计量经济学期末考试复习资料

《计量经济学》期末考试复习资料第一章绪论参照要点：计量经济学的一般建模过程第一章课后题（）什么是计量经济学？计量经济学方法与一般经济数学方法有什么差别？答：计量经济学是经济学的一个分支学科，是以揭露经济活动中客观存在的数量关系为内容的分支学科，是由经济学、统计学和数学三者联合而成的交错学科。计量经济学方法揭露经济活动中各个要素之间的定量关系，用随机性的数学方程加以描绘；一般经济数学方法揭露经济活动中各个要素之间的理论关系，用确立性的数学方程加以描绘。4.成立与应用计量经济学模型的主要步骤有哪些？答：成立与应用计量经济学模型的主要步骤以下：(1)设定理论模型，包含选择模型所包含的变量，确立变量之间的数学关系和制定模型中待估参数的数值范围；(2)采集样本数据，要考虑样本数据的完好性、正确性、可比性和—致性；(3)预计模型参数；(4)查验模型，包含经济意义查验、统计查验、计量经济学查验和模型展望查验。6.模型的查验包含几个方面？其详细含义是什么？答：模型的查验主要包含：经济意义查验、统计查验、计量经济学查验、模型的展望查验。在经济意义查验中，需要查验模型能否切合经济意义，查验求得的参数预计值的符号与大小能否与依据人们的经验和经济理论所拟定的希望值相切合；在统计查验中，需要查验模型参数预计值的靠谱性，即查验模型的统计学性质；在计量经济学查验中，需要查验模型的计量经济学性质，包含随机扰动项的序列有关查验、异方差性查验、解说变量的多重共线性查验等；模型的展望查验主要查验模型参数预计量的稳固性以及对样本容量变化时的敏捷度，以确立所成立的模型能否能够用于样本观察值之外的范围。第二章经典单方程计量经济学模型：一元线性回归模型参照要点：有关剖析与回归剖析的观点、联系以及差别？整体随机项与样本随机项的差别与联系？为何需要进行拟合优度查验？4．如何减小置信区间？（P46）由上式能够看出（1）.增大样本容量。样本容量变大，可使样本参数预计量的标准差减小；同时，在相同置信水平下，n越大，t散布表中的临界值越小。（2）提升模型的拟合优度。因为样本参数预计量的标准差和残差平方和呈正比，模型的拟合优度越高，残差平方和应越小。5．以一元线性回归为例，写出β0的假定查验1）.对整体参数提出假定H0：?0=0，H1：?0?02）以原假定H0结构t统计量，3）由样本计算其值4）给定显着性水平?，查t散布表得临界值t?/2(n-2)5）比较，判断若|t|>t?/2(n-2)，则拒绝H0，接受H1；若|t|?t?/2(n-2)，则拒绝H1，接受H0；上届要点：一元线性回归模型的基本假定、随机偏差项产生的原由、最小二乘法、参数经济意义、决定系数、第二章

PPT里的表（中国居民人均花费支出对人均

GDP的回归）、t查验（△（平方）代表意义；△（平方）的认识）

、能够读懂

Eviews

输出的预计结果第二章课后题（

）为何计量经济学模型的理论方程中一定包含随机扰乱项？（经典模型中产生随机偏差的原由）答：计量经济学模型观察的是拥有因果关系的随机变量间的详细联系方式。由于是随机变量，意味着影响被解说变量的要素是复杂的，除认识释变量的影响外，还有其余没法在模型中独立列出的各样要素的影响。这样，理论模型中就一定使用一个称为随机扰乱项的变量宋朝表全部这些没法在模型中独立表示出来的影响因素，以保证模型在理论上的科学性。3.一元线性回归模型的基本假定主要有哪些？以预计？

违反基本假定的模型能否不行答：线性回归模型的基本假定有两大类：一类是对于随机扰乱项的，包含零均值，同方差，不序列有关，知足正态散布等假定；另一类是对于解说变量的，主要有：解说变量是非随机的，假如随机变量，则与随机扰乱项不有关。实质上，这些假定都是针对一般最小二乘法的。在违反这些基本假定的状况下，一般最小二乘预计量就不再是最正确线性无偏预计量，所以使用一般最小二乘法进行预计己无多粗心义。但模型自己仍是能够预计的，特别是能够经过最大似然法等其余原理进行预计。假定1.解说变量X是确立性变量，不是随机变量；假定2.随机偏差项?拥有零均值、同方差和不序列有关性：E(?

i)=0

i=1,2,

,nVar(?

i)=??

2

i=1,2,

,nCov(?

i,

?j)=0

i≠ji,j=1,2,

,n假定3.随机偏差项?与解说变量X之间不有关：Cov(X

i,?

i)=0

i=1,2,

,n假定

4.?

