计量经济学期末考试简答题

1、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根本假定是什么？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

2、否为0的t检验?13. 给定二元回归模型：，请表达模型的古典假定。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观察以下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？它的根本思想是什么？24. 样本分段法即戈德菲尔特一一匡特检验检验异方差性

3、的根本原理及其使用条件。25 简述DW佥验的局限性。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的根本思想是什么？29 解决序列相关性的问题主要有哪几种方法？30 差分法的根本思想是什么？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直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

4、？39 从哪些病症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 虚拟变量引入的原那么是什么？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根本原那么是什么？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

5、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，而计量经济学那么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；计量经济学那么仅限于经济领域。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

6、用？结构分析。1分经济预测。1分政策评价。1分检验和开展经济理论。2分3、简述建立与应用计量经济模型的主要步骤。答：根据经济理论建立计量经济模型；1分样本数据的收集；1分估计参数；1分模型的检验；1分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：经济意义检验；2分统计准那么检验；1分计量经济学准那么检验；1分模型预测检验。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：时间序列数据；1分横截面数据；1分混合数据；1分虚拟变量数据。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局部。1分产生随机误差项的原因有以下几个

7、方面：模型中被忽略掉的影响因素造成的误差；1分模型关系认定不准确造成的误差；1分变量的测量误差；1分随机因素。1分9试述回归分析与相关分析的联系和区别。答：两者的联系：相关分析是回归分析的前提和根底；回归分析是相关分析的深入和继续。1分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：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分对两个变量x与y而言，相关分析中：Wx ;在回归分析中，? =1?Xt和刃二召。召yt却是两个完全不同的回归方程。1分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

8、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：线性，是指参数估计量 氏和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分无偏性，指 参数估计量 b和b的均值期望值分别等于总体参数 6和b1。2分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b和b的方差最小。2分11 简述BLUE的含义。答：BLUE即最正确线性无偏估计量，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，是最正确线性无偏估计量，即BLUE这一结论就是

9、著名的高斯-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？答：多元线性回归模型的总体显著性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著。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。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著进行检验，即进行t检验。1分13. 给定二元回归模型：yt =b0 b1x1t b2x2t Ut，请表达模型的古典假定。解答：1随机误差项的期望为零，即Eut =0。 2

10、不同的随机误差项之间相互独立，即covUt,Us二 EUt - EuJUs - EUs二EqUs =0 1 分。3随机误差项的方差与 t 无关，为一个常数，即2varuj二二。即同方差假设1分。4随机误差项与解释变量不相关，即 covXjt ,uj = 0 j = 1,2,，k。通 常假定Xr为非随机变量，这个假设自动成立1 分 o 5随机误差项Ut为服从正态分布的随机变量， 即5 L N 0，二21分。6解释变量之间不存在多重共线性，即假定各解释变量之间不存在线性关系，即不存在多重共线性 1分。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？2解答：因

11、为人们发现随着模型中解释变量的增多，多重决定系数R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2分。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，比方，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分。215. 修正的决定系数 R及其作用。_p & /n _k -1解答：R2 =1!2， 2分其作用有：1用自由度调整后，可以消除拟合优度评价中解释变量多Z yy2/n-1少对决定系数计算的影响；2

12、分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上下，但不能用原来未调整的决定系数来比较1分。17. 观察以下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。3 yt = b0 b-i xt ut log yt =bo +6 log xt +ut解答：系数呈线性，变量非线性； 系数和变量均为非线性。2分 yt 二 b0 b1 log xt ut ytbo /b1Xt ut1分系数呈线性，变量非呈线性;1分系数和变量均为非线性;1 分18. 观察以下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 yt = bo b1 log Xt ut

13、yt bo/Qxt u解答：系数呈线性，变量非呈线性； 系数和变量均为非线性1分 yt = bo b1b2Xt ut yt 1 b°1 -xb1 U1分系数非线性，变量呈线性;1分系数和变量均为非线性;2分ui具有异方差性，即19. 异方差性是指模型违反了古典假定中的同方差假定，它是计量经济分析中的一个专门问题。在线性回归模型中,如果随机误差项的方差不是常数，即对不同的解释变量观测值彼此不同，那么称随机项varuj -=常数 t=1，2，n。 3分例如，利用横截面数据研究消费和收入之间的关系时,对收入较少的家庭在满足根本消费支岀之后的剩余收入已经不多，用在购置生活必需品上的比例较大，

14、消费的分散幅 度不大。收入较多的家庭有更多可自由支配的收入，使得这些家庭的消费有更大的选择范围。由于个性、爱好、储蓄 心理、消费习惯和家庭成员构成等那个的差异，使消费的分散幅度增大，或者说低收入家庭消费的分散度和高收入家 庭消费得分散度相比较，可以认为牵着小于后者。这种被解释变量的分散幅度的变化，反映到模型中，可以理解为误 差项方差的变化。2分20. 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。2分产生的影响：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

15、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。3分21. 检验方法：1图示检验法；1分2戈德菲尔德一匡特检验；1分3怀特检验；1分4戈里瑟检验和帕克检验残差回归检验法；1分5 ARCI检验自回归条件异方差检验1分22. 解决方法：1模型变换法；2分2加权最小二乘法；2分3模型的对数变换等1分223. 加权最小二乘法的根本原理：最小二乘法的根本原理是使残差平方和Q 为最小，在异方差情况下，总体回归直线对于不同的 xt, et的波动幅度相差很大。随机误差项方差二t2越小，样本点yt对总体回归直线的偏离程度越

