计量经济学复习讲义

吉林大学经济学院

《计量经济学》复习讲义

配套教材：计量经济学（李子奈、潘文卿编著，第三版）

第二章、一元线性回归模型

一、相关与回归

?相关系数计算：

?回归分析：变量间关系不一致

二、参数估计

1.总体/样本回归模型：

2.最小二乘法（OLS）

?β0、β1的估计值

?β0、β1的方差与概率分布

?总体方差估计值

3.统计检验

?拟合优度检验

可决系数：

R2=ESS/TSS

?显著性检验：

H0:βi=0，H1:βi≠0

?置信区间估计(1-α)

缩小置信区间：增大样本容量n、

提高模型拟合优度。

3.线性性与无偏性的证明方法

?线性性：

?无偏性：

4.预测

?对条件均值：

?对个别值：

第三章、多元线性回归模型

一、.总体回归函数：

?一般形式：

Y=β0+β1X1+β2X2+…+βk X k+μ

?一般形式：

Y=Xβ+μ

二、基本假定（略）

三、参数估计-普通最小二乘估计

?参数估计：

?μ的方差估计：

四、统计性质

五、样本容量问题

?n≥k+1，不能少于解释变量（含常数香）数目

?n≥30或至少≥3(k+1)时满足模型估计基本要求

六、统计检验

1.拟合优度检验

?调整的可决系数

?赤池信息准则和施瓦茨准则

变小的话允许增加解释变量

2.显著性检验

?方程显著性

H0:β1~k全为零

H1:不全为零

太大就接受备择假设，说明模型的

线性关系显著成立。

总体线性关系十分显著时不必苛

求高可决系数。

?

变量显著性

?参数的置信区间

缩小置信区间：增大样本容量n、提高模型拟合优度、

提高样本观测值的分散度。

七、预测

1.均值的预测

2.单个值的预测

八、非线性化为线性

?变换

?非线性普通最小二乘法

九、受约束回归

1.条件约束

约束后e'*e*≥e'e，即残差平方和可能变大。除非约束

条件为真，模型解释能力可能降低。

若F太大则约束无效

2.增减解释变量

少变量模型可看做对多变量模型加以约束而形成。

q=kU-kR，kU=k+q

3.参数稳健性-邹氏参数稳定性检验(n2>k)：结构不变

式相当于对变动式施加k+1个约束：H0:β=α，进行F

检验判断是否合适。n分为n1、n2；

RSS U=RSS1+RSS2;k1=k2=k.-邹氏预测检验(n2

前一段时间n1个样本估计模型（视为无约束模型），

再用所有样本估计模型（作为受约束模型）。做F统计。

4.非线性约束——非线性最小二乘法

检验方法：最大似然比检验LR 、沃尔德检验WD 、拉格朗日乘数检验LM 。

第四章、放宽基本假定

一、异方差性 1.类型

? 单调递增型：ζi 2随X 增大而增大；

? 单调递增型：ζi 2随X 增大而减小； ? 复杂型：ζi 2与X 的变化呈复杂形式； 2.后果

? 参数估计不有效：E(μμ')=ζ2I 不再成立 ? 变量显著性检验失去意义：参数方差估计存在偏误

? 模型预测失效：置信区间与参数方差有关而变得不准确、模型不好 3.检验

Var(μi)=E(μi 2)-E(μi)2=E(μi 2)≈e~i 2

用e~i 2表示随机干扰项的方差 【图示检验法】

【帕克检验与戈里瑟检验】 建立方程：

e~i 2=f(Xij)+εi

需要选用不同形式的f(X)进行试验，来让它显著成立。 【G-Q 检验】

把样本按某个解释变量进行排序，去掉中间n/4个，其余分成两个子样本，各自计算残差平方和；

若F 超出临界则拒绝同方差性假设。 可能需要对各个解释变量轮流试验。 【怀特检验】

Yi=β0+β1X1i+β1X2i+μi

先普通最小二乘，得到e~i 2。 辅助回归：

同方差假设下，nR 2~χ2

4.修正

【加权/广义最小二乘法（WLS ）】（符合BLUE 特征） 先把原模型变成不存在异方差性的模型，再用OLS 估计参数。

对较小的残差平方赋予较大权重，对较大的残差平方赋予较小权重：

如何确定μ与X 的关系？ 115

【异方差稳健标准误法】

用来消除异方差带来的不良后果：仍采用OLS ，但修正相应方差。

用OLS 估计的残差平方代替异方差。

无法得到有效的估计量，但得到了OLS 估计量的正确方差估计。让统计检验不失效、预测区间更可信。 二、序列相关性

1.一阶序列相关/自相关：

Cov(μi,μj)=E(μi μj)≠0

μi=ρμi-1+εi ，ρ为自协方差系数/一阶自相关系数。 2.原因

经济变量存在固有惯性

模型设定偏误：丢掉了重要的解释变量或形式偏误。 部分数据是由已知数据生成。 3.后果

参数估计不有效：E(μμ')=ζ2I 不再成立

变量显著性检验失去意义：参数方差估计存在偏误 模型预测失效：置信区间估计与参数方差有关而变得不准确

4.检验

【思路】先用OLS 估计，用e~t 近似估计随机干扰项。然后分析e~t 【图示法】

【回归检验法】 建立方程：

e~t=ρe~t-1+εt ，t=2,…,n

e~t=ρ1e~t-1+ρ2e~t-2+εt ，t=3,…,n ……

分别进行估计和显著性检验，萱最显著的一种。 【D.W.检验法】 4.2.7

缺陷：存在不确定区域；只能检验一阶自相关，无法检验存在滞后被解释变量的模型。

【拉格朗日乘数（LM ）检验/GB 检验】 ？

5.补救

【广义最小二乘法】 【广义差分法】

先把原模型变成不存在异方差性的模型，再用OLS 估计参数。 4.2.16

【序列相关稳健标准误法】 估计varB1时。 6.虚假序列相关问题

? 遗漏了重要的解释变量或者模型设定偏误导致虚假序列相关→模型的设定偏误检验

? 真实的纯序列相关→修正方法进行修正。 三、多重共线性

【完全共线性】至少一个解释变量可以由其他解释变量的线性组合表示，R(X)

