计量经济学简答题及答案完整
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。
计量经济学简答题
计量经济学简答题第一章绪论（一）基本知识类题型1-1．什么是计量经济学？1-2．简述当代计量经济学发展的动向。
1-3．计量经济学方法与一般经济数学方法有什么区别？1-4．为什么说计量经济学是经济理论、数学和经济统计学的结合？试述三者之关系。
1-5．为什么说计量经济学是一门经济学科？它在经济学科体系中的作用和地位是什么？1-6．计量经济学的研究的对象和内容是什么？计量经济学模型研究的经济关系有哪两个基本特征？1-7．试结合一个具体经济问题说明建立与应用计量经济学模型的主要步骤。
1-8．建立计量经济学模型的基本思想是什么？1-9．计量经济学模型主要有哪些应用领域？各自的原理是什么？1-10．试分别举出五个时间序列数据和横截面数据，并说明时间序列数据和横截面数据有和异同？1-11．试解释单方程模型和联立方程模型的概念，并举例说明两者之间的联系与区别。
1-12．模型的检验包括几个方面？其具体含义是什么？1-13．常用的样本数据有哪些？1-14．计量经济模型中为何要包括随机误差项？简述随机误差项形成的原因。
1-15．估计量和估计值有何区别？哪些类型的关系式不存在估计问题？1-16．经济数据在计量经济分析中的作用是什么？1-20．模型参数对模型有什么意义？习题参考答案第一章绪论1-1．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。
1-2．答：计量经济学自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50年代的发展阶段和60年代的扩张阶段，使其在经济学科占据重要的地位，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有权威的一部分；②从1969~2003年诺贝尔经济学奖的XX位获奖者中有XX位是与研究和应用计量经济学有关；著名经济学家、诺贝尔经济学奖获得者萨缪尔森甚至说：“第二次世界大战后的经济学是计量经济学的时代”。
计量经济学题库(超完整版)及答案
计量经济学题库一、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）。
A．同一时点上不同统计单位相同统计指标组成的数据B．同一时点上相同统计单位相同统计指标组成的数据C．同一时点上相同统计单位不同统计指标组成的数据D．同一时点上不同统计单位不同统计指标组成的数据5．同一统计指标，同一统计单位按时间顺序记录形成的数据列是（C）。
A．时期数据B．混合数据C．时间序列数据D．横截面数据6．在计量经济模型中，由模型系统内部因素决定，表现为具有一定的概率分布的随机变量，其数值受模型中其他变量影响的变量是（）。
A．内生变量B．外生变量C．滞后变量D．前定变量7．描述微观主体经济活动中的变量关系的计量经济模型是（）。
A．微观计量经济模型B．宏观计量经济模型C．理论计量经济模型D．应用计量经济模型8．经济计量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9．下面属于横截面数据的是（）。
A．1991－2003年各年某地区20个乡镇企业的平均工业产值B．1991－2003年各年某地区20个乡镇企业各镇的工业产值C．某年某地区20个乡镇工业产值的合计数D．某年某地区20个乡镇各镇的工业产值10．经济计量分析工作的基本步骤是（）。
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→总体估计→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11．将内生变量的前期值作解释变量，这样的变量称为（）。
计量经济学简答题部分答案-自行整理的-仅供参考
第一章判断题1、在经济计量分析中，模型参数一旦被估计出来，就可将估计模型直接运用于实际的计量经济分析。
错。
参数一经估计，建立了样本回归模型，还需要对模型进行检验，包括经济意义检验、统计检验、计量经济专门检验等。
4.一元线性回归模型中，对样本回归函数整体的显著性检验与斜率系数的显著性检验是一致的；正确最好能够写出一元线性回归模型；F 统计量与t统计量的关系，即F= t2的来历；或者说明一元线性回归仅有一个解释变量，因此对斜率系数的t 检验等价于对方程的整体性检验。
6、在对参数进行最小二乘估计之前，没有必要对模型提出经典假定。
错误在经典假定条件下，OLS 估计得到的参数估计量是该参数的最佳线性无偏估计（具有线性、无偏性、有效性）。
总之，提出古典假定是为了使所作出的估计量具有较好的统计性质和方便地进行统计推断。
简答题1．在确定了被解释变量之后，怎样才能正确地选择解释变量？（1）需要正确理解和把握所研究的经济现象中暗含的经济学理论和经济行为规律。
（2）要考虑数据的可得性。
（3）要考虑所以入选变量之间的关系，使得每一个解释变量都是独立的。
2．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。
