当前位置：文档之家› 放宽基本假定的计量经济模型

放宽基本假定的计量经济模型

( 异方差、自相关和多重共公线性模型 )

一、单选题

1.容易产生异方差的数据是（ C ）

A 、时间序列数据

B 、虚变量数据

C 、横截面数据

D 、年度数据

2.下列哪种方法不能用来检验异方差（ D ）

A 、Ｇ—Ｑ检验

B 、H.White 检验

C 、Glejser 检验

D 、D W -检验

3.如果回归模型中的随机误差项存在异方差，则模型参数的普通最小二乘估计量是（ B ）

A 、无偏、有效估计

B 、无偏、非有效估计量

C 、有偏、有效估计量

D 、有偏、非有效估计量

4.设回归模型为i i i Y X βμ=+，其中22(),i i Var X μσ=则β的有效估计量为（ D ）

A 、2XY X β=∑∑

B 、22

()n XY X Y n X X β-=-∑∑∑∑∑ C 、Y X β= D 、1Y n X

β=∑ 5. 当模型中出现异方差现象时，估计参数的适当方法是（A ）

A 、加权最小二乘估计法

B 、工具变量法

C 、广义差分法

D 、使用非样本先验信息

7.设回归模型为01i i i Y X ββμ=++，其中22(),i i Var X μσ=则用加权最小二乘估计法估计模型时，应将模型变换为（ C ）

、01Y X ββμ= B

、01Y ββμ=+C 、01///Y X X X ββμ=++ D 、22201////i Y X X X X X ββμ=++

8.下列哪种形式的序列相关可用..DW 统计量来检验，

（t ε为具有零均值、常数方差，且不存在序列相关的随机变量）（ A ）

A 、1t t t μρμε-=+

B 、1122t t t t μρμρμε--=+++

C 、t t μρε=

D 、21t t t μρερε-=++ 9.给定显著水平，若..DW 统计量的下和尚临界值分别为

L d 和U d 来检验，则

当..L U d DW

d <<时，可以认为随机误差项（ D ） A 、存在一阶正自相关 B 、存在一阶负自相关

C 、不存在序列相关

D 、存在序列相关与否不能断定

10.采用一阶差分模型克服一阶线性自相关问题是用于下列哪种情况（ B ）

A 、0ρ≈

B 、1ρ≈

C 、10ρ-<<

D 、01ρ<<

11.根据一个30n =的样本估计01??i i i

Y X ββμ=++后计算得.. 1.2DW =，已知在5%的显著水平下， 1.35L d =， 1.49U d =，则认为原模型（ C ）

A 、不存在一序列自相关

B 、不能断定是否存在一阶自相关

C 、存在正的一阶自相关

D 、存在负一阶自相关

12.对于模型01t t t Y X e ββ=++，以ρ表示t e 与1t e -之间的线性相关系数(1,2,,)t n =，则下面明显错误的是（B ）

A 、0.8,..0.4DW

ρ== B 、0.8,..0.4DW ρ=-=- C 、1,..0DW

ρ== D 、0,..2DW ρ== 14.应用D W -检验须满足的条件不包括（D ）

A 、模型包含截距项

B 、模型解释变量不能包含被解释变量的滞后项

C 、样本容量足够大

D 、解释变量为随机变量

16.在线性回归模型中，若解释变量1X 和2X 的观测值成比例，即12X kX =，其中为非零常数，则表明模型中存在（ B ）

A 、异方差

B 、多重共线性

C 、序列相关

D 、设定误差

二、多选题

1. 异方差的检验方法有（ ABCE ）

A、图示检验法

B、Glejser 检验

C、H.White检验

D、..

DW检验

E、Ｇ—Ｑ检验

3. 下列可能导致模型产生序列相关的因素有（A BCD ）

A、模型形式被误设

B、经济序列本身的惯性

C、模型中漏掉了重要的带有自相关的解释变量

D、数据的编造

E、数据的规律差异

4. 序列相关的检验方法有（CDE ）

A、Glejser 检验

B、H.White检验

C、图示检验法

D、回归检验

E、..

DW检验

5. 当模型存在序列相关时，对参数估计量的影响包括（ABC ）

A、参数估计量非有效

B、变量的显著性检验失去意义

C、模型的预测失败

D、参数估计量的方差被低估

E、参数估计量的方差被高估

6. 多重共线性产生的主要原因有（ABCD ）

A、经济变量之间往往存在同方向的变化趋势

B、经济变量之间往往存在密切的关联度

C、在模型中采用滞后变量也容易引起多重共线性

D、在建模过程中由于解释变量选择不当，引起了变量之间的多重共线性

E、以上都不正确

7. 检验多重共线性严重的方法有（BDE）

A、等级相关系数法

B、方差膨胀因子法

C、工具变量分法

D、判定系数检验法

E、逐步回归法

6. 多重共线性解决的主要方法有（ABCDE）

A、保留重要的解释变量，去掉次要的或可代替的解释变量

B、利用先验信息改变参数的约束形式

C 、变换模型的形式

D 、综合使用时序数据与截面数据

E 、逐步回归法以及增加样本容量

7. 当模型中解释变量间存在高度的多重共线性时（ACD ）

A 、各个解释变量对被解释变量的影响将难于精确鉴定

B 、部分解释变量与随机干扰项之间将高度相关

C 、估计量的精度将大幅下降

D 、估计量对于样本容量的变动将十分敏感

E 、模型的随机误差项也将序列相关

8. 下列计量经济分析，中很可能存在异方差问题的有（ABD ）

A 、用横截面数据建立家庭消费收入水平的回归模型

B 、用横截面数据建立产出队劳动和资本的回归模型

C 、以30年的时序数据建立某种商品的市场供需模型

D 、以国民经济核算帐户为基础构造宏观计量经济模型

9. 关于..DW 检验下列说法正确的有（ABCD ）

A 、..DW 检验知识用于一阶线性自回归形式的序列相关检验，且样本容量要充分大；

B 、..DW 统计量的取值区间是[0，4]；

C 、当..2DW =时，对应的相关系数为零，表明不存在序列相关；

D 、当..DW 统计量的直落在区间[,]L U d d 或[4,4]U L d d --上时，无法确定随机误差项是否存在自相关性；

E 、当..DW 接近4时，相关系数接近于1，表明存在完全正的一阶自相关。

三、判断题

1.当模型中出现异方差、自相关和多重共线性时，最小二乘估计将是有偏的，并不在具有有效性。（F ）

2.存在异方差时，普通最小二乘估计通常会高估参数的方差。（F ）

3.Goldfled-Quandt 检验是用来检验异方差的，可用于检验各种类型的异方差。（ F ）

4.当模型存在自相关时，可用D W

-法进行检验，不需任何前提条件。（F）

5. ..

