计量经济学完成版(1).doc

一、名词解释1、 截面数据：是指对于某一经济变量相对于同一时间点上，来自于不同个体的数据集合。2、高斯马尔科夫定理：在满足经典假设的前提下，普通最小二乘法的估计结果具有非常优良的性质，即线性性（N、N）、无偏性（E）、最小方差性（有效性），是最佳线性无偏估计量。 P373、异方差：经典线性回归模型的基本假设之一随机干扰项的同方差性不成立，即至少有一个i,使得模型即存在异方差性。P824、序列相关：线性回归模型的经典假设之一是模型的随机干扰项相互独立。当模型的随机干扰项不满足该假设时，称为存在序列相关性。P995、多重共线性：在多元线性回归模型中其基本假设之一是解释变量是相互独立的，即不存在线性相关关系。如果某两个或多个解释变量之间出现了较强的近似相关性，并且是线性相关性，则称为多重共线性。P120二、简答题1、经典线性回归模型的假设（第三章：一元线性回归）P36（7分，至少答出7个假设）答：假设一：线性回归模型。对于参数而言；假设二：解释变量是确定性变量，不是随机变量，而且在重复抽样中取固定值；假设三：随机干扰项具有零均值、同方差的特性。即E()=0，Var()= =1，2，,n假设四：随机干扰项相互独立，即Cov(,)=0 ,=1，2，n假设五：随机干扰项与解释变量之间不相关，即Cov(,)=0 i=1，2，n假设六：随机干扰项服从零均值，同方差的正态分布，N（0，）假设七：观测次数n必须大于待估计参数的个数，nk+1假设八：自变量取值不可以全部相同。假设九：多远回归模型中解释变量之间不存在线性关系，即cov(，)=0，ij，i，j=1，2，k2、 最小二乘法的基本思想P55对于一组样本观测值（，），要找到一条样本回归线，使其尽可能的拟合这组观测值，使被解释变量的估计值与观测值在总体上最为接近。基本思想也可表述为：确定和的值，使得残差的平方和最小。3、 多重共线性的后果和消除多重共线性的方法P122-127后果：（1）难以区分解释变量的单独影响。 （2）参数估计值不稳定，模型缺乏稳定性。 （3）参数估计量的回归系数符号有误，经济含义不合理。 （4）变量的显著性检验（t检验）失去意义。 消除方法： 先验信息法、改变变量的定义形式、增大样本容量法、逐步回归法。4、随机干扰项代表哪些信息？P34（有6项，至少答5个）代表未知的影响因素；代表缺失的数据；代表众多次要变量；代表数据的测量误差；代表模型设定误差；变量的内在随机性；糟糕的替代量；节省原则。5、结合一个具体的经济问题，说明建立与应用计量经济学模型的主要步骤P5经济理论 数学、创造力 统计学 统计学模型应用模型检验参数估计模型构建理论假设 合格具体的经济问题就自己看着写吧6、 证明：第五章，课后第八题 P77试证明：i*=i , , , 又7、 怀特异方差检验的步骤p87以二元回归为例，具体步骤是：（1）用最小二乘法估计模型，得到残差平方。（2）建立辅助回归方程：（3）计算统计量，其中n为辅助回归方程的有效样本容量，为辅助回归的判定系数。在同方差假设下， (k)（4）进行检验。如果算得的统计量超过选定显著性水平下的临界值，则认为原线性回归模型中存在异方差性。如果不超过，则认为原模型中不存在异方差性。三、案例分析案例一1、 关于虚拟变量（1） 虚拟变量的引入原则每一定性变量所需的虚拟变量个数要比定性变量的类别数目少1，(2) 当男性与女性的起始工资水平不同，怎么把虚拟变量引入变量当中。P65假设Y表示工资水平，X表示工龄，DV代表虚拟变量只影响截距：只影响斜率：几影响截距又影响斜率：2、 （1）检验模型是否存在一阶自相关及方向 P103若0D.W.，则拒绝，认为随机干扰项存在正的1阶序列相关性。若D.W.，则无法判断。若D.W.4-，则接受，认为随机干扰项不存在1阶序列相关性。若4-D.W.4-，则无法判断。若4-D.W.4，则拒绝，认为随机干扰项存在负的1阶序列相关性。（2） 序列相关性的后果P101参数估计量非有效性；变量的显著性检验失去意义；模型预测失效3、分析取对数后斜率参数的经济意义，对它的全面分析（R怎么样，t检验怎么样，F检验怎么样）。数据来源于P43的3.8案例分析X每增加1%单位，能够引起Y平均变动%。从上面回归结果可以看出，=？说明模型的拟合优度如何。从截距项和斜率参数估计值的t统计量所对应的Prob值可以看出P，参数估计值为零的概率接近于零。也就是说在%的显著水平下，参数估计值是显著不为零的。从Prob（F-statistic）为？可知，模型的整体显著性如何。