2022年计量经济学重要简答题.docx

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1、精选学习资料 - - - - - - - - - 计量经济学重点简答题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：计量经济学是经济理论、统计学和数学的综合；经济学着重经济现象的定性讨论,计量经济学着重于定量方面的讨论；统计学是关于如何收集、整理和分析数据的科学,而计量经济学就利用经济统计所供应的数据来估量经济变量之间的数量关系并加以验证；数理统计学作为一门数学学科,可以应用于经济领域,也可以应用于其他领域；计量经济学就仅限于经济领域；计量经济模型建立的过程,是综合应用理论、统计和数学方法的过程,计量经济学是经济理论、统计学和数学三者的统一；2、计量经济模型有哪些应用？答：结构

2、分析经济猜测政策评判检验和进展经济理论3、简述建立与应用计量经济模型的主要步骤；答：模型设定 估量参数 模型检验 模型应用或 1）经济理论或假说的陈述 2 收集数据 3）建立数理经济学模型 4）建立经济计量模型 5）模型系数估量和假设检验 6）模型的挑选 7）理论假说的挑选 8）经济学应用4、对计量经济模型的检验应从几个方面入手？答：经济意义检验统计推断检验计量经济学检验模型猜测检验5、计量经济学应用的数据是怎样进行分类的？答：时间序列数据截面数据面板数据虚拟变量数据6、说明变量和被说明变量,内生变量和外生变量被说明变量是模型要讨论的对象,被称为“ 因变量”,是变动的结果；说明变量是说明被说明

3、变量变动的缘由,被称为“ 自变量”,是变动的缘由；内生变量是其数值由模型所打算的变量,是模型求解的结果；外生变量是其数值由模型以外打算的变量；7、计量经济学的含义计量经济学是以经济理论和经济数据的事实为依据,学模型来讨论经济数量关系和规律的一门经济学科；8.在计量经济模型中,为什么会存在随机误差项？运用数学、 统计学的方法, 通过建立数答：随机误差项是计量经济模型中不行缺少的一部分；产生随机误差项的缘由有以下几个方面：模型中被忽视掉的影响因素造成的误差；模型关系认定不精确造成的误差；变量的测量误差；随机因素；9对于多元线性回来模型,为什么在进行了总体显著性 进行是否为 0 的 t 检验？F 检

4、验之后,仍要对每个回来系数答：多元线性回来模型的总体显著性 F 检验是检验模型中全部说明变量对被说明变量的共同影响是否显著；通过了此F 检验,就可以说模型中的全部说明变量对被说明变量的共同影响是显著的,但却不能就此判定模型中的每一个说明变量对被说明变量的影响都是显著名师归纳总结 - - - - - - -第 1 页,共 6 页精选学习资料 - - - - - - - - - 的；因此仍需要就每个说明变量对被说明变量的影响是否显著进行检验,即进行 t 检验；10.古典线性回来模型具有哪些基本假定；答： 1 随机误差项与说明变量不相关；2 随机误差项的期望或均值为零；3 随机误差项具有同方差, 即

5、每个随机误差项的方差为一个相等的常数；4 两个随机误差项之间不相关,即随机误差项无自相关；11.在多元线性回来分析中,为什么用修正的打算系数衡量估量模型对样本观测值的拟合优度？答：由于人们发觉随着模型中说明变量的增多,多重打算系数R 的值往往会变大,从而增 2加了模型的说明功能；这样就使得人们认为要使模型拟合得好,就必需增加说明变量；但是,在样本容量肯定的情形下,增加说明变量必定使得待估参数的个数增加,从而缺失自由度,而实际中假如引入的说明变量并非必要的话可能会产生许多问题,比如,降低猜测精确度、引起多重共线性等等；为此用修正的打算系数来估量模型对样本观测值的拟合优度；212.修正的打算系数

6、R 及其作用；22 e / n k 1R 1 2解答： y t y / n 1,其作用有： （1）用自由度调整后,可以排除拟合优度评判中说明变量多少对打算系数运算的影响；（2）对于包含说明变量个数不同的模型,可以用调整后的打算系数直接比较它们的拟合优度的高低,较；13.多重共线性但不能用原先未调整的打算系数来比含义 ：多重共线性是指说明变量之间存在完全或近似的线性关系；产生缘由 ：（1）样本数据的采集是被动的,只能在一个有限的范畴内得到观看值,无法进行重复试验；（2）经济变量的共同趋势（3）滞后变量的引入（4）模型的说明变量挑选不当 后果：（1）完全多重共线性产生的后果 参数的估量值不确定、参

