计量经济学考试复习资料

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计量经济学重点复习资料

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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。

计量经济学复习资料

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计量经济学复习资料一、引言计量经济学是研究经济现象的数量关系和经济变量之间相互影响的学科。

它通过运用统计学和数学方法,以实证的方式分析经济模型和数据,以期为经济理论的验证和决策制定提供科学依据。

计量经济学作为经济学的重要分支,在经济学领域里起着举足轻重的作用。

本文将为大家提供一个关于计量经济学的复习资料,以便大家更好地复习和理解这门学科。

二、计量经济学基础1. 理论基础:回顾计量经济学的理论基础,包括经济学中的基本原理、假设和模型,以及计量经济学方法的发展演变过程。

2. 计量经济学的基本概念:介绍计量经济学中的一些基本概念,如变量、参数、模型、数据等,帮助读者建立对计量经济学基础概念的理解和认知。

三、计量经济模型1. 线性回归模型:介绍线性回归模型的基本原理和假设,包括最小二乘估计法、截距项、解释变量的选择和回归结果的解释等。

2. 多元线性回归模型:介绍多元线性回归模型的基本原理、假设和参数估计方法,包括多重共线性、异方差和自相关等问题的处理方法。

3. 非线性回归模型:介绍非线性回归模型,如对数线性模型、二项式模型和估计方法等。

4. 时间序列模型:介绍时间序列模型的基本原理、假设和参数估计方法,包括平稳性、季节性和趋势性等问题的处理方法。

四、计量经济学常用方法1. 模型诊断:介绍计量经济学中的模型诊断方法,包括残差分析、异方差检验和自相关检验等。

2. 假设检验:介绍计量经济学中的假设检验方法,包括参数显著性检验、模型拟合优度检验和模型比较等。

3. 预测方法:介绍计量经济学中的预测方法,包括时间序列分析、回归分析和面板数据分析等。

4. 因果推断:介绍计量经济学中的因果推断方法,包括工具变量法、自然实验和计量分析的注意事项等。

五、计量经济学在实际应用中的案例研究1. 劳动经济学:介绍计量经济学在劳动经济学领域的实际应用,包括劳动力市场分析、教育回报率和人力资本投资等。

2. 金融经济学:介绍计量经济学在金融经济学领域的实际应用,包括资本市场分析、投资组合选择和风险管理等。

计量经济学试题与答案

计量经济学试题与答案

计量经济学试题与答案一、选择题(每题5分,共25分)1. 以下哪个选项是计量经济学的基本任务?A. 建立经济模型B. 进行经济预测C. 分析经济现象的规律性D. 所有以上选项答案:D2. 以下哪个方法不属于计量经济学的研究方法?A. 最小二乘法B. 最大似然法C. 线性规划D. 广义矩估计答案:C3. 在线性回归模型中,以下哪个选项表示随机误差项的方差?A. σ²B. μC. εD. β答案:A4. 在计量经济学模型中,以下哪个选项表示解释变量与被解释变量之间的关系?A. 相关性B. 因果关系C. 联合分布D. 条件分布答案:B5. 在实证研究中,以下哪个选项可以用来检验模型的稳定性?A. 残差分析B. 异方差性检验C. 单位根检验D. 联合检验答案:C二、填空题(每题5分,共25分)1. 计量经济学是一门研究______、______和______的科学。

答案:经济模型、经济数据、经济预测2. 最小二乘法的原理是使______的平方和最小。

答案:回归残差3. 在线性回归模型中,回归系数的估计值是______的线性函数。

答案:解释变量4. 异方差性检验的方法有______检验、______检验和______检验。

答案:Breusch-Pagan检验、White检验、Goldfeld-Quandt检验5. 在实证研究中,单位根检验的目的是检验______。

答案:时间序列数据的平稳性三、计算题(每题20分,共40分)1. 设线性回归模型为:Y = β0 + β1X + ε,其中Y表示被解释变量,X表示解释变量,ε表示随机误差项。

给定以下数据:Y: 2, 3, 4, 5, 6X: 1, 2, 3, 4, 5求:回归系数β0和β1的估计值。

答案:首先,计算X和Y的均值:X̄ = (1 + 2 + 3 + 4 + 5) / 5 = 3Ȳ = (2 + 3 + 4 + 5 + 6) / 5 = 4然后,计算回归系数β1的估计值:β1̄= Σ[(Xi - X̄)(Yi - Ȳ)] / Σ[(Xi - X̄)²]= [(1-3)(2-4) + (2-3)(3-4) + (3-3)(4-4) + (4-3)(5-4) + (5-3)(6-4)] / [(1-3)² + (2-3)² + (3-3)² + (4-3)² + (5-3)²]= 4 / 10= 0.4最后,计算回归系数β0的估计值:β0̄ = Ȳ - β1̄X̄= 4 - 0.4 3= 2.2所以,回归系数β0和β1的估计值分别为2.2和0.4。

计量经济学考试复习资料

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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)。

计量经济学复习考试题(客观题)