DW值在0和4之间，数值越小说明正相关程度越大，数值越大说明负相关程度越大。（T ）

6. 用滞后的被解释变量作解释变量，模型随机干扰项必然存在序列相关，这时D W

-检验就不是用了。（T）

7. 发现模型中存在随机干扰项序列相关时，都可以利用差分法来消除自相关。（ F ）

8. 当用于检验方程线性显著的F统计量与单个系数显著性的t统计量结果矛盾时，可以认为出现了严重的多重共线性。（T）

9.当存在严重的多重共线性时，普通最小二乘估计往往会低估参数估计量的方差。（T）

10.变量的两两高度相关并不表示高度多重共线性，变量不存在两两高度相关表示不存在高度多重共线性。（F）

11.由于多重共线性不会影响到随机干扰项的方差，因此如果分析的目的仅仅是预测，则多重共线性是无害的。（F）

12.含有随机解释变量的线性回归模型，其普通最小二乘估计量都是有偏的。（ F）

四、简答题与证明题

1.什么是异方差？异方差的来源是什么？

2.模型存在异方差时，会对回归参数的估计与检验产生什么影响？

3.简述异方差性检验方法的共同思路。

4.简述加权最小二乘估计方法的原理。

5.序列相关违背了哪项基本假定？其来源有哪些？检验方法有哪些，都是用于何种形式的序列相关检验？

6.简述序列相关性检验方法的共同思路。

7.简述序列相关带来的后果。

8.什么是多重共线性？产生多重共线性的经济背景是什么？多重共线性的危害是什么？为什么会造成这些危害？检验多重共线性的方法思路是什么？有哪些克服方法？（参考教材）

五、计算题和分析题

1.现有20个家庭的年收入和消费支出资料如下表（单位：千克）。

（1）用普通最小二乘法估计家庭消费函数：01t t t y b b x u =++；

（2）用戈德菲尔特-匡特检验异方差性；

（3）用怀特检验、戈里瑟检验和帕克检验进行异方差性检验；

（4）用加权最小二乘法估计家庭消费函数：01t t t y b b x u =++。

20个家庭的年收入和消费支出资料

年收入额

年消费额年收入额年消费额 22.3

19.9 想· 8.0 32.2

31.2 34.5 33.1 36.6

31.8 38 33.5 12.1

12.1 14.1 13.1 42.3

40.7 16.4 14.8 6.2

6.1 24.1 21.6 44.2

38.6 30.1 29.3 26.1

25.5 28.3 25.0 10.3 10.3 18.2 17.9 40.2 38.8 20.1 19.8

利用Eviews 软件求解

t t x y

903.0777.0?+=；加权后t t x y 917.0590.0?+= 4.现有x 和Y 的样本观测值如下表。（10分）

假设Y 对X 的回归模型为i i i u X Y +=β，且0)(,)(,0)(22===s t t t t u u E X u E u E σ（s t ≠）。试求该模型中β的最佳线性无偏估计值。

解：因为t t X u E 22)(σ=，即t t X u D 2)(σ=，所以可以原来模型化为一个同方差模型： i i i i i i

X u X X X Y +=β

在计算过程中，将观测样本),(i i Y X 除以i X 得到新的样本序列（),(

i i i i X Y X X ）

进行OLS 估计，得到67.24?=β 或者直接利用结果：67.24506

.137?2===???? ?????? ?????? ??=∑∑∑∑i i i i i i i i X Y X X X X X Y β 5.有一个如下回归方程，共95个样本点：

12334? 1.39.23 1.811.9,0.95t t t t t y

x x b x x DW =++++= 写出D-W 检验法的步骤，并根据给出的数据，判断该模型是否存在自相关。 D-W 步骤：

（1）计算DW 值

（2）给定α，由n 和k 的大小查DW 分布表，得临界值dL 和dU

（3）比较、判断

若 0

4－dU

4－dL

由于D-W=0.95

所以模型存在自相关性。

6.下面的回归方程是由OLS 法估计得到的，样本点24个：? 1.3 2.7,t t y

x =+ 1.31DW =。判断该模型是否存在自相关。

7.在研究生产中劳动服价值所占份额的变动时，根据美国1949-1964年数据，对初级金属工业得到如下结果：

模型A ：2?0.45290.0041( 3.9608)0.52840.8252

t y

t t R DW =-=-==

模型B ：22?0.47860.00410.0005( 3.2724)(2.7777)0.6629 1.82

t y

t t t R DW =-+=-==

其中劳动份额，时间。

（1）模型A 与模型B 哪个存在序列相关？取0.05α=。

（2）如果模型A 中存在序列相关，而模型B 却不存在，则前者存在序列相关的原因何在？

（3）这个例子告诉我们在序列相关的检验中，DW 统计量有哪些优点？解：根据W D .的下和上临界值，在显著水平为5%的条件下，模型A 具有自相关性，模型B 不存在自相关性，模型A 存在序列相关是由于它误用了回归模型，即遗漏了2t 项。