7、数估量值的方差无限大（2）不完全多重共线性产生的后果参数估量值的方差无限大；对参数区间估量时,置信区间趋于变大；严峻多重共线性时假设检验易作出错误判定；模型总体性检验F 值和 R2 值都很高,但各回来系数估量量的方差很大, t 值很低,系数不能通过显著性检验 检验 ：简洁相关系数检验法、方差扩大因子法、直观判定法、逐步回来检验法 补救措施 ：剔出不重要变量； 增加样本数量； 转变模型形式； 转变变量形式； 利用先验信息,逐步回来法 ；14.异方差含义 ：异方差性是指模型中随机误差项的方差不是常量,关；而且它的变化与说明变量的变动有名师归纳总结 - - - - - - -第 2 页,共 6 页精

8、选学习资料 - - - - - - - - - 产生缘由 ：（1）模型中遗漏了某些说明变量；（2）模型函数形式的设定误差；（3）样本数据的测量误差；（4）随机因素的影响；后果 ：假如线性回来模型的随机误差项存在异方差性,会对模型参数估量、模型检验及模型 应用带来重大影响,主要有：（ 1）不影响模型参数最小二乘估量值的无偏性；（2）参数的最（3）对模型参数估量值的显著性检验失效；（4）模型 小二乘估量量不是一个有效的估量量；估量式的代表性降低,猜测精度精度降低；检验方法 ：（1）图示检验法； （2） GQ 检验 ；（3）怀特检验 ；（4）Glejser 检验 （5）ARCH 检验解决方法 ：（1

9、）模型变换法； （2） 加权最小二乘法15.加权最小二乘法的基本原理；（3）模型的对数变换等2最小二乘法的基本原理是使残差平方和 te 为最小,在异方差情形下,总体回来直线对于不同的 x , te t 的波动幅度相差很大；随机误差项方差 t 越小,样本点 2ty对总体回来直线的偏离程度越低,残差 te的可信度越高（或者说样本点的代表性越强）；而 t 较大的样 2本点可能会偏离总体回来直线很远,te 的可信度较低 （或者说样本点的代表性较弱）；因此,2 2在考虑异方差模型的拟合总误差时,对于不同的 te应当区分对待； 详细做法： 对较小的 te给于充分的重视,即给于较大的权数；对较大的2 te给

10、于充分的重视,即给于较小的权数；更好的使2 te反映variu对残差平方和的影响程度,从而改善参数估量的统计性质；16.自相关 含义 ：自相关是指总体回来模型的随机误差项 u 之间存在相关关系；产生缘由 ：答：（1）经济变量惯性的作用引起随机误差项自相关；（2）经济行为的滞后性引起随机误差项自相关； 3一些随机因素的干扰或影响引起随机误差项自相关；（ 4）模型设定误差引起 随机误差项自相关； （5）观测数据处理引起随机误差项自相关；后果 ：（1）模型参数估量值不具有最优性；（2）随机误差项的方差一般会低估；（ 3）模型的统计检验失效； （4）区间估量和猜测区间的精度降低；检验方法 ：（1）图示

11、法；（ 2）DW 检验 ；（3）LM 检验法 补救措施 ：广义差分法 、CO 迭代法17简述 DW 检验的局限性；答：从判定准就中看到,DW 检验存在两个主要的局限性：第一, 存在一个不能确定的DW.值区域,这是这种检验方法的一大缺陷；其次：DW 检验只能检验一阶自相关；但在实际计量经济学问题中,一阶自相关是显现最多的一类序列相关,而且体会说明, 假如不存在一阶自相关, 一般也不存在高阶序列相关；所以在实际应用中,对于序列相关问题般只进行DW 检验；名师归纳总结 - - - - - - -第 3 页,共 6 页精选学习资料 - - - - - - - - - 18.试述 D-W 检验的适用条件

