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文檔簡(jiǎn)介
1、學(xué)習(xí) 好資料計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)重點(diǎn)(簡(jiǎn)答題)1、 什么是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)?計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué),又稱經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué),它是以一定的經(jīng)濟(jì)理論和實(shí)際統(tǒng)計(jì)資料為依據(jù),運(yùn)用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)和計(jì)算機(jī)技術(shù),通過(guò)建立計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型,定量分析經(jīng)濟(jì)變量之間的隨機(jī)因果關(guān)系 .。2、 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的研究的步驟是什么?1) 理論模型的設(shè)計(jì)A. 理論或假說(shuō)的陳述;B. 理論的數(shù)學(xué)模型的設(shè)定;C. 理論的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的設(shè)定。i. 把模型中不重要的變量放進(jìn)隨機(jī)誤差項(xiàng)中;ii. 擬定待估參數(shù)的理論期望值。2) 獲取數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)來(lái)源:網(wǎng)絡(luò)、統(tǒng)計(jì)年鑒、報(bào)紙、雜志數(shù)據(jù)類別:時(shí)間序列數(shù)據(jù)、截面數(shù)據(jù)、混合數(shù)據(jù)、虛變量數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)要求:完整性、準(zhǔn)確性、可比性、一致性i. 完整性
2、:模型中包含的所有變量都必須得到相同容量的樣本觀察值。ii. 準(zhǔn)確性:統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)或調(diào)查數(shù)據(jù)本身是準(zhǔn)確的。iii. 可比性:數(shù)據(jù)口徑問(wèn)題。iv. 一致性:指母體與樣本的一致性。3) 模型的參數(shù)估計(jì):普通最小二乘法。4) 模型的檢驗(yàn):經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn);統(tǒng)計(jì)學(xué)檢驗(yàn);計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn);模型的預(yù)測(cè)檢驗(yàn)。5) 模型的應(yīng)用:結(jié)構(gòu)分析;經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè);政策評(píng)價(jià);經(jīng)濟(jì)理論的檢驗(yàn)與發(fā)展。3、 簡(jiǎn)述統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的類別?時(shí)間序列數(shù)據(jù)、截面數(shù)據(jù)、混合數(shù)據(jù)、虛變量數(shù)據(jù)。1) 時(shí)間序列數(shù)據(jù):按時(shí)間先后排列收集的數(shù)據(jù)。更多精品文檔采納時(shí)間序列數(shù)據(jù)的注意事項(xiàng):A. 所選擇的樣本區(qū)間的經(jīng)濟(jì)行為一致性問(wèn)題。B. 樣本數(shù)據(jù)在不同樣本點(diǎn)之間的可比性問(wèn)題。