3．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联系。
相关分析是判断变量之间是否具有相关关系的数学分析方法，通过计算变量之间的相关系数来实现。
回归分析也是判断变量之间是否具有相关关系的一种数学分析方法，它着重判断一个随机变量与一个或几个可控变量之间是否具有相关关系。
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。
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。
2.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。
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.修正的决定系数2R 及其作用。
解答：222/11()/1t t e n k R y y n --=---∑∑，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）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。
4.常见的非线性回归模型有几种情况？解答：常见的非线性回归模型主要有:(1) 对数模型01ln ln t t t y b b x u =++(2) 半对数模型01ln t t t y b b x u =++或01ln t t t y b b x u =++(3) 倒数模型0101111y b b u b b u x y x=++=++或 (4) 多项式模型2012...k k y b b x b x b x u =+++++2.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。
（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。
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。
计量经济学简答题版
计量经济学简答题版 Last updated at 10:00 am on 25th December 20201.请问自回归模型的估计存在什么困难？如何来解决这些苦难答：主要存在两个问题：(1) 出现了随机解释变量Y，而可能与随机扰动项相关；(2) 随机扰动项可能存在自相关，库伊克模型和自适应预期模型的随机扰动项都会导致自相关，只有局部调整模型的随机扰动项无自相关。
对于第一个问题的解决可以使用工具变量法；对于第二个问题的检验可以用德宾h检验法，目前还没有很好的解决办法，唯一能做的就是模型尽可能的设定正确。
2. 为什么要进行广义差分变换？写出其过程。
答：进行广义差分变换是为了处理自相关，写出其过程如下：以一元模型为例：Y t = b0 + b1 X t +u t假设误差项服从AR(1)过程：u t =ρu t-1 +v t－1 ≤ρ≤1其中，v 满足OLS 假定，并且是已知的。
为了弄清楚如何使变换后模型的误差项不具有自相关性，我们将回归方程中的变量滞后一期，写为：Y t-1 = b+ b1Xt-1+ut-1方程的两边同时乘以ρ，得到：ρY t-1 = ρb0 + ρb1 X t-1 +ρu t-1现在将两方程相减，得到：(Y t－ρY t-1 ) = b0 ( 1 －ρ) + b1 (X t－ρX t-1 ) + v t由于方程中的误差项vt满足标准OLS 假定，方程就是一种变换形式，使得变换后的模型无序列相关。
如果我们将方程写成：Y t* = b0* + b1 X t* +v t，其中，Y t* = (Y t-ρY t-1 ) ，Xt* = (Xt-ρXt-1) ，b* = b( 1 -ρ)。
3. 什么是递归模型？答：递归模型是指在该模型中，第一个方程的内生变量Y1仅由前定变量表示，而无其它内生变量；第二个方程内生变量Y2表示成前定变量和一个内生变量Y1的函数；第三个方程内生变量Y3表示成前定变量和两个内生变量Y1与Y2的函数；按此规律下去，最后一个方程内生变量Ym 可表示成前定变量和m－1个Y1，Y2、，Y3，…、Ym-1的函数。
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计量经济学简答题四第一章绪论（一）基本知识类题型1-1．什么是计量经济学？1-2．简述当代计量经济学发展的动向。
1-3．计量经济学方法与一般经济数学方法有什么区别？1-4．为什么说计量经济学是经济理论、数学和经济统计学的结合？试述三者之关系。
1-5．为什么说计量经济学是一门经济学科？它在经济学科体系中的作用和地位是什么？1-6．计量经济学的研究的对象和内容是什么？计量经济学模型研究的经济关系有哪两个基本特征？1-7．试结合一个具体经济问题说明建立与应用计量经济学模型的主要步骤。
1-8．建立计量经济学模型的基本思想是什么？1-9．计量经济学模型主要有哪些应用领域？各自的原理是什么？1-10．试分别举出五个时间序列数据和横截面数据并说明时间序列数据和横截面数据有和异同？1-11．试解释单方程模型和联立方程模型的概念并举例说明两者之间的联系与区别。
