《金融计量学》复习重点 及答案

《金融计量学》复习重点考试题型：一、名词解释题420分)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,数学提供研究方法总体回归函数总体回归函数：是指在给定X下Y分布的总体均值与X所形成的函数关系（或者说将总i体被解释变量的条件期望表示为解释变量的某种函数）i样本回归函数SRFXi 1 2 i

(相对于E(Y|Xi

)1

X )2 i其中Yˆ是E(Y|X)的估计量；i i的估计量；1 1'的估计量。'2 2OLS估计量：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,ESS ˆ2拟合优度、拟合优度R2(被解释部分在总平方和(SST)中所占的比例)：

R2 iTSS y2i虚拟变量陷阱完全共线性现象就是虚拟变量陷阱（(如果有m种互斥的属性类型，在模型中引入（m-1）个虚拟变量，否则会导致多重共线性。称作虚拟变量陷阱。)）方差分析模型一种模型。协方差分析模型作动物实验往往采用同一胎动物分组给予不同的处理》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分为完全多重共线性和不完全多重共线性自相关：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：cov()E()0存在iji j i j自相关常见于时间序列数据。[异方差果这一假定不满足，则称线性回归模型存在异方差性。随机误差项：模型中没有包含的所有因素的代表例：YXuY— 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。（作为估计量的抽样分布。根据已有数据算出的统计量值决定是否接受零假设。—二、单项选择题(从下列每小题的四个备选答案中选出一个正确答案，并将正确答案的序号填在题干后面的括号内。每小题2分，共20分)三、简答题(每题10分，共40分)1、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地位和经济研究中的作用是什么认识为基础。综上所述，计量经济学是一门经济学科。,2、为什么说计量经济学是经济理论、数学和统计学的结合一门由经济学、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检验，得到结构、分析经济预测、政策评价、3、建立与应用计量经济模型的主要步骤有哪些,经济理论或假说的陈述；建立数学（数理经济）建立统计或计量经济模型；收集处理数据；计量经济模型的参数估计；检验来自模型的假说——经济意义检验；检验模型的正确性——模型的假设检验；模型的运用——预测、结构分析、政策模拟等:4、计量经济学有哪些主要应用领域提出研究的经济问题和度量方式，对研究的经济现象进行实际统计观测分析影响因素——根据经济理论、实际经验，选择若干影响因素作为解释变量系的数学关系式确定所研究的经济问题与各种影响因素的数量关系，需要科学的数量分析方法,主要是参数估计方法分析和检验所得数量结论的可靠性，需要运用统计方法,对模型的检验运用数量研究结果作经济分析和预测，对数量分析的实际应用,对模型的应用⑴。结构分析，其原理是弹性分析、乘数分析与比较分析；⑵。经济预测，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；⑶。政策评价，是对不同政策执行情况的“模拟仿真”；⑷。检验与发展经济理论，其原理是如果按照某种经济理论建立的计量经济学模型可以很好地拟合实际观察数据。\5、时间序列数据和横截面数据有何异同时间序列数据:经济变量在连续或不连续的不同时间内的统计数据。截面数据:同一时点上一个或多个变量收集的数据。后次序进行排列，这样得到的统计数据称为时间序列数据。与此不同，若某个指标在不同的个体上进行观测，则得到该指标的一组横截面数据。6、从经济学的角度说明，为什么计量经济学模型的理论方程中必须包含随机误差项|来描述的，这就是设置随机误差项的原因。7、运用普通最小二乘法估计多元线性回归模型的经典假定有哪些1.

与随机项u不相关j i含义: cov(

,u)0i所有自变量彼此线性无关。u

是随机向量u为随机变量i零期望同方差，不相关.解释变量取值不同，但是被解释变量的方差相同。6. u ~N(0,n1

2I)，8、异方差存在的原因、后果及克服方法。原因：异方差性是为了保证回归参数估计量具有良好的统计性质这一假定不满足，则称线性回归模型存在异方差性。后果：若线性回归模型存在异方差性，则用OLS估计模型，得到的参数估计量不是有效估计量，甚至也不是渐近有效的估计量；此时也无法对模型参数的进行有关显著性检验。异方差的补救思路克服方法：

i

2，利用加权最小二乘法或者模型变换求BLUE；i

2，先求出i

。（ 或者是：克服方法：分两种情况1）/误差方差为已知时，采用加权最小二乘法。2）3）误差方差为未知时，关键就是找出异方差的具体形式，然后进行变换来消除异方差。）原因：后果：解释变量对被解释变量影响的大小。·由于估计量的方差增大，相应标准差增大，在对参数进行显著检验时，增大预测也将降低预测的精度。解释变量多重共线时，虽然可以得到OLS敏感，若观测值稍微有所变化，估计量就会产生较大的改变。克服的方法：除去不重要的解释变量利用已知信息变换模型的形式增加样本容量逐步回归法(10、自相关存在的原因、后果及克服方法。原因：一、惯性 二、模型的数学形式不妥三、回归模型中略去了带有自相关的重要释变量果 ：模型存在自相关的后果回归系数的最小二乘估计量 jVar()不再具有最小方差性j

仍具有无偏性。t有可能低估误差项u的方差（估计小了）ttut

存在自相关时，Var()

u2都变大，1都不具有最小方差性。用依据普通最小二乘法得到的回归方程去预测，预测无有效性。1克服方法：1.如果自相关是由于错误地设定模型的数学形式所致，那么就应当修改模型的数学形式。