3、C. 樣本數(shù)據(jù)過(guò)于集中的問(wèn)題。不能反映經(jīng)濟(jì)變量間的結(jié)構(gòu)關(guān)系,應(yīng)增大觀察區(qū)間。D. 模型的隨機(jī)誤差項(xiàng)序列相關(guān)問(wèn)題。2) 截面數(shù)據(jù):又稱橫向數(shù)據(jù),是一批發(fā)生在同一時(shí)間截面上的調(diào)查數(shù)據(jù)。研究某時(shí)點(diǎn)上的變化情況。采納截面數(shù)據(jù)的注意事項(xiàng):A. 樣本與母體的一致性問(wèn)題。B. 隨機(jī)誤差項(xiàng)的異方差問(wèn)題。3) 混合數(shù)據(jù):也稱面板數(shù)據(jù),既有時(shí)間序列數(shù)據(jù),又有截面數(shù)據(jù)。4) 虛變量數(shù)據(jù):又稱二進(jìn)制數(shù)據(jù),只能取0 和 1 兩個(gè)值,表示的是某個(gè)對(duì)象的質(zhì)量特征。模型的檢驗(yàn)包括哪幾個(gè)方面?具體含義是什么?1) 經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn):參數(shù)的符合和大致取值。2) 統(tǒng)計(jì)學(xué)檢驗(yàn):擬合優(yōu)度檢驗(yàn);模型的顯著性檢驗(yàn);參數(shù)的顯著性檢驗(yàn)。3) 計(jì)量經(jīng)
4、濟(jì)學(xué)檢驗(yàn):序列相關(guān)性;異方差檢驗(yàn);多重共線性檢驗(yàn)。4) 模型的預(yù)測(cè)檢驗(yàn): a , 擴(kuò)大樣本容量或變換樣本重新估價(jià)模型; b ,利用模型對(duì)樣本期以外的某一期進(jìn)行預(yù)測(cè)。5、 回歸分析和相關(guān)分析的聯(lián)系和區(qū)別是什么?回歸分析是處理變量與變量之間關(guān)系的一種數(shù)學(xué)方法,是研究一個(gè)變量關(guān)于另一個(gè)(些)變量的依賴關(guān)系的計(jì)算理論和方法。其目的在于通過(guò)后者的已知或設(shè)定值,去估計(jì)或預(yù)測(cè)前者的(總體)均值。前一個(gè)變量被稱為被解釋變量,后一個(gè)(些)變量稱為解釋變量。回歸分析與相關(guān)分析的聯(lián)系:都是對(duì)變量間非確定相關(guān)關(guān)系的研究,均能通過(guò)一定的方法對(duì)變量之間的線性依賴程度進(jìn)行測(cè)定。 回歸分析與相關(guān)分析的區(qū)別: 1 相關(guān)分析研究
5、的是兩個(gè)隨機(jī)變量之間的相關(guān)形式及相關(guān)程度,是通過(guò)相關(guān)系數(shù)來(lái)測(cè)定的,不考慮變量之間是否存在因果關(guān)系;而回歸分析是以因果分析為基礎(chǔ)的,變量之間的地位是不對(duì)稱的,有解釋變量與被解釋變量之分,被解釋變量是隨機(jī)變量,而解釋變量在一般情況下假定是確定性變量。 2 相關(guān)分析所采用的相關(guān)系數(shù),是一種純粹的數(shù)學(xué)計(jì)算,相關(guān)分析關(guān)注的是變量之間的相互關(guān)聯(lián)的程度,而回歸分析在應(yīng)用之間就對(duì)變量之間是否存在依賴關(guān)系進(jìn)行了因果分析,在此基礎(chǔ)上進(jìn)行的回歸分析,達(dá)到了深入分析變量間依存關(guān)系、掌握其運(yùn)動(dòng)規(guī)律的目的。6、 經(jīng)典假設(shè)條件的內(nèi)容是什么?(應(yīng)用最小二乘法應(yīng)滿足的古典假定?)1)解釋變量x1,x2,,xk是確定性變量,不是
6、隨機(jī)變量;而且解釋變量之間互不相關(guān)。2) 隨機(jī)誤差項(xiàng)具有0均值和同方差。3) 隨機(jī)誤差項(xiàng)在不同樣本點(diǎn)之間是獨(dú)立的,不存在序列相關(guān)。4) 隨機(jī)誤差項(xiàng)與解釋變量之間不相關(guān)。5) 隨機(jī)誤差項(xiàng)服從0均值,同方差的正態(tài)分布。7、 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?總體回歸函數(shù)是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)。樣本回歸函數(shù)是將被解釋變量Y 的樣本觀測(cè)值的擬和值表示為解釋變量的某種函數(shù)。二者區(qū)別:描述的對(duì)象不同;模型建立的依據(jù)不同。二者聯(lián)系:樣本回歸模型是總體回歸模型的一個(gè)估計(jì)式,之所以建立樣本回歸模型,目的是用來(lái)估計(jì)總體回歸模型。8、 什么是隨機(jī)誤差項(xiàng)?隨機(jī)誤差項(xiàng)包括哪些
