计量经济学复习提纲

1、计量经济学复习提纲一、填空题1、设随机变量的概率密度为 （）则的数学期望= ，方差= 。2、在经济计量模型中引入反映 因素影响的随机扰动项，目的在于使模型更符合 活动。3、回归方程中的回归系数是自变量对因变量的 。某自变量回归系数的意义，指的是该自变量变化一个单位引起因变量平均变化 个单位。4、违背多元线性回归分析假设条件的三种常见现象包括异方差 、 、 。5、联立方程组模型中方程的类型有制度方程式、恒等式 和 。6、设离散型随机变量的概率分布，可简记为则 7、 是因变量离差平方和，它度量因变量的总变动。就因变量总变动的变异来源看，它由两部分因素所组成。一个是自变量，另一个是除自变量以外的其他

2、因素。 是拟合值的离散程度的度量。它是由自变量的变化引起的因变量的变化，或称自变量对因变量变化的贡献。 是度量实际值与拟合值之间的差异，它是由自变量以外的其他因素所致，它又叫残差或剩余。8、模型线性的含义，就变量而言，指的是回归模型中变量的 ；就参数而言，指的是回归模型中的参数的 ；通常线性回归模型的线性含义是就 而言的。9、常见的自回归模型包括 、 、 。10、在经济计量模型中引入反映 因素影响的随机扰动项，目的在于使模型更符合 活动。11、回归方程中的回归系数是自变量对因变量的 。某自变量回归系数的意义，指的是该自变量变化一个单位引起因变量平均变化 个单位。12、 模型线性的含义，就变量而

3、言，指的是回归模型中变量的 ；就参数而言，指的是回归模型中的参数的 ；通常线性回归模型的线性含义是就 而言的。13、样本观察值与回归方程理论值之间的偏差，称为 ，我们用残差估计线性模型中的 。二、名词解释： 1、戈德费尔德匡特检验2、横截面数据3、相关分析4、正态分布5、异方差6、判定系数7、多元线性回归模型8、面板数据9、虚拟变量10、总体回归函数11帕克检验12Glejser检验14、分布滞后模型；15、无限滞后模型；16、自回归模型；三、简答题： 1、请简述回归模型产生异方差现象的原因。2、多元线性回归模型的假设条件是什么？3、请写出一元总体线性回归模型与方程，以及一元样本线性回归模型与

4、方程。4、请简述一元回归分析的五个经典假设。5、请简述D-W检验的原理。6、在线性回归方程中，“线性”二字如何理解？7、用最小二乘法求线性回归方程系数的意义是什么？8、方差分析方法把数据总的平方和分解成为两部分的意义是什么？9、 回归分析中的随机误差项有什么作用？它与残差项有何区别？10、判断如下模型，哪些是线性模型，哪些不是。以及它们经过怎样的变化能够变成线性模型？模型 描述性名称 倒数 半对数 反半对数 对数或双对数 对数倒数11、 如下模型是线性回归模型吗？并说出原因。12、异方差的存在对下面各项有何影响？（1）OLS估计量及其方差；（2）置信区间；（3）显著性t检验和F检验的使用。13

5、、产生异方差的经济背景是什么？检验异方差的方法思路是什么？14、下列异方差检查方法的逻辑关系是什么？（1）图示法（2）Park检验（3）White检验15、在一元线性回归函数中，假设误差方差有如下结构：16、如何变换模型以达到同方差的目的？我们将如何估计变换后的模型？请列出估计步骤。17、判断以下说法正确、错误，还是不确定？并简要陈述你的理由。(1)尽管存在完全的多重共线性，OLS估计量还是最优线性无偏估计量（BLUE）。(2)在高度多重共线性的情况下，要评价一个或者多个偏回归系数的个别显著性是不可能的。(3)如果某一辅回归显示出较高的值，则必然会存在高度的多重共线性。(4)变量之间的相关系数

6、较高是存在多重共线性的充分必要条件。(5)如果回归的目的仅仅是为了预测，则变量之间存在多重共线性是无害的。18、哪些原因可以造成自相关？19、如何检验是否存在自相关？20、比较异方差与自相关的异同。21、分布滞后模型存在的原因是什么？22、分布滞后模型在参数估计时有哪些困难？四、综合分析题： 1、考虑如下关于期望工作时间的对1543对夫妇调查后的回归结果（比率放在括号内）： 其中为妻子希望每年花在工作上的小时数，以每年工作的小时数加上花在找工作上的时间之和计算； ：妻子税后真实时薪； ：丈夫在上一年度税后真实收入； ：妻子的年龄； ：妻子的受教育年数； ：态度变量。若被调查者愿意工作而且其丈夫

7、也同意其工作则取值1，否则为0； ：态度变量。若被调查者的丈夫支持其工作则取值1，否则为0； ：年龄低于6岁的子女数； ：年龄在613岁的子女数；回答以下问题：（1） 各非虚拟回归元系数的符号有经济含义吗？说明你的观点。（2） 如何解释虚拟变量和？这些虚拟变量统计显著吗？（3） 在这项研究中，一位妇女的年龄和受教育程度不是影响其劳动力参与决策的显著因素，你认为这是为什么？2、考虑下面的一组数据：Y-10-8-6-4-20246810123456789101113579111315171921如果我们用模型：来对以上数据进行拟合回归。(1) 我们能得到这3个估计量吗？并说明理由。(2) 如果不能

