大學(xué)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)簡(jiǎn)答

簡(jiǎn)答題：1.選擇工具變量的原那么是什么:〔1〕工具變量必須與所替代的隨機(jī)解釋變量高度相關(guān)；〔2〕工具變量與隨機(jī)誤差項(xiàng)不相關(guān)〔3〕工具變量與其它解釋變量不相關(guān)，避免出現(xiàn)多重共線性。2.實(shí)際經(jīng)濟(jì)問題中的多重共線性(1)經(jīng)濟(jì)變量的趨同性〔2〕滯后變量的引入〔3〕樣本資料的限制3.序列相關(guān)性產(chǎn)生的原因:〔1〕慣性；〔2〕模型設(shè)定誤差；〔3〕蛛網(wǎng)現(xiàn)象；〔4〕數(shù)據(jù)加工。4、隨機(jī)解釋變量問題及其解決方法。如果存在一個(gè)或多個(gè)隨機(jī)變量作為解釋變量，那么稱原模型出現(xiàn)隨機(jī)解釋變量問題。第一、隨機(jī)解釋變量與誤差項(xiàng)相互獨(dú)立；第二、隨機(jī)解釋變量與誤差項(xiàng)同期無關(guān)，而異期相關(guān)；第三、隨機(jī)解釋變量與誤差項(xiàng)同期相關(guān)；第四、解決方法為工具變量法。5.隨機(jī)解釋變量產(chǎn)生的后果1.假設(shè)相互獨(dú)立，那么參數(shù)估計(jì)量仍然無偏一致。2假設(shè)同期相關(guān)，異期不相關(guān)，得到的參數(shù)估計(jì)有偏，但卻是一致的3假設(shè)同期相關(guān)，那么估計(jì)量有偏且非一致。6.簡(jiǎn)述最小二乘估計(jì)量的性質(zhì)：〔1〕線性性，即它是否是另一隨機(jī)變量的線性函數(shù)；〔2〕無偏性，即它的均值或期望值是否等于總體的真實(shí)值；〔3〕有效性，即它是否在所有線性無偏估計(jì)量中具有最小方差?！?〕漸近無偏性，即樣本容量趨于無窮大時(shí)，是否它的均值序列趨于總體真值；〔5〕一致性，即樣本容量趨于無窮大時(shí)，它是否依概率收斂于總體的真值；〔6〕漸近有效性，即樣本容量趨于無窮大時(shí)，是否它在所有的一致估計(jì)量中具有最小的漸近方差。7、虛擬變量的作用：〔1〕表現(xiàn)定性因素對(duì)被解釋變量的影響〔2〕提高模型的說明能力與水平〔3〕季節(jié)變動(dòng)分析。〔4〕方程差異性檢驗(yàn)。8、虛擬變量設(shè)置的原那么：如果有定性因素共有個(gè)結(jié)果需要區(qū)別，那么至多引入m-1個(gè)虛擬變量9、實(shí)際經(jīng)濟(jì)問題中的多重共線性：〔1〕經(jīng)濟(jì)變量的趨同性〔2〕滯后變量的引入〔3〕樣本資料的限制10.引入隨機(jī)誤差形式為了：〔1〕代表未知的影響因素〔2〕代表殘缺數(shù)據(jù)〔3〕代表眾多細(xì)小的影響因素〔4〕代表數(shù)據(jù)觀測(cè)誤差〔5〕代表模型設(shè)定誤差〔6〕變量的隨機(jī)存在性11.12.回歸分析的主要內(nèi)容有：〔1〕根據(jù)樣本觀測(cè)值對(duì)經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，求得回歸方程〔2〕對(duì)回歸方程、參數(shù)估計(jì)值進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)〔3〕利用回歸方程進(jìn)行分析、評(píng)價(jià)及預(yù)測(cè)。13.表達(dá)原理：最小二乘法：當(dāng)從模型總體隨機(jī)抽取n組樣本觀測(cè)值后，最合理的參數(shù)估計(jì)量應(yīng)該使得模型能最好的的擬合樣本數(shù)據(jù)：最大似然法：當(dāng)從模型的總體隨機(jī)抽取n組樣本觀測(cè)值后，最合理的參數(shù)估計(jì)量應(yīng)該使得從模型中抽取該n組樣本觀測(cè)值的概率最大。在滿足一系列基本假設(shè)的情況下，模型結(jié)構(gòu)參數(shù)的最大或然估計(jì)量與普通最小二乘估計(jì)量是相同的。14.建立與應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的主要步驟有哪些？答：建立與應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的主要步驟包括：①設(shè)定理論模型，包括選擇模型所包含的變量，確定變量之間的數(shù)學(xué)關(guān)系和擬定模型中待估參數(shù)的數(shù)值范圍；②收集樣本數(shù)據(jù)，要考慮樣本數(shù)據(jù)的完整性、準(zhǔn)確性、可比性和一致性；③估計(jì)模型參數(shù)；④檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?，包括?jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)、統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn)和模型預(yù)測(cè)檢驗(yàn)。15.建立計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的基本思想是什么？