简答题整理.doc

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。一、计量经济学与经济学的关系联系：可以对经济理论加以验证、充实、完善,具体的包括：检验或者实证功能，发现功能，具体化功能，计量经济学是经济学的一个分支区别：（传统）经济学以定性分析为主,计量经济学以定量分析为主 二、计量经济学与统计学联系：经济统计提供的数据是计量经济学进行参数估计、验证经济理论的基本依据区别：关键的在于是数据导向还是问题导向，对模型重视程度等。三、计量经济学与数学的关系联系：数学是计量分析的基础和工具。微积分、线性代数、概率统计是计量分析的基础工具数学知识（函数性质等）对计量建模的作用。区别：计量经济学不是数学，是经济学2、计量经济学中应用的数据是怎样进行分类的？ 试分别举出时间序列数据、横截面数据、混合数据的实例，并分别说明这些数据的来源。数据的类型：时间序列数据，横截面数据，混合数据和面板数据（1）时间序列数据，一个时间序列是对同一个观测对象就某一个测度指标（变量）在不同时间的观测结果。例如，我国自改革开放的1978-2000年GNP数据。（2）横截面数据是指对不同的观测对象就一个或多个测度指标（变量）在同一时间点上的观测结果。例如，工业普查数据、人口普查数据等。（3）混合数据是时间序列数据与截面数据的合成体。面板数据，是一种特殊的混合数据，是定点时序数据。2、 经济计量模型的特点是什么，他与数理经济模型有什么区别？计量经济模型的显著特点是引入了随机误差项u1、数理经济模型提供的是精确的函数关系，而计量经济模型还引入了随机误差项，使描述的经济关系更加符合实际2、计量经济模型要进行数值估计，而数理经济模型不用3、数理经济模型引入的变量不一定能加以度量，而计量经济模型引入的变量的都能加以观测。3、 回归分析与相关分析的区别是什么?两者的联系：相关分析是回归分析的前提和基础；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。对两个变量x与y而言，相关分析中：；在回归分析中，和却是两个完全不同的回归方程。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量都随机变量。4、经典假设条件的内容是什么？为什么要对回归模型规定经典假设条件？4、 什么是随机误差项？影响随机误差项的主要因素有哪些？它和残差之间的区别是什 么？1、 随机误差项,是指数学表达式中关于随机误差的描述项，一个不可预测的，可正可负的随机变量，称之为随机误差项。2、产生随机误差项的原因（1）模型中被忽略因素的影响（2）模型函数形式的设定误差（3）数据的测量与归并误差（4）随机因素的影响，如自然灾害等3、随机误差项u反映除自变量外其他各种微小因素对因变量的影响。它是Y与未知的总体回归线之间的纵向距离，是不可直接观测的。残差e是Y与按照回归方程计算的Y的差额，它是Y与样本回归线之间的纵向距离，当根据样本观测值拟合出样本回归线之后，可以计算e的具体数值。利用残差可以对随机误差项的方差进行估计。随机误差是 方程假设的，而残差是原值与拟合值的差。5、 最小二乘估计量有哪些特性？高斯马尔可夫定理的内容是什么？1、 线性性2、无偏性3、有效性4、一致性在基本假定下，最小二乘估计是所有线性无偏估计中的有效估计量。这就是高斯马尔可夫定理，它表明：最小二乘估计与用其他方法得到的任何线性无偏估计量相比，具有方差最小的特性。即满足：线性性、无偏性、最小方差性。6、 对于设定的回归模型作回归分析，需要对模型作哪些假定？ 这些假定为什么是必要的？假设1、解释变量x为非随机变量。假设2：零均值假设假设3 ：同方差假定。即随机误差项的（条件）方差不变。假设4：无自相关假定。即各个随机误差项之间无自相关。假设5：解释变量与随机误差项不相关假定。假设6：不存在完全的多重共线性假定，即解释变量之间不存在精确的线性关系。必要性：这些假定的成立与否将直接影响回归分析中统计推断的结论。7、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？ 因为人们发现随着模型中解释变量的增多，多重决定系数R2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。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，比如，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。8、判定系数 R 2 与总体线性关系显著性 F 之间的关系；F 检验与 t 检验之间的关系。