计量经济学复习提纲(下)(10级)

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计量经济学期末复习提纲(红色部分要注意)绝密!!

计量经济学期末复习提纲(红色部分要注意)绝密!!

计量经济学期末复习提纲(红色部分要注意)绝密!!计量经济学复习提纲第一章绪论一、计量经济学的含义二、计量经济学与其他学科的联系与区别三、计量经济学的内容体系四、计量经济学的研究步骤五、计量经济学的发展概况需要掌握的主要内容1.如何理解计量经济学?(研究对象、理论基础、与经济学的区别、所研究变量的特点)计量经济学是经济学的一个分支,(起因:对经济问题的定量研究名词:1926年弗瑞希仿造出“Biometrics” “Econometrics”标志:1930年成立计量经济学会 1933年创刊《Econometrica》说明:“计量经济学” “经济计量学”)“用数学方法探讨经济学可以从好几个方面着手,但任何一个方面都不能和计量经济学混为一谈。

计量经济学与经济统计学绝非一码事;它也不同于我们所说的一般经济理论,尽管经济理论大部分具有一定的数量特征;计量经济学也不应视为数学应用于经济学的同义语。

经验表明,统计学、经济理论和数学这三者对于真正了解现代经济生活的数量关系来说,都是必要的,但本身并非是充分条件。

三者结合起来,就是力量,这种结合便构成了计量经济学。

”2.狭义计量经济学研究的是具有因果关系的经济现象,用的是回归的分析方法。

3.计量经济学的建模步骤?一、理论模型的设计: 确定模型包含的变量;确定模型的数学形式;拟定模型中待估计参数的理论期望值区间二、样本数据的收集三、模型参数的估计四、模型的检验计量经济学模型成功的三要素 :理论,数据,方法,三者缺一不可.4.选择解释变量时需要注意的问题:(1)根据经济规律确定变量的数目(2)考虑数据的可得性(3)考虑所有入选变量的关系,要求各变量独立。

---否则会引起多重共线性5.如何确定模型的数学形式?(1)根据经济理论(2)画散点图(3)试模拟6.什么是时间序列数据?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。

如我国国内生产总值从1949到2009的变化就是时间序列数据。

计量经济学复习资料

计量经济学复习资料

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。

2013年10级双学位《经济计量学》复习提纲

2013年10级双学位《经济计量学》复习提纲

《经济计量学》复习提纲一、考试题型及分值1.单项选择题15×1=152.多项选择题5×2=103.名词解释5×3=154.简答题5×5=255.计算题2×10=206.分析题1×15=15二、各章主要内容第一章绪论1. 经济计量学的概念、产生和发展2.经济计量学的内容体系3.经济计量分析工作的主要内容和工作程序4.随机方程5.内生变量、外生变量、前定变量、滞后变量6.验证模型的三准则7.使用模型——结构分析(弹性分析、乘数分析、比较静力分析)、预测未来、规划政策。