計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法，就是定量分析經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象中各因素之間的因果關(guān)系。因此，首先根據(jù)經(jīng)濟(jì)理論分析所研究的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象，找出經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象間因果關(guān)系及相互間的聯(lián)系。把問題作為被解釋變量，影響問題的主要因素作為解釋變量，非主要因素歸入隨機(jī)項(xiàng)。其次，按照它們之間的行為關(guān)系，選擇適當(dāng)?shù)臄?shù)學(xué)形式描述這些變量之間的關(guān)系，一般用一組數(shù)學(xué)上彼此獨(dú)立、互不矛盾、完整有解的方程組表示。16.生產(chǎn)函數(shù)在技術(shù)進(jìn)步測(cè)定中的應(yīng)用:第一、測(cè)定技術(shù)進(jìn)步的年速度；第二、測(cè)定中技術(shù)進(jìn)步對(duì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率。第三、比較不同行業(yè)、企業(yè)的技術(shù)進(jìn)行水平比較。17、生產(chǎn)函數(shù)有哪些？意義:它反映了生產(chǎn)過程中投入要素與產(chǎn)出量之間的技術(shù)關(guān)系。類型：線性生產(chǎn)函數(shù)模型、投入產(chǎn)出生產(chǎn)函數(shù)模型、C—D生產(chǎn)函數(shù)模型、不變替代彈性〔CES〕生產(chǎn)函數(shù)模型、變替代彈性〔VES〕生產(chǎn)函數(shù)模型、多要素生產(chǎn)函數(shù)模型、超越對(duì)數(shù)生產(chǎn)函數(shù)模型等。18.線性回歸模型基本假設(shè)的內(nèi)容以及違背后果〔1〕解釋變量，，…，是確定性變量，不是隨機(jī)變量；而且解釋變量之間互不相關(guān)。隨機(jī)誤差項(xiàng)具有0均值和同方差?！?〕隨機(jī)誤差項(xiàng)在不同的樣本點(diǎn)間是獨(dú)立的，不存在序列相關(guān)?！?〕隨機(jī)誤差項(xiàng)與解釋變量之間不相關(guān)?！?〕隨機(jī)誤差項(xiàng)服從0均值和同方差的正態(tài)分布。〔5〕隨著樣本容量的無限增加，解釋變量*的樣本方差趨于一有限常數(shù)?！?〕回歸模型是正確設(shè)定的。這些假設(shè)都是針對(duì)普通最小二乘法的。在違背這些基本假設(shè)的情況下，普通最小二乘法就不再是最佳線性無偏估計(jì)量，因此使用普通最小二乘法進(jìn)行估計(jì)已無多大意義。但模型本身還是可以估計(jì)的，尤其是可以通過最大似然法等其他原理進(jìn)行估計(jì)。5、6點(diǎn)為一元19.不滿足基本假定〔基本假設(shè)違背〕的情況有哪些？〔1〕隨機(jī)誤差項(xiàng)序列存在異方差性；〔2〕隨機(jī)誤差項(xiàng)序列存在序列相關(guān)性；〔3〕解釋變量之間存在多重共線性；〔4〕解釋變量是隨機(jī)變量且與隨機(jī)誤差項(xiàng)相關(guān)的隨機(jī)解釋變量問題；〔5〕模型設(shè)定有偏誤；〔6〕解釋變量的方差不隨樣本容量的增而收斂。20.使用加權(quán)最小二乘法必須先進(jìn)行異方差性檢驗(yàn)嗎？在實(shí)際操作中人們通常采用如下的經(jīng)驗(yàn)方法：不對(duì)原模型進(jìn)行異方差性檢驗(yàn)，而是直接選擇加權(quán)最小二乘法，尤其是采用截面數(shù)據(jù)作樣本時(shí)。如果確實(shí)存在異方差性，那么被有效地消除了；如果不存在異方差性，那么加權(quán)最小二乘法等價(jià)于普通最小二乘法。21、什么是〞虛擬變量陷阱〞？一般在引入虛擬變量時(shí)要求如果有m個(gè)定性變量，只在模型中引入m-1個(gè)虛擬變量。否那么，如果引入m個(gè)虛擬變量，就會(huì)導(dǎo)致模型解釋變量間出現(xiàn)完全共線性的情況。我們一般稱由于引入的虛擬變量個(gè)數(shù)與定性因素個(gè)數(shù)相同時(shí)出現(xiàn)的模型無法估計(jì)的問題，稱為〞虛擬變量陷阱〞。22.模型設(shè)定時(shí)，如果遺漏了相關(guān)變量，OLS估計(jì)會(huì)出現(xiàn)什么后果？而在包含了無關(guān)變量時(shí)，后果又如何？答：如果遺漏相關(guān)變量，那么OLS估計(jì)結(jié)果在小樣本下是有偏的，在大樣本下也不具有一致性，隨機(jī)干擾項(xiàng)的方差估計(jì)?2也是有偏的，同時(shí)估計(jì)的參數(shù)的方差也是有偏的，從而不再能夠保證最小方差性。在多項(xiàng)選擇無關(guān)解釋變量的情形下，OLS估計(jì)量仍是無偏的、一致的，隨機(jī)干擾項(xiàng)的方差σ2也能被正確估計(jì)，但OLS估計(jì)量卻往往是無效的。