计量经济学 期末考试 简答题

期末考试简答题1．简述计量济学与经学、统计、数理统计学学科间的关系。2．计量经济型有哪些用3．简述建立应用计量济模型的要步骤。4．对计量经模型的检应从几个面入手5．计量经济应用的数是怎样进分类的6．在计量经模型中，什么会存随机误差项7．古典线性归模型的本假定是么8．总体回归型与样本归模型的别与联系。9．试述回归析与相关析的联系区别。10．满足古典定条件下一元线性回归模型的普通最小二乘估计量有哪统计性质11．述BLUE含义。12．于多元线回归模型为什么在进行了总体显着性F验之后，要对每个回归系数进行是否为0的t检验13.定二元归模型：，请叙述型的古典定。14.多元线回归分析中，为什么用正的决定数衡量估模型对样观测值的拟合优度15.正的决系数及其作用。16.见的非性回归模型有几种情况17.18观察列方程并判断其变量是呈线性，数是否呈性，或都或都不是。19.么是异差性试举例说明经济现中的异方性。20.生异方性的原因及异方差性对型的计有影响。21.验异方性的方法有哪些22.方差性解决方法有哪些23.么是加最小二乘法它的基本思是什么24.本分段（即戈德菲尔特——匡检验）检异方差性基本原理其使用条件。25．述DW检的局限。26．列相关性后果。27．述序列相性的几种验方法。28．义最小二法（GLS）的基本思想是什么29．决序列相性的问题要有哪几种方法30．分法的基思想是什31．分法和广差分法主区别是什么32．简述什么虚假序列关。33．列相关和相关的概和范畴是否是一个意思34．DW值与一阶自关系数的系是什么35．么是多重线性产生重共线性的原因是什么36．么是完全重共线性么是不完全多重共线性37．全多重共性对OLS估计量的影响哪些38．完全多重线性对OLS估计量影响有哪39．哪些症状可以判断能存在多重共线性40．么是方差胀因子检法41．型中引入拟变量的用是什么42．拟变量引的原则是么43．拟变量引的方式及种方式的作用是什么44．断计量经模型优劣基本原则是什么45．型设定误的类型有些46．具变量选必须满足条件是什么47．定误差产的主要原是什么48．建立计量济学模型，什么时候，为什么要引入虚拟变量49．计有限分滞后模型遇到哪些困难50．么是滞后像产生滞现像的原因主要有哪些51．述koyck模型特点。52．述联立方的类型有几种

ˆˆˆˆˆˆbb53．述联立方ˆˆˆˆˆˆbb54．型的识别几种类型55．述识别的件。1．简述计量济学与经学、统计、数理统计学学科间的关系。答：计量经学是经济论、统计和数学的综合分）经学着重经济象的定性究，计量济学着重于定量面的研究分统计学关于如何收集、整理和分析数据的学，而计经济学则用经济统计所提的数据来计经济变之间的数量关系并加以验证分数理统计作为一门学学科，可以应用于济领域，可以应用其他领域；计量经济学则仅限于经领域分）计经济模型建的过程，是合应用理、统计和学方法的过程，计量经济学是经济论、统计和数学三的统一。2、计量经济型有哪些用①结构分析分）经济预测）③政策价分检验和发经济理论3、简述建立应用计量济模型的要步骤。答：①根据济理论建计量经济型分）②样数据的收集分③估计参）④模的检验分⑤计量经济模型的应用分）4、对计量经模型的检应从几个面入手答：①经济义检验分）②统计则检验分）③计量经济准则检验）④模型预测检验。（1分）5．计量经济应用的数是怎样进分类的答：四种分：①时间列数据分）②横面数据分）③混合据分）④拟变量数。（2分）6.在量经济模中，为什会存在随机误差项答：随机误项是计量济模型中可缺少的一部分分产生随机差项的原因有以下几个方面：①模型中被忽掉的影响素造成的差分）②模关系认定不准确造成的差分）③变量的测量误差分④随机因素）9．试述回归析与相关析的联系区别。答：两者的系：①相分析是回分析的前提和基础；回归分析是相分析的深和继续分）②相关分析与回分析的有指标之间在计算上的内在联系）两者的区别①回归分强调因果系，相关分析不关心因果关系，所究的两个量是对等（1分）rry②对两个变x与y而言相关分析：yx在回归分析，t01t和t01t却是两个完全同的回归程分）回归分对资料的要求是被解释量y随机变，解释变是非随机变量相关分析资料的要是两个变量都随机变量分）10．满足古典定条件下一元线性回归模型的普通最小二乘估计量有哪统计性质bbyu答：①线性是指参数计量0分别为观测值t和机误差项t的线性函或线性组分）②bbbb无偏性，指数估计量0和1的均值（望值）分等于总体数0和分）③有性（最小差ˆˆ性或最优性在所有的线无偏估计量中，最小二乘估计量0和1方差小分）11．述BLUE含义。答：最佳线性无偏估计量，bestlinearunbiasedestimators的缩写分）在古典定条件下，最小乘估计量备线性、偏性和有效性，是最佳线性无偏估量，即BLUE，一结论就着名的高斯－马可夫定理）12．于多元线回归模型为什么在进行了总体显着性F验之后，要对每个回归系数进行是否为0的t检验答线性回归模的总体显性F检验是检模型中全解释变量被解释变量的共同影响是否显着。（1分）过了此F检验就可以说模中的全部释变量对解释变量共同影响是显着的，但却不能就此判定模中的每一解释变量被解释变量的影响都是显着的因此还需要每个解释变量对被解释变量影响是否着进行检，即进行t检验分）yx13.定二元归模型：t01ttt，请述模型的典假定。解答）随误差项的望为零，

