推断。
6、无多重共线性假定：假定各解释变量之间不存在线性关系，或者说各解释变量的观测值之间线性无关，在此条件下，解释变量观测值矩阵X 列满秩Rank(X)=k ，此时，方阵X`X 满秩， Rank(X`X)=k从而X`X 可逆，(X`X) 存在。
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《计量经济学》课程期末考试题（二）一、单项选择题（每小题1分，共20分）1、计量经济研究中的数据主要有两类：一类是时间序列数据，另一类是【 】A 、总量数据B 、 横截面数据C 、平均数据D 、 相对数据2、计量经济学分析的基本步骤是【】A 、 设定理论模型→收集样本资料→估计模型参数→检验模型B 、设定模型→估计参数→检验模型→应用模型C 、个体设计→总体设计→估计模型→应用模型D 、确定模型导向→确定变量及方程式→估计模型→应用模型3、在模型的经济意义检验中，不包括检验下面的哪一项【 】A 、 参数估计量的符号 B 、参数估计量的大小C 、 参数估计量的相互关系D 、参数估计量的显著性4、计量经济学模型用于政策评价时，不包括下面的那种方法【 】A 、工具变量法B 、 工具—目标法C 、政策模拟D 、 最优控制方法5、在总体回归直线E 中，表示【 】x y10)ˆ(ββ+=1βA 、 当x 增加一个单位时，y 增加个单位1βB 、当x 增加一个单位时，y 平均增加个单位1βC 、当y 增加一个单位时，x 增加个单位1βD 、当y 增加一个单位时，x 平均增加个单位1β6、用普通最小二乘法估计经典线性模型，则样本回归线通过t t t u x y ++=10ββ点【 】A 、 (，)B 、 (x ，) x y y ˆC 、(，)D 、 (x ，y)x yˆ7、对于，统计量服iki k i i i e x x x y +++++=ββββˆˆˆˆ22110 ∑∑----)1/()ˆ(/)ˆ(22k n yyky yi ii从【】A 、 F(k-1,n-k)B 、 F(k,n-k-1)C 、 t(n-k)D 、t(n-k-1)8、下列说法中正确的是：【 】A 、如果模型的很高，我们可以认为此模型的质量较好2RB 、如果模型的较低，我们可以认为此模型的质量较差2RC 、如果某一参数不能通过显著性检验，我们应该剔除该解释变量D 、如果某一参数不能通过显著性检验，我们不应该随便剔除该解释变量9、容易产生异方差的数据是【 】A 、时间序列数据 B 、横截面数据C 、修匀数据D 、 年度数据10、假设回归模型为，其中var()=，则使用加权最小二i i i u x y ++=βαi u 22i x σ乘法估计模型时，应将模型变换为【 】A 、B 、 x ux x y ++=βα222x ux x x y ++=βαC 、D 、xu x xx y ++=βαxu xx y ++=βα11、如果模型存在序列相关，则【 】t t t u x b b y ++=10A 、 cov （，）=0 B 、 cov （，）=0（t ≠s ）t x t u t u s u C 、cov （，）≠0D 、cov （，）≠0（t ≠s ）t x t u t u s u 12、根据一个n=30的样本估计i i i e x y ++=10ˆˆββ后计算得DW=1.4，已知在5％的置信度下，L d ＝1.35，＝1.49，则认为原模型【 】U d A 、不存在一阶序列自相关 B 、 不能判断是否存在一阶自相关C 、存在正的一阶自相关D 、 存在负的一阶自相关13、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【 】A 、 0B 、 1C 、 2D 、 414、在线性回归模型中，若解释变量和的观测值成比例，即有，1X 2X i i kX X 21=其中k 为非零常数，则表明模型中存在【 】A 、不完全共线性B 、 完全共线性C 、 序列相关D 、 异方差15、假设回归模型为，其中为随机变量，与高度相关，i i i u X Y ++=βαi X i X i u 则β的普通最小二乘估计量【 】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16、在工具变量的选取中，下面哪一个条件不是必需的【 