計量經(jīng)濟學簡答題及答案

1、計量經(jīng)濟學簡答題及答案1、比較普通最小二乘法、加權(quán)最小二乘法和廣義最小二乘法的異同。 答：普通最小二乘法的思想是使樣本回歸函數(shù)盡可能好的擬合樣本數(shù)據(jù)， 反映在 圖上就是是樣本點偏離樣本回歸線的距離總體上最小，即殘差平方和最小nmin e2。只有在滿足了線性回歸模型的古典假設(shè)時候， 采用OLS才能保證 i1參數(shù)估計結(jié)果的可靠性。在不滿足基本假設(shè)時，如出現(xiàn)異方差，就不能采用 OLS加權(quán)最小二乘法是對原 模型加權(quán)，對較小殘差平方和 e2賦予較大的權(quán)重，對較大e2賦予較小的權(quán) 重，消除異方差，然后在采用 OLS估計其參數(shù)。在出現(xiàn)序列相關(guān)時， 可以采用廣義最小二乘法， 這是最具有普遍意義的最小二乘 法。

2、最小二乘法是加權(quán)最小二乘法的特例， 普通最小二乘法和加權(quán)最小二乘法是廣義 最小二乘法的特列。6虛擬變量有哪幾種基本的引入方式？它們各適用于什么情況？答: 在模型中引入虛擬變量的主要方式有加法方式與乘法方式， 前者主要適用于 定性因素對截距項產(chǎn)生影響的情況， 后者主要適用于定性因素對斜率項產(chǎn)生 影響的情況。 除此外， 還可以加法與乘法組合的方式引入虛擬變量， 這時可 測度定性因素對截距項與斜率項同時產(chǎn)生影響的情況。7、聯(lián)立方程計量經(jīng)濟學模型中結(jié)構(gòu)式方程的結(jié)構(gòu)參數(shù)為什么不能直接應(yīng)用OLS估計？答：主要的原因有三： 第一， 結(jié)構(gòu)方程解釋變量中的內(nèi)生解釋變量是隨機解釋變 量,不能直接用OLS來估計；第

3、二，在估計聯(lián)立方程系統(tǒng)中某一個隨機方程 參數(shù)時，需要考慮沒有包含在該方程中的變量的數(shù)據(jù)信息，而單方程的 OLS 估計做不到這一點； 第三，聯(lián)立方程計量經(jīng)濟學模型系統(tǒng)中每個隨機方程之 間往往存在某種相關(guān)性， 表現(xiàn)于不同方程隨機干擾項之間， 如果采用單方程 方法估計某一個方程，是不可能考慮這種相關(guān)性的，造成信息的損失。2、計量經(jīng)濟模型有哪些應(yīng)用。答：結(jié)構(gòu)分析，即是利用模型對經(jīng)濟變量之間的相互關(guān)系做出研究，分析當其他條件不變時，模型中的解釋變量發(fā)生一定的變動對被解釋變量的影響程 度。經(jīng)濟預(yù)測，即是利用建立起來的計量經(jīng)濟模型對被解釋變量的未來值 做出預(yù)測估計或推算。 政策評價， 對不同的政策方案可能產(chǎn)

4、生的后果進行 評價對比， 從中做出選擇的過程。 檢驗和發(fā)展經(jīng)濟理論， 計量經(jīng)濟模型可 用來檢驗經(jīng)濟理論的正確性，并揭示經(jīng)濟活動所遵循的經(jīng)濟規(guī)律。6、簡述建立與應(yīng)用計量經(jīng)濟模型的主要步驟。答：一般分為5個步驟：根據(jù)經(jīng)濟理論建立計量經(jīng)濟模型；樣本數(shù)據(jù)的收集； 估計參數(shù)；模型的檢驗；計量經(jīng)濟模型的應(yīng)用。7、對計量經(jīng)濟模型的檢驗應(yīng)從幾個方面入手。答：經(jīng)濟意義檢驗；統(tǒng)計準則檢驗；計量經(jīng)濟學準則檢驗；模型預(yù)測檢 驗。1、在計量經(jīng)濟模型中，為什么會存在隨機誤差項？答：模型中被忽略掉的影響因素造成的誤差； 模型關(guān)系認定不準確造成的誤 差；變量的測量誤差；隨機因素。這些因素都被歸并在隨機誤差項中考 慮。因此，隨