1-12．模型的检验包括几个方面？其具体含义是什么？1-13．常用的样本数据有哪些？1-14．计量经济模型中为何要包括随机误差项？简述随机误差项形成的原因。
1-15．估计量和估计值有何区别？哪些类型的关系式不存在估计问题？1-16．经济数据在计量经济分析中的作用是什么？1-20．模型参数对模型有什么意义？习题参考第一章绪论1-1．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。
1-2．答：计量经济学自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50年代的发展阶段和60年代的扩张阶段使其在经济学科占据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有权威的一部分；②从1969~2003年诺贝尔经济学奖的XX位获奖者中有XX位是与研究和应用计量经济学有关；著名经济学家、诺贝尔经济学奖获得者萨缪尔森甚至说：“第二次世界大战后的经济学是计量经济学的时代”。
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。
计量经济学题库（超完整版）及答案
计量经济学题库（超完整版）及答案四、简答题（每⼩题5分）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：01122t t t t y b b x b x u =+++，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2R 及其作⽤。
16.常见的⾮线性回归模型有⼏种情况？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 +=)/(1018. 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(11019.什么是异⽅差性？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。
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？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。
计量经济学习题及全部答案
《计量经济学》习题(一)一、判断正误1．在研究经济变量之间的非确定性关系时，回归分析是唯一可用的分析方法。
（ ） 2．最小二乘法进行参数估计的基本原理是使残差平方和最小。
（ ）3．无论回归模型中包括多少个解释变量，总离差平方和的自由度总为（n -1）。
（ ） 4．当我们说估计的回归系数在统计上是显著的，意思是说它显著地异于0。
（ ）5．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的部分。
（ ） 6．多元线性回归模型的F 检验和t 检验是一致的。
（ ）7．当存在严重的多重共线性时，普通最小二乘估计往往会低估参数估计量的方差。
（ ） 8．如果随机误差项的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的自相关。
（ ）9．在存在异方差的情况下，会对回归模型的正确建立和统计推断带来严重后果。
（ ） 10．..D W 检验只能检验一阶自相关。
（ ） 二、单选题1．样本回归函数（方程）的表达式为（ ）。
A ．i Y =01i i X u ββ++ B ．(/)i E Y X =01i X ββ+C ．i Y =01ˆˆi i X e ββ++D ．ˆi Y =01ˆˆiX ββ+ 2．下图中“｛”所指的距离是（ ）。
A ．随机干扰项B ．残差C ．i Y 的离差D ．ˆiY 的离差 3．在总体回归方程(/)E Y X =01X ββ+中，1β表示（ ）。
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．可决系数2R 是指（ ）。
A ．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 5．已知含有截距项的三元线性回归模型估计的残差平方和为2i e ∑=800，估计用的样本容量为24，则随机误差项i u 的方差估计量为（ ）。
计量经济学重要简答题