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计量经济学复习考试题(客观题)一、单选题1、把反映某一总体特征地同一指标地数据,按一定地时间顺序和时间间隔排列起来,这样地数据称为()A. 横截面数据B. 时间序列数据C. 面板数据D. 原始数据2、同一时间、不同单位按同一统计指标排列地观测数据称为()A.原始数据B.截面数据C.时间序列数据D.面板数据3、下列哪一个模型是计量经济模型( )A.投入产出模型B.数学规划模型C.包含随机变量地经济数学模型D.模糊数学模型4、用计量经济学研究问题可分为以下四个阶段()A.确定科学地理论依据、建立模型、模型修定、模型应用B.建立模型、模型修定、结构分析、模型应用C.建立模型、估计参数、检验模型、经济预测D.搜集数据、建立模型、估计参数、预测检验5、最小二乘法是指()A. 使达到最小值B. 使达到最小值C. 使达到最小值D. 使达到最小值6、在一元线性回归模型中,总体回归模型可表示为()A. B.C. D.7、在一元线性回归模型中,总体回归方程可表示为()A. B.C. D.8、在一元线性回归模型中,样本回归方程可表示为()A. B.C. D.9、一元线性回归分析中,残差平方和地自由度是()A. B. C. D.10、一元线性回归分析中,回归平方和地自由度是()A. B. C. D.11、一元线性回归分析中,总离差平方和地自由度是()A. B. C. D.12、对样本地相关系数,以下结论错误地是()A. 越接近0,与之间线性相关程度越高B. 越接近1,与之间线性相关程度越高C.D. ,则与相关独立13、多元线性回归分析中,为回归模型中地参数个数,可决系数与调整后地可决系数之间地关系是()A. B.C. D.14、在模型地回归分析结果报告中,有F=263489.23,F地p值=0.000000,表明()A. 解释变量对地影响是显著地B. 解释变量对地影响是显著地C. 解释变量和对地联合影响是不显著地D. 解释变量和对地联合影响是显著地15、多元回归分析中地反映了()A. 关于地边际变化B. 因变量回归估计值总变差地大小C. 因变量观测值总变差地大小D. 因变量观测值与估计值之间地总变差16、在古典假设成立地条件下用OLS方法估计线性回归模型参数,则参数估计量具有()地统计性质.A.有偏特性 B. 最小方差特性C.非线性特性 D. 非一致性特性17、设为回归模型中地参数个数,为样本容量,则对多元线性回归方程进行显著性检验时,所用地统计量可表示为()A. B.C. D.19、关于多元样本可决系数,以下说法中错误地是()A.可决系数是指被经解释变量中地变异性能被估计地多元回归方程解释地比例B.C.可决系数反映了样本回归线对样本观测值拟合优劣程度D.可决系数地大小不受到回归模型中所包含地解释变量个数地影响20、已知五元线性回归模型估计地残差平方和为,样本容量为46,则随机误差项地方差估计量为()A. 33.33B. 40C. 38.09D. 2021、设为货币需求量,为收入水平,为利率,流动性偏好函数为,又设,分别是,地估计值,则根据经济理论,一般来说()A. 应为正值,应为负值B. 应为正值,应为正值C. 应为负值,应为负值D. 应为负值,应为正值22、下列哪个模型是不可线性化地非线性回归模型()A. C-D生产函数模型,其中是产出量,是资金投入量,是劳动力投入量B. 非线性消费函数模型,其中是总消费,是可支配收入C. 商品需求曲线,其中是商品需求量,是价格D. 总成本函数,其中是总成本,是产量23、不可线性化地非线性回归模型地线性化估计方法不包括()A. 变量替换法B. 直接搜索法C. 直接优化法D. 迭代线性化法24、更容易产生异方差地数据为()A. 时间序列数据B. 修匀数据C. 横截面数据D. 年度数据25、如果回归模型违背了同方差假定,最小二乘估计量是()A. 无偏地,非有效地B. 有偏地,非有效地C. 无偏地,有效地D. 有偏地,有效地26、回归模型中具有异方差性时,仍用OLS估计模型,则以下说法正确地是()A. 参数估计值是无偏非有效地B. 参数估计量仍具有最小方差性C. 常用F 检验失效D. 参数估计量是有偏地27、在检验异方差地方法中,不正确地是()A. Goldfeld-Quandt方法B. ARCH检验法C. White检验法D. DW检验法28、在异方差性情况下,常用地估计方法是()A. 一阶差分法B. 广义差分法C. 工具变量法D. 加权最小二乘法29、下列说法不正确地是()A.异方差是一种随机误差现象B.异方差产生地原因有设定误差C.检验异方差地方法有F检验法D.修正异方差地方法有加权最小二乘法30、设为随机误差项,则一阶线性自回归是指()A. B.C. D.31、在下列引起序列自相关地原因中,不正确地是()A. 经济变量具有惯性作用B. 经济行为地滞后性C. 设定偏误D. 解释变量之间地共线性32、如果回归模型违背了无自相关假定,最小二乘估计量是( )A. 无偏地,有效地B. 有偏地,非有效地C. 无偏地,非有效地D. 有偏地,有效地33、已知样本回归模型残差地一阶自相关系数接近于1,则DW 统计量近似等于( )A. 0B. 1C. 2D. 434、在Durbin-Watson检验中,当DW统计量为2时,表明()A. 存在完全地正自相关B. 存在完全地负自相关C. 不存在自相关D. 不能判定35、广义差分法是()地一个特例A. 加权最小二乘法B. 广义最小二乘法C. 普通最小二乘法D. 两阶段最小二乘法36、14、如果回归模型中解释变量之间存在完全多重共线性,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37、简单相关系数矩阵方法主要用于检验()A. 异方差性B. 自相关性C. 随机解释变量D. 