5、機誤差項是計量經(jīng)濟模型中不可缺少的一部分。2、古典線性回歸模型的基本假定是什么？答：零均值假定。即在給定xt的條件下，隨機誤差項的數(shù)學期望（均值）為0， 即E（ut ）=0。同方差假定。誤差項ut的方差與t無關(guān)，為一個常數(shù)。無 自相關(guān)假定。即不同的誤差項相互獨立。解釋變量與隨機誤差項不相關(guān)假 定。正態(tài)性假定，即假定誤差項ut服從均值為0,方差為2的正態(tài)分布。3、總體回歸模型與樣本回歸模型的區(qū)別與聯(lián)系。答：主要區(qū)別：描述的對象不同。總體回歸模型描述總體中變量y與x的相互 關(guān)系，而樣本回歸模型描述所觀測的樣本中變量 y與x的相互關(guān)系。建立 模型的不同?？傮w回歸模型是依據(jù)總體全部觀測資料建立的， 樣

6、本回歸模型 是依據(jù)樣本觀測資料建立的。模型性質(zhì)不同?？傮w回歸模型不是隨機模型， 樣本回歸模型是隨機模型，它隨著樣本的改變而改變。主要聯(lián)系：樣本回歸模型是總體回歸模型的一個估計式， 之所以建立樣本回歸模 型，目的是用來估計總體回歸模型。4、試述回歸分析與相關(guān)分析的聯(lián)系和區(qū)別。答：兩者的聯(lián)系：相關(guān)分析是回歸分析的前提和基礎(chǔ)；回歸分析是相關(guān)分析 的深入和繼續(xù)；相關(guān)分析與回歸分析的有關(guān)指標之間存在計算上的內(nèi)在聯(lián) 系。兩者的區(qū)別：回歸分析強調(diào)因果關(guān)系，相關(guān)分析不關(guān)心因果關(guān)系，所研究的兩 個變量是對等的。對兩個變量 x與y而言，相關(guān)分析中：rXy g ;但在 回歸分析中，yt I? I? x（和? a。a

7、?屮卻是兩個完全不同的回歸方程。回歸分析對資料的要求是：被解釋變量y是隨機變量，解釋變量x是非隨 機變量。相關(guān)分析對資料的要求是兩個變量都隨機變量。5、在滿足古典假定條件下，一元線性回歸模型的普通最小二乘估計量有哪些統(tǒng)計性質(zhì)？答：線性，是指參數(shù)估計量?和I?分別為觀測值yt和隨機誤差項ut的線性函數(shù) 或線性組合。無偏性，指參數(shù)估計量 ?和I?的均值（期望值）分別等于總 體參數(shù)bo和bi。有效性（最小方差性或最優(yōu)性），指在所有的線性無偏估 計量中，最小二乘估計量I?和？的方差最小。6簡述BLUE的含義。答：在古典假定條件下，OLS估計量I和I?是參數(shù)bo和b的最佳線性無偏估計量， 即BLUE這一

8、結(jié)論就是著名的高斯馬爾可夫定理。7、對于多元線性回歸模型，為什么在進行了總體顯著性F檢驗之后，還要對每個回歸系數(shù)進行是否為0的t檢驗？答：多元線性回歸模型的總體顯著性 F檢驗是檢驗?zāi)Ｐ椭腥拷忉屪兞繉Ρ唤忉?變量的共同影響是否顯著。通過了此F檢驗，就可以說模型中的全部解釋變 量對被解釋變量的共同影響是顯著的，但卻不能就此判定模型中的每一個解 釋變量對被解釋變量的影響都是顯著的。因此還需要就每個解釋變量對被解釋變量的影響是否顯著進行檢驗，即進行 t檢驗2. 在多元線性回歸分析中，為什么用修正的決定系數(shù)衡量估計模型對樣本觀測值 的擬合優(yōu)度？解答：因為人們發(fā)現(xiàn)隨著模型中解釋變量的增多，多重決定系數(shù)R

