@計(jì)量簡答答案

1、1、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與經(jīng)濟(jì)理論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)的聯(lián)系主要表達(dá)在計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)對(duì)經(jīng)濟(jì)理論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)的應(yīng)用方面,分別如下：1)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)對(duì)經(jīng)濟(jì)理論的利用主要表達(dá)在以下幾個(gè)方面(1)計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的選擇和確定(2)對(duì)經(jīng)濟(jì)模型的修改和調(diào)整(3)對(duì)計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析結(jié)果的解讀和應(yīng)用2)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)對(duì)統(tǒng)計(jì)學(xué)的應(yīng)用(1)數(shù)據(jù)的收集、處理(2)參數(shù)估計(jì)(3)參數(shù)估計(jì)值、模型和預(yù)測結(jié)果的可靠性的判斷3)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)對(duì)數(shù)學(xué)的應(yīng)用(1)關(guān)于函數(shù)性質(zhì)、特征等方面的知識(shí)(2)對(duì)函數(shù)進(jìn)行對(duì)數(shù)變換、求導(dǎo)以及級(jí)數(shù)展開(3)參數(shù)估計(jì) (4)計(jì)量經(jīng)濟(jì)理論和方法的研究2、模型的檢驗(yàn)包括哪幾個(gè)方面,具體含義是什么模型的檢驗(yàn)主要包括：經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)、統(tǒng)計(jì)檢

2、驗(yàn)、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn)、模型的預(yù)測檢驗(yàn).在經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)中,需要檢驗(yàn)?zāi)Ｐ褪欠穹辖?jīng)濟(jì)意義,檢驗(yàn)求得的參數(shù)估計(jì)值的符號(hào)、大小、參數(shù)之間的關(guān)系是否與根據(jù)人們的經(jīng)驗(yàn)和經(jīng)濟(jì)理論所擬訂的期望值相符合；在統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)中,需要檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蛥?shù)估計(jì)值的可靠性,即檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷慕y(tǒng)計(jì)學(xué)性質(zhì),有擬合優(yōu)度檢驗(yàn)、變量顯著檢驗(yàn)、方程顯著性檢驗(yàn)等；在計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn)中,需要檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷挠?jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)性質(zhì),包括隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的序列相關(guān)檢驗(yàn)、異方差性檢驗(yàn)、解釋變量的多重共線性檢驗(yàn)等；模型的預(yù)測檢驗(yàn),主要檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蛥?shù)估計(jì)量的穩(wěn)定性以及對(duì)樣本容量變化時(shí)的靈敏度,以確定所建立的模型是否可以用于樣本觀測 值以外的范圍.為什么計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的理論方程必須包含隨機(jī)干擾

3、項(xiàng)答：計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型考察的是具有因果關(guān)系的隨機(jī)變量間的具體聯(lián)系方式.由于是隨機(jī)變量,意味著影響被解釋變量的因素是復(fù)雜的,除了解釋變量的影響外, 還有其他無法在模型中獨(dú)立列出的各種因素的影響.這樣,理論模型中就必須使用一個(gè)稱為隨機(jī)干擾項(xiàng)的變量來代表所有這些無法在模型中獨(dú)立表示出來的影響因素,以保證模型在理論上的科學(xué)性.總體回歸函數(shù)和樣本回歸函數(shù)之間有哪些區(qū)別與聯(lián)系答：將總體被解釋變量的條件期望表示為解釋變量的某種函數(shù),這個(gè)函數(shù)就稱為總體回歸函數(shù),其一般表達(dá)式為：E) f(Xi) ,一元線性總體回歸函數(shù)為 E(Y Xi) o1Xi ；樣本回歸函數(shù)：將被解率!變量Y的樣本觀測值的擬和值表示為解釋變量

