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计量经济学思考题

计量经济学思考题
计量经济学思考题

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。

3、双对数函数模型

4、半对数函数模型

(1)对于对数—线性模型

它表示x变动一个单位,y将变动 %。即y的相对变动百分比等于乘以x的绝对变化量。

(2)对于线性—对数模型

它表示x变动1%,y将变动个单位的绝对量。即y的绝对变化量等于乘以x的相对变化量。

5、逻辑斯蒂(Logistic)曲线

令则有:

二、解释变量需间接替换的非线性回归模型

1、指数曲线

两边取对数得:

令则有

7、简述异方差性的检验方法?

(一)图示法

(1)用x-y的散点图进行判断

看是否存在明显的散点扩大、缩小或复杂型趋势(即不在一个固定的带型域中)(2)利用x- 的散点图

看是否形成一斜率为零的直线

(二)戈德菲尔德-匡特检验

(三)戈里瑟检验

(四)Spearman等级(秩)相关检验

(五)怀特(White)检验

8、如何才能说为的格兰杰意义上的原因?

9、如果将空调季度销售额记为y,空调单价记为x;D1=1代表春季;D2=1代表夏季, D3=1代表秋季;D4=1代表冬季。我们试图建立以下模型:

这时会产生什么问题?会带来什么后果?如何解决?

10、某汽车制造厂销售部经理认为,汽车的销售量与广告费用之间存在着密切的关系。为此,该经理收集了12个汽车销售分公司的有关数据。用Excel对数据进行回归分析的部分结果如下:

(一)方差分析表

(3)写出销售量对广告费用的一元线性回归方程,并检验在5%的显著性水平下,回归系数和回归方程的线性关系是否显著。

11、以下是某个案例的Eviews分析结果(局部)。

Dependent Variable: Y Method: Least Squares

Sample(adjusted): 1 10

Included observations: 10 after adjusting endpoints

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C 4.8267899.2173660.5236630.6193

X10.1783810.308178(1)0.5838

X20.688030(2) 3.2779100.0169

X3(3)0.156400-1.4235560.2044

R-squared0.852805Mean dependent var41.90000

Adjusted R-squared(4)S.D. dependent var34.28783

S.E.of regression16.11137Akaike info criterion8.686101

Sum squared resid1557.457Schwarz criterion8.807135

Log likelihood-39.43051F-statistic11.58741

Durbin-Watson stat 3.579994 Prob(F-statistic)0.006579

①填上(1)、(2)、(3)、(4)位置所缺数据;

②以标准记法写出回归方程;

③你对分析结果满意吗?为什么?

12、根据下列SPSS软件运行结果,确定最佳模型,并说明理由;以标准记法写出回归方程。

13、一家家用电器产品销售公司在30个地区设有销售分公司。为研究产品彩电销售量(台)与该公司的销售价格(百元)、各地区的年人均收入(百元)、广告费用(百元)之间的关系,搜集到30各地区的有关数据。设彩电销售量为y,销售价格为x1,年人均收入为x2,广告费用为x3,利用Excel得到下面的回归结果。

相关系数矩阵

方差分析

Df SS MS F Significance F

回归分析4008924.78.88341E-13

残差

总计13458586.7--―

参数估计表

Coefficients标准误差t Stat P-value

Intercept7589.1025 2445.0213 3.10390.00457

X Variable 1-117.886131.8974-3.69580.00103

X Variable 280.610714.7676 5.45860.00001

X Variable 30.50120.1259 3.98140.00049

(1)将方差分析表中的所缺数值补齐;

(2)如果只选一个自变量来预测销售量,三个自变量中哪一个会被优先选择?请说明理由;

(3)写出销量与销售价格、年人均收入、广告费用的多元线性回归方程,并解释各回归系数的意义;

(4)若显著水平=0.05,回归方程的线性关系是否显著?

(5)若显著水平=0.05,各回归系数是否显著?

(6)销售量y的变差中被回归方程所解释的百分比是多少?

14、简述选择解释变量的逐步回归法?

15、用X1(万元)代表啤酒厂商的广告费,用X2(千元/吨)代表啤酒单价,用X3(千元/吨)代表白酒单价,用y代表啤酒销售量(吨)。建立模型如下:

Y=120 + 30 X1 -20ln X2 + 5X3

T=(3.21)(2.98)(-3.01)(1.87)

F=141.223

(1)先验地,你认为各个系数的符号如何?你的预期与结果一致吗?