9、2的值往往會變大，從而增加了模型的解釋功能。這樣就使得人們認為要使模型擬合得好， 就必須增加解釋變量。但是，在樣本容量一定的情況下，增加解釋變量必定 使得待估參數(shù)的個數(shù)增加，從而損失自由度，而實際中如果引入的解釋變量 并非必要的話可能會產(chǎn)生很多問題， 比如，降低預(yù)測精確度、引起多重共線 性等等。為此用修正的決定系數(shù)來估計模型對樣本觀測值的擬合優(yōu)度。3修正的決定系數(shù)R2及其作用。_e /n k 1解答：R2 1t 2，其作用有：（1）用自由度調(diào)整后，可以消除擬（yt y） / n 1合優(yōu)度評價中解釋變量多少對決定系數(shù)計算的影響；（2）對于包含解釋變量 個數(shù)不同的模型，可以用調(diào)整后的決定系數(shù)直接比

10、較它們的擬合優(yōu)度的高 低，但不能用原來未調(diào)整的決定系數(shù)來比較。4.常見的非線性回歸模型有幾種情況？解答：常見的非線性回歸模型主要有： 對數(shù)模型ln yt bo bi In Xt ut半對數(shù)模型yt b0 0 In xt ut或In yt b0 b ut11 1倒數(shù)模型y b0 b/ u或丄b0 0丄ux yx 多項式模型y b0 b1x b2x2 . bkxk u2. 產(chǎn)生異方差性的原因及異方差性對模型的 0L3估計有何影響。（1）模型中遺漏了某些解釋變量；（2）模型函數(shù)形式的設(shè)定誤差；（3）樣本 數(shù)據(jù)的測量誤差；（4）隨機因素的影響。產(chǎn)生的影響：如果線性回歸模型的隨機誤差項存在異方差性， 會

11、對模型參數(shù)估計、 模型檢驗及模型應(yīng)用帶來重大影響，主要有：（1）不影響模型參數(shù)最小二 乘估計值的無偏性；（2）參數(shù)的最小二乘估計量不是一個有效的估計量；（3）對模型參數(shù)估計值的顯著性檢驗失效；（4）模型估計式的代表性降低， 預(yù)測精度精度降低。3. 檢驗異方差性的方法有哪些？（1）圖示檢驗法；（2）戈德菲爾德一匡特檢驗；（3）懷特檢驗；（4）戈里瑟檢 驗和帕克檢驗（殘差回歸檢驗法）；（5） ARC檢驗（自回歸條件異方差檢驗）4. 異方差性的解決方法有哪些？（1）模型變換法；（2）加權(quán)最小二乘法；（3）模型的對數(shù)變換等5. 什么是加權(quán)最小二乘法？它的基本思想是什么？2最小二乘法的基本原理是使殘差平

12、方和et為最小，在異方差情況下，總體回2歸直線對于不同的 人，©的波動幅度相差很大。隨機誤差項方差t越小，樣本點yt對總體回歸直線的偏離程度越低，殘差 et的可信度越高（或者說 樣本點的代表性越強）；而t2較大的樣本點可能會偏離總體回歸直線很遠，q的可信度較低（或者說樣本點的代表性較弱）。因此，在考慮異方差模型2 2的擬合總誤差時，對于不同的 e2應(yīng)該區(qū)別對待。具體做法：對較小的 e2給2于充分的重視，即給于較大的權(quán)數(shù)；對較大的 e給于充分的重視，即給于2較小的權(quán)數(shù)。更好的使et反映var（uj對殘差平方和的影響程度，從而改善參數(shù)估計的統(tǒng)計性質(zhì)。6. 樣本分段法（即戈德菲爾特匡特檢驗

13、）檢驗異方差性的基本原理及其使用 條件。將樣本分為容量相等的兩部分，然后分別對樣本1和樣本2進行回歸，并計算兩個 子樣本的殘差平方和，如果隨機誤差項是同方差的，則這兩個子樣本的殘差 平方和應(yīng)該大致相等；如果是異方差的，則兩者差別較大，以此來判斷是否 存在異方差。使用條件：（1）樣本容量要盡可能大，一般而言應(yīng)該在參數(shù)個 數(shù)兩倍以上；（2）Ut服從正態(tài)分布，且除了異方差條件外，其它假定均滿 足。1 簡述DWt驗的局限性。答：從判斷準則中看到，DW檢驗存在兩個主要的局限性：首先，存在一個不 能確定的DW.值區(qū)域，這是這種檢驗方法的一大缺陷。其次：DW.檢驗只能檢驗一階自相關(guān)。但在實際計量經(jīng)濟學問題中

