金融计量学复习重点及 答案 集团标准化办公室：[VV986T-J682P28-JP266L8-68PNN]
《金融计量学》复习重点 考试题型： 一、名词解释题(每小题4分，共20分) 计量经济学：一门由经济学、统计学和数学结合而成的交叉学科. 经济学提供理论基础,统计学提供资料依据,数学提供研究方法 总体回归函数：是指在给定X i 下Y 分布的总体均值与X i 所形成的函数关系（或者说将总 体被解释变量的条件期望表示为解释变量的某种函数） 样本回归函数、 OLS 估计量 ：普通最小二乘法估计量 OLS 估计量可以由观测值计算 OLS 估计量是点估计量 一旦从样本数据取得OLS 估计值，就可以画出样本回归线 BLUE 估计量、BLUE ：最优线性无偏估计量, 在给定经典线性回归的假定下，最小二乘估计量是具有最小方差的线性无偏估计量 拟合优度、拟合优度R 2(被解释部分在总平方和(SST)中所占的比例) 虚拟变量陷阱、 自变量中包含了过多的虚拟变量造成的错误；当模型中既有整体截距又对每一组都设有一个虚拟变量时，该陷阱就产生了。 或者说，由于引入虚拟变量带来的完全共线性现象就是虚拟变量陷阱 （(如果有m 种互斥的属性类型，在模型中引入（m-1）个虚拟变量，否则会导致多重共线性。称作虚拟变量陷阱。)） ??)X |E(Y ?) )X |E(Y ( ??? :SRF 2 211i 21i 21的估计量。是的估计量； 是的估计量；是其中相对于ββββββββi i i i Y X X Y +=+=
方差分析模型、方差分析模型是检验多组样本均值间的差异是否具有统计意义的而建立的一种模型。 协方差分析模型、一般进行方差分析时，要求除研究的因素外应该保证其他条件的一致。作动物实验往往采用同一胎动物分组给予不同的处理，研究不同处理对研究对象的影响就是这个道理。 多重共线性 多重共线性是指解释变量之间存在完全的线性关系或近似的线性关系. 分为完全多重共线性和不完全多重共线性 自相关：在古典线性回归模型中，我们假定随机扰动项序列的各项之间，如果这一假定不 满足，则称之为自相关。即用符号表示为： 自相关常见于时间序列数据。 异方差、 异方差性是为了保证回归参数估计量具有良好的统计性质BLUE ，线性回归模型的一个重要假定是：总体回归函数中的随机误差项满足同方差性，即服从相同的方差。如果这一假定不满足，则称线性回归模型存在异方差性。 随机误差项： 模型中没有包含的所有因素的代表 例： Y — 消费支出 X —收入 、 — —参数 u —随机误差项 cov(,)()0i j i j E i j μμμμ=≠≠存在u X Y ++=βααβ
Eviews格兰杰因果关系检验结果说明 一、经济变量之间的因果性问题 计量经济模型的建立过程，本质上是用回归分析工具处理一个经济变量对其他经济变量的依存性问题，但这并不是暗示这个经济变量与其他经济变量间必然存在着因果关系。 由于没有因果关系的变量之间常常有很好的回归拟合，把回归模型的解释变量与被解释变量倒过来也能够拟合得很好，因此回归分析本身不能检验因果关系的存在性，也无法识别因果关系的方向。 假设两个变量，比如国内生产总值GDP和广义货币供给量M，各自都有滞后的分量GDP(-1)，GDP(-2)…，M(-1)，M(-2)，…，显然这两个变量都存在着相互影响的关系。但现在的问题是:究竟是M引起GDP的变化，还是GDP引起M的变化，或者两者间相互影响都存在反馈，即M引起GDP的变化，同时GDP也引起M的变化。这些问题的实质是在两个变量间存在时间上的先后关系时，是否能够从统计意义上检验出因果性的方向，即在统计上确定GDP是M的因，还是M是GDP的因，或者M和GDP互为因果。 因果关系研究的有趣例子是回答“先有鸡还是先有蛋”的问题。1988年有两位学者Walter N. Thurman和Mark E. Fisher用美国1930——1983年鸡蛋产量(EGGS)和鸡的产量(CHICKENS)的年度数据，对此问题进行了统计研究。他们运用格兰杰的方法检验鸡和蛋之间的因果关系，结果发现，鸡生蛋的假设被拒绝，而蛋生鸡的假设成立，因此，蛋为因，鸡为果，也就是先有蛋。他们并建议作其他诸如“谁笑在最后谁笑得最好”、“骄傲是失败之母”之类的格兰杰因果检验。 二、格兰杰因果关系检验
strengthen the sense of responsibility, work to solve the lack of decent occupation explain away, conduct problems. To establish the overall concept, eliminate departmentalism. Strict assessment and accountability, to solve the spiritual slack, nianqingpazhong, status quo, and other issues. To establish and perfect the muddle along Bureau staff conduct work regulations, standardize the behavior of personnel. 