12、及其检验步骤？使用条件：1）回来模型包含一个截距项；2）变量 X 是非随机变量；3）扰动项的产生气制：utu t1v t11；4）因变量的滞后值不能作为说明变量显现在回来方程中；检验步骤1）进行 OLS 回来,并获得残差；2）运算 D 值；3）已知样本容量和说明变量个数,得到临界值；4）依据以下规章进行判定：零假设决策条件dL4dL无正的自相关拒绝0d无正的自相关无法确定dLdd U无负的自相关拒绝4dLd无负的自相关无法打算4d Ud4无正的或者负的自相关接受d Ud4dU19广义最小二乘法（GLS）的基本思想是什么？答:基本思想就是对违反基本假定的模型做适当的线性变换,使其转化成满意基本假

13、定的模型,从而可以使用 OLS 方法估量模型；20请简述什么是虚假序列相关,如何防止？答：数据表现出序列相关,而事实上并不存在序列相关；要防止虚假序列相关,就应在做定量分析之间先进行定性分析,看从理论上或体会上是否有存在序列相关的可能,可能性是多大；21在建立计量经济学模型时,为什么要引入虚拟变量？答案： 在现实生活中,影响经济问题的因素除具有数量特点的变量外,仍有一类变量, 这类变量所反映的并不是数量而是现象的某些属性或特点,即它们反映的是现象的质的特点；这些因素仍很可能是重要的影响因素,这时就需要在模型中引入这类变量；引入的方式就是以虚拟变量的形式引入；22模型中引入虚拟变量的作用是什么？

14、答：（1）可以描述和测量定性因素的影响；（2）能够正确反映经济变量之间的关系,提高模型的精度；（3）便于处理反常数据；名师归纳总结 - - - - - - -第 4 页,共 6 页精选学习资料 - - - - - - - - - 23虚拟变量引入的原就是什么？答：（1）假如一个定性因素有 m 方面的特点,就在模型中引入 m-1 个虚拟变量；（2）假如模型中有 m 个定性因素,而每个定性因素只有两方面的属性或特点,就在模型中引入 m 个虚拟变量；假如定性因素有两个及以上个属性,就参照“ 一个因素多个属性” 的设置虚拟变量；24虚拟变量引入的方式及每种方式的作用是什么？答：（1）加法模式：其作用是

15、转变了模型的截距水平；（2）乘法模式： 其作用在于两个模型间的比较、述精度；因素间的交互影响分析和提高模型的描25.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；答案：设 Y 为个人消费支出；X 表示可支配收入,定义14季度D 2t12季度D 3 t13季度D t其他其他其他000假如设定模型为Y tB 1B D2tB D 3tB D4 tB Xtut此时模型仅影响截距项,差异表现为截距项的和,因此也称为加法模型；假如设定模型为Y tB 1B D2tB D 3tB D 4tB Xtu t因此也B 6D XtB 7D XtB 8D Xt此时模型不仅影响截距项,而且仍影响斜率项；差异表现为截

16、距和斜率的双重变化,称为乘法模型；26判定计量经济模型优劣的基本原就是什么？答：（1）模型应力求简洁； （2）模型具有可识别性； （3）模型具有较高的拟合优度；（4）模型应与理论相一样； （5）模型具有较好的超样本功能；27设定误差产生的主要缘由是什么？答案：缘由有四： （1）模型的制定者不熟识相应的理论学问；（1 分）（2）对经济问题本身熟识不够或不熟识前人的相关工作；（1 分）（3）模型制定者缺乏相关变量的数据；（1 分）（4）说明变量无法测量或数据本身存在测量误差；（2 分）28.以一元回来为例表达一般最小二乘回来的基本原理；解：依据题意有如下的一元样本回来模型：Y tb 1b 2Xte

17、 t1 一般最小二乘原理是使得残差平方和最小,即minQmin2 emin Y tb 1b 2Xt22 依据微积分求极值的原理,可得名师归纳总结 - - - - - - -第 5 页,共 6 页精选学习资料 - - - - - - - - - Q0Q2Y tb 1b 2Xt03 b 1b 1Q0Q2 Y tb 1b 2XtXt04 b 2b 2将3 和4式称为正规方程,求解这两个方程,我们可得到：YXinb 1b 2XiXiX25 Yb 1b 2i解得：b 1Yb 2XX,y iY iY,表示变量与其均值的离差；b 2x ixy ix2Xi其中29.T 检验 课本 42 页）30.F 检验（课本 76 页）31.结果报告的书写和猜测区间的运算（课本 43 页）名师归纳总结 - - - - - - -第 6 页,共 6 页