多重共线性38、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39、多元线性回归模型中,发现各参数估计量地t值都不显著,但模型地F值确很显著,这说明模型存在()A.多重共线性B.异方差C.自相关D.设定偏误40、下列说法不正确地是()A. 多重共线性产生地原因有模型中大量采用滞后变量B. 多重共线性是样本现象C. 检验多重共线性地方法有DW检验法D. 修正多重共线性地方法有增加样本容量二、多选题1、计量经济学模型地检验一般包括内容有()A. 经济意义检验B. 统计检验C. 计量经济学检验D. 模型预测检验E. 对比检验2、最小二乘估计量地统计性质有()A. 无偏性B. 线性性C. 最小方差性D. 不一致性E. 有偏性3、随机变量(随机误差项)中一般包括哪些因素()A. 回归模型中省略地变量B. 人们地随机行为C. 建立地数学模型地形式不够完善D. 经济变量之间地合并误差E. 测量误差4、利用普通最小二乘法求得地样本回归直线地特点是()A. 必然通过点B. 可能通过点C. 残差地均值为常数D. 地平均值与地平均值相等E. 残差与解释变量之间有一定地相关性5、设为回归模型中地参数个数,为样本容量,为可决系数,则对多元线性回归方程进行显著性检验时,所用地统计量可表示为()A. B.C. D.6、多元线性回归分析中,可决系数与调整后地可决系数之间地关系叙述正确是()A. 与均非负B. 有可能大于C. 判断多元回归模型拟合优度时,使用D. 模型中包含地解释变量个数越多,与就相关越大E. 只要模型中包括截距项在内地参数地个数大于1,则7、设为回归模型中地参数个数,为样本容量,为可决系数,则对多元线性回归方程进行显著性检验时,所用地统计量可表示为()A. B.C. D.E.8、如果模型中存在异方差现象,则会引起如下后果()A. 参数估计值有偏B. 参数估计值地方差不能正确确定C. 变量地显著性检验失效D. 预测精度降低E. 参数估计值仍是无偏地9、Goldfeld-Quandt检验法地应用条件是()A. 将观测值按解释变量地大小顺序排列B. 样本容量尽可能大C. 随机误差项服从正态分布D. 将排列在中间地约1/4地观测值删除掉E. 除了异方差外,其它假定条件均满足10、检验序列自相关地方法是()A. Goldfeld-Quandt检验法B. White检验法C. 图形法D. ARCH检验法E. DW检验法11、能够修正序列自相关地方法有()A. 加权最小二乘法B. 广义最小二乘法C. 广义差分法D. 工具变量法E. 间接最小二乘法12、如果模型中存在自相关现象,则会引起如下后果()A. 参数估计值有偏B. 参数估计值地方差非有效C. 变量地显著性检验失效D. 预测精度降低E. 参数估计值仍是无偏地13、如果模型中解释变量之间存在共线性,则会引起如下后果()A. 参数估计值确定B. 参数估计值不确定C. 参数估计值地方差趋于无限大D. 参数地经济意义不正确E. DW统计量落在了不能判定地区域14、下列说法不正确地是()A. 多重共线性是总体现象B. 多重共线性是完全可以避免地C. 多重共线性是一种样本现象D. 截面数据不会产生多重共线性E. 只有完全多重共线性一种类型15、能够检验多重共线性地方法有()A. 简单相关系数矩阵法B. DW检验法C. t检验与F检验综合判断法D. ARCH检验法E. 辅助回归法(又待定系数法)三、判断题1、普通最小二乘法进行参数估计地基本原理是使残差平方和最小.2、当我们说估计地回归系数在统计上是显著地,意思是说它显著地异于0.3、总离差平方和(TSS)可分解为残差平方和(ESS)与回归平方和(RSS)之和,其中残差平方和(ESS)表示总离差平方和中可由样本回归直线解释地部分.4、多元线性回归模型地F检验和t检验是一致地.5、当存在严重地多重共线性时,OLS估计往往会低估参数估计量地方差.6、如果随机误差项地方差随解释变量变化而变化,则线性回归模型存在随机误差项地自相关.7、DW检验只能检验一阶自相关.8、参数地估计量具备有效性是指.9、计量经济模型分为单方程模型和联立方程模型.10、决定系数地取值范围是.11、对已经估计出参数地模型不需要进行检验.12、简单线性回归模型与多元线性回归模型地基本假定是相同地.13、即使经典线性回归模型中地干扰项不服从正态分布,OLS估计量仍然是无偏地.14、当异方差出现时,常用地和检验失效.15、检验中值在0到4之间,数值越小说明模型随机误差项地自相关度越小,数值越大说明模型随机误差项地自相关度越大.16、在模型中引入解释变量地多个滞后项容易产生多重共线性.17、在经济计量分析中,模型参数一旦被估计出来,就可将此估计模型直接运用于实际地计量经济分析.18、在计量经济模型中,随机扰动项与残差项是有区别地.19、假定个人服装支出同收入水平和性别有关,由于性别是具有两种属性(男、女)地定性因素,因此,用虚拟变量回归方法分析性别对服装支出地影响时,需要引入两个虚拟变量.20、由间接最小二乘法与两阶段最小二乘法得到地估计量都是无偏估计.21、残差项地均值.22、OLS估计量地无偏性,是指参数估计量地数学期望等于各自地真值.23、样本可决系数高地回归方程一定比样本可决系数低地回归方程更能说明解释变量对被解释变量地解释能力.24、若回归模型存在异方差问题,可以使用加权最小二乘法进行修正.25、对应于自变量地每个观察值,利用样本回归函数可求出因变量地真实值.26、根据最小二乘估计,我们可以得到总体回归方程.27、当用于检验回归方程显著性地统计量与检验单个系数显著性地统计量结果矛盾时,可以认为出现了严重地多重共线性.28、一般情况下,用线性回归模型进行预测时,单个值预测与均值预测相等,且置信区间也相同.29、当模型中解释变量均为确定性变量时,则可以用DW统计量来检验模型地随机误差项所有形式地自相关性.30、在研究经济变量之间地非确定性关系时,回归分析是惟一可用地方法.版权申明本文部分内容,包括文字、图片、以及设计等在网上搜集整理。