E0t

）不同随机误差之间相互立，即cov(u,)[(u())(u(u)]E(uu)tttssts

（1分机误项的方差与t无关，为个常数，即

var(u)t

。即同方差设（分随机误项与解释变量不相关，即

ti异方差性，uti异方差性，u)数itcov(,)(jjt

。通常假定为非随机变，这个假自动成立（1分随误差jt项

u

t

为服从正态布的随机量，即

:Nt

)

（1分释变量之不存在多共线性，即假定各解释变之间不存线性关系即不存在多重共线性（1分14.多元线回归分析中，为什么用正的决定数衡量估模型对样观测值的拟合优度解答：因为们发现随模型中解变量的增多，多重决定系数

R

的值往往会大，从而加了模型解释功能。样就使得们认为要模型拟合得好，就必须增加解释变2分是，样本容量定的情况下，加解释变必定使得估参数的个数增加，从而损失自由，而实际如果引入解释变量并非必要的可能会产很多问题比如，降低预测精确度、引起多重线性等等为此用修的决定系数来估计模对样本观值的拟合度（315.正的决系数

R

及其作用。解答：

2

/)/t

分）作用有）用自度调整后，可以消除拟合优度评价中解释变量多对决定系计算的影对于含解释变量数不同的型，可以调整后的定系数直接较它们的合优度的低，但不能用原来未调整的决定系来比较（1分17.察下列程并判断其变量是否呈性，系数否呈线性或都是或不是。①

ybxtt

t

②

ylogt01t

t③loglog④bttt1tt解答：①系呈线性，量非线性）②数呈线性，变量非呈线分）系数和量均为非线性分）④系数变量均为线性分）18.观察下列方并判断其变量是否呈线，系数是呈线性，都是或都不是。①

ylogxt1t

t

②

y)t0t

t③yb)④x)t1ttttt解答：①系呈线性，量非呈线分）系数非线性，变量呈线分）系数和量均为非线性；(2)④系数和变均为非线（1分19.异方差性是模型违反了古典假定中同方差假，它是计经济分析中的一个专门问题。在线性回归模型中，果随机误项的方差是常数，即对不同的解释变量观测彼此不同则称随机具有（t=1，2，……，n）。分）例，利用横面数据研消费和收入之的关系时对收入较的家庭在满足基本消费支出之后的余收入已不多，用购买生活必需品上的例较大，费的分散度不大。收入较多的家庭有更多可由支配的入，使得些家庭的消费有更大选择范围由于个性爱好、储蓄心理、消费习惯和家庭员构成等个的差异使消费的分散幅度增，或者说收入家庭费的分散度和高收入家庭消费得分度相比较可以认为着小于后者。这种被释变量的散幅度的化，反映到模型中，可以理解为误项方差的化。（2分）20.生原因（1）模型中遗漏了某解释变量；（2）型函数形的设定误差；（3）本数据的测误差；（4）随机因素影响。分）产生的影响如果线性归模型的机误差项存在异方差性，会对模型数估计、型检验及型应用带来重大影响主要有：（1）影响模型参数最小二乘估计值的无偏性；）参数的小二乘估量不是一个有效的计量；（3对模型参估计值的着性检验效；（4）模型计式的代表性降低，预测精度精度降低分）21.验方法）图检验法分）戈德菲尔德—匡检验分）怀特检验分）戈里瑟检验帕克检验残差回归验法）ARCH检验（自归条件异差检验分）22.决方法）模变换法分）加权最小二乘法分）模型的对数换等（分）23.权最小乘法的基本原理小乘法的基原理是使差平方和

