计量经济学期末复习提纲(红色部分要注意)绝密!!

计量经济学复习提纲

第一章绪论

一、计量经济学的含义

二、计量经济学与其他学科的联系与区别

三、计量经济学的内容体系

四、计量经济学的研究步骤

五、计量经济学的发展概况

需要掌握的主要内容

1.如何理解计量经济学？（研究对象、理论基础、与经济学的区别、所研究变量的特点）

计量经济学是经济学的一个分支，（起因：对经济问题的定量研究名词：1926年弗瑞希仿造出“Biometrics” “Econometrics”标志：1930年成立计量经济学会 1933年创刊《Econometrica》

说明：“计量经济学” “经济计量学”）

“用数学方法探讨经济学可以从好几个方面着手，但任何一个方面都不能和计量经济学混为一谈。

计量经济学与经济统计学绝非一码事；它也不同于我们所说的一般经济理论，尽管经济理论大部分具有一定的数量特征；计量经济学也不应视为数学应用于经济学的同义语。经验表明，统计学、经济理论和数学这三者对于真正了解现代经济生活的数量关系来说，都是必要的，但本身并非是充分条件。三者结合起来，就是力量，这种结合便构成了计量经济学。”

2.狭义计量经济学研究的是具有因果关系的经济现象，用的是回归的分析方法。

3.计量经济学的建模步骤？

一、理论模型的设计 : 确定模型包含的变量;确定模型的数学形式;拟定模型中待估计参数的理

论期望值区间二、样本数据的收集三、模型参数的估计四、模型的检验

计量经济学模型成功的三要素 :理论,数据,方法,三者缺一不可.

4.选择解释变量时需要注意的问题：（1）根据经济规律确定变量的数目（2）考虑数据的可得性（3）

考虑所有入选变量的关系，要求各变量独立。---否则会引起多重共线性

5.如何确定模型的数学形式？（1）根据经济理论（2）画散点图（3）试模拟

6.什么是时间序列数据？在不同时间点上收集到的数据，这类数据反映了某一事物、现象等随

时间的变化状态或程度。如我国国内生产总值从1949到2009的变化就是时间序列数据。什么是截面数据？截面数据就是同一时间点上各个主体的数据，比如2007年各省的GDP数据放在一起就是一组截面数据与之相对的是时间序列数据（要求能够判断）

7.数据的要求：完整性、准确性、可比性、一致性。

8.模型的检验内容：（每一项里又具体包括哪些内容？F、t检验步骤是什么？）

经济学检验: 根据拟定的符号、大小、关系以判断其合理性。

统计学检验: 由数理统计理论决定, 包括拟合优度检验（R2）, 总体显著性检验（F检验）, 变量

显著性检验（t检验）

计量经济学检验: 由计量经济学理论决定, 包括异方差性检验, 序列相关性检验, 多重共线性

检验

模型的预测检验: 由模型的应用要求决定, 包括稳定性检验：扩大样本重新估计,预测性能检验：

对样本外一点进行实际预测

模型应用的四个方面：结构分析、经济预测、政策评价、检验与发展经济理论。

第二章与第三章回归模型(包括一元与多元回归)

第一节回归分析概述

1、回归分析：研究一个变量关于另一个（些）变量的统计以及关系的计算方法和理论，其用意

在于通过后者的已知值或者设定值，去估计和预测前者的（总体）均值。

2、相关分析与回归分析的区别：清楚相关分析无须考察两者是否有因果关系；回归分析则更关

注变量间的因果关系分析。

3、总体回归函数与总体回归模型的形式

总体回归函数：用来描述在给定解释变量X条件下被解释变量Y的期望轨迹的函数。

Y=

总体回归模型：在总体回归函数中加入随机误差项就总体回归模型。

Y=

4、随机误差项的含义：随机误差项是在模型设定中省略下来而又集体的影响着被解释变量Y的全部变量的替代物。

5、随机误差项的内容有哪些？或者为什要在总体回归函数中引入随机误差项：

（1）代表未知的影响因素，（2）代表残缺数据，（3）代表众多细小影响因素，（4）代表数据观测误差，（5）代表模型设定误差，（6）变量的内在随机性

6、回归系数的经济含义是什么？（要会具体问题具体分析）

第二节基本假设

1、回归模型的一般形式与基本假定

一般形式：Y=β0+β1 X+μ

基本假设：（1）回归模型是正确设定的，（2）解释变量X是确定性变量，不是随机变量，在重复抽样中取固定值，（3）解释变量X在所抽取的样本中具有变异性，而且随着样本容量的无限增加，解释变量X的样本方差趋于一个非零的有限常数，（4）随机误差项μ具有给定X的零均值、同方差以及不序列相关性（5）随机误差项与解释变量之间不相关（6）随机误差项服从零均值、同方差的正态分布。记住：正态分布并不是得到最佳无偏估计的必要条件，只要满足前4个假设就可以得到最佳无偏估计。

第三节参数估计

1、普通最小二乘法（OLS）概念：残差平方和最小的准则，就是最小二乘准则，最大似然法（LM）概念：当从模型总体随机抽取n组样本观测值后，最合理的参数估计量应该使得从模型中抽取该n组样本观测值的概率最大。

普通最小二乘法与最大似然法之间的区别：普通最小二乘法（估计量无偏）、最大似然法（估计量有偏）在满足一系列基本假设的情况下，模型结构参数的最大或然估计量与普通最小二乘估计量是相同的。

2、正规方程组

最小二乘估计量的表达形式

其中

3、最小二乘法估计量的统计性质：线性性、无偏性、有效性（证明过程)

模型参数估计出后，需考虑参数估计值的精度，即是否能代表总体参数的真值，或者说需考察参数估计量的统计性质。

一个用于考察总体的估计量，可从如下几个方面考察其优劣性：

（1）线性性，即它是否是另一随机变量的线性函数；

（2）无偏性，即它的均值或期望值是否等于总体的真实值；

（3）有效性，即它是否在所有线性无偏估计量中具有最小方差。

P：拥有这类兴致的估计量称为最佳线性无偏估计。

第四节统计检验

1、回归模型的统计检验（拟合优度检验、参数的显著性检验、模型的显著性检验）

（1）拟合优度是指检验模型对样本观测值的拟合程度，用R2表示，该值越接近于1，模型对样本观测值拟合得越好。可决系数:

TSS(总离差平方和):自由度为：n-1

ESS(回归平方和)：自由度为：k

RSS(回归平方和)：自由度为：n-k-1

调整的可决系数:即

（2）参数的显著性检验（t检验）

t统计量的表达形式：在零均值假设下服从自由度t(n-k-1)

（t值的计算必考）

检验的经济意义：当小于临界值时，未通过检验，大于临界值则通过检验，如果每一个回归系数

都通过了t检验，说明模型中的每一个自变量都是显著娥，未通过显著性检验的系数所对应的变量，应结合实际情况考虑将其去除，这是自变量选择的一个最常用的方法。

（3）方程总体线性的显著性检验（F检验）

F统计量的表达形式：在零均值假设下服从自由度为（k,n-k-1）

检验的经济意义：若F大于临界值,则拒绝零假设，认为在显著性水平下，y对自变量有显著的线

性关系，回归方程是显著的；反之，则不能拒绝原假设，认为回归方程不显著。

（4）总离差平方和、回归平方和与残差平方和之间的关系:TSS=RSS+ESS

大题：多元线性回归模型结合多重共线性

例如：3、根据下面Eviews回归结果回答问题。

Dependent Variable: DEBT

Method: Least Squares

Date: 05/31/06 Time: 08:35

Sample: 1980 1995

Included observations: 16

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 155.6083 （）0.269042 0.7921

INCOME （）0.063573 12.99003 0.0000

COST

-56.43329 31.45720 （ ） 0.0961 R-squared

0.989437 Mean dependent var 2952.175 Adjusted R-squared

（ ） S.D. dependent var 1132.051 S.E. of regression

124.9807 Akaike info criterion 12.66156 Sum squared resid

203062.2 Schwarz criterion 12.80642 Log likelihood

-98.29245 F-statistic （ ） Durbin-Watson stat 1.940201 Prob(F-statistic) 0.000000

注：DEBT ——抵押贷款债务，单位亿美元；

INCOME ——个人收入，单位亿美元；

COST ——抵押贷款费用，单位%。

（1） 完成Eviews 回归结果中空白处内容。

（2） 写出回归分析报告，并解释参数的意义。

答案：（1）提出原假设H0 0β= ，H1：0β≠。

统计量t ＝18.7，临界值 ，由于18.7>2.1098，故拒绝原假设H0：0β= ，即认为参数 是显著的。

（2）由于 ??()

t sb ββ=，故 ?0.81?()0.043318.7sb t ββ===。 （3）回归模型R2=0.81，表明拟合优度较高，解释变量对被解释变量的解释能力为81%，即收入对消费的解释能力为81％，回归直线拟合观测点较为理想。