计量经济学复习要点

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计量经济学复习要点第一篇:计量经济学复习要点计量经济学复习要点第一章、概率论基础1.随机事件的概念P22.古典概行例题P5例1.1P2例1.2利用第一章的知识说明抽签的合理性如何利用第一章的知识估计一个池塘有多少鱼还有一个关于晚上紧急集合穿错鞋的题目,记不太清楚了3.期望与方差的概念,切比雪夫不等式,看例题1.4-例题1.8,不要求求出数4.变异系数的概念P175.大数定律和中心极限定律(具有独立同分布的随机变量序列的有限和近似地服从正态分布)的概念P24、P25第二章、矩阵代数1.矩阵的定义,加(page29)、减(page29)、乘(page30)、转置(page30)、逆(page31)知道怎么回事2.最小二乘法P39-P41(定义最小二乘解)3.第三节没有听,求听课学霸补充第三章、数据的分析方法和参数的统计推断1.数据的分析方法(算数平均、加权算数平均、几何平均、移动平均)(1)几种分析方法的定义(2)几中分析方法的不同(3)每种分析方法的具体作用(4)移动平均法中k的选择(5)指数平滑法的意义,α的选择,P552.t分布的概率密度函数3.矩估计法定义4.几大似然估计法P65,例题3.7例题3.85.贝叶斯估计和极大极小估计(应该是只看一下概念就可以了)6.假设检验(1)基本思想P75(2)双边假设检验(3)单边假设检验(4)参数检验P807.方差分析的思想、作用和模型第四章、一元线性回归(计算题)回归方程的求法,显著性检验,经济解释(各参数的解释),不显著的解释第六章、虚拟变量的回归模型1.虚拟变量的作用及模型2.应用虚拟变量改变回归直线的截距、斜率3.对稳定性的检验第二篇:2007计量经济学复习要点2007年计量经济学课程要点归纳1.十大经典假设的证明(关于两变量模型的性质检验)2.BLUE估计量的证明3.自相关检验方法(检验方法一定要记住)4.异方差检验方法(至少三种)5.孙老师讲过的附录要留意6.异方差与自相关的补救措施7.违反十大经典假设情况下的问题怎么解决(如多重共线性,异方差,自相关问题,虚拟变量的估计)注:以上重点均是提供参考,不做考试说明计量考察的重点是对计量模型的建立与估算,结果评价与补救思路的考察,没有大量的数学计算,请同学们放心!建议大家根据参考要点确定进度,并根据孙老师上课的重点决定自己的复习范围!希望同学们认真复习,考出好成绩!王琳第三篇:计量经济学复习笔记计量经济学复习笔记CH1导论1、计量经济学: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,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。

计量经济学期末考试复习资料

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《计量经济学》课程综合复习资料一、单选题1.个人保健支出的计量经济模型为:i i i i X D Y μβαα+++=221,其中i Y 为保健年度支出;i X 为个人年度收入;虚拟变量⎩⎨⎧=大学以下大学及以上012i D ;i μ满足古典假定。

则大学以上群体的平均年度保健支出为()。

A.i i i i X D X Y E βα+==12)0,/(B.i i i i X D X Y E βαα++==212)1,/(C.21αα+D.1α答案:B2.假设根据某地区1970——1999年的消费总额Y (亿元)和货币收入总额X (亿元)的年度资料,估计出库伊克模型如下,则()。

216.14323997.0)9166.12()7717.5()6521.1(8136.02518.09057.6ˆ21===-=++-=-DW F R t Y X Y t t tA.分布滞后系数的衰减率为0.1864B.在显著性水平05.0=α下,DW 检验临界值为3.1=l d ,由于3.1216.1=<=l d d ,据此可以推断模型扰动项存在自相关C.即期消费倾向为0.2518,表明收入每增加1元,当期的消费将增加0.2518元D.收入对消费的长期影响乘数为1-t Y 的估计系数0.8136答案:C3.设t u 为随机误差项,则一阶线性自相关是指()。