16、低，2残差et的可信度越高或者说样本点的代表性越强；而匚t较大的样本点可能会偏离总体回归直线很远，et的可信度较低或者说样本点的代表性较弱 。2分因此，在考虑异方差模型的拟合总误差时，对于不同的e2应该区2 2别对待。具体做法：对较小的et给于充分的重视，即给于较大的权数；对较大的et给于充分的重视，即给于较小的权数。更好的使 a e2反映varuj对残差平方和的影响程度，从而改善参数估计的统计性质。3分24. 样本分段法即戈德菲尔特一匡特检验的根本原理：将样本分为容量相等的两局部，然后分别对样本1和样本2进行回归，并计算两个子样本的残差平方和，如果随机误差项是同方差的，那么这两个子样本的残差

17、平方和应该大致相等；如果是异方差的，那么两者差异较大，以此来判断是否存在异方差。3分使用条件：1样本容量要尽可能大，一般而言应该在参数个数两倍以上；2 ut服从正态分布，且除了异方差条件外，其它假定均满足。2分25 简述DW佥验的局限性。答：从判断准那么中看到，DW佥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。2分其次：DW.检验只能检验一阶自相关。2分但在实际计量经济学问题中，一阶自相关是岀现最多的一类序列相关，而且经验说明，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，对于序列相关问题一般只进行DW.检验。1分26 序列相

18、关性的后果。答：1模型参数估计值不具有最优性；1分2随机误差项的方差一般会低估；1分3模型的统计检验失效；1分4区间估计和预测区间的精度降低。1分全对即加1分27 简述序列相关性的几种检验方法。答: 1图示法；1分2 D-W检验；1分3回归检验法；1分4另外，偏相关系数检验，布罗斯 戈弗雷检验或拉格朗日乘数检验都可以用来检验高阶序列相关。2分28.广义最小二乘法GLS的根本思想是什么？答：根本思想就是对违反根本假定的模型做适当的线性变换, 估计模型。5分29 自相关性产生的原因有那些？答：1经济变量惯性的作用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； 观测数据处理

19、引起随机误差项自相关。1分30.请简述什么是虚假序列相关，如何防止？答：数据表现出序列相关，而事实上并不存在序列相关。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, 31 . DW直与一阶自相关系数的关系是什么？使其转化成满足根本假定的模型，从而可以使用 OLS方法1分2经济行为的滞后性引起随机误差项自相关；1 分1分4模型设定误差引起随机误差项自相关；1分52分要防止虚假序列相关，就应在做定量分析之间先进行 可能性是多大。3分 答: ? =DW 或者 DW =21 - ?232. 答：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。产生多重共线性主要有下述原因：1样本数据的采集是

20、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分2经济变量的共同趋势1分3滞后变量的引入1分4模型的解释变量选择不当1分33. 答：完全多重共线性是指对于线性回归模型假设 C1X 1jC2X 2j. CkX kj =0, j = 1,2,.,n那么称这些解释变量的样本观测值之间存在完全多重共线性。2分 不完全多重共线性是指对于多元线性回归模型假设 CX1j C2X2CkXkj+v=0,j=1,2,n那么称这些解释变量的样本观测之间存在不完全多重共线性。3分34 答：1无法估计模型的参数，即不能独立分辨各个解释变量对因变量的影响。3分2参数估计量的方差无穷大或无法估计2分35 答

21、：1可以估计参数，但参数估计不稳定。2分2参数估计值对样本数据的略有变化或样本容量的稍有增减变化敏感。1分3各解释变量对被解释变量的影响难精确鉴别。1分4 t检验不容易拒绝原假设。1分t值很低，系数不能通过显著性2分36 答：1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, 检验。2分2 回归系数值难以置信或符号错误。1分3参数估计值对删除或增加少量观测值，以及删除一个不显著的解释变量非常敏感。37 答：所谓方差膨胀因子是存在多重共线性时回归系数估计量的方差与无多重共线性时回归系数估计量的方差比照而得岀的比值系数。2分假设VIF ?=1时，认为原模型不存在“多重共线性问题

22、；1分假设VIF ：?1时, 那么认为原模型存在 “多重共线性问题 ；1分假设VIF ?5时，那么模型的“多重共线性问题的程度是很严重的，而且是非常有害的。1分38 模型中引入虚拟变量的作用是什么？答案：1可以描述和测量定性因素的影响；2分2 能够正确反映经济变量之间的关系，提高模型的精度；2分3便于处理异常数据。1分39 虚拟变量引入的原那么是什么？答案：1如果一个定性因素有 m方面的特征，那么在模型中引入m-1个虚拟变量；1分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，那么在模型中引入 m个虚拟变量；如果定性因素有两个及以上个属性，那么参照“一个因素多个属性的设置

23、虚拟变量。2分3 虚拟变量取值应从分析问题的目的岀发予以界定；1分4 虚拟变量在单一方程中可以作为解释变量也可以作为被解释变量。1分40 虚拟变量引入的方式及每种方式的作用是什么？答案：1加法方式：其作用是改变了模型的截距水平；2分2乘法方式：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；2分3一般方式：即影响模型的截距有影响模型的斜率。1分41 判断计量经济模型优劣的根本原那么是什么？答案：1模型应力求简单；1分2模型具有可识别性；1分3模型具有较高的拟合优度；1分4模型应与理论相一致；1分5 模型具有较好的超样本功能。1分42 模型设定误差的类型有那些？答案：1模型中添加了无关的解释变量；2分2模型中遗漏了重要的解释变量；2分3模型使用了不恰当的形式。1分43工具变量选择必须满足的条件是什么？答案：选择工具变量必须满足以下两个条件：1工具变量与模型中的随机解释变量高度相关；3分2 工具变量与模型的随机误差项不相关。2分44 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