第二章一元线性回归模型1.回归的涵义、回归分析与相关分析的比较2.线性的含义3.总体回归函数、样本回归函数的概念与比较4.随机误差项的意义5.普通最小二乘估计(OLS)的原理、估计式6.经典线性回归模型的六个假定7.估计量的评价标准与高斯—马尔可夫定理8.判定系数R2——拟合优度的度量9.置信区间、样本量及其关系10.假设检验——t检验、F检验11.回归分析结果的报告与评价第三章多元线性回归模型1.多元线性回归模型及其假定2.回归分析中修正的判定系数及其应用3.回归系数估计量的方差与标准误4.最小二乘估计的性质5.回归系数的显著性检验——t检验6.回归模型的整体显著性检验——F检验7.回归模型的函数形式第四章违背经典假定的回归模型1.异方差的概念、产生的原因、后果、检验的方法、修正措施2.自相关的概念、表现形式、背景与原因、后果、检验方法、补救措施3.多重共线性的概念、产生的背景和原因、后果、检验的方法、补救措施4.随机解释变量的概念、问题的原因、后果、解决问题的方法第五章虚拟变量模型1.虚拟变量的概念与设定原则2.虚拟解释变量模型——截距变动模型与斜率变动模型、意义、检验等3.变参数模型4.分段回归第六章滞后变量模型1.产生滞后效应的原因2.滞后变量模型3.短(即期)期乘数、延期乘数、长期(总分布)乘数4.分布滞后模型估计的困难5.分布滞后模型估计的方法:经验加权法、阿尔蒙多项式法6.自回归模型的概念7.库伊克模型8.自适应预期模型9.部分调整模型10.自回归模型的估计中存在的问题、估计的方法——广义最小二乘法、工具变量法11.自回归模型的检验12.格兰杰检验三、基本概念1.内生变量、外生变量、结构分析2.总体回归线3.回归分析4.内生变量、外生变量5.短期影响乘数、长期影响乘数6.经济意义检验7.异方差、自相关8.对数线性模型9.虚拟变量陷阱10.无偏估计量、有效估计量、最佳线性估计量四、基本问题1.简述经济计量模型检验的三大原则。

计量经济学 复习纲要

计量经济学 复习纲要

第 3 讲多元线性回归
1. 变量系数的解释(剔除、控制其他因素的影响)
ˆ X ˆ X ˆ ˆ Y i 0 1 1i 2 2i ˆ 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 对斜率系数 1
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!
(1 ) (2)
ˆ u
i
0 :残差的均值为 0;
1i
ˆX u
i
ˆ 0 ˆi X 2i 0 , u ˆiY 0; u i
ˆ X ˆ + ˆ X (3) Y = 0 1 1 2 2
ˆ (Y ˆ 的平均值与 Y 的算术平均值相等 ) (4) Yi Y i i i
4. 多重共线性: (1)不完全多重共线与完全多重共线; (2)多重共线的后果以及检验、纠 正的办法 5. 高斯-马尔科夫定理:满足经典假设(哪些假设)的条件下,OLS 估计量是最优线性无 偏估计量。具体理解: (1)线性; (2)无偏性; ( - 1 1 2 2
ˆ X r;X X ˆ ˆ r ˆ r ˆ0 ˆ 1 X 2i r2 ) (其中 X 1i X 1i 1 0 1 2i 1 2i 2i 2 ˆ X u ˆ X ˆ ˆ u ˆi ˆi 3. OLS 估计值的性质: Yi Y i 0 1 1i 2 2i
5.柯克兰特-奥卡特(Cochrane-Orcutt)迭代法(不做考试要求)
简单题与案例分析题注意事项:
1. 计量模型的设立 (1) 被解释变量 (2)解释变量的选择:哪些因素会影响被解释变量?这些因素是否容易获得?不同变量之 间是否存在多重共线性(很强的相关)?模型函数形式的选择(需不需要加入二次项,是否 应该采用对数的形式)? (3)解释变量的符号预期?根据经济理论或者常识判断。 (4)可能遗漏了哪些重要的变量?(不做考核要求) 2. 计量模型的估计与参数检验 (1)模型的参数的经济含义 (2)对参数的显著性进行检验(是否显著不等于 0?) (3)注意单侧与双侧 t 检验临界值的选择; 3. 计量模型的分析 (1)加入新的解释变量之后,原来模型中解释变量的系数发生了变化,解释发生变化的 原因(新加入的解释变量与原来的解释变量之间存在相关性)? (2)综合计量模型的估计结果,对经济理论给出合理的解释。