附加：1、判定系数R 2 与F 值的关系：R 2=0.F=0. R 2

=1.F=

2、在一元线性回归中，t 检验与F 检验是一致的。

3、受约束回归是用F 统计量来判断的

4、关于样本容量，即样本容量必须不少于模型中解释变量数目（包括常数项），这就是最小样本容量，一般经验认为，当n 30或至少n 3(k+1)时，才能满足模型估计的基本要求，一般是选择题，如下：

在多元线性回归模型中对样本容量的最低要求是(k 为解释变量个数)：（ ）

A. n ≥k+1

B. n

C. n ≥30 或n ≥3（k+1）

D. n ≥30 第四章 放宽基本假定的模型

第一节 异方差（无偏非有效性）

1、 异方差性：对于不同的样本点，随机误差项的方差不再是常数，而互不相同，则认为出现了异方差性，一般经验告诉我们，对于采用截面数据作样本的计量经济学问题，由于在不同样本点上解释变量以外的其他因素的差异较大，所以往往存在异方差性。

2、 异方差产生的后果及检验方法

后果：参数估计量非有效；变量的显著性检验失去意义；模型的预测失效。

几种异方差的检验方法：

（1）图示法：（1）用X-Y 的散点图进行判断， (2)X-~e i 2

的散点图进行判断

（2）帕克(Park)检验与戈里瑟(Gleiser)检验，若在统计上是显著的，表明存在异方差性。

（3）戈德菲尔德-匡特(Goldfeld-Quandt)检验，G-Q 检验以F 检验为基础，适用于样本容量较大、异方差递增或递减的情况。G-Q 检验的思想：先将样本一分为二，对子样①和子样②分别作回归，然后利用两个子样的残差平方和之比构造统计量进行异方差检验。由于该统计量服从F 分布，因此假如存在递增的异方差，则F 远大于1；反之就会等于1（同方差）、或小于1（递减方差）。

（4）怀特（White ）检验：怀特检验不需要排序，且适合任何形式的异方差

怀特检验的基本思想与步骤（以二元为例）：i i i i X X Y μβββ+++=22110

先对模型做OLS 回归，得到, 然后做如下辅助回归:

i

i i i i i i i X X X X X X e εαααααα++++++=215224213221102~ 可以证明，在同方差假设下：R2为(*)的可决系数，h 为(*)式解释变量的个数.

3、 异方差的修正

模型检验出存在异方差性，可用加权最小二乘法（Weighted Least Squares, WLS ）进行估计。

加权最小二乘法的基本思想：加权最小二乘法是对原模型加权，使之变成一个新的不存在异方差性的模型，然后采用OLS 估计其参数。对较小的残差平方ei2赋予较大的权数，对较大的残差平方ei2赋予较小的权数。加权最小二乘估计量，是无偏、有效的估计量。

第二节 序列相关（无偏非有效）

1、 产生原因：经济变量固有的惯性；模型设定的偏误；数据的编造。一般经验告诉我们，对于采用时间序列数

据作样本的计量经济学问题，由于在不同样本点上解释变量以及以外的其他因素在时间上的连续性，带来它们对解释变量的影响的连续性，所以往往存在序列相关性。

2、 序列相关性的后果:参数估计量非有效；变量的显著性检验失去意义；模型预测失效。

3、 序列相关性的检验

（1） 图示法

（2） 回归检验法

（3） D.W 检验法，该方法的假定条件如下:解释变量X 非随机性；随机干扰项u t 为一阶自回归形式u t =pu t-1+；回归

模型中不应含有滞后应变量作为解释变量；回归模型含有截距项。

如果存在完全一阶正相关，则

如果存在完全一阶负相关，则 如果完全不相关，

则。 D.W 检验只能检验一阶自相关，并且对存在滞后被解释变量的模型无法检验。

（4） 拉格朗日乘数检验

4、序列相关的补救：广义最小二乘法（广义最小二乘估计量是无偏的、有效的估计量）和广义差分法

第三节 多重共线性（有偏）

1、 产生多重共线的原因：经济变量相关的共同趋势；滞后变量的引入；样本资料的限制；

2、 产生后果：完全共线性下参数估计量不存在；近似共线性下普通最小二乘法乘数估计量的方差变大；参数估

计量经济含义不合理；变量的显著性检验和模型的预测功能失去意义。

3、 检验方法：对两个解释变量的模型——简单相关系数；对多个解释变量的模型——综合统计检验法。

4、 克服多重共线性的方法：排除引起共线性的变量；差分法。

第四节 随机解释变量

1、 如果存在一个或多个随机变量作为解释变量，则称原模型出现随机解释变量问题。对于随机解释

变量问题，分三种不同情况：随机解释变量与随机误差项独立；随机解释变量与随机误差项同期无关，但异期相关；随机解释变量与随机误差项同期相关。

2、 随机解释变量的后果

（1） 如果X 与 相互独立，得到的参数估计量仍然是无偏、一致估计量。

（2） 如果X 与 同期不相关，异期相关，得到的参数估计量有偏、但却是一致的。

（3） 如果X 与 同期相关，得到的参数估计量有偏、且非一致。

注意：

如果模型中带有滞后被解释变量作为解释变量，则当该滞后被解释变量与随机误差项同期相关时，OLS 估计量是有偏的、且是非一致的。即使同期无关，其OLS 估计量也是有偏的，因为此时肯定出现异期相关。

工具变量法（工具变量法估计量虽有偏但是一致估计量）

3、选择为工具变量的变量必须满足以下条件：

（1）与所替代的随机解释变量高度相关；

（2）与随机误差项不相关；

（3）与模型中其它解释变量不相关，以避免出现多重共线性。

如果模型中有两个以上的随机解释变量与随机误差项相关，就必须找到两个以上的工具变量，如果一个随机解释变量可以找到多个互相独立的工具变量，就形成了广义矩方法

第五章经典单方程计量经济学模型：专门问题

第一节虚拟变量模型

1、虚拟变量：构造只取“0”或“1”的人工变量。

2、虚拟变量模型：例如：其中，为职工的薪金；为工龄；=1代表男性；=0

代表女性。

3、虚拟变量的引入方式

（1）加法方式：斜率不变，截距不同。

（2）乘法方式：截距相等，斜率不同。当截距与斜率发生变化时，则需要同时引入加法与乘法形式的虚拟变量。特别注意：如果有m个定性变量，只在模型中引入m-1个虚拟变量，如果取m个虚拟变量，会使得参数无法唯一求出，出现“虚拟变量陷阱”。

第二节滞后变量模型

1、滞后变量模型的概念：含有滞后变量的模型

2、滞后变量模型的分类以及系数含义

（1）分布滞后模型：如果滞后变量模型中没有滞后被解释变量，仅有解释变量X的当期值极其若干期的滞后变量，称为分布滞后模型。

分布滞后模型的各系数体现了解释变量的当期值和各期滞后值对被解释变量的不同影响程度，因此也成为乘数。称为短期乘数，表示本期X变化一个单位对Y平均值得影响程度。则称为长期或均衡乘数，表示

