《金融計(jì)量學(xué)》復(fù)習(xí)重點(diǎn)及答案

《金融計(jì)量學(xué)》復(fù)習(xí)重點(diǎn)考試題型：420分)提供資料依據(jù)，數(shù)學(xué)提供研究方法X下Y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)SRF:=31+ (相對于E(YIXi)=4+P2X,)E(YIX,)R是用的估計(jì)量；2的估計(jì)量。OLS：普通最小二乘法估計(jì)量OLS估計(jì)量可以由觀測值計(jì)算OLS估計(jì)量是點(diǎn)估計(jì)量OLS估計(jì)值，就可以畫出樣本回歸線BLUEBLUE：最優(yōu)線性無偏估計(jì)量，在給定經(jīng)典線性回歸的假定下，最小二乘估計(jì)量是具有最小方差的線性無偏估計(jì)量擬合優(yōu)度R4(SST)

=-=^4. TSS》m種互斥的屬性類型，在模型中引入(m-l)多重共線性。稱作虛擬變量陷阱。))方差分析模型、方差分析模型是檢驗(yàn)多組樣本均值間的差異是否具有統(tǒng)計(jì)意義的而建立的一種模型。一般進(jìn)行方差分析時，要求除研究的因素外應(yīng)該保證其他條件的一致。作動多重共線性 多重共線性是指解釋變量之間存在完全的線性關(guān)系或近似的線性關(guān)系分為完全多重共線性和不完全多重共線性則稱之為自相關(guān)。即用符號表示為：COV（M，H）=E（〃必）*ij自相關(guān)常見于時間序列數(shù)據(jù)。異方差、異方差性是為了保證回歸參數(shù)估計(jì)量具有良好的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)BLUE,線性回歸模型的一個重要假定是：總體回歸函數(shù)中的隨機(jī)誤差項(xiàng)滿足同方差性，即服從相同的方差。如果這一假定不滿足，則稱線性回歸模型存在異方差性。隨機(jī)誤差項(xiàng)：

模型中沒有包含的所有因素的代表例：Y=a+j3X+uY-消費(fèi)支出 X—收入a.P一參數(shù)