也就是說，包含無關(guān)變量的偏誤主要表現(xiàn)為〞錯(cuò)誤〞模型的OLS估計(jì)量的方差一般會(huì)大于〞正確〞模型相應(yīng)參數(shù)估計(jì)量的方差。23、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型主要有哪些應(yīng)用領(lǐng)域？各自的原理是什么？答：計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型主要有以下幾個(gè)方面的用途：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；⑵。經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)，其原理是模擬歷史，從已經(jīng)發(fā)生的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中找出變化規(guī)律；⑶。政策評(píng)價(jià)，是對(duì)不同政策執(zhí)行情況的〞模擬仿真〞；⑷。檢驗(yàn)與發(fā)展經(jīng)濟(jì)理論，其原理是如果按照某種經(jīng)濟(jì)理論建立的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型可以很好地?cái)M合實(shí)際觀察數(shù)據(jù)。24、簡(jiǎn)述D.W.檢驗(yàn)的步驟。答：〔1〕計(jì)算DW值〔2〕給定a，由n和k的大小查DW分布表，得臨界值dL和dU〔3〕比較、判斷假設(shè)0<D.W.<dL，存在正自相關(guān)dL<D.W.<dU，不能確定dU<D.W.<4－dU，無自相關(guān)4－dU<D.W.<4－dL，不能確定4－dL<D.W.<4，存在負(fù)自相關(guān)當(dāng)D.W.值在2左右時(shí)，模型不存在一階自相關(guān)。25、簡(jiǎn)述變量顯著性檢驗(yàn)的步驟。答：〔1〕對(duì)總體參數(shù)提出假設(shè)：H0：b1=0，H1：b110。〔2〕以原假設(shè)H0構(gòu)造t統(tǒng)計(jì)量，并由樣本計(jì)算其值：〔3〕給定顯著性水平a，查t分布表得臨界值ta/2(n-2)〔4〕比較，判斷假設(shè)|t|>ta/2(n-2)，那么拒絕H0，接受H1；假設(shè)|t|￡ta/2(n-2)，那么接受H0，拒絕H1；對(duì)于一元線性回歸方程中的b0，也可構(gòu)造如下t統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)26、多元線性回歸模型的基本假設(shè)是什么？提示：一般表達(dá)式式和矩陣符號(hào)表達(dá)式。27、為什么說對(duì)模型參數(shù)施加約束條件后，其回歸的殘差平方和一定不比未加約束的殘差平方和小？在什么樣的條件下，受約束回歸與無約束回歸的結(jié)果相同？答：模型施加約束條件后進(jìn)行回歸稱為受約束回歸。而不加任何約束的回歸稱為無約束回歸。對(duì)模型參數(shù)施加約束條件后，就限制了參數(shù)的取值范圍，尋找到的參數(shù)估計(jì)值也是在此條件下使殘差平方和達(dá)到最小，它不可能比未施加約束條件時(shí)找到的參數(shù)估計(jì)值使得殘差平方和達(dá)到最小值還要小。這意味著，通常情況下，對(duì)模型施加約束條件會(huì)降低模型的解釋能力。但當(dāng)約束條件為真時(shí)，受約束回歸與無約束回歸的結(jié)果就相同。28、怎樣選擇合適的樣本容量？答：〔1〕必須保證最小樣本容量。樣本最小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n3k+1，因?yàn)椋瑹o多重共線性要求：秩(*)=k+1?！?〕滿足基本要求的樣本容量。雖然當(dāng)n3k+1時(shí)可以得到參數(shù)估計(jì)量，但除了參數(shù)估計(jì)量質(zhì)量不好外，一些建立模型必須的后續(xù)工作也無法進(jìn)行。所以，一般經(jīng)驗(yàn)認(rèn)為，當(dāng)n330或者至少n33(k+1)時(shí)，才能說滿足模型估計(jì)的基本要求。29、什么是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)？答：計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)包括廣義計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)和狹義計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)，本課程中的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型，就是狹義計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)意義上的經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué)模型：計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是經(jīng)濟(jì)學(xué)的一個(gè)分支學(xué)科，以揭示經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中客觀存在的數(shù)量關(guān)系為主要內(nèi)容，是由經(jīng)濟(jì)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)學(xué)三者結(jié)合而成的交叉性學(xué)科。