X变化一个单位，由于滞后效应而形成的对Y平均值总影响的大小。

（2）自回归模型：如果滞后变量模型中的解释变量仅包含X的当期值与被解释变量Y的一个或多个滞后值，则称为自回归模型。

3、修正估计方法

（1）经验加权法和阿尔蒙多项式法分布滞后模型

（2）科伊克方法从分布滞后转变为自回归模型

4、格兰杰因果关系检验（去年考过）

格兰杰因果关系检验旨在揭示两个变量之间是否存在过去行为对当前行为的相互影响。通过构造F统计量来检验是否存在此相互影响。

第六章联立方程计量经济学模型：理论与方法

1、内生变量、外生变量、结构式模型、简化式模型等基本概念；

内生变量：是具有某种概率分布的随机变量，它的参数是联立方程系统估计的元素，内生变量既可以作为解释变量，又可以在不同的方程中作为被解释变量。

外生变量：一般是确定性变量，或者是具有临界概率分布的随机变量，其参数不是模型系统研究的元素，外甥变量只能是解释变量。

结构式模型：根据经济理论和行为规律的描述经济变量之间直接关系结构的计量经济学方程系统

简化式模型：将联立方程计量经济学模型的每个内生变量表示成所有先决变量和随机干扰项的函数，即所有先决变量作为每个内生变量的解释变量所形成的模型。

如果某一个随机方程只具有一组参数估计量，称其为恰好识别；

如果某一个随机方程具有多组参数估计量，称其为过度识别。

例：判断模型1的可识别性。

模型1 t=1,2,…,n 解：（1）消费方程不可识别。因为第2与第3个方程的线性组合得到的新方程具有与消费方程相同的统计形式。

（2）投资方程也不可识别。因为第1与第3个方程的线性组合得到的新方程具有与投资方程相同的统计形式。

（3）所以，该模型系统不可识别。

提醒：如果参数关系体系中有效方程数目大于未知结构参数估计量数目，那么每次从中选择与未知结构参数估计量数目相等的方程数，可以解得一组结构参数估计值，换一组方程，又可以解得一组结构参数估计值，这样就可以得到多组结构参数估计值，被认为可以识别，但不是恰好识别，而是过度识别。

2、修改模型使不可识别的方程变成可以识别。

在其它方程中增加变量；者在该不可识别方程中减少变量。但必须保持经济意义的合理性。

3、结构式模型转化成简化式模型，得出参数关系体系

4、运用结构式识别条件进行模型识别判断；

设联立方程经济学模型结构式为： 模型系统包含的内生变量和先决变量（含常数项）的数目分别用g 和k 表示。如果其中的第i 个结构方程包含gi 个内生变量和ki 个先决变量（含常数项），第i 个方程中未包含的变量（包括内生变量和先决变量）在其它g-1个方程中对应系数所组成的矩阵为(

)，那么，判断第i 个结构方程识别状态的结构式条件为：

（1）如果R(B 0Γ0)＜g -1，则第i 个结构方程不可识别；

（2）如果R(B 0Γ0)＝g -1，则第i 个结构方程可以识别，

并且有

①如果k -k i ＝g i -1，则第i 个结构方程恰好识别，

②如果k -k i ＞g i -1，则第i 个结构方程过度识别。

5、 针对不同的识别状况进行估计方法的选择（IV,ILS,2SLS ）

工具变量法和间接最小二乘法都只适用于恰好识别的结构方程的估计；二阶段最小二乘法是一种既适用于恰好识别的结构方程，又适用于过度识别的结构方程的单方程估计方法。

第六章有大题：重点把握6.2.1的例题1，从结构式化为简单式，判断是否可识别，再判断是恰好识别还是过度识别，最后针对不同的识别状况进行估计方法的选择。

例题

1

共有三道大题：

1、 多元线性回归与多重共线结合分析

2、 虚拟变量的引入：运用加法方式和乘法方式

3、6.2.1联立方程例1，结构式模型转化成简化式模型，得出参数关系体系，运用结构式识别条件进行模型识别判断。

?????+=++=++=t

t t t t t t t t I C Y Y I Y C 210110μββμααN

=Γ+B X Y ?????++=+++=++=-t

t t t t t t t t t t G I C Y Y Y I Y C 21210110μβββμαα

《计量经济学》课程教学大纲.

《计量经济学》课程教学大纲 课程名称：经济计量学 / Econometrics 课程代码：030230 学时：32 学分：2 讲课学时：328 上机/实验学时：0 考核方式：考试 先修课程：经济学、微积分、线性代数、概率统计、计算机基础 适用专业：金融学及相关专业 开课院系：管理学院投机金融系 教材：赵国庆. 计量经济学. 中国人民大学出版社，2002年 主要参考书： [1] 李子奈.计量经济学.高等教育出版社，2000年7月 [2] 李长风.经济计量学.上海财经大学出版社， 1996.5 [3] 刘振亚.计量经济学教程.中国人民大学出版社，1999 [4]（美）格林著.计量经济分析.科学技术出版社，1999年 [5]（美）Robert S. Pindyck, Daniel L. Rubinfeld 著，钱小军等译. 计量经济模型与经济预测. 机械工业出版社，1999.11 [6] 张保法.经济计量学（第四版）.经济科学出版社，2000年1 [7] 孙敬水主编。计量经济学.清华大学出版社，2004年9月 [8] 庞皓主编.计量经济学.西南财经大学出版社，2002年8月 一、课程的性质和任务 计量经济学是经济学类的一门核心课程。该课程是以经济理论为指导，统计为基础，数学为手段，考察现代经济社会中的各种经济数量关系、预测经济发展趋势、检验经济政策效果的工具。本课程的主要特点是：理论知识与实际应用并重。要求理论与实际相结合，定性与定量相结合。学习过程中，既要认真学习计量经济学的基础理论知识，又要注重经济计量方法在实践中的应用。本课程的主要任务是：在本课程的教学中，要求学生学习、掌握计量经济学的基本原理和计量方法，培养学生在现代经济学的理论基础上，运用经济计量方法、经济计量模型定量分析与定量研究经济学中的有关问题，提高分析和解决有关实际经济问题的能力。 二、教学内容和基本要求 教学内容： 第一章绪论 1.1 计量经济学的有关概念 1.1.1 计量经济学的产生和发展 1.1.2 计量经济学的内容体系 1.1.3 计量经济学与相关学科的关系 1.2 计量经济学模型的特点与建模步骤 1.2.1 计量经济学模型的特点 1.2.2 计量经济学模型建模前的分析 1.2.3计量经济学模型的特建模步骤 1.3 计量经济学中常用概率分布基础 1.3.1 随机变量的概率分布与分布特征 1.3.2 常用概率分布及其特征 1.3.3 常用样本统计量与抽样分布

计量经济学期末考试及答案3

计量经济学期末考试及答案3

《计量经济学》课程期末考试试卷（三） 一、 单项选择题（每小题1分，共20分） 1、计量经济学的理论模型设计工作，不包括下面【 】方面。 A 、选择变量 B 、确定变量之间的数学表达式 C 、收集数据 D 、确定待估计参数理论预期值 2、计量经济学模型成功的三要素不包括【 】。 A 、理论 B 、应用 C 、数据 D 、方法 3、相关关系是指变量间的【 】关系。 A 、逻辑依存 B 、因果 C 、函数依存 D 、随机数学 4、截面数据是指同一时间条件下【 】组成的数据。 A 、不同统计单位相同统计指标 B 、相同统计单位相同统计指标 C 、相同统计单位不同统计指标 D 、不同统计单位不同统计指标 5、参数β的估计量β?被称为“最有效估计”是指ββ=)?(E 且【 】。 A 、0)?(=β Var B 、=)?(βVar 最小 C 、0)?(2=-ββ D 、ββ-?最小 6、可决系数2R 的取值范围是【 】。 A 、2R ≤－1 B 、2R ≥1 C 、0≤2R ≤1 D 、－1≤2R ≤1 7、下列关于模型参数估计的说法中正确的是【 】。 A 、一致性是指：样本量趋于无穷时，估计量收敛到参数真值。 B 、方差最小的估计量一定最好。 C 、对于无偏估计而言，均方误差最小与方差最小等价。 D 、对任意线性回归模型而言，最小二乘估计与最大似然估计等价。 8、下列模型不可化为线性回归模型的是【 】。 A 、i i i AX Y μα += B 、i i i LnX Y μββ++=10 C 、i i i X LnY μββ++=10 D 、i i i LnX LnY μββ++=`0

