计量经济学复习要点-西北大学

1、计量经济学复习要点-西北大学一、单项选择1. 下列说法中那一项不属于应用计量学的研究目的的 C经济政策评价2. 构造行为方程式的最重要依据为 D变量间的技术3. 总体回归线是指D解释变量X取定值时，被解释变量 Y的条件均值或期望值 的轨迹4. 在一兀线性回归模型P 1+ 3 2卩中，若回归系数P 2通过了 t检验，则表达式B.p 2 工 05. 在回归模型3 1+ 3 2x2+ 3 3X3+卩中，如果X2与X3高度线性相关，则与经典 模型相比3 2的方差C变大6. 经济计量模型是指C包含随机方程的经济数学模型7. 回归分析中定义的B解释变量为非随机变量，被解释变量为随机变量8. 若一元线性回归

2、模型3 1+3 2卩满足经典假定，那么参数3 1、3 2的普通最小 二乘估计了 3 1、3 2是所有线性估计量中B无偏且方差最小的9检验，即杜宾-瓦尔森检验，用于检验时间序列回归模型的误差项中的一阶序 列相关的统计量，统计量以残差为基础，如果值越接近于2C则表明无自相关10.容易产生异方差的数据为C横截面数据二、名词解释1. 时间序列数据：指某一经济变量在各个时期的数值按时间先后顺序排列所形成 的数列。2. 样本回归函数：指由样本的得到的回归函数，其表现形式为 3 1+3 2样本回归 函数是用来估计总体回归函数的。3. 统计关系：指两个变量X与丫之间存在的一种不确定关系。也就是说，即使 变量X

3、是变量丫的原因，给定变量X的值也不能具体确定变量 丫的值，而只能 确定定变量丫的统计特征。4. 几何分布滞后模型：对于无线分布滞后模型a + 3 03 11+A +卩t,库伊克提出了 两个假设：模型中所有参数符号都是相同的模型中的参数是按几何数列衰减的，即3 t =3 0入0,1,2式中0入 1,入称为分布滞后的衰减率，入越小， 衰减速度越快。X滞后的远期值对当期丫的影响就越小，带入后得到模型a +3 0 3 01 + 3 0入1+3 0入22+A +3 0入A +卩t此模型称为几何分布滞后模型。5. 恰好识别：指在可识别的模型中，结构式参数具有唯一数值的方程。6. 计量经济学：是融合数学、统

4、计学及经济理论，结合研究经济行为和现象的理 论和实务。7. 两阶段最小二乘法：两个阶段分别应用最小二乘法，故叫做两阶段最小二乘法。8. 外生变量：指不是由模型系统范围决定的量。9. 虚拟变量：又称虚设变量、名义变量或哑变量，用以反映质的属性的一个人工变量，是量化了的质变量，通常取值为 0或1。引入哑变量可使线性回归模型变 得更复杂，但对问题描述更简明，一个方程能达到两个方程的作用， 而且更接近 现实。例如：反映文化程度的虚拟变量可取为 1本科学历、0非本科学历，一般 地，在虚拟变量的设置中，基础类型、肯定类型取值为1,比较类型、否定类型取值为0。三、简答题1. 回归模型中包含随机误差项的主要原

5、因有哪些？答：回归模型中包含随机误差项 卩，是因为其代表所有对 丫有影响但未能包括在回归模型 中的那些替代变量， 因为受理论和实践条件的限制，而必须省略一些变量，由随机误差卩代替，其理由如下：理论的欠缺。虽然有决定Y的行为理论，但常常是不能完全确定的，理论常常有一定的含糊性，我们可以肯定每月收入X影响每月消费支出 Y,但不能确定是否（舍弃）;人 使我们成功地 很好反映这种有其它变量影响 丫，只好用作为模型所忽略的全部变量；数据的欠缺。即使能确定某些 变量对丫的显著影响，由于不能得到这些变量的数据信息，而不能引入该变量 们把非核心变量的联合效用当作一个随机变量看待；人类行为内在随机性，把所有有关