建立计量经济学模型的步骤和要点1

阅读使人充实，会谈使人敏捷，写作使人精确。——培根建立计量经济学模型的步骤和要点一、理论模型的设计对所要研究的经济现象进行深入的分析，根据研究的目的，选择模型中将包含的因素，根据数据的可得性选择适当的变量来表征这些因素，并根据经济行为理论和样本数据显示出的变量间的关系，设定描述这些变量之间关系的数学表达式，即理论模型。生产函数就是一个理论模型。理论模型的设计主要包含三部分工作，即选择变量、确定变量之间的数学关系、拟定模型中待估计参数的数值范围。 1、确定模型所包含的变量在单方程模型中，变量分为两类。作为研究对象的变量，也就是因果关系中的“果”，例如生产函数中的产出量，是模型中的被解释变量；而作为“原因”的变量，例如生产函数中的资本、劳动、技术，是模型中的解释变量。确定模型所包含的变量，主要是指确定解释变量。可以作为解释变量的有下列几类变量：外生经济变量、外生条件变量、外生政策变量和滞后被解释变量。其中有些变量，如政策变量、条件变量经常以虚变量的形式出现。严格他说，上述生产函数中的产出量、资本、劳动、技术等，只能称为“因素”，这些因素间存在着因果关系。为了建立起计量经济学模型，必须选择适当的变量来表征这些因素，这些变量必须具有数据可得性。于是，我们可以用总产值来表征产出量，用固走资产原值来表征资本，用职工人数来表征劳动，用时间作为一个变量来表征技术。这样，最后建立的模型是关于总产值、固定资产原值、职工人数和时间变量之间关系的数学表达式。下面，为了叙述方便，我们将“因素”与“变量”间的区别暂时略去，都以“变量”来表示。关键在于，在确定了被解释变量之后，怎样才能正确地选择解释变量。首先，需要正确理解和把握所研究的经济现象中暗含的经济学理论和经济行为规律。这是正确选择解释变量的基础。例如，在上述生产问题中，已经明确指出属于供给不足的情况，那么，影响产出量的因素就应该在投入要素方面，而在当前，一般的投入要素主要是技术、资本与劳动。如果属于需求不足的情况，那么影响产出量的因素就应该在需求方面，而不在投入要素方面。这时，如果研究的对象是消费品生产，应该选择居民收入等变量作为解释变量；如果研究的对象是生产资料生产，应该选择固定资产投资总额等变量作为解释变量。由此可见，同样是建立生产模型，所处的经济环境不同、研究的行业不同，变量选择是不同的。法拉兹·日·阿卜——学问是异常珍贵的东西，从任何源泉吸收都不可耻。．阅读使人充实，会谈使人敏捷，写作使人精确。——培根其次，选择变量要考虑数据的可得性。这就要求对经济统计学有透彻的了解。计量经济学模型是要在样本数据，即变量的样本观测值的支持下，采用一定的数学方法估计参数，以揭示变量之间的定量关系。所以所选择的变量必须是统计指标体系中存在的、有可靠的数据来源的。如果必须引入个别对被解释变量有重要影响的政策变量、条件变量，则采用虚变量的样本观测值的选取方法。

计量经济学模型

多元线性回归模型一、建立模型社会物流总费用受多种综合因素的影响，如运输费用、仓储费用、包装费用、装卸搬运费用、流通加工费用、信息处理费用等，而其中最重要的因素就是运输费用和仓储费用，即运输费用和仓储费用与社会物流总费用之间存在单方向的因果关系；由此，我们可设以下回归模型：Yi=b0+b1*x1i+b2*x2i+ ui 现在以中国1995年至2004年物流总费用占GDP比例（%）的资料进行回归分析，并对估计模型进行检验。 1995年至2004年物流总费用占GDP比例（%）在Eviews中新建工作簿，定义变量“商品价格”（x1）、“消费者人均月收入”（x2）及“商品需求量”（y），并输入相关数据，得出相应散点图如下： ①x1 与y 的散点图为：

②x2与y 的散点图为：由两张散点图不能明确的看出x1、x2与y之间存在线性关系，故通过Eviews 软件计算，得出估计模型的参数结果如下：

由以上数据可知回归方程为： Y=11.57032+0.405599*x1 +0.794365*x2 （5.07）（2.67）（7.69） 1499.02=R 8909.02=R 37.62689=F 二、模型检验 1、经济意义检验： ①b0=11.57032，在运输费用与仓储费用接近于零时，仍存在其他物流费用；②b1=0.405599，说明运输费用与社会物流总费用之间存在正的线性关系，运输费用每增加1%，社会物流总费用增加0.405599% ③b2= 0.794365，说明仓储费用与社会物流总费用之间存在正的线性关系，仓储费用每增加1%，社会物流总费用增加0.794365% 2、计量经济学检验： ①拟合优度检验：本模型的拟合优度系数为0.914898，表明本模型具有较高的拟合优度，x1、x2对y 的解释能力较好； ②变量的显著性检验（t 检验）：方程的截距项和斜率项的t 检验值分别为5.07、2.67、7.69，均大于5%显著性水平下自由度为n-2=8的临界值t0.025(8)=1.860，模型参数估计显著，拒绝原假设H0； ③方程的显著性检验（F 检验）：有上图可知，F-statistic =37.62689；Prob(F-statistic)

中级计量经济学讲义_第二章第一节数学基础 (Mathematics)第一节矩阵(Matrix)及

上课材料之二：第二章数学基础 (Mathematics) 第一节矩阵(Matrix)及其二次型(Quadratic Forms) 第二节分布函数(Distribution Function)，数学期望(Expectation)及方差(Variance) 第三节数理统计（Mathematical Statistics ）第一节矩阵及其二次型(Matrix and its Quadratic Forms) 2.1 矩阵的基本概念与运算一个m ×n 矩阵可表示为：矩阵的加法较为简单，若C=A +B ，c ij =a ij +b ij 但矩阵的乘法的定义比较特殊，若A 是一个m ×n 1的矩阵，B 是一个n 1×n 的矩阵，则C =AB 是一个m ×n 的矩阵，而且∑== n k kj ik ij b a c 1，一般来讲，AB ≠BA ，但如下运算是成立的： ● 结合律（Associative Law ） (AB )C =A （BC ） ● 分配律（Distributive Law ） A (B +C )=AB +AC 问题：(A+B)2=A 2+2AB+B 2是否成立？向量（Vector ）是一个有序的数组，既可以按行，也可以按列排列。行向量(row ve ctor)是只有一行的向量，列向量(column vector)只有一列的向量。如果α是一个标量，则αA =[αa ij ]。矩阵A 的转置矩阵(transpose matrix)记为A '，是通过把A 的行向量变成相应的列向量而得到。显然(A ')′=A ，而且（A +B ）′=A '+B '， ● 乘积的转置（Transpose of ａ production ） A B AB ''=')(，A B C ABC '''=')(。 ● 可逆矩阵（inverse matrix ），如果n 级方阵(square matrix)A 和B ，满足AB=BA=I 。则称A 、B 是可逆矩阵，显然1-=B A ，1-=A B 。如下结果是成立的： 1111111)()()()(-------='='=A B AB A A A A 。 2.2 特殊矩阵 1）恒等矩阵(identity matrix)