e

2

为最小异方差况下，

总体回归直对于不同的波动幅度差很大。机误差项差越小，样总体回归直对于不同的波动幅度差很大。机误差项差越小，样本对总体回归ettteette22eu)ttit若tttt直线的偏离度越低，差的可度越高（或者说样本点的代表性越较大的样本可能会e偏离总体回直线很远的可信度较（或者说样本点的代表性较弱（2分因此，考虑异方模型的拟合误差时，于不同的应该区别对待。具体做法：对较小给于充分重视，即于较大的权数；较大的给充分的重，即给于较小的权数。更好的使反映对残平方和的影响度，从而善参数估的统计性质。（3）24.样本分段法即戈德菲尔特—匡特检）的基本理：将样分为容量相等的两部分，然后分别对样本1和样本2进行回，并计算两个子样本的差平方和如果随机差项是同方差的，则这两个子样本残差平方和该大致相；如果是方差的，则两者差别较大，以此来断是否存异方差分）使用条件）样容量要尽能大，一而言应该在参数个数两倍以上）服从态分布，除了异方差条件外其它假定满足分）25．述DW检的局限。答：从判断则中看到DW检验存在个主要的限性：首，存在一不能确定的值区域，是这种检验方的一大缺。分）其：.检验只检验一阶自相关。（2）但在际计量经济学问题中，一自相关是现最多的类序列相关，而且经验表明，如果存在一阶相关，一也不存在高阶序列相。所以在际应用中对于序列相关问题—般只进行

检验。（1）26．列相关性后果。答）模型参数估值不具有优性；（1分）（2）随机差项的方差般会低估（1分）（3）模型的统计检失效；（1分）区间计和预测区间的精度降低。（1分）全对即加1）27．述序列相性的几种验方法。答）图示法；分）D-W检验；（1分）（3）回归验法；（1分）（4另外，偏相关系数检验，布罗—戈弗雷验或拉格日乘数检验都可以用来检验高阶序相关。（2分）28．义最小二法（GLS）的基本思想是什么答:基本思想是对违反本假定的型做适当的线性变换，使其转化成足基本假的模型，而可以使用OLS方法估计模型。（5分）29．相关性产的原因有些答）济变量惯的作用引随机误差项自相关分）经济行为的滞后性引起随机误差项自相关分）(3)一些随机因的干扰或影引起随机差项自相分）模设定误差引起随机误差项自相关分）观数据处理引随机误差自相关分）30．简述什么虚假序列关，如何避免答：数据表出序列相，而事实并不存在序列相关分要避免虚假序列相关，就应在做定量分析之间先进行性分析，从理论上经验上是否有存在序列相关的可能可能性是大分）31．DW值与一阶自关系数的系是什么答：

DW2

或者

2(1

)32．：多重共性是指解变量之间存在完全或近似的线性关系。产生多重共性主要有述原因：（1样本据的采集是被动的，只在一个有的范围内到观察值无法进行重复试验分）经济变量的同趋势（分）滞后变量引入（分）模型的解变量选择不当（分33．：完全多共线性是对于线性回归模型cXXX=0,11j2jkkj则称这些解变量的样观测值之存在完全多重共线性2分不完全多重线性是指于多元线回归模型若

cXXX+v=0,1j22jkkj则称这些解变量的样观测之间在不完全多重共线性3分34．）无法计模型的参数，即不能独立分辨各解释变量因变量的响）参估计量的方差无大（或无估计分）35．）可以估计数，但参估计不稳分（）参数估值对样本数据的略有变或样本

ˆi)>1ii容量的稍有减变化敏1分（3各解释量对被解释变量的影响难精确鉴别分（）检验不容易拒原假设ˆi)>1ii36．）型总体性检验F值和值都很，但各回系数估计的方差很大，t值很低，系不能通过显着性验分）（2回归数值难以置信或符号错分（3参数计值对删除或增加少量测值，以删除一个显着的解变量非常敏感分37．：所谓方膨胀因子存在多重共线性时回归系数估计量的方差与无重共线性回归系数计量的方差对比得出的比系数分）若，认为原模不存在“重共线性题分）若时，则认为原型存在“重共线性题）若时，则模的“多重共线问题”的度是很严的，而且是非常有害的分38．型中引入拟变量的用是什么答案）可描述和测定性因素影响分）（2）能够正反映经济量之间的系，提高模型的精度分（3）便于处异常数据分）39．拟变量引的原则是么答案）如一个定性素有m方面的特征则在模型引入m-1虚拟量分）（2）如果模中有个性因素，每个定性因素只有两方面的属性或征，则在型中引入m个拟变量；如果性因素有个及以上属性，则参照“一个因素多个属性的设置虚变量分）（3）虚拟变取值应从析问题的的出发予以界定）（4）虚拟变在单一方中可以作解释变量也可以作为被解释变量）40．拟变量引的方式及种方式的作用是什么答案加法方式其作用是变了模型的截距水平分乘法方式：其作用在于两个模型间比较、因素的交互影分析和提模型的描述精度分）（3）一般方：即影响型的截距影响模型的斜率）41．断计量经模型优劣基本原则是什么答案）模应力求简）模型有可识别性分）模型具有较的拟合优分）模型应与理相一致分）模具有较好的超样本功能分）42．型设定误的类型有些答案）模中添加了关的解释量分模型遗漏了重要解释变量）模型使用了不恰的形式分）43．具变量选必须满足条件是什么答案选择具变量必满足以下个条件具变量与模型中的随机释变量高相关分工具变量与型的随机差项不相分）44．定误差产的主要原是什么答案：原因四）