答案:B4.设线性回归模型为i i i i u x x y +++=33221βββ,下列表明变量之间具有完全多重共线性的是()。

其中v 为随机误差项。

答案:A5.已知模型的形式为u x y 21+β+β=,在用实际数据对模型的参数进行估计的时候,测得DW 统计量为0.52,则广义差分变量是()。

A.1,148.048.0----t t t t x x y yB.117453.0,7453.0----t t t t x x y yC.1152.0,52.0----t t t t x x y yD.1174.0,74.0----t t t t x x y y答案:D6.已知模型的形式为01Y X u ββ=++,在用实际数据对模型的参数进行估计的时候,测得DW 统计量为0.6453,则广义差分变量是()。

计量经济学复习要点

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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。

计量经济学复习资料1.docx

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《计量经济学》复习资料第一章绪论一、填空题:1.计量经济学是以揭示经济活动中客观存在的__________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__________、__________、__________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__________关系,用__________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关系,用__________性的数学方程加以描述。

3.经济数学模型是用__________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__________计量经济学和__________计量经济学。

5.计量经济学模型包括__________和__________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__________、____________________、____________________。

7.确定理论模型中所包含的变量,主要指确定__________。

8.可以作为解释变量的几类变量有__________变量、__________变量、__________变量和__________变量。

9.选择模型数学形式的主要依据是__________。

10.研究经济问题时,一般要处理三种类型的数据:__________数据、__________数据和__________数据。

11.样本数据的质量包括四个方面__________、__________、__________、__________。

12.模型参数的估计包括__________、__________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__________检验、__________检验、__________检验和__________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__________检验、__________检验、解释变量的__________检验。

计量经济学试题及答案

计量经济学试题及答案

计量经济学试题及答案一、选择题1. 计量经济学是研究经济现象的一种方法,其特点是()。

A. 历史性B. 科学性C. 主观性D. 人文性答案:B. 科学性2. 下列哪个属于计量经济学的基本假设()。

A. 完全竞争市场假设B. 政府干预市场假设C. 供需平衡假设D. 多元线性回归假设答案:D. 多元线性回归假设3. 计量经济学的数据分析方法一般可以分为()。

A. 定性分析和定量分析B. 统计分析和经济分析C. 单元根分析和平稳性分析D. 截面数据分析和时间序列分析答案:D. 截面数据分析和时间序列分析二、填空题1. 计量经济学的核心方法之一是()。

答案:回归分析2. 计量经济学中的“OLS”缩写代表()。

答案:最小二乘法3. 计量经济学中用来衡量变量之间关系强度的指标是()。

答案:相关系数三、简答题1. 请简要解释计量经济学中的“异方差性”问题,并提供解决方法。

答案:异方差性是指随着解释变量的变化,误差项的方差也会发生变化。

解决异方差性问题的方法包括加权最小二乘法、异方差稳健标准误差、变量转换等。

2. 请阐述计量经济学中的“内生性”问题及其影响。

答案:内生性是指解释变量与误差项之间存在相关性,会导致回归结果的系数估计具有偏误。

内生性问题的存在会使得回归结果失去解释力,并产生错误的推断结论。

四、论述题1. 计量经济学中,时间序列分析的应用范围及方法。

答案:时间序列分析适用于研究同一经济变量随时间变化的规律和趋势。

时间序列分析的方法包括平稳性检验、单位根检验、阶梯回归模型等。

2. 多元线性回归模型的基本原理和步骤。

答案:多元线性回归模型是通过建立多个解释变量与一个被解释变量之间的线性关系来描述经济现象。

步骤包括选择适当的解释变量、估计回归方程、检验回归方程的显著性、解释回归方程及进行诊断检验等。

这篇文章介绍了计量经济学的一些基本概念和方法。

通过选择题、填空题、简答题和论述题的形式给出了一些试题及相应的答案。

计量经济学复习资料整理

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第一章1、建立与应用计量经济学模型的主要步骤有哪些?(1)根据经济理论建立计量经济模型;(2)样本数据的搜集;(3)估计参数;(4)模型的检验;(5)模型的应用。