】A 、 与所替代的随机解释变量高度相关B 、与随机误差项不相关C 、与模型中的其他解释变量不相关D 、与被解释变量存在因果关系17、如果联立方程模型中某个结构方程包含了所有的变量，则这个方程【 】A 、 恰好识别B 、 不可识别C 、不确定D 、 恰好识别18、结构式方程中的系数称为【 】A 、 短期影响乘数B 、 长期影响乘数C 、结构式参数D 、 简化式参数19、下列生产函数中，要素的替代弹性不变的是【 】A 、线性生产函数B 、 投入产出生产函数C 、C —D 生产函数D 、 CES 生产函数20、线性支出系统的边际预算份额和扩展线性支出系统的边际消费倾向的j β*j β关系是【 】A 、B 、＝*j j ββ=*j β*jβ∑C 、＝D 、＝j β*jβ∑j β∑**jj ββ二、多选题（每题有2～5个正确答案，多选、少选和错选均不得分；每题1分，共5分）1、对计量经济模型的计量经济学准则检验包括【 】A 、 误差程度检验B 、 异方差检验C 、序列相关检验D 、超一致性检验E 、多重共线性检验2、用普通最小二乘法估计模型的参数，要使参数估计量具备t t t u x y ++=10ββ最佳线性无偏估计性质，则要求：【 】A 、B 、 （常数）0)(=t u E 2)(σ=t u VarC 、D 、服从正态分布0),cov(=j i u u t u E 、 x 为非随机变量，且0),cov(=t t u x 3、下列哪些方法可以用于异方差性的检验【】A 、 DW 检验法 B 、 戈德菲尔德——匡特检验 C 、 怀特检验 D 、 戈里瑟检验E 、冯诺曼比检验4、D －W 检验不适用于下列情况下的序列自相关检验【】A 、模型包含有随机解释变量B 、 样本容量<15C 、含有滞后的被解释变量D 、 高阶线性自回归形式的序列相关E 、 一阶线性形式的序列相关5、 结构式方程的识别情况可能是【】A 、不可识别B 、 部分不可识别C 、 恰好识别D 、过度识别E 、 完全识别三、判断题（正确的写“对”，错误的写“错”。
计量经济学简答题
第二部分：简答题第一章1、什么是计量经济学？答：计量经济学包括广义计量经济学和狭义计量经济学，本课程中的计量经济学模型，就是狭义计量经济学意义上的经济数学模型：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，是由经济学、统计学和数学三者结合而成的交叉性学科。
2、计量经济学方法与一般经济数学方法有什么区别？答：计量经济学方法揭示经济活动中具有因果关系的各因素间的定量关系，它用随机性的数学方程加以描述；而一般经济数学方法揭示经济活动中各个因素间的理论关系，更多地用确定性的数学方程加以描述。
3、如何理解计量经济学在当代经济学科中的重要地位？当代计量经济学的基本特点？答：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，计量经济学在经济学科中占据了重要的地位，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权威性的一部分；②。
在1969至2003年诺贝尔经济学奖的53位获奖者中有10位与研究和应用计量经济学有关，居经济学各分支学科之首。
此外，绝大多数获奖者的研究中都应用了计量经济学方法。
③。
计量经济学方法与其他经济数学方法的结合应用得到了长足发展。
从当代计量经济学的发展动向看，其基本特点包括：⑴。
非经典计量经济学的理论与应用研究成为计量经济学越来越重要的内容；⑵。
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；⑶。
计量经济学模型的应用从传统的领域转向新的领域，从宏观领域的研究开始转向微观领域的研究；⑷。
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，从总量上和趋势上说明经济现象。