【近似共线性】外加一个随机干扰项

1.原因：变量存在相关的共同趋势、存在滞后变量作用、时间序列样本资料容易产生。

2.后果：部分参数估计量不存在、OLS 估计量方差变大【方差膨胀因子：VIF(^β1)=1/(1-r 2)】、可能出现部分参数估计值经济意义明显不合理、变量的显著性检验和模型的预测功能失去意义（由于参数估计值方差变大）。

3.检验是否存在：

? 计算两解释变量相关系数r ，接近1则共线；

? OLS 下R 2和F 值较大，但是各参数估计值t 检验值较小（对Y 的独立作用不能分辨）。 4.检验存在范围：

【判定系数检验法】

4.3.7，F 太大则存在共线性 【逐步回归法】

逐个引入解释变量，观察拟合优度变化，变化不显著则

可用其他变量的线性组合代替。 5.克服方法 ? 排除多余变量

? 差分法（增量间的线性关系比总量更弱）

? 减小参数估计值的方差 四、随机解释变量问题

（存在是随机变量的解释变量）

1.分类：随机解释变量与随机干扰项独立、异期相关、同期相关。

2.后果：

? 若独立：参数估计量仍是无偏一致估计量 ? 异期相关：有偏一致估计量 ? 同期相关：有偏非一致估计量 3.对策（克服有偏性）

? 异期相关：增大样本容量 ? 同期相关：工具变量法

①工具变量的选取：与所替代解释变量高度相关、与随机干扰项不相关、与模型中其他解释变量不相关。 ②工具变量的应用：

单变量：148页上面。矩估计。 多变量：

评价：大样本下有一致性，小样本下有偏。 ? 解释变量的内生检验：

要求随机解释变量与随机干扰项至少不存在同期相关性。

将嫌疑变量用工具变量替代，以通过工具变量法估计的结果与直接估计结果对比看差异是否显著。若显著则嫌疑变量是内生的。

第五章、专门问题

一、虚拟变量问题 1.引入 Di=0或1

· 加法方式（考察截距不同）

· 乘法方式（考察斜率的不同）

· 临界指标的虚拟变量

2.设置原则 · 个数比定性变量类别数少1（避免＂虚拟变量陷阱＂）

二、滞后变量模型

1.原因：心理、技术、制度

2.模型

?

分布滞后模型：

只有解释变量当期值和若干期滞后解释变量。

各系数体现当期值和各期滞后值的影响程度，又叫（短期\动态）乘数。

? 自回归模型：

只有解释变量当期值和被解释变量的若干滞后值。

q 为阶数

3.分布滞后模型的参数估计 ? 经验加权法

把各期滞后变量加权（递减型、矩型、倒V 型），形成新的变量Wt

简单易行，随机度大。

需要多次实验选择最佳估计式。 ? 阿尔蒙多项式法 ? 科伊克方法

4.自回归模型的参数估计 【构造】

? 自适应预期模型

本期预测值为本期真值和上期预测的加权和。 ? 局部调整模型（实际变化是预期变化的一部分） 实际库存储备是本期最佳预期和上期实际的加权和。可转化为自适应预期模型。 【估计】 ? 工具变量法

若滞后被解释变量与随机干扰项同期无关，则OLS 有偏不一致。需用工具变量。 172页 ? OLS

若滞后被解释变量与随机干扰项同期无关，则可直接得到一致估计量。

? 都未解决干扰项自相关问题 5.格兰杰因果关系检验

整体为零则有影响，整体不为零则无影响。 基于F 检验：

相当于施加m 个参数为零的假设。 太大则认为是因。

第六章 联立方程

一、

单方程计量经济学模型适用于单一经济现象的研究，揭示单项因果关系。对于互为因果的关系必须用一组方程描述。 1.难点

? 随机解释变量问题：存在不确定的变量；存在与干扰项相关的变量，导致OLS 估计量有偏。 ? 损失变量信息问题：变量背后还有变量。

? 损失方程间的相关性信息问题：不同方程随机扰动项相关，造成方程间存在联系。

2.概念

? 变量：内生变量（与模型系统互相决定影响）、外生变量（决定但不受系统影响）、先决变量（含外生和滞后内生变量）

? 结构式模型：即大括号括起来的方程式系统；每个方程为结构方程；把内生变量表示为其他内生、先决与随机项函数形式称为结构方程的正规形式。常数项视为观测值始终取1的，外生的虚变量X0。

完备的结构式模型具有k 个先决变量，g 个内生变量，g 个结构方程。可以写成：

BY+ΓX=N

? 简化式模型：将每个内生变量表示成所有先决变量和随机干扰项的函数。可用OLS 估计。

Y=ΠX+E

? 参数关系体系

Π=-B^(-1)Γ

先估计简化式参数，再计算得到结构式参数（ILS ） 参数关系体系中剔除矛盾项。残余数少于参数数则不可

识别。*

二、模型的识别 1.定义

某个结构方程具有确定的统计形式（即其它方程或所有方程的任意线性组合构成的新方程不再具有）即为可识别；

对于某个方程，只有一组参数估计量则为恰好识别（唯一解），有多组参数估计量则为过度识别（无解），得不到确定的估计值则为无法识别（多解） 所有随机方程都可识别则模型系统也可识别。