4、的某種函數(shù)Y?f(Xi),一元線性樣本回歸函數(shù)為Y?0?Xi樣本回歸函數(shù)是總體回歸函數(shù)的一個(gè)近似.總體回歸函數(shù)具有理論上的意義,但其具體的參數(shù)不可能真正知道,只能通過樣本估土.樣本回歸函數(shù)就是總體回歸函數(shù)的參數(shù)用其估計(jì)值替代之后的形式,即7b ?為0,1的估計(jì)值.為什么用可決系數(shù) R2評(píng)價(jià)擬合優(yōu)度,而不是用殘差平方和作為評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)答：可決系數(shù)R2=ESS/TSS=1-RSS/TSS,含義為由解釋變量引起的被解釋變量的變化占被解釋變量總變化的比重,用來判定回歸直線擬合的優(yōu)劣,該值越大說明擬合的越好；而殘差平方和與樣本容量關(guān)系密切,當(dāng)樣本容量比擬小時(shí),殘差平方和的值也比擬小,尤其是不同樣本得到的殘差

5、平方和是不能做比擬的.此外,作為檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的一般應(yīng)是相對(duì)量而不能用絕對(duì)量,因而不能使用殘差平方和判斷模型的擬合優(yōu)度.根據(jù)最小二乘法原理,所估計(jì)的模型已經(jīng)使得擬合誤差到達(dá)最小,為什么還要討論模型的擬合優(yōu)度問題答：普通最小二乘法所保證的最好擬合是同一個(gè)問題內(nèi)部的比擬,即使用給出的樣本數(shù)據(jù)滿足殘差的平方和最?。粩M合優(yōu)度檢驗(yàn)結(jié)果所表示的優(yōu)劣可以對(duì)不同的問題進(jìn)行比較,即可以區(qū)分不同的樣本回歸結(jié)果誰好誰壞.1、多元線性回歸模型與一元線性回歸模型有哪些區(qū)別答：多元線性回歸模型與一元線性回歸模型的區(qū)別表現(xiàn)在如下幾個(gè)方面：一是解釋變量的個(gè)數(shù)不同；二是模型的經(jīng)典假設(shè)不同,多元線性回歸模型比一元線性回歸模型多了個(gè)“

6、解釋變量之間不存在線性相關(guān)關(guān)系 的假定；三是多元線性回歸模型的參數(shù)估計(jì)式的表達(dá)更為復(fù)雜.XX -1存在,或者說各解釋變量2、為什么說最小二乘法估計(jì)量是最優(yōu)無偏估計(jì)量對(duì)于多元線性回歸最小二乘法的正規(guī)方程組,能解出唯一的參數(shù)估計(jì)量的條件是什 么答：在滿足經(jīng)典假設(shè)的條件下,參數(shù)的最小二乘估計(jì)量具有線性性、無偏性以及最小性方差,所以被稱為最優(yōu)線性無偏估計(jì)量BLUE.對(duì)于多元線性回歸最小二乘估計(jì)的正規(guī)方程組,能解出唯一的參數(shù)估計(jì)量的條件是間不完全線性相關(guān).是的一致估計(jì)?什么是估計(jì)的一致性試通過一元模型證實(shí)對(duì)于工具變量法的斜率的估計(jì)量估計(jì)的一致性是指,隨著樣本容量的增加,即使當(dāng)n時(shí),參數(shù)估計(jì)量依概率收斂于

7、參數(shù)的真值,即有:Plim(')【P129有簡單證實(shí)過程】 對(duì)于一元線性回歸模型：丫 01xt t 在第二章曾得如下最小二乘估計(jì)量:)xtYt12-1Xtxt t-2-Xt如果Xt和t同期相關(guān),那么估計(jì)量有偏且不一致,這時(shí)需要用一個(gè)與 Xt高度相關(guān)而與 t同期無關(guān)的工具變量 Zt來代替Xt進(jìn)行OLS估計(jì),這就是所謂的工具變量法這時(shí)正規(guī)方程組易得:兩邊取概率極限得：Z iZxiPlim(監(jiān)Plim - Zi i n 1Plim -zixinCov(Zt, t)Cov(Zt,Xt)簡述異方差對(duì)01s估計(jì)量的性質(zhì),置信區(qū)間,顯著性 t檢驗(yàn)和f檢驗(yàn)有何影響1性質(zhì)：OLS估計(jì)量仍是線性無偏的,但