计量经济学期末考试题库完整版及答案

计量经济学题库 令狐采学 、单项选择题（每小题1分） 1．计量经济学是下列哪门学科的分支学科（C）。 A．统计学 B．数学 C．经济学D．数理统计学 2．计量经济学成为一门自力学科的标记是（B）。 A．1930年世界计量经济学会成立B．1933年《计量经济学》会刊出版 C．1969年诺贝尔经济学奖设立 D．1926年计量经济学（Economics）一词构造出来 3．外生变量和滞后变量统称为（D）。 A．控制变量 B．解释变量 C．被解释变量 D．前定变量 4．横截面数据是指（A）。 A．同一时点上不合统计单位相同统计指标组成的数据B．同一时点上相同统计单位相同统计指标组成的数据 C．同一时点上相同统计单位不合统计指标组成的数据D．同一时点上不合统计单位不合统计指标组成的数据 5．同一统计指标，同一统计单位按时间顺序记录形成的数据列是（C）。 A．时期数据 B．混合数据 C．时间序列

数据D．横截面数据 6．在计量经济模型中，由模型系统内部因素决定，表示为具有一定的几率散布的随机变量，其数值受模型中其他变量影响的变量是（ B ）。 A．内生变量 B．外生变量 C．滞后变量 D．前定变量 7．描述微观主体经济活动中的变量关系的计量经济模型是 （ A ）。 A．微观计量经济模型 B．宏观计量经济模型 C．理论计量经济模型 D．应用计量经济模型 8．经济计量模型的被解释变量一定是（ C ）。 A．控制变量 B．政策变量 C．内生变量 D．外生变量 9．下面属于横截面数据的是（ D ）。 A．1991－各年某地区20个乡镇企业的平均工业产值 B．1991－各年某地区20个乡镇企业各镇的工业产值 C．某年某地区20个乡镇工业产值的合计数 D．某年某地区20个乡镇各镇的工业产值 10．经济计量阐发工作的基本步调是（ A ）。 A．设定理论模型→收集样本资料→估计模型参数→检验模型B．设定模型→估计参数→检验模型→应用模型 C．个体设计→总体估计→估计模型→应用模型D．确定模型导向→确定变量及方程式→估计模型→应用模型

计量经济学考试必备公式大纲

学习用途,考试专用，请用完删除自己总结1159952047 1、异方差性：对于不同的样本点，随机干扰项的方差不再是常数，而是互不相同，则认为出现了异方差性。类型：单调递增型，单调递减型，复杂型。原因：⑴模型中遗漏了随时间变化影响逐渐增大的因素。（即测量误差变化）⑵模型函数形式设定误差。⑶随机因素的影响。（即截面数据中总体各单位的差异）后果：1．参数估计量非有效2.变量的显著性检验失去意义3.模型的预测失效检验：图示检验法，戈德菲尔德－匡特检验，怀特检验，帕克检验和戈里瑟检验处理：变异方差为同方差，或尽量缓解方差变异的程度。（加权最小二乘法（WLS），异方差稳健标准误法） 2、序列相关性：如果模型的随机干扰项违背了相互独立的基本假设，则称为存在... 原因：经济数据序列惯性；模型设定的偏误；滞后效应；蛛网现象；数据的编造后果：1．参数估计量非有效；2.变量的显著性检验失去意义；3.模型的预测失效检验方法：图示法；回归检验法；D.W.检验法；拉格朗日乘数检验补救方法：广义最小二乘法（GLS），广义差分法，随机干扰项相关系数的估计，广义差分法在计量经济学软件中的实现，序列相关稳健标准误法。 3、多重共线性：如果模型的解释变量之间存在着较强的相关关系，则称模型存在多重共线性。 原因：经济变量相关的共同趋势、滞后变量的引入、样本资料的限制后果（一）完全：1、参数估计值不确定。 2、参数估计值的方差会无限大。( 二)不完全：1、有可能求出参数的估计值，但估计值很不稳定。2、参数估计值的方差会随多重共线性（近似）程度的提高而增大。3、对总体参数的区间估计将会降低精确度（置信区间变宽）。评价区间估计的两个标准： (1)估计的可靠度。（2）估计的精确度 .4、对总体参数的显著性检验（t检验）在统计上将会不显著。检验：1.检验多重共线性是否存在2.判明存在多重共线性的范围克服方法：1.排除引起共线性的变量2.差分法3.见笑参数估计量的方差 4、●经典假定：1、零均值假定。2、同方差假定。3、无自相关假定。4、解释变量与随机误差项不相关。 5、无多重共线性假定。 6、正态性假定。●多元线性回归模型的基本假定：零均值假定、同方差和无自相关（条件方差不变、条件自相关等于0）、随机扰动项与解释变量不相关、无多重共线性、正态性假定独立同分布,且～ N (0,σ2) 5、拟和直线的优度-判定系数r2。TSS为总离差平方和，反映Y的样本观测值的平均差异程度；ESS 为Y的估计值与均值的离差平方和，反映解释变量的变化所引起的对Y的波动大小，即解释变量在模型中存在的重要程度；RSS为残差平方和，反映Y依据回归直线没有得到解释的变差。 6、F检验的意义（1）检验的不足。尽管具有对模型整体拟合状况的判断，但它并不能得到到底要多大时回归方程才算通过了拟合优度检验。虽然R2能够给出评价模型拟合好坏的度量，但它只是对样本的拟合程度进行评价，不能回答总体的真实状况。（2）F检验的目的。对于总体多元线性回归模型，从整体上看，多个解释变量与被解释变量之间是否存在显著的线性关系，或者说 Y 的变动是否依赖于这些解释变量的变化。由F统计量的构成可以看出（ESS服从自由度为k-1，RSS服从n-k 的分布），如果ESS显著地大于RSS，则表明不能认为所有的全为零，这时在很大程度上要拒绝。则在该意义下，说明回归方程中的所有解释变量对应变量存在显著性影响。F 检验的一般步骤是：（1）构造 F 统计量，即。（2）给定显著性水平，查F分布表，得临界值，其中k为参数的个数，n为样本容量。（3）比较判断。若F﹥，则拒绝原假使，表明回归函数从整体上看是显著的，即所有解释变量对应变量有显著性影响。 7、t 检验在多元线性回归模型里与一元的情况是一致的。需要注意的是在多元线性回归模型对参数的 t 检验中，即~ t(n-k) （在成立下）这里是服从自由度为 (n-k) 的 t 分布。因此，在多元的情况下，运用 t 检验的操作过程如下（1）提出假设（2）构造检验统计量在H 0 成立的情况下，有：~t(n-k)（3）计算t统计量值，。（4）根据t分布，给定显著性水平，查表得临界值。（5）比较判断，若，则拒绝 H 0 ，同时接受 H 1 。表明第 j 个解释变量 X j 对被解释变量 Y 存在显著性影响；否则，表明第 j 个解释变量 X j 对被解释变量 Y 不存在显著性影响。 8、

机械设计制造及其自动化专业课程教学大纲

目录 一、学科基础课 (1) 1.《高等数学》课程教学大纲 (1) 2.《机械制图》课程教学大纲 (17) 3.《线性代数》课程教学大纲 (27) 4.《概率论与数理统计》课程教学大纲 (34) 5.《大学物理》课程教学大纲 (41) 6.《理论力学》课程教学大纲 (55) 7.《材料力学》课程教学大纲 (64) 8.《C语言程序设计》课程教学大纲 (74) 二、专业主干课 (82) 1.《机械原理》课程教学大纲 (82) 2.《机械设计》课程教学大纲 (95) 3.《电工与电子技术》课程教学大纲 (108) 5.《互换性及技术测量基础》课程教学大纲 (119) 6.《工程材料及成形技术基础》课程教学大纲 (128) 7.《机械制造技术基础》课程教学大纲 (136) 8.《液压与气压传动》课程教学大纲 (145) 9.《专业英语》课程教学大纲 (153) 三、专业方向选修课 (164) 1.《计算机辅助三维设计》课程教学大纲 (164) 2.《数控加工工艺与编程》课程教学大纲 (174) 3.《控制工程》课程教学大纲 (180) 4.《测试技术》课程教学大纲 (191) 5.《单片机原理及应用》课程教学大纲 (210) 6.《可编程控制器原理与应用》课程教学大纲 (216) 7.《机械制造技术装备》课程教学大纲 (223) 四、专业任意选修课 (230) 模块1 (230) 1.《数控技术》课程教学大纲 (230) 2.《电机拖动》课程教学大纲 (236) 3.《数控机床检测及维修》课程教学大纲 (247) 4.《机械制造自动化技术》课程教学大纲 (257) 5.《工业机器人》课程教学大纲 (263) 6.《机械创新设计》课程教学大纲 (272) 模块2 (280) 1.《UG计算机辅助设计》课程教学大纲 (280) 2.《快速成型技术》课程教学大纲 (286) 3.《汽车原理与构造》课程教学大纲 (293) 4.《有限元软件应用》课程教学大纲 (305) 5.《模具设计与制造》课程教学大纲 (312) 6.《自动机与自动线》课程教学大纲 (320)