(2)解释各个回归系数的意义?

(3)检验各个回归系数的统计显著性。(临界值=2.10)

(4)如何检验假设:所有的回归系数同时为零?(临界值=4.33)

16、用x代表广告费,用y代表销售量,解释以下模型中的经济意义。

17、根据下列Eviews应用软件的运行结果比较分析选择哪个模型较好?并说明理由;以标准形式写出确定的回归方程。

模型一

Dependent Variable: Y Method: Least Squares

Sample: 1 12 Included observations: 12

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C46.138287.356990 6.2713520.0001

1/X1335.604171.21997.8005220.0000 Adjusted R-squared0.844738Akaike info criterion8.283763 Sum squared resid1993.125Schwarz criterion8.364580 Log likelihood-47.70258F-statistic60.84814 Durbin-Watson stat 2.154969Prob(F-statistic)0.000015

模型二

Dependent Variable: Y Method: Least Squares

Sample: 1 12 Included observations: 12

Convergence achieved after 6 iterations

Y=C(1)*C(2)^X

Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C(1)195.178411.4660017.022370.0000

C(2)0.9791320.001888518.58420.0000 Adjusted R-squared0.922179Akaike info criterion7.593063 Sum squared resid999.0044Schwarz criterion7.673881 Log likelihood-43.55838Durbin-Watson stat 2.818195

18、根据下列Eviews运行结果,分别对2009年四个季度作出预测。

输出结果1

Sample: 2004:1 2008:4 Included observations: 20

Method: Holt-Winters Multiplicative Seasonal

Original Series: Y Forecast Series: YSM

Parameters:Alpha0.4600

Beta0.0000

Gamma0.0000 Sum of Squared Residuals2164.646 Root Mean Squared Error10.40348 End of Period Levels:Mean353.0604

Trend11.67188

Seasonals:2008:10.975157

2008:2 1.031936

2008:3 1.182440

2008:40.810467输出结果2

Sample: 2004:1 2008:4 Included observations: 20

Method: Holt-Winters Additive Seasonal

Original Series: Y Forecast Series: YSM Parameters:A lpha0.3400

Beta0.0000

Gamma0.0000 Sum of Squared Residuals3533.643 Root Mean Squared Error13.29218 End of Period Levels:Mean349.8953

Trend11.67188

Seasonals:2008:1-6.292187

2008:28.435938

2008:343.76406

2008:4-45.90781

19、基于Eviews软件,说明如何对下列模型进行参数估计

(1); (2);(3)

20、下面是某案例Eviews的分析结果(局部),根据输出结果完成下列要求(写出判断或检验的依据)(α=0.05,=1.19,=1.55)

(1)以标准记法写出回归方程, 并解释回归系数的含义;

(2)对所求得的线性方程作显著性检验。

(3)对模型进行异方差检验,说明模型是否存在异方差;

(4)对模型进行自相关检验,说明模型是否存在序列自相关;

(5)计算方差扩大因子,说明模型是否存在多重共线性。

Dependent Variable: Y Method: Least Squares

Sample: 2008M01 2009M12 Included observations: 24

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C-486.675896.84835-5.0251330.0001 LOG(X1)-5.369058111.7945-0.0480260.9621 LOG(X2)204.417080.43056 2.5415340.0190

R-squared0.869978 Mean dependent var 3.116667 Adjusted R-squared0.857594 S.D. dependent var 2.116533 S.E. of regression0.798709 Akaike info criterion 2.504828 Sum squared resid13.39665 Schwarz criterion 2.652084 Log likelihood-27.05793 F-statistic70.25528 Durbin-Watson stat0.449745 Prob(F-statistic)0.000000

White Heteroskedasticity Test:

F-statistic 1.649512 Probability0.216083 Obs*R-squared 3.258427 Probability0.196084

Test Equation:

Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares

Sample: 2008M01 2008M12 Included observations: 24

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C100.937963.21018 1.5968610.1252 LOG(X1)-132.273972.96509-1.8128380.0842 LOG(X2)94.2754852.49475 1.7959030.0869

R-squared0.135768 Mean dependent var0.558194 Adjusted R-squared0.053460 S.D. dependent var0.535814 S.E. of regression0.521295 Akaike info criterion 1.651466 Sum squared resid 5.706708 Schwarz criterion 1.798722 Log likelihood-16.81759 F-statistic 1.649512 Durbin-Watson stat 1.879222 Prob(F-statistic)0.216083

Dependent Variable: LOG(X1) Method: Least Squares

Sample: 2008M01 2009M12 Included observations: 24

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic

Prob.