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包括：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、可比性和一致性；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。
期末试题4及答案-计量经济学
期末试题4及答案-计量经济学计量经济学题号 一 二 三 四 五 六 七 八 九 总分题分 10 20 24 25 21 100 得分评阅人一、判断题（每小题2分，共10分）1. 间接最小二乘法适用于过度识别方程。
（ ）2. 假设模型存在一阶自相关，其他条件都满足，则仍用OLS 法估计参数，得到的估计量仍是无偏的，不再是有效的，显著性检验失效，预测失效。
（）3. 用一阶差分法消除自相关时，我们假定自相关系数等于-1。
（ ）4. 当异方差出现时，最小二乘估计是有偏的和不具有最小方差特性。
（）5. 在模型012ttttY B B X B D u =+++中，令虚拟变量D 取值为（0，2）而不是（0，1），那么参数2B 的估计值也将减半，t值也将减半。
（）二、选择题（每小题2分，共20分）1、单一方程计量经济模型必然包括（）。
A．行为方程B．技术方程C．制度方程D．定义方程2、在同一时间不同统计单位的相同统计指标组成的数据组合，是（）。
A．原始数据B．时点数据C．时间序列数据D．截面数据3、计量经济模型的被解释变量一定是（）。
A．控制变量B．政策变量C．内生变量D．外生变量4、同一统计指标按时间顺序记录的数据称为( )。
A．横截面数据B．时间序列数据C．修匀数据D．原始数据5、模型中其数值由模型本身决定的变量变是( )。
A．外生变量B．内生变量C．前定变量D．滞后变量6、半对数模型μββ+Y ln=X+0中，参数1β的含义是1（ ）。
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7、在一元线性回归模型中，样本回归方程可表示为：（ ）A ．tttu X Y ++=1ββ B ．ittX Y E Y μ+=)/(C ．t t X Y 10ˆˆˆββ+=D ．()tt t X X Y E 10/ββ+= （其中n t ,,2,1Λ=）8、设OLS 法得到的样本回归直线为ii i e X Y ++=21ˆˆββ，以下说法不正确的是 ( )。
(完整版)计量经济学期末考试大全(含答案)
外生变量为滞后一期的货币供给 以及价格指数
5．对模型进行识别。（4分）
答：根据模型识别的阶条件
方程（1）：k=0<m-1=2，不可识别。
方程（2）：k=2=m-1，恰好识别。
方程（3）：k=2=m-1,恰好识别。
6．指出恰好识别方程和过度识别方程的估计方法。（6分）
0.86
S.E. of regression
0.11
Akaike info criterion
-1.46
Sum squared resid
0.21
Schwarz criterion
-1.36
Log likelihood
15.8
Fbin-Watson stat
0.81
3、对可识别方程，你将用哪种方法进行估计，为什么？
计量经济学试题二答案
一、判断正误（20分）
1.随机误差项 和残差项 是一回事。（F）
2.给定显著性水平a及自由度，若计算得到的 值超过临界的t值，我们将接受零假设（F）
3.利用OLS法求得的样本回归直线 通过样本均值点 。（T）
4.判定系数 。（F）
1.基准类是什么？
2.解释各系数所代表的含义，并预期各系数的符号。
3.若 ，你得出什么结论？
六、什么是自相关？杜宾—瓦尔森检验的前提条件和步骤是什么？（15分）
七、考虑下面的联立方程模型： 其中， ， 是内生变量， 是外生变量， 是随机误差项（15分）
1、求简化形式回归方程？
2、判定哪个方程是可识别的（恰好或过度）？
8.在存在异方差情况下，常用的OLS法总是高估了估计量的标准差。（）
9.识别的阶条件仅仅是判别模型是否可识别的必要条件而不是充分条件。（）
计量经济学期末复习题(含答案)
第一章 习题一、简答题１、计量经济模型的运用需要哪些基本要素？ 理论、方法和数据。
２、 一般的经济模型与计量经济模型的根本区别是什么？ 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。