1、判定系数与F检验的关系（1）都是对回归方程的整体显著性检验；（2）两者同增同减，具有一致性。2、F检验和t检验区别和联系：F检验是模型整体显著性的检验。T检验是单个系数的显著性检验。F检验通过（H0被拒绝），说明模型整体显著，但不表示每个系数都显著。F检验不通过（不能拒绝H0），说明模型整体不显著，每个回归系数都不显著。在一元回归中，F=t2 ，两者实际等价。9、修正的决定系数 R 2 及其作用。，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少对决定系数计算的影响；（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高低，但不能用原来未调整的决定系数来比较。1、什么是异方差性？试举例说明经济现象中的异方差性。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，则称随机项ui具有异方差性。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基本消费支出之后的剩余收入已经不多，用在购买生活必需品上的比例较大，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、 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？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。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、加权最小二乘法及其基本原理，它与普通最小二乘法有何差异？加权最小二乘法的基本原理：最小二乘法的基本原理是使残差平方和为最小，在异方差情况下，总体回归直线对于不同的的波动幅度相差很大。随机误差项方差越小，样本点对总体回归直线的偏离程度越低，残差的可信度越高（或者说样本点的代表性越强）；而较大的样本点可能会偏离总体回归直线很远，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，对于不同的应该区别对待。具体做法：对较小的给于充分的重视，即给于较大的权数；对较大的给于充分的重视，即给于较小的权数。更好的使反映对残差平方和的影响程度，从而改善参数估计的统计性质。2、经济模型中产生自相关的原因和后果是什么？答：原因（1）经济变量惯性的作用引起随机误差项自相关；（1分）（2）经济行为的滞后性引起随机误差项自相关；（1分）(3)一些随机因素的干扰或影响引起随机误差项自相关；（1分）（4）模型设定误差引起随机误差项自相关；（1分）（5）观测数据处理引起随机误差项自相关。（1分）后果：OLS估计虽然是线性无偏的，但不再是有效的估计；OLS估计的标准误差估计不再准确；参数显著性 t 检验失效；模型预测精度下降3、简述 DW 检验的步骤及应用条件。DW检验适用条件随机项一阶自相关解释变量与随机项不相关样本容量比较大7、 什么是一阶自相关和高自相关？举例说明经济现象中的自相关性。对于模型 Y t= b0 +b1x1t+b2x2t+bkxkt+ut，如果随机误差项的各期望值之间存在着相关关系，即cov(ut,us)=E(ut，us) 0 (t,s=1,2,k)这时，称随机误差项之间存在自相关性或序列相关。若随机误差项只与它的前一期值相关：cov(ut,u t-1) =E（ut,u t-1) =/= 0,或者u t=f(u t-1),则称这种关系为一阶自相关。系数大于115、什么是多重共线性？产生多重共线性的经济背景是什么？1、对于多元线性回归模型解释变量之间存在较强的线性关系。或者说存在一组不全为0的常数 ，使得则称模型存在着多重共线性。2、产生的原因：变量之间的内在联系(如劳动和资本投入在数量上的必然联系）。经济变量变化趋势的“共向性”（比如经济繁荣时经济指标趋向增长）。滞后变量的引入。样本资料的原因。8、 什么是虚拟变量陷阱？如何避免一般在引入虚拟变量时要求每一定性变量所需虚拟变量个数比该定性变量的类别数少1，即若有m个定性变量，则只在模型中引入m-1个虚拟变量。如果引入m个虚拟变量，就会导致模型解释变量间出现完全共线性的情况。一般将由于引入虚拟变量个数与定性因素个数相同出现的模型无法估计的问题称为“虚拟变量陷阱”实质上是多重共线性。为避免落入陷阱，可改变虚拟变量引入的方式或改变模型的形式。9、 什么是虚拟变量？它在模型中有什么作用？计量经济学中，将取值0和1的人工变量称为虚拟变量。通常用D表示作用（1）可以描述和测量定性因素的影响（2）能够准确反映经济变