7、因素?設(shè)定隨機(jī)誤差項(xiàng)的原因有哪些?隨機(jī)誤差項(xiàng)是模型設(shè)定中省略下來(lái)而又集體地影響著被解釋變量Y 的全部變量的替代物。隨機(jī)誤差項(xiàng)包括以下因素:在解釋變量中被忽略的因素的影響。變量觀測(cè)值的觀察誤差的影響。模型關(guān)系的設(shè)定誤差的影響。其它隨機(jī)因素的影響。設(shè)定隨機(jī)誤差項(xiàng)的原因:理論的含糊性;數(shù)據(jù)的欠缺;節(jié)省的原則。9、 最小二乘估計(jì)量有哪些特性?高斯-馬爾科夫定理的內(nèi)容是什么?判斷一個(gè)估計(jì)量是否為優(yōu)良估計(jì)量需要考察的統(tǒng)計(jì)性質(zhì):線性,考察估計(jì)量是否是另一個(gè)隨機(jī)變量的線性函數(shù);無(wú)偏性,考察估計(jì)量的期望是否等于其真值;有效性,考察估計(jì)量在所有的無(wú)偏估計(jì)量中是否有最小方差。上述三個(gè)統(tǒng)計(jì)特性稱為估計(jì)量的小樣本性質(zhì)。
8、具有這類性質(zhì)的估計(jì)量是最佳的線性無(wú)偏估計(jì)量。在模型假定條件成立的情況下,根據(jù)普通最小二乘估計(jì)法得到的估計(jì)量具有BLUE的性質(zhì),這就是高斯-馬爾科夫定理定理。上述三個(gè)性質(zhì)針對(duì)的是小樣本,針對(duì)大樣本還有三個(gè)漸近性質(zhì):漸近無(wú)偏性:表示當(dāng)樣本容量趨于無(wú)窮大時(shí),估計(jì)量的均值趨于總體均值。一致性:表示當(dāng)樣本容量趨于無(wú)窮時(shí),估計(jì)量依概率收斂于總體的真值。漸近有效性:樣本容量趨于無(wú)窮時(shí),估計(jì)量在所有的一致估計(jì)中,具有最小的漸近方差。十、 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)?可決系數(shù)和相關(guān)系數(shù)有什么區(qū)別與聯(lián)系?樣本可決系數(shù)R2 反映了回歸平方和占總離差平方和的比重,表示由解釋變
9、量引起被解釋變量的變化占被解釋變量總的變化的比重,因而可用來(lái)判定回歸直線擬合程度的優(yōu)劣,該值大表示回歸直線對(duì)樣本店的擬合程度好。殘差平方和反映隨機(jī)誤差項(xiàng)包含因素對(duì)被解釋變量變化影響的絕對(duì)程度,它與樣本容量有關(guān),樣本容量大時(shí),殘差平方和一般也大,樣本容量小時(shí),殘差平方和也小,因此樣本容量不同時(shí)得到的殘差平方和不能用于比較。此外,檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量一般應(yīng)是相對(duì)量而不能是絕對(duì)量,因而不宜使用殘差平方和判斷模型的擬合優(yōu)度。可決系數(shù)和相關(guān)系數(shù)的聯(lián)系和區(qū)別:A. 相關(guān)系數(shù)是建立在相關(guān)分析基礎(chǔ)上的,研究的是隨機(jī)變量之間的關(guān)系;可決系數(shù)則是建立在回歸分析基礎(chǔ)上,研究的是非隨機(jī)變量X 對(duì)隨機(jī)變量Y 的解釋程度。B. 在
10、取值上,可決系數(shù)是樣本相關(guān)系數(shù)的平方。C.樣本相關(guān)系數(shù)是由隨機(jī)的X和丫抽樣計(jì)算得到,因而相關(guān)關(guān)系是否顯著,還需進(jìn)行檢驗(yàn)。十一、說(shuō)明顯著性檢驗(yàn)的過(guò)程。提出原假設(shè)和備擇假設(shè)。選擇并計(jì)算在原假設(shè)成立情況下的統(tǒng)計(jì)量。給定顯著水平a,查臨界值表進(jìn)行判斷。十二、影響預(yù)測(cè)精度的主要因素是什么?樣本容量;模擬的擬合優(yōu)度。十三 什么是正規(guī)方程組?并說(shuō)明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)的條件是什么?正規(guī)方程組是根據(jù)最小二乘原理得到的關(guān)于參數(shù)估計(jì)值的線性代數(shù)方程組。從最小二乘原理和最大似然原理出發(fā),欲得到參數(shù)估計(jì)量,不管其質(zhì)量如何,樣本容量必須不少于模型中解釋變量的數(shù)目(包括常數(shù)項(xiàng)),即n