计量经济学模型建立与分析.doc

影响财政收入的若干因素分析一、问题提出我们如果把经济增长当做源，财政收入当做流，又或者把经济增长当做是源，财政收入当做叶，源远才能长，根深才能叶茂。经济增长带动财政收入的增长。随着改革开放，我国经济快速发展，我国的财政收入逐年增长。二、变量设置我国财政收入的主要来源于税收收入、罚没收入、专项收入、政府基金收入、行政事业单位收费收入、国有资本经营收益、国债收入、其他收入等。我们将挑选税收收入、行政事业收入、上一年财政收入作为解释变量。来就影响财政收入的这几个因素作进一步的分析。三、建立模型 εββββ++++=3322110x x x y y 为财政收入为，1x 表示税收收入，2x 表示行政事业性收入，3x 表示上一年财政收入。ε 表示其他随机影响因素。四、数据收集影响财政收入的若干影响因素资料表时间财政收入税收收入行政事业性收费时间上一年财政收入 1990 576.95 1985 2004.82 1991 697 1990 2821.86 1992 885.45 1991 2990.17 1993 1317.83 1992 3296.91 1994 1722.5 1993 4255.3 1995 2234.85 1994 5126.88 1996 3395.75 1995 6038.04 1997 2414.32 1996 6909.82 1998 1981.92 1997 8234.04

1999 2354.28 1998 9262.8 2000 2654.54 1999 10682.58 2001 3090 2000 12581.51 2002 3238 2001 15301.38 2003 3335.74 2002 17636.45 2004 3208.42 2003 20017.31 2005 3858.19 2004 24165.68 2006 4216.8 2005 28778.54 2007 4681.053 2006 34804.35 2008 4835.807 2007 45621.97 2009 4589.11 2008 54223.79 数据来源：《中国统计年鉴》（2010）五、具体的spss软件分析如下： Regression [DataSet0] 变量的进入 (模型的线性显著性分析) （回归系数）六、模型检验

计量经济学案例分析

第二章案例分析研究目的：分析各地区城镇居民计算机拥有量与城镇居民收入水平的关系，对更多规律的研究具有指导意义. 一．模型设定 2011年年底城镇居民家庭平均每百户计算机拥有量Y 与城镇居民平均每人全年家庭总收入X 的关系图2.1 各地区城镇居民每百户计算机拥有量与人均总收入的散点图由图可知，各地区城镇居民每百户计算机拥有量随着人均总收入水平的提高而增加，近似于线性关系，为分析其数量性变动规律，可建立如下简单线性回归模型： Y t =β1+β2X t +u t 50 60 708090100 110120130140 X Y

二．估计参数假定所建模型及其随机扰动项u i满足各项古典假设，用普通最小二乘法（OLSE）估计模型参数.其结果如下：表2.1 回归结果 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 11/13/17 Time: 12:50 Sample: 1 31 Included observations: 31 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 11.95802 5.622841 2.126686 0.0421 X 0.002873 0.000240 11.98264 0.0000 R-squared 0.831966 Mean dependent var 77.08161 Adjusted R-squared 0.826171 S.D. dependent var 19.25503 S.E. of regression 8.027957 Akaike info criterion 7.066078 Sum squared resid 1868.995 Schwarz criterion 7.158593 Log likelihood -107.5242 Hannan-Quinn criter. 7.096236 F-statistic 143.5836 Durbin-Watson stat 1.656123 Prob(F-statistic) 0.000000 由表2.1可得， β1=11.9580，β2=0.0029 故简单线性回归模型可写为： ^ Y X t t=11.9580+0.0029 其中：SE(β1)=5.6228, SE(β2)=0.0002 R-squared=0.8320，F=143.5836，n=31

计量经济学习题与解答

第五章经典单方程计量经济学模型：专门问题一、内容提要本章主要讨论了经典单方程回归模型的几个专门题。第一个专题是虚拟解释变量问题。虚拟变量将经济现象中的一些定性因素引入到可以进行定量分析的回归模型，拓展了回归模型的功能。本专题的重点是如何引入不同类型的虚拟变量来解决相关的定性因素影响的分析问题，主要介绍了引入虚拟变量的加法方式、乘法方式以及二者的组合方式。在引入虚拟变量时有两点需要注意，一是明确虚拟变量的对比基准，二是避免出现“虚拟变量陷阱”。第二个专题是滞后变量问题。滞后变量包括滞后解释变量与滞后被解释变量，根据模型中所包含滞后变量的类别又可将模型划分为自回归分布滞后模型与分布滞后模型、自回归模型等三类。本专题重点阐述了产生滞后效应的原因、分布滞后模型估计时遇到的主要困难、分布滞后模型的修正估计方法以及自回归模型的估计方法。如对分布滞后模型可采用经验加权法、Ａlmon多项式法、Koyck方法来减少滞项的数目以使估计变得更为可行。而对自回归模型，则根据作为解释变量的滞后被解释变量与模型随机扰动项的相关性的不同，采用工具变量法或OLS法进行估计。由于滞后变量的引入，回归模型可将静态分析动态化，因此，可通过模型参数来分析解释变量对被解释变量影响的短期乘数和长期乘数。第三个专题是模型设定偏误问题。主要讨论当放宽“模型的设定是正确的”这一基本假定后所产生的问题及如何解决这些问题。模型设定偏误的类型包括解释变量选取偏误与模型函数形式选取取偏误两种类型，前者又可分为漏选相关变量与多选无关变量两种情况。在漏选相关变量的情况下，OLS估计量在小样本下有偏，在大样本下非一致；当多选了无关变量时，OLS估计量是无偏且一致的，但却是无效的；而当函数形式选取有问题时，OLS估计量的偏误是全方位的，不仅有偏、非一致、无效率，而且参数的经济含义也发生了改变。在模型设定的检验方面，检验是否含有无关变量，可用传统的t检验与F检验进行；检验是否遗漏了相关变量或函数模型选取有错误，则通常用一般性设定偏误检验（RESET检验）进行。本专题最后介绍了一个关于选取线性模型还是双对数线性模型的一个实用方法。第四个专题是关于建模一般方法论的问题。重点讨论了传统建模理论的缺陷以及为避免这种缺陷而由Hendry提出的“从一般到简单”的建模理论。传统建模方法对变量选取的

