计量经济学重点(简答论述题)
计量经济学重点简答论述题

计量经济学重点(简答题)一、什么就是计量经济学?计量经济学,又称经济计量学,它就是以一定的经济理论与实际统计资料为依据,运用数学、统计学与计算机技术,通过建立计量经济学模型,定量分析经济变量之间的随机因果关系、。
二、计量经济学的研究的步骤就是什么?1)理论模型的设计A.理论或假说的陈述;B.理论的数学模型的设定;C.理论的计量经济模型的设定。
i.把模型中不重要的变量放进随机误差项中;ii.拟定待估参数的理论期望值。
2)获取数据数据来源:网络、统计年鉴、报纸、杂志数据类别:时间序列数据、截面数据、混合数据、虚变量数据。
数据要求:完整性、准确性、可比性、一致性i.完整性:模型中包含的所有变量都必须得到相同容量的样本观察值。
ii.准确性:统计数据或调查数据本身就是准确的。
iii.可比性:数据口径问题。
iv.一致性:指母体与样本的一致性。
3)模型的参数估计:普通最小二乘法。
4)模型的检验:经济学检验;统计学检验;计量经济学检验;模型的预测检验。
5)模型的应用:结构分析;经济预测;政策评价;经济理论的检验与发展。
三、简述统计数据的类别?时间序列数据、截面数据、混合数据、虚变量数据。
1)时间序列数据:按时间先后排列收集的数据。
采纳时间序列数据的注意事项:A.所选择的样本区间的经济行为一致性问题。
B.样本数据在不同样本点之间的可比性问题。
C.样本数据过于集中的问题。
不能反映经济变量间的结构关系,应增大观察区间。
D.模型的随机误差项序列相关问题。
2)截面数据:又称横向数据,就是一批发生在同一时间截面上的调查数据。
研究某时点上的变化情况。
采纳截面数据的注意事项:A.样本与母体的一致性问题。
B.随机误差项的异方差问题。
3)混合数据:也称面板数据,既有时间序列数据,又有截面数据。
4)虚变量数据:又称二进制数据,只能取0与1两个值,表示的就是某个对象的质量特征。
四、模型的检验包括哪几个方面?具体含义就是什么?1)经济学检验:参数的符合与大致取值。
(完整word版)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)统计检答:1在解释变量中被忽略的因素的影响(影响不显着的因素、未知的影响因素、无法获得数据的因素);变量观测值的观测误差的影响;模型关系的设定误差的影响;其它随机因素的影响。
11.为什么要计算调整后的可决系数?在应用过程中发现,如果在模型中增加一个解释变量,?往往增大。
这是因为残差平方和往往随着解释变量的增加而减少,至少不会增加。
这就给人一个错觉:要使得模型拟合得好,只要增加解释变量即可。
但是,现实情况往往是,由增加解释变量个数引起的的增大与拟合好坏无关,需调整。
=0.89表示被解释变量Y的变异性的89%能用估计的回归方程解释。
12.叙述多重共线性的概念、后果和补救措施。
概念:如果两个或多于两个解释变量之间出现了相关性,则称模型存在多重共线性。
后果:1、估计量仍然是无偏的2、参数估计量的方差和标准差增大3、置信区间变宽4、t统计量会变小5、估计量对模型设定的变化及其敏感6、对方程的整体拟合程度几乎没有影响7、回归系数符号有误补救措施:1、什么都不做2、去掉多余的变量3、增大样本容量13.叙述异方差性的概念、后果和补救措施。
概念:对于不同的样本点,随机干扰项的方差不再是常数,而是互不相同,则认为出现了异方差性。
后果:参数估计非有效,变量的显着性检验失去意义,模型的预测失效补救措施:1、加权最小二乘法(WLS)(对原模型加权,使之变成一个新的不存在异方差性的模型,然后采用OLS估计其参数)。
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。
计量经济学重点(简答论述题)

计量经济学重点(简答论述题)计量经济学简答题重点一、计量经济学的定义及作用计量经济学,又称经济计量学,是基于经济理论和实际统计资料,利用数学、统计学和计算机技术建立模型,定量分析经济变量之间的随机因果关系的学科。
其作用在于提供科学的方法和工具,帮助经济学家和政策制定者更好地理解和预测经济现象,评估政策效果,推动经济理论的发展。
二、计量经济学研究步骤计量经济学研究步骤包括理论模型的设计、数据获取、模型参数估计、模型检验和模型应用。
其中,理论模型的设计需要明确理论或假说的陈述,建立数学模型和计量经济模型。
数据获取需要注意完整性、准确性、可比性和一致性。
模型参数估计采用普通最小二乘法。
模型检验包括经济学检验、统计学检验和计量经济学检验。
模型应用包括结构分析、经济预测、政策评价和经济理论的检验与发展。
三、统计数据的类别及注意事项统计数据的类别包括时间序列数据、截面数据、混合数据和虚变量数据。