３、 为什么在计量经济模型中要引入随机扰动项？计量经济学模型考察的是具有因果关系的随机变量间的具体联系方式。
由于是随机变量，意味着影响被解释变量的因素是复杂的，除了解释变量的影响外，还有其他无法在模型中独立列出的各种因素的影响。
这样，理论模型中就必须使用一个称为随机干扰项的变量来代表所有这些无法在模型中独立表示出来的影响因素，以保证模型在理论上的科学性。
４、 为什么对估计出参数的计量经济模型还要进行检验？你能举一个例子说明各种检验的必要性吗？首先，这是因为我们在设定模型时，对所研究的经济现象的规律性可能认识并不充分，所依据的得经济理论对研究对象也许还不能做出正确的解释和说明。
或者虽然经济理论是正确的，但可能我们对问题的认识只是从某些局部出发，或者只是考察了某些特殊的样本，以局部去说明全局的变化规律，必然会导致偏差。
其次，我们用以及参数的统计数据或其他信息可能并不十分可靠，或者较多采用了经济突变时期的数据，不能真实代表所研究的经济关系，也可能由于样本太小，所估计的参数只是抽样的某些偶然结果。
另外，我们所建立的模型，所用的方法，所用的统计数据，还可能违反计量经济的基本假定，这是也会导致错误的结论。
从上面可以看出，检验时必要的。
例如：建立居民消费t C 和居民储蓄t S 、居民的收入t Y 的一个消费函数模型：t t t t u Y S C ++++=321ααα从已经认识的经济理论出发，选择居民的储蓄余额合居民的收入作为居民的消费的解释变量，会觉得是完全合理的，但是我们作变量的协整检验就会知道，居民消费和居民储蓄的单整阶数是不同的，所以它们不是协整的，即它们之间不存在一个长期稳定的比例关系。
计量经济学期末考试试题两套及答案
练习题一一、单选题（15小题，每题2分，共30分）1.有关经济计量模型的描述正确的为( )A.经济计量模型揭示经济活动中各个因素之间的定性关系B.经济计量模型揭示经济活动中各个因素之间的定量关系，用确定性的数学方程加以描述C.经济计量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D.经济计量模型揭示经济活动中各个因素之间的定性关系，用随机性的数学方程加以描述2.在X 与Y 的相关分析中( )A.X 是随机变量，Y 是非随机变量B.Y 是随机变量，X 是非随机变量C.X 和Y 都是随机变量D.X 和Y 均为非随机变量3.对于利用普通最小二乘法得到的样本回归直线，下面说法中错误的是( )A.B. C. D. 0ie=∑0i i e X =∑0i i e Y ≠∑ˆi iY Y =∑∑4.在一元回归模型中，回归系数通过了显著性t 检验，表示( )2βA. B. C., D.20β=2ˆ0β≠20β=2ˆ0β≠22ˆ0,0ββ≠=5．如果X 为随机解释变量，X i 与随机误差项u i 相关，即有Cov(X i ，u i )≠0，则普通最小二乘估计是（ βˆ）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6.有关调整后的判定系数2R 与判定系数2R 之间的关系叙述正确的是（ ）A.2R 与2R 均非负B.模型中包含的解释个数越多，2R 与2R 就相差越小C.只要模型中包括截距项在内的参数的个数大于1，则22RR <D.2R 有可能大于2R7.如果回归模型中解释变量之间存在完全的多重共线性，则最小二乘估计量( )A ．不确定，方差无限大 B.确定，方差无限大C ．不确定，方差最小 D.确定，方差最小8.逐步回归法既检验又修正了（ ）A ．异方差性 B.自相关性C ．随机解释变量 D.多重共线性9．如果线性回归模型的随机误差项存在异方差，则参数的普通最小二乘估计量是（ ）A ．无偏的，但方差不是最小的B ．有偏的，且方差不是最小的C ．无偏的，且方差最小D ．有偏的，但方差仍为最小10.如果dL<DW<du ，则( )A.随机误差项存在一阶正自相关B.随机误差项存在一阶负自相关C.随机误差项不存在一阶自相关D.不能判断随机误差项是否存在一阶自相关11．使用多项式方法估计有限分布滞后模型Y t =α+β0X t +β1X t-1+…+βk X t-k +u t 时，多项式βi =α0+α1i+α2i 2+…+αm i m 的阶数m 必须（ ）A ．