《《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》第三版課后題答案李》由會員分享，可在線閱讀，更多相關(guān)《《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》第三版課后題答案李（9頁珍藏版）》請?jiān)谘b配圖網(wǎng)上搜索。

1、參考重點(diǎn)： 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的一般建模過程 第一章課后題( 1.4.5) 1. 什么是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)？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)是經(jīng)濟(jì)學(xué)的一個分支學(xué)科，是以揭示經(jīng)濟(jì)活動中客觀存在的數(shù) 量關(guān)系為內(nèi)容的分支學(xué)科，是由經(jīng)濟(jì)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)學(xué)三者結(jié)合而成的交叉學(xué) 科。 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法揭示經(jīng)濟(jì)活動中各個因素之間的定量關(guān)系，用隨機(jī)性的數(shù) 學(xué)方程加以描述；一般經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué)方法揭示經(jīng)濟(jì)活動中各個因素之間的理論關(guān) 系，用確定性的數(shù)學(xué)方程加以描述。 4.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)模型的主要步驟如下： (1)設(shè)定理論模型，包括 選擇模型所包含的

2、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 —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)測檢驗(yàn)。 5.模型的檢驗(yàn)包括幾個方面？其具體含義是什么？ 答：模型的檢驗(yàn)主要包括：經(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)、 模型的預(yù)測檢驗(yàn)。在經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)中，需要檢驗(yàn)?zāi)Ｐ褪欠穹辖?jīng)濟(jì)意義，檢驗(yàn) 求得的參數(shù)估計(jì)值的符號與大小是否與根據(jù)人們的經(jīng)驗(yàn)和經(jīng)濟(jì)理論所擬訂的期 望值相符合；在統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)中，需要檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蛥?shù)估計(jì)值的可靠性，即檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?的統(tǒng)計(jì)學(xué)性質(zhì)；在計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn)中，

3、需要檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷挠?jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)性質(zhì)，包括 隨機(jī)擾動項(xiàng)的序列相關(guān)檢驗(yàn)、異方差性檢驗(yàn)、解釋變量的多重共線性檢驗(yàn)等； 模型的預(yù)測檢驗(yàn)主要檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蛥?shù)估計(jì)量的穩(wěn)定性以及對樣本容量變化時的靈 敏度，以確定所建立的模型是否可以用于樣本觀測值以外的范圍。 1.相關(guān)分析與 回歸分析的概念、聯(lián)系以及區(qū)別？ 2. 總體隨機(jī)項(xiàng)與樣本隨機(jī)項(xiàng)的區(qū)別與聯(lián)系？ 3?為什么需要進(jìn)行擬合優(yōu)度檢驗(yàn)？ 4. 如何縮小置信區(qū)間？（ P46） 由上式可以看出（1）.增大樣本容量。樣本容量變大，可使樣本參數(shù)估計(jì)量 的標(biāo)準(zhǔn)差減小；同時，在同樣置信水平下， n越大，t分布表中的臨界值越小。 （2）提高模型的擬合優(yōu)度。因?yàn)闃颖緟?shù)估計(jì)量的

4、標(biāo)準(zhǔn)差和殘差平方和呈正 比，模型的擬合優(yōu)度越高，殘差平方和應(yīng)越小。 5. 以一元線性回歸為例，寫出 B 0的假設(shè)檢驗(yàn) 1） .對總體參數(shù)提出假設(shè) H 0: 0=0, H 1: 0 0 2） 以原假設(shè)H0構(gòu)造t統(tǒng)計(jì)量， 3） 由樣本計(jì)算其值 4） 給定顯著性水平，查t分布表得臨界值t /2（n-2） 5） 比較，判斷 若 |t|> t /2（n-2），則拒絕 H 0,接受H 若 |t| t 12（n-2），則拒絕 H 1, 接受H 0； 上屆重點(diǎn)： 一元線性回歸模型的基本假設(shè)、隨機(jī)誤差項(xiàng)產(chǎn)生的原因、最小二乘法、參 數(shù)經(jīng)濟(jì)意義、決定系數(shù)、第二章 PPT里的