u—隨機(jī)誤差項(xiàng)顯著性檢驗(yàn)顯著性檢驗(yàn)時利用樣本結(jié)果，來證實(shí)一個零假設(shè)的真?zhèn)蔚囊环N檢驗(yàn)程序。顯著性檢驗(yàn)的基本思想在于一個檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量（作為估計(jì)量）以及在虛擬假設(shè)下，這個統(tǒng)計(jì)量的抽樣分布。根據(jù)已有數(shù)據(jù)算出的統(tǒng)計(jì)量值決定是否接受零假設(shè)。二、單項(xiàng)選擇題（從下列每小題的四個備選答案中選出一個正確答案，并將正確答案的序號填22。分）三、簡答題（140分）102、為什么說計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是經(jīng)濟(jì)理論、數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)的結(jié)合一門由經(jīng)濟(jì)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)學(xué)結(jié)合而成的交叉學(xué)科經(jīng)濟(jì)學(xué)提供理論基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)學(xué)提供資料依據(jù)數(shù)學(xué)提供研究方法得到結(jié)構(gòu)、分析經(jīng)濟(jì)預(yù)測、政策評價、3、建立與應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的主要步驟有哪些經(jīng)濟(jì)理論或假說的陳述：建立數(shù)學(xué)（數(shù)理經(jīng)濟(jì)）模型：建立統(tǒng)計(jì)或計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型；收集處理數(shù)據(jù)：計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的參數(shù)估計(jì)；檢驗(yàn)來自模型的假說一一經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)：檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷恼_性一一模型的假設(shè)檢驗(yàn)：模型的運(yùn)用一一預(yù)測、結(jié)構(gòu)分析、政策模擬等4、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)有哪些主要應(yīng)用領(lǐng)域提出研究的經(jīng)濟(jì)問題和度量方式，對研究的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象進(jìn)行實(shí)際統(tǒng)計(jì)觀測分析影響因素一一根據(jù)經(jīng)濟(jì)理論、實(shí)際經(jīng)驗(yàn)，選擇若干影響因素作為解釋變量分析各種因素與所研究經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的相互關(guān)系，根據(jù)先驗(yàn)經(jīng)濟(jì)理論和實(shí)際經(jīng)驗(yàn)，決定相互間聯(lián)系的數(shù)學(xué)關(guān)系式確定所研究的經(jīng)濟(jì)問題與各種影響因素的數(shù)量關(guān)系，需要科學(xué)的數(shù)量分析方法，主要是參數(shù)估計(jì)方法分析和檢驗(yàn)所得數(shù)量結(jié)論的可靠性，需要運(yùn)用統(tǒng)計(jì)方法，對模型的檢驗(yàn)運(yùn)用數(shù)量研究結(jié)果作經(jīng)濟(jì)分析和預(yù)測，對數(shù)量分析的實(shí)際應(yīng)用，對模型的應(yīng)用⑴。結(jié)構(gòu)分析，其原理是彈性分析、乘數(shù)分析與比較分析；（2）歷史，從已經(jīng)發(fā)生的經(jīng)濟(jì)活動中找出變化規(guī)律；（3）“模擬仿真”；（4）濟(jì)學(xué)模型可以很好地擬合實(shí)際觀察數(shù)據(jù)。5、時間序列數(shù)據(jù)和橫截面數(shù)據(jù)有何異同截而數(shù)據(jù):同一時點(diǎn)上一個或多個變量收集的數(shù)據(jù)。時間序列數(shù)據(jù)和橫截而數(shù)據(jù)，對某個統(tǒng)計(jì)指數(shù)在不同時期進(jìn)行觀測，將得到的數(shù)據(jù)按時間先后次序進(jìn)行排列，這樣得到的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)稱為時間序列數(shù)據(jù)。與此不同，若某個指標(biāo)在不同的個體上進(jìn)行觀測，則得到該指標(biāo)的一組橫截而數(shù)據(jù)。6、從經(jīng)濟(jì)學(xué)的角度說明，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)誤差項(xiàng)從經(jīng)濟(jì)學(xué)角度看，客觀經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象是十分復(fù)雜的，是很難用用有限個變量、某一種確定的形式來描述的，這就是設(shè)置隨機(jī)誤差項(xiàng)的原因。7、運(yùn)用普通最小二乘法估計(jì)多元線性回歸模型的經(jīng)典假定有哪些因而解釋變量3.與隨機(jī)項(xiàng)不相關(guān)含義： cov（X,u）=0f.所有自變量彼此線性接。.丹間是隨機(jī)向量=%為隨機(jī)變量.零期望.6.%…N。//）*8、異方差存在的原因、后果及克服方法。原因：異方差性是為了保證回歸參數(shù)估計(jì)量具有良好的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)BLUE,線性回歸模型的一個重要假定是：總體回歸函數(shù)中的隨機(jī)誤差項(xiàng)滿足同方差性，即服從相同的方差。如果這一假定不滿足，則稱線性回歸模型存在異方差性。OLS估計(jì)模型，得到的參數(shù)估計(jì)量不是有效估計(jì)量，甚至也不是漸近有效的估計(jì)量：此時也無法對模型參數(shù)的進(jìn)行有關(guān)顯著性檢驗(yàn)?？朔椒ǎ簝?'

異方差的補(bǔ)救思路知道bj,利用加權(quán)最小二乘?域者模型變換求BLUEb：,先求出a/,再轉(zhuǎn)至由。（（或者是：克服方法：分兩種情況1）/2J誤差方差為已知時，采用加權(quán)最小二乘法。3）誤差方差為未知時，關(guān)鍵就是找出異方差的具體形式，然后進(jìn)行變換來消除異方差.))9、多重共線性存在的原因、后果及克服方法，原因：后果：.由于估計(jì)量的方差增大，相應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)差增大，在對參數(shù)進(jìn)行顯著檢驗(yàn)時，增大了OLS估計(jì)量，但是估計(jì)量及標(biāo)準(zhǔn)差非常敏感，若觀測值稍微有所變化，估計(jì)量就會產(chǎn)生較大的改變。克服的方法：除去不重要的解釋變量利用已知信息變換模型的形式增加樣本容量逐步回歸法10.自相關(guān)存在的原因、后果及克服方法.原因：一、慣性二、模型的數(shù)學(xué)形式不妥三、回歸模型中略去了帶有自相關(guān)的重要解釋變量果 ：模型存在自相關(guān)的后果.回歸系數(shù)的最小二乘估計(jì)量月仍具有無偏性。.Var（）不再具有最小方差性。.有可能低估誤差項(xiàng)〃，的方差（估計(jì)小了）。.Asj乘法得到的回歸方程去預(yù)測，預(yù)測無有效性?？朔椒ǎ?.如果自相關(guān)是由于錯誤地設(shè)定模型的數(shù)學(xué)形式所致，那么就應(yīng)當(dāng)修改模型的數(shù)學(xué)形式。方法是用殘差et對