2.结构式识别条件

不可识别：R(B 0Γ0)

恰好识别：R(B 0Γ0)=g-1，且k-ki=gi-1 过度识别：R(B 0Γ0)>g-1，且k-ki ＞gi-1

B 0Γ0为方程i 中未包含的变量在其它g-1个方程中的系数矩阵。g 为内生变量数。 3.简化式识别条件

不可识别：R(Π2)

恰好识别：R(Π2)=gi-1，且k-ki=gi-1 过度识别：R(Π2)>gi-1，且k-ki ＞gi-1

Π2为Π中划去方程i 中（不含的内生变量对应行）和方程i 中（包含的先决变量对应列）。

4.经验方法

建立新方程时，要使其包含前面每个方程都不含的至少一个变量（不破坏前程可识别性），同时前面每个方程中至少包含一个新方程没有的变量并且各不相同（确保新方程可识别）。 三、单方程估计方法

1.狭义的工具变量法（IV ） 模型：BY+ΓX=N 方程一：

作为单方程，它有g-1个内生解释变量，k 1个先决解释变量。

选取k-k1个未出现的先决解释变量X*作为g i -1个内生解释变量Y 0的工具变量。恰好识别时适用，刚好够用。 式6?4?4

? 性质：小样本下有偏，大样本下渐近无偏，工具变量无关干扰项时是无偏估计量。

? 工具变量次序不影响估计量的估计。 2.间接最小二乘法（ILS ） ? 步骤

㈠根据方程式写出内生变量的简化式方程（组）； ㈡用OLS 估计简化式的参数；

㈢把简化式代入结构方程，得到参数关系体系； ㈣并把简化式参数估计值转为结构参数估计值。 ? 统计性质

对简化式的估计当然符合三性了；第二步算过来的结构参数估计量在小样本下有偏，大样本下渐近无偏。 ? 也是一种工具变量法。用X 作为(Y 0,X 0)的工具变量 6?4?8号称一个重要结论。

3.二阶段最小二乘法（2SLS）

第一阶段：用OLS估计内生变量的简化式Y0=XΠ0+E0

第二阶段：用Y0的估计量Y^0代替Y0。继续用OLS估

计。

6?4?12

?统计性质：同工具变量法。

?也是一种工具变量法。以估计量Y^0作为Y0

的工具变

量。

?也可用于过度识别的方程估计。

?

对于恰好识别的结构方程，以上三种方法是等价的。

4.主分量方法

用少量新变量Z重新表示原模型中大量的先决变量X。

Z必须是X的线性组合（保证代表性）、之间必须是正

交的（保证主分量之间不出现共线性）。

选择主分量就是求X'X的特征值和特征向量。

四、检验

1.拟合效果检验

已知参数估计量和先决变量后，估计内生变量。

均方百分比法。小于5%的变量在g个内生变量中占70%

以上，且每个都不大于10%则认为拟合效果较好。

2.预测性能检验

小于5%的变量在g个内生变量中占70%以上，且每个都

不大于10%则认为拟合效果较好。

表示第i个内生变量的预测误差所占比。

3.方程间误差传递检验

4.样本点间误差传输检验

第八章、时间序列

一、平稳性

1.概述

?条件：时间序列概率分布一致：均值、方差、间隔协

方差均为与t无关的常数。

?白噪声：是平稳的。X t=μt

?随机游走：Var(X)=tζ2，不平稳。但其差分平稳。

2.图示判断

自相关函数ACF：

样本的自相关函数SACF：

该函数迅速递减，若平稳则应该为0。对于k大于0，

服从均值0、方差1/n的正态分布。超出范围则拒绝假

设，认为非平稳。

3.单位根检验

? DF检验

X t=α+ρX t-1+μt

参数p小于1则平稳。

△X t=α+δX t-1+μt

参数δ小于0则平稳。

? ADF检验

由下而上，直到拒绝零假设时停止检验，认为平稳。

4.单整

d次查分可变平稳的序列称为d阶单整序列I(d)。

几次也不行就是非单整的。

5.平稳过程

引入确定性的（便于分离）作为趋势性变量得时间，以

避免虚假回归问题（无实际意义的共同变化趋势）。

X t=α+βt+ρX t-1+μt

以模型三检验，若有单位根且时间变量前参数显著为零

则为随机性趋势。若没有单位根且t前变量显著异于零

则为确定性趋势。

若ρ=0，β不=0，则确定和随机性趋势都有。

?差分平稳过程：可消除随机性趋势，无法消除确定性

趋势。

?趋势平稳过程：除去βt趋势项。

二、分析模型

寻找序列自身变化规律，用过去行为预测未来

1.