5、表（中國居民人均消費(fèi)支出對人均 GDP的回歸）、t檢驗(yàn)（△（平方）代表意義；△（平方）的認(rèn)識）、能夠讀懂 Eviews輸出的估計(jì)結(jié)果 第二章課后題（139.10） 答：計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型考察的是具有因果關(guān)系的隨機(jī)變量間的具體聯(lián)系方 式。由于是隨機(jī)變量，意味著影響被解釋變量的因素是復(fù)雜的，除了解釋變量 的影響外，還有其他無法在模型中獨(dú)立列出的各種因素的影響。這樣，理論模 型中就必須使用一個稱為隨機(jī)干擾項(xiàng)的變量宋代表所有這些無法在模型中獨(dú)立 表示出來的影響因素，以保證模型在理論上的科學(xué)性。 3. —元線性回歸模型的基本假設(shè)主要有哪些？違背基本假設(shè)的模型是否不可 以估計(jì)？答：線性回歸模型的基本假設(shè)

6、有兩大類：一類是關(guān)于隨機(jī)干擾項(xiàng)的， 包括零均值，同方差，不序列相關(guān)，滿足正態(tài)分布等假設(shè)；另一類是關(guān)于解釋 變量的，主要有：解釋變量是非隨機(jī)的，若是隨機(jī)變量，則與隨機(jī)干擾項(xiàng)不相 關(guān)。實(shí)際上，這些假設(shè)都是針對普通最小二乘法的。 在違背這些基本假設(shè)的情況下，普通最小二乘估計(jì)量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)己無多大意義。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)。 假設(shè)1.解釋變量X是確定性變量，不是隨機(jī)變量； 假設(shè)2.隨機(jī)誤差項(xiàng) 具有零均值、同方差和不序列相關(guān)性： E（ 3 / 10 i)=0i=1,2. …，n Va

7、r ( i) = 2i=1,2,…,n Cov( i, j) =0i zijj二 1,2, …,n 假設(shè)3?隨機(jī)誤差項(xiàng) 與解釋變量X之間不相關(guān)： Cov(X i, i)=0i=1,2, …,n 假設(shè)4.服從零均值、同方差、零協(xié)方差的正態(tài)分布 i~N(O, 2)i=1,2, …,n0題為計(jì)算題，見課本P52,答案見P17 第三章經(jīng)典單方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型：多元線性回歸模型上屆重點(diǎn)： F檢驗(yàn)、t檢驗(yàn)調(diào)整的樣本決定系數(shù)、多元”里為什么要對△(平方)系數(shù) 進(jìn)行調(diào)整？第三章課后題(127.9.10) 1?多元線性回歸模型的基本假設(shè)是什么？在證明最小二乘估計(jì)量的無偏性和 有效性的

8、過程中，哪些基本假設(shè)起了作用？ 答：多元線性回歸模型的基本假定仍然是針對隨機(jī)干擾項(xiàng)與針對解釋變量 兩大類的假設(shè)。針對隨機(jī)干擾項(xiàng)的假設(shè)有：零均值，同方差，無序列相關(guān)且服 從正態(tài)分布。針對解釋量的假設(shè)有；解釋變量應(yīng)具有非隨機(jī)性，如果后隨機(jī) 的，則不能與隨機(jī)干擾項(xiàng)相關(guān)；各解釋變量之間不存在 (完全)線性相關(guān)關(guān)系。 在證明最小二乘估計(jì)量的無偏性中，利用了解釋變量非隨機(jī)或與隨機(jī)干擾 項(xiàng)不相關(guān)的假定；在有效性的證明中，利用了隨機(jī)干擾項(xiàng)同方差且無序列相關(guān) 的假定。 2. 在多元線性回歸分析中， t 檢驗(yàn)和 F 檢驗(yàn)有何不同？在一元線性回歸分析 中二者是否有等價(jià)作用？（見課本 P70） 答：在多元線性