30、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法與一般經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué)方法有什么區(qū)別？答：計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法揭示經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中具有因果關(guān)系的各因素間的定量關(guān)系，它用隨機(jī)性的數(shù)學(xué)方程加以描述；而一般經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué)方法揭示經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中各個(gè)因素間的理論關(guān)系，更多地用確定性的數(shù)學(xué)方程加以描述。31、簡(jiǎn)述相關(guān)分析和回歸分析的聯(lián)系和區(qū)別。答：相關(guān)分析與回歸分析既有聯(lián)系又有區(qū)別。首先，兩者都是研究非確定性變量間的的統(tǒng)計(jì)依賴關(guān)系，并能測(cè)度線性依賴程度的大小。其次，兩者間又有明顯的區(qū)別。相關(guān)分析僅僅是從統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)上測(cè)度變量間的相關(guān)程度，而無需考察兩者間是否有因果關(guān)系，因此，變量的地位在相關(guān)分析中式對(duì)稱的，而且都是隨機(jī)變量；回歸分析那么更關(guān)注具有統(tǒng)計(jì)相關(guān)關(guān)系的變量間的因果關(guān)系分析，變量的地位是不對(duì)稱的，有解釋變量和被解釋變量之分，而且解釋變量也往往被假設(shè)為非隨機(jī)變量。再次，相關(guān)分析只關(guān)注變量間的聯(lián)系程度，不關(guān)注具體的依賴關(guān)系；而回歸分析那么更加關(guān)注變量間的具體依賴關(guān)系，因此可以進(jìn)一步通過解釋變量的變化來估計(jì)或預(yù)測(cè)被解釋變量的變化，達(dá)到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。32、多重共線性產(chǎn)生的原因：1.經(jīng)濟(jì)變量之間具有共同變化趨勢(shì)。2.模型中包含滯后變量。3.利用截面數(shù)據(jù)建立模型也可能出現(xiàn)多重共線性。4.樣本數(shù)據(jù)自身的原因。產(chǎn)生的后果：1.參數(shù)的估計(jì)值不確定。2.參數(shù)估計(jì)值的方差無限大。檢驗(yàn)方法：1.簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)法。2.方差擴(kuò)大因子法。3.直觀判斷法4.逐步回歸檢驗(yàn)法。修正方法：1.剔除變量法。2.增大樣本容量。3.變換模型形式。4.利用非樣本先驗(yàn)信息。5.橫截面數(shù)據(jù)與時(shí)序數(shù)據(jù)并用。6.變量變換。33、異方差產(chǎn)生原因：1.模型設(shè)定誤差。2.測(cè)量誤差的變化。3.截面數(shù)據(jù)中總體各單位的差異。產(chǎn)生后果：1.參數(shù)OLC估計(jì)仍然具有無偏性。2.參數(shù)OLC估計(jì)式的方差不再是最小的。3.嚴(yán)重破壞t檢驗(yàn)和F檢驗(yàn)的有效性。4.基于OLS估計(jì)量的預(yù)測(cè)無偏，但對(duì)Y的預(yù)測(cè)不是有效的。檢驗(yàn)方法：1.圖示檢驗(yàn)法。2.G-Q檢驗(yàn)3.White檢驗(yàn)4.ARCH檢驗(yàn)5.Glejser建議。補(bǔ)救措施：1.對(duì)模型變換。2.加權(quán)最小二乘法。3.模型的對(duì)數(shù)變換。34、自相關(guān)產(chǎn)生原因：1.經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的慣性。2.經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的滯后效應(yīng)。3.數(shù)據(jù)處理造成的相關(guān)。4.蛛網(wǎng)現(xiàn)象。5.模型設(shè)定偏誤。產(chǎn)生后果：1.參數(shù)估計(jì)量仍然無偏，但不再有效。2.低估參數(shù)估計(jì)值的方差。3.t檢驗(yàn)和F檢驗(yàn)失效。4