时间序列数据是按时间先后排列收集的数据,需要注意样本区间的经济行为一致性、可比性和集中性以及随机误差项序列相关问题。
截面数据是一批发生在同一时间截面上的调查数据,需要注意样本与母体的一致性和随机误差项的异方差问题。
混合数据既有时间序列数据又有截面数据。
虚变量数据只能取和1两个值,表示某个对象的质量特征。
四、模型的检验内容及含义模型的检验包括经济学检验、统计学检验和计量经济学检验。
经济学检验主要检验参数的符合和大致取值。
统计学检验包括拟合优度检验、模型的显著性检验和参数的显著性检验。
计量经济学检验包括序列相关性、异方差检验和多重共线性检验。
模型的预测检验可通过扩大样本容量或变换样本重新估价模型,或利用模型对样本期以外的某一期进行预测。
五、回归分析和相关分析的联系与区别回归分析是一种数学方法,用于研究变量之间的依赖关系,以解释变量和解释变量为基础。
相关分析也是研究变量间关系的方法,但不考虑因果关系,只关注变量之间的相关程度。
计量经济学简答

计量经济学简答简答1、简述经济计量分析工作的程序设定模型、估计参数、检验模型、应用模型2、简述回归分析与相关分析区别与联系两者都是研究相关关系的方法。
但二者也有区别。
相关分析关心的是变量之间的相关程度,但并不能反映变量之间的因果关系;而回归分析则要通过建立回归方程来估计解释变量与被解释变量之间的因果关系。
此外,在回归分析中,定义被解释变量为随机变量,解释变量为非随机变量;而在相关分析中,把所考察的变量都看作是随机变量。
3、简述普通最小二乘法估计原理普通最小二乘法简称OLS,是应用最多的参数估计方法,也是从最小二乘原理出发的其他估计方法的基础。
具有以下优良特性:残差平方和最小,无偏性和线性特征。
4、简述方差非齐性的后果参数的普通最小二乘估计虽然是无偏的,但却是非有效的。
参数估计量的方差是有偏的,这将导致参数的假设检验失效,模型预测失效,是非有效的。
5、简述序列相关的后果当一个线性回归模型的随机误差项存在自相关时,就违背了线性回归方程的古典假定,如果仍然用普通最小二乘法估计参数,将会产生严重后果。
自相关产生的后果与异方差情形类似。
自相关影响OLS估计量的有效性,有效性不再成立,存在比OLS模型更为有效的估计方法。
存在序列相关时,OLS方法下的各种检验失效,模型预测失效。
因为βi估计的方差不等于OLS方法下计算的方差。
6、简述多重共线处理方法追加样本信息,使用非样本先验信息,进行变量形式的转换,使用有偏估计7、简述DW的局限性DW检验只适合一阶自回归形式,而并不适用于检验高阶自回归形式或其它形式的序列相关;模型中不含有滞后因变量。
若届时变量中有滞后变量,则DW检验将会失效;模型中含有截距项;存在不能判定的区域。
8、简述方差非齐性的检验方法样本分段比较法;残差回归检验法9、简述发达市场经济国家模型特点建模依据各流派经济理论;模型全面反映西方核算体系10、简述经济计量模型评价的准则经济理论准则;统计准则;经济计量准则11、简述需求函数的特性非负性,可加性,零阶齐次性,对称性,单调性12、什么是内生变量是指模型要解释的变量。
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.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,对较小残差平方和赋予较大的权重,对较大赋予较小的权重,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.②经济预测,即是利用建立起来的计量经济模型对被解释变量的未来值做出预测估计或推算。
计量经济学重点(简答题)

计量经济学重点(简答题)一、什么是计量经济学?计量经济学,又称经济计量学,它是以一定的经济理论和实际统计资料为依据,运用数学、统计学和计算机技术,通过建立计量经济学模型,定量分析经济变量之间的随机因果关系.。
二、计量经济学的研究的步骤是什么?1)理论模型的设计A.理论或假说的陈述;B.理论的数学模型的设定;C.理论的计量经济模型的设定。
i.把模型中不重要的变量放进随机误差项中;ii.拟定待估参数的理论期望值。
2)获取数据数据来源:网络、统计年鉴、报纸、杂志数据类别:时间序列数据、截面数据、混合数据、虚变量数据。
数据要求:完整性、准确性、可比性、一致性i.完整性:模型中包含的所有变量都必须得到相同容量的样本观察值。
ii.准确性:统计数据或调查数据本身是准确的。
iii.可比性:数据口径问题。
iv.一致性:指母体与样本的一致性。
3)模型的参数估计:普通最小二乘法。
4)模型的检验:经济学检验;统计学检验;计量经济学检验;模型的预测检验。
5)模型的应用:结构分析;经济预测;政策评价;经济理论的检验与发展。