计量经济学期末复习总结

第一章导论 1．计量经济学是一门什么样的学科？ 答：“经济计量学”不仅要研究经济问题的计量方法，还要研究经济问题发展变化的数量规律。可以认为，计量经济学是以经济理论为指导，以经济数据为依据，以数学、统计方法为手段，通过建立、估计、检验经济模型，揭示客观经济活动中存在的随机因果关系的一门应用经济学的分支学科。 2．计量经济学与经济理论、数学、统计学的联系和区别是什么？ 答：计量经济学是经济理论、数学、统计学的结合，是经济学、数学、统计学的交叉学科（或边缘学科）。 6．计量经济学模型的检验包括哪几个方面？为什么要进行模型的检验？ 答：对模型的检验通常包括经济意义经验、统计推断检验、计量经济检验、模型预测检验四个方面。 8．计量经济学模型中的被解释变量和解释变量、内生变量和外生变量是如何划分的？ 答：在联立方程计量经济学模型中，按是否由模型系统决定，将变量分为内生变量（endogenous variables）和外生变量（exogenous variables）两大类。内生变量是由模型系统决定同时可能也对模型系统产生影响的变量，是具有某种概率分布的随机变量，外生变量是不由模型系统决定但对模型系统产生影响的变量，是确定性的变量。 9．计量经济学模型中包含的变量之间的关系主要有哪些？ 答：计量经济学模型中变量之间的关系主要是解释变量与被解释变量之间的因果关系，包括单向因果关系、相互影响关系、恒等关系。 12．计量经济学中常用的数据类型有哪些？ 答：根据生成过程和结构方面的差异，计量经济学中应用的数据可分为时间序列数据（time series data）、截面数据（cross sectional data）、面板数据（panal data）和虚拟变量数据（dummy variables data）。 13．什么是数据的完整性、准确性、可比性、一致性？ 答：1）完整性，指模型中所有变量在每个样本点上都必须有观察数据，所有变量的样本观察数据都一样多。 2）准确性，指样本数据必须准确反映经济变量的状态或水平。数据的准确性与样本数据的采集直接相关，通常是研究者所不能控制的。 3）可比性，指数据的统计口径必须相同，不同样本点上的数据要有可比性。 4）一致性，指母体与样本即变量与数据必须一致。

计量经济学期末考试试卷B

读书破万卷下笔如有神 山东轻工业学院08/09学年第二学期《计量经济学》期末考试试卷 （B卷）（本试卷共7 页） 适用班级：经管学院07级所有学生 20 分）共（本题共一、单项选择题10 小题，每小题2 分， 得分请将其代码填写在每小题列出的四个备选项中只有一个 1. 在多元回归中，调整后的判定系数与判定系数的关系有（） A． < B． > C． D．关系不能确定 2R＝1时有（）根据判定系数2. 与F统计量的关系可知，当 A．F＝－1 B．F＝0 C．F＝1 D． F＝∞ 3.DW检验法适用于检验（） A．异方差性 B．序列相关 C．多重共线性 D．设定误差 2=0.98，X1的t值＝如果一个二元回归模型的 4. OLS结果为R0.00001,X2的t 值＝0.0000008，则可能存在（）问题。 A. 异方差 B. 自相关 C. 多重共线 D. 随机解释变量 读书破万卷下笔如有神

5. 在多元线性回归模型中，若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近1，则表明模型中存在（） A．异方差性 B．序列相关 C．多重共线性 D．拟合优度低 6.容易产生自相关的数据是（） A．横截面数据 B．时间序列数据 C．年度数据 D．混合数据 ????中，模型：检验7. 线性回归??????x?ux?x?y i20ik1i12kii?时，所用的统计量为：（）),2,(,?0?k?,1H:0? i ?i0????????ii1k?1?t?nt??ttn?k．． B A ?????? ??VV ????ii1??n?tFnk?1,?k?1ktF?．． D C?????? ii22???? ??VV ii2????，8. 对于线性回归模型：检验随机误差项是否u?xxy????????x tkt221ttt0k1存在自相关的统计 量是：（） ???2ee?d61?tti2t?1t??d B． A．??1r nn2? ??n1nn???2e t1?t??2n?r i?t．． D C?t?? ?V2r1?i9. 若回归模型中的随机误差项存在一阶自回归形式的序列相关，则估计模型参数应采用（） A．普通最小二乘法 B．加权最小二乘法 C．广义差分法 D．工具变量法 d和d,在给定显著水平下，若DW统计量的下和上临界值分别为则当10. ul d DW d 时，可认为随机误差项（）ul

计量经济学-期末考试-简答题教学提纲

计量经济学期末考试简答题 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。 2．计量经济模型有哪些应用？ 3．简述建立与应用计量经济模型的主要步骤。 4．对计量经济模型的检验应从几个方面入手？ 5．计量经济学应用的数据是怎样进行分类的？ 6．在计量经济模型中，为什么会存在随机误差项？ 7．古典线性回归模型的基本假定是什么？ 8．总体回归模型与样本回归模型的区别与联系。 9．试述回归分析与相关分析的联系和区别。 10．在满足古典假定条件下，一元线性回归模型的普通最小二乘估计量有哪些统计性质？11．简述BLUE的含义。 12．对于多元线性回归模型，为什么在进行了总体显著性F检验之后，还要对每个回归系数进行是否为0的t检验？ 13.给定二元回归模型：，请叙述模型的古典假定。 14.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？ 15.修正的决定系数及其作用。 16.常见的非线性回归模型有几种情况？ 17. 18观察下列方程并判断其变量是否呈线性，系数是否呈线性，或都是或都不是。 19.什么是异方差性？试举例说明经济现象中的异方差性。 20.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。 21.检验异方差性的方法有哪些？ 22.异方差性的解决方法有哪些？ 23.什么是加权最小二乘法？它的基本思想是什么？ 24.样本分段法（即戈德菲尔特——匡特检验）检验异方差性的基本原理及其使用条件。25．简述DW检验的局限性。 26．序列相关性的后果。 27．简述序列相关性的几种检验方法。 28．广义最小二乘法（GLS）的基本思想是什么？ 29．解决序列相关性的问题主要有哪几种方法？ 30．差分法的基本思想是什么？ 31．差分法和广义差分法主要区别是什么？ 32．请简述什么是虚假序列相关。 33．序列相关和自相关的概念和范畴是否是一个意思？ 34．DW值与一阶自相关系数的关系是什么？ 35．什么是多重共线性？产生多重共线性的原因是什么？ 36．什么是完全多重共线性？什么是不完全多重共线性？ 37．完全多重共线性对OLS估计量的影响有哪些？ 38．不完全多重共线性对OLS估计量的影响有哪些？ 39．从哪些症状中可以判断可能存在多重共线性？ 40．什么是方差膨胀因子检验法？ 41．模型中引入虚拟变量的作用是什么？ 42．虚拟变量引入的原则是什么？ 43．虚拟变量引入的方式及每种方式的作用是什么？ 44．判断计量经济模型优劣的基本原则是什么？ 45．模型设定误差的类型有那些？ 46．工具变量选择必须满足的条件是什么？ 47．设定误差产生的主要原因是什么？ 48．在建立计量经济学模型时，什么时候，为什么要引入虚拟变量？ 49．估计有限分布滞后模型会遇到哪些困难 50．什么是滞后现像？产生滞后现像的原因主要有哪些？ 51．简述koyck模型的特点。 52．简述联立方程的类型有哪几种 53．简述联立方程的变量有哪几种类型