2、模型的检验包括几个方面?具体含义?(1)经济意义检验。

即观测模型参数的符号在经济意义上是否合理;(2)统计准则检验。

从数学上证明所建立的模型是否成立,即评定建立在样本观察值基础上的参数估计值的可靠性和精确度;(3)计量经济准则检验。

是从参数估计的条件上证明所建立的模型是否成立;(4)模型预测检验。

主要是检验模型参数估计值的稳定性和相关样本容量变化的灵敏度。

第二章1、经典假设条件的内容是什么?(1)零均值假定。

即在给定xt的条件下,随机误差项ut的数学期望为零,即E(ut)=0;(2)同方差假定。

误差项ut的方差与t无关,为一个常数,即Var(ut)=(3)无自相关假定。

即不同的误差项ut和us相互独立,即Cov(ut,us)=0(4)解释变量xt与随机误差项ut不相关假定,即Cov(xt,us)=0(5)正态性假定。

即随机误差项ut服从均值为零,方差为的正太分布,即Yt~N(0,)2、最小二乘估计量有哪些特性?(1)线性。

是指参数估计值b0和b1分别为观测值yt和随机误差项ut的线性函数;(2)无偏性。

是指参数估计量b0和b1的均值分别等于总体参数值b0和b1。

(3)有效性。

是指在所有的线性\无偏估计量中,最小二乘估计量b0和b1的方差是最小的。

既是无偏的,同时又是最小方差的估计量,称为最佳无偏估计量。

在古典假定条件下,OLS估计量b0和b1是参数b0和b1的最佳线性无偏估计量,这一结论就是高斯马尔可夫定理。

第四章重要1、样本分段法检验异方差性的基本步骤及其适用条件?(1)将观察值按解释变量的大小顺序排列,被解释变量和解释变量保持原来的对应关系;(2)将排列在中间的约四分之一的观察值删除掉,除去的观察值记为c,则余下的观察值分为两个部分,每部分的观察值为(n-c)/2 .(3)提出假设检验。

计量经济学考试重点

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一、题型1.单选(15•1')2.多选(5•2')3.名词解释(5•3')4.简答题(5•5')5.计算题(3-4个,5'-8'一个)(一)绪论1.计量经济学这一名词的来历2.主要代表人物3.常用分类4.基本功能(结构分析,政策评价,经济预测)5.模型体系6.变量类型(二)一元线性回归1.回归的含义2.回归和相关的关系3.总体回归函数与样本回归函数4.随机误差项的含义和意义5.最小二乘估计的基本假定6.高斯-马尔科夫定理以及其意义7.判定系数8.检验与估计9.p值10.t统计量、F统计量的区别 11.如何在eviews中找出分析指标12.用eviews写方程的命令和方法,见教材附录(三)多元回归1.多重共线性2.多元回归中最小二乘估计的矩阵表达3.调整的判定系数4.回归模型的函数形式以及其参数的含义与解释(四)违背经典假定的回归模型1.异方差,自相关,多重共线性的含义,造成的后果,检验方法2.重点掌握的几个方法:加权最小二乘;广义差分法;DW检验;工具变量法(五)虚拟变量模型1.虚拟变量陷阱2.虚拟变量如何设定,如何引进(六)滞后变量模型1.模型的分类2.阿尔蒙多项式3.库伊克模型,部分调整模型变换后的结果及随机误差项的特点4.格兰杰因果关系及其检验(七)联立方程模型1.联立方程偏误2.伪回归3.简化式与结构式4.间接最小二乘,二阶段最小二乘5.随机解释变量的最小二乘估计量的性质6.h检验7.模型的识别(八)时间序列1.种类2.识别3.平稳性4.单位根检验计量经济学重点第一章绪论1、模型变量种类2、数据的分类3、建模的依据4、建模的步骤5、模型检验的准则6、模型使用的具体内容第二章一元线性回归模型第三章多元线性回归模型1、最小二乘法的基本原理2、高斯假定基本内容3、判定系数t、F统计量的计算4、回归系数t的检验、F检验5、最小二乘统计性质6、高斯—马尔科夫内容、含义7、模型优劣评价第四章违背经典假定的回归模型第一节异方差性1、什么叫异方差2、产生异方差的原因3、异方差检验的方法、后果4、修正异方差加权最小二乘法第二节自相关1、什么叫自相关2、产生自相关的原因3、DW检验方法应用的条件、局限4、如何依据DW值作相关判别5、存在自相关参数估计的方法第三节多重共线性1、什么是多重共线性2、怎样判断是否存在多重共线性3、多重共线性补救措施第四节随机解释变量1、什么是随机解释变量2、存在随机解释变量仍用最小二乘的后果3、参数估计的方法第五章虚拟变量模型1、什么叫虚拟变量2、虚拟变量设置规则3、如何在模型中引入虚拟变量4、什么是虚拟变量陷阱5、模型中引入虚拟变量虚拟变量系数的含义6、什么事截距变动模型什么是斜率变动模型第六章滞后变量模型1.什么是分布滞后模型2.参数估计方法3.什么是自适应模型建模的理论依据4、什么是局部调整模型其参数估计方法5、什么是长期乘数、短期乘数、延期乘数第七章联立方程模型1、什么是结构方程?什么是结构方程模型?简化方程模型?2、变量的分类、概念3、什么是联立性偏误4、模型识别方法及其应用5、可识别的方程其参数估计方法有哪些?6、什么是间接最小二乘、两阶段最小二乘、工具变量法第八章时间序列经济计量模型1、时间序列的平稳条件2、什么是白噪声?随机游走?3、什么是单位根检验4、单位根检验的方法5、什么叫单整?6、时间序列AR、MA、ARMA 识别规则7、什么是自相关函数、偏自相关函数8、什么叫协整?。

计量经济学复习资料(重要)

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: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。