计量经济学复习要点

计量经济学复习要点

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。

计量经济学复习提纲 标黑为重

计量经济学复习提纲 标黑为重

考试题型
• 1.单项选择题(本题共15小题,每小题1分,共 15分) • 2.多项选择题(本题共5小题,每小题2分,共10 分) • 3.名词解释(本题共5小题,每小题3分,共15分) • 4.问答题(本题共3小题,每小题5分,共15分) • 5. 计算题(共4小题,第1题7分,第2题8分,后2 题各15分,共45分)
(1)对模型识别的理解 (2)联立方程模型识别的类型 不可识别;恰好识别;过度识别 (3)联立方程模型识别的方法 模型识别的阶条件;模型识别的秩条件; 模型识别的一般步骤和经验方法
3. 联立方程模型的估计方法
(1)递归模型的估计——OLS法 (2)恰好识别模型的估计 ——间接最小二 乘法(ILS) (3)过度识别模型的估计——二段最小二乘 法(TSLS)
第四章 多重共线性
1. 掌握多重共线性的概念 2. 模型中出现多重共线性的原因和不良后果 3. 怎样诊断多重共线性: 简单相关系数检验 法、方差扩大(膨胀)因子法、直观判断法、 逐步回归检测法 4.修正多重共线性的若干方法 : (1)修正多重共线性的经验方法:剔除变量 法;增大样本容量、变换模型形式、利用非 样本先验信息等 (2) 逐步回归法
3.自回归模型的估计
(1) 自回归模型的产生背景:无限分布滞后模 型不能直接估计,模型中引入了预期因素 库伊克模型 、自适应预期模型、局部调整模 型 (2)估计方法:工具变量法 为缓解扰动项与解释变量存在相关带来估计偏 倚:工具变量法的概念、工具变量法的特点、 工具变量法的缺点 (3)德宾h-检验 为诊断一阶自回归模型扰动项是否存在自相关 D-W检验的缺陷、德宾h-检验
计量经济学复习提纲Fra bibliotek第一章 导论
• 1. 了解计量经济学的性质及与其它学科的 关系 • 2. 了解计量经济学的基本概念和计量经济 学的基本研究方法和研究步骤; • 3. 对计量经济学中的模型、变量、数据等 有基本的认知

计量经济学复习提纲

计量经济学复习提纲

(一)基本知识类题型4-1.解释下列概念:(1)异方差性: 由于样本的变化,导致随机误差项的方差各不相同。

(2)序列相关性:随着时间的变化,导致随机误差项之间不是相互独立的。

(3)多重共线性:解释变量之间存在着共线性关系,包括严格的或者近似的线性关系。

(4)偏回归系数:随机应变量对各个自变量的回归系数,表示其对随机变量的解释程度。

(5)完全多重共线性:一般地对K个解释变量X1,X2,…..XK,如果它们之间满足λ1X1+λ2X2+…+λkXk=0其中λ1λ2…λk为常数,且不全为0,则称X1,X2,…..XK之间存在着完全多重共线性。

(6)不完全多重共线性:若λ1X1+λ2X2+…+λkXk+νi=0,其中其中λ1λ2…λk为常数,且不全为0,则称X1,X2,…..XK 之间存在着不完全多重共线性。

(7)随机解释变量:即解释变量时随机的,不再是确定的。

(8)差分法:广义差分法,是指将回归模型滞后一期,使新的误差项νi满足经典假设的所有要求,以消除序列相关性的一种方法。

(9)广义最小二乘法:又叫GLS,将原始变量转化成满足经典模型假设的转换变量,然后使用OLS.(10)D.W.检验:即杜宾沃森检验,是检验一阶自相关最著名的方法,构造统计量d 值,判断其所在的区域得出是否存在自相关的结论。

二、判断下列各题对错,并简单说明理由:1)在存在异方差情况下,普通最小二乘法(OLS)估计量是有偏的和无效的;NO2)如果存在异方差,通常使用的t检验和F检验是无效的;YES3)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;NO4)如果从OLS回归中估计的残差呈现系统模式,则意味着数据中存在着异方差;YES5)当存在序列相关时,OLS估计量是有偏的并且也是无效的;NO6)消除序列相关的一阶差分变换假定自相关系数ρ必须等于1;NO7)两个模型,一个是一阶差分形式,一个是水平形式,这两个模型的R2值是不可以直接比较的。

