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。

1 2．对于多元线性回归模型，为什么在进行了总体显着性F 检验之后，还要对每个回归系数进行是否为0

的t 检验

1 3.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

1 5.修正的决定系数及其作用。

1 6.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。

1 9.什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。

52 •简述联立方程的类型有哪几种

53 •简述联立方程的变量有哪几种类型

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。

个方面：①模型中被忽略掉的影响因素造成的误差； （1分）③变量的测量误差； （1分）④随机因素

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： ％ ryx ；在回归分析中， ？ K K 焉和

X t a

° ? %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 b 和b 分别为观测值 yt 和随机误差项Ut 的线性函数或线性组合。 （1分）②无偏性，指参数估计量 b 和?的均值（期望值）分别等于总体参数 6和b1。（ 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 比和b 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 结论就是着名的高斯－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着性 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着性 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

是否显着。 （ 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 是显着的，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着的。 （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着进行检验，即进行 t 检验。（ 1 分） 13.

给定二元回归模型：

yt b

° b1X1t ①乂/ Ut ，请叙述模型的古典假定。

1 分）产生随机误差项的原因有以下几 （1分）②模型关系认定不准确造成的误差;