6、变量引入到模型中，个别丫中仍不免有内在随机性，随机误差项随机性；节省原则2. 简述对数模型的优点。答：对数线性模型中斜率系数度量了一个变量（丫）对另一个变量（X）的弹性；斜率系数与变量X , 丫的测量单位无关，其结果值与 X , 丫的测量单位无关；当 丫 > 0时，使用 对数形式In 丫比使用水平值作为被解释变量的模型更接近经典线性模型。大于零的变量， 其条件分布常常是有异方差性或偏差性，取对数后，虽不能消除这两方面的问题，但能大大弱化这两方面问题；取对数后，会缩小变量的取值范围， 使得估计值对被解释变量或解释 变量的异常值不会很敏感。3. 如果回归模型中包含了无关解释变量，在进行最小二

7、乘估计是有哪些主要的后果？答：无关解释变量模型的参数最小二乘估计量均无偏；在含有无关解释变量的模型中， 无关解释变量的引入将使合理解释变量的方差无必要地增大，降低估计的精度。4. 模型中存在多重共线性的直观判断方法有哪些？答： 较高而显著t统计量较少时，可能存在多重共线性问题；当增加或剔除一个解释 变量，或者改变一个观测值时， 回归系数的估计值发生较大变化，我们就认为回归方程存在严重的多重共线性；一些重要的解释变量在回归方程中没有通过显著性检验时，可初步判断存在着严重的多重共线性；有些解释变量的回归系数所带符号与定性分析结果违背时， 可能会出现多重共线性问题； 解释变量间的相关系数较大时，可能

8、会出现多重共线性问题。5. 简述选择工具变量的基本原则。答：如果内生解释变量与相关，我们就选择一个工具变量来代替。要满足两个条件：一是与高度不相关，即（,）=0 ;二是与高度相关，即（，）工0.在联立方程模型中，工具变量一般从 外生变量中选取。6. 简单解释随机扰动项包括哪几个方面？答：模型中省略的变量；一些随机因素；测量误差；确定数学模型形式的误差7. 运用计量经济学方法解决经济问题的步骤？答：建立模型；参数估计；验证理论；使用模型8. 序列相关性存在的原因？答:序列相关：（）工0, 1,2,n即随机项U和以前的其它项有关， 则称为序列相关或自相关。 存在的原因：首先，在经济生活问题和时间上

9、具有连续性，即时间上的重复性反复性， 因此，解释变量具有相关性；其次，建立选用模型的错误，使得解释变量相关；最后，建立 模型时，随机项 带有自相关性，也使得序列带有自相关。9. 应用最小二乘法应满足的古典假设？答：随机项的均值为零；随即项无序列相关和等方差性；解释变量是非随机的，如果是随机的则与随机干扰项不相关；解释变量之间不存在多重共线性四、分析1.某人试图建立我国煤炭行业生产方程，以煤炭产量为被解释变量，经过理论和经验分析，确定以固定资产原值、职工人数和电力消耗变量作为解释变量，变 量的选择是正确的，于是建立了如下形式的理论模型：煤炭产量=股低昂资产原值+职工人数+电力消耗量选择2000年

10、全国60个大型国有煤炭企业的数据为样本观测值：固定资产原值 用资产形成当年价计算的价值量，其他采用实物量单位，采用方法估计参数。 指出该计量经济学题中可能存在的主要错误并简单说明理由。（4） 不具备答：（1）模型关系错误。直接线性模型表示投入要素之间完全可以替代，与实际 生产活动不符；（2）估计方法错误。该问题存在明显的序列相关性，不能采用方 法估计；（3）样本选择违反一致性。行业生产方程不能选择企业作为样本； 样本数据违反可比性。固定资产原值用资产形成年当年价计算的价值量， 可比性。a + P卩卩是随机佃96-20052假定要用佃78-2005年的有关数据估计以下中国城市居民的消费函数 t，