C0.7820000.0794779.8393620.0000 LOG(X2)0.7033380.03228021.788510.0000

R-squared0.955711 Mean dependent var 2.513666 Adjusted R-squared0.953698 S.D. dependent var0.007079 S.E. of regression0.001523 Akaike info criterion-10.05635 Sum squared resid 5.10E-05 Schwarz criterion-9.958181

Log likelihood Durbin-Watson stat 122.6762 F-statistic474.7392 0.569325 Prob(F-statistic)0.000000

计量经济学—习题册—简答

简答 计量经济学与经济理论、统计学、数学的联系是什么? (主要体现在计量经济学对经济理论、统计学、数学的应用方面)1)计量经济学对经济理论的利用主要体现在: (1)计量经济模型的选择和确定 (2)对经济模型的修改和调整C (3)对计量经济分析结果的解读和应用 2)计量经济学对统计学的应用 (1)数据的收集、处理、 (2)参数估计 (3)参数估计值、模型和预测结果的可靠性的判断 3)计量经济学对数学的应用 (1)关于函数性质、特征等方面的知识 (2)对函数进行对数变换、求导以及级数展开 (3)参数估计 (4)计量经济理论和方法的研究L 模型的检验包括那几个方面?具体含义是什么? ①经济意义检验: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、 大小、参数之间的关系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; ②统计检验: 检验模型参数估计值的可靠性,即检验模型的统计学性质,有拟合 优度检验、变量显著检验、方程显著性检验等; ③计量经济学检验: 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; ④预测检验: 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。 @为什么计量经济学模型的理论方程中必需包括含随机干扰项? 模型考察的是具有因果关系的随机变量间的具体联系方式。由于是随机变量,意味着影响被解释变量的因素是复杂的,除了解释变量的影响外,还有其他无法在模型中独立列出的各种因素的影响。所以,理论模型中就必须使用一个称为随机干扰项的变量来代表所有这些无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。 总体回归函数和样本回归函数之间有那些区别和联系? 将总体被解释变量的条件期望表示为解释变量的某种函数,这个函数就称为总体回归函数,其一般表达式为:()() i i E Y X f X =,一元线性总体回归函数为01 () i i E Y X X ββ =+;样本回归函数:将被解释变量Y的样本观测值的拟和值 表示为解释变量的某种函数?() i i Y f X =,一元线性样本回归函数为01 ?? ? i i Y X ββ =+。 样本回归函数是总体回归函数的一个近似。总体回归函数具有理论上的意义,但其具体的参数不可能真正知道,只能通过样本估计。样本回归函数就是总体回归函数 的参数用其估计值替代之后的形式,即 01 ?? ββ ,为 01 ββ ,的估计值。 为什么用可决系数R2评价拟合优度,而不是用残差平方和作为评价标准? 可决系数R2=ESS/TSS=1-RSS/TSS,含义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,用来判定回归直线拟合的优劣,该值越大说明拟合的越好;而残差平方和与样本容量关系密切,当样本容量比较小时,残差平方和的值也比较小,尤其是不同样本得到的残差平方和是不能做比较的。此外,作为检验统计量的一般应是相对量而不能用绝对量,因而不能使用残差平方和判断模型的拟合优度。O 根据最小二乘原理,所估计的模型已经使得拟合误差达到最小,为什么还要讨论模型的拟合优度问题?