14、，一階自相關(guān)是出現(xiàn) 最多的一類序列相關(guān)，而且經(jīng)驗表明，如果不存在一階自相關(guān)，一般也 不存在高階序列相關(guān)。所以在實際應(yīng)用中，對于序列相關(guān)問題一般只進 行DW .檢驗。二、簡答題1、模型中引入虛擬變量的作用是什么？答案：（1）可以描述和測量定性因素的影響；（2）能夠正確反映經(jīng)濟變量之間的關(guān)系，提高模型的精度；（3）便于處理異常數(shù)據(jù)。2、虛擬變量引入的原則是什么？答案：（1）如果一個定性因素有m方面的特征，貝U在模型中引入m-1個虛擬變量；（2）如果模型中有m個定性因素，而每個定性因素只有兩方面的屬性或特征，則在模型中引入m個虛擬變量；如果定性因素有兩個及以上個屬性， 則參照 “一個因素多個屬性”的

15、設(shè)置虛擬變量。（3）虛擬變量取值應(yīng)從分析問題的目的出發(fā)予以界定；（4）虛擬變量在單一方程中可以作為解釋變量也可以作為被解釋變量。3、虛擬變量引入的方式及每種方式的作用是什么？答案：（1）加法方式：其作用是改變了模型的截距水平；（2）乘法方式：其作用在于兩個模型間的比較、因素間的交互影響分析和提高 模型的描述精度；（3）般方式：即影響模型的截距有影響模型的斜率。4、判斷計量經(jīng)濟模型優(yōu)劣的基本原則是什么？答案：（1模型應(yīng)力求簡單；（2）模型具有可識別性；（3）模型具有較高的擬合 優(yōu)度；（4）模型應(yīng)與理論相一致；（5）模型具有較好的超樣本功能。5、模型設(shè)定誤差的類型有那些？答案：（1）模型中添加了無

16、關(guān)的解釋變量；（2）模型中遺漏了重要的解釋變量；（3）模型使用了不恰當?shù)男问健?工具變量選擇必須滿足的條件是什么？答案：選擇工具變量必須滿足以下兩個條件：（1）工具變量與模型中的隨機解釋 變量高度相關(guān)；（2）工具變量與模型的隨機誤差項不相關(guān)。7、滯后變量模型包括哪幾種類型？寫出各自的模型形式。答案：滯后變量模型包括兩種類型：自回歸模型和分布滯后模型。自回歸模型是 模型的解釋變量中包含滯后被解釋變量， 基本形式為： ；分布滯后模型 是指模型中不僅包含解釋變量的當期值，還包括解釋變量的滯后值基本形式 為： 。8、設(shè)定誤差產(chǎn)生的主要原因是什么？答案：原因有四：（1）模型的制定者不熟悉相應(yīng)的理論知識；

17、（2）對經(jīng)濟問題本 身認識不夠或不熟悉前人的相關(guān)工作；（3）模型制定者缺乏相關(guān)變量的數(shù)據(jù)；（4）解釋變量無法測量或數(shù)據(jù)本身存在測量誤差。9、在建立計量經(jīng)濟學模型時，什么時候，為什么要引入虛擬變量？答案：在現(xiàn)實生活中，影響經(jīng)濟問題的因素除具有數(shù)量特征的變量外， 還有一類 變量，這類變量所反映的并不是數(shù)量而是現(xiàn)象的某些屬性或特征，即它們反映的是現(xiàn)象的質(zhì)的特征。這些因素還很可能是重要的影響因素， 這時就需要 在模型中引入這類變量。引入的方式就是以虛擬變量的形式引入。1、直接用最小二乘法估計有限分布滯后模型的有：(1)損失自由度（2分）(2)產(chǎn)生多重共線性（2分）(3)滯后長度難確定的問題（1分）2、

