计量经济学复习要点说明

计量经济学复习要点

参考教材：李子奈 潘文卿 《计量经济学》 数据类型：截面、时间序列、面板

第二章 简单线性回归

回归分析的基本概念，常用术语

现代意义的回归是一个被解释变量对若干个解释变量依存关系的研究，回归的实质是由固定的解释变量去估计被解释变量的平均值。

简单线性回归模型是只有一个解释变量的线性回归模型。 回归中的四个重要概念

1. 总体回归模型（Population Regression Model ，PRM)

t t t u x y ++=10ββ--代表了总体变量间的真实关系。

2. 总体回归函数（Population Regression Function ，PRF ）

t t x y E 10)(ββ+=--代表了总体变量间的依存规律。

3. 样本回归函数（Sample Regression Function ，SRF ）

t

t t e x y ++=10??ββ--代表了样本显示的变量关系。 4. 样本回归模型（Sample Regression Model ，SRM ）

t

t x y 10???ββ+=---代表了样本显示的变量依存规律。 总体回归模型与样本回归模型的主要区别是：①描述的对象不同。总体回归模型描述总体中变量y 与x 的相互关系，而样本回归模型描述所关的样本中变量y 与x 的相互关系。②建立模型的依据不同。总体回归模型是依据总体全部观测资料建立的，样本回归模型是依据样本观测资料建立的。③模型性质不同。总体回归模型不是随机模型，而样本回归模型是一个随机模型，它随样本的改变而改变。

总体回归模型与样本回归模型的联系是：样本回归模型是总体回归模型的一个估计式，之所以建立样本回归模型，目的是用来估计总体回归模型。

线性回归的含义

线性：被解释变量是关于参数的线性函数（可以不是解释变量的线性函数） 线性回归模型的基本假设

简单线性回归的基本假定：对模型和变量的假定、对随机扰动项u 的假定（零均值假定、同方差假定、无自相关假定、随机扰动与解释变量不相关假定、正态性假定） 普通最小二乘法（原理、推导）

最小二乘法估计参数的原则是以“残差平方和最小”。 Min

21?()n

i i i Y Y =-∑

01

??(,)ββ： 1

1

2

1

()()

?()n

i

i i n i

i X

X Y Y X X ==--β=-∑∑ ，

01??Y X β=-β

OLS 估计量的性质

（1）线性：是指参数估计值0β和1β分别为观测值t y 的线性组合。 （2）无偏性：是指0β和1β的期望值分别是总体参数0β和1β。 （3）最优性（最小方差性）：是指最小二乘估计量0β和1β在在各种线性无偏估计中，具有最

小方差。

高斯-马尔可夫定理

OLS 参数估计量的概率分布

OLS 随机误差项μ的方差σ2的估计

拟合优度的检验R 2

离差平方和的分解：TSS=ESS+RSS

“拟合优度”是模型对样本数据的拟合程度。检验方法是构造一个可以表征拟合程度的指标——判定系数又称决定系数。

（1）21SSE SST SSR SSR

R SST SST SST

-===-，表示回归平方和与总离差平方和之比；反映了样本回归线对样本观测值拟合优劣程度的一种描述； （2） 2[0,1]R ∈；

（3） 回归模型中所包含的解释变量越多，2R 越大！

2

^22()i Var x σβ=∑2^

22i e n σ=

-∑

变量显著性检验，t 检验 1

?

1

?ββS t =

例子：回归报告

函数形式（对数、半对数模型系数的解释）

（1）01???i i

Y X =β+β：X 变化一个单位Y 的变化 （2）01???ln ln i i Y X =β+β: X 变化1%，Y 变化1?β%，表示弹性。 （3）01???ln i i Y X =β+β：X 变化一个单位，Y 变化百分之1001?β （4）01???ln i i

Y X =β+β：X 变化1%，Y 变化1?β/100。 第三章 多元线性回归

1、变量系数的解释（剔除、控制其他因素的影响）

0112

2????i i i Y X X =β+β+β 对斜率系数1?β的解释：在控制其他解释变量（X2）不变的条件下，X1变化一个单位对Y 的影响；或者，在剔除了其他解释变量的影响之后，X1的变化对Y 的单独影响！

2、多元线性回归模型中对随机扰动项u 的假定，除了零均值假定、同方差假定、无自相关假定、随机扰动与解释变量不相关假定、正态性假定以外，还要求满足无多重共线性假定。

3、多元线性回归模型参

数的最小二乘估计式；参数估计式的分布性质及期

望、方差和标准误差；在基本假定满足的条件下，多元线性回归模型最小

二乘估计式是最佳线性无偏估计式。

最小二乘法 (OLS) 公式： Y ' X X)' (X ?-1=β

2?var(σ-1(X'X)β)=

估计的回归模型：

的方差协方差矩阵：

残差的方差 ：

??Y =X β

+u 2??'u u n k -s =

β?的估计的方差协方差矩阵是：

4、修正可决系数的作用和方法。

222

2

2()

111()(1)

()i

i i i e

n k e n R Y Y n n k Y Y --=-=-----∑∑∑∑ 5、F 检验是对多元线性回归模型中所有解释变量联合显著性的检验，F 检验是在方差分

析基础上进行的。

6、t 检验

7、可化为线性回归的模型 8、约束回归

第四章 放宽基本假设

一、异方差

什么是异方差 异方差的后果

异方差的检验（White 检验） 异方差的处理 加权最小二乘法 异方差稳健标准误

二、序列相关

什么是序列相关 序列相关的后果

序列相关

的检验（DW 检验、

LM 检验）

序列相关的处理 广义最小二乘法 Newey-West 稳健标准误

三、多重共线性

多重共线性的概念 多重共线性的后果 多重共线性的检验

2?var(s -1(X'X)β)

=β

?

多重共线性的处理

四、工具变量

什么时候需要工具变量 作为工具变量的条件 两阶段最小二乘法

第五章 专门问题

一、虚拟变量

1. 虚拟变量的定义：定性变量（二值与多值）；虚拟变量有时候不一定只是0和1；

2. 如何引入虚拟变量：如果一个变量分成N 组，引入该变量的虚拟变量形式是只能放入N-1

个虚拟变量；

3. 虚拟变量系数的解释：不同组均值的差（基准组或对照组与处理组）

4. 以下几种模型形式表达的不同含义；

1）t

t t t u D X Y +++=210βββ：截距项不同； 2）t

t t t t u X D X Y +++=210βββ：斜率不同；

3）

t

t t t t t u X D D X Y ++++=3210ββββ：截距项与斜率都不同；

其中D 是二值虚拟变量，X 是连续的变量。

第八章 时间序列

平稳性的概念 白噪声 随机游走 单位根的概念

单位根的检验（ADF 检验，ADF 的三种形式） 单整

趋势平稳与差分平稳 协整的概念 协整的检验 误差修正模型

Eviews 回归结果界面解释表

英文名称

中文名称

常用计算公式

常用相互关系和判断准则

Variable 变量 Coefficient 系数

Sta.Error 标准差

一般是绝对值越小越好 t-statistic

T 检验统计量

/()t se ββ=

绝对值大于2时可粗略判断系数通过t 检验

Prob

T 统计量的P 值

P 值小于给定显著水平时系数通过t 检验

R －squared

2R 2/1/R ESS TSS RSS TSS

==-

Ajusted R －squared 2R

2/(1)