计量经济学大题

论述题：理论模型的设计 ( 古扎拉蒂 ) 1建立与应用计量经济学模型的主要步骤有哪些？答：建立与应用计量经济学模型的主要步骤如下：(1)设定理论模型，包括选择模型所包含的变量，确定变量之间的数学关系和拟定模型中待估参数的数值范围；(2)收集样本数据，要考虑样本数据的完整性、准确性、可比性和—致性；(3)估计模型参数；(4)检验模型，包括经济意义检验、统计检验、计量经济学检验和模型预测检验。 2模型的检验包括几个方面？其具体含义是什么？答：模型的检验主要包括：经济意义检验、统计检验、计量经济学检验、模型的预测检

验。在经济意义检验中，需要检验模型是否符合经济意义，检验求得的参数估计值的符号与大小是否与根据人们的经验和经济理论所拟订的期望值相符合；在统计检验中，需要检验模型参数估计值的可靠性，即检验模型的统计学性质；在计量经济学检验中，需要检验模型的计量经济学性质，包括随机扰动项的序列相关检验、异方差性检验、解释变量的多重共线性检验等；模型的预测检验主要检验模型参数估计量的稳定性以及对样本容量变化时的灵敏度，以确定所建立的模型是否可以用于样本观测值以外的范围。 3计量经济学模型主要有哪些领域，各自原理有哪些？答：计量经济学模型主要有以下几个方面的用途：①结构分析，即研究一个或几个经济变量发生变化及结构参数的变动对其他变量以至整个经济系统产生何种的影响；其原理是弹性分析、乘数分析与比较静力分析。②经济预测，即用其进行中短期经济的因果预测；其原理是模拟历史，从已经发生的经济活动中找出变化规律；③政策评价，即利用计量经济模型定量分析政策变量变化对经济系统运行的影响，是对不同政策执行情况的“模拟仿真”。④检验与发展经济理论，即利用计量经济模型和实际统计资料实证分析某个理论假说的正确与否；其原理是如果按照某种经济理论建立的计量经济模型可以很好地拟合实际观察数据，则意味着该理论是符合客观事实的，否则则表明该理论不能说明客观事实。 1.相关分析与回归分析的概念、联系以及区别？为什么计量经济学模型的理论方程中必须包含随机干扰项？ 1代表位置的影响因素.由于对所考察总体认识上的非完备性，许多位置的影响因素还无法引入模型2代表残缺数据，即使所有的影响变量都能被包括在模型中，也会有某些变量无法取得3代表众多细小影响因素有一些因素已经被认识，数据也可以找到，但是它们对被解释变量的影响确实微小的4代表数据观测误差由于某些客观的原因，在取得数据之时，旺旺存在测量误差5代表模型设定误差由于经济现象的复杂性，模型的真实函数形式往往是未知的6变量的内在随机性某些变量所固有的内在随机性，会对被解释变量产生随机性的影响 1.多元线性回归模型的基本假设是什么？在证明最小二乘估计量的无偏性和有效性的过程中，哪些基本假设起了作用？答：多元线性回归模型的基本假定仍然是针对随机干扰项与针对解释变量两大类的假设。针对随机干扰项的假设有：零均值，同方差，无序列相关且服从正态分布。针对解释量的假设有；解释变量应具有非随机性，如果后随机的，则不能与随机干扰项相关；各解释变量之间不存在(完全)线性相关关系。在证明最小二乘估计量的无偏性中，利用了解释变量非随机或与随机干扰项不相关的假定；在有效性的证明中，利用了随机干扰项同方差且无序列相关的假定。

计量经济学案例分析汇总

计量经济学案例分析1 一、研究的目的要求居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用。居民合理的消费模式和居民适度的消费规模有利于经济持续健康的增长，而且这也是人民生活水平的具体体现。改革开放以来随着中国经济的快速发展，人民生活水平不断提高，居民的消费水平也不断增长。但是在看到这个整体趋势的同时，还应看到全国各地区经济发展速度不同，居民消费水平也有明显差异。例如，2002年全国城市居民家庭平均每人每年消费支出为元, 最低的黑龙江省仅为人均元，最高的上海市达人均10464元，上海是黑龙江的倍。为了研究全国居民消费水平及其变动的原因，需要作具体的分析。影响各地区居民消费支出有明显差异的因素可能很多，例如，居民的收入水平、就业状况、零售物价指数、利率、居民财产、购物环境等等都可能对居民消费有影响。为了分析什么是影响各地区居民消费支出有明显差异的最主要因素，并分析影响因素与消费水平的数量关系，可以建立相应的计量经济模型去研究。二、模型设定我们研究的对象是各地区居民消费的差异。居民消费可分为城市居民消费和农村居民消费，由于各地区的城市与农村人口比例及经济结构有较大差异，最具有直接对比可比性的是城市居民消费。而且，由于各地区人口和经济总量不同，只能用“城市居民每人每年的平均消费支出”来比较，而这正是可从统计年鉴中获得数据的变量。所以模型的被解释变量Y选定为“城市居民每人每年的平均消费支出”。因为研究的目的是各地区城市居民消费的差异，并不是城市居民消费在不同时间的变动，所以应选择同一时期各地区城市居民的消费支出来建立模型。因此建立的是2002年截面数据模型。影响各地区城市居民人均消费支出有明显差异的因素有多种，但从理论和经验分析，最主要的影响因素应是居民收入，其他因素虽然对居民消费也有影响，但有的不易取得数据，如“居民财产”和“购物环境”；有的与居民收入可能高度相关，如“就业状况”、“居民财产”；还有的因素在运用截面数据时在地区间的差异并不大，如“零售物价指数”、“利率”。因此这些其他因素可以不列入模型，即便它们对居民消费有某些影响也可归入随即扰动项中。为了与“城市居民人均消费支出”相对应，选择在统计年鉴中可以获得的“城市居民每人每年可支配收入”作为解释变量X。从2002年《中国统计年鉴》中得到表的数据: 表 2002年中国各地区城市居民人均年消费支出和可支配收入