三、简述统计数据的类别?时间序列数据、截面数据、混合数据、虚变量数据。
1)时间序列数据:按时间先后排列收集的数据。
采纳时间序列数据的注意事项:A.所选择的样本区间的经济行为一致性问题。
B.样本数据在不同样本点之间的可比性问题。
C.样本数据过于集中的问题。
不能反映经济变量间的结构关系,应增大观察区间。
D.模型的随机误差项序列相关问题。
2)截面数据:又称横向数据,是一批发生在同一时间截面上的调查数据。
研究某时点上的变化情况。
采纳截面数据的注意事项:A.样本与母体的一致性问题。
B.随机误差项的异方差问题。
3)混合数据:也称面板数据,既有时间序列数据,又有截面数据。
4)虚变量数据:又称二进制数据,只能取0和1两个值,表示的是某个对象的质量特征。
四、模型的检验包括哪几个方面?具体含义是什么?1)经济学检验:参数的符合和大致取值。
计量经济学重点(简答论述题)

计量经济学重点(简答题)一、什么是计量经济学?计量经济学,又称经济计量学,它是以一定的经济理论和实际统计资料为依据,运用数学、统计学和计算机技术,通过建立计量经济学模型,定量分析经济变量之间的随机因果关系.。
二、计量经济学的研究的步骤是什么?1)理论模型的设计A.理论或假说的陈述;1)时间序列数据:按时间先后排列收集的数据。
采纳时间序列数据的注意事项:A.所选择的样本区间的经济行为一致性问题。
B.样本数据在不同样本点之间的可比性问题。
C.样本数据过于集中的问题。
不能反映经济变量间的结构关系,应增大观察区间。
D.模型的随机误差项序列相关问题。
2)截面数据:又称横向数据,是一批发生在同一时间截面上的调查数据。
研究某时点上的变化情况。
采纳截面数据的注意事项:A.样本与母体的一致性问题。
B.随机误差项的异方差问题。
3)混合数据:也称面板数据,既有时间序列数据,又有截面数据。
4)虚变量数据:又称二进制数据,只能取0和1两个值,表示的是某个对象的质量特征。
四、模型的检验包括哪几个方面?具体含义是什么?1)经济学检验:参数的符合和大致取值。
4)是研究一3)随机误差项在不同样本点之间是独立的,不存在序列相关。
4)随机误差项与解释变量之间不相关。
5)随机误差项服从0均值,同方差的正态分布。
七、总体回归函数和样本回归函数之间有哪些区别与联系?总体回归函数是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。
样本回归函数是将被解释变量Y的样本观测值的拟和值表示为解释变量的某种函数。
二者区别:描述的对象不同;模型建立的依据不同。
二者联系: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。
八、什么是随机误差项?随机误差项包括哪些因素?设定随机误差项的原因有哪些?随机误差项是模型设定中省略下来而又集体地影响着被解释变量Y的全部变量的替代物。
随机误差项包括以下因素:在解释变量中被忽略的因素的影响。
计量经济学简答题

第一章三、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。
答:计量经济学是经济理论、统计学和数学的综合。
经济学着重经济现象的定性研究,而计量经济学着重于定量方面的研究。
统计学是关于如何惧、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。
数量统计各种数据的惧、整理与分析提供切实可靠的数学方法,是计量经济学建立计量经济模型的主要工具,但它与经济理论、经济统计学结合而形成的计量经济学则仅限于经济领域。
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。
因此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。
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。
②经济预测,即是利用建立起来的计量经济模型对被解释变量的未来值做出预测估计或推算。
③政策评价,对不同的政策方案可能产生的后果进行评价对比,从中做出选择的过程。
④检验和发展经济理论,计量经济模型可用来检验经济理论的正确性,并揭示经济活动所遵循的经济规律。
3. 简述建立与应用计量经济模型的主要步骤。
答:一般分为5个步骤:①根据经济理论建立计量经济模型;②样本数据的收集;③估计参数;④模型的检验;⑤计量经济模型的应用。
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统计准则检验;③计量经济学准则检验;④模型预测检验。