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。

(完整word版)计量经济学思考题答案解析

计量经济学思考题答案 第一章绪论 1.1怎样理解产生于西方国家的计量经济学能够在中国的经济理论研究和现代 化建设中发挥重要作用? 答:计量经济学的产生源于对经济问题的定量研究,这是社会经济发展到一定阶段的客观需要。计量经济学的发展是与现代科学技术成就结合在一起的,它反映了社会化大生产对各种经济因素和经济活动进行数量分析的客观要求。经济学从定性研究向定量分析的发展,是经济学逐步向更加精密、更加科学发展的表现。我们只要坚持以科学的经济理论为指导,紧密结合中国经济的实际,就能够使计量经济学的理论与方法在中国的经济理论研究和现代化建设中发挥重要作用。 1.2理论计量经济学和应用计量经济学的区别和联系是什么? 答:计量经济学不仅要寻求经济计量分析的方法,而且要对实际经济问题加以研究,分为理论计量经济学和应用计量经济学两个方面。 理论计量经济学是以计量经济学理论与方法技术为研究内容,目的在于为应用计量经济学提供方法论。所谓计量经济学理论与方法技术的研究,实质上是指研究如何运用、改造和发展数理统计方法,使之成为适合测定随机经济关系的特殊方法。 应用计量经济学是在一定的经济理论的指导下,以反映经济事实的统计数据为依据,用计量经济方法技术研究计量经济模型的实用化或探索实证经济规律、分析经济现象和预测经济行为以及对经济政策作定量评价。 1.3怎样理解计量经济学与理论经济学、经济统计学的关系? 答:1、计量经济学与经济学的关系。联系:计量经济学研究的主体—经济现象和经济关系的数量规律;计量经济学必须以经济学提供的理论原则和经济运行规律为依据;经济计量分析的结果:对经济理论确定的原则加以验证、充实、完善。区别:经济理论重在定性分析,并不对经济关系提供数量上的具体度量;计量经济学对经济关系要作出定量的估计,对经济理论提出经验的内容。 2、计量经济学与经济统计学的关系。联系:经济统计侧重于对社会经济现象的描述性计量;经济统计提供的数据是计量经济学据以估计参数、验证经济理论的基本依据;经济现象不能作实验,只能被动地观测客观经济现象变动的既成事实,只能依赖于经济统计数据。区别:经济统计学主要用统计指标和统计分析方法对经济现象进行描述和计量;计量经济学主要利用数理统计方法对经济变量间的关系进行计量。 1.4在计量经济模型中被解释变量和解释变量的作用有什么不同? 答:在计量经济模型中,解释变量是变动的原因,被解释变量是变动的结果。被解释变量是模型要分析研究的对象。解释变量是说明被解释变量变动主要原因的变量。 1.5一个完整的计量经济模型应包括哪些基本要素?你能举一个例子吗? 答:一个完整的计量经济模型应包括三个基本要素:经济变量、参数和随机误差项。例如研究消费函数的计量经济模型:Y=α+βX+u 其中,Y为居民消费支出,X为居民家庭收入,二者是经济变量;α和β为参数;u是随机误差项。

计量经济学习题及答案汇总

《 期中练习题 1、回归分析中使用的距离是点到直线的垂直坐标距离。最小二乘准则是指( ) A .使 ∑=-n t t t Y Y 1)?(达到最小值 B.使∑=-n t t t Y Y 1达到最小值 C. 使 ∑=-n t t t Y Y 1 2 )(达到最小值 D.使∑=-n t t t Y Y 1 2)?(达到最小值 2、根据样本资料估计得出人均消费支出 Y 对人均收入 X 的回归模型为 ?ln 2.00.75ln i i Y X =+,这表明人均收入每增加 1%,人均消费支出将增加 ( ) A. B. % C. 2 D. % 3、设k 为回归模型中的参数个数,n 为样本容量。则对总体回归模型进行显著性检验的F 统计量与可决系数2 R 之间的关系为( ) ~ A.)1/()1()/(R 2 2---=k R k n F B. )/(1)-(k )R 1/(R 22k n F --= C. )/()1(22k n R R F --= D. ) 1()1/(2 2R k R F --= 6、二元线性回归分析中 TSS=RSS+ESS 。则 RSS 的自由度为( ) 9、已知五个解释变量线形回归模型估计的残差平方和为 8002=∑t e ,样本容量为46,则随机误 差项μ的方差估计量2 ?σ 为( ) D. 20 1、经典线性回归模型运用普通最小二乘法估计参数时,下列哪些假定是正确的( ) A.0)E(u i = B. 2 i )V ar(u i σ= C. 0)u E(u j i ≠ ) D.随机解释变量X 与随机误差i u 不相关 E. i u ~),0(2 i N σ 2、对于二元样本回归模型i i i i e X X Y +++=2211???ββα,下列各式成立的有( ) A.0 =∑i e B. 0 1=∑i i X e C. 0 2=∑i i X e D. =∑i i Y e E. 21=∑i i X X 4、能够检验多重共线性的方法有( )