小于k B ．小于等于k C ．等于k D ．大于k12.设，=居民消费支出，=居民收入，D=1代表城镇居民，D=0代表农村012i i i Y X D βββμ=+++i Y i X 居民，则城镇居民消费变动模型为( )A. B. 01i i i Y X ββμ=++021i i i Y X βββμ=+++ C. D. 012i i i Y X D βββμ=+++012i i i i Y X DX βββμ=+++13.关于自适应预期模型和局部调整模型，下列说法错误的是（ ）A.它们都是由某种期望模型演变形成的B.它们最终都是一阶自回归模型C.它们都满足古典线性回归模型的所有假设，从而可直接OLS方法进行估计D.它们的经济背景不同14.在简化式模型中，其解释变量都是( )A.外生变量B.内生变量C.滞后变量D.前定变量15．如果某个结构式方程是恰好识别的，则估计该方程的参数可以用（）A．广义差分法B．加权最小二乘法C．间接最小二乘法D．普通最小二乘法1—5．CCCBB 6—10. CADAD 11—15ABCDC二、判断题（10小题，每题1分，共10分，对的打“√”，错的打“×”）1.随机误差项u i与残差项e i是一回事。
计量经济学简答题及答案
计量经济学简答题及答案-CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1计量经济学简答题及答案1、比较普通最小二乘法、加权最小二乘法和广义最小二乘法的异同。
答：普通最小二乘法的思想是使样本回归函数尽可能好的拟合样本数据，反映在图上就是是样本点偏离样本回归线的距离总体上最小，即残差平方和最小∑=n i i e12min 。
只有在满足了线性回归模型的古典假设时候，采用OLS 才能保证参数估计结果的可靠性。
在不满足基本假设时，如出现异方差，就不能采用OLS 。
加权最小二乘法是对原模型加权，对较小残差平方和2i e 赋予较大的权重，对较大2i e 赋予较小的权重，消除异方差，然后在采用OLS 估计其参数。
在出现序列相关时，可以采用广义最小二乘法，这是最具有普遍意义的最小二乘法。
最小二乘法是加权最小二乘法的特例，普通最小二乘法和加权最小二乘法是广义最小二乘法的特列。
6、虚拟变量有哪几种基本的引入方式 它们各适用于什么情况答: 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。
7、联立方程计量经济学模型中结构式方程的结构参数为什么不能直接应用OLS估计答：主要的原因有三：第一，结构方程解释变量中的内生解释变量是随机解释变量,不能直接用OLS 来估计；第二，在估计联立方程系统中某一个随机方程参数时，需要考虑没有包含在该方程中的变量的数据信息，而单方程的OLS 估计做不到这一点；第三，联立方程计量经济学模型系统中每个随机方程之间往往存在某种相关性，表现于不同方程随机干扰项之间，如果采用单方程方法估计某一个方程，是不可能考虑这种相关性的，造成信息的损失。
2、计量经济模型有哪些应用。
答：①结构分析，即是利用模型对经济变量之间的相互关系做出研究，分析当其他条件不变时，模型中的解释变量发生一定的变动对被解释变量的影响程度。
计量经济学-期末考试-简答题
计量经济学期末考试简答题1．简述计量经济学与经济学、统计学、数理统计学学科间的关系.2．计量经济模型有哪些应用？3．简述建立与应用计量经济模型的主要步骤。
4．对计量经济模型的检验应从几个方面入手？5．计量经济学应用的数据是怎样进行分类的？6．在计量经济模型中，为什么会存在随机误差项？7．古典线性回归模型的基本假定是什么?8．总体回归模型与样本回归模型的区别与联系.9．试述回归分析与相关分析的联系和区别。
10．在满足古典假定条件下,一元线性回归模型的普通最小二乘估计量有哪些统计性质？11．简述BLUE的含义。
12．对于多元线性回归模型，为什么在进行了总体显著性F检验之后，还要对每个回归系数进行是否为0的t检验？13.给定二元回归模型: ，请叙述模型的古典假定。
14.在多元线性回归分析中，为什么用修正的决定系数衡量估计模型对样本观测值的拟合优度？15.修正的决定系数及其作用。