《有限元》教学大纲

《有限元分析》课程教学大纲 【课程编号】XXXXX 【课程名称】有限元分析/ Finite Element Analysis 【课程性质】专业核心课 【学时】144学时【实验/上机学时】144学时 【考核方式】试卷考【开课单位】XX学院 【授课对象】本科、机械设计制造及其自动化学生 一、课程的性质、目的和任务 有限元法作为边值问题的近似计算方法，随着计算机和计算技术的迅猛发展，其应用已从固体力学发展到流体力学、热力学、电磁学、声学、光学、生物学等多耦合场问题。《有限元分析基础》是材料成型类专业的一门专业基础课，主要介绍固体力学有限单元法的基本理论和应用。在对有限单元法的原理、方法进行讲授的同时配以相应的计算算例及大型工程软件的使用示例，加深学生的理解和消化。 课程教学所要达到的目的是：1、有限单元法的基本理论和实施方法；2、掌握工程结构和设备的受力及变形分析技能并最终提高他们的工程设计能力和解决实际问题的能力； 3、利用ANSYS软件上机实践完成两个上机练习：刚架结构有限元分析和三维固体有限元分析； 4、掌握利用有限元的加权残值法求解场问题的概念，重点介绍1维和2维热传导问。 题有限元分析。 二、教学内容、基本要求和学、课时分配 第一章：ANSYS概论（13学时） （一）基本要求：了解有限元法的分析过程，ANSYS 15.0的安装与启动，前处理、加载并求解、后处理。 （二）教学内容和课时分配： 1、有限元法的分析过程，ANSYS 15.0的安装与启动（2学时） 2系统要求、设置运行参数（1学时）

3、A NSY分析的基本过程（1学时） 4、实验内容（9学时） 实验1梁的有限元建模与变形分析（1学时） 实验目的和要求： 1）要求选择不同形状的截面分别进行计算； 2）梁截面分别采用以下三种截面； 3）设置计算类型； 重点：有限元法的分析过程，ANSYS 15.0的安装与启动； 难点：ANSYS^析的基本过程； 第二章：图形用户界面（13学时） （一）基本要求：了解ANSY S^件界面下各窗口的功能，具体包括应用命令 菜单、主菜单、工具栏、输入窗口、图形窗口和输出窗口。ANSYS架构及命令，具体 包括简单模型的建立、材料属性输入、单元的选择和划分、求解处理和后置处理。 （二）教学内容和课时分配： 1、A NSYS 15.0图形用户界面的组成（1学时） 具体包括应用命令菜单、主菜单、工具栏、输入窗口、图形窗口和输出窗口。ANSYS 架构及命令，具体包括简单模型的建立、材料属性输入、单元的选择和划分、求解处理和后置处理2、对话框及其组件、通用菜单，输入窗口 2、主菜单，输出窗口，图形窗口的功能（1学时） 3、个性化界面（1学时） 4、实验内容（10学时） 实验1超静定桁架的有限元建模与分析 实验目的和要求：上机熟悉ANSY歎件的命令，并对简单的例题进行有限元静、动态分析。 重点（黑体，小四号字）：ANSYS 15.0图形用户界面的组成； 难点（黑体，小四号字）：主菜单，输出窗口，图形窗口的功能；

计量经济学期末复习 (2)

计量经济学复习 1、各章需要掌握的内容 2、练习题 第一章 概述 ? 掌握什么是计量经济学；了解计量经济学的产生与发展、计量经济学的应用步骤。 ? 计量经济学是由数学、统计学、经济理论相结合的综合性学科，是一门从数量上研究经济关系和经济活动规律及其应用的科学。 第二章 一元线性回归模型 熟练掌握模型及模型的基本假定、参数的估计及估计量的有关统计性质、回归参数的显著性检验和模型拟合优度的描述（可决系数）；掌握平方和分解公式基本内容与具体含义；会用所学的理论进行实证分析（主要是预测问题）。 第二章 一元线性回归模型 ? 离差平方和分解： ? 由LS 法的正规方程可得 第三章 多元线性回归模型 ? 熟练掌握模型及模型的基本假定（用矩阵描述）、参数的OLS 估计、回归参数的显著性检验、模型拟合优度和修正拟合优度描述、模型的整体显著性检验；掌握参数估计的有关统计性质；会用所学的理论进行实证分析（主要是预测问题）。 第三章 多元线性回归模型 ? 多元线性回归模型基本假定的矩阵描述 ? 1、模型满足 ? 记 ? 2、X 的元素不是随机的且具有有限的方差；且X 的秩为k ，k 小于观测值个数N 。 ? 3、ε服从E(ε)=0, E(ε ε’)=σ2I 的正态分布。 第四章 单方程回归模型应用 熟练掌握非线性模型的线性化问题；掌握虚拟变量概念及其应用；了解分段回归问题分析的思想。 第五章 多重共线性 ? 掌握多重共线性含意、多重共线性后果；熟练掌握多重共线性检验、多重共线性克服。 ? 多重共线性是指两个或多个变量(或变量组合)之间高度相关(不一定完全相关)时，模型出现了多重共线性。用系数矩阵X 表示就是(X ’X)的行列式等于0或接近于0。其中从正规方程解出参数 ? 可以看出，多重共线性会造成模型不可识别。克服方法是去掉其中的一个变量 第五章 多重共线性 ? 多重共线性的常用检验方法是条件数法。 ? 多元线性回归模型 ? 的条件数是指由矩阵X ’X 的最大特征根和最小特征根比值定义的。条件数 条件数大于20或30时是存在多重共线性的标志。 异方差性 了解异方差表现与来源；掌握异方差的后果； 熟练掌握异方差检验克服异方差的方法。 ? 异方差的存在影响参数OLS 估计的有效性。 ? 利用加权LS 估计法，能够克服异方差对参数OLS 估计有效性的影响。 ? 异方差的检验通常有三种方法： ? 1、排序分组法(Goldfeld-Guandt 检验) ? 2、标准残差回归法(Breusch-Pagan 检验) ? 检验统计量 ? 3、残差回归法(White 检验) ? 检验统计量 第七章 序列相关性 ? 掌握非自相关假定、一阶自相关、自相关的来源与后果；熟练掌握自相关检验、克服自相关的方法；掌握自相关系数的估计。 ? 误差项序列相关会影响参数OLS 估计的有效性 ? 利用广义差分法可以消除一阶自相关。 ? 通常采用迭代法(Cochrane-Orcutt 计算法)和网格点法(Hildreth-Lu 对比法)估计自相关系数ρ ? 序列相关的DW 检验 ∑∑∑-+-=-N i N i i N i Y Y Y Y Y Y 222)?()?()(??? ????==--==-=--∑∑∑∑∑=====0?)??(0 ?)? ()??(111 11 N i i i N i i i i N i i N i i i N i i i X X Y X Y Y X Y εβαεβα?? ???? ? ??+ ??????? ????????? ??=??????? ??N k kN N k k N X X X X X X Y Y Y εεεβββ 21212222121 2111 1εβ+=X Y i i i Z νδγσε++=2 2 ? ?2 1 ~2 χRSS i i i Z νδγε++=2 ?212~χnR

计量经济学期末试卷

?第一题判断题10×2=20分（从以下题目中任选10题，判断对错；如果2 ? P66 1，OLS法是使残差平方和最小化的估计方法。 对 2，计算OLS估计值无需古典线性回归模型的基本假定。 对 3，若线性回归模型满足假设条件（1）——（4），但扰动项不服从正态分布，则尽管OLS估计量不再是BLUE，但仍为无偏估计量。 错只要满足（1）——（4），OLS估计量就是BLUE 4，最小二乘斜率系数的假设检验所依据的是t分布，要求??的抽样分布是正态分布。 对 5,R =TSS/ESS 错R =ESS/TSS 6，若回归模型中无截距项，则Σet=0未必成立。 对 7，若原假设未被拒绝，则它为真。 错只能说不能拒绝原假设 8，在双变量回归模型中，б 的值越大，斜率系数的方差越大。 错Var(??)=б /Σxt 只有当Σxt 恒定，上述说法才正确。 P149

1，尽管存在严重多重共线性，普通最小二乘法估计量仍然是最佳线性 无偏估计量。 对 2，如果分析的目的仅仅是为了预测，则多重共线性并无妨碍。 对 3，如果解释变量两两之间的相关系数都低，则一定不存在多重共线性。 错即使解释变量两两之间的相关系数都低，也不能排除存在多重共线性 的可能性 4，如果存在异方差性，通常用的t检验和F检验是无效的。 对 5，当存在自相关时，OLS估计量既不是无偏的，也不是有效的。 注意： 本书中无偏性不成立仅两种情况： 1，模型中忽略了有关的解释变量。 2，随机解释变量与扰动项同期无关。 错在扰动项自相关的情况下OLS估计量仍为无偏估计量，但不再具有最 小方差的性质，即不是BLUE 6，消除一阶自相关的一阶差分变换法假定自相关系数必须等于1。 对 7，模型中包含无关的解释变量，参数估计会有偏，并且会增大估计量的 方差，即增大误差。 错模型中包含无关的解释变量，参数估计仍无偏，但会增大估计量的方 差，即增大误差 8，多元回归中，如果全部“斜率”系数各自t检验都不显著，则R 值也高 不了。

计量经济学期末复习提纲(红色部分要注意)绝密!!