第二章三、简答题1. 简述用普通最小二乘法求解模型i i i X Y μββ++=10的参数估计量的过程。
答:一元线性回归模型i i i X Y μββ++=10,采用普通最小二乘法进行参数估计的基本准则:22010111ˆˆˆˆmin (,)()n ni i i i i Q e Y X ββββ====--∑∑ (1) 利用微积分多元函数极值原理,要使01ˆˆ(,)Q ββ达到最小,(1)式对01ˆˆββ、的一阶偏导数都等于零,即:由(2)式可知,01011ˆˆ01ˆ ˆˆ()11== (4)i ii i i i Y n X Y X Y X nY Y X X n nβββββ+-=⇒=-=-∑∑∑∑∑∑(令,) 并将式(4)代入(3),可得: 或0111112ˆˆˆˆ0()()ˆ()()()()()ˆ=()()()(==)0?i i i i i ii i i i i i i i ii i i i i i i i i i Y X X Y Y X X X Y Y X X X X X Y Y X X Y Y x yX X X X X X X x x X X y Y Y ββββββ=--=-+-⇒------==-----=⇒∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑令, 因此,可得0101112221ˆˆˆˆ()()()ˆˆ()()()i i i i i i i i i i i i i i i Y X Y X n n X Y X Y X X Y Y x y n X X X X X X x ββββββ=-=----===---∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑或或 2. 计量经济学模型中随机误差项一般包括哪几个因素?答: ①内在随机性的因素,有人们的随机行为和客观存在的随机因素;②模型中被忽略掉的影响因素造成的误差;③模型的设定误差;④经济变量之间的合并误差;⑤变量的测量误差(数据观测误差);⑥未知的影响因素。
计量经济学简答

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。
计量经济学简答题52752

第一章三、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。
答:计量经济学是经济理论、统计学和数学的综合。
经济学着重经济现象的定性研究,而计量经济学着重于定量方面的研究。
统计学是关于如何惧、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。
数量统计各种数据的惧、整理与分析提供切实可靠的数学方法,是计量经济学建立计量经济模型的主要工具,但它与经济理论、经济统计学结合而形成的计量经济学则仅限于经济领域。
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。
因此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。
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。
②经济预测,即是利用建立起来的计量经济模型对被解释变量的未来值做出预测估计或推算。
③政策评价,对不同的政策方案可能产生的后果进行评价对比,从中做出选择的过程。
④检验和发展经济理论,计量经济模型可用来检验经济理论的正确性,并揭示经济活动所遵循的经济规律。
3. 简述建立与应用计量经济模型的主要步骤。
答:一般分为5个步骤:①根据经济理论建立计量经济模型;②样本数据的收集;③估计参数;④模型的检验;⑤计量经济模型的应用。
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统计准则检验;③计量经济学准则检验;④模型预测检验。
第二章三、简答题1. 简述用普通最小二乘法求解模型ii i X Y μββ++=10的参数估计量的过程。
答:一元线性回归模型i i i X Y μββ++=10,采用普通最小二乘法进行参数估计的基本准则:22010111ˆˆˆˆmin (,)()nni i i i i Q e Y X ββββ====--∑∑ (1) 利用微积分多元函数极值原理,要使01ˆˆ(,)Q ββ达到最小,(1)式对01ˆˆββ、的一阶偏导数都等于零,即:01011ˆˆ(,)=0ˆˆˆ(,)=0ˆQ Q ββββββ⎧∂⎪∂⎪⎨∂⎪⎪∂⎩201010100201010111ˆˆ()ˆˆ(,)ˆˆ==2()ˆˆˆˆ()ˆˆ(,)ˆˆ==2()ˆˆi i i ii i i i iY X Q Y X Y X Q Y X X