16.常见的非线性回归模型有几种情况？17. 18观察下列方程并判断其变量是否呈线性,系数是否呈线性，或都是或都不是。
19。
什么是异方差性？试举例说明经济现象中的异方差性。
20。
产生异方差性的原因及异方差性对模型的OLS估计有何影响.21。
检验异方差性的方法有哪些？22.异方差性的解决方法有哪些？23.什么是加权最小二乘法？它的基本思想是什么？24。
样本分段法（即戈德菲尔特—-匡特检验)检验异方差性的基本原理及其使用条件.25．简述DW检验的局限性。
26．序列相关性的后果。
27．简述序列相关性的几种检验方法。
28．广义最小二乘法(GLS）的基本思想是什么？29．解决序列相关性的问题主要有哪几种方法?30．差分法的基本思想是什么？31．差分法和广义差分法主要区别是什么？32．请简述什么是虚假序列相关.33．序列相关和自相关的概念和范畴是否是一个意思？34．DW值与一阶自相关系数的关系是什么？35．什么是多重共线性？产生多重共线性的原因是什么？36．什么是完全多重共线性?什么是不完全多重共线性?37．完全多重共线性对OLS估计量的影响有哪些？38．不完全多重共线性对OLS估计量的影响有哪些？39．从哪些症状中可以判断可能存在多重共线性？40．什么是方差膨胀因子检验法？41．模型中引入虚拟变量的作用是什么？42．虚拟变量引入的原则是什么?43．虚拟变量引入的方式及每种方式的作用是什么？44．判断计量经济模型优劣的基本原则是什么？45．模型设定误差的类型有那些?46．工具变量选择必须满足的条件是什么？47．设定误差产生的主要原因是什么？48．在建立计量经济学模型时,什么时候，为什么要引入虚拟变量？49．估计有限分布滞后模型会遇到哪些困难50．什么是滞后现像？产生滞后现像的原因主要有哪些？51．简述koyck模型的特点。
计量经济学简答题及答案
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。
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计量经济学-期末考试-简答题54．模型的识别有几种类型？55．简述识别的条件。
1．简述计量经济学与经济学、统计学、数理统计学学科间的关系。
答：计量经济学是经济理论、统计学和数学的综合。
（1分）经济学着重经济现象的定性研究，计量经济学着重于定量方面的研究。
（1分）统计学是关于如何收集、整理和分析数据的科学，而计量经济学则利用经济统计所提供的数据来估计经济变量之间的数量关系并加以验证。
（1分）数理统计学作为一门数学学科，可以应用于经济领域，也可以应用于其他领域；计量经济学则仅限于经济领域。
（1分）计量经济模型建立的过程，是综合应用理论、统计和数学方法的过程，计量经济学是经济理论、统计学和数学三者的统一。
2、计量经济模型有哪些应用？①结构分析。
（1分）②经济预测。
（1分）③政策评价。
（1分④检验和发展经济理论。
（2分3、简述建立与应用计量经济模型的主要步骤。
答：①根据经济理论建立计量经济模型；（1分）②样本数据的收集；（1分）③估计参数；（1分）④模型的检验；（1分）⑤计量经济模型的应用。
（1分）4、对计量经济模型的检验应从几个方面入手？答：①经济意义检验；（2分）②统计准则检验；（1分）③计量经济学准则检验；（1分）④模型预测检验。
（1分）5．计量经济学应用的数据是怎样进行分类的？答：四种分类：①时间序列数据；（1分）②横截面数据；（1分）③混合数据；（1分）④虚拟变量数据。
（2分）6.在计量经济模型中，为什么会存在随机误差项？答：随机误差项是计量经济模型中不可缺少的一部分。
（1分）产生随机误差项的原因有以下几个方面：①模型中被忽略掉的影响因素造成的误差；（1分）②模型关系认定不准确造成的误差；（1分）③变量的测量误差；（1分）④随机因素。
（1分）9．试述回归分析与相关分析的联系和区别。
答：两者的联系：①相关分析是回归分析的前提和基础；回归分析是相关分析的深入和继续。
（1分）②相关分析与回归分析的有关指标之间存在计算上的内在联系。
（1分）两者的区别：①回归分析强调因果关系，相关分析不关心因果关系，所研究的两个变量是对等的。