11、a >0,0VB <1式中，C表示实际消费支出，丫表示实际可支配收入， 干扰项，t代表年份，试问（1）如果佃78-佃89年，佃90-佃95年和 年3个时段消费函数的截距不同，如何定个性消费函数？各时段的消费函数是 怎样的？（ 2）如果 佃78-佃89年，佃90-佃95年和 佃96-2005年3个时段消费函 数的截距以及边际消费倾向都不同，如何定个性消费函数？各时段的消费函数 是怎样的？答: （1）如果不同时段消费函数的截距不同，则可以通过引入虚拟变量来修改消此时, 卩t; 卩t;费函数，建立新的消费函数。a + a 1D1+a 2D2+P卩t,其中1=11978-1989年;0 其

12、他2=11990-1995 年；0 其他，1978-1989年的消费函数为a +a 1D1+P 1990-1995年的消费函数为a +a 2D2+P 1996-2005年的消费函数为a + P卩to（2）如果不同时段消费函数的截距以及边际消费倾向都不同，则可以通过引入 虚拟变量来修改消费函数，建立新的消费函数。a + a 1D1+a 2D2+ P P 1D1 P 2D2 卩 t,其中 1=11978-1989 年；0 其他，D2=11990-1995年；0 其他，此时，1978-1989年的消费函数为a +a 1D1+P P 1D1卩t； 1990-1995年的消费函数为a +a 2D2+P

13、P 2D2卩t；1996-2005年的消费函数为a + P卩to3假设有n种商品，其中某种商品的需求函数为： a a 1 P 1P 1+ P 1P2+ P P 卩1式中，C1是该商品的需求量，Y是居民收入，P是该商品的价格，Pa，是 其他商品的价格，是几件商品的平均价格，试分析：（1）该模型最有可能违背了经典线性回归模型的哪一个假设？为什么？（ 2）能否得 到P 1,P 2P n以及其中各自的最小二乘估计。答：（1）该模型存在多重共线性问题，因为解释变量P是其他解释变量：P12的线性组合；（2）由于模型存在多重共线性问题，使用最小乘法估计量的时候对 参数进行估计时参数估计量为无偏估计，但方差很

14、大。4简述异方差性的含义、来源、后果，并写出检验方法的检验步骤。答：含义：对于回归模型的随机扰动项为 卩i,若其他假定满足，第二个假定不 成立，也就是说在不同的观测值中随机项 卩i的方差不等于一个常数，（卩i）= Ci2工常数（1,2）或者（卩i）工（卩j）（i工j）,这时我们就称为随机扰动项 卩i具有异方 差性。来源：模型中略去的经济变量；测量误差。后果：参数估计量仍然是线性无偏的，但不是有效的；建立在t分布和F分布之上的检验失效；估计量的方差增大，预测精度下降。检验：戈德菲尔德一夸张检验简称检验。这种检验方法适用于大样本的情况， 通常要求容量n应为大于等于30或者观测值的数目是所要估计参数

15、的 2倍以上， （即样本容量n要比模型中包含的解释变量的个数大两倍以上）。用该种方法对 异方差性检验还要符合以下几个条件：随机扰动项卩i服从正态分布，且卩i的 方差随某一解释变量的增加而增加随机扰动项卩i无序列相关，即E （卩i卩j）=0,（i 半j）。检验方法主要是F检验。检验原假设H0:卩i是等方差的，备选假设 H1和卩i是异方差的，检验的具体 步骤如下：将解释变量的观测值按绝对值由小到大的顺序进行排列，被解释变量保持与的对应关系；将上述排列在正中间的C个值删去，将剩下的个观测值划分为容量相等的两个子样本，分别为2,其中的一个子样本是响应观测值的较 大部分，这里应当注意的是：C值的确定不是随意的。对于样本容量 n大于等于 30时，删去的观测值数目C为整个样本数目的1/4。（例如样本容量为48时，1/4, 12,删去的观测值为12个，这时两个子样本的容量分别为2=48-12/ 2=18个）。里。对这两个子样本分别用最小二乘法求出回归方程，然后分别计算出相应的残差 平方和。设1=刀（e1i）2为样本值较小的子样本的残差平方和，2=E（e2i）2为样 本值较大的子样本的残差平方和，他们的自由度为k,其中的k为计量