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第一章1、数理经济模型和计量经济模型的区别。数理经济模型揭示经济活动中各个因素之间的理论关系，用确定性的数学方程加以描述。计量经济模型揭示经济活动中各个因素之间的定量关系，用随机性的数学方程加以描述。2简述“经济结构分析”的含义。经济结构分析是指用已经估计出参数的模型，对所研究的经济关系进行定量考察，以说明经济变量之间的数量比例关系。3、设定合理的计量经济模型应当注意哪几方面的问题？（1）要有科学的理论依据；（2）模型要选择适当的数学形式；（3）方程中的变量要具有可观测性。4、简述经济变量之间的相互关系类型。（1）行为关系；（2）技术（或工艺）关系；（3）制度关系；（4）定义关系。1、在经济计量分析中，模型参数一旦被估计出来，就可将估计模型直接运用于实际的计量经济分析。错。参数经过估计，建立了样本回归模型，还需要对模型进行检验，包括经济意义检验、统计推断检验、计量经济学检验和模型预测检验。2、计量经济学研究经济生活中精确的函数关系。错。计量经济学所研究的经济现象并不都呈现为精确的函数关系，计量经济模型中包含了随机误差项，这样，模型中的一些变量和参数的估计量都成为随机变量，变量之间的关系也具有随机性。3、计量经济模型一定要与已有的经济理论一致。错。计量经济模型通常要和已有的经济理论相符。但是，如果经过反复研究，证明计量经济模型和估计的参数完全正确，而是经济理论本身不完备，则应对已有的经济理论重新审视，提出修正经济理论的建议。4、建立计量经济模型成功的三要素是理论、方法和数据。对。正确的理论是建立模型的关键，而只有用合适的方法建立模型，用与事实较接近的数据对模型进行分析，才能验证理论的正确性，才能对经济现象进行预测。这三个方面缺一不可。第二章1、给定一元线性回归模型 （1）叙述模型的基本假定；（2）写出参数和的最小二乘估计公式； （3）说明满足基本假定的最小二乘估计量的统计性质；（4）写出随机扰动项方差的无偏估计公式。解（1）零均值假定，同方差假定，无自相关假定，随机扰动项与解释变量不相关，正态性假定。（2），（3）无偏性，最小方差性，线性。（4） 2、随机误差项包含哪些因素影响？（1）未知因素的影响；（2）无法取得数据的已知因素的影响；（3）众多细小因素的综合影响；（4）模型的设定误差的影响；（5）变量的观测误差的影响；（6）经济现象的内在随机性的影响。3、普通最小二乘法参数估计量的统计性质及其含义。普通最小二乘法参数估计量的统计性质主要有线性、无偏性和最小方差性。所谓线性是指参数估计量是的线性函数；所谓无偏性是指参数估计量的均值（期望）等于模型参数值，即，；参数估计量的最小方差性是指在所有线性、无偏估计量中，该参数估计量的方差最小。4.令kids表示一名妇女生育孩子的数目，educ表示该妇女接受过教育的年数。生育率对教育年数的简单回归模型为（1）随机扰动项包含什么样的因素？它们可能与教育水平相关吗？（2）上述简单回归分析能够揭示教育对生育率在其他条件不变下的影响吗？请解释。解：（1）收入、年龄、家庭状况、政府的相关政策等也是影响生育率的重要的因素，在上述简单回归模型中，它们被包含在了随机扰动项之中。有些因素可能与教育水平相关，如收入水平与教育水平往往呈正相关、年龄大小与教育水平呈负相关等。（2）当归结在随机扰动项中的重要影响因素与模型中的教育水平educ相关时，上述回归模型不能够揭示教育对生育率在其他条件不变下的影响，因为这时出现解释变量与随机扰动项相关的情形。5、简要回答：为什么用可决系数R2评价拟合优度，而不用残差平方和作为评价标准？可决系数，含义为样本回归做出解释的离差平方和在总离差平方和中占的比重，如果拟合程度越好，各样本观测点与回归线靠得越近，越接近1，拟合程度越差，越小。而残差平方和不能反映拟合程度的优劣。1 即使经典线性回归模型（CLRM）中的干扰项不服从正态分布的，OLS估计量仍然是无偏的。正确。，该表达式成立与否与正态性无关。2、随机扰动项的方差与随机扰动项方差的无偏估计没有区别。错。随机扰动项的方差反映总体的波动情况，对一个特定的总体而言，是一个确定的值。在最小二乘估计中，由于总体方差在大多数情况下并不知道，所以用样本数据去估计：。其中n为样本数，k为待估参数的个数。是线性无偏估计，为一个随机变量。3、在计量经济模型中，随机扰动项与残差项无区别。错。它们均为随机项，但随机误差项表示总体模型的误差，残差项表示样本模型的误差；另外，残差=随机误差项+参数估计误差。第三章1、什么是多元线性回归模型的古典假定？在多元回归分析中，为了寻找有效的参数方法及对模型进行统计检验，需要对模型中的随机扰动项和解释变量做一些假定。多元线性回归模型的基本假定条件有以下几种：1）零均值假定2）同方差和无自相关假定3）随机扰动项与解释变量不行关假定4）无多重共线性假定5)正态性假定2、在模型古典假定成立的条件下，多元线性回归模型参数最小二乘估计具有什么样的性质？1）线性性质；2）无偏性；3）最小方差性。3、多元线性回归分析中，为什么要对可决系数加以修正？随着模型中解释变量的增加，多重可决系数的值会变大。