ββββββββββββββββ⎧⎡⎤∂--∂⎣⎦⎪---⎪∂∂⎪⎨⎡⎤∂--⎪∂⎣⎦---⎪∂∂⎪⎩∑∑∑∑0101ˆˆ()0ˆˆ()=0 i i i i i Y X Y X X ββββ⎧--=⎪⎨--⎪⎩∑∑(2)(3) 由(2)式可知,01011ˆˆ01ˆ ˆˆ()11== (4)iii i i i Y n X Y X Y X n Y Y X X n nβββββ+-=⇒=-=-∑∑∑∑∑∑(令,)并将式(4)代入(3),可得:2011122111221ˆˆˆ ˆ0()()ˆˆ()0ˆ ()i i i i i i i i ii i i i i i i i i ii i Y X X X Y Y X X X nn X Y X Y X n X n X Y X Y n X X βββββββ=--=---⇒-+⇒-=-=-∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑ 或0111112ˆˆˆˆ0()()ˆ()()()()()ˆ=()()()(==)0?i i i i i i i i i i iiiii iiiiiii i i i Y X X Y Y X X X Y Y X X X X X Y Y X X Y Y x y X X X X X X X xx X X y Y Y ββββββ=--=-+-⇒------==-----=⇒∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑令,因此,可得0101112221ˆˆˆˆ()()()ˆˆ()()()i i i i i i i i i i i i i i i Y X Y X nn X Y X Y X X Y Y x y n X X X X X X x ββββββ=-=----===---∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑或或2. 计量经济学模型中随机误差项一般包括哪几个因素?答: ①内在随机性的因素,有人们的随机行为和客观存在的随机因素;②模型中被忽略掉的影响因素造成的误差;③模型的设定误差;④经济变量之间的合并误差;⑤变量的测量误差(数据观测误差);⑥未知的影响因素。
计量经济学复习要点和试题和论述题库及答案

计量经济学题库什么是OLS估计?原理ols估计是指样本回归函数尽可能好的拟合这组织,即样本回归线上的点与真实观测点的总体误差尽可能小的估计方法。
一、什么是计量经济学?答:计量经济学以经济理论为指导,以事实为依据,以数学和统计学为方法,以电脑技术为工具,从事经济关系与及经济活动数量规律的研究,并以建立和应用随机性的经济计量模型为核心的一门经济学科。
计量经济学模型揭示经济活动中各种因素之间的定量关系,用随机性的数量方程加以描述。
二、建立计量经济学模型的步骤和要点1.理论模型的设计(确定模型所包含的变量,确定模型的数量形式,拟定理论模型中的待估参数的理论期望值)2.样本数据的收集(常用的样本数据:时间序列数据,截面数据,虚变量数据)3.模型参数的估计(选择模型参数估计方法,应用软件的使用)4.模型的检验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。
经济意义检验——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;统计检验——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;计量经济学检验——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。
5.模型成功的三要素:理论、方法、数据三、计量经济学模型的应用方面(功能)答:结构分析,经济预测,政策评价,检验与发展经济理论四、引入随机干扰项的原因,内容?原因:1.代表未知的影响因素2.代表数据观测误差3.代表残缺数据4.代表模型设定误差5.代表众多细小影响因素6.变量的内在随机性内容:1.被遗漏的影响因素(由于研究者对客观经济现象了解不充分,或是由于经济理论上的不完善,以至于使研究者在建立模型时遗漏了一些对被解释变量有重要影响的变量);2.变量的测量误差(在观察和测量变量时,种种原因使观测值并不等于他的真实值而造成的误差);3.随机误差(在影响被解释变量的诸因素中,还有一些不能控制的因素);4.模型的设定误差(在建立模型时,由于把非线性关系线性化,或者略去模型)五、什么是随机误差项和残差,他们之间的区别是什么随机误差项u=Y-E(Y/X),而总体回归函数Y=Y^+e,其中e就是残差,利用Y^估计Y时带来的误差e=Y-Y^是对随机变量u的估计六、一元线性回归模型的基本假设主要有哪些?违背基本假设是否就不能进行估计1.回归模型是正确设定的;2.解释变量X是确定性变量不是随机变量;在重复抽样中取固定值。