高级计量经济学之第5章分布滞后与动态模型

第5章分布滞后与动态模型 §5.1 分布滞后模型很多经济模型在回归方程中有滞后项，例如，因为修建桥和高速公路需要很多时间，所以公共投资对GDP 的影响有一个滞后期，而且这个影响可能会持续数年；研发新产品需要时间，而后把这个新产品投入生产也需要时间；在研究消费行为时，一个工资的变化可能影响好几期的消费。在消费的恒久收入理论中，消费者会用若干期去决定真实可支配收入的变化是暂时的还是永久的。例如，今年额外的咨询费收入明年是否还会继续？同样，真实可支配收入的滞后值会在回归方程中出现，是因为消费者在平滑其消费行为时十分重视他自身的终身收入。一个人的终身收入可以用他过去和现在的收入来推测。换句话说，回归关系可以写为： T t X X X Y t s t s t t t ,,2,1110 =+++++=--εβββα （5.1）其中，t Y 代表被解释变量Y 在第t 期的观测值，t s X -代表解释变量X 第t s -期的观测值，α为截距项，0β，1β，…，s β是t X 当期和滞后期的系数。方程（5.1）式就是分布滞后模型因为它把收入增长对消费的影响分为s 期。X 的一个单位变化对Y 的短期影响由0β来表示，而X 的一个单位变化对Y 的长期影响由 (s βββ+++ 10)来表示。假设我们观察从1955年到1995年的t X ，1t X -为相同的变量，但是提前一期的，也就是1954-1994。因为1954年的数据观察不到，我们就从1955年开始观察 1t X -，到1994年结束。这意味着当我们滞后一期时，t X 序列将从1956年开始到 1995年结束。对于实际的应用来说，也就是当我们滞后一期时，我们将从样本中

第六章联立方程计量经济学模型案例

第六章联立方程计量经济学模型案例 1、下面建立一个包含3个方程的中国宏观经济模型，已经判断消费方程式恰好识别的，投资方程是过度识别的。对模型进行估计。样本观测值见表6.1 01211012t t t t t t t t t t t C Y C u I Y u Y I C G αααββ-=+++?? =++??=++? 表6.1 中国宏观经济数据单位：亿元（1）用狭义的工具变量法估计消费方程选取方程中未包含的先决变量G 作为内生解释变量Y 的工具变量，过程如下：

结果如下：所以，得到结构参数的工具变量法估计量为： 012???582.27610.2748560.432124α αα===，，（2）用间接最小二乘法估计消费方程消费方程中包含的内生变量的简化式方程为： 1011112120211222t t t t t t t t C C G Y C G πππεπππε--=+++?? =+++? 参数关系体系为：

11121210012012122000 παπαπααππαπ--=?? --=??-=? 用普通最小二乘法估计，结果如下：所以参数估计量为： 101112???1135.937,0.619782, 1.239898π ππ=== 202122???2014.368,0.682750, 4.511084π ππ=== 所以，得到间接最小二乘估计值为： 12122??0.274856?π α π ==

211121????0.432124α παπ=-= 010120????582.2758α παπ=-= （3）用两阶段最小二乘法估计消费方程第一阶段使用普通最小二乘法估计内生解释变量的简化方程，得到 1?2014.3680.68275 4.511084t t t Y C G -=++ 用Y 的预测值替换消费方程中的Y ，直接用OLS 估计消费方程，过程如下：

计量经济学大作业建立模型

学院：__________金融学院_____________ 上课学期： ___ 2011-2012第一学期_________ 课程名称: _______ 金融计量学_____________ 指导教师：_______ _ ______________ 实验主题：_ GDP增长与三大产业关系模型____ 小组成员：二零一一年十一月二十四日目录摘要................................................................ 1.引言.............................................................. 2.提出问题.......................................................... 3.建立模型......................................... 错误!未指定书签。 4.制作散点图........................................................ 5.模型参数估计...................................................... 6.模型的检验........................................................ .计量经济学检验................................................. 多重共线性检验 ............................................. 简单回归系数检验....................................... 找出最简单的回归形式................................... 逐步回归法检验......................................... 异方差性检验 ............................................... 图示检验法............................................. 检验................................................... 异方差的修正........................................... 随即扰动项序列相关检验 ..................................... 检验................................................... 拉格朗日乘数（LM）检验................................. 序列相关性修正......................................... .经济意义检验................................................... .统计检验....................................................... 拟合优度检验 .............................. 错误!未定义书签。方程显着性检验——F检验.................................... 参数显着性检验——t检验.................................... 7.结论.............................................................. 8.对策与建议........................................................