计量经济学复习提纲 第一章绪论 一、计量经济学的含义 二、计量经济学与其他学科的联系与区别 三、计量经济学的内容体系 四、计量经济学的研究步骤 五、计量经济学的发展概况 需要掌握的主要内容 1.如何理解计量经济学？（研究对象、理论基础、与经济学的区别、所研究变量的特点） 计量经济学是经济学的一个分支，（起因：对经济问题的定量研究名词：1926年弗瑞希仿造出“Biometrics” “Econometrics”标志：1930年成立计量经济学会 1933年创刊《Econometrica》 说明：“计量经济学” “经济计量学”） “用数学方法探讨经济学可以从好几个方面着手，但任何一个方面都不能和计量经济学混为一谈。 计量经济学与经济统计学绝非一码事；它也不同于我们所说的一般经济理论，尽管经济理论大部分具有一定的数量特征；计量经济学也不应视为数学应用于经济学的同义语。经验表明，统计学、经济理论和数学这三者对于真正了解现代经济生活的数量关系来说，都是必要的，但本身并非是充分条件。三者结合起来，就是力量，这种结合便构成了计量经济学。” 2.狭义计量经济学研究的是具有因果关系的经济现象，用的是回归的分析方法。 3.计量经济学的建模步骤？ 一、理论模型的设计 : 确定模型包含的变量;确定模型的数学形式;拟定模型中待估计参数的理 论期望值区间二、样本数据的收集三、模型参数的估计四、模型的检验 计量经济学模型成功的三要素 :理论,数据,方法,三者缺一不可. 4.选择解释变量时需要注意的问题：（1）根据经济规律确定变量的数目（2）考虑数据的可得性（3） 考虑所有入选变量的关系，要求各变量独立。---否则会引起多重共线性 5.如何确定模型的数学形式？（1）根据经济理论（2）画散点图（3）试模拟 6.什么是时间序列数据？在不同时间点上收集到的数据，这类数据反映了某一事物、现象等随 时间的变化状态或程度。如我国国内生产总值从1949到2009的变化就是时间序列数据。什么是截面数据？截面数据就是同一时间点上各个主体的数据，比如2007年各省的GDP数据放在一起就是一组截面数据与之相对的是时间序列数据（要求能够判断） 7.数据的要求：完整性、准确性、可比性、一致性。 8.模型的检验内容：（每一项里又具体包括哪些内容？F、t检验步骤是什么？） 经济学检验: 根据拟定的符号、大小、关系以判断其合理性。 统计学检验: 由数理统计理论决定, 包括拟合优度检验（R2）, 总体显著性检验（F检验）, 变量 显著性检验（t检验） 计量经济学检验: 由计量经济学理论决定, 包括异方差性检验, 序列相关性检验, 多重共线性 检验 模型的预测检验: 由模型的应用要求决定, 包括稳定性检验：扩大样本重新估计,预测性能检验： 对样本外一点进行实际预测 模型应用的四个方面：结构分析、经济预测、政策评价、检验与发展经济理论。 第二章与第三章回归模型(包括一元与多元回归) 第一节回归分析概述 1、回归分析：研究一个变量关于另一个（些）变量的统计以及关系的计算方法和理论，其用意

计量经济学期末考试题库(完整版)与答案

计量经济学题库 、单项选择题（每小题1分） 1．计量经济学是下列哪门学科的分支学科（C）。 A．统计学 B．数学 C．经济学 D．数理统计学 2．计量经济学成为一门独立学科的标志是（B）。 A．1930年世界计量经济学会成立B．1933年《计量经济学》会刊出版 C．1969年诺贝尔经济学奖设立 D．1926年计量经济学（Economics）一词构造出来 3．外生变量和滞后变量统称为（D）。 A．控制变量 B．解释变量 C．被解释变量 D．前定变量 4．横截面数据是指（A）。 A．同一时点上不同统计单位相同统计指标组成的数据B．同一时点上相同统计单位相同统计指标组成的数据 C．同一时点上相同统计单位不同统计指标组成的数据D．同一时点上不同统计单位不同统计指标组成的数据 5．同一统计指标，同一统计单位按时间顺序记录形成的数据列是（C）。 A．时期数据 B．混合数据 C．时间序列数据 D．横截面数据 6．在计量经济模型中，由模型系统内部因素决定，表现为具有一定的概率分布的随机变量，其数值受模型中其他变量影响的变量是（ B ）。 A．内生变量 B．外生变量 C．滞后变量 D．前定变量 7．描述微观主体经济活动中的变量关系的计量经济模型是（ A ）。 A．微观计量经济模型 B．宏观计量经济模型 C．理论计量经济模型 D．应用计量经济模型 8．经济计量模型的被解释变量一定是（ C ）。 A．控制变量 B．政策变量 C．内生变量 D．外生变量 9．下面属于横截面数据的是（ D ）。 A．1991－2003年各年某地区20个乡镇企业的平均工业产值 B．1991－2003年各年某地区20个乡镇企业各镇的工业产值 C．某年某地区20个乡镇工业产值的合计数 D．某年某地区20个乡镇各镇的工业产值10．经济计量分析工作的基本步骤是（ A ）。 A．设定理论模型→收集样本资料→估计模型参数→检验模型B．设定模型→估计参数→检验模型→应用模型 C．个体设计→总体估计→估计模型→应用模型D．确定模型导向→确定变量及方程式→估计模型→应用模型 11．将内生变量的前期值作解释变量，这样的变量称为（ D ）。 A．虚拟变量 B．控制变量 C．政策变量 D．滞后变量 12．（ B ）是具有一定概率分布的随机变量，它的数值由模型本身决定。 A．外生变量 B．内生变量 C．前定变量 D．滞后变量 13．同一统计指标按时间顺序记录的数据列称为（ B ）。 A．横截面数据 B．时间序列数据 C．修匀数据 D．原始数据 14．计量经济模型的基本应用领域有（ A ）。 A．结构分析、经济预测、政策评价 B．弹性分析、乘数分析、政策模拟 C．消费需求分析、生产技术分析、 D．季度分析、年度分析、中长期分析 15．变量之间的关系可以分为两大类，它们是（ A ）。 A．函数关系与相关关系B．线性相关关系和非线性相关关系 C．正相关关系和负相关关系D．简单相关关系和复杂相关关系 16．相关关系是指（ D ）。 A．变量间的非独立关系B．变量间的因果关系C．变量间的函数关系 D．变量间不确定性的依存关系