计量经济学简答题与答案

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n2min。
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eii1参数估计结果的可靠性。
在不满足根本假设时,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 2 e赋予较大的权重,对较大i2e赋予较小的权i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、虚拟变量有哪几种根本的引入方式?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构造式方程的构造参数为什么不能直接应用OLS估计?答:主要的原因有三:第一,构造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构造分析,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。
计量经济学期末重点

计量经济学期末重点一、名词解释:1、计量经济学是以一定的经济理论和统计资料为基础,运用数学、统计学方法与电脑技术,以建立经济计量模型为主要手段,定量分析研究具有随机性特性的经济变量关系的一门经济学学科。
主要内容包括理论计量经济学和应用经济计量学。
理论经济计量学主要研究如何运用、改造和发展数理统计的方法,使之成为经济关系测定的特殊方法。
应用计量经济学是在一定的经济理论的指导下,以反映事实的统计数据为依据,用经济计量方法研究经济数学模型的实用化或探索实证经济规律。
2、平稳随机过程:平稳随机过程是在固定时间和位置的概率分布与所有时间和位置的概率分布相同的随机过程,即随机过程的统计特性不随时间的推移而变化,因此数学期望和方差这些参数不随时间和位置变化。
3、可决系数:可决系数,亦称测定系数、决定系数、可决指数。
与复相关系数类似的,表示一个随机变量与多个随机变量关系的数字特征,用来反映回归模式说明因变量变化可靠程度的一个统计指标,一般用符号“R”表示,可定义为已被模式中全部自变量说明的自变量的变差对自变量总变差的比值。
4、随机游走:随机游走(random walk)也称随机漫步,随机行走等是指基于过去的表现,无法预测将来的发展步骤和方向。
核心概念是指任何无规则行走者所带的守恒量都各自对应着一个扩散运输定律,接近于布朗运动,是布朗运动理想的数学状态,现阶段主要应用于互联网链接分析及金融股票市场中。
5、OLS:ols 全称ordinary least squares,是回归分析(regression analysis)最根本的一个形式,对模型条件要求最少,也就是使散点图上的所有观测值到回归直线距离的平方和最小。
普通最小二乘法6、BLUE:如果一个参数的估计量具有线性性(估计量是样本观察值的线性函数)、无偏性(估计量的数学期望等于真值)和估计误差方差最小等统计学性质,称其为最佳线性无偏估计量。
7、多重共线性:指线性回归模型中的解释变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系而使模型估计失真或难以估计准确。
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计量经济学重点(简答题)一、什么是计量经济学?计量经济学,又称经济计量学,它是以一定的经济理论和实际统计资料为依据,运用数学、统计学和计算机技术,通过建立计量经济学模型,定量分析经济变量之间的随机因果关系.。
二、计量经济学的研究的步骤是什么?1)理论模型的设计A.理论或假说的陈述;B.理论的数学模型的设定;C.理论的计量经济模型的设定。
i.把模型中不重要的变量放进随机误差项中;ii.拟定待估参数的理论期望值。
2)获取数据数据来源:网络、统计年鉴、报纸、杂志数据类别:时间序列数据、截面数据、混合数据、虚变量数据。
数据要求:完整性、准确性、可比性、一致性i.完整性:模型中包含的所有变量都必须得到相同容量的样本观察值。
ii.准确性:统计数据或调查数据本身是准确的。
iii.可比性:数据口径问题。
iv.一致性:指母体与样本的一致性。
3)模型的参数估计:普通最小二乘法。
4)模型的检验:经济学检验;统计学检验;计量经济学检验;模型的预测检验。
5)模型的应用:结构分析;经济预测;政策评价;经济理论的检验与发展。
三、简述统计数据的类别?时间序列数据、截面数据、混合数据、虚变量数据。