9、回歸分析中， t 檢驗(yàn)常被用作檢驗(yàn)回歸方程中各個參數(shù)的顯 著性，而 F 檢驗(yàn)則被用作檢驗(yàn)整個回歸關(guān)系的顯著性。各解釋變量聯(lián)合起來對 被解釋變量有顯著的線性關(guān)系，并不意味著每一個解釋變量分別對被解釋變量 有顯著的線性關(guān)系。 在一元線性回歸分析中，二者具有等價(jià)作用，因?yàn)槎叨际菍餐募僭O(shè) ——解釋變量的參數(shù)等于零一一進(jìn)行檢驗(yàn)。 7、9、10題為計(jì)算題，見課本 P91，答案見P53 第四章經(jīng)典單方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型：放寬基本假定的模型 1. 以多元線性回歸為例說明異方差性會產(chǎn)生怎樣的后果？（可能為論述題） 2. 檢驗(yàn)、修正異方差性的方法？ 3. 以多元線性回歸為例說明序列相關(guān)會產(chǎn)生怎樣的

10、后果？（預(yù)測，矩陣表達(dá) 式推到） 4. 檢驗(yàn)、修正序列相關(guān)的方法？ 5. 什么是 DW 檢驗(yàn)法（前提條件）？ 6. 以多元線性回歸為例說明多重共線性會產(chǎn)生怎樣的后果 7. 檢驗(yàn)、修正多重共線性的方法？ 8. 隨機(jī)解釋變量問題的三種分類？分別造成的后果是什么？ 9. 工具變量法的前提假設(shè) 1）與所替代的隨機(jī)解釋變量高度相關(guān) 2）與隨機(jī)干擾項(xiàng)不相關(guān) 3）與模型中其他解釋變量不相關(guān)，以避免出現(xiàn)多重共線性 上屆重點(diǎn)： 異方差、序列相關(guān)、多重共線性等違背基本假設(shè)的情況產(chǎn)生原因、后果、 識別方式方法、D.W、廣義差分法 第四章課后題（ 1.2） 1、2題為計(jì)算題，見課本P134

11、,答案見P84 第五章經(jīng)典單方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型：專門問題 上屆重點(diǎn)： 虛擬變量的含義與設(shè)定、滯后變量的含義、為何加入滯后和虛擬變量 第五章課后題（ 1.3.4.10） 1. 回歸模型中引入虛擬變量的作用是什么？有哪幾種基本的引入方式？它們 各適合用 加法方式與乘法方式是最主要的引入方式。 前者主要適用于定性因素對截距項(xiàng)產(chǎn)生影響的情況，后者主要適用于定性 因素對斜率項(xiàng)產(chǎn)生影響的情況。除此外，還可以加法與乘法組合的方式引入虛 擬變量，這時可測度定性因素對截距項(xiàng)與斜率項(xiàng)同時產(chǎn)生影響的情況。 3?滯后變量模型有哪幾種類型？分布滯后模型使用 OLS方法存在哪些問題? 答：滯后變量模型有

12、分布滯后模型和自回歸模型兩大類，前者只有解釋變量及 其滯后變量作為模型的解釋變量，不包含被解釋變量的滯后變量作為模型的解 釋變量；而后者則以當(dāng)期解釋變量與被解釋變量的若干期滯后變量作為模型的 解釋變量。分布滯后模型有無限期的分布滯后模型和有限期的分布滯后模型； 自回歸模型又以Coyck模型、自適應(yīng)預(yù)期模型和局部調(diào)整模型最為多見。 分布滯后模型使用OLS法存在以下問題：（1）對于無限期的分布滯后模型， 由于樣本觀測值的有限性，使得無法直接對其進(jìn)行估計(jì)。 （2）對于有限期的分布 滯后模型，使用OLS方法會遇到：沒有先驗(yàn)準(zhǔn)則確定滯后期長度，對最大滯后 期的確定往往帶有主觀隨意性；如果滯后期較長，由