基本概念

p阶自回归过程AR(p)

纯AP过程

8.2.4

q阶移动平均过程MA(q)

自回归移动平均过程ARMA(p,q)「普遍形式」

序列可由自身滞后值及随机干扰项解释。如果平稳即可

预测。

适用性

如果外生变量是白噪声。。。

2.平稳性条件

? ARp模型

特征方程：

若所有根的模大于1，则平稳。

? MAq模型

滞后期大于q时，Xt的自协方差系数为0。因此有限阶

MA模型总是平稳的。

? ARMApq模型

是二者组合，平稳性取决于AR部分。

若d次差分后可得到平稳，记为ARIMA(p,d,q)

3.识别

? ARp过程

偏自相关函数PACF若在p后截尾，而自相关函数ACF

拖尾，则是自回归ARp序列。

? MAq过程

自相关函数ACF在q后截尾，而偏自相关函数PACF拖

尾，则是MAq序列。

? ARMApq过程

自相关函数取决于pq是否为0。

偏自相关函数可能在p阶滞后前有几项明显的尖柱，p

阶滞后项后开始趋向于0；

自相关系数在q阶滞后前有几项明显尖柱，之后趋向于

0。

4.估计

5.检验

三、协整与误差修正

两个时间序列是协整的，则一定存在一个他们的线性组合是零阶单整的I(0)序列。反之也成立。

白噪声也是I(0)序列。

两段序列的和的性质由高阶序列决定。

平稳条件：序列的期望、方差和间隔协方差都与t无关。自相关系数：

ρk=γk/γ0=Cov(Xt,Xt+k) / Var(Xt)

附：计量经济学实证建模步骤

一、理论模型的建立

⑴确定模型包含的变量

1.根据经济学理论和经济行为分析.例如：同样是生产方程,电力工业和纺织工业应该选择不同的变量,为什么?

2.在时间序列数据样本下可以应用Grange统计检验等方法.例如,消费和GDP之间的因果关系.

3.考虑数据可得性.，注意因素和变量之间的联系与区别.

4.考虑入选变量之间的关系.，要求变量间互相独立.⑵确定模型的数学形式

利用经济学和数理经济学的理论成果

根据样本数据作出的变量关系图

选择可能的形式试模拟在双对数模型中,表示斜率的参数beta的经济意义是弹性，也就是“在其他条件不变的情况下,解释变量1%的变化会导致被解释变量变化beta%。

时间序列伪回归问题：许多经济变量具有相同变动趋势，没有实际联系的变量间也可能产生高的可决系数。这种解释是虚假的。应该引入时间趋势项t把时间趋势分离出来。⑶拟定模型中待估计参数的理论期望值区间( 符号、大小、关系)

例如：ln(人均食品需求量)=α+βln(人均收入)+γ

ln(食品价格) +δln(其它商品价格)+ε其中α、β、γ、δ的符号、大小、关系

二、样本数据的收集

⑴几类常用的样本数据

时间序列数据、截面数据、虚变量、联合应用

⑵数据质量（一比准完）

完整性、准确性、可比性、一致性

三、模型参数的估计

⑴各种模型参数估计方法

⑵如何选择模型参数估计方法

⑶关于应用软件的使用

四、模型的检验

⑴经济意义检验根据拟定的符号、大小、关系

⑵统计检验

由数理统计理论决定,包括拟合优度检验、总体显著性检验、变量显著性检验

⑶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

⑷模型预测检验

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）五、计量经济学模型成功的三要素

理论、数据、方法

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”。

《计量经济学》考试复习资料含课后题

《计量经济学》期末考试复习资料 第一章绪论 参考重点： 计量经济学的一般建模过程 第一章课后题（1.4.5） 1.什么是计量经济学？计量经济学方法与一般经济数学方法有什么区别？ 答：计量经济学是经济学的一个分支学科，是以揭示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、统计学和数学三者结合而成的交叉学科。 计量经济学方法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；一般经济数学方法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。 4.建立与应用计量经济学模型的主要步骤有哪些？ 答：建立与应用计量经济学模型的主要步骤如下：(1)设定理论模型，包括选择模型所包含的变量，确定变量之间的数学关系和拟定模型中待估参数的数值范围；(2)收集样本数据，要考虑样本数据的完整性、准确性、可比性和—致性；(3)估计模型参数；(4)检验模型，包括经济意义检验、统计检验、计量经济学检验和模型预测检验。 5.模型的检验包括几个方面？其具体含义是什么？ 答：模型的检验主要包括：经济意义检验、统计检验、计量经济学检验、模型的预测检验。在经济意义检验中，需要检验模型是否符合经济意义，检验求得的参数估计值的符号与大小是否与根据人们的经验和经济理论所拟订的期望值相符合；在统计检验中，需要检验模型参数估计值的可靠性，即检验模型的统计学性质；在计量经济学检验中，需要检验模型的计量经济学性质，包括随机扰动项的序列相关检验、异方差性检验、解释变量的多重共线性检验等；模型的预测检验主要检验模型参数估计量的稳定性以及对样本容量变化时的灵敏度，以确定所建立的模型是否可以用于样本观测值以外的范围。 第二章经典单方程计量经济学模型：一元线性回归模型参考重点： 1.相关分析与回归分析的概念、联系以及区别？ 2.总体随机项与样本随机项的区别与联系？