计量经济学分析模型

摘要改革开放以来，我国经济呈迅速而稳定的增长趋势，由于分配机制和收入水平的变化，城镇居民生活水平在达到稳定小康之后，消费结构和消费水平都出现了一些新的特点。本文旨在对近几年，我国城镇年人均收入变动对年人均各种消费变动的影响进行实证分析。首先，我们综合了几种关于收入和消费的主要理论观点；本文根据相关的数据统计数据，运用一定的计量经济学的研究方法，进而我们建立了理论模型。然后，收集了相关的数据，利用EVIEWS软件对计量模型进行了参数估计和检验，并加以修正。最后，我们对所得的分析结果和影响消费的一些因素作了经济意义的分析，并相应提出一些政策建议。并找到影响居民消费的主要因素。关键词：居民消费；城镇居民；回归；Eviews

目录摘要.................................................................. II 前言. (1) 1 问题的提出 (2) 2 经济理论陈述 (3) 2.1西方经济学中有关理论假说 (3) 2.2有关消费结构对居民消费影响的理论 (4) 3 相关数据收集 (6) 4 计量经济模型的建立 (9) 5 模型的求解和检验 (10) 5.1计量经济的检验 (10) 5.1.1模型的回归分析 (10) 5.1.2拟合优度检验： (11) 5.1.3 F检验 (11) 5.1.4 T检验 (12) 5.2 计量修正模型检验： (12) 5.2.1 Y与的一元回归 (13) 5.2.2拟合优度的检验 (13) 5.2.3 F检验 (14) 5.2.4 T检验： (15) 5.3经济意义的分析: (15) 6 政策建议 (16) 结论 (17) 参考文献 (19)

计量经济学知识点超全版

2 ?解释变量：是用来解释作为研究对象的变量（即因变量）为什么变动、如何变动的变量动做出解释，表现为方程所描述的因果关系中的“因” 。（1分） 3 ?被解释变量：是作为研究对象的变量。（1分）它的变动是由解释变量做出解释的，表现为方程所描述的因果关系的果。（2分） 4 ?内生变量：是由模型系统内部因素所决定的变量，（2分）表现为具有一定概率分布的随机变量，是模型求解的结果。（1分） 5 ?外生变量：是由模型系统之外的因素决定的变量，表现为非随机变量。（2分）它影响模型中的内生变量，其数值在模型求解之前就已经确定。（1分） 6?滞后变量：是滞后内生变量和滞后外生变量的合称，（1分）前期的内生变量称为滞后内生变量；（1分）前期的外生变量称为滞后外生变量。（1分） 7 ?前定变量：通常将外生变量和滞后变量合称为前定变量，（1分）即是在模型求解以前已经确定或需要确定的变量。（2分） 8 ?控制变量：在计量经济模型中人为设置的反映政策要求、决策者意愿、经济系统运行条件和状态等方面的变量，（2 分）它一般属于外生变量。（1分） 9 ?计量经济模型：为了研究分析某个系统中经济变量之间的数量关系而采用的随机代数模型，（2分）是以数学形式对客观经济现象所作的描述和概括。（1分） 10 ?函数关系：如果一个变量 y 的取值可以通过另一个变量或另一组变量以某种形式惟一地、精确地确定，则 y 与这个变量或这组变量之间的关系就是函数关系。（3分） 11 ?相关关系：如果一个变量 y 的取值受另一个变量或另一组变量的影响，但并不由它们惟一确定，则 y 与这个变量或这组变量之间的关系就是相关关系。（3分） 19?点预测：给定自变量的某一个值时，利用样本回归方程求出相应的样本拟合值，以此作为因变量实际值和其均值的估计值。（3分） 20 ?拟合优度：样本回归直线与样本观测数据之间的拟合程度。（3分） 21 ?残差：样本回归方程的拟合值与观测值的误差称为回归残差。（3分） 22?显着性检验：利用样本结果，来证实一个虚拟假设的真伪的一种检验程序。（3分） 23 ?回归变差：简称ESS,表示由回归直线（即解释变量）所解释的部分（ 2分），表示x 对y 的线性影响（1分）。 24 ?剩余变差：简称 RSS 是未被回归直线解释的部分（2 分）,是由解释变量以外的因素造成的影响（ 1分）。 25?多重决定系数：在多元线性回归模型中，回归平方和与总离差平方和的比值（ 1分），也就是在被解释变量的总变差中能由解释变量所解释的那部分变差的比重，我们称之为多重决定系数，仍用氏表示（2分）。 2 26 ?调整后的决定系数：又称修正后的决定系数，记为 R ，是为了克服多重决定系数会随着解释变量的增加而增大（2分）它对因变量的变 12 ?最小二乘法：用使估计的剩余平方和最小的原则确定样本回归函数的方法，称为最小二乘法。 13. 高斯-马尔可夫定理：在古典假定条件下，马尔可夫定理。（3分） OLS 估计量是模型参数的最佳线性无偏估计量, （3分）这一结论即是高斯- :在回归模型中, :在回归模型中, 被解释变量的观测值与其均值的离差平方和。（3 分） 15. 回归变差（回归平方和）释的变差。（1分） 16. 剩余变差（残差平方和）解释的部分变差。（1分） 17 ?估计标准误差：在回归模型中，随机误差项方差的估计量的平方根。 18?样本决定系数：回归平方和在总变差中所占的比重。（3分）因变量的估计值与其均值的离差平方和, （2分）也就是由解释变量解 :在回归模型中, 因变量的观测值与估计值之差的平方和, （2分）是不能由解释变量所（3 分）

计量经济学-案例分析-第八章

第八章案例分析改革开放以来，随着经济的发展中国城乡居民的收入快速增长，同时城乡居民的储蓄存款也迅速增长。经济学界的一种观点认为，20世纪90年代以后由于经济体制、住房、医疗、养老等社会保障体制的变化，使居民的储蓄行为发生了明显改变。为了考察改革开放以来中国居民的储蓄存款与收入的关系是否已发生变化，以城乡居民人民币储蓄存款年底余额代表居民储蓄（Y），以国民总收入GNI代表城乡居民收入，分析居民收入对储蓄存款影响的数量关系。表8.1为1978-2003年中国的国民总收入和城乡居民人民币储蓄存款年底余额及增加额的数据。单位：亿元 2004 鉴数值，与用年底余额计算的数值有差异。为了研究1978—2003年期间城乡居民储蓄存款随收入的变化规律是否有变化,考证城

