《《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》復(fù)習(xí)重點(diǎn)及答案》由會員分享，可在線閱讀，更多相關(guān)《《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》復(fù)習(xí)重點(diǎn)及答案（5頁珍藏版）》請?jiān)谘b配圖網(wǎng)上搜索。

1、各位同學(xué)：請大家按照這個(gè)復(fù)習(xí)重點(diǎn)進(jìn)行認(rèn)真復(fù)習(xí)，考試時(shí)請大家?guī)嫌?jì)算器，平時(shí)成績占30%，期末占70%。 考試題型： 一、名詞解釋題(每小題4分，共20分) 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)：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 總體回歸函數(shù)：被解釋變量的均值同一個(gè)或者多個(gè)解釋變量之間的關(guān)系 樣本回歸函數(shù)：是總體回歸函數(shù)的近似 OLS估計(jì)量 ：以殘差平方和最小的原則對回歸模型中的系數(shù)進(jìn)行估計(jì)的方法。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 一旦從樣本數(shù)據(jù)取得OLS

2、估計(jì)值，就可以畫出樣本回歸線 BLUE估計(jì)量、BLUE：最優(yōu)線性無偏估計(jì)量, 其估計(jì)量是無偏估計(jì)量，且在所有的無偏估計(jì)量中其方差最小。 擬合優(yōu)度、衡量了解釋變量能解釋的離差占被解釋變量的百分比。 擬合優(yōu)度R2(被解釋部分在總平方和(SST)中所占的比例) 虛擬變量陷阱、 帶有截距項(xiàng)的回歸模型，如果有m個(gè)定性變量，只能引入m-1個(gè)虛擬變量。如果引入了m個(gè)，就將陷入虛擬變量陷阱。既模型中存在完全共線性，使得模型無法估計(jì) 方差分析模型、解釋變量僅包含定性變量或虛擬變量的模型。 協(xié)方差分析模型、回歸模型中的解釋變量有些是定性的有些是定量的。 多重共線

3、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 自相關(guān)： 隨機(jī)誤差項(xiàng)當(dāng)期值和滯后期相關(guān)。 在古典線性回歸模型中，我們假定隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)序列的各項(xiàng)之間，如果這一假定不滿足，則稱之為自相關(guān)。即用符號表示為： 自相關(guān)常見于時(shí)間序列數(shù)據(jù)。 異方差、 是指模型誤差項(xiàng)的方差隨著變量的改變而不同 隨機(jī)誤差項(xiàng)： 模型中沒有包含的所有因素的代表 例： Y— 消費(fèi)支出 X—收入 、

4、— —參數(shù) u—隨機(jī)誤差項(xiàng) 顯著性檢驗(yàn) ：顯著性檢驗(yàn)時(shí)利用樣本結(jié)果，來證實(shí)一個(gè)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(gè)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(gè)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)。 聯(lián)合假設(shè)檢驗(yàn)：F檢驗(yàn)（F-test），最常用的別名叫做聯(lián)合假設(shè)檢驗(yàn)，此外也稱方差比率檢驗(yàn)、方差齊性檢驗(yàn)。它是一種在零假設(shè)之下，統(tǒng)計(jì)值服從F-分布的檢驗(yàn)。其通常是用來分析用了超過一個(gè)參數(shù)的統(tǒng)計(jì)模型，以判斷該模型中的全部或一部參數(shù)是否適合用來估計(jì)母體。 二、單項(xiàng)選擇題(從下列每小題的四個(gè)備選答案中選出一個(gè)正確答案，并

5、將正確答案的序號填在題干后面的括號內(nèi)。每小題2分，共20分) 三、簡答題(每題5分，共20分) 1、為什么說計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是一門經(jīng)濟(jì)學(xué)科？它在經(jīng)濟(jì)學(xué)科體系中的地位和經(jīng)濟(jì)研究中的作用是什么？ 從計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的定義看，它是定量化的經(jīng)濟(jì)學(xué)； 其次，從計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)在西方國家經(jīng)濟(jì)學(xué)科中居于最重要的地位看，也是如此，尤其是從諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)設(shè)立之日起，已有多人因直接或間接對計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的創(chuàng)立和發(fā)展作出貢獻(xiàn)而獲得諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)；計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)有嚴(yán)格的區(qū)別，它僅限于經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域； 從建立與應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的全過程看，不論是理論模型的設(shè)定還是樣本數(shù)據(jù)的收集，都必須以對經(jīng)濟(jì)理論、對所研究的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象有透徹