《计量经济学》-谢识予-分章练习题

计量经济学分章练习题 第一章习题 一、判断题 1.投入产出模型和数学规划模型都是计量经济模型。(×) 2.弗里希因创立了计量经济学从而获得了诺贝尔经济学奖。(√) 3.丁伯根因创立了建立了第1个计量经济学应用模型从而获得了诺贝尔经济学奖。(√) 4.格兰杰因在协整理论上的贡献而获得了诺贝尔经济学奖。(√) 5.赫克曼因在选择性样本理论上的贡献而获得了诺贝尔经济学奖。(√) 二、名词解释 1.计量经济学,经济学的一个分支学科,是对经济问题进行定量实证研究的技术、方法和相关理论。 2.计量经济学模型,是一个或一组方程表示的经济变量关系以及相关条件或假设,是经济问题相关方面之间数量联系和制约关系的基本描述。 3.计量经济检验,由计量经济学理论决定的,目的在于检验模型的计量经济学性质。通常最主要的检验准则有随机误差项的序列相关检验和异方差性检验,解释变量的多重共线性检验等。 4.截面数据,指在同一个时点上,对不同观测单位观测得到的多个数据构成的数据集。 5.面板数据,是由对许多个体组成的同一个横截面,在不同时点的观测数据构成的数据。 三、单项选择题 1.把反映某一单位特征的同一指标的数据,按一定的时间顺序和时间间隔排列起来,这样的数据称为( B ) A. 横截面数据 B. 时间序列数据 C. 面板数据 D. 原始数据 2.同一时间、不同单位按同一统计指标排列的观测数据称为( C ) A.原始数据 B.时间序列数据 C.截面数据 D.面板数据 3.不同时间、不同单位按同一统计指标排列的观测数据称为( D ) A.原始数据 B.时间序列数据 C.截面数据 D.面板数据 4.对计量经济模型进行的结构分析不包括( D ) A.乘数分析 B.弹性分析 C.比较静态分析 D.随机分析 5.一个普通家庭的每月所消费的水费和电费是( B )

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。

计量经济学练习题答案(1)

1、已知一模型的最小二乘的回归结果如下: i i ?Y =101.4-4.78X (45.2)(1.53) n=30 R 2=0.31 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。 答:(1)系数的符号是正确的,政府债券的价格与利率是负相关关系,利率的上升会引起政府债券价格的下降。 (2)i Y 代表的是样本值,而i ?Y 代表的是给定i X 的条件下i Y 的期望值,即?(/)i i i Y E Y X =。此模型是根据样本数据得出的回归结果,左边应当是i Y 的期望值,因此是i ?Y 而不是i Y 。 (3)没有遗漏,因为这是根据样本做出的回归结果,并不是理论模型。 (4)截距项101.4表示在X 取0时Y 的水平,本例中它没有实际意义;斜率项-4.78表明利率X 每上升一个百分点,引起政府债券价格Y 降低478美元。 2、有10户家庭的收入(X ,元)和消费(Y ,百元)数据如下表: 10户家庭的收入(X )与消费(Y )的资料 X 20 30 33 40 15 13 26 38 35 43 Y 7 9 8 11 5 4 8 10 9 10 若建立的消费Y 对收入X 的回归直线的Eviews 输出结果如下: Dependent Variable: Y var Adjusted R-squared 0.892292 F-statistic 75.55898 (1)说明回归直线的代表性及解释能力。 (2)在95%的置信度下检验参数的显着性。(0.025(10) 2.2281t =,0.05(10) 1.8125t =,0.025(8) 2.3060t =,0.05(8) 1.8595t =) (3)在95%的置信度下,预测当X =45(百元)时,消费(Y )的置信区间。(其

计量经济学课后习题答案

计量经济学练习题 第一章导论 一、单项选择题 ⒈计量经济研究中常用的数据主要有两类:一类是时间序列数据,另一类是【 B 】 A 总量数据 B 横截面数据 C平均数据 D 相对数据 ⒉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 ⒊下面属于截面数据的是【 D 】 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 ⒋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 ⒌回归分析中定义【 B 】 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 二、填空题 ⒈计量经济学是经济学的一个分支学科,是对经济问题进行定量实证研究的技术、方法和相关理论,可以理解为数学、统计学和_经济学_三者的结合。