1/(1)

RSS n k R TSS n --=-

-

221

1(1)

1

n R R n k -=----

S.E. of regression

扰动项标准差

2

i e RSS

n k

n k

σ=

=

--∑

Sum squared resid 残差平方和 2i RSS e =∑

Log likelihood 似然函数对数值

Durbin-Watson stat DW 统计量

2(1)d ρ≈-

Mean dependent var

应变量样本均值

i

Y

Y n

=

∑

S.D. dependent var

应变量样本标准差

()2111

i TSS

Y Y n n -=--∑

Akaike info criterion

AIC 准则

一般是越小越好

Schwarz criterion

SC 准则

一般是越小越好

F-statistic F 统计量 //(1)

ESS k

F RSS n k =

-- 22/(1)/(1)

R k

F R n k =---

Prob(F-statistic)

F 统计量的P 值

P 值小于给定显著水平时模型通过F 检验

计量经济学复习题

第二章习题：1、2、3、5、6、7、9、10、11、12

第三章习题：1、2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12、13 第四章习题：2、5、6、8、9、10 第五章习题：1、2、3、5、6 第八章习题：1、2、5、6、7、8

1、判断下列表达式是否正确

010*******, 1,2,,???, 1,2,,(), 1,2,,(), 1,2,,??(), 1,2,,i i i i i i i i i i i i i i

y x i n

y x i n E y x x i n

E y x x i n E y x x i n

ββββββμββββ=+==+==++==+==+=010

1010101, 1,2,,???, 1,2,,??, 1,2,,???, 1,2,,????, 1,2,,i i i i

i

i

i i i i i i i i

i y x i n y

x i n y x i n y x i n y x i n

ββμββμββμββμββμ=++==++==++==++==++=

2、给定一元线性回归模型：

t t t X Y μββ++=10 n t ,,2,1 =

（1）叙述模型的基本假定；

（2）写出参数0β和1β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。 3、对于多元线性计量经济学模型：

t kt k t t t X X X Y μββββ+++++= 33221 n t ，，， 21=

（1）该模型的矩阵形式及各矩阵的含义； （2）对应的样本线性回归模型的矩阵形式； （3）模型的最小二乘参数估计量。

4、根据美国1961年第一季度至1977年第二季度的数据，我们得到了如下的咖啡需求函数的回归方程：

D D D P I P t t t t t t t

T Q 321'0097.0157.00961.00089.0ln 1483.0ln 5115.0ln 1647.02789.1?ln ----++-= (-2.14) (1.23) (0.55) (-3.36) (-3.74) (-6.03) (-0.37)

80.02=R

其中，Q=人均咖啡消费量（单位：磅）；P=咖啡的价格（以1967年价格为不变价格）；I=人均可支配收入（单位：千元，以1967年价格为不变价格）；P '

=茶的价格（1/4磅，以1967年价格为不变价格）；T=时间趋势变量（1961年第一季度为1，…，1977年第二季度为66）；D 1=1：第一季度；D 2=1：第二季度；D 3=1：第三季度。

请回答以下问题：

① 模型中P 、I 和P '

的系数的经济含义是什么？ ② 咖啡的需求是否很有弹性？ ③ 咖啡和茶是互补品还是替代品？ ④ 你如何解释时间变量T 的系数？ ⑤ 你如何解释模型中虚拟变量的作用？ ⑥ 哪一个虚拟变量在统计上是显著的？

⑦ 咖啡的需求是否存在季节效应？

5、为研究体重与身高的关系，我们随机抽样调查了51名学生（其中36名男生，15名女生），并得到如下两种回归模型：

h W

5662.506551.232?+-= （5.1） t=(-5.2066) (8.6246)

h D W

7402.38238.239621.122?++-= (5.2) t=(-2.5884) (4.0149) (5.1613)

其中，W(weight)=体重 （单位：磅）；h(height)=身高 （单位：英寸）

??

?= 0

1

女生男生D

请回答以下问题：

① 你将选择哪一个模型？为什么？

② 如果模型（5.2）确实更好，而你选择了（5.1），你犯了什么错误？ ③ D 的系数说明了什么？

6、以t Q 表示粮食产量，t A 表示播种面积，t C 表示化肥施用量，经检验，它们取对数后都是)1(I 变量且互相之间存在)1,1(CI 关系。同时经过检验并剔除不显著的变量（包括滞后变量），得到如下粮食生产模型：

t t t t t t C C A Q Q μααααα+++++=--1432110ln ln ln ln ln (1) ⑴ 写出长期均衡方程的理论形式； ⑵ 写出误差修正项ecm 的理论形式； ⑶ 写出误差修正模型的理论形式；

⑷ 指出误差修正模型中每个待估参数的经济意义。

7、简述异方差对下列各项有何影响：（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。

8、假设某研究使用250名男性和280名女性工人的工资（Wage ）数据估计出如下OLS 回归：

，Male 12.252.12GE A W ?+= 2.4SER 06.0R 2==，

（标准误）（0.23）（0.36）

其中WAGE 的单位是美元/小时，Male 为男性=1，女性=0的虚拟变量。用男性和女性的平均收入之差定义工资的性别差距。 （1）性别差距的估计值是多少？ （2）计算截距项和Male 系数的t 统计量，估计出的性别差距统计显著不为0吗？（5%显著水平的t 统计量临界值为1.96）

（3）样本中女性的平均工资是多少？男性的呢？

（4）对本回归的R2你有什么评论，它告诉了你什么，没有告诉你什么？评价这个回归结果？

（5）另一个研究者利用相同的数据，但建立了WAGE 对Female 的回归，其中Female 为女性=1，男性=0的变量。由此计算出的回归估计是什么？

9、基于人口调查1998年的数据得到平均小时收入对性别、教育和其他特征的回归结果，见下表。

其中：AHE=平均小时收入；College=二元变量（大学取1，高中取0）；Female 女性取1，男性取0；Age=年龄（年）；Northeast 居于东北取1，否则为0；Midwest 居于中西取1，否则为0；South 居于南部取1，否则为0；West 居于西部取1，否则取0。

