《《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》復(fù)習(xí)重點(diǎn)及答案》由會(huì)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(yè)珍藏版)》請(qǐng)?jiān)谘b配圖網(wǎng)上搜索。
1、各位同學(xué):請(qǐng)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(qǐng)大家?guī)嫌?jì)算器,平時(shí)成績(jī)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(mén)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(duì)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(cè)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(huà)出樣本回歸線
BLUE估計(jì)量、BLUE:最優(yōu)線性無(wú)偏估計(jì)量, 其估計(jì)量是無(wú)偏估計(jì)量,且在所有的無(wú)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(wú)法估計(jì)
方差分析模型、解釋變量?jī)H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(hào)表示為:
自相關(guān)常見(jiàn)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(méi)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(lái)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(lái)分析用了超過(guò)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(lái)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(hào)填在題干后面的括號(hào)內(nèi)。每小題2分,共20分)
三、簡(jiǎn)答題(每題5分,共20分)
1、為什么說(shuō)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是一門(mén)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(guó)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(duì)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(guò)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(duì)經(jīng)濟(jì)理論、對(duì)所研究的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象有透徹
6、的認(rèn)識(shí)為基礎(chǔ)。綜上所述,計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)確實(shí)是一門(mén)經(jīng)濟(jì)學(xué)科。
2、 為什么說(shuō)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(mén)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(duì)象是經(jīng)濟(jì)問(wèn)題。其次,模型的建立是在已有的經(jīng)濟(jì)理論基礎(chǔ)上對(duì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的進(jìn)一步解釋,例如消費(fèi)問(wèn)題,經(jīng)濟(jì)長(zhǎng)期增長(zhǎng)及商業(yè)周期的波動(dòng)問(wèn)題。再有,它是一種分析經(jīng)濟(jì)問(wèn)題的工具。
計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué),是對(duì)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(lái)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(cè)的并行發(fā)展,而理論與觀測(cè)又通過(guò)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(mén)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(mén)單獨(dú)的學(xué)科來(lái)研究。經(jīng)濟(jì)理論所做的陳述或假說(shuō)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(wèn)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(wèn)題主要是收集,加工并通過(guò)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(shuō)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(lái)自模型的假說(shuō)——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(cè)、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(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
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(duì)某個(gè)統(tǒng)計(jì)指數(shù)在不同時(shí)期進(jìn)行觀測(cè),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(cè),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(shuō)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(lái)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(duì)變量的測(cè)量會(huì)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(huì)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(wú)法對(duì)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(shì)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(duì)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(duì)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(duì)因變量有顯著影響的變量。若作區(qū)間預(yù)測(cè)也將降低預(yù)測(cè)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(cè)值稍微有所變化,估計(jì)量就會(huì)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(shí)別與消除。
3、多重共線性的識(shí)別與消除
4、自相關(guān)的識(shí)別與消除
5、模型設(shè)定誤差的識(shí)別