⒉现代计量经济学已经形成了包括单方程回归分析,联立方程组模型,时间序列分 析三大支柱。 ⒊经典计量经济学的最基本方法是回归分析。 计量经济分析的基本步骤是:理论(或假说)陈述、建立计量经济模型、收集数据、计量经济模型参数的估计、检验和模型修正、预测和政策分析。 ⒋常用的三类样本数据是截面数据、时间序列数据和面板数据。 ⒌经济变量间的关系有不相关关系、相关关系、因果关系、相互影响关系和恒 等关系。 三、简答题 ⒈什么是计量经济学它与统计学的关系是怎样的 计量经济学就是对经济规律进行数量实证研究,包括预测、检验等多方面的工作。计量经济学是一种定量分析,是以解释经济活动中客观存在的数量关系为内容的一门经济学学科。 计量经济学与统计学密切联系,如数据收集和处理、参数估计、计量分析方法设计,以及参数估计值、模型和预测结果可靠性和可信程度分析判断等。可以说,统计学的知识和方法不仅贯穿计量经济分析过程,而且现代统计学本身也与计量经济学有不少相似之处。例如,统计学也通过对经济数据的处理分析,得出经济问题的数字化特征和结论,也有对经济参数的估计和分析,也进行经济趋势的预测,并利用各种统计量对分析预测的结论进行判断和检验等,统计学的这些内容与计量经济学的内容都很相似。反过来,计量经济学也经常使用各种统计分析方法,筛选数据、选择变量和检验相关结论,统计分析是计量经济分析的重要内容和主要基础之一。 计量经济学与统计学的根本区别在于,计量经济学是问题导向和以经济模型为核心的,而统计学则是以经济数据为核心,且常常是数据导向的。典型的计量经济学分析从具体经济问题出发,先建立经济模型,参数估计、判断、调整和预测分析等都是以模型为基础和出发点;典型的统计学研究则并不一定需要从具体明确的问题出发,虽然也有一些目标,但可以是模糊不明确的。虽然统计学并不排斥经济理论和模型,有时也会利用它们,但统计学通常

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(第四版)习题及参考答案详细版

计量经济学(第四版)习题参考答案 潘省初

第一章 绪论 1.1 试列出计量经济分析的主要步骤。 一般说来,计量经济分析按照以下步骤进行: (1)陈述理论(或假说) (2)建立计量经济模型 (3)收集数据 (4)估计参数 (5)假设检验 (6)预测和政策分析 1.2 计量经济模型中为何要包括扰动项? 为了使模型更现实,我们有必要在模型中引进扰动项u 来代表所有影响因变量的其它因素,这些因素包括相对而言不重要因而未被引入模型的变量,以及纯粹的随机因素。 1.3什么是时间序列和横截面数据? 试举例说明二者的区别。 时间序列数据是按时间周期(即按固定的时间间隔)收集的数据,如年度或季度的国民生产总值、就业、货币供给、财政赤字或某人一生中每年的收入都是时间序列的例子。 横截面数据是在同一时点收集的不同个体(如个人、公司、国家等)的数据。如人口普查数据、世界各国2000年国民生产总值、全班学生计量经济学成绩等都是横截面数据的例子。 1.4估计量和估计值有何区别? 估计量是指一个公式或方法,它告诉人们怎样用手中样本所提供的信息去估计总体参数。在一项应用中,依据估计量算出的一个具体的数值,称为估计值。如Y 就是一个估计量,1 n i i Y Y n == ∑。现有一样本,共4个数,100,104,96,130,则 根据这个样本的数据运用均值估计量得出的均值估计值为 5.1074 130 96104100=+++。 第二章 计量经济分析的统计学基础 2.1 略,参考教材。