表1：基于2004年CPS 数据得到的平均小时收入对年龄、性别、教育、地区的回归结果

因变量：AHE (1) (2) (3) 回归变量 College(X1） 5.46 5.48 5.44

(0.21) (0.21) （0.21） Female(X2) -2.64 -2.62 -2.62 (0.20) (0.20) (0.20) Age(X3) 0.29 0.29

(0.04) (0.04) Northeast(X4) 0.69

(0.30) Midwest(X5) 0.60

(0.28) South(X6) -0.27 (0.26) 截距 12.69 4.40 3.75

(0.14)

（1.05)

(1.06)

概括统计量和联合检验 地区效应=0的F 统计量 6.10

注：F(3,∞）分布，1%显著水平的临界值为：3.78

SER 6.27 6.22 6.21 R 2 0.176 0.190 0.194 N

4000

4000

4000

注：括号中是标准误。

（1）计算每个回归的调整R2。

（2）利用表1中列（1）的回归结果回答：大学毕业的工人平均比高中毕业的工人挣得多吗？多多少？这个差距在5%显著性水平下统计显著吗？男性平均比女性挣的多吗？多多少？这个差距在5%显著性水平下统计显著吗？

（3）年龄是收入的重要决定因素吗？请解释。使用适当的统计检验来回答。（4）Sally是29岁女性大学毕业生，Betsy是34岁女性大学毕业生，预测她们的收入。

（5）用列（3）的回归结果回答：地区间平均收入存在显著差距吗？利用适当的假设检验解释你的答案。

（6）为什么在回归中省略了回归变量West？如果加上会怎样。解释3个地区回归变量的系数的经济含义。

（7）Juantia是南部28岁女性大学毕业生，Jennifer是中西部28岁女性大学毕业生，计算她们收入的期望差距

计量经济学题库及答案

计量经济学题库 一、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（ A ）。 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

计量经济学试题

06A卷 一、判断说明题（每小题1分，共10分） 1.在实际中，一元回归没什么用，因为因变量 的行为不可能仅由一个解释变量来解释。(×) 4.在线性回归模型中，解释变量是原因，被解 释变量是结果。（×） 7. 给定显著性水平 及自由度，若计算得到 的t 值超过t的临界值，我们将拒绝零假设。 （√） 8.为了避免陷入虚拟变量陷阱，如果一个定性 变量有 m类，则要引入m个虚拟变量。（×） 二、名词解释(每小题2分，共10分) 1.计量经济学：融合数学、统计学及经济理论，结合研究经济行为和现象的理论和实务。 2.最小二乘法：使全部观测值的残差平方和为最小的方法就是最小二乘法。 3.虚拟变量：在经济生活研究中，有一些暂时起作用的因素。如战争、天灾、人祸等，这些因素在经济中不经常发生，但又带有相同特性，经济学家把这些不经常发生的、又起暂时影响作用的称为虚拟变量。 4.滞后变量：用来作为解释变量的内生变量的前期值称为滞后内生变量，简称为滞后变量。 5.自回归模型：包含有被解释变量滞后值的模型，称为自回归模型。 三、简答题(每小题5分，共20分) 1．应用最小二乘法应满足的古典假定有哪些？（1）随机项的均值为零； （2）随机项无序列相关和等方差性； （3）解释变量是非随机的，如果是随机的则与随机项不相关； （4）解释变量之间不存在多重共线性。 2．运用计量经济学方法解决经济问题的步骤一般是什么？ （1）建立模型； （2）估计参数； （3）验证理论； （4）使用模型。 3．你能分别举出三个时间序列数据、截面数据、混合数据、虚拟变量数据的实际例子吗？ （1）时间序列数据如：每年的国民生产总值、 各年商品的零售总额、各年的年均人口增长 数、年出口额、年进口额等等； （2）截面数据如：西南财大2002年各位教师年收入、2002年各省总产值、2002年5月成都市 各区罪案发生率等等； （3）混合数据如：1990年~2000年各省的人均收入、消费支出、教育投入等等； （4）虚拟变量数据如：婚否，身高是否大于170厘米，受教育年数是否达到10年等等。 4．随机扰动项μ的一些特性有哪些？ （1）众多因素对被解释变量Y的影响代表的综合体； （2）对Y的影响方向应该是各异的，有正有负；（3）由于是次要因素的代表，对Y的总平均影响可能为零； （4）对Y的影响是非趋势性的，是随机扰动的。 四、分析、计算题(每小题15分，共45分) 1. 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 Coefficie nt Std. Erro r t-Statist ic Prob . C（） INCOME（） COST（） R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared （） . dependent var . of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood F-statistic（）Durbin-Wats on stat Prob(F-statisti c) 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. 说明总体回归模型和样本回归模型的区别。

计量经济学复习要点

计量经济学复习要点-西北大学 一．单项选择 1.下列说法中那一项不属于应用计量学的研究目的的C经济政策评价 2.构造行为方程式的最重要依据为D变量间的技术 3.总体回归线是指D解释变量X取定值时，被解释变量Y的条件均值或期望值的轨迹 4.在一元线性回归模型Y=β1+β2x+μ中，若回归系数β2通过了t检验，则表达式B.β2≠0 5.在回归模型Y=β1+β2x2+β3X3+μ中，如果X2与X3高度线性相关，则与经典模型相比β2的方差C变大 6.经济计量模型是指C包含随机方程的经济数学模型 7.回归分析中定义的B解释变量为非随机变量，被解释变量为随机变量 8.若一元线性回归模型Y=β1+β2X+μ满足经典假定，那么参数β1、β2的普通最小二乘估计了β1、β2是所有线性估计量中B无偏且方差最小的 9 .D-W检验，即杜宾-瓦尔森检验，用于检验时间序列回归模型的误差项中的一阶序列相关的统计量，DW统计量以OLS残差为基础，如果DW值越接近于2 C则表明无自相关 10.容易产生异方差的数据为C横截面数据 二、名词解释 1.时间序列数据：指某一经济变量在各个时期的数值按时间先后顺序排列所形成的数列。 2.样本回归函数：指由样本的得到的回归函数，其表现形式为Yt=β1+β2Xt+et 样本回归函数是用来估计总体回归函数的。 3.统计关系：指两个变量X与Y之间存在的一种不确定关系。也就是说，即使变量X是变量Y的原因，给定变量X的值也不能具体确定变量Y的值，而只能确定定变量Y的统计特征。 4.几何分布滞后模型：对于无线分布滞后模型Y=α+β0Xt+β1Xt-1+∧+μt,库伊克提出了两个假设：①模型中所有参数符号都是相同的②模型中的参数是按几何数列衰减的，即βt =β0入j,j=0,1,2…式中0﹤入﹤1，入称为分布滞后的衰减率，入越小，衰减速度越快。X滞后的远期值对当期Y的影响就越小，带入后得到模型Yt=α+β0Xt+β0Xt-1+β0入Xt-1+β0入2Xt-2+∧+β0入jXt-j+∧+μt此模型称为几何分布滞后模型。 5.恰好识别：指在可识别的模型中，结构式参数具有唯一数值的方程。 6.计量经济学：是融合数学、统计学及经济理论，结合研究经济行为和现象的理论和实务。 7.两阶段最小二乘法：两个阶段分别应用最小二乘法，故叫做两阶段最小二乘法。 8.外生变量：指不是由模型系统范围决定的量。 9.虚拟变量：又称虚设变量、名义变量或哑变量，用以反映质的属性的一个人工变量，是量化了的质变量，通常取值为0或1。引入哑变量可使线性回归模型变得更复杂，但对问题描述更简明，一个方程能达到两个方程的作用，而且更接近现实。例如：反映文化程度的虚拟变量可取为1本科学历、0非本科学历，一般地，在虚拟变量的设置中，基础类型、肯定类型取值为1，比较类型、否定类型取值为0。