8、，那么我们能否估计得到这些参数的线性组合？可以的话，写出必要的计算过程。3、考虑如下模型： 其中代表一位大学教授的年薪； 为从教年限； 为性别虚拟变量。 考虑定义虚拟变量的三种方式： （1）对男性取值1，对女性取值0； （2）对女性取值1，对男性取值2； （3）对女性取值1，对男性取值1； 对每种虚拟变量定义解释上述回归模型。是否有某个方法比另外的更好？说明你的理由。4、考虑以下模型： 由于和是的函数，那么它们之间存在多重共线性。这种说法对吗？为什么？5、在涉及时间序列数据的回归分析中，如果回归模型不仅含有解释变量的当前值，同时还含有它们的滞后值，我们把这类模型称为分布滞后模型（distrib

9、uted-lag model）。我们考虑以下模型：其中Y消费，X收入，t时间。该模型表示当期的消费是其现期的收入及其滞后三期的收入的线性函数。（1） 在这一类模型中是否会存在多重共线性？为什么？（2） 如果存在多重共线性的话，应该如何解决这个问题？五、计算题： 1、下表给出了美国30所知名学校的MBA学生1994年基本年薪（ASP）、GPA分数（14共四个等级）、GMAT分数以及每年学费的数据。1994年MBA毕业生平均初职薪水学校ASP/美元GPAGMAT学费/美元Harvard1026303.465023894Stanford1008003.366521189Columbian100480

10、3.364021400Dartmouth954103.466021225Wharton899303.465021050Northwestern846403.364020634Chicago832103.365021656Mit805003.565021690Virginia742803.264317893Ucla740103.564014496Berkeley719703.264714361Cornell719703.263020400Nyu706603.263020276Duke704903.362321910Carriegie mellon598903.263520600North Car

11、olina698803.262110132Michigan678203.263020196Texax618903.36258580Indiana585203.261514036Purdue547203.25819556Case western572003.159117600Georgetown698303.261919584Michigan state418203.259016057Penn state491203.258011400Southern methodist609103.160018034Tulane440803.160019550Illinois471303.261612628L

12、owa416203.25909361Minnesota482503.260012618Washington441403.3617114361、用双变量回归模型分析GPA是否对ASP有影响？2、用合适的回归模型分析GMAT分数是否与ASP有关系？3、你同意高学费的商业学校意味着高质量的MBA成绩吗？为什么？请参考以下数据表进行计算：2、根据美国1965-Q至1983-Q数据（），James Doti与Esmael Adibi得到下面的回归方程以解释美国个人的消费支出（PCE）： （-3.33） （249.06） （-3.09） 其中：个人消费支出/亿美元 可支配（税后）收入/亿美元 银行支付的主

13、要利率（%）（1）求边际消费倾向（MPC）-每额外增加1美元个人可支配收入所增加的消费支出的数量。（2）解释模型的经济意义。（3）检验零假设：显著不为零。 （4）计算每个系数的标准差。3、中国的人均GDP（元/人，用Y表示）与人均钢产量（千克/人，用X表示）如下表所示：年度YX198585344.52198695648.931987110451.921988135553.951989151255.051990163458.451991187961.701992228769.471993293976.001994392377.701995485479.151996557683.151997605

14、488.571998603893.051999655199.1220007086101.7720017651119.2220028184142.43资料来源：中国统计年鉴2003，北京，中国统计出版社，2003。（1） 试建立样本回归方程，并在5的水平下进行显著性检验。（2） 求简单相关系数。4、下表给出了19771991年期间美国的黄金价格、消费者指数和纽约股票交易所指数数据。NYSE指数包括在NYSE上市的大多数股票，约有1500多种。年份在纽约每盎司黄金的美元价格消费者价格指数19821984100纽约股票交易所指数1965.121.311001977147.9860.653.69197

15、8193.4465.253.701979307.6272.658.321980612.5182.468.101981459.6190.974.021982376.0196.568.931983423.8399.692.631984360.29103.992.461985317.30107.6108.901986367.87109.6136.001987446.50113.6161.701988436.93118.3149.911989381.28124.0180.021990384.08130.7183.461991362.04136.2206.33a. 在同一散布图中描绘黄金价格，CPI和N

16、YSE指数。b. 一种投资，如果它的价格和（或）回报率至少赶得上通货膨胀，就被认为是（对通货膨胀）保值（能抵御通货膨胀）的。为检验这一假设：投资是保值的，假定a中的散点图表明拟合以下模型是最适宜的：5、1964年，对9966名经济学家的调查数据如下：年龄中值工资 单位：美元/年年龄202425293034353940444549505455596064656970+中值工资7800840097001150013000148001500015000150001450012000 资料来源：“The Structure of Economists Employment and Salaries”,

17、 Committee on the National Science Foundation Report on the Economics Profession, American Economics Review, vol.55, No.4, December 1965.（1）建立适当的模型解释平均工资与年龄间的关系。为了分析的方便，假设中值工资是年龄区间中点的工资。（2）假设误差与年龄成比例，变换数据求得WLS回归方程。（3）现假设误差与年龄的平方成比例，求WLS回归方程。（4）哪一个假设更可行？7.考虑消费函数 其中，C、Y、W依次表示消费、收入与财富。下面是假想数据。CYW7080810651001009901201273951401425110160163311518018761202002252140220220115524024351502602686(1) 作C对Y和W的普通最小二乘回归。(2) 这一回归方程是否存在着多重共线性？你的判断依据是什么？(3) 分别作C对Y和W的回归，这些回归结果表明了什么？(4) 作W对Y的回归。这一回归结果表明了什么？(5) 如果存在严重的共线性，你是否会删除一个解释变量？为什么？8、假定存在下表所示的时间序列数据：时间yx时间yx1135.51551.311274.12167.42144.61599.812277.92212.