1)时间序列数据:按时间先后排列收集的数据。
采纳时间序列数据的注意事项:A.所选择的样本区间的经济行为一致性问题。
B.样本数据在不同样本点之间的可比性问题。
C.样本数据过于集中的问题。
不能反映经济变量间的结构关系,应增大观察区间。
D.模型的随机误差项序列相关问题。
2)截面数据:又称横向数据,是一批发生在同一时间截面上的调查数据。
研究某时点上的变化情况。
采纳截面数据的注意事项:A.样本与母体的一致性问题。
B.随机误差项的异方差问题。
3)混合数据:也称面板数据,既有时间序列数据,又有截面数据。
4)虚变量数据:又称二进制数据,只能取0和1两个值,表示的是某个对象的质量特征。
四、模型的检验包括哪几个方面?具体含义是什么?1)经济学检验:参数的符合和大致取值。
2)统计学检验:拟合优度检验;模型的显著性检验;参数的显著性检验。
3)计量经济学检验:序列相关性;异方差检验;多重共线性检验。
4)模型的预测检验:a,扩大样本容量或变换样本重新估价模型;b,利用模型对样本期以外的某一期进行预测。
五、回归分析和相关分析的联系和区别是什么?回归分析是处理变量与变量之间关系的一种数学方法,是研究一个变量关于另一个(些)变量的依赖关系的计算理论和方法。
其目的在于通过后者的已知或设定值,去估计或预测前者的(总体)均值。
前一个变量被称为被解释变量,后一个(些)变量称为解释变量。
回归分析与相关分析的联系:都是对变量间非确定相关关系的研究,均能通过一定的方法对变量之间的线性依赖程度进行测定。
回归分析与相关分析的区别:1相关分析研究的是两个随机变量之间的相关形式及相关程度,是通过相关系数来测定的,不考虑变量之间是否存在因果关系;而回归分析是以因果分析为基础的,变量之间的地位是不对称的,有解释变量与被解释变量之分,被解释变量是随机变量,而解释变量在一般情况下假定是确定性变量。
2相关分析所采用的相关系数,是一种纯粹的数学计算,相关分析关注的是变量之间的相互关联的程度,而回归分析在应用之间就对变量之间是否存在依赖关系进行了因果分析,在此基础上进行的回归分析,达到了深入分析变量间依存关系、掌握其运动规律的目的。
六、经典假设条件的内容是什么?(应用最小二乘法应满足的古典假定?)1)解释变量x1,x2,…,xk是确定性变量,不是随机变量;而且解释变量之间互不相关。
2)随机误差项具有0均值和同方差。
3)随机误差项在不同样本点之间是独立的,不存在序列相关。
4)随机误差项与解释变量之间不相关。
5)随机误差项服从0均值,同方差的正态分布。
七、总体回归函数和样本回归函数之间有哪些区别与联系?总体回归函数是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。
样本回归函数是将被解释变量Y的样本观测值的拟和值表示为解释变量的某种函数。
二者区别:描述的对象不同;模型建立的依据不同。
二者联系: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。
八、什么是随机误差项?随机误差项包括哪些因素?设定随机误差项的原因有哪些?随机误差项是模型设定中省略下来而又集体地影响着被解释变量Y的全部变量的替代物。
随机误差项包括以下因素:在解释变量中被忽略的因素的影响。
变量观测值的观察误差的影响。
模型关系的设定误差的影响。
其它随机因素的影响。
设定随机误差项的原因:理论的含糊性;数据的欠缺;节省的原则。
九、最小二乘估计量有哪些特性?高斯-马尔科夫定理的内容是什么?判断一个估计量是否为优良估计量需要考察的统计性质:线性,考察估计量是否是另一个随机变量的线性函数;无偏性,考察估计量的期望是否等于其真值;有效性,考察估计量在所有的无偏估计量中是否有最小方差。
上述三个统计特性称为估计量的小样本性质。
具有这类性质的估计量是最佳的线性无偏估计量。
在模型假定条件成立的情况下,根据普通最小二乘估计法得到的估计量具有BLUE的性质,这就是高斯-马尔科夫定理定理。
上述三个性质针对的是小样本,针对大样本还有三个渐近性质:渐近无偏性:表示当样本容量趋于无穷大时,估计量的均值趋于总体均值。
一致性:表示当样本容量趋于无穷时,估计量依概率收敛于总体的真值。
渐近有效性:样本容量趋于无穷时,估计量在所有的一致估计中,具有最小的渐近方差。
十、为什么用可决系数R2评价拟合优度,而不是用残差平方和作为评价标准?可决系数和相关系数有什么区别与联系?样本可决系数R2反映了回归平方和占总离差平方和的比重,表示由解释变量引起被解释变量的变化占被解释变量总的变化的比重,因而可用来判定回归直线拟合程度的优劣,该值大表示回归直线对样本店的拟合程度好。