听从零均值、同方差、零协方差的正态散布?

i~N(0,??

2

)

i=1,2,

,n假定

5.

跟着样本容量的无穷增添，解说变量

X的样本方差趋于一有限常数。即假定6.回归模型是正确设定的9、10题为计算题，见课本P52，答案见P17第三章经典单方程计量经济学模型：多元线性回归模型上届要点：F查验、t查验调整的样本决定系数、“多元”里为何要对△（平方）系数进行调整？第三章课后题（1.2.7.）多元线性回归模型的基本假定是什么？在证明最小二乘预计量的无偏性和有效性的过程中，哪些基本假定起了作用？答：多元线性回归模型的基本假定仍旧是针对随机扰乱项与针对解说变量两大类的假定。针对随机扰乱项的假定有：零均值，同方差，无序列有关且听从正态散布。针对解说量的假定有；解说变量应拥有非随机性，假如后随机的，则不可以与随机扰乱项有关；各解说变量之间不存在(完好)线性有关关系。在证明最小二乘预计量的无偏性中，利用认识释变量非随机或与随机扰乱项不有关的假定；在有效性的证明中，利用了随机扰乱项同方差且无序列有关的假定。在多元线性回归剖析中，t查验和F查验有何不一样？在一元线性回归剖析中二者能否有等价作用？（见课本P70）答：在多元线性回归剖析中，t查验常被用作查验回归方程中各个参数的显着性，而F查验则被用作查验整个回归关系的显着性。各解说变量联合起来对被解说变量有显着的线性关系，其实不意味着每一个解说变量分别对被解说变量有显着的线性关系。在一元线性回归剖析中，二者拥有等价作用，因为二者都是对共同的假定——解说变量的参数等于零一一进行查验。7、9、10题为计算题，见课本P91，答案见P53第四章经典单方程计量经济学模型：放宽基本假定的模型要点掌握：参照要点：以多元线性回归为例说明异方差性会产生如何的结果？（可能为阐述题）查验、修正异方差性的方法？以多元线性回归为例说明序列有关会产生如何的结果？（展望，矩阵表达式推到）查验、修正序列有关的方法？什么是DW查验法（前提条件）？以多元线性回归为例说明多重共线性会产生如何的结果查验、修正多重共线性的方法？随机解说变量问题的三种分类？分别造成的结果是什么？工具变量法的前提假定1）与所代替的随机解说变量高度有关2）与随机扰乱项不有关3）与模型中其余解说变量不有关，以防止出现多重共线性上届要点：异方差、序列有关、多重共线性等违反基本假定的状况产生原由、结果、辨别方式方法、、广义差分法第四章课后题（）1、2题为计算题，见课本P134，答案见P84第五章经典单方程计量经济学模型：特意问题上届要点：虚构变量的含义与设定、滞后变量的含义、为何加入滞后和虚构变量第五章课后题（）回归模型中引入虚构变量的作用是什么？有哪几种基本的引入方式？它们各合适用于什么状况？答：在模型中引入虚构变量，主假如为了找寻某(些)定性要素对解说变量的影响。加法方式与乘法方式是最主要的引入方式。前者主要合用于定性要素对截距项产生影响的状况，后者主要合用于定性要素对斜率项产生影响的状况。除其余，还能够加法与乘法组合的方式引入虚构变量，这时可测度定性要素对截距项与斜率项同时产生影响的状况。3.滞后变量模型有哪几种种类？散布滞后模型使用OLS方法存在哪些问题？答：滞后变量模型有散布滞后模型和自回归模型两大类，前者只有解说变量及其滞后变量作为模型的解说变量，不包含被解说变量的滞后变量作为模型的解说变量；尔后者则以当期解说变量与被解说变量的若干期滞后变量作为模型的解说变量。散布滞后模型有无穷期的散布滞后模型和有限时的散布滞后模型；自回归模型又以Coyck模型、自适应预期模型和局部调整模型最为常见。散布滞后模型使用OLS法存在以下问题：(1)对于无穷期的散布滞后模型，由于样本观察值的有限性，使得没法直接对其进行预计。(2)对于有限时的散布滞后模型，使用OLS方法会碰到：没有先验准则确立滞后期长度，对最大滞后期确实定常常带有主观任意性；假如滞后期较长，因为样本容量有限，当滞后变量数量增添时，必定使得自由度减少，将缺少足够的自由度进行预计和查验；同名变量滞后值之间可能存在高度线性有关，即模型可能存在高度的多重共线性。产生模型设定偏误的主要原由是什么？模型设定偏误的结果以及查验方法有哪些？答：产生模型设定偏误的原由主要有：模型拟定者不熟习相应的理论知识；对经济问题自己认识不够或不熟习古人的有关工作：模型拟定者手头没有有关变量的数据；解说变量没法丈量或数据自己存在丈量偏差。