13、于樣本容量有限，當(dāng)滯后 變量數(shù)目增加時，必然使得自由度減少，將缺乏足夠的自由度進(jìn)行估計(jì)和檢 驗(yàn)；同名變量滯后值之間可能存在高度線性相關(guān)，即模型可能存在高度的多重 共線性。 4. 產(chǎn)生模型設(shè)定偏誤的主要原因是什么？模型設(shè)定偏誤的后果以及檢驗(yàn)方法 有哪些？答：產(chǎn)生模型設(shè)定偏誤的原因主要有：模型制定者不熟悉相應(yīng)的理論 知識；對經(jīng)濟(jì)問題本身認(rèn)識不夠或不熟悉前人的相關(guān)工作：模型制定者手頭沒 有相關(guān)變量的數(shù)據(jù)；解釋變量無法測量或數(shù)據(jù)本身存在測量誤差。 模型設(shè)定偏誤的后果有：（1）如果遺漏了重要的解釋變量，會造成 OLS古 計(jì)量在小樣本下有偏，在大樣本下非一致；對隨機(jī)干擾項(xiàng)的方差估計(jì)也是有偏 的。（ 2

14、）如果包含了無義，而且古計(jì)結(jié)果也不同。 對模型設(shè)定偏誤的檢驗(yàn)方法有：檢驗(yàn)是否含有無關(guān)變量，可以使用 t 檢驗(yàn) 與F檢驗(yàn)完成：檢驗(yàn)是否有相關(guān)變量的遺漏或函數(shù)形式設(shè)定偏誤，可以使用殘 差圖示法，Ramsey提出的RESETS驗(yàn)來完成。 10. 簡述約化建模理論與傳統(tǒng)理論的異同點(diǎn)？ 答：Hendry的約化建模理論的核心是 從一般到簡單”的建模思想，即首先 提出一個包括各種因素在內(nèi)的 “一般”模型，然后再通過觀測數(shù)據(jù)，利用各種檢 驗(yàn)對模型進(jìn)行檢驗(yàn)并化簡，最后得到一個相對簡單的模型。傳統(tǒng)建模理論的主 導(dǎo)思想是 “從簡單到復(fù)雜 ”的建模思想，它首先提出一個簡單的模型，然后從各 種可能的備選變量中選擇

15、適當(dāng)?shù)淖兞窟M(jìn)入模型，最后得到一個與數(shù)據(jù)擬合較好 的較為復(fù)雜的模型。 從二者的主要聯(lián)系上看，它們都以對經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的解釋為目標(biāo)，以已有的經(jīng) 濟(jì)理論為建模依據(jù)，以對數(shù)據(jù)的擬合程度作為模型優(yōu)劣的重要的判定標(biāo)準(zhǔn)之 一，也都有若干檢驗(yàn)標(biāo)推。 從二者的主要區(qū)別上看，傳統(tǒng)的建模理論往往更依賴于某種單一的經(jīng)濟(jì)理 論，舊“從一般到簡單 ”的建模理論則更注重將各種不同經(jīng)濟(jì)理論納入到最初的 “一般 ”模型中，甚至更多地是從直覺和經(jīng)驗(yàn)來建立 “一般 ”的模型；盡管兩者都有 若干種檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)，但約化建模理論從實(shí)踐上有更大量的診斷性檢驗(yàn)來看每一步 建模的可行性，或?qū)ふ腋纳颇Ｐ偷穆窂剑号c傳統(tǒng)建模實(shí)踐中存在的過渡 “數(shù)據(jù)開 采

16、”問題相比，由于約化建模理論的初估模型是一個包括所有可能變量的 “一般 模型，因此也就避免了過度的 “數(shù)據(jù)開采 ”問題；另外，由于初始模型的 “一般” 性，所有研究者在建模的初期往往有著相同的 “起點(diǎn) ”，因此，在相同的約化程 序下，最后得到的最終模型也應(yīng)該是相同的。而傳統(tǒng)建模實(shí)踐中對同一經(jīng)濟(jì)問 題往往有各種不同經(jīng)濟(jì)理論來解釋，如果不同的研究者采用不同的經(jīng)濟(jì)理論建 模，得到的最終模型也會不同。當(dāng)然，由于約化建模理論有更多的檢驗(yàn)，使得 建模過程更復(fù)雜， 上屆重點(diǎn)： 內(nèi)生變量、外生變量、先定變量、結(jié)構(gòu)式模型、簡化式模型、參數(shù)關(guān)系體 系、模型識別 第六章課后題（ 1.2.3.） 1. 為什么