计量经济学复习提纲—庞皓版

第一章 1.计量分析的四个步骤：模型设定——参数估计——模型检验——模型应用 2.计量模型检验：经济意义检验——统计推断检验——计量经济学检验——模型预测检 验 3.计量模型的应用：结构分析——经济预测——政策评价——检验与发展经济理论 4.正确选择解释变量的原则：符合理论、规律——忽略众多次要因素，突出主要经济变 量——数据可得性——每个解释变量之间是独立的 5.参数的数据类型：时间序列数据——截面数据——面板数据——虚拟变量数据 第二章 1.总体相关系数：ρ=Cov(X,Y)/√Var(X)√Var(Y) 2.样本相关系数：rxy=Σ(Xi-X_)(Yi-Y_)/√Σ(Xi-X_)^2√Σ(Yi-Y_)^2 3.总体回归函数中引入随机扰动项的原因：作为未知影响因素的代表——作为无法取得 数据的已知因素代表——作为众多细小影响因素的综合代表——模型的设定误差——变量的观测误差——经济现象的内在随机性 4.简单线性回归模型的基本假定：1、对变量和模型的假定；2、对随机扰动项ui统计分 布的假定（古典假定）：零均值假定——同方差假定——无自相关假定——随机扰动项ui与解释变量Xi不相关——正态性假定 5.违反零均值假定：影响截距上的估计（影响小） 6.违反正态性假定：不影响OLS估计是最佳无偏性，但会使t检验F检验失真（影响大） 7.样本回归函数的离差形式：yi^=β2^*xi 8.OLS估计值的离差表达式：β2^=Σ(Xi-X_)(Yi-Y_)/Σ(Xi-X_)^2=Σxiyi/Σxi^2 β1^=Y_-β2^*X_ 9.OLS回归线的性质：样本回归线过（X_,Y_）——估计值均值等于实际值均值——剩余 项ei的均值为零——Cov(Yi^,ei)=0——Cov(Xi,ei)=0 10.β^的评价标准：无偏性——有效性——一致性 11.β^的统计性质：线性——无偏性——有效性 12.Var(^β1)=?^2/Σxi^2——Var(^β2)=ΣXi^2/n*?^2/Σxi^2 13.^?^2=Σei^2/(n-2) 14.总变差平方和：Σ(Yi-Y_)^2=Σyi^2……TSS……n-1 回归平方和：Σ(Yi^-Y_)^2=Σ^yi^2……ESS……k-1 残差平方和：Σ(Yi-Yi^)^2=Σei^2……RSS……n-k 15.可决系数：R^2=ESS/TSS 16.SE(^β1)=√(?^2ΣXi^2)/(nΣxi^2) SE(^β2)=√?^2/Σxi^2 17.t=(^β1-β1)/^SE(^β1)~t(n-2) t=(^β2-β2)/^SE(^β2)~t(n-2) 18.区间估计： 1.当总体方差?^2已知，α=0.1—±1.645,α=0.05—±1.96,α=0.01—± 2.33， P[-tα

《ANSYS技术》课程教学大纲

《ANSYS技术》课程教学大纲 课程代码：020032032 课程英文名称：Technology of ANSYS 课程总学时：32 讲课：32 实验：0 上机：0 适用专业：车辆工程能源与动力工程 大纲编写（修订）时间：2017.5 一、大纲使用说明 （一）课程的地位及教学目标 本课程为车辆工程、能源与动力工程专业学生的一门专业基础选修课，计算机辅助工程分析软件（CAE）是工程技术人员利用计算机进行工程结构设计、分析的重要软件，是工程技术人员必须掌握的重要工具。ANSYS技术是一门教授大型通用有限元软件应用的课程。它的主要任务是通过介绍工程上普遍使用的有限元软件之一的ANSYS软件，通过老师讲解和学生实际上机操作相结合的方式，使学生最终能够使用ANSYS建立有限元模型、对模型进行载荷的施加，进行静力和动力问题的求解及对求解结果进行分析，了解有限元软件的使用方法、步骤和分析计算结果的方法，为今后从事科学研究和工程技术工作打下扎实的计算机应用基础。 （二）知识、能力及技能方面的基本要求 本课程以教学目前国内外最流行的结构分析软件ANSYS为主进行。要求学生掌握该软件的基本构成、分析功能及软件的安装等方面内容。重点学习工程模型的建立、单元的使用、约束条件的施加，以及如何给出材料的物理性能。在分析求解方面，注意掌握模型正确性的判断、求解器的执行等方面内容。还要重点掌握对计算结果的分析和判断。培养学生分析和处理实际问题的能力，能够独立面对问题、分析问题、解决问题。 （三）实施说明 教师在授课过程中可以根据实际情况酌情安排各部分的学时，课时分配表仅供参考。根据各专业特点，教师应结合本专业的实际问题，在教学过程中注意理论与实际结合，突出实际应用。 课程的教学目标通过教师演示讲授，学生课堂练习和课后作业三个环节来实现。采用现场教学模式，即在教师讲授演示的同时,学生同步在计算机上操作演练，强化教师与学生的互动。教师要注重对基本概念、基本方法和解题思路的讲解，以便学生在实际应用中能举一反三，灵活运用。 （四）对先修课的要求 要求学生先修：《三维建模技术》、《材料力学》、《现代设计方法》等课程，并达到这些课程的基本要求，同时要求对三维CAD技术有一定的掌握。 （五）对习题课、实验环节的要求 根据课程的要求，结合专业特点安排一定的实例，通过课堂练、讲相结合和课后作业完成。 本门课程是上机操作的课程，实践性很强。为了增强学生的动手能力，要求多媒体教学，并做到学生每人一台计算机并配备相应软件。 （六）课程考核方式 1．考核方式：上机操作考核。

计量经济学期末复习总结

第一章导论 *1．计量经济学：是以经济理论和经济数据的事实为依据，运用数学、统计学的方法，通过建立数学模型来研究经济数量关系和规律的一门经济学科。 *2．计量经济学与经济理论、数学、统计学的联系和区别是什么？ 计量经济学是经济理论、数学、统计学的结合，是经济学、数学、统计学的交叉学科（或边缘学科）。*3、计量经济学的研究步骤： （1）确定变量和数学关系式——模型假定；（2）分析变量间具体数量关系——估计参数；（3）检验所得结论的可靠性——模型检验；（4）作经济分析和经济预测——模型应用 *4．计量经济学中常用的数据类型： 根据（生成过程）和（结构方面）的差异，可分为： （1）时间序列数据：把反映某一总体特征的同一指标的数据，按照一定的时间顺序和时间间隔排列起来构成的数据。 （2）截面数据：同一时间（时期或时点）某个指标在不同空间的观测数据。 （3）面板数据：指时间序列数据和截面数据相结合的数据。 （4）虚拟变量数据：人为构造的虚拟变量数据，通常以1表示某种状态发生，以0表示某种状态不发生。 5．计量经济学模型的检验包括哪几个方面？为什么要进行模型的检验？ 经济意义经验、统计推断检验、计量经济学检验、模型预测检验四个方面。 6．从变量的因果关系上，可分为被解释变量和解释变量。 根据变量的性质，可分为内生变量和外生变量是 9．计量经济学模型中包含的变量之间的关系主要有哪些？ 主要是解释变量与被解释变量之间的因果关系，包括单向因果关系、相互影响关系、恒等关系。 第二章一元线性回归模型 1．什么是相关分析？什么是回归分析？相关分析与回归分析的关系如何？ 相关分析是研究变量之间的相关关系的形式和程度的一种统计分析方法，主要通过绘制变量之间关系的散点图和计算变量之间的相关系数进行。 回归分析是研究不仅存在相关关系而且存在因果关系的变量之间的依存关系的一种分析理论与方法，是计量经济学的方法论基础。 相关分析与回归分析既有联系又有区别。联系在于：相关分析与回归分析都是对存在相关关系的变量的统计相关关系的研究，都能测度线性相关程度的大小，都能判断线性相关关系是正相关还是负相关。区别在于：相关分析仅仅是从统计数据上测度变量之间的相关程度，不考虑两者之间是否存在因果关系，因而变量的地位在相关分析中是对等的；回归分析是对变量之间的因果关系的分析，变量的地位是不对等的，有被解释变量和解释变量之分。 3．回归线与回归函数： 总体回归线：给定解释变量条件下被解释变量的期望轨迹称为总体回归曲线或总体回归线。 总体回归函数：将总体被解释变量Y的样本条期望值E(Yi|Xi)表现为解释变量X的某种函数。 总体回归模型：引入了随机误差项，称为总体回归函数的随机设定形式，也是因为引入了随机误差项，成为计量经济学模型，称为总体回归模型 样本回归模型：根据样本数据对总体回归函数作出的估计称为样本回归函数。引入样本回归函数中的代表各种随机因素影响的随机变量，称为样本回归模型。 *4．为什么要对模型提出假设？线性回归模型的基本假设有哪些？ 线性回归模型的参数估计方法很多，但估计方法都是建立在一定的假设前提之下的，只有满足假设，才能保证参数估计结果的可靠性。