计量经济学复习要点

计量经济学复习要点

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。

(完整word版)《计量经济学》复习重点及答案

(完整word版)《计量经济学》复习重点及答案

各位同学:请大家按照这个复习重点进行认真复习,考试时请大家带上计算器,平时成绩占30%,期末占70%。

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:被解释变量的均值同一个或者多个解释变量之间的关系样本回归函数:是总体回归函数的近似OLS 估计量 :以残差平方和最小的原则对回归模型中的系数进行估计的方法。

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, 其估计量是无偏估计量,且在所有的无偏估计量中其方差最小。

拟合优度、衡量了解释变量能解释的离差占被解释变量的百分比。

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、 带有截距项的回归模型,如果有m 个定性变量,只能引入m-1个虚拟变量。

如果引入了m 个,就将陷入虚拟变量陷阱。

既模型中存在完全共线性,使得模型无法估计方差分析模型、解释变量仅包含定性变量或虚拟变量的模型。

协方差分析模型、回归模型中的解释变量有些是定性的有些是定量的。

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: 随机误差项当期值和滞后期相关。

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、 是指模型误差项的方差随着变量的改变而不同随机误差项: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 显著性检验 :显著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。

经济计量学复习提纲

经济计量学复习提纲

计量经济学简答题:一、 导论相关关系和因果关系。

变量间具有相关性并不等于具有因果性。

计量经济学:计量经济学是数学、经济理论和统计学三者的结合。

计量经济学建模的步骤: (1)理论模型的建立;(2)样本数据的收集;(3)模型参数的估计;(4)模型的检验。

模型的检验包括:经济意义检验、统计学检验、计量经济学检验(经典线性回归模型假设不满足的情况)和预测检验。

统计学检验包括:拟合优度检验、单个变量显著性检验、方程整体显著性检验计量经济学检验包括:多重共线性检验、异方差性检验、自相关性检验。

假设检验包括两种方法:置信区间法和显著性检验法。

进行统计推断时可能发生两类错误:第一类错误(拒绝一个为真的零假设,也可称为弃真错误)和第二类错误(接受一个为假的零假设,或称取伪错误)。

二、 线性回归基本思想:双变量回归模型1、 基本概念:回归。

总体回归模型和样本回归模型。

“线性”一词的含义:解释变量线性和参数线性。

我们所说线性回归模型中的“线性”指的是参数线性。

随机的总体线性回归方程:n i u X B B Y i i i ,,121 =++= 随机的样本线性回归方程:n i e X b b Y ii i ,121 =++=2、参数估计方法:普通最小二乘法(Ordinary Least Squared ,OLS ) 普通最小二乘法原理:使残差平方和∑2i e (RSS )最小对于样本回归方程:n i e X b b Y i i i ,121 =++=使其残差平方和最小,()()22122ˆmin∑∑∑--=-=iiii i X b b Y Y Y e对上式求偏导,可得正规方程组:∑∑+=i i X b nb Y 21∑∑∑+=221i i iiX b X b XY可求得,最小二乘估计量1b ,2b 为:X b Y b 21-=,()()()∑∑∑∑∑∑=--=---=22222iiiiii ii ix yx X n X Y X n Y X X X Y Y X X b3、 经典线性回归模型(Classical Linear Regression Model )假设,即最小二乘法的基本假定假定一:线性回归模型,回归模型是参数线性的,但不一定是变量线性的。

计量经济学复习提纲

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计量经济学复习提纲一、填空题1、设随机变量X 的概率密度为221()x x f x-+-=(x -∞<<+∞)则X 的数学期望()E X = ,方差()D X = 。

2、在经济计量模型中引入反映 因素影响的随机扰动项t ξ,目的在于使模型更符合 活动。

3、回归方程中的回归系数是自变量对因变量的 。

某自变量回归系数β的意义,指的是该自变量变化一个单位引起因变量平均变化 个单位。

4、违背多元线性回归分析假设条件的三种常见现象包括异方差 、 、 。

5、联立方程组模型中方程的类型有制度方程式、恒等式 和 。

6、设离散型随机变量X 的概率分布{}{}{}00.2,10.3,20.5P X P X P X ======,可简记为012~,0.20.30.5X ⎛⎫ ⎪⎝⎭则{}1.5P X ≤=7、 是因变量离差平方和,它度量因变量的总变动。