计量经济学重点简答题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,计量经济学着重于定量方面的研究;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;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;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答：①结构分析②经济预测③政策评价④检验和发展经济理论3、简述建立与应用计量经济模型的主要步骤;答：模型设定估计参数模型检验模型应用或1经济理论或假说的陈述2 收集数据3建立数理经济学模型 4建立经济计量模型5模型系数估计和假设检验6模型的选择7理论假说的选择8经济学应用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统计推断检验③计量经济学检验④模型预测检验5、计量经济学应用的数据是怎样进行分类的答：时间序列数据截面数据面板数据虚拟变量数据6、解释变量和被解释变量,内生变量和外生变量被解释变量是模型要研究的对象,被称为“因变量”,是变动的结果;解释变量是说明被解释变量变动的原因,被称为“自变量”,是变动的原因;内生变量是其数值由模型所决定的变量,是模型求解的结果;外生变量是其数值由模型以外决定的变量;7、计量经济学的含义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,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;8.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;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；②模型关系认定不准确造成的误差；③变量的测量误差；④随机因素;9．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;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;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;10.古典线性回归模型具有哪些基本假定;答：1 随机误差项与解释变量不相关; 2 随机误差项的期望或均值为零;3 随机误差项具有同方差,即每个随机误差项的方差为一个相等的常数;4 两个随机误差项之间不相关,即随机误差项无自相关;11.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;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;12.修正的决定系数2R及其作用;解答：222/11()/1tte n kRy y n--=---∑∑,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;13.多重共线性含义：多重共线性是指解释变量之间存在完全或近似的线性关系;产生原因：1样本数据的采集是被动的,只能在一个有限的范围内得到观察值,无法进行重复试验;2经济变量的共同趋势3滞后变量的引入4模型的解释变量选择不当后果：（1）完全多重共线性产生的后果参数的估计值不确定、参数估计值的方差无限大（2）不完全多重共线性产生的后果参数估计值的方差无限大；对参数区间估计时,置信区间趋于变大；严重多重共线性时假设检验易作出错误判断；模型总体性检验F值和R2值都很高,但各回归系数估计量的方差很大,t 值很低,系数不能通过显着性检验检验：简单相关系数检验法、方差扩大因子法、直观判断法、逐步回归检验法 补救措施：剔出不重要变量；增加样本数量；改变模型形式；改变变量形式；利用先验信息,逐步回归法;14.异方差含义：异方差性是指模型中随机误差项的方差不是常量,而且它的变化与解释变量的变动有关;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;后果：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着性检验失效；4模型估计式的代表性降低,预测精度精度降低;检验方法：1图示检验法；2GQ 检验；3怀特检验；4Glejser 检验5ARCH 检验 解决方法：1模型变换法；2加权最小二乘法；3模型的对数变换等15.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;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2te给于充分的重视,即给于较大的权数；对较大的2te给于充分的重视,即给于较小的权数;更好的使 2t e反映)var(iu对残差平方和的影响程度,从而改善参数估计的统计性质;16.自相关含义：自相关是指总体回归模型的随机误差项u之间存在相关关系;产生原因：答：1经济变量惯性的作用引起随机误差项自相关；2经济行为的滞后性引起随机误差项自相关；3一些随机因素的干扰或影响引起随机误差项自相关；4模型设定误差引起随机误差项自相关；5观测数据处理引起随机误差项自相关;后果：1模型参数估计值不具有最优性；2随机误差项的方差一般会低估；3模型的统计检验失效；4区间估计和预测区间的精度降低;检验方法：1图示法；2DW检验；3LM检验法补救措施：广义差分法、CO迭代法17．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;其次：..DW检验只能检验一阶自相关;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;18.