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。

计量经济学期末考试复习题答案

计量经济学期末考试复习题答案

复习题(1)答案一、 单项选择题1、全对数模型 u X Y ++=ln ln ln 21ββ 中,参数 2β的含义是( C )。

A. X 对于 Y 的增长率;B. X 对于 Y 的发展速度;C. X 对于 Y 的弹性;D. X 对于 Y 的边际变化;2、回归分析中的最小二乘法(OLS )准则是( D )。

D. 使∑=-ni iiY Y 1)ˆ(达到最小值; B. 使 iiY Y ˆmin -达到最小值;C. 使 ii Y Y ˆmax -达到最小值; D. 使 21)ˆ(∑=-ni iiY Y 达到最小值;3、回归模型中具有异方差性时,仍然采用 OLS 估计模型,则以下说法正确的是( A )。

A. 参数估计量无偏、方差非最小;B. 参数估计量无偏、方差最小;C. 常用 F 检验失效;D. 参数的估计量有偏.4、 在一元线性回归模型中,样本回归方程可表示为( C )。

A . i i i u X Y ++=10ββ B. i i i u X Y E Y +=)|(C. ii X Y 10ˆˆˆββ+= D. i i X X Y E 10)|(ββ+=5、 最容易产生异方差的数据为 ( C )。

A. 时序数据;B. 混合数据;C. 截面数据D. 年度数据6、 White 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7、在模型 t t t t u X X Y +++=2110ββ的回归分析结果报告中,有F = 263489.23, F 的p值=0.000 ,则表明( C )A. 解释变量t X 1对t Y 的影响是显著的;B. 解释变量t X 2对t Y 的影响是显著的;C. 解释变量t X 1和t X 2对t Y 的联合影响是显著的;D. 解释变量t X 1和t X 2对t Y 的影响均不显著;8、多元线性回归模型中,发现各参数估计量的 t 值很小,但模型的 R 2 和F 值很大,这说明模型存在( A )。

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《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(1.4.5)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。

5.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?页12 共页1 第为什么需要进行拟合优度检验?3.)4.如何缩小置信区间?(P46???????)???1?t?P(s?t?s????iii??ii22增大样本容量。

样本容量变大,可使样本参数估计量的标准差减).由上式可以看出(1)提高模型的拟合优(2小;同时,在同样置信水平下,n越大,t分布表中的临界值越小。

残差平方和因为样本参数估计量的标准差和残差平方和呈正比,模型的拟合优度越高,度。

应越小。

的假设检验5.以一元线性回归为例,写出β0对总体参数提出假设1).01,H:?:H?=00001 H02)以原假设构造t统计量,????????0000)?2~t(t??nS??222??xXn??ii0??0?t)由样本计算其值3 S??0(n-2) t 4)给定显著性水平?,查t 分布表得临界值/2?)比较,判断5 ,接受H ;若|t|> t ?/2(n-2),则拒绝H10;,接受H H |t|? t ?/2(n-2),则拒绝若01上届重点:一元线性回归模型的基本假设、随机误差项产生的原因、最小二乘法、参数经济意义、(平检验(△(中国居民人均消费支出对人均里的表GDP的回归)、t 决定系数、第二章PPT 输出的估计结果方)代表意义;△(平方)的认识)、能够读懂Eviews)第二章课后题(1.3.9.10 1.为什么计量经济学模型的理论方程中必须包含随机干扰项?(经典模型中产生随机误差的原因)由于是随机答: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。

还有其他无法在模除了解释变量的影响外,变量,意味着影响被解释变量的因素是复杂的,页12 共页2 第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宋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。

3.一元线性回归模型的基本假设主要有哪些?违背基本假设的模型是否不可以估计?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,若是随机变量,则与随机干扰项不相关。

实际上,这些假设都是针对普通最小二乘法的。

在违背这些基本假设的情况下,普通最小二乘估计量就不再是最佳线性无偏估计量,因此使用普通最小二乘法进行估计己无多大意义。

但模型本身还是可以估计的,尤其是可以通过最大似然法等其他原理进行估计。

假设1. 解释变量X是确定性变量,不是随机变量;假设2. 随机误差项?具有零均值、同方差和不序列相关性:E(?)=0 i=1,2, …,n i2 i=1,2, …,n ?)= Var (??i Cov(??)=0 i≠j i,j=1,2, …,nji,假设3. 随机误差项?与解释变量X之间不相关:Cov(X, ?)=0 i=1,2, …,n ii假设4. ?服从零均值、同方差、零协方差的正态分布2 ) i=1,2, …,n~N(0, ???i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?2n?,?QX)/n?(X?i假设6. 回归模型是正确设定的9、10题为计算题,见课本P52,答案见P17第三章经典单方程计量经济学模型:多元线性回归模型上届重点:F检验、t检验调整的样本决定系数、“多元”里为什么要对△(平方)系数进行调整?第三章课后题(1.2.7.9.10)1.多元线性回归模型的基本假设是什么?在证明最小二乘估计量的无偏性和有效性的过程中,哪些基本假设起了作用?答:多元线性回归模型的基本假定仍然是针对随机干扰项与针对解释变量两大类的假设。