就因变量总变动的变异来源看,它由两部分因素所组成。

一个是自变量,另一个是除自变量以外的其他因素。

是拟合值的离散程度的度量。

它是由自变量的变化引起的因变量的变化,或称自变量对因变量变化的贡献。

是度量实际值与拟合值之间的差异,它是由自变量以外的其他因素所致,它又叫残差或剩余。

8、模型线性的含义,就变量而言,指的是回归模型中变量的 ;就参数而言,指的是回归模型中的参数的 ;通常线性回归模型的线性含义是就 而言的。

9、常见的自回归模型包括 、 、 。

ξ,目的在10、在经济计量模型中引入反映因素影响的随机扰动项t于使模型更符合活动。

11、回归方程中的回归系数是自变量对因变量的。

某自变量回归系数β的意义,指的是该自变量变化一个单位引起因变量平均变化个单位。

12、模型线性的含义,就变量而言,指的是回归模型中变量的;就参数而言,指的是回归模型中的参数的;通常线性回归模型的线性含义是就而言的。

13、样本观察值与回归方程理论值之间的偏差,称为,我们用残差估计线性模型中的。

二、名词解释:1、戈德费尔德—匡特检验2、横截面数据3、相关分析4、正态分布5、异方差6、判定系数7、多元线性回归模型8、面板数据9、虚拟变量10、总体回归函数11.帕克检验12.Glejser检验14、分布滞后模型;15、无限滞后模型;16、自回归模型;三、简答题:1、请简述回归模型产生异方差现象的原因。

计量经济学复习大纲

计量经济学复习大纲

计量经济学复习大纲计量经济学复习大纲第一章绪论1. 建立计量经济学模型的步骤及其要点?(1)如何正确选择解释变量?(2)如何确定模型的基本形式?(3)区分时间序列数据、横截面数据和虚变量数据。

(4)何谓经济意义检验?检验的方法?(5)计量经济学模型成功的三要素及其关系。

2. 结合实际例子理解结构分析方法(弹性、乘数的运用及其模型参数解释)。

第二章一元线性回归模型理论与方法1. 回归分析与相关分析的联系与区别?2. 回归分析的主要目的和内容?3. 总体回归函数PRF的内涵和形式(确定和随机)。

4. 随机干扰项的定义及其内涵?5. 样本回归函数的形式及其与PRF的关系?6. 线性回归模型的基本假设(结合现实经济例子给予解释说明)。

7. OLS法的原理及其参数估计量的估计方法(推导过程)、正规方程组的导出。

8. OLS估计量的计算公式(离差形式)及其参数经济意义解释(要求掌握回归函数的求解计算过程)。

9. OLS估计量的性质(要求掌握线性性、无偏性、有效性的涵义及其证明过程,基本推论要牢记且理解)10. BLUE估计量与高斯-马尔可夫定理?11. 一元参数估计量的概率分布形式、总体方差的无偏估计公式以及样本参数的标准差计算公式(要求牢记公式并熟练运用于计算)。

12. 拟合优度检验的原理(TSS、ESS和RSS的内涵及其关系)?13. 变量显著性检验的方法原理(t检验)(1)小概率事件原理(零假设必须是一小概率事件)?(2) t统计量的构造?14.. 缩小置信区间的方法:同等显著性水平下尽可能减小t检验临界值和样本参数的标准差。