残差平方和反映随机误差项包含因素对被解释变量变化影响的绝对程度,它与样本容量有关,样本容量大时,残差平方和一般也大,样本容量小时,残差平方和也小,因此样本容量不同时得到的残差平方和不能用于比较。
此外,检验统计量一般应是相对量而不能是绝对量,因而不宜使用残差平方和判断模型的拟合优度。
可决系数和相关系数的联系和区别:A.相关系数是建立在相关分析基础上的,研究的是随机变量之间的关系;可决系数则是建立在回归分析基础上,研究的是非随机变量X对随机变量Y的解释程度。
B.在取值上,可决系数是样本相关系数的平方。
C.样本相关系数是由随机的X和Y抽样计算得到,因而相关关系是否显著,还需进行检验。
十一、说明显著性检验的过程。
提出原假设和备择假设。
选择并计算在原假设成立情况下的统计量。
给定显著水平a,查临界值表进行判断。
十二、影响预测精度的主要因素是什么?样本容量;模拟的拟合优度。
十三什么是正规方程组?并说明多元线性回归最小二乘估计的正规方程组,能解出唯一的参数估计的条件是什么?正规方程组是根据最小二乘原理得到的关于参数估计值的线性代数方程组。
从最小二乘原理和最大似然原理出发,欲得到参数估计量,不管其质量如何,样本容量必须不少于模型中解释变量的数目(包括常数项),即n ≥ k + 1。
十三、在多元线性回归分析中,为什么用调整的可决系数衡量估计模型对样本观测值的拟合优度?未调整可决系数R2的一个总要特征是:随着样本解释变量个数的增加,R2的值越来越高,(即R2是解释变量个数的增函数)。
也就是说,在样本容量不变的情况,在模型中增加新的解释变量不会改变总离差平方和(TSS),但可能增加回归平方和(ESS),减少残差平方和(RSS),从而可能改变模型的解释功能。
因此在多元线性回归模型之间比较拟合优度时,R2不是一个合适的指标,需加以调整。
而修正的可决系数:其值不会随着解释变量个数k的增加而增加,因此在用于估计多元回归模型方面要优于未调整的可决系数。
十四、在多元线性回归分析中,可决系数R2与总体线性关系显著性检验统计量F之间有何关系?t检验与F检验有何不同?是否可以替代?在一元线性回归分析中二者是否有等价作用?在多元线性回归分析中,可决系数R2与总体线性关系显著性检验统计量F 关系如下:可决系数是用于检验回归方程的拟合优度的,F检验是用于检验回归方程总体显著性的。
两检验是从不同原理出发的两类检验,前者是从已经得到的模型出发,检验它对样本观测值的拟合程度,后者是从样本观测值出发检验模型总体线性关系的显著性。
但两者是关联的,这一点也可以从上面两者的关系式看出,回归方程对样本拟和程度高,模型总体线性关系的显著性就强。
在多元线性回归模型分析中,t检验常被用于检验回归方程各个参数的显著性,是单一检验;而F检验则被用作检验整个回归关系的显著性,是对回归参数的联合检验。
在多元线性回归中,若F检验拒绝原假设,意味着解释变量与被解释变量之间的线性关系是显著的,但具体是哪个解释变量与被解释变量之间关系显著则需要通过t检验来进一步验证,但若F检验接受原假设,则意味着所有的t检验均不显著。
两者是不可互相替代的。
在一元线性回归模型中,由于解释变量只有一个,因此F检验的联合假设等同于t检验的单一假设,两检验作用是等价的。
十五、什么是异方差?异方差产生的原因是什么?如何检验和处理?1)线性回归模型为Yt = b0 + b1X1t + b2X2t + ……+ bkXkt +ut经典回归中所谓同方差是指不同随机误差项Ut(t =1,2,…,n) 的方差相同,即Var(Ut) = 戴尔塔方(怎么打?)如果随机误差项的方差不是常数,则称随机项Ut具有异方差性。
Var(Ut) = 戴尔塔方≠常数2)异方差性产生的原因:A.模型中遗漏了某些逐渐增大的因素的影响。
B.模型函数形式的误定误差。
C.随机因素的影响。
3)检验异方差性的方法:图解法、帕克检验、格莱泽检验、斯皮尔曼的等级相关检验、哥德费尔德-匡特检验。
4)修正异方差性的主要方法:加权最小二乘法,通过赋予不同观测点以不同的权数,从而提高估计精度,即重视小误差的作用,轻视大误差的作用。
十六、模型存在异方差时,会对回归参数的估计与的检验产生什么影响?1)最小二乘估计不再是有效估计。
2)无法确定估计系数的标准误差。
3)T检验的可靠性降低。
4)增大模型的预测误差。
当模型存在异方差时,根据普通最小二乘法估计出的参数估计量仍具有线性特性和无偏性,但不再具有有效性;用于参数显著性的检验统计量,要涉及到参数估计量的标准差,因而参数检验也失去意义。
十七、序列相关违背了哪些基本假定?其来源有哪些?检验方法有哪些,都适用于何种形式的序列相关检验?模型的序列相关违背的基本假定是Cov(ui,uj) = 0 (i ≠j)。
序列相关的来源有:A.经济变量固有的惯性;B.模型设定的偏误;C.模型中遗漏了重要的带有自相关的解释变量;D.数据的“编造”。