计量经济学简答题及答案

计量经济学简答题及答案 1、比较普通最小二乘法、加权最小二乘法和广义最小二乘法的异同。 答：普通最小二乘法的思想是使样本回归函数尽可能好的拟合样本数据，反映在 图上就是是样本点偏离样本回归线的距离总体上最小，即残差平方和最小 ∑=n i i e 12min 。 只有在满足了线性回归模型的古典假设时候，采用OLS 才能保证参数估计结果的可靠性。 在不满足基本假设时，如出现异方差，就不能采用OLS 。加权最小二乘法是对原 模型加权，对较小残差平方和2i e 赋予较大的权重，对较大2i e 赋予较小的权重，消除异方差，然后在采用OLS 估计其参数。 在出现序列相关时，可以采用广义最小二乘法，这是最具有普遍意义的最小二乘 法。 最小二乘法是加权最小二乘法的特例，普通最小二乘法和加权最小二乘法是广义 最小二乘法的特列。 6、虚拟变量有哪几种基本的引入方式? 它们各适用于什么情况? 答: 在模型中引入虚拟变量的主要方式有加法方式与乘法方式，前者主要适用于 定性因素对截距项产生影响的情况，后者主要适用于定性因素对斜率项产生影响的情况。除此外，还可以加法与乘法组合的方式引入虚拟变量，这时可测度定性因素对截距项与斜率项同时产生影响的情况。 7、联立方程计量经济学模型中结构式方程的结构参数为什么不能直接应用OLS 估计？ 答：主要的原因有三：第一，结构方程解释变量中的内生解释变量是随机解释变 量,不能直接用OLS 来估计；第二，在估计联立方程系统中某一个随机方程参数时，需要考虑没有包含在该方程中的变量的数据信息，而单方程的OLS 估计做不到这一点；第三，联立方程计量经济学模型系统中每个随机方程之间往往存在某种相关性，表现于不同方程随机干扰项之间，如果采用单方程方法估计某一个方程，是不可能考虑这种相关性的，造成信息的损失。 2、计量经济模型有哪些应用。 答：①结构分析，即是利用模型对经济变量之间的相互关系做出研究，分析当其 他条件不变时，模型中的解释变量发生一定的变动对被解释变量的影响程度。②经济预测，即是利用建立起来的计量经济模型对被解释变量的未来值做出预测估计或推算。③政策评价，对不同的政策方案可能产生的后果进行评价对比，从中做出选择的过程。④检验和发展经济理论，计量经济模型可用来检验经济理论的正确性，并揭示经济活动所遵循的经济规律。 6、简述建立与应用计量经济模型的主要步骤。 答：一般分为5个步骤：①根据经济理论建立计量经济模型；②样本数据的收集； ③估计参数；④模型的检验；⑤计量经济模型的应用。 7、对计量经济模型的检验应从几个方面入手。 答：①经济意义检验；②统计准则检验；③计量经济学准则检验；④模型预测检 验。

计量经济学考试重点整理

计量经济学考试重点整理 第一章： P1：什么是计量经济学？由哪三组组成？ 定义：“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。” P9：理论模型的设计主要包含三部分工作，即选择变量，确定变量之间的数学关系，拟定模型中待估计参数的数值范围。 P12：常用的样本数据：时间序列，截面，虚变量数据 P13：样本数据的质量（4点） 完整性；准确性；可比性；一致性 P15-16：模型的检验（4个检验） 1、经济意义检验 2、统计检验 拟合优度检验 总体显著性检验 变量显著性检验 3、计量经济学检验 异方差性检验 序列相关性检验 共线性检验 4、模型预测检验 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 P16计量经济学模型成功的三要素：理论、方法和数据。 P18-20：计量经济学模型的应用 1、结构分析 经济学中的结构分析是对经济现象中变量之间相互关系的研究。 结构分析所采用的主要方法是弹性分析、乘数分析与比较静力分析。 计量经济学模型的功能是揭示经济现象中变量之间的相互关系，即通过模型得到弹性、乘数等。 2、经济预测 计量经济学模型作为一类经济数学模型，是从用于经济预测，特别是短期预测而发展起来的。 计量经济学模型是以模拟历史、从已经发生的经济活动中找出变化规律为主要技术手段。 对于非稳定发展的经济过程，对于缺乏规范行为理论的经济活动，计量经济学模型预测功能失效。 模型理论方法的发展以适应预测的需要。