一是增大样本容量;二是提高模型的拟合优度。

15. 本章练习题第2、3、7、8、9(样本参数估计量的性质)、11题要求熟练掌握。

第三章多元线性回归模型理论与方法1. 理解偏回归系数的概念及其应用解释。

2. 多元线性回归模型的基本假定(标量和矩阵形式)。

3. 理解普通最小二乘估计的正规方程组及其参数估计量计算公式。

计量经济学考试大纲及知识点

计量经济学考试大纲及知识点

一、 概念与题型<林清泉版王璐山寨整理,仅作复习参考>1. 中心极限定理2. 大数定理3. 正态分布4. 契比雪夫不等式5. 方差,期望6. 协方差与其相关系数7. 计算中经常使用到的排列组合公式<样题中用到组合C 错误!〕8. 其它几个计算题型参见后面的样题二、 简答文字版<07.06考题>1. 经典回归的主要假设答:y x u αβ=++,存在一个干扰项u 。

对总体回归函数〔PRF 〕,需要估计参数αβ和。

为了进行估计,需要对干扰项做出严格的假设:1、误差分布的均值为0,即对于所有i,()0i E u =;2、误差项的方差相同,2()i Var u σ=;3、误差项相互独立,即(,)0i j Cov u u =;4、所有的i X 都是可观察的并且独立于i u ,(,)0i Cov X u =;5、误差服从于正态分布,均值是0,方差是2σ;6、X 是非随机的。

7、还有几个潜在的假设:线性回归模型;观测次数必须大于待沽参数个数;X 值要有变异性;正确设定了回归模型〔没有设定偏误〕。

第二种答案:〔应该也是正确的,可能因授课老师不同,答案不同〕答:经典回归的主要假设有:1、回归模型对参数而言是线性的;2、各自变量 X 的值在重复抽样中是固定的;3、对给定的 X,随机干扰项 ui 的均值为零;4、对给定的 X,随机干扰项 ui 的方差不变;5、对给定的 X,随机干扰项 ui 无自相关;6、如果 X 是随机的,则干扰项与各 X 是独立的或不相关;7、观测次数必定大于自变量的个数;8、自变量的取值必须有足够的变异性;9、回归模型是正确设定的;10 、自变量之间无准确的线性关系,即无多重共线性;11 、随机干扰项 ui 是正态分布的。

只有符合了这些假定,通过普通最小二乘法进行估计所获得的结果才是最佳的,即最小方差无偏估计BLUE 〔Best linear unbiased estimator 〕。

计量经济学复习提纲

计量经济学复习提纲

复习课10月28日By Dandan Zhang第一讲:导论1、计量经济学方法的应用?用定量研究的方法分析经济变量间的因果关系。

(causality, ceteris paribus)研究社会科学问题,通常采用非实验数据,这种基于非实验数据的研究方法在分析因果关系时会出现很多问题,比如多个相互关联的因素都会对结果产生影响,那么我们就要采用计量经济学的方法尽可能剔除其他因素的影响,isolate出我们感兴趣的两个变量之间的关系。

一个经典的例子是小时工资的决定,educ, ability, exper。

计量经济学方法的魅力就在于它可以使社会科学研究人员模拟自然科学家在实验室的实验操作手法分析变量间的因果关系。

2、经济数据的种类a) 截面数据(同一时点的不同观测)—本课程的重点b) 时间序列c) 合并的截面数据d) 面板数据******************************************************************************* 第二讲:概率论、估计和假设检验1、统计推断用来自总体的一个样本来推断这个总体的特性。

给定不同的样本,可以得到不同的估计值。

这些估计值的集合就是估计量。

估计量是随机变量(存在一个分布),估计值是一个特定的常数。

2、如何判断估计量是准确地估计的总体特征呢?——3个标准a)无偏性:估计量的期望等于真值b)有效性:对总体某个参数的无偏估计量往往不只一个,对应不同的抽样分布,方差小的那个估计量更为有效。

c)一致性: 在大样本条件下,估计量的渐进性。

随着样本量的增加,估计量的分布趋近于总体真值附近。

plim.第三讲:简单线性回归模型1、为了得到x对y影响的因果判断,必须依赖两个假设条件:a)误差项均值为零E(u)=0b)条件期望零值假设E(u|x)=E(u)=02、OLSa)对方程参数进行估计,确定回归线b)思路:最小化残差平方和,解极值条件,联立方程组3、OLS统计量的代数性质a)残差的样本均值为0b)残差和解释变量(被解释变量的估计值)不相关c)均值点一定在OLS回归线上4、拟和优度a)X对Y的解释程度。