模型设定偏误的结果有：（1）假如遗漏了重要的解说变量，会造成OLS预计量在小样本下有偏，在大样本下非一致；对随机扰乱项的方差预计也是有偏的。（2）假如包含了没关的解说变量，只管OLS预计量拥有无偏性与一致性，但不拥有最小方差性。（3）假如选择了错误的函数形式，则结果是全方向的，不只会造成预计的参数拥有完好不一样的经济意义，并且预计结果也不一样。对模型设定偏误的查验方法有：查验能否含有没关变量，能够使用t查验与F查验达成：查验能否有有关变量的遗漏或函数形式设定偏误，能够使用残差图示法，Ramsey提出的RESET查验来达成。简述约化建模理论与传统理论的异同点？答：Hendry的约化建模理论的核心是“从一般到简单”的建模思想，即第一提出一个包含各样要素在内的“一般”模型，而后再经过观察数据，利用各样查验对模型进行查验并化简，最后获得一个相对简单的模型。传统建模理论的主导思想是“从简单到复杂”的建模思想，它第一提出一个简单的模型，而后从各样可能的备选变量中选择合适的变量进入模型，最后获得一个与数据拟合较好的较为复杂的模型。从二者的主要联系上看，它们都以对经济现象的解说为目标，以已有的经济理论为建模依照，以对数据的拟合程度作为模型好坏的重要的判断标准之一，也都有若干查验标推。从二者的主要差别上看，传统的建模理论常常更依靠于某种单调的经济理论，旧“从一般到简单”的建模理论则更着重将各样不一样经济理论归入到最先的“一般”模型中，甚至更多地是从直觉和经验来成立“一般”的模型；只管二者都有若干种查验标准，但约化建模理论从实践上有更大批的诊疗性查验来看每一步建模的可行性，或找寻改良模型的路径：与传统建模实践中存在的过渡“数据开采”问题对比，因为约化建模理论的初估模型是一个包含全部可能变量的“一般”模型，所以也就防止了过分的“数据开采”问题；此外，因为初始模型的“一般”性，全部研究者在建模的早期常常有着相同的“起点”，所以，在相同的约化程序下，最后获得的最后模型也应当是相同的。而传统建模实践中对同一经济问题常常有各样不一样经济理论来解说，假如不一样的研究者采纳不一样的经济理论建模，获得的最后模型也会不一样。自然，因为约化建模理论有更多的查验，使得建模过程更复杂，对比之下，传统建模方法例更为“灵巧”。第六章联立方程计量经济学模型理论与方法上届要点：内生变量、外生变量、先定变量、结构式模型、简化式模型、参数关系系统、模型辨别第六章课后题（1.2.3.）为何要成立联立方程计量经济学模型？联立方程计量经济学模型合用于什么样的经济现象？答：经济现象是极为复杂的，此中诸要素之间的关系，在好多状况下，不是单调方程所能描绘的那种简单的单向因果关系，而是互相依存，互为因果的，这时，就一定用联立的计量经济学方程才能描绘清楚。所以与单方程合用于单调经济现象的研究对比，联立方程计量经济学模型合用于描绘复杂的经济现象，即经济系统。联立方程计量经济学模型的辨别状况能够分为几类？其含义各是什么？答：联立方程计量经济学模型的辨别状况能够分为可辨别和不行辨别，可辨别又分为恰巧辨别和过分辨别。假如联立方程计量经济学模型中某个结构方程不拥有确立的统计形式，则称该方程为不行辨别，或许依据参数关系系统，在已知简化式参数预计值时，假如不可以获得联立方程计量经济学模型中某个结构方程确实定的结构参数预计值，称该方程为不行辨别。假如一个模型中的全部随机方程都是能够识其余，则以为该联立方程计量经济学模型系统是能够识其余。反过来，假如一个模型系统中存在一个不行识其余随机方程，则以为该联立方程汁量经济学模型系统是不可以够识其余。假如某一个随机方程拥有独一一组参数预计量，称其为恰巧辨别；假如某一个随机方程拥有多组参数预计量，称其为过分辨别。联立方程计量经济学模型的单方程预计有哪些主要方法？其合用条件和统计性质各是什么？答：单方程预计的主要方法有：狭义的工具变量法(IV)，间接最小二乘法(ILS)，两阶段最小二乘法(2SLS)。狭义的工具变量法(IV)和间接最小二乘法(ILS)只合用于恰巧识其余结构方程的预计。两阶段最小二乘法(2SLs)既合用于恰巧识其余结构方程，又合用于过分识其余结构方程。用工具变量法预计的参数，一般状况下，在小样本下是有偏的，但在大样本下是渐近无偏的。假如选用的工具变量与方程随机扰乱项完好不有关，那么其参数估计量是无偏预计量。对于间接最小