计量经济学简答题整理版

1. 请问自回归模型的估计存在什么困难？如何来解决这些苦难？ 答：主要存在两个问题： (1) 出现了随机解释变量Y ，而可能与随机扰动项相关； (2) 随机扰动项可能存在自相关，库伊克模型和自适应预期模型的随机扰动项都会导致自相关，只有局部调整模型的随机扰动项无自相关。 对于第一个问题的解决可以使用工具变量法；对于第二个问题的检验可以用德宾h 检验法，目前还没有很好的解决办法，唯一能做的就是模型尽可能的设定正确。 2. 为什么要进行广义差分变换？写出其过程。 答：进行广义差分变换是为了处理自相关，写出其过程如下： 以一元模型为例：Y t = b 0 + b 1 X t +u t 假设误差项服从AR(1)过程：u t =ρu t-1 +v t －1 ≤ρ≤1 其中，v 满足OLS 假定，并且是已知的。 为了弄清楚如何使变换后模型的误差项不具有自相关性，我们将回归方程中的变量滞后一期，写为： Y t-1 = b 0 + b 1 X t-1 +u t-1 方程的两边同时乘以ρ，得到：ρY t-1 = ρb 0 + ρb 1 X t-1 +ρu t-1 现在将两方程相减，得到：(Y t －ρY t-1 ) = b 0 ( 1 －ρ) + b 1 (X t －ρX t-1 ) + v t 由于方程中的误差项v t 满足标准OLS 假定，方程就是一种变换形式，使得变换后的模型无序列相关。如果我们将方程写成：Y t * = b 0* + b 1 X t * +v t ，其中，Y t * = (Y t -ρY t-1 ) ，X t * = (X t -ρX t-1 ) ，b 0* = b 0 ( 1 -ρ)。 3. 什么是递归模型？ 答：递归模型是指在该模型中，第一个方程的内生变量Y 1仅由前定变量表示，而无其它内生变量；第二个方程内生变量Y 2表示成前定变量和一个内生变量Y 1的函数；第三个方程内生变量Y 3表示成前定变量和两个内生变量Y 1与Y 2的函数；按此规律下去，最后一个方程内生变量Y m 可表示成前定变量和m －1个Y 1，Y 2、，Y 3，…、Y m-1的函数。 4. 为什么要进行同方差变换？写出其过程，并证实之。 答：进行同方差变换是为了处理异方差，写出其过程如下： 我们考虑一元总体回归函数Y i = b 0 + b 1 X i + u i 假设误差σi 2 是已知的，也就是说，每个观察值的误差是已知的。对模型作如下“变换”： Y i /σi = b 0 /σi + b 1 X i /σi + u i /σi 这里将回归等式的两边都除以“已知”的σi 。σi 是方差σi 2 的平方根。 令 v i = u i /σi 我们将v i 称作是“变换”后的误差项。v i 满足同方差吗？如果是，则变换后的回归方程就不存在异方差问题了。假设古典线性回归模型中的其他假设均能满足，则方程中各参数的OLS 估计量将是最优线性无偏估计量，我们就可以按常规的方法进行统计分析了。 证明误差项v i 同方差性并不困难。根据方程有：E (v i 2 ) = E (u i 2 /σi 2 ) = E (u i 2 ) /σi 2 =σi 2 /σi 2 = 1 显然它是一个常量。简言之，变换后的误差项v i 是同方差的。因此，变换后的模型不存在异方差问题，我们可以用常规的OLS 方法加以估计。 5. 简述逐步回归法的基本步骤。 答：先用被解释变量对每一个解释变量做简单回归，然后以对被解释变量贡献最大的解释变量所对应的回归方程为基础，再逐个引入其余的解释变量。这个过程会出现3种情形：①若新变量的引入改进了R 2 和F 检验，且其它回归系数的t 检验在统计上仍是显著的，则可考

计量经济学题库及答案

2．已知一模型的最小二乘的回归结果如下： i i ?Y =101.4-4.78X 标准差 （） （） n=30 R 2 = 其中，Y ：政府债券价格（百美元），X ：利率（%）。 回答以下问题：（1）系数的符号是否正确，并说明理由；（2）为什么左边是i ?Y 而不是i Y ； （3）在此模型中是否漏了误差项i u ；（4）该模型参数的经济意义是什么。 13．假设某国的货币供给量Y 与国民收入X 的历史如系下表。 某国的货币供给量X 与国民收入Y 的历史数据 根据以上数据估计货币供给量Y 对国民收入X 的回归方程，利用Eivews 软件输出结果为： Dependent Variable: Y Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. X C R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared . dependent var . of regression F-statistic Sum squared resid Prob(F-statistic) 问：（1）写出回归模型的方程形式，并说明回归系数的显著性（） 。 （2）解释回归系数的含义。 （2）如果希望1997年国民收入达到15，那么应该把货币供给量定在什么水平 14．假定有如下的回归结果 t t X Y 4795.06911.2?-= 其中，Y 表示美国的咖啡消费量（每天每人消费的杯数），X 表示咖啡的零售价格（单位：美元/杯），t 表示时间。问： （1）这是一个时间序列回归还是横截面回归做出回归线。 （2）如何解释截距的意义它有经济含义吗如何解释斜率（3）能否救出真实的总体回归函数 （4）根据需求的价格弹性定义： Y X ?弹性＝斜率，依据上述回归结果，你能救出对咖啡需求的价格弹性吗如果不能，计算此弹性还需要其他什么信息 15．下面数据是依据10组X 和Y 的观察值得到的： 1110=∑i Y ，1680 =∑i X ，204200=∑i i Y X ，315400 2=∑ i X ，133300 2 =∑i Y 假定满足所有经典线性回归模型的假设，求0β，1β的估计值； 16.根据某地1961—1999年共39年的总产出Y 、劳动投入L 和资本投入K 的年度数据，运用普通最小二乘法估计得出了下列回归方程： ，DW= 式下括号中的数字为相应估计量的标准误。 (1)解释回归系数的经济含义； (2)系数的符号符合你的预期吗为什么 17.某计量经济学家曾用1921~1941年与1945~1950年（1942~1944年战争期间略去）美国国内消费Ｃ和工资收入Ｗ、非工资－非农业收入

计量经济学简答题及答案43378

简答： 1、时间序列数据和横截面数据有何不同？ 时间序列数据是一批按照时间先后排列的统计数据。截面数据是一批发生在同一时间截面上的调查数据。这两类数据都是反映经济规律的经济现象的数量信息，不同点：时间序列数据是含义、口径相同的同一指标按时间先后排列的统计数据列；而横截面数据是一批发生在同一时间截面上不同统计单元的相同统计指标组成的数据列。 2、建立计量经济模型赖以成功的三要素。P16（课本） 成功的要素有三：理论、方法和数据。理论：即经济理论，所研究的经济现象的行为理论，是计量经济学研究的基础；方法：主要包括模型方法和计算方法，是计量经济学研究的工具与手段，是计量经济学不同于其他经济学分支科学的主要特征；数据：反映研究对象的活动水平、相互间以及外部环境的数据，更广义讲是信息，是计量经济学研究的原料。三者缺一不可。 3、什么是相关关系、因果关系；相关关系与因果关系的区别与联系。 相关关系是指两个以上的变量的样本观测值序列之间表现出来的随机数学关系，用相关系数来衡量。 因果关系是指两个或两个以上变量在行为机制上的依赖性，作为结果的变量是由作为原因的变量所决定的，原因变量的变化引起结果变量的变化。因果关系有单向因果关系和互为因果关系之分。 具有因果关系的变量之间一定具有数学上的相关关系。而具有相关关系的变量之间并不一定具有因果关系。 4、回归分析与相关分析的区别与关系。P23-P24（课本） 相关分析与回归分析既有联系又有区别。首先，两者都是研究非确定性变量间的统计依赖关系，并能测度线性依赖程度的大小。其次，两者间又有明显的区别。相关分析仅仅是从统计数据上测度变量间的相关程度，而无需考察两者间是否有因果关系，因此，变量的地位在相关分析中饰对称的，而且都是随机变量；回归分析则更关注具有统计相关关系的变量间的因果关系分析，变量的地位是不对称的，有解释变量与被解释变量之分，而且解释变量也往往被假设为非随机变量。再次，相关分析只关注变量间的具体依赖关系，因此可以进一步通过解释变量的变化来估计或预测被解释变量的变化，达到深入分析变量间依存关系，掌握其运动规律的目的。 5、数理经济模型和计量经济模型的区别。 答：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。 6、从哪几方面看，计量经济学是一门经济学科？P6（课本）