11、 n k + 1 。十三、 在多元線性回歸分析中,為什么用調(diào)整的可決系數(shù)衡量估計(jì)模型對(duì)樣本觀測(cè)值的擬合優(yōu)度?未調(diào)整可決系數(shù) R2 的一個(gè)總要特征是: 隨著樣本解釋變量個(gè)數(shù)的增加, R2的值越來(lái)越高, (即 R2 是解釋變量個(gè)數(shù)的增函數(shù)) 。 也就是說(shuō), 在樣本容量不變的情況,在模型中增加新的解釋變量不會(huì)改變總離差平方和( TSS) , 但可能增加回歸平方和 ( ESS) ,減少殘差平方和(RSS) ,從而可能改變模型的解釋功能。因此在多元線性回歸模型之間比較擬合優(yōu)度時(shí),R2不是一個(gè)合適的指標(biāo),需加以調(diào)整。而修正的可決系數(shù):其值不會(huì)隨著解釋變量個(gè)數(shù)k 的增加而增加, 因此在用于估計(jì)多元回歸模型方
12、面要優(yōu)于未調(diào)整的可決系數(shù)。十四、 在多元線性回歸分析中,可決系數(shù)R2 與總體線性關(guān)系顯著性檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量F 之間有何關(guān)系? t檢驗(yàn)與F檢驗(yàn)有何不同?是否可以替代?在一元線性回歸分析中二者是否有等價(jià)作用?在多元線性回歸分析中,可決系數(shù) R2 與總體線性關(guān)系顯著性檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量F關(guān)系如下: 可決系數(shù)是用于檢驗(yàn)回歸方程的擬合優(yōu)度的, F 檢驗(yàn)是用于檢驗(yàn)回歸方程總體顯著性的。兩檢驗(yàn)是從不同原理出發(fā)的兩類檢驗(yàn),前者是從已經(jīng)得到的模型出發(fā),檢驗(yàn)它對(duì)樣本觀測(cè)值的擬合程度,后者是從樣本觀測(cè)值出發(fā)檢驗(yàn)?zāi)P涂傮w線性關(guān)系的顯著性。但兩者是關(guān)聯(lián)的,這一點(diǎn)也可以從上面兩者的關(guān)系式看出,回歸方程對(duì)樣本擬和程度高,模型總體線性關(guān)系
13、的顯著性就強(qiáng)。在多元線性回歸模型分析中, t 檢驗(yàn)常被用于檢驗(yàn)回歸方程各個(gè)參數(shù)的顯著性,是單一檢驗(yàn);而F 檢驗(yàn)則被用作檢驗(yàn)整個(gè)回歸關(guān)系的顯著性,是對(duì)回歸參數(shù)的聯(lián)合檢驗(yàn)。在多元線性回歸中,若 F 檢驗(yàn)拒絕原假設(shè),意味著解釋變量與被解釋變量之間的線性關(guān)系是顯著的,但具體是哪個(gè)解釋變量與被解釋變量之間關(guān)系顯著則需要通過(guò) t 檢驗(yàn)來(lái)進(jìn)一步驗(yàn)證,但若F 檢驗(yàn)接受原假設(shè),則意味著所有的 t 檢驗(yàn)均不顯著。 兩者是不可互相替代的。 在一元線性回歸模型中, 由于解釋變量只有一個(gè), 因此 F 檢驗(yàn)的聯(lián)合假設(shè)等同于 t 檢驗(yàn)的單一假設(shè), 兩檢驗(yàn)作用是等價(jià)的。十五、 什么是異方差?異方差產(chǎn)生的原因是什么?如何檢驗(yàn)和
14、處理?1) 線性回歸模型為 Yt = b0 + b1X1t + b2X2t + + bkXkt +ut經(jīng)典回歸中所謂同方差是指不同隨機(jī)誤差項(xiàng)Ut(t=1,2,n)的方差相同,即Var(Ut)=戴爾塔方(怎么打?)如果隨機(jī)誤差項(xiàng)的方差不是常數(shù),則稱隨機(jī)項(xiàng)Ut 具有異方差性。Var(Ut)=戴爾塔方豐常數(shù)2) 異方差性產(chǎn)生的原因:A. 模型中遺漏了某些逐漸增大的因素的影響。B. 模型函數(shù)形式的誤定誤差。C. 隨機(jī)因素的影響。3) 檢驗(yàn)異方差性的方法:圖解法、帕克檢驗(yàn)、格萊澤檢驗(yàn)、斯皮爾曼的等級(jí)相關(guān)檢驗(yàn)、哥德費(fèi)爾德-匡特檢驗(yàn)。4) 修正異方差性的主要方法: 加權(quán)最小二乘法, 通過(guò)賦予不同觀測(cè)點(diǎn)以不同
15、的權(quán)數(shù),從而提高估計(jì)精度,即重視小誤差的作用,輕視大誤差的作用。十六、 模型存在異方差時(shí),會(huì)對(duì)回歸參數(shù)的估計(jì)與的檢驗(yàn)產(chǎn)生什么影響?1) 最小二乘估計(jì)不再是有效估計(jì)。2) 無(wú)法確定估計(jì)系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤差。3) T 檢驗(yàn)的可靠性降低。4) 增大模型的預(yù)測(cè)誤差。當(dāng)模型存在異方差時(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(wú)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。十七、 序列相關(guān)違背了哪些基本假定?其來(lái)源有哪些?檢驗(yàn)方法有哪些,都適用于何種形式的序列相關(guān)檢驗(yàn)?模型的序列相關(guān)違背的基本假定是Cov(ui,uj) = 0 (i豐