2.2请用例2.2中的数据求北京男生平均身高的99%置信区间 N S S x = =45 =1.25 用α=0.05,N-1=15个自由度查表得005.0t =2.947,故99%置信限为 x S t X 005.0± =174±2.947×1.25=174±3.684 也就是说,根据样本,我们有99%的把握说,北京男高中生的平均身高在170.316至177.684厘米之间。 2.3 25个雇员的随机样本的平均周薪为130元,试问此样本是否取自一个均值为120元、标准差为10元的正态总体? 原假设 120:0=μH 备择假设 120:1≠μH 检验统计量 () 10/25X X μσ-Z == == 查表96.1025.0=Z 因为Z= 5 >96.1025.0=Z ,故拒绝原假设, 即 此样本不是取自一个均值为120元、标准差为10元的正态总体。 2.4 某月对零售商店的调查结果表明,市郊食品店的月平均销售额为2500元,在下一个月份中,取出16个这种食品店的一个样本,其月平均销售额为2600元,销售额的标准差为480元。试问能否得出结论,从上次调查以来,平均月销售额已经发生了变化? 原假设 : 2500:0=μH 备择假设 : 2500:1≠μH ()100/1200.83?X X t μσ-= === 查表得 131.2)116(025.0=-t 因为t = 0.83 < 131.2=c t , 故接受原假 设,即从上次调查以来,平均月销售额没有发生变化。

计量经济学练习题及参考答案

第十一章练习题及参考解答 11.1 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(恰好或过度)。 (2)你将用什么方法估计过度可识别方程和恰好可识别方程中的参数。 练习题11.1参考解答: 1011120212212112122112102012221112111211121112110111121(1)1 1111t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t t Y C I G Y u Y Y u G Y Y Y G u u u u Y Y G Y G v βββββββββββββββββββπππ----=++=+++++++=++++++++=+++ --------=+++ 102012221011111121112111211121 1011211110201122 111211121 111211111211121101021112011 ()1111(1)()11()111t t t t t t t t t t t u u C Y G u Y u u G u βββββββββββββββββββββββββββββββββββββ--++=+++++----------++= ++ ----++++-----+=-11212111122111121112111211121 20211222111t t t t t t t t u u u Y G Y G v ββββββββββββπππ--+-+++-------=+++ 10201222202111121112111211121 2212201121211020212221 1112111211121 211222 111211121 1 () 1111(1)()111()11t t t t t t t t t t t t u u I Y G Y u Y G u u Y βββββββββββββββββββββββββββββββββββ----++=++++--------++--++= +++ ------++++----220201120211021202122211112111211121 211211222 1112111213031132311111t t t t t t t t t t u Y G u u u Y Y G v ββββββββββββββββββββββββπππ-----++=+++ ------+-++----=+++

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。

计量经济学练习题答案

Ch1 一、单选题 1-15 DBBCA CCCCD CCBBC 二、多选题 1、CD 2、AB 3、ABCD 4、ABCD 5、ABCD Ch2 一、 1-10 DBAAC CADAB 11-20 DCCAB BADCD 21-25 DCDCC 二、 1-5 ACD ABCDE ABE AC BE 6-10 CDE ABCDE CDE ABDE ABDE 11-17 ABCDE ABCDE ABCDE BCE ACDE BCD BC Ch3 1-10 DDCBA CCCBC 11-20 CDAAC DDABA 21-27 BDDBA AC Ch4 1-25 DCABC CADBB CBBED DACDA ACABC Ch5 1-23 ADAAD ABBAA BBADE BADBC ADA Ch6 1-25 DBADD ACDBB DBBDB EAAAC DDCDA Ch7 1-20 ADCBC BDCAC ADDDD BADBC 21-22 ABCD ABC Ch8 1-20 ABBBB CBBDA BCAAA CBBBD 21-22 ABCD BCE Ch9 1-15 DDCDA BBAAA CCADB Ch10 1-14 ABCAD ADABC ADDD Ch11 1-14 DBBAB ADBCB BADD 15-18 ABCD ABCDE ABCD ACDE 一、计算题 1、(1)

(2)可决系数为:R 2=ESS/TSS=35965/36042=0.99786 修正的可决系数: 997507.0360427731511512=?--- =-R (3)322.2802417 .65.17982==F 可得F>89.3=αF 这说明两个解释变量 2X 和.3X 联合起来对被解释变量有很显著的影响,但是还不能确定两个解释变量2X 和.3X 各自对Y 都有显著影响。 2、( (2) 982.038.10858.1062=== TSS ESS R 980.01719)982.01(11)1(122=--=----=k n n R R (3)可以利用F 统计量检验2X 和3X 对Y 的联合影响。 736.502106.029.5317/2/===RSS ESS F (或 )/()1()1/(22k n R k R F ---=) 因为45.4=>αF F ,2X 和3X 对Y 的联合影响是显著的。 3、(1)2321946.80.7096453670 ESS R TSS = == (2)221141(1)1(10.7096)0.630411n R R n k -=--=--=- (3)?109.4296σ=== (4)/(1)107315.68.9618/()11974.84 ESS k F RSS n k -===- 4、(1)因为总变差的自由度为12=n-1,所以样本容量:n=12+1=13 因为 TSS=RSS+ESS 残差平方和RSS=TSS-ESS=382-365=17 回归平方和的自由度为:k-1=3-1=2 残差平方和RSS 的自由度为:n-k=13-3=10 (2)可决系数为:R 2=ESS/TSS=365/382=0.9555