计量经济学复习要点1

计量经济学复习要点 第1章 绪论 数据类型：截面、时间序列、面板 用数据度量因果效应，其他条件不变的概念 习题：C1、C2 第2章 简单线性回归 回归分析的基本概念，常用术语 现代意义的回归是一个被解释变量对若干个解释变量依存关系的研究，回归的实质是由固定的解释变量去估计被解释变量的平均值。 简单线性回归模型是只有一个解释变量的线性回归模型。 回归中的四个重要概念 1. 总体回归模型（Population Regression Model ，PRM) t t t u x y ++=10ββ--代表了总体变量间的真实关系。 2. 总体回归函数（Population Regression Function ，PRF ） t t x y E 10)(ββ+=--代表了总体变量间的依存规律。 3. 样本回归函数（Sample Regression Function ，SRF ） t t t e x y ++=10??ββ--代表了样本显示的变量关系。 4. 样本回归模型（Sample Regression Model ，SRM ） t t x y 10???ββ+=---代表了样本显示的变量依存规律。 总体回归模型与样本回归模型的主要区别是：①描述的对象不同。总体回归模型描述总体中变量y 与x 的相互关系，而样本回归模型描述所关的样本中变量y 与x 的相互关系。②建立

模型的依据不同。总体回归模型是依据总体全部观测资料建立的，样本回归模型是依据样本观测资料建立的。③模型性质不同。总体回归模型不是随机模型，而样本回归模型是一个随机模型，它随样本的改变而改变。 总体回归模型与样本回归模型的联系是：样本回归模型是总体回归模型的一个估计式，之所以建立样本回归模型，目的是用来估计总体回归模型。 线性回归的含义 线性：被解释变量是关于参数的线性函数（可以不是解释变量的线性函数） 线性回归模型的基本假设 简单线性回归的基本假定：对模型和变量的假定、对随机扰动项u 的假定（零均值假定、同方差假定、无自相关假定、随机扰动与解释变量不相关假定、正态性假定） 普通最小二乘法（原理、推导） 最小二乘法估计参数的原则是以“残差平方和最小”。 Min 21?()n i i i Y Y =-∑ 01 ??(,)ββ： 1 1 2 1 ()() ?()n i i i n i i X X Y Y X X ==--β=-∑∑ ， 01??Y X β=-β OLS 的代数性质 拟合优度R 2 离差平方和的分解：TSS=ESS+RSS “拟合优度”是模型对样本数据的拟合程度。检验方法是构造一个可以表征拟合程度的指标——判定系数又称决定系数。

计量经济学简答题 (2)

第一章 三、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。 答:计量经济学就是经济理论、统计学与数学的综合。经济学着重经济现象的定性研究,而计量经济学着重于定量方面的研究。统计学就是关于如何惧、整理与分析数据的科学,而计量经济学则利用经济统计所提供的数据来估计经济变量之间的数量关系并加以验证。数量统计各种数据的惧、整理与分析提供切实可靠的数学方法,就是计量经济学建立计量经济模型的主要工具,但它与经济理论、经济统计学结合而形成的计量经济学则仅限于经济领域。计量经济模型建立的过程,就是综合应用理论、统计与数学方法的过程。因此计量经济学就是经济理论、统计学与数学三者的统一。 2、计量经济模型有哪些应用。 答:①结构分析,即就是利用模型对经济变量之间的相互关系做出研究,分析当其她条件不变时,模型中的解释变量发生一定的变动对被解释变量的影响程度。②经济预测,即就是利用建立起来的计量经济模型对被解释变量的未来值做出预测估计或推算。③政策评价,对不同的政策方案可能产生的后果进行评价对比,从中做出选择的过程。④检验与发展经济理论,计量经济模型可用来检验经济理论的正确性,并揭示经济活动所遵循的经济规律。 3、简述建立与应用计量经济模型的主要步骤。 答:一般分为5个步骤:①根据经济理论建立计量经济模型;②样本数据的收集;③估计参数;④模型的检验;⑤计量经济模型的应用。 4、对计量经济模型的检验应从几个方面入手。 答:①经济意义检验;②统计准则检验;③计量经济学准则检验;④模型预测检验。

第二章 三、简答题 1、 简述用普通最小二乘法求解模型i i i X Y μββ++=10的参数估计量的过程。 答:一元线性回归模型i i i X Y μββ++=10,采用普通最小二乘法进行参数估计的基本准 则:2201 0111????min (,)()n n i i i i i Q e Y X ββββ====--∑∑ (1) 利用微积分多元函数极值原理,要使01??(,)Q ββ达到最小,(1)式对01 ??ββ、的一阶偏导数都等于零,即: 010011 ??(,)=0???(,)=0?Q Q ββββββ??????????? 201010100201010111??()??(,)??==2()????()??(,)??==2()??i i i i i i i i i Y X Q Y X Y X Q Y X X ββββββββββββββββ????--????---????????--????---?????∑∑∑∑ 0101 ??()0 ??()=0 i i i i i Y X Y X X ββββ?--=??--??∑∑（2）（3） 由(2)式可知,01011??0 1? ??()11== (4)i i i i i i Y n X Y X Y X n Y Y X X n n βββββ+-=?=-=-∑∑∑∑∑∑（令，） 并将式(4)代入(3),可得: 201112211122 1??? ?0()()??()0? ()i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i Y X X X Y Y X X X n n X Y X Y X n X n X Y X Y n X X βββββββ=--=---?-+?-=-=-∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑ 或0111112 ????0()()?()()()()()?=()()()(==) 0?i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i Y X X Y Y X X X Y Y X X X X X Y Y X X Y Y x y X X X X X X X x x X X y Y Y ββββββ=--=-+-?------==-----=?∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑令， 因此,可得010111222 1????()()()??()()()i i i i i i i i i i i i i i i Y X Y X n n X Y X Y X X Y Y x y n X X X X X X x ββββββ=-=----===---∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑或或