8、不再具有最小方差,即不再有效；大樣本情況下,具有一致性,但不具有漸近有效性.2影響：由于相應(yīng)的置信區(qū)間和 t檢驗(yàn)、F檢驗(yàn)都與估計(jì)量的方差相關(guān),因此會(huì)造成建立的置信區(qū)間以及t檢驗(yàn)與F檢驗(yàn)都不再是可靠的2、以下哪種情況是異方差性造成的結(jié)果第2與3種情況可能由于異方差性造成.異方差性并不會(huì)影響OLS估計(jì)量無偏性.3、線性回歸模型：存在異方差性,隨機(jī)誤差項(xiàng)的方差為問參數(shù)估計(jì)時(shí),如何克服該異方差性的影響【加權(quán)最小二乘法權(quán)數(shù)解：在模型的左右兩邊同時(shí)乘以,使模型化為_y2xii 32xii 301x1i2x2i在存在一階自相關(guān)的情形下,估計(jì)自相關(guān)參數(shù)p有哪些不同的方法說明思路在存一階自相關(guān)的情況下,估計(jì)自相

9、關(guān)系數(shù)p有下述幾種方法：(1)利用D.W.統(tǒng)計(jì)量(大樣本情況下)求p的估計(jì)值；(2)柯-奧迭代法；(3)杜賓兩步法.不管哪種方法,其根本思路都是采用OLS方法估計(jì)原模型,得到隨機(jī)干擾項(xiàng)的“近似估計(jì)值,然后利用該“近似估計(jì)值求得隨機(jī)干擾項(xiàng)相關(guān)系數(shù)的估計(jì)量.簡述序列相關(guān)帶來的后果 當(dāng)模型存在序列相關(guān)時(shí),根據(jù)普通最小二乘法估計(jì)出的參數(shù)估計(jì)量仍具有線性特性和無偏性,但不再具有有效性；用于參數(shù)顯著性的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量,要涉及到參數(shù)估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)差,因而參數(shù)檢驗(yàn)也失去意義1、錯(cuò).理由是2的估計(jì)值減半,1, 2的估計(jì)值不變.2、錯(cuò).理由是虛擬變量的引入并沒有違背OLS法的根本假設(shè)條件,所以其估計(jì)值仍是無偏的.1簡述

10、結(jié)構(gòu)式方程識(shí)別的階方差和秩條件的步驟、聯(lián)立方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的結(jié)構(gòu)式Y(jié) X 中的第i個(gè)方程中包含gi個(gè)內(nèi)生變量和kj個(gè)先決變量,模型系統(tǒng)中內(nèi)生變量和先決變量的數(shù)目用g和k表示,矩陣(0 0)表示第i個(gè)方程中未包含的變量在其它g 1個(gè)方程中對(duì)應(yīng)系數(shù)所組成的矩陣.于是,判斷第i個(gè)結(jié)構(gòu)方程識(shí)別狀態(tài)的結(jié)構(gòu)式條件為：如果R( 0 0) g 1,那么第i個(gè)結(jié)構(gòu)方程不可識(shí)別；如果R( 0 0) g 1,那么第i個(gè)結(jié)構(gòu)方程可以識(shí)別,并且如果k ki gi 1,那么第i個(gè)結(jié)構(gòu)方程恰好識(shí)別,如果k ki gi 1,那么第i個(gè)結(jié)構(gòu)方程過度識(shí)別.其中符號(hào)R表示矩陣的秩.一般將該條件的前一局部稱為秩條件,用以判斷結(jié)構(gòu)方