计量经济学复习提纲

计量经济学复习提纲

计 量 经 济 学期末复习提纲一、 题型分布1、简答题——2个,每个15分,共计30分。

2、分析题——1个,每个10分,共计10分。

3、模型分析——6个,每个10分,共计60分。

二、 复习要点1、无推导题型。

2、以笔记为主。

3、强调建模和解释。

4、能独立完成期末论文,就能顺利完成考试试卷。

三、 复习重点——参照笔记1、回归分析概述。

2、普通最小二乘法。

3、模型设定——函数形式的选择(重点)。

4、虚拟变量回归及解释。

5、多重共线性、异方差及序列相关的定义、影响和解决办法。

四、 举例1、举例讨论计量建模的步骤。

2、最小二乘法的基本思想及基本假定。

3、一位同学在综合练习中根据需求法则建立中国食品需求模型,以31个省会城市2006年数据为样本,以人均年食品消费量为被解释变量,以食品价格指数为解释变量,建立一元回归模型,估计得到食品价格指数的参数为正,于是发现“需求法则不适用于中国”。

试回答:①该问题的主要错误在哪里?②试建立一个你认为正确的模型。

4、在一篇研究居民收入差距与经济增长之间关系的论文中,作者分析了居民收入差距将直接影响固定资本投资和人力资本投资,而固定资本投资和人力资本投资直接影响经济增长,于是建立了一个定量分析模型,以GDP 增长率为被解释变量,居民收入差距及其平方项、固定资本投资增长率和人力资本投资增长率同时作为解释变量。

试回答:①该模型的解释变量选择是否正确?为什么?②如果认为不正确,应该如何建立该问题的计量经济学模型?5、考虑用企业年销售额(sales )、股权收益率(roe ,以百分比表示)和企业股票的收益率(ros ,以百分比表示)来解释CEO 薪水(salary )的一个方程:ξββββ++++=ros roe sales salary 3210)ln()ln(问:①解释1β。

②解释2β和3β。

③用模型参数表述虚拟假设,即在控制了sales 和roe 后,ros 对CEO 的薪水没有影响。

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计量经济学复习提纲(下)
第7章多重共线性
1.什么是多重共线性?
2.多重共线性在多元线性回归模型中普遍存在的原因有哪些?
3.多重共线性可能造成哪些不利后果。

4.修正的Frisch判定方法
第8章模型中的特殊解释变量
1.外生变量分布滞后模型、内生变量分布滞后模型。

2.用阿尔蒙多项式法估计有限分布滞后模型。

3.虚拟变量的概念;在建立线性回归模型时为什么要引入虚拟变量,引入几个,有哪些引入方式,它在模型中的作用。

第9章联立方程模型
1.联立方程模型中变量分类,其含义;
2.联立方程模型中的方程分类,其含义;
3.区分结构模型、简化模型;能将结构模型化为简化模型;
4.联立方程模型的识别状况分类,其含义;
5.识别的阶条件和秩条件;
6.间接最小二乘法及步骤,适用方程。

7.两阶段最小二乘法的步骤,适用方程。

第10章几种典型的计量经济模型
1.需求函数:主要特性、常用需求函数类型;
2.消费函数:常用消费函数的假设和相应消费函数模型;
3.生产函数:要素的产出弹性、边际技术替代率及含义、要素的替代弹性及含义;规模报
酬;常用生产函数类型及各产出弹性、替代弹性等的计算。