6、的認(rèn)識為基礎(chǔ)。綜上所述，計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)確實(shí)是一門經(jīng)濟(jì)學(xué)科。 2、 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？ 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是以經(jīng)濟(jì)理論和事實(shí)為依據(jù)，以數(shù)學(xué)方法和統(tǒng)計(jì)推斷為工具，研究經(jīng)濟(jì)活動(dòng)規(guī)律的一門經(jīng)濟(jì)學(xué)分支。首先，計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是揭示經(jīng)濟(jì)變量之間定量關(guān)系的學(xué)科，研究對象是經(jīng)濟(jì)問題。其次，模型的建立是在已有的經(jīng)濟(jì)理論基礎(chǔ)上對經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的進(jìn)一步解釋，例如消費(fèi)問題，經(jīng)濟(jì)長期增長及商業(yè)周期的波動(dòng)問題。再有，它是一種分析經(jīng)濟(jì)問題的工具。 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)，是對經(jīng)濟(jì)學(xué)的作用存在有某種期待的結(jié)果，它把數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，以使數(shù)理經(jīng)濟(jì)學(xué)構(gòu)造出來的模型得到經(jīng)驗(yàn)上的支持，并獲得數(shù)值結(jié)果。

7、 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)可定義為實(shí)際經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的數(shù)量分析。這種分析乃是基于理論與觀測的并行發(fā)展，而理論與觀測又通過適當(dāng)?shù)耐茢喾椒ǘ靡月?lián)系。 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是一門把經(jīng)濟(jì)理論、數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)推斷作為工具，應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的分析。 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究經(jīng)濟(jì)定律的經(jīng)驗(yàn)判定。 綜述，計(jì)量是經(jīng)濟(jì)理論，數(shù)理經(jīng)濟(jì)，經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)與數(shù)理統(tǒng)計(jì)的混合物，但是它值得作為一門單獨(dú)的學(xué)科來研究。經(jīng)濟(jì)理論所做的陳述或假說大多數(shù)是定性分析的；數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是要用數(shù)學(xué)形式表述經(jīng)濟(jì)理論而不去問理論的可度量性或其經(jīng)驗(yàn)方面的可論證性；經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)的問題主要是收集，加工并通過圖或表的形式以展現(xiàn)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，數(shù)理統(tǒng)計(jì)提供了許多研究工具。 3、

8、建立與應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的主要步驟有哪些？8 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——經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)； 檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷恼_性——模型的假設(shè)檢驗(yàn)； 模型的運(yùn)用——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？ 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，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。政策評價(jià)，是對不同政策執(zhí)行情況的“模擬仿真”； ⑷。檢驗(yàn)與發(fā)展經(jīng)濟(jì)理

9、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)。 5、 時(shí)間序列數(shù)據(jù)和橫截面數(shù)據(jù)有何異同？ 時(shí)間序列數(shù)據(jù):經(jīng)濟(jì)變量在連續(xù)或不連續(xù)的不同時(shí)間內(nèi)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。 截面數(shù)據(jù):同一時(shí)點(diǎn)上一個(gè)或多個(gè)變量收集的數(shù)據(jù)。 時(shí)間序列數(shù)據(jù)和橫截面數(shù)據(jù)，對某個(gè)統(tǒng)計(jì)指數(shù)在不同時(shí)期進(jìn)行觀測，將得到的數(shù)據(jù)按時(shí)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(shí)間序列數(shù)據(jù)。 與此不同，若某個(gè)指標(biāo)在不同的個(gè)體上進(jìn)行觀測，則得到該指標(biāo)的一組橫截面數(shù)據(jù)。 。

10、 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，是很難用有限個(gè)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。 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中考察的是隨機(jī)變量之間的統(tǒng)計(jì)性關(guān)系，由于對變量的測量會有誤差，而且在模型中還可能漏掉了一些影響因素，因此不可避免地會有誤差存在。 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? 1. 2. 3. 4. 5. .解釋變量取值不同，但是被解釋變量的

11、方差相同。 6. 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(gè)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。 　　 后果：若線性回歸模型存在異方差性，則用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(shí)也無法對模型參數(shù)的進(jìn)行有關(guān)顯著性檢驗(yàn)。 克服方法： 9、 多重共線性存在的原因、后果及克服方法。 原因： 解釋變量在時(shí)間上存在著共同變化的趨勢導(dǎo)致了多重共線的

12、產(chǎn)生。 后果： （1）由于估計(jì)量的方差增大，使得估計(jì)量的精度大大降低，因而不能正確判斷各解釋變量對被解釋變量影響的大小。 （2）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(shí)，增大了接受零假設(shè)的可能性，致使錯(cuò)誤地舍去了對因變量有顯著影響的變量。若作區(qū)間預(yù)測也將降低預(yù)測的精度。 （3）解釋變量多重共線時(shí)，雖然可以得到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： （1）除去不重要的解釋變量 （2）獲取額外的數(shù)據(jù)或者新的樣本 （3）重新考慮模型 （4）變量變換 （5）參數(shù)先驗(yàn)信息 10、 自相關(guān)存在的原因、后果及克服方法。 原因：一、慣性 二、設(shè)定偏誤：應(yīng)含而未含變量的情形 三、設(shè)定偏誤：不正確的函數(shù)形式 四、蛛網(wǎng)現(xiàn)象 五、滯后效應(yīng) 六、數(shù)據(jù)的“編造” 四、計(jì)算題(每題10分，共40分) 1、完成Eviews軟件給出的表格與方差分析表格。 2、異方差的識別與消除。 3、多重共線性的識別與消除 4、自相關(guān)的識別與消除 5、模型設(shè)定誤差的識別