针对随机干扰项的假设有:零均值,同方差,无序列相关且服从正态分布。

针对解释量的假设有;解释变量应具有非随机性,如果后随机的,则不能与随机干扰项相关;各解释变量之间不存在(完全)线性相关关系。

在证明最小二乘估计量的无偏性中,利用了解释变量非随机或与随机干扰项不相关的假定;在有效性的证明中,利用了随机干扰项同方差且无序列相关的假定。

2.在多元线性回归分析中,t检验和F检验有何不同?在一元线性回归分析中二者是否有等价作用?(见课本P70)页12 共页3 第答:在多元线性回归分析中,t检验常被用作检验回归方程中各个参数的显著性,而F检验则被用作检验整个回归关系的显著性。

各解释变量联合起来对被解释变量有显著的线性关系,并不意味着每一个解释变量分别对被解释变量有显著的线性关系。

在一元线性回归分析中,二者具有等价作用,因为二者都是对共同的假设——解释变量的参数等于零一一进行检验。

7、9、10题为计算题,见课本P91,答案见P53第四章经典单方程计量经济学模型:放宽基本假定的模型页12 共页4 第重点掌握:页12 共页5 第参考重点: 1.以多元线性回归为例说明异方差性会产生怎样的后果?(可能为论述题)2.检验、修正异方差性的方法?3.以多元线性回归为例说明序列相关会产生怎样的后果?(预测,矩阵表达式推到)检验、修正序列相关的方法?4. 检验法(前提条件)?5.什么是DW6.以多元线性回归为例说明多重共线性会产生怎样的后果7.检验、修正多重共线性的方法?8.随机解释变量问题的三种分类?分别造成的后果是什么?工具变量法的前提假设9.页12 共页6 第1)与所替代的随机解释变量高度相关2)与随机干扰项不相关3)与模型中其他解释变量不相关,以避免出现多重共线性上届重点:异方差、序列相关、多重共线性等违背基本假设的情况产生原因、后果、识别方式方法、D.W、广义差分法第四章课后题(1.2)1、2题为计算题,见课本P134,答案见P84第五章经典单方程计量经济学模型:专门问题上届重点:虚拟变量的含义与设定、滞后变量的含义、为何加入滞后和虚拟变量第五章课后题(1.3.4.10)1.回归模型中引入虚拟变量的作用是什么?有哪几种基本的引入方式?它们各适合用于什么情况?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。

加法方式与乘法方式是最主要的引入方式。

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。

3.滞后变量模型有哪几种类型?分布滞后模型使用OLS方法存在哪些问题?答:滞后变量模型有分布滞后模型和自回归模型两大类,前者只有解释变量及其滞后变量作为模型的解释变量,不包含被解释变量的滞后变量作为模型的解释变量;而后者则以当期解释变量与被解释变量的若干期滞后变量作为模型的解释变量。

分布滞后模型有无限期的分布滞后模型和有限期的分布滞后模型;自回归模型又以Coyck模型、自适应预期模型和局部调整模型最为多见。

分布滞后模型使用OLS法存在以下问题:(1)对于无限期的分布滞后模型,由于样本观测值的有限性,使得无法直接对其进行估计。

(2)对于有限期的分布滞后模型,使用OLS方法会遇到:没有先验准则确定滞后期长度,对最大滞后期的确定往往带有主观随意性;如果滞后期较长,由于样本容量有限,当滞后变量数目增加时,必然使得自由度减少,将缺乏足够的自由度进行估计和检验;同名变量滞后值之间可能存在高度线性相关,即模型可能存在高度的多重共线性。

4.产生模型设定偏误的主要原因是什么?模型设定偏误的后果以及检验方法有哪些?答:产生模型设定偏误的原因主要有:模型制定者不熟悉相应的理论知识;对经济问题本身认识不够或不熟悉前人的相关工作:模型制定者手头没有相关变量的数据;解释变量无法测量或数据本身存在测量误差。

页12 共页7 第模型设定偏误的后果有:(1)如果遗漏了重要的解释变量,会造成OLS估计量在小样本下有偏,在大样本下非一致;对随机干扰项的方差估计也是有偏的。

(2)如果包含了无关的解释变量,尽管OLS估计量具有无偏性与一致性,但不具有最小方差性。

(3)如果选择了错误的函数形式,则后果是全方位的,不但会造成估计的参数具有完全不同的经济意义,而且估计结果也不同。

对模型设定偏误的检验方法有:检验是否含有无关变量,可以使用t检验与F检验完成:检验是否有相关变量的遗漏或函数形式设定偏误,可以使用残差图示法,Ramsey提出的RESET检验来完成。

10.简述约化建模理论与传统理论的异同点?答:Hendry的约化建模理论的核心是“从一般到简单”的建模思想,即首先提出一个包括各种因素在内的“一般”模型,然后再通过观测数据,利用各种检验对模型进行检验并化简,最后得到一个相对简单的模型。

传统建模理论的主导思想是“从简单到复杂”的建模思想,它首先提出一个简单的模型,然后从各种可能的备选变量中选择适当的变量进入模型,最后得到一个与数据拟合较好的较为复杂的模型。

从二者的主要联系上看,它们都以对经济现象的解释为目标,以已有的经济理论为建模依据,以对数据的拟合程度作为模型优劣的重要的判定标准之一,也都有若干检验标推。

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