計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)簡(jiǎn)答

簡(jiǎn)答題：1.選擇工具變量的原則是什么:(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)2.實(shí)際經(jīng)濟(jì)問(wèn)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(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(wèn)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，則稱原與誤差項(xiàng)同期無(wú)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、解決方法法。5.隨機(jī)解釋變量產(chǎn)生的后果有偏，但卻是一致的3若同期相關(guān)，則估計(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)趨于總體真值；(5)一致性，即樣本容量趨于無(wú)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(wú)窮大時(shí)，是否它在所有的一致估計(jì)量中具有最小的漸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(shuō)明能力與水平(3)季節(jié)變動(dòng)分析。(4)方程差異性檢驗(yàn)。需要區(qū)別，那么至多引入m-1個(gè)虛變量9、實(shí)際經(jīng)濟(jì)問(wèn)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)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停ń?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。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x，x，…，x是確定性變12k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)嗎效存在異方差性，則加權(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”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。OLS“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；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.檢驗(yàn)的步驟。(3)比較、判斷dL<.<dU，不能確定dU<.<4－dU，無(wú)自相關(guān)4－dU<.<4－dL，不能確定25、簡(jiǎn)述變量顯著性檢驗(yàn)的步驟。(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(shuō)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(wú)約束回歸的結(jié)果相同達(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(wú)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(wú)多重共線性要求：秩(X)=k+1。(2)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)，當(dāng)n33029、什么是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)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)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。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)分析僅僅是來(lái)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。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.增大樣變換。33、異方差產(chǎn)生原因：1.模型設(shè)定