试述D-W检验的适用条件及其检验步骤使用条件：1回归模型包含一个截距项;2变量X 是非随机变量;3扰动项的产生机制：1t t t u u v ρ-=+ 11ρ-≤≤;4因变量的滞后值不能作为解释变量出现在回归方程中;检验步骤1进行OLS 回归,并获得残差;2计算D 值;3已知样本容量和解释变量个数,得到临界值;4根据下列规则进行判断：19．广义最小二乘法GLS 的基本思想是什么答:基本思想就是对违反基本假定的模型做适当的线性变换,使其转化成满足基本假定的模型,从而可以使用OLS 方法估计模型;20．请简述什么是虚假序列相关,如何避免答：数据表现出序列相关,而事实上并不存在序列相关;要避免虚假序列相关,就应在做定量分析之间先进行定性分析,看从理论上或经验上是否有存在序列相关的可能,可能性是多大;21．在建立计量经济学模型时,为什么要引入虚拟变量答案：在现实生活中,影响经济问题的因素除具有数量特征的变量外,还有一类变量,这类变量所反映的并不是数量而是现象的某些属性或特征,即它们反映的是现象的质的特征;这些因素还很可能是重要的影响因素,这时就需要在模型中引入这类变量;引入的方式就是以虚拟变量的形式引入;22．模型中引入虚拟变量的作用是什么答：1可以描述和测量定性因素的影响；2能够正确反映经济变量之间的关系,提高模型的精度；3便于处理异常数据;23．虚拟变量引入的原则是什么答：1如果一个定性因素有m方面的特征,则在模型中引入m-1个虚拟变量；2如果模型中有m个定性因素,而每个定性因素只有两方面的属性或特征,则在模型中引入m个虚拟变量；如果定性因素有两个及以上个属性,则参照“一个因素多个属性”的设置虚拟变量;24．虚拟变量引入的方式及每种方式的作用是什么答：1加法模式：其作用是改变了模型的截距水平；2乘法模式：其作用在于两个模型间的比较、因素间的交互影响分析和提高模型的描述精度；25.举例说明如何引进加法模式和乘法模式建立虚拟变量模型;答案：设Y为个人消费支出；X表示可支配收入,定义如果设定模型为此时模型仅影响截距项,差异表现为截距项的和,因此也称为加法模型;如果设定模型为此时模型不仅影响截距项,而且还影响斜率项;差异表现为截距和斜率的双重变化,因此也称为乘法模型;26．判断计量经济模型优劣的基本原则是什么答：1模型应力求简单；2模型具有可识别性；3模型具有较高的拟合优度；4模型应与理论相一致；5模型具有较好的超样本功能;27．设定误差产生的主要原因是什么答案：原因有四：1模型的制定者不熟悉相应的理论知识；1分2对经济问题本身认识不够或不熟悉前人的相关工作；1分3模型制定者缺乏相关变量的数据；1分4解释变量无法测量或数据本身存在测量误差;2分28.以一元回归为例叙述普通最小二乘回归的基本原理;解：依据题意有如下的一元样本回归模型：t t t e X b b Y ++=21 1 普通最小二乘原理是使得残差平方和最小,即∑∑--==2212)(min min min t t t X b b Y e Q 2根据微积分求极值的原理,可得0)(202111=---=∂∂⇔=∂∂∑t t X b b Y b Q b Q 30)(202122=---=∂∂⇔=∂∂∑t t t X X b b Y b Q b Q 4将3和4式称为正规方程,求解这两个方程,我们可得到：∑∑∑∑∑+=+=22121i i i i i iX b X b X Y Xb nb Y 5解得：其中Y Y y X X x i i i i -=-=,,表示变量与其均值的离差; 29.T 检验课本42页 30.F 检验课本76页31.结果报告的书写和预测区间的计算课本43页。
计量经济学简答题
计量经济学简答题（每小题5分）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？答：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）7.古典线性回归模型的基本假定是什么？答：①零均值假定。
（1分）即在给定x t的条件下，随机误差项的数学期望（均值）为0，即。
②同方差假定。
（1分）误差项的方差与t无关，为一个常数。
③无自相关假定。
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∑=ni i e 12min 。
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。
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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。
5、数理经济模型和计量经济模型的区别。
答：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。
6、从哪几方面看，计量经济学是一门经济学科？P6（课本）