计量经济学总复习题库

计量经济学总复习题库 一、单项选择题 1．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 2．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 3．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 4．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 5．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 6．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 7．进行相关分析时的两个变量（ A ）。 A ．都是随机变量 B ．都不是随机变量 C ．一个是随机变量，一个不是随机变量 D ．随机的或非随机都可以 8．表示x 和y 之间真实线性关系的是（ C ）。 A ．01???t t Y X ββ=+ B ．01()t t E Y X ββ=+ C ．01t t t Y X u ββ=++ D ．01t t Y X ββ=+ 9．参数β的估计量?β具备有效性是指（ B ）。 A ．?var ()=0β B ．?var ()β为最小 C ．?()0ββ－＝ D ．?()ββ－为最小 10．对于01??i i i Y X e ββ=++，以σ?表示估计标准误差，Y ?表示回归值，则（ B ）。 A ．i i ??0Y Y 0σ∑＝时，（－）＝ B ．2i i ??0Y Y σ∑＝时，（－）＝0 C ．i i ??0Y Y σ∑＝时，（－）为最小 D ．2i i ??0Y Y σ∑＝时，（－）为最小 11．产量（X ，台）与单位产品成本（Y ，元/台）之间的回归方程为?Y 356 1.5X -＝，这说明（ D ）。 A ．产量每增加一台，单位产品成本增加356元 B ．产量每增加一台，单位产品成本减少1.5元 C ．产量每增加一台，单位产品成本平均增加356元 D ．产量每增加一台，单位产品成本平均减少 1.5元 12．在总体回归直线01 ?E Y X ββ+（）＝中，1β表示（ B ）。

计量经济学复习笔记要点(达莫达尔版)

1、什么是计量经济学？ 计量经济学（Econometrics） 意为“经济测量”，它是利用经济理论、数学、统计推断等工具，对经济现象进行分析的一门社会科学。 区别与联系经济理论 计量经济学vs {数理经济学 统计学 2、计量经济学的传统方法论 Step1 理论或假说的陈述经典步骤 →分析经济问题的八个经典步骤 Step5 计量模型的参数估计 Step6 检验模型设定是否正确 Step7 假设检验（检验来自模型的假说） Step8 预测或控制 ◆关于数据 1、数据分类 （1）时间序列数据（Time Series Data）： 对一个变量在不同时间取值的一组观测结果。如每年、每月、每季度等 （2）横截面数据（Cross Section Data）： 对一个变量在同一个时间点上搜集的数据。如同一年的分国别、分省、分厂家数据 （3）混合数据（Pooled Data）： 时序和横截面的混合数据，既有分时，每一时点的观察对象又有不同(多个横截面单元) 广泛运用的一类特殊的混合数据——面板数据/综列数据/合成数据（Panel Data）： 在时间轴上对相同的横截面单元跟踪调查得到的数据。如每年对各省GDP的报告。 2、研究结果永远不可能比数据的质量更好 观测误差、近似进位计量、高度加总、选择性偏误 3、数据来源： 网站、统计年鉴、商业数据库等 （1）统计局、央行、证券交易所、世行、IMF等官方网站 （2）图书馆（纸质、电子版年鉴） （3）商业数据库 ◆两个例子 例1：凯恩斯消费理论 ①人们倾向于随他们收入的增加而增加消费，但消费的增加不如收入的增加那么多。 ②C=a+bI →确定性关系 ③Y=β1+β2X+μ→μ为扰动项，非确定性关系 ④搜集80～91年美国消费及收入数据 ⑤估计参数： 解释：平均而言，收入↑1美元，消费↑72美分 ⑥检验模型设定的正确性：是否应当加入别的可能影响消费额的变量，如就业等。

《计量经济学》复习重点及答案

各位同学：请大家按照这个复习重点进行认真复习，考试时请大家带上计算器，平时成绩占30%，期末占70%。 考试题型： 一、名词解释题(每小题4分，共20分) 计量经济学：一门由经济学、统计学和数学结合而成的交叉学科. 经济学提供理论基础,统计学提供资料依据,数学提供研究方法 总体回归函数：被解释变量的均值同一个或者多个解释变量之间的关系 样本回归函数：是总体回归函数的近似 OLS 估计量 ：以残差平方和最小的原则对回归模型中的系数进行估计的方法。普通最小二乘法估计量 OLS 估计量可以由观测值计算 OLS 估计量是点估计量 一旦从样本数据取得OLS 估计值，就可以画出样本回归线 BLUE 估计量、BLUE ：最优线性无偏估计量, 其估计量是无偏估计量，且在所有的无偏估计量中其方差最小。 拟合优度、衡量了解释变量能解释的离差占被解释变量的百分比。 拟合优度R 2(被解释部分在总平方和(SST)中所占的比例) 虚拟变量陷阱、 带有截距项的回归模型，如果有m 个定性变量，只能引入m-1个虚拟变量。如果引入了m 个，就将陷入虚拟变量陷阱。既模型中存在完全共线性，使得模型无法估计 方差分析模型、解释变量仅包含定性变量或虚拟变量的模型。 协方差分析模型、回归模型中的解释变量有些是定性的有些是定量的。 多重共线性 多重共线性是指解释变量之间存在完全的线性关系或近似的线性关系. 分为完全多重共线性和不完全多重共线性 ??)X |E(Y ?) )X |E(Y ( ??? :SRF 2211i 21i 21的估计量。是的估计量；是的估计量；是其中相对于ββββββββi i i i Y X X Y +=+=∑∑==2 22?i i y y TSS ESS R