16、j)。序列相關(guān)的來(lái)源有:A. 經(jīng)濟(jì)變量固有的慣性;B. 模型設(shè)定的偏誤;C. 模型中遺漏了重要的帶有自相關(guān)的解釋變量;D. 數(shù)據(jù)的“編造” 。序列相關(guān)的檢驗(yàn)有:A. 圖示法B. D-W 檢驗(yàn),適用于檢驗(yàn)一階自回歸形式的序列相關(guān);C. 回歸檢驗(yàn)法,適用于各種類型的序列相關(guān)檢驗(yàn);D. 拉格朗日乘子檢驗(yàn)( LM ) , 適用于高階序列相關(guān)及模型中存在滯后解釋變量的情形。十八、 簡(jiǎn)述序列相關(guān)帶來(lái)的后果。1) 最小二乘估計(jì)不再是有效估計(jì)。參數(shù)估計(jì)量仍是無(wú)偏的。參數(shù)估計(jì)值不再具有最小方差性。2) 隨機(jī)誤差項(xiàng)的方差一般會(huì)低估。3) 檢驗(yàn)的可靠性降低。4) 降低模型的預(yù)測(cè)精度。十九、 簡(jiǎn)述 DW 檢驗(yàn)的步驟和
17、應(yīng)用條件。DW 檢驗(yàn)的步驟:A.做OLS回歸并獲取殘差。B. 計(jì)算 d。C. 對(duì)給定樣本大小和給定解釋變量個(gè)數(shù)找出臨界dl 和 du 值。D. 按決策規(guī)則行事。DW 檢驗(yàn)應(yīng)用條件:A. 模型中含有截距項(xiàng)。B. 解釋變量 X 是非隨機(jī)的。C. 隨機(jī)誤差項(xiàng) ut 為一階自相關(guān)。D. 誤差項(xiàng)被假定為正態(tài)分布。E. 線性回歸模型中不應(yīng)含有滯后內(nèi)生變量作為解釋變量。F. 統(tǒng)計(jì)書籍比較完整,無(wú)缺失項(xiàng)。二十、 什么是多重共線性?產(chǎn)生多重共線性的原因是什么?多重共線性造成的影響是什么?檢驗(yàn)多重共線性的方法是什么?有哪些解決方法?1) 對(duì)于多元回歸線性模型,如果某兩個(gè)或多個(gè)解釋變量之間出現(xiàn)了相關(guān)性,則稱多重共線
18、性。2) 產(chǎn)生多重共線性的原因:A. 經(jīng)濟(jì)變量的內(nèi)在聯(lián)系,這是產(chǎn)生多重共線性的根本原因。B. 經(jīng)濟(jì)變量變化趨勢(shì)的共同性。C. 在模型中引入滯后變量也容易產(chǎn)生多重共線性。3) 多重共線性造成的影響:A. 增大最小二乘估計(jì)量得方差B. 難以區(qū)分每個(gè)解釋變量的單獨(dú)影響C. 檢驗(yàn)的可靠度降低D. 完全共線性下參數(shù)估計(jì)量不存在4) 多重共線性的檢驗(yàn)方法:A. 相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)法B.C. 輔助回歸模型檢驗(yàn)D.E. 方差膨脹因子檢驗(yàn)F. 特征值檢驗(yàn)5) 多重共線性的解決方法:A. 保留總要的解釋變量,去掉次要的或可替代的解釋變量。B. 間接剔除重要的解釋變量。 利用先驗(yàn)信息改變參數(shù)的約束形式; 變換模型的形式。C.D. 綜合使用時(shí)序數(shù)據(jù)和截面數(shù)據(jù)。E.F. 逐步回歸法( Frisch 綜合分析法)G.H. 主成分回歸。隨機(jī)解釋變量的來(lái)源有哪些?隨機(jī)解釋變量有幾種情形?分情形說(shuō)明隨機(jī)解釋變量對(duì)最小二乘估計(jì)的影響與后果?隨機(jī)解釋變量的來(lái)源有:A.B. 經(jīng)濟(jì)變量的不可控,使得解釋變量觀測(cè)值具有隨機(jī)性;C. 由于隨機(jī)干擾項(xiàng)中包括了模型略去的解釋變量, 而略去的解釋變量與模型中的解釋變量往往是相關(guān)的;D.E. 模型中含有被解釋變量的滯后項(xiàng),而被解釋變量本身就是隨機(jī)的。隨機(jī)解釋變量有三種情形,不同情形下最小二乘估計(jì)的影響和后果也不同。A.解釋變量是隨機(jī)的,但與隨機(jī)干擾項(xiàng)
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