（1分）②对两个变量x 与y 而言，相关分析中：xy yx r r =；在回归分析中，01ˆˆˆt t y b b x =++和01ˆˆˆt t x a a y =++却是两个完全不同的回归方程。
（1分）③回归分析对资料的要求是被解释变量y 是随机变量，解释变量x 是非随机变量；相关分析对资料的要求是两个变量都随机变量。
（1分）10．在满足古典假定条件下，一元线性回归模型的普通最小二乘估计量有哪些统计性质？ 答：①线性，是指参数估计量0ˆb 和1ˆb 分别为观测值t y 和随机误差项t u 的线性函数或线性组合。
（1分）②无偏性，指参数估计量0ˆb 和1ˆb 的均值（期望值）分别等于总体参数0b 和1b 。
（2分）③有效性（最小方差性或最优性），指在所有的线性无偏估计量中，最小二乘估计量0ˆb 和1ˆb 的方差最小。
（2分）11．简述BLUE 的含义。
答：BLUE 即最佳线性无偏估计量，是best linear unbiased estimators 的缩写。
（2分）在古典假定条件下，最小二乘估计量具备线性、无偏性和有效性，是最佳线性无偏估计量，即BLUE ，这一结论就是著名的高斯－马尔可夫定理。
（3分）12．对于多元线性回归模型，为什么在进行了总体显著性F 检验之后，还要对每个回归系数进行是否为0的t 检验？答：多元线性回归模型的总体显著性F 检验是检验模型中全部解释变量对被解释变量的共同影响是否显著。
（1分）通过了此F 检验，就可以说模型中的全部解释变量对被解释变量的共同影响是显著的，但却不能就此判定模型中的每一个解释变量对被解释变量的影响都是显著的。
（3分）因此还需要就每个解释变量对被解释变量的影响是否显著进行检验，即进行t 检验。
（1分）13.给定二元回归模型：01122t t t t y b b x b x u =+++，请叙述模型的古典假定。
解答：（1）随机误差项的期望为零，即()0t E u =。
（2）不同的随机误差项之间相互独立，即cov(,)[(())(()]()0t s t t s s t s u u E u E u u E u E u u =--==（1分）。
（3）随机误差项的方差与t 无关，为一个常数，即2var()t u σ=。
即同方差假设（1分）。
（4）随机误差项与解释变量不相关，即cov(,)0(1,2,...,)jt t x u j k = =。
通常假定jt x 为非随机变量，这个假设自动成立（1分）。
（5）随机误差项t u 为服从正态分布的随机变量，即2(0,)t u N σ（1分）。
（6）解释变量之间不存在多重共线性，即假定各解释变量之间不存在线性关系，即不存在多重共线性（1分）。
14.在多元线性回归分析中，为什么用修正的决定系数衡量估计模型对样本观测值的拟合优度？解答：因为人们发现随着模型中解释变量的增多，多重决定系数2R 的值往往会变大，从而增加了模型的解释功能。
这样就使得人们认为要使模型拟合得好，就必须增加解释变量（2分）。
但是，在样本容量一定的情况下，增加解释变量必定使得待估参数的个数增加，从而损失自由度，而实际中如果引入的解释变量并非必要的话可能会产生很多问题，比如，降低预测精确度、引起多重共线性等等。
为此用修正的决定系数来估计模型对样本观测值的拟合优度（3分）。
15.修正的决定系数2R 及其作用。
解答：222/11()/1tte n k R y y n --=---∑∑，（2分）其作用有：（1）用自由度调整后，可以消除拟合优度评价中解释变量多少对决定系数计算的影响；（2分）（2）对于包含解释变量个数不同的模型，可以用调整后的决定系数直接比较它们的拟合优度的高低，但不能用原来未调整的决定系数来比较（1分）。
17.观察下列方程并判断其变量是否呈线性，系数是否呈线性，或都是或都不是。
①t t t u x b b y ++=310 ②t t t u x b b y ++=log 10③ t t t u x b b y ++=log log 10 ④t t t u x b b y +=)/(10解答：①系数呈线性，变量非线性；（1分）②系数呈线性，变量非呈线性；（1分）③系数和变量均为非线性；（1分）④系数和变量均为非线性。
（2 分）18. 观察下列方程并判断其变量是否呈线性，系数是否呈线性，或都是或都不是。