乡居民储蓄存款、国民总收入随时间的变化情况，如下图所示: 图8.5 从图8.5中，尚无法得到居民的储蓄行为发生明显改变的详尽信息。若取居民储蓄的增量（YY ）,并作时序图（见图 8.6）从居民储蓄增量图可以看出，城乡居民的储蓄行为表现出了明显的阶段特征: 2000年有两个明显的转折点。再从城乡居民储蓄存款增量与国民总收入之间关系的散布图看（见图8.7），也呈现出了相同的阶段性特征。为了分析居民储蓄行为在 1996年前后和2000年前后三个阶段的数量关系，引入虚拟变量D 和D2°D 和D 2的选择，是以1996>2000年两个转折点作为依据，1996年的GNI 为66850.50 亿元,2000年的GNI 为国为民8254.00亿元，并设定了如下以加法和乘法两种方式同时引入虚拟变量的的模型: YY = 1+ 2GNI t 3 GNI t 66850.50 D 1t + 4 GNh 88254.00 D 2t i D 1 t 1996年以后 D 1 t 2000年以后其中: D 1t _ t 1996年及以前 2t 0 t 2000年及以前对上式进行回归后，有: Dependent Variable: YY Method: Least Squares Date: 06/16/05 Time: 23:27 120000 8.7 1996年和 100000- 40000 2WM GNi o eOB2&ISEea9a9l2949698[Ma2 20CUC ir-“- 1CC0C 图 8.6 *OOCO mnoot ， RtKXD Tconr GF*

现代计量经济学模型体系解析

#学术探讨# 现代计量经济学模型体系解析* 李子奈刘亚清内容提要:本文对现代计量经济学模型体系进行了系统的解析,指出了现代计量经济学的各个分支是以问题为导向,在经典计量经济学模型理论的基础上,发展成为相对独立的模型理论体系,包括基于研究对象和数据特征而发展的微观计量经济学、基于充分利用数据信息而发展的面板数据计量经济学、基于计量经济学模型的数学基础而发展的现代时间序列计量经济学、基于非设定的模型结构而发展的非参数计量经济学,并对每个分支进行了扼要的描述。最后在/交叉与综合0的方向上提出了现代计量经济学模型理论的研究前沿领域。关键词:经典计量经济学时间序列计量经济学微观计量经济学一、引言计量经济学自20世纪20年代末30年代初诞生以来,已经形成了十分丰富的内容体系。一般认为,可以以20世纪70年代为界将计量经济学分为经典计量经济学(Classical Econometrics)和现代计量经济学(Mo dern Eco no metr ics),而现代计量经济学又可以分为四个分支:时间序列计量经济学(Tim e Ser ies Econo metrics)、微观计量经济学(M-i cro-econometrics)、非参数计量经济学(Nonpara-m etric Econometrics)以及面板数据计量经济学(Panel Data Eco nom etrics)。这些分支作为独立的课程已经被列入经济学研究生的课程表,独立的教科书也已陆续出版,应用研究已十分广泛,标志着它们作为计量经济学的分支学科已经成熟。据此提出三个问题:一是经典计量经济学的地位问题。既然现代计量经济学模型体系已经成熟,而且它们都是在经典模型理论的基础上发展的,那么经典模型还有应用价值吗?是不是凡是采用经典模型的研究都是低水平和落后的?二是现代计量经济学的各个分支的发展导向问题。即它们是如何发展起来的?三是现代计量经济学进一步创新和发展的基点在哪里?回答这些问题,对于正确理解计量经济学的学科体系,对于计量经济学的课程设计和教学内容安排,对于正确评价计量经济学理论和应用研究的水平,对于进一步推动中国的计量经济学理论研究,都是十分有益的。现代计量经济学的各个分支是以问题为导向,以经典计量经济学模型理论为基础而发展起来的。所谓/问题0,包括研究对象和表征研究对象状态和变化的数据。研究对象不同,表征研究对象状态和变化的数据具有不同的特征,用以进行经验实证研究的计量经济学模型既然不同,已有的模型理论方法不适用了,就需要发展新的模型理论方法。按照这个思路,就可以用图1简单地描述经典计量经济学模型与现代计量经济学模型各个分支之间的关系。本文试图从方法论的角度对现代计量经济学模型的发展,特别是现代计量经济学模型与经典计量经济学模型之间的关系进行较为系统的讨论,以期对未来我国计量经济学的发展研究提供借鉴和启示。本文的内容安排如下:首先分析经典计量经济学模型的基础地位,明确它在现代的应用价值,同时对发生于20世纪70年代的/卢卡斯批判0的实质进行讨论;然后依次讨论时间序列计量经济学、微观计量经济学、非参数计量经济学以及面板数据计量经济学的发展,回答它们是以什么问题为导向,以什么为目的而发展的;最后以/现代计量经济学模型体系的分解与综合0为题,讨论现代计量经济学的前沿研究领域以及从对我国计量经济学理论的创新和发展 ) 22 ) *本文受国家社会科学基金重点项目(08AJY001,计量经济学模型方法论基础研究)的资助。

计量经济学案例分析一元回归模型实例分析报告

∑ x = 1264471.423 ∑ y = 516634.011 ∑ X = 52432495.137 ∑ ? ? ? ? 案例分析 1— 一元回归模型实例分析依据 1996-2005 年《中国统计年鉴》提供的资料，经过整理，获得以下农村居民人均消费支出和人均纯收入的数据如表 2-5：表 2-5 农村居民 1995-2004 人均消费支出和人均纯收入数据资料单位：元年度 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 人均纯收入 1577.7 1926.1 2090.1 2161.1 2210.3 2253.4 2366.4 2475.6 2622.2 2936.4 人均消费支出 1310.4 1572.1 1617.2 1590.3 1577.4 1670.1 1741.1 1834.3 1943.3 2184.7 一、建立模型以农村居民人均纯收入为解释变量 X ，农村居民人均消费支出为被解释变量 Y ，分析 Y 随 X 的变化而变化的因果关系。考察样本数据的分布并结合有关经济理论，建立一元线性回归模型如下： Y i =β0+β1X i +μi 根据表 2-5 编制计算各参数的基础数据计算表。求得: X = 2262.035 Y = 1704.082 2 i 2 i ∑ x i y i = 788859.986 2 i 根据以上基础数据求得: β1 = ∑ x i y 2 i i = 788859.986 126447.423 = 0.623865 β 0 = Y - β1 X = 1704.082 - 0.623865 ? 2262.035 = 292.8775 样本回归函数为： Y i = 292.8775 + 0.623865X i 上式表明，中国农村居民家庭人均可支配收入若是增加 100 元，居民们将会拿出其中的 62.39 元用于消费。

文档之家