17、要建立聯(lián)立方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型？聯(lián)立方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型適用于 什么樣的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象？ 答：經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象是極為復(fù)雜的，其中諸因素之間的關(guān)系，在很多情況下，不 是單一方程所能描述的那種簡單的單向因果關(guān)系，而是相互依存，互為因果 的，這時，就必須用聯(lián)立的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方程才能描述清楚。 所以與單方程適用于單一經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的研究相比，聯(lián)立方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型 適用于描述復(fù)雜的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象，即經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)。 2. 聯(lián)立方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的識別狀況可以分為幾類？其含義各是什么？ 答：聯(lián)立方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的識別狀況可以分為可識別和不可識別，可識別 又分為恰好識別和過度識別。 如果聯(lián)立方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型中某個結(jié)構(gòu)方程不具有確定

18、的統(tǒng)計(jì)形式，則 稱該方程為不可識別，或者根據(jù)參數(shù)關(guān)系體系，在已知簡化式參數(shù)估計(jì)值時， 如果不能得到聯(lián)立方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型中某個結(jié)構(gòu)方程的確定的結(jié)構(gòu)參數(shù)估計(jì) 值，稱該方程為不可識別。如果一個模型中的所有隨機(jī)方程都是可以識別的， 則認(rèn)為該聯(lián)立方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型系統(tǒng)是可以識別的。反過來，如果一個模型 系統(tǒng)中存在一個不可識別的隨機(jī)方程，則認(rèn)為該聯(lián)立方程汁量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型系統(tǒng) 是不可以識別的。如果某一個隨機(jī)方程具有唯一一組參數(shù)估計(jì)量，稱其為恰好 識別；如果某一個隨機(jī)方程具有多組參數(shù)估計(jì)量，稱其為過度識別。 3. 聯(lián)立方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的單方程估計(jì)有哪些主要方法？其適用條件和統(tǒng) 計(jì)性質(zhì)各 段最小二乘法 （

19、2SLS。） 狹義的工具變量法（IV）和間接最小二乘法（ILS只適用于恰好識別的結(jié)構(gòu)方程 的估計(jì)。 兩階段最小二乘法（2SLs既適用于恰好識別的結(jié)構(gòu)方程，又適用于過度識別 的結(jié)構(gòu)方程。 用工具變量法估計(jì)的參數(shù)，一般情況下，在小樣本下是有偏的，但在大樣 本下是漸近無偏的。如果選取的工具變量與方程隨機(jī)干擾項(xiàng)完全不相關(guān)，那么 其參數(shù)估計(jì)量是無偏估計(jì)量。對于間接最小二乘法，對簡化式模型應(yīng)用普通最 小二乘法得到的參數(shù)估計(jì)量具有線性性、無偏性、有效性。通過多數(shù)關(guān)系體系 計(jì)算得到結(jié)構(gòu)方程的結(jié)構(gòu)參數(shù)估計(jì)量在小樣本下是有偏的，在大樣本下是漸近 無偏的。采用二階段最小二乘法得到結(jié)構(gòu)方程的結(jié)構(gòu)參數(shù)估計(jì)量在小樣本下是 有偏的，在大樣本下是漸近無偏的。補(bǔ)充資料 計(jì)算題（一） 給出多元線性回歸的結(jié)果 1. 判斷模型估計(jì)的結(jié)果如何，擬合效果如何？ 2. 說明每一個參數(shù)所代表的經(jīng)濟(jì)意義？ 3. 判斷有沒有違背四個基本假設(shè)？ 計(jì)算題（二） 給出數(shù)值，計(jì)算： 1. t檢驗(yàn)，F(xiàn)檢驗(yàn)的自由度 2. 在給定顯著性水平下參數(shù)是否顯著？ 3. 估計(jì)值是有偏、無偏、有效？ 計(jì)算題（三） 加入虛擬變量 D1,D2,D3 問：虛擬變量的經(jīng)濟(jì)含義？ 9 / 10