第11章模型的诊断与检验
检验若干约束条件是否成立的F检验、Wald检验和拉格朗日乘子(LM)检验的适用条件和检验步骤。

第12章时间序列模型
1、白噪声过程;
2、时间序列模型的四种类型的识别;
3、平稳性和可逆性判断;
4、差分运算。

第1章绪论
1.计量经济学定义;
2.计量经济学的目的(应用);
3.计量经济学研究问题的四个阶段。

习题
单选
1.设个人消费函数Y i=C0+C1Xi+u i中,消费支出Y不仅同收入X有关,而且与消费者年龄构
成有关,年龄构成可分为青年、中年和老年三个层次,假设边际消费倾向不变,则考虑年龄因素的影响,该消费函数引入虚拟变量的个数应为( )
A.1个
B.2个
C.3个
D.4个
2.在简化式模型中,其解释变量( )
A.都是外生变量
B.都是预定变量
C.都是内生变量
D.既有内生变量又有外生变量
3.表示x 和y 之间真实线性关系的是( )。

A .01ˆˆˆt t Y X ββ=+
B .01()t t
E Y X ββ=+ C .01t t t Y X u ββ=++ D .01t t Y X ββ=+
4.以Y 表示实际观测值,ˆY 表示回归估计值,则普通最小二乘法估计参数的准则
是使( )。

A .i i ˆY Y 0∑(-)=
B .2i i ˆY Y 0∑(-)=
C .i i ˆY Y ∑(-)=最小
D .2i i ˆY Y ∑
(-)=最小 5.设Y 表示实际观测值,ˆY 表示OLS 估计回归值,则下列哪项成立( )。

A .ˆY
Y = B .ˆY Y = C .ˆY Y = D .ˆY
Y = 6.以Y 表示实际观测值,ˆY
表示OLS 估计回归值,则用OLS 得到的样本回归直线i 01i
ˆˆˆY X ββ+=满足( )。

A .i i ˆY Y 0∑(-)= B .2i i Y Y 0∑
(-)= C . 2i i ˆY Y 0∑(-)=
D .2i i ˆY Y 0∑(-)= 7.下列哪种方法不是检验异方差的方法( )
A.戈德菲尔特——匡特检验
B.怀特检验
C.戈里瑟检验
D.方差膨胀因子检验
8.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( )
A.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
9.当DW =4时,说明( )。

A .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
二.多选
1.经济计量学是下列哪些学科的统一?( ) A.经济学 B.统计学
C.计量学
D.数学
E.计算机科学
2. 若查表得到DW 上、下限d L 和d U ,则DW 检验的不确定...
区间为 A.d U ≤DW ≤4-d U
B.4-d U ≤DW ≤4-d L
C.d L ≤DW ≤d U
D.4-d L ≤DW ≤4
E.0≤DW ≤d L
3.回归模型中可使用的回归模型为( )
A .2R 较高,回归系数高度显著
B .2R 较低,回归系数高度显著
C .2R 较高,回归系数不显著
D .2R 较低,回归系数不显著
E .2R 低,回归系数高度不显著
4.以下关于DW 检验的说法,正确的有( )
A .要求样本容量较大
B .
C .要求解释变量中不含滞后因变量
D .能够判定所有情况
E .只适合一阶线性序列相关
计算
试求:(1)估计这个行业的线性总成本函数:i i X Y ∧∧∧β+α=
(2)∧α和∧
β的经济含义是什么?
(3)估计产量为15时的总成本。

分析题
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),并得到以下A 、B 两种模型:
模型 A ∧W =-232.0655+5.5662h
t=(-5.2066) (8.6246)
模型 B ∧W =-122.9621+23.8238D+3.7402h
t=(-2.5884) (4.0149) (5.1613)
其中,W=体重(单位:磅) h=身高(单位:英寸)
t 表示回归系数相对应的t 统计量的实际值,查t 分布表t 0.025(49)=t 0.025(48)≈2 D=⎩
⎨⎧女生男生01 试根据题中资料分析并回答以下问题:
(1)你将选择哪一个模型?为什么?
(2)你认为没有被选择的模型存在什么问题?
(3)D的系数说明了什么?。

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