18、因變量受其自身或其他經(jīng)濟變量前期水平的影響，稱為滯后現(xiàn)象。其 原因包括：（1）經(jīng)濟變量自身的原因；（2分）（2）決策者心理上的原因（1 分）；（3）技術(shù)上的原因（1分）；（4）制度的原因（1分）。3、koyck模型的特點包括：（1）模型中的 入稱為分布滯后衰退率，入越小，衰退速度越快（2分）；（2）模型的長期影響乘數(shù)為b°（1分）；1（3）模型僅包括兩個解釋變量，避免了多重共線性（1分）；（4）模型僅有 三個參數(shù)，解釋了無限分布滯后模型因包含無限個參數(shù)無法估計的問題（ 1 分）二、1.聯(lián)立方程模型中方程有：行為方程式（1分）；技術(shù)方程式（1分）；制 度方程式（1分）；平衡方程（或均衡

19、條件）（1分）；定義方程（或恒等式）（1 分）。三、2.聯(lián)立方程的變量主要包括內(nèi)生變量（2分）、外生變量（2分）和前定變 量（1分）。四、3.模型的識別有恰好識別（2分）、過渡識別（2分）和不可識別（1分） 三種。五、4.識別的條件條件包括階條件和秩條件。階條件是指，如果一個方程能被 識別，那么這個方程不包含的變量總數(shù)應(yīng)大于或等于模型系統(tǒng)中方程個數(shù)減1 （3分）；秩條件是指，在一個具有 K個方程的模型系統(tǒng)中，任何一個方程 被識別的充分必要條件是：所有不包含在這個方程中變量的參數(shù)的秩為 K- 1 （ 2 分）。六、1.簡述回歸分析和相關(guān)分析的關(guān)系。七、答案：回歸分析是一個變量（被解釋變量）對于一

20、個或多個其他變量（解 釋變量）的依存關(guān)系，目的在于根據(jù)解釋變量的數(shù)值估計預(yù)測被解釋變量的 總體均值。相關(guān)分析研究變量相關(guān)程度，用相關(guān)系數(shù)表示。相關(guān)分析不關(guān)注 變量的因果關(guān)系，變量都是隨機變量?；貧w分析關(guān)注變量因果關(guān)系。 被解釋 變量是隨機變量，解釋變量是非隨機變量。八、2.簡要說明DW僉驗應(yīng)用的限制條件和局限性。九、答案DW檢驗適用于一階自回歸：不適用解釋變量與隨機項相關(guān)的模型；DW檢驗存在兩個不能確定的區(qū)域十、3.回歸模型中隨機誤差項產(chǎn)生的原因是什么？十一、答案：模型中省略的變量；隨機行為；模型形式不完善；變量合并誤差； 測量誤差十二、4.簡述C-D生產(chǎn)函數(shù)的份額估計法及其缺點。十三、 答案

21、：C-D生產(chǎn)函數(shù)是柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)，即，Y Al K ， 是產(chǎn)出的勞動彈性 是產(chǎn)出的資本彈性，缺點是勞動與資本存在不變的等于 1十四、5.假設(shè)分布滯后模型為:模型變換成自回歸模型形式的替代彈性。Y t0r1X t1r1X t 2r1X t3.Uj 彳將該為計算模型參數(shù)的工具變量估計值，應(yīng)該用哪些工具變量?十五、 答案:答案：0表示當X2、X3不變時，Y的平均變化1、二?；貧w模型Y o 1 Xj2X21 Uj中，三個參數(shù)含義1表示當X2不變時，X1變化一個單位丫的平均變化表示當X1不變時,X2變化一個單位Y的平均變化歡迎下載8答案：22 n 1R 1 (1 R)n k 13、F檢驗含義答案：從總體上檢RSS/kESS/(n k 1)0,如果成立，被解釋變量與解釋變量2、調(diào)整后的判定系數(shù)與原來判定系數(shù)關(guān)系式驗被解釋變量與解釋變量線性關(guān)系的顯著性，原 假設(shè)不存在顯著的線性關(guān)系。h 1:至少有一個i不等于0,對于顯著性水平查F分布表中的F (k，k1)，統(tǒng)計量F=RSS/kESS/( n k 1)，比較二者大小如果統(tǒng)計量F大于F (k,k n 1)，否定原假設(shè)，總體回歸方程存在顯著的線性關(guān)系。否則，總