11、程是否識(shí)別；后一局部稱為階條件,用以判斷結(jié)構(gòu)方程恰好識(shí)別或者過度識(shí)別.2、聯(lián)立方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)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01s估計(jì)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(jī)解釋變量,不能直接用OLS來估計(jì)；第二,在估計(jì)聯(lián)立方程系統(tǒng)中某一個(gè)隨機(jī)方程參數(shù)時(shí),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(jì)做不到這一點(diǎn)；第三,聯(lián)立方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型系統(tǒng)中每個(gè)隨機(jī)方程之間往往存在某種相關(guān)性,表現(xiàn)于不同方程隨機(jī)干擾項(xiàng)之間,如果采用單方程方法估計(jì)某一個(gè)方程,是不可 能考慮這種相關(guān)性的,造成信息的損失.3、如何對(duì)不可識(shí)別的方程進(jìn)行簡單的修改使之可以識(shí)別：修改

12、方程使得其余每一個(gè)方程中都包含至少1個(gè)該方程所未包含的變量,并且互不相同,那么所有方程的任意線性組合都不能構(gòu)成與該方程相同的統(tǒng)計(jì)形式,那么該方程變?yōu)榭梢宰R(shí)別的方程.由于：記,有,在回歸模型中,假設(shè)用不為零的常數(shù)去乘每一個(gè)X值,會(huì)不會(huì)改變丫的擬合值及殘差為什么1、不會(huì)Xi*Xi X*xi*x*yxy0*0*2、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)最根本的區(qū)別在于:2 xi*r V1* 八 i*Xi1Xi(1)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是以問題為導(dǎo)向,以經(jīng)濟(jì)模型為核心的；統(tǒng)計(jì)學(xué)那么是以經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)為核心的,且常常也是數(shù)據(jù)導(dǎo)向的(2)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)對(duì)經(jīng)濟(jì)問題有更重要的指導(dǎo)作用(3)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)對(duì)經(jīng)濟(jì)理論的實(shí)證作用3、對(duì)于出現(xiàn)了異方差的計(jì)量經(jīng)濟(jì)

13、模型,仍采用01s法估計(jì)模型參數(shù),會(huì)產(chǎn)生什么不良后果為什么 1參數(shù)估計(jì)量非有效由于在有效性證實(shí)中利用了E ' =2|2變量的顯著性檢驗(yàn)失去意義變量的顯著性檢驗(yàn)中,構(gòu)造了 t統(tǒng)計(jì)量它是建立在.2不變而正儺估計(jì)了參數(shù)方差 Ss的根底之上的,3模型M喘盤現(xiàn)了異方差性,估計(jì)的“出現(xiàn)偏誤U強(qiáng)木球偏在存巢,.做礴檢線去商以計(jì)性質(zhì)；另一方面,在預(yù)測值的置信區(qū)間中也 包含有參數(shù)方差的估計(jì)量%,所以,當(dāng)模型出現(xiàn)異方差性時(shí),參數(shù)OLS估計(jì)值的變異程度增大,從而造成對(duì)預(yù)測誤差變大,降低預(yù)測精度,預(yù)測功能失效.為什么計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的理論方程中必須包含隨機(jī)誤差計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型考察的是具有因果關(guān)系的隨機(jī)變量間的具體聯(lián)系方式.由于是隨機(jī)變量,意味著影響被解釋變量的因素是復(fù)雜的,除了解釋變量的影響外,還有其他無法在模型中獨(dú)立列出的各種因素的影響.這樣,理論模型中就必須使用一個(gè)稱為隨機(jī)干擾項(xiàng)的變量來代表所有這些無法在模型中獨(dú)立表示出來的影響因素,以保證模型在理論上的科學(xué)性.3分假設(shè)某投資函數(shù) 其中,It為t期的投資,Xt表示t的銷售額, 可按經(jīng)驗(yàn)給出倒“ V型權(quán)數(shù),如：假定滯后變量的權(quán)數(shù)類型為倒V型,如何設(shè)計(jì)權(quán)數(shù)估計(jì)此模型.1/4, 2/4, 3/4,3/4, 2/4, 1/43分那么新的線性組合變量為Zt24Xt原模型變?yōu)榻?jīng)驗(yàn)加權(quán)模型ItZt2分然后直接用OLS方法估計(jì).3.聯(lián)立方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)