当被解释变量相同而解释变量个数不同时，运用多重可决系数去比较两个模型的拟合优度会带来缺陷。用自由度去校正所计算的变差，可以纠正解释变量个数不同引起的对比困难，为此可以用自由度去修正多重可决系数中的残差平方和与回归平方和，从而引入修正可决系数。4、多元线性回归分析中，F检验与可决系数有什么关系？5、一元线性回归分析中，F检验与t检验的关系是什么？在一元回归模型中，F检验与t检验等价，即F=6、多元线性回归分析中，为什么在做了F检验以后还要做t检验？在多元模型中，F检验与T检验的作用不同，具体表现在：F检验是检验整个方程，即所有解释变量联合起来对被解释变量的影响，但并未说明各个解释变量对被解释变量的影响；而t检验是检验当其他解释变量不变时，单个解释变量对被解释变量的影响。1、 多元线性回归模型是指对于变量而言是线性的。错误。多元线性回归模型是指对于各个回归参数而言是线性的。2、由公式计算的修正可决系数应是正值。错误。可能为负，此时规定=0.3、多重可决系数和修正可决系数是是随机变量。正确。多重可决系数和修正可决系数是随抽样而变动的随机变量。4、总离差平方和TSS反映了回归估计值总变差的大小。错误。总离差平方和TSS反映了被解释变量观测值总变差的大小。5、多重可决系数是介于-1和1之间的一个数，它越大表明模型对数据的拟合程度就越好。错误。多重可决系数是介于0和1之间的一个数。6、在无多重共线性假定下解释变量观测值矩阵X行满秩。错误。在无多重共线性假定下解释变量观测值矩阵X列满秩。7、双变量模型中，对样本回归函数整体的显著性检验与斜率系数的显著性检验是一致的。第四章1、多重共线性的实质是什么？解释变量之间存在精确的或近似的线性关系。2、为什么会出现多重共线性？1）、经济变量之间具有共同变化趋势。2）、模型中包含滞后变量。3）、利用截面数据建立模型也可能出现多重共线性。4）、样本数据自身的原因。3、多重共线性对回归参数的估计有何影响？1）、完全多重共线性时：参数估计式为不定式，参数估计值的方差无限大。2）、不完全多重共线性：参数估计值的方差增大，对参数区间估计时，置信区间趋于变大。4、判断是否存在多重共线性的方法有那些？简单相关系数检验法，方差扩大（膨胀）因子法，直观判断法，逐步回归检测法，特征值与病态指数。5、针对多重共线性采取的补救措施有那些？1）、修正多重共线性的经验方法：剔除变量法，增大样本容量，变换模型形式，利用非样本先验信息，横截面数据与时间序列数据并用，变量变换。2）、逐步回归法。6、具有严重多重共线性的回归方程能否用来进行预测？可以，如果研究目的仅在于预测，各个解释变量之间的多重线性关系的性质在未来将继续保持，这时可估计这些系数的某些线性组合。1、在高度多重共线性的情形中，要评价一个或多个偏回归系数的单个显著性是不可能的。错。如果共线性是高度的但不是完全的，则回归系数的估计是可能的，但不能精确地加以估计。2、尽管有完全的多重共线性，OLS估计量仍然是BLUE。错。此时的参数估计式为不定式。3、如果其他条件不变，VIF越高，OLS估计量的方程越大。对。4、如果在多元回归中，根据通常的t检验，全部偏回归系数都是统计上不显著的，你就不会得到一个高的R2值。错。当多重共线性严重时，可能造成R2 较高。5、如果分析的目的仅仅是预测，则多重共线性是无害的。错。如果研究目的仅在于预测，各个解释变量之间的多重线性关系的性质在未来将继续保持，这时可估计这些系数的某些线性组合。6、如果有某一辅助回归显示出高的Rj2值，则高度共线性的存在是肯定无疑的。错。方差扩大因子与Rj2 有关，但当方差扩大因子大于等于10时，说明解释变量与其余解释变量之间有严重的多重共线性。第五章1试比较说明模型存在异方差时，普通最小二乘法与加权最小二乘法的区别与联系。模型存在异方差时，普通最小二乘估计仍具有无偏性和一致性，但估计式的方差不再是最小的。加权最小二乘法是在模型存在异方差时，消除异方差后，再运用最小二乘法进行计算。2异方差性的后果是什么？1）、参数的OLS估计式的方差不再是最小的。2）、夸大用于参数显著性检验的t统计量。3）、预测值的精确度下降。3产生异方差性的主要原因是什么？1）、模型中省略了某些重要的解释变量。2）、模型设定误差。3）、测量误差的变化。4）、截面数据中总体各单位的差异。4、异方差性的检验的方法有哪些？图示检验法，戈德菲尔德-夸特检验，White检验， ARCH检验，Glejser检验。1.在异方差性的情况下，若采用Eviews软件中常用的OLS法，必定高估了估计量的标准误。错。此时是不能保证最小二乘估计的方差最小。2如果存在异方差，通常使用的检验和检验是无效的。对。 3. 如果存在异方差，参数的估计仍具有无偏性，但不具有最小方差性。对。第六章 1对于模型，试问：（1） 如果用变量的一次差分估计该模型，则意味着采用了何种自相关形式？（2） 用差分估计时，如果包含一个截距项，其含义是什么？（1）完全一阶正自相关。（2）差分为广义差分法。2.自相关性的消除方法有哪些？广义差分法，科克伦-奥克特迭代法，一阶差分法，德宾两部法。3DW检验的局限性是什么？1）、DW检验有运用的前提条件。2）、DW统计量的上、下界一般要求。3）、DW检验不适应随机误差项具有高