计量经济学复习要点

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”。

计量经济学复习题定稿版

计量经济学复习题精编 W O R D版 IBM system office room 【A0816H-A0912AAAHH-GX8Q8-GNTHHJ8】

．对于人均存款与人均收入之间的关系式t t t Y S μβα++=使用美国36年的年度数据得如 下 估 计 模 型 ， 括 号 内 为 标 准 差 ： 2R ＝0.538 023.199?=σ （1）β的经济解释是什么？ （2）α和β的符号是什么为什么实际的符号与你的直觉一致吗如果有冲突的话，你可以给出可能的原因吗 （3）对于拟合优度你有什么看法吗？ （4）检验是否每一个回归系数都与零显着不同（在1%水平下）。同时对零假设和备择假设、检验统计值、其分布和自由度以及拒绝零假设的标准进行陈述。你的结论是什么？ 解答：（1）β为收入的边际储蓄倾向，表示人均收入每增加1美元时人均储蓄的预期平均变化量。 （2）由于收入为零时，家庭仍会有支出，可预期零收入时的平均储蓄为负，因此α符号应为负。储蓄是收入的一部分，且会随着收入的增加而增加，因此预期β的符号为正。实际的回归式中，β的符号为正，与预期的一致。但截距项为负，与预期不符。这可能与由于模型的错误设定形造成的。如家庭的人口数可能影响家庭的储蓄形为，省略该变量将对截距项的估计产生影响；另一种可能就是线性设定可能不正确。 （3）拟合优度刻画解释变量对被解释变量变化的解释能力。模型中53.8%的拟合优度，表明收入的变化可以解释储蓄中53.8 %的变动。

（4）检验单个参数采用t 检验，零假设为参数为零，备择假设为参数不为零。双变量情形下在零假设下t 分布的自由度为n-2=36-2=34。由t 分布表知，双侧1%下的临界值位于2.750与2.704之间。斜率项计算的t 值为0.067/0.011=6.09，截距项计算的t 值为384.105/151.105=2.54。可见斜率项计算的t 值大于临界值，截距项小于临界值，因此拒绝斜率项为零的假设，但不拒绝截距项为零的假设。 2-2．判断正误并说明理由： 1) 随机误差项u i 和残差项e i 是一回事 2) 总体回归函数给出了对应于每一个自变量的因变量的值 3) 线性回归模型意味着变量是线性的 4) 在线性回归模型中，解释变量是原因，被解释变量是结果 5) 随机变量的条件均值与非条件均值是一回事 答：错；错；错；错；错。 2-3． 试证明： （1）0=∑i e ，从而：0=e （2）0=∑i i x e （3）0=∧ ∑i i Y e ；即残差i e 与i Y 的估计值之积的和为零。 答：⑴根据定义得知，

计量经济学总复习

《计量经济学》总复习 一、名词解释 多重共线性：在线性回归模型中，如果某两个或多个解释变量之间出现了相关性，则称为多重共线性。 自相关：自相关是指随机误差项与自身的滞后项存在相关，分为一阶自相关和高阶自相关两种形式。 异方差：是指模型违反古典假定中的同方差性，即各残差项的方差并非相等。 虚拟变量：在计量经济学中，我们把取值为0和1的人工变量称为虚拟变量。 面板数据：发生在同一时间截面上的调查数据 加权最小二乘法：是对各个残差的平方赋予不同的权重后求和，求解参数估计值，使加权之后的残差平方和最小。 最小二乘法：（OLS）是利用残差平方和为最小来求解回归模型参数的参数估计方法。 联立方程模型：联立方程模型就是描述经济变量间联立依存性的方程体系。 二、简答题 1、简要说明计量经济模型与数理经济模型的关系？ 计量经济模型与数理经济模型分别属于两门不同的学科。数理经济学是在理论的层面上运用数学语言来研究和表述经济理论, 而计量经济学是在经验的层面上对经济现象在具体时间、地点、条件下的结局进行描述、估计或预测。 数理经济模型为计量经济分析提供了理论框架,但是,不能直接简单地把数理经济模型当作计量经济模型使用;由于计量经济分析所使用的样本数据都是调查数据,在这种条件下,计量经济分析无法论证变量之间的因果关系,它所能够做的事情只能是,针对经济学中所论证的经济现象之间的因果关系来测算具体时间、地点、条件下具体的因果关系效应 2、什么是多重共线性，其解决方法是什么？ 多重共线性（Multicollinearity）是指线性回归模型中的解释变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系而使模型估计失真或难以估计准确。一般来说，由于经济数据的限制使得模型设计不当，导致设计矩阵中解释变量间存在普遍的相关关系。 多重共线性的解决方法

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。

计量经济学考试复习题

计量经济学考试复习题 计量经济学练习题 1、经济计量学的研究步骤有哪些 一、模型设定：依据一定的经济理论或经验，先验地用一个或一组数学方程式表示被研究系统内经济变量之间的关系。 1、研究有关经济理论； 2、确定变量以及函数形式； 3、统计数据的收集与整理 二、参数估计：参数估计的方法主要有一般最小平方法（OLS）及其拓展形式（GLS、WLS、2Stage LS 等）、最大似然估计法、数值计算法等。 三、模型检验 1、经济意义准则； 2、统计检验准则； 3、计量经济检验准则 四、模型应用 1、检验经济理论； 2、结构分析（乘数分析、弹性分析）； 3、政策评价 4、预测 （ 2、简述经济计量模型的检验准则有哪三方面 （1）经济意义准则；（2）统计检验准则；（3）计量经济检验准则 3、经济计量模型中的随机干扰项来自哪些方面 1、变量的省略。 由于人们认识的局限不能穷尽所有的影响因素或由于受时间、费用、数据质量等制约而没有引入模型之中的对被解释变量有一定影响的自变量。 2、统计误差。 数据搜集中由于计量、计算、记录等导致的登记误差；或由样本信息推断总体信息时产生的代表性误差。 3、模型的设定误差。 ( 如在模型构造时，非线性关系用线性模型描述了；复杂关系用简单模型描述了；此非线性关系用彼非线性模型描述了等等。 4、随机误差。 被解释变量还受一些不可控制的众多的、细小的偶然因素的影响。若相互依赖的变量间没有因果关系，则称其有相关关系。 4、多元线性回归模型随机干扰项的假定有哪些 （1）随机误差项的条件期望值为零。