①t t t u x b b y ++=log 10 ②t t t u x b b b y ++=)(210③ t t t u x b b y +=)/(10 ④t b t t u x b y +-+=)1(110解答：①系数呈线性，变量非呈线性；（1分）②系数非线性，变量呈线性；（1分）③系数和变量均为非线性；(2分)④系数和变量均为非线性（1分）。
19. 异方差性是指模型违反了古典假定中的同方差假定，它是计量经济分析中的一个专门问题。
在线性回归模型中，如果随机误差项的方差不是常数，即对不同的解释变量观测值彼此不同，则称随机项i u 具有异方差性，即常数≠=2)var(t i u σ （t=1，2，……，n ）。
（3分）例如，利用横截面数据研究消费和收入之间的关系时，对收入较少的家庭在满足基本消费支出之后的剩余收入已经不多，用在购买生活必需品上的比例较大，消费的分散幅度不大。
收入较多的家庭有更多可自由支配的收入，使得这些家庭的消费有更大的选择范围。
由于个性、爱好、储蓄心理、消费习惯和家庭成员构成等那个的差异，使消费的分散幅度增大，或者说低收入家庭消费的分散度和高收入家庭消费得分散度相比较，可以认为牵着小于后者。
这种被解释变量的分散幅度的变化，反映到模型中，可以理解为误差项方差的变化。
（2分）20.产生原因：（1）模型中遗漏了某些解释变量；（2）模型函数形式的设定误差；（3）样本数据的测量误差；（4）随机因素的影响。
（2分）产生的影响：如果线性回归模型的随机误差项存在异方差性，会对模型参数估计、模型检验及模型应用带来重大影响，主要有：（1）不影响模型参数最小二乘估计值的无偏性；（2）参数的最小二乘估计量不是一个有效的估计量；（3）对模型参数估计值的显著性检验失效；（4）模型估计式的代表性降低，预测精度精度降低。
（3分）21.检验方法：（1）图示检验法；（1分）（2）戈德菲尔德—匡特检验；（1分）（3）怀特检验；（1分）（4）戈里瑟检验和帕克检验（残差回归检验法）；（1分）（5）ARCH 检验（自回归条件异方差检验）（1分）22.解决方法：（1）模型变换法；（2分）（2）加权最小二乘法；（2分）（3）模型的对数变换等（1分）23.加权最小二乘法的基本原理：最小二乘法的基本原理是使残差平方和∑2t e 为最小，在异方差情况下，总体回归直线对于不同的t t e x ,的波动幅度相差很大。
随机误差项方差2t σ越小，样本点t y 对总体回归直线的偏离程度越低，残差t e 的可信度越高（或者说样本点的代表性越强）；而2t σ较大的样本点可能会偏离总体回归直线很远，t e 的可信度较低（或者说样本点的代表性较弱）。
（2分）因此，在考虑异方差模型的拟合总误差时，对于不同的2t e 应该区别对待。
具体做法：对较小的2t e 给于充分的重视，即给于较大的权数；对较大的2t e 给于充分的重视，即给于较小的权数。
更好的使∑2t e 反映)var(i u 对残差平方和的影响程度，从而改善参数估计的统计性质。
（3分）24. 样本分段法（即戈德菲尔特—匡特检验）的基本原理：将样本分为容量相等的两部分，然后分别对样本1和样本2进行回归，并计算两个子样本的残差平方和，如果随机误差项是同方差的，则这两个子样本的残差平方和应该大致相等；如果是异方差的，则两者差别较大，以此来判断是否存在异方差。
（3分）使用条件：（1）样本容量要尽可能大，一般而言应该在参数个数两倍以上；（2）t u服从正态分布，且除了异方差条件外，其它假定均满足。
（2分）25．简述DW 检验的局限性。
答：从判断准则中看到，DW 检验存在两个主要的局限性：首先，存在一个不能确定的..DW 值区域，这是这种检验方法的一大缺陷。
（2分）其次：..DW 检验只能检验一阶自相关。
（2分）但在实际计量经济学问题中，一阶自相关是出现最多的一类序列相关，而且经验表明，如果不存在一阶自相关，一般也不存在高阶序列相关。
所以在实际应用中，对于序列相关问题—般只进行..DW 检验。
（1分）26．序列相关性的后果。
答：（1）模型参数估计值不具有最优性；（1分）（2）随机误差项的方差一般会低估；（1分）（3）模型的统计检验失效；（1分）（4）区间估计和预测区间的精度降低。