答：从计量经济学的定义看，它是定量化的经济学；其次，从计量经济学在西方国家经济学科中居于最重要的地位看，也是如此，尤其是从诺贝尔经济学奖设立之日起，已有多人因直接或间接对计量经济学的创立和发展作出贡献而获得诺贝尔经济学奖；计量经济学与数理统计学有严格的区别，它仅限于经济领域；从建立与应用计量经济学模型的全过程看，不论是理论模型的设定还是样本数据的收集，都必须以对经济理论、对所研究的经济现象有透彻的认识为基础。
综上所述，计量经济学确实是一门经济学科。
7、在确定了被解释变量之后，怎样才能正确地选择解释变量。
P10（课本）
（1）需要正确理解和把握所研究的经济现象中暗含的经济学理论和经济行为规律。
（2）选择变量要考虑数据的可得性。
（3）选择变量时要考虑所有入选变量之间的关系，使得每一个解释变量都是独立的。
8、如何确定理论模型的数学形式。
P11（课本）
（1）选择模型数学形式的主要依据是经济行为理论。
（2）也可以根据变量的样本数据作出解释变量与被解释变量之间关系的散点图，并将由散点图显示的变量之间的函数关系作为理论模型的数学依据。
（这也是人们在建模时经常采用的方法）
（3）在某种情况下，若无法事先确定模型的数学形式，那么就要采用各种可能的形式试模拟，然后选择模拟结果较好的一种。
9、从哪几方面看，计量经济学是一门经济学科？（同6）
10、什么是总体回归函数和样本回归函数，它们之间的区别是什么？：
总体回归函数是指在给定i X下的Y的分布的总体均值与i X有函数关系。
样本回归函数指对应于某个给定的X的Y值的一个样本而建立的回归函数。
主要区别：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观测的样本中变量y 与x 的相互关系。
②建立模型的不同。
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，样本回归模型是随机模型，它随着样本的改变而改变。
主要联系：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。
11、多重共线性的后果是什么？克服多重共线性的方法有哪些？P136-P139(课本)
①完全共线性下参数估计量不存在
②近似共线性下普通最小二乘法参数估计量的方差变大
③参数估计量经济含义不合理。
④变量的显著性检验和模型的预测功能失去意义
克服多重共线性的方法：
第一类方法：排除引起共线性的变量
第二类方法：差分法
第三类方法：减小参数估计量的方差
12、简述回归模型中引入虚拟变量的作用，引入方法及适用的情况。
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。
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。
13、一元线性回归模型的基本假设主要有哪些？P30(课本)
1）对模型设定的假设
2）对解释变量X 的假设
3）对随机干扰项μ的假设
14、可决系数R2说明了什么？在一元线性回归中它与斜率系数的t 检验的关系是什么？ 判定系数TSS RSS TSS ESS R -==12，含义为由解释变量引起的被解释变量的变化占被解释变量总变化的比重，用来判定回归直线拟合的优劣。
该值越大说明拟合得越好。
可决系数是对模型拟合优度的综合度量，其值越大，说明在Y 的总变差中由模型作出了解释的部分占得比重越大，模型的拟合优度越高，模型总体线性关系的显著性越强。
反之亦然。
斜率系数的t 检验是对回归方程中的解释变量的显著性的检验。
在简单线性回归中，由于解释变量只有一个，当t 检验显示解释变量的影响显著时，必然会有该回归模型的可决系数大，拟合优度高。
15、什么是变量之间的多重共线性？完全多重共线性和不完全多重共线性之间的区别是什么？
对于模型i ki k i i i u x x x y +++++=ββββ 22110（n i ,,2,1 =），如果某两个或多个解释变量之间出现了相关性，则称为多重共线性。
完全多重共线性指的是变量之间的线性关系式准确的，而不完全多重共线性指的是变量之间的线性关系式近似的。
16.建立与应用计量经济学模型的主要步骤有哪些？（P课9-18）
（1）设计理论模型:①确定模型中所包含的变量②确定模型的数学形式③拟定理论模型中待估参数的理论期望值
（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：包括经济意义的检验、统计检验、计量经济学检验、模型预测检验
17.计量经济模型主要有哪些应用领域？
答：计量经济学模型主要有以下几个方面的用途：①结构分析，即研究一个或几个经济变量发生变化及结构参数的变动对其他变量以至整个经济系统产生何种的影响；其原理是弹性分析、乘数分析与比较静力分析。
②经济预测，即用其进行中短期经济的因果预测；其原理是模拟历史，从已经发生的经济活动中找出变化规律；③政策评价，即利用计量经济模型定量分析政策变量变化对经济系统运行的影响，是对不同政策执行情况的“模拟仿真”。
④检验与发展经济理论，即利用计量经济模型和实际统计资料实证分析某个理论假说的正确与否；其原理是如果按照某种经济理论建立的计量经济模型可以很好地拟合实际观察数据，则意味着该理论是符合客观事实的，否则则表明该理论不能说明客观事实。
18.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。