案例二（数据来源于第三章课后12题）表一回归结果Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/21/14 Time: 16:10Sample: 1 31Included observations: 31VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.X4.2803590.6070227.0514020.0000C482.64461733.3570.2784450.7826R-squared0.631616Mean dependent var10555.48Adjusted R-squared0.618913S.D. dependent var8855.166S.E. of regression5466.490Akaike info criterion20.11300Sum squared resid8.67E+08Schwarz criterion20.20552Log likelihood-309.7515Hannan-Quinn criter.20.14316F-statistic49.72227Durbin-Watson stat1.707937Prob(F-statistic)0.000000表二怀特异方差检验Heteroskedasticity Test: WhiteF-statistic12.23120Prob. F(2,28)0.0002Obs*R-squared14.45481Prob. Chi-Square(2)0.0007Scaled explained SS10.47205Prob. Chi-Square(2)0.0053Test Equation:Dependent Variable: RESID2Method: Least SquaresDate: 06/21/14 Time: 16:10Sample: 1 31Included observations: 31VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C8574576.132340480.6479180.5223X-1583.37211256.08-0.1406680.8891X22.8337451.9096241.4839280.1490R-squared0.466284Mean dependent var27954605Adjusted R-squared0.428162S.D. dependent var36564693S.E. of regression27650216Akaike info criterion37.19993Sum squared resid2.14E+16Schwarz criterion37.33870Log likelihood-573.5989Hannan-Quinn criter.37.24517F-statistic12.23120Durbin-Watson stat1.373783Prob(F-statistic)0.000152如果是取对数之后进行回归分析，回归结果会不一样，需要在相应的位置改下数字。1、根据表一回归结果，写出样本回归方程，解释斜率参数的经济意义样本回归模型为： =482.6446+4.280359参数的经济意义一般回归：X每增加一个单位，会引起Y平均变动4.280359个单位对数回归：X每增加1%，会引起Y平均变动%2、判断模型的总体显著性（F检验）P56，解释这个模型的。从Prob（F-statistic）为零可知，拒绝原假设，模型的整体显著性很高。由回归结果可以看出，判定系数=0.631616，说明模型的拟合优度一般。从判定系数可以看出63.1616%的Y的变化都是由X变化引起的。3、填空。t统计量。t-Statistic=CoefficienStd.Error。回归标准差（S.E）。，是sum squared resid，n是样本总数，k是解释变量，包括常数项。怀特检验的统计量Obs*R-squared。Obs*R-squared=Included observations R-squared4、 结合案例描述怀特检验的步骤和结论步骤：一元回归模型为第1步：用最小二乘法估计模型，得到残差平方。第2步：建立辅助回归方程：第3步：计算统计量，其中n为辅助回归方程的有效样本容量，为辅助回归的判定系数。=？ (2)第4步：进行检验。如果算得的统计量超过选定显著性水平下的临界值，则认为原线性回归模型中存在异方差性。如果不超过，则认为原模型中不存在异方差性。从表二可知，Obs*R-squared对应的Prob值为0.0007，因此，可以在1%的显著水平下拒绝原假设，认为模型存在异方差性。5、 虚拟变量如何设定和纳入计量经济模型？在模型中引入虚拟变量，用DV表示。虚拟变量的设定如下：DV=0代表发达地区，DV=1代表欠发达地区由于不知到模型是来说是发生在斜率上还是截距上，因此，我们将建立综合模型：发达地区对应的模型 7、若虚拟变量显著，会发生什么？若虚拟变量显著，则说明虚拟变量显著的影响到了截距或斜率。五、判断选择1、多重共线性的表现：不显著系数法（很大，t较小，即大部分自变量没有通过t检验）如果模型出现什么问题，说明模型存