（2）随机误差项的条件方差相同。 （3）随机误差项之间无序列相关。 （4）自变量与随机误差项独立无关。 （5）随机误差项服从正态分布。 ； （6）各解释变量之间不存在显著的线性相关关系。 5、简述选择解释变量的逐步回归法 逐步回归的基本思想是“有进有出”。 具体做法是将变量一个一个引入，引入变量的条件是t统计量经检验是显著的。即每引入一个自变量后，对已经被选入的变量要进行逐个检验，当原引入的变量由于后面变量的引入而变得不再显著时，要将其剔除。引入一个变量或从回归方程中剔除一个变量，为逐步回归的一步，每一步都要进行t检验，以确保每次引入新的变量之前回归方程中只包含显著的变量。 6、对于非线性模型如何进行参数估计 一、解释变量可以直接替换的非线性回归模型 1、多项式函数模型 （1）多项式函数形式 ! 令原模型可化为线性形式，即可利用多元线性回归分析的方法处理了。（2）利用Eviews应用软件进行回归分析 在主窗口的命令栏内，直接键入ls y c x x^2 x^3，回车即可得到输出结果 （3）利用SPSS应用软件进行回归分析 在SPSS中，依次点击Analyze / Regression / Curve Estimation，打开对话窗口。在Models 选项组中，共有11种曲线可供选择：Linear（直线）、Quadratic（二次曲线）、Compound （复合曲线）、Growth（增长曲线）、Logarithmic（对数曲线）、Cubic（三次曲线）、S（S 曲线）、Exponential（指数曲线）、Inverse（倒数曲线）、Power（Power曲线）、Logistic （逻辑斯蒂曲线）。 * 2、双曲线（倒数）模型 令原模型可化为线性形式，即可利用一元线性回归分析的方法处理。

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。

计量经济学复习答案参考

计量经济学复习答案参考 单项选择题 1 ?计量经济学是一门（B ）学科。 A. 数学 B. 经济 C. 统计 D. 测量 2 ?狭义计量经济模型是指（C ） A. 投入产出模型 B. C.包含随机方程的经济数学模型 3 ?计量经济模型分为单方程模型和（C ）。 A. 随机方程模型 B. 行为方程模型 C.联立方程模型 D. 非随机方程模型 4 ?经济计量分析的工作程序（B ） A. 设定模型，检验模型，估计模型，改进模型 B. 设定模型，估计参数，检验模型，应用模型 C. 估计模型，应用模型，检验模型，改进模型 D. 搜集资料，设定模型，估计参数，应用模型 5 ?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 7 ?有人采用全国大中型煤炭企业的截面数据，估计生产函数模型，然后用该模 型预测未来煤炭行业的产出量，这是违反了数据的（ A ）原则。 A. 一致性 C.可比性 B. 准确性 D. 完整性 B. 解释变量为非随机变量，被解释变量为随机变量 C. 解释变量和被解释变量都为非随机变量 D. 解释变量为随机变量，被解释变量为非随机变量 11.最小二乘准则是指使（D ）达到最小值的原则确定样本回归方程。 A. B. C. D. A.时效性 C.广泛性 B. 一致性 D. 系统性 C.修匀数据 D. 平行数据 6?样本数据的质量问题，可以概括为完整性、准确性、可比性和（ B ） 数学规划模型 D.模糊数学模型 8 ?判断模型参数估计量的符号、大小、相互之间关系的合理性属于（ B ）准则。 A.经济计量准则 B. C.统计准则 D. 9. 对下列模型进行经济意义检验，哪一个模型通常被认为没有实际价值的 A. B. C. D. 10. 经济理论准则 统计准则和经济理论准则 (B)。 （消费） （商品需 求） （商品供给） （收入） 收入）（价格） 价格） （资本）（劳动） 回归分析中定义的（B ） A.解释变量和被解释变量都是随机变量 12.下图中 Y?=f?o+f?X

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。

计量经济学复习材料

计量经济学复习材料 一、名词解释 1、时间序列数据（time series data）：一批按照时间先后排列的统计数据。 2、截面数据（cross-section data）：一批发生在同一时间截面上的调查数据。 3、虚变量数据（）：是认为设定的虚拟变量的取值,也称二进制数据,一般取0或1。 4、总离差平方和（total sum of squares）：用TSS表示，用以度量被解释变量的 总变动。 5、残差平方和（residual sum of squares）：用RSS 表示，用以度量由解释变量 引起的被解释变量变化的部分。 6、回归平方和（explained sum of squares）：用ESS表示，用以度量实际值与拟 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。 7、可决系数（coefficient of determination）：度量回归方程拟合优度的指标，为 由解释变量引起的被解释变量的变化占被解释变量总变化的比重。 8、随机干扰项（stochastic disturbance）：也称随机误差项，指总体观测值与回 归方程理论值之间的偏差。 9、普通最小二乘法（OLS）：用估计的剩余平方和最小的原则确定样本回归函数 的方法。 10、广义最小二乘法（GLS）：是最具普遍意义的二乘法，可用来处理模型存在 异方差或序列相关的估计问题。 11、加权最小二乘法（WLS）：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法估计其参数。 12、异方差性（heteroskedastictity）：指对于不同样本值，随机干扰项的方差不 再是常数，而是互不相同的。 13、序列相关性（serial correlation）：指对于不同样本值，随机干扰项之间不再 是完全相互独立，而是存在某种相关性。 14、多重共线性（multicollinearity）：指两个或两个以上解释变量之间存在某种 线性相关关系。 15、间接最小二乘法（ILS）：先对关于内生解释变量的简化式方程采用普通最 小二乘法估计简化式参数，得到简化式参数估计量，然后通过参数关系体系，计算得到结构式参数的估计量。这种方法称为间接最小二乘法。 16、二阶段最小二乘法（2ILS）：估计联立方程计量经济学模型中的某个结构式 方程时，先用OLS对其中内生解释变量的简化式进行估计，得到它的估计值，用此估计值代替原结构式方程，用OLS进行估计。这种方法称为二阶段最小二乘法。 17、内生变量（endogenous variables）：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，由模型系统决定，同时也对模型系统产生影响。内生变量一般都是经济变量。 18、外生变量（exogenous variables）：一般是确定性变量。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，会影响系统，但不受系统影响。 19、先决变量（predetermined variables）：外生变量与滞后内生变量被统称为先 决变量。滞后内生变量是联立方程计量经济学模型中重要的不可缺少的一部