计量经济学试题

一、填空题（本大题共10小题，每空格1分，共20分） 1、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因素之间的___定量____关系，用__随机___性的数学方程加以描述。 2、选择模型数学形式的主要依据是____经济行为理论______。 3、被解释变量的观测值i Y 与其回归理论值)(Y E 之间的偏差，称为___随机误差 项_______；被解释变量的观测值i Y 与其回归估计值i Y ? 之间的偏差，称为___残差_______。 4、对计量经济学模型作统计检验包括__拟合优度检验、方程的显著性检验、变量的显著性检验 5、总体平方和TSS 反映__被解释变量观测值与其均值__之离差的平方和；回归平方和ESS 反映了_被解释变量其估计值与其均值之离差的平方和；残差平方和RSS 反映了_被解释变量观测值与其估计值之差的平方和。 6、在多元线性回归模型中，解释变量间呈现线性关系的现象称为_多重共线____问题。 7、工具变量法并没有改变原模型，只是在原模型的参数估计过程中用工具变量“替代” 随机解释变量 8、以截面数据为样本建立起来的计量经济模型中的随机误差项往往存在_异方差_________。 9、在联立方程模型中，___内生变量_______既可作为被解释变量，又可以在不同的方程中作为解释变量。 10多元线性回归中，如果自变量的量纲不同，需要对样本原始数据进行 __标准化__处理，然后用最小二乘法去估计未知参数，这样做的目的是可以考察各个自变量的__相对重要性_。 二、选择题（本大题共15小题，每小题2分，共30分） 1、下图中“{”所指的距离是（ B ） A. 随机误差项 B. 残差 C. i Y 的离差 D. i Y ?的离差 2、总体平方和TSS 、残差平方和RSS 与回归平方和ESS 三者的关系是（B ）。 X 1?β+ i Y

计量经济学复习重点

1、经济变量：用来描述经济因素数量水平的指标。 2、解释变童：用来解释作为研究对象的变量（即因变量）为什么变动、如何变动的变量。它对因变量的变 额为发热所引5动做出解释。 3、被解释变量：是作为研究对象的变量。它的变动是由?解释变量做出廉释的 4、控制变量：在计量经济模型中人为设置的反映政黃要求、决策者意愿、经济系统运行条件和状态等方面 的变量。 5、计量经济模型：为了研究分析某个系统中经济变量之问的数量关系而采用的随机代数模型。 6、相关关系：如果一个变量y的取值受另一个变量或另一组变量的彩响.但并不由它们惟一确定，则y与这个变量或这组变量之问的关系就是相关关系。 7、最小二乘法：用使估计的剩余平方和最小的原则确定样本回归函数的方法。 8、拟合优度：样本回归直线与样本观测数据之问的拟合程度。 （ 9、残差：样本回归方程的拟合值与观測值的误差。 10、显著性检验：利用样本结果，来证实一个虚拟假设的真伪的一种检豔程序。 11、偏相关系数：在Y. X|. 1三个变量中，当儿既定时，表示Y与X2之问相关关系的指标。 12、异方差性：在线性回归模型中，如果随机误差项的方差不是常数，即对不同的解释变量观测值彼此不同，则称葩机项U1具有异方差性。 13、序列相关性：对于模型 Xi = % + 妙九 +色乜+???+%%+“i = 12 …屮 菠机误差项互相独立的基本假设表现为C"（冷"” =0 /> j,i,j = \2…』（I分） 如果出现Cov（比，“ J） H 0 i H人i J = 12…屮 即对于不同的样本点?随机误差项之问不再是完全互相独立，而是存在某种相关性，则认为出现了序列相关性。 14、自回归模型： 15、广乂最小二乘法：是最有普遍意义的最小二乘法，普通最小二乘法和加权最小二乘法是它的特例。 16、相关系数：度量变量之问相关程度的一个系数，一般用P表示。 17、多重共线性：解释变量之问存在完全或不完全的线性关系。 18、虚拟变量：把质的因素量化而构進的取值为0和1的人工变量。 19、差分法：差分法是一类克服序列相关性的有效方法，被广泛的釆用。差分法是将原模型变换为差分模型，分为一阶差分法和广义差分法。 20、广义差分法：广义差分法可以克服所有类型的序列相关带来的问题，一阶差分法是它的一个特例。 I 简答 1、简述建立与应用计量经济模型的主要步腿。 ①根据经济理论建立计量经济模型：②样本数据的收集：③估计参数：④模型的检验；⑤计量经济模型的应用0 2、对计量经济模型的检验应从几个方面入手 ①经济意义检验；②统计准则检验；③计量经济学准则桧卷：④模型预测檢程。

计量经济学简答

简答题：1.选择工具变量的原则是什么:（1）工具变量必须与所替代的随机解释变量高度相关；（2）工具变量与随机误差项不相关（3）工具变量与其它解释变量不相关，避免出现多重共线性。 2.实际经济问题中的多重共线性 (1)经济变量的趋同性（2）滞后变量的引入（3）样本资料的限制 3.序列相关性产生的原因: （1）惯性；（2）模型设定误差；（3）蛛网现象；（4）数据加工。 4、随机解释变量问题及其解决方法。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。第一、随机解释变量与误差项相互独立；第二、随机解释变量与误差项同期无关，而异期相关；第三、随机解释变量与误差项同期相关；第四、解决方法为工具变量法。 5.随机解释变量产生的后果 1.若相互独立，则参数估计量仍然无偏一致。2 若同期相关，异期不相关，得到的参数估计有偏，但却是一致的3 若同期相关，则估计量有偏且非一致。 6.简述最小二乘估计量的性质：（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。（4）渐近无偏性，即样本容量趋于无穷大时，是否它的均值序列趋于总体真值；（5）一致性，即样本容量趋于无穷大时，它是否依概率收敛于总体的真值；（6）渐近有效性，即样本容量趋于无穷大时，是否它在所有的一致估计量中具有最小的渐近方差。 7、虚拟变量的作用：（1）表现定性因素对被解释变量的影响（2）提高模型的说明能力与水平（3）季节变动分析。（4）方程差异性检验。 8、虚拟变量设置的原则：如果有定性因素共有个结果需要区别，那么至多引入m-1 个虚拟变量 9、实际经济问题中的多重共线性：（1）经济变量的趋同性（2）滞后变量的引入（3）样本资料的限制 10.引入随机误差形式为了：（1）代表未知的影响因素（2）代表残缺数据（3）代表众多细小的影响因素（4）代表数据观测误差（5）代表模型设定误差（6）变量的随机存在性 11. 12.回归分析的主要内容有：（1）根据样本观测值对经济计量模型参数进行估计，求得回归方程（2）对回归方程、参数估计值进行显著性检验（3）利用回归方程进行分析、评价及预测。 13.叙述原理：最小二乘法：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模型能最好的的拟合样本数据：最大似然法：当从模型的总体随机抽取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。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。