计量经济学题库(超完整版)及答案

四、简答题(每小题5分) 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: 01122t t t t y b b x b x u =+++,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2R 及其作用。 16.常见的非线性回归模型有几种情况? 17.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。 ①t t t u x b b y ++=310 ②t t t u x b b y ++=log 10 ③ t t t u x b b y ++=log log 10 ④t t t u x b b y +=)/(10 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。 ①t t t u x b b y ++=log 10 ②t t t u x b b b y ++=)(210 ③ t t t u x b b y +=)/(10 ④t b t t u x b y +-+=)1(110 19.什么是异方差性?试举例说明经济现象中的异方差性。

计量经济学重要简答题

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、数理统计学学科间得关系。 答:计量经济学就是经济理论、统计学与数学得综合.经济学着重经济现象得定性研究,计量经济学着重于定量方面得研究。统计学就是关于如何收集、整理与分析数据得科学,而计量经济学则利用经济统计所提供得数据来估计经济变量之间得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,也可以应用于其她领域;计量经济学则仅限于经济领域。计量经济模型建立得过程,就是综合应用理论、统计与数学方法得过程,计量经济学就是经济理论、统计学与数学三者得统一。 2、计量经济模型有哪些应用? 答:①结构分析②经济预测③政策评价④检验与发展经济理论 3、简述建立与应用计量经济模型得主要步骤。 答:模型设定估计参数模型检验模型应用 或1)经济理论或假说得陈述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)模型系数估计与假设检验6)模型得选择7)理论假说得选择8)经济学应用 4、对计量经济模型得检验应从几个方面入手? 答:①经济意义检验②统计推断检验③计量经济学检验④模型预测检验 5、计量经济学应用得数据就是怎样进行分类得? 答:时间序列数据截面数据面板数据虚拟变量数据 6、解释变量与被解释变量,内生变量与外生变量 被解释变量就是模型要研究得对象,被称为“因变量”,就是变动得结果。 解释变量就是说明被解释变量变动得原因,被称为“自变量”,就是变动得原因. 内生变量就是其数值由模型所决定得变量,就是模型求解得结果。 外生变量就是其数值由模型以外决定得变量。 7、计量经济学得含义 计量经济学就是以经济理论与经济数据得事实为依据,运用数学、统计学得方法,通过建立数学模型来研究经济数量关系与规律得一门经济学科。 8、在计量经济模型中,为什么会存在随机误差项? 答:随机误差项就是计量经济模型中不可缺少得一部分. 产生随机误差项得原因有以下几个方面:①模型中被忽略掉得影响因素造成得误差;②模型关系认定不准确造成得误差;③变量得测量误差;④随机因素. 9.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就是否为0得t检验? 答:多元线性回归模型得总体显著性F检验就是检验模型中全部解释变量对被解释变量得共同影响就是否显著。通过了此F检验,就可以说模型中得全部解释变量对被解释变量得共同影响就是显著得,但却不能就此判定模型中得每一个解释变量对被解释变量得影响都就是显著得。因此还需要就每个解释变量对被解释变量得影响就是否显著进行检验,即进行t 检验. 10、古典线性回归模型具有哪些基本假定。 答:1 随机误差项与解释变量不相关。2随机误差项得期望或均值为零。3随机误差项具有同方差,即每个随机误差项得方差为一个相等得常数。4 两个随机误差项之间不相关,即随机误差项无自相关。 11、在多元线性回归分析中,为什么用修正得决定系数衡量估计模型对样本观测值得拟合优度? 答:因为人们发现随着模型中解释变量得增多,多重决定系数得值往往会变大,从而增加了模

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