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 7.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。

计量经济学复习试题(于俊年)

数量经济学复习试题 1．对于模型：n i X Y i i i ,,1 =++=εβα 从10个观测值中计算出； 20,200,26,40,822=====∑∑∑∑∑i i i i i i Y X X Y X Y ， 请回答以下问题： (1)求出模型中α和β的OLS 估计量； (2)当10=x 时，计算y 的预测值。 (3) 求出模型的2 R ，并作出解释； （4）对模型总体作出检验； （5）对模型系数进行显著性检验； 二．根据我国1978——2000年的财政收入Y 和国内生产总值X 的统计资料，可建立如下的计量经济模型： ?516.64770.0898t t Y X =+ （1） （2.5199） （0.005272） 2 R ＝0.9609，E S .＝731.2086，F ＝516.3338，W D .＝0.2174 1、 模型（1）斜率项是显著的吗？它有什么经济意义已知（048.2)28(025.0=t ） 2、检验该模型的误差项是否存在自相关。 （已知在23,1%,5===n k α条件下，489.1,352.1==U L d d ） 3、如果存在自相关，请您用广义差分法来消除自相关问题。 5、根据下面的信息，检验回归方程(1)的误差项是否存在异方差。如果存在异方差的话，请写出异方差的形式 。表1：此表为Eviews 输出结果。

RE 为模型(1)中残差的平方 6、我们通常用什么方法解决异方差问题，在这里，你建议使用什么方法修正模型？如何修正（要求写出修正后的模型）？ 三、设货币需求方程式的总体模型为 t t t t t RGDP r P M εβββ+++=)ln()ln()ln( 210 其中M 为广义货币需求量，P 为物价水平，r 为利率，RGDP 为实际国内生产总值。假定根据 容量为n ＝19的样本，用最小二乘法估计出如下样本回归模型； 1 .09 .0) 3() 13()ln(54.0)ln(26.003.0)ln( 2==++-=DW R e RGDP r P M t t t t t 其中括号内的数值为系数估计的t 统计值，t e 为残差。 (1)从经济意义上考察估计模型的合理性； (2)在5%显著性水平上．分别检验参数21,ββ的显著性； (3)在5%显著性水平上，检验模型的整体显著性。 四、计量经济学研究工作中的重要方面是研究对古典模型假定违背的经济计量问题，通常包括异方差性问题、序列相关问题、多重共线性问题、解释变量的随机性问题等等。请回答：（30分） 1）异方差性的含义是什么？产生异方差的原因是什么？ 2）模型产生异方差问题时将有什么危害？ 3）叙述戈德非尔特—夸特（Goldfeld —Quandt ）检验的过程 4）若异方差形式为i i X u E 22)(σ=，试写出解决此异方差问题的方法。 五、考虑以下凯恩斯收入决定模型： βββββ-=++=+++=++1011120212212t t t t t t t t t t t C Y u I Y Y u Y C I G 其中，C ＝消费支出，I ＝投资指出，Y ＝收入，G ＝政府支出；t G 和1t Y -是前定变量。 （1）导出模型的简化型方程并判定上述方程中哪些是可识别的（恰好或过

计量经济学期末复习习题

计量经济学期末复习习题 Ch1： 1、相关关系是指【】 A 变量间的严格的依存关系 B 变量间的因果关系 C 变量间的函数关系 D 变量间表现出来的随机数学关系 2、横截面数据是指【】 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 3、下面属于截面数据的是【】 A 1991-2003年各年某地区20个乡镇的平均工业产值 B 1991-2003年各年某地区20个乡镇的各镇工业产值 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个乡镇各镇工业产值 4、同一统计指标按时间顺序记录的数据列称为【】 A 横截面数据 B 时间序列数据 C 修匀数据D原始数据 5、计量经济模型是指【】 A 投入产出模型 B 数学规划模型 C 包含随机方程的经济数学模型 D 模糊数学模型 6、设C为消费；Y为收入水平；消费函数为：C＝a＋bY+u；根据经济理论；有【】 A a应为正值；b应为负值 B a应为正值；b应为正值且小于1 C a应为负值；b应为负值 D a应为正值；b应为正值且大于1 7、回归分析中定义【】 A 解释变量和被解释变量都是随机变量 B 解释变量为非随机变量；被解释变量为随机变量 C 解释变量和被解释变量都是非随机变量 D 解释变量为随机变量；被解释变量为非随机变量 8、在模型的经济意义检验中；不包括检验下面的哪一项【】 A 参数估计量的符号 B 参数估计量的大小 C 参数估计量的相互关系 D 参数估计量的显著性 Ch2： 9、参数β的估计量具备有效性是指【】