最新计量经济学复习要点

计量经济学复习要点 参考教材：李子奈 潘文卿 《计量经济学》 数据类型：截面、时间序列、面板 第二章 简单线性回归 回归分析的基本概念，常用术语 现代意义的回归是一个被解释变量对若干个解释变量依存关系的研究，回归的实质是由固定的解释变量去估计被解释变量的平均值。 简单线性回归模型是只有一个解释变量的线性回归模型。 回归中的四个重要概念 1. 总体回归模型（Population Regression Model ，PRM) t t t u x y ++=10ββ--代表了总体变量间的真实关系。 2. 总体回归函数（Population Regression Function ，PRF ） t t x y E 10)(ββ+=--代表了总体变量间的依存规律。 3. 样本回归函数（Sample Regression Function ，SRF ） t t t e x y ++=10??ββ--代表了样本显示的变量关系。 4. 样本回归模型（Sample Regression Model ，SRM ） t t x y 10???ββ+=---代表了样本显示的变量依存规律。 总体回归模型与样本回归模型的主要区别是：①描述的对象不同。总体回归模型描述总体 中变量y 与x 的相互关系，而样本回归模型描述所关的样本中变量y 与x 的相互关系。②建立模型的依据不同。总体回归模型是依据总体全部观测资料建立的，样本回归模型是依据样本观测资料建立的。③模型性质不同。总体回归模型不是随机模型，而样本回归模型是一个随机模型，它随样本的改变而改变。 总体回归模型与样本回归模型的联系是：样本回归模型是总体回归模型的一个估计式，之所以建立样本回归模型，目的是用来估计总体回归模型。 线性回归的含义 线性：被解释变量是关于参数的线性函数（可以不是解释变量的线性函数） 线性回归模型的基本假设 简单线性回归的基本假定：对模型和变量的假定、对随机扰动项u 的假定（零均值假定、同方差假定、无自相关假定、随机扰动与解释变量不相关假定、正态性假定） 普通最小二乘法（原理、推导） 最小二乘法估计参数的原则是以“残差平方和最小”。 Min 21?()n i i i Y Y =-∑ 01 ??(,)ββ：

计量经济学名词解释和简答题

计量经济学 第一部分：名次解释 第一章 1、模型：对现实的描述和模拟。 2、广义计量经济学：利用经济理论、统计学和数学定量研究经济现象的经济计量方法的统称，包括回归分析方法、投入产出分析方法、时间序列分析方法等。 3、狭义计量经济学：以揭示经济现象中的因果关系为目的，在数学上主要应用回归分析方法。 第二章 1、总体回归函数：指在给定Xi 下Y 分布的总体均值与Xi 所形成的函数关系（或者说总体被解释变量的条件期望表示为解释变量的某种函数）。 2、样本回归函数：指从总体中抽出的关于Y ，X 的若干组值形成的样本所建立的回归函数。 3、随机的总体回归函数：含有随机干扰项的总体回归函数（是相对于条件期望形式而言的）。 4、线性回归模型：既指对变量是线性的，也指对参数β为线性的，即解释变量与参数β只以他们的1次方出现。 5、随机干扰项：即随机误差项，是一个随机变量，是针对总体回归函数而言的。 6、残差项：是一随机变量，是针对样本回归函数而言的。 7、条件期望：即条件均值，指X 取特定值Xi 时Y 的期望值。 8、回归系数：回归模型中βo ，β1等未知但却是固定的参数。 9、回归系数的估计量：指用?μ01 ,ββ等表示的用已知样本提供的信息所估计出来总体未知参数的结果。 10、最小二乘法：又称最小平方法，指根据使估计的剩余平方和最小的原则确定样本回归函数的方法。 11、最大似然法：又称最大或然法，指用生产该样本概率最大的原则去确定样本回归函数的方法。 12、估计量的标准差：度量一个变量变化大小的测量值。 13、总离差平方和：用TSS 表示，用以度量被解释变量的总变动。 14、回归平方和：用ESS 表示：度量由解释变量变化引起的被解释变量的变化部分。 15、残差平方和：用RSS 表示：度量实际值与拟合值之间的差异，是由除解释变量以外的其他因素引起的被解释变量变化的部分。 16、协方差：用Cov （X ，Y ）表示，度量X,Y 两个变量关联程度的统计量。 17、拟合优度检验：检验模型对样本观测值的拟合程度，用2R 表示，该值越接近1，模型对样本观测值拟合得越好。 18、t 检验时针对每个解释变量进行的显著性检验，即构造一个t 统计量，如果该统计量的值落在置信区间外，就拒绝原假设。 19、相关分析：研究随机变量间的相关形式 20、回归分析：研究一个变量关于另一个（些）变量的依赖关系的计算方法和理论。 第三章 1、多元线性回归模型：在现实经济活动中往往存在一个变量受到其他多个变量的影响的现象，表现为在线性回归模型中有多个解释变量，这样的模型成为多元线性回归模型，多元指多个变量。

计量经济学期末考试试卷集含答案

财大计量经济学期末考试标准试题 计量经济学试题一 (1) 计量经济学试题一答案 (4) 计量经济学试题二 (9) 计量经济学试题二答案 (11) 计量经济学试题三 (15) 计量经济学试题三答案 (18) 计量经济学试题四 (22) 计量经济学试题四答案 (25) 计量经济学试题一 课程号：课序号：开课系：数量经济系 一、判断题（20分） 1．线性回归模型中，解释变量是原因，被解释变量是结果。（） 2．多元回归模型统计显着是指模型中每个变量都是统计显着的。（） 3．在存在异方差情况下，常用的OLS法总是高估了估计量的标准差。（） 4．总体回归线是当解释变量取给定值时因变量的条件均值的轨迹。（）5．线性回归是指解释变量和被解释变量之间呈现线性关系。（） R的大小不受到回归模型中所包含的解释变量个数的影响。（）6．判定系数2 7．多重共线性是一种随机误差现象。（）

8．当存在自相关时，OLS估计量是有偏的并且也是无效的。（） 9．在异方差的情况下，OLS估计量误差放大的原因是从属回归的2R变大。（）10．任何两个计量经济模型的2R都是可以比较的。（） 二．简答题（10） 1．计量经济模型分析经济问题的基本步骤。（4分） 2．举例说明如何引进加法模式和乘法模式建立虚拟变量模型。（6分） 三．下面是我国1990-2003年GDP对M1之间回归的结果。（5分） 1．求出空白处的数值，填在括号内。（2分） 2．系数是否显着，给出理由。（3分） 四．试述异方差的后果及其补救措施。（10分） 五．多重共线性的后果及修正措施。（10分） 六．试述D-W检验的适用条件及其检验步骤？（10分） 七．（15分）下面是宏观经济模型 变量分别为货币供给M、投资I、价格指数P和产出Y。 1．指出模型中哪些是内是变量，哪些是外生变量。（5分） 2．对模型进行识别。（4分） 3．指出恰好识别方程和过度识别方程的估计方法。（6分） 八、（20分）应用题 为了研究我国经济增长和国债之间的关系，建立回归模型。得到的结果如下：Dependent Variable: LOG(GDP) Method: Least Squares Date: 06/04/05 Time: 18:58 Sample: 1985 2003 Included observations: 19 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.