2. To strengthen the responsibility system. One is the in-depth study and implement the "Hunan provincial Party and government leading cadres Interim Provisions on the work safety of a pair of > (Hunan Office issued 2013 No. 5)," Hunan province safety supervision and management responsibilities of the provisions on the production (Hunan Zhengban made 2013 No. 4) And resolutely implement the safety production of the party with responsibility, a pair of responsibility. "Two is issued safety production administration and inspection to promote the responsibilities bear safety production supervision departments strictly and effectively assumed responsibility. The three is to establish risk self correction self reporting system for safety in production enterprises, promote the enterprises to implement the main responsibility for production safety is introduced. Four strengthen the county safety production supervision ability construction work, promote safe production responsibility to the grassroots. 3, strict accountability and target management. Adhere to the" who is in charge, who is responsible for the pipe industry must be safe, Guan Sheng production and operation must be safe, pipe business must control
《金融计量学》习题一 一、填空题： 1.计量经济模型普通最小二乘法的基本假定有 解释变量非随机 、随机干扰项零均值、同方差、无序列自相关、随机干扰项与解释变量之间不相关、 随机干扰项服从正态分布零均值、同方差、零协方差 （隐含假定：解释变量的样本方差有限、回归模型是正确设定） 2.被解释变量的观测值 i Y 与其回归理论值)(Y E 之间的偏差，称为 随机误差项 ；被解释变量的观测值i Y 与其回归估计值i Y ?之间的偏差，称为 残差 。 3.对线性回归模型 μββ++=X Y 10进行最小二乘估计，最小二乘准则是 。 4.高斯—马尔可夫定理证明在总体参数的各种无偏估计中，普通最小二乘估计量具有 有效性或者方差最小性 的特性，并由此才使最小二乘法在数理统计学和计量经济学中获得了最广泛的应用。 5. 普通最小二乘法得到的参数估计量具有线性性 、无偏性 、有效性 统计性质。 6.对于i i i X X Y 22110????βββ++=，在给定置信水平下，减小2?β的置信区间的途径主要有__增大样本容量______、__提高模型的拟合优度__、___提高样本观测值的分散度______。 7.对包含常数项的季节(春、夏、秋、冬)变量模型运用最小二乘法时，如果模型中需要引入季节虚拟变量，一般引入虚拟变量的个数为____3个______。 8.对计量经济学模型作统计检验包括__拟合优度_检验、____方程的显著性检验、_变量的显著性__检验。 9.总体平方和TSS 反映__被解释变量观测值与其均值__之离差的平方和；回归平方和ESS 反映了__被解释变量的估计值(或拟合值)与其均值__之离差的平方和；残差平方和RSS 反映了____被解释变量观测值与其估计值__之差的平方和。 10.方程显著性检验的检验对象是____模型中被解释变量与解释变量之间的线性关系在总体上是否显著成立__。 12.对于模型i ki k i i i X X X Y μββββ+++++= 22110，i=1,2,…,n ，一般经验认为，满足模型估计的基本要求的样本容量为__n ≥30或至少n ≥3（k+1）___。 13.对于总体线性回归模型i i i i i X X X Y μββββ++++=3322110，运用最小二乘法欲
金融计量学习题三 一、填空题： 1．平稳性检验的方法有___时间路径图法_______、__自相关系数法________和__单位根检验法________。 2．单位根检验的方法有：__DF检验________和___ADF检验_______。 3．当随机误差项不存在自相关时，用_____DF检验_____进行单位根检验；当随机误差项存在自相关时，用__ADF检验__进行单位根检验。 4．EG检验拒绝零假设说明___被检验变量之间存在协整关系_______。 5．DF检验的零假设是说被检验时间序列__非平稳________。 6．协整性检验的方法有EG检验和 JJ检验。 7．在用一个时间序列对另一个时间序列做回归时，虽然两者之间并无任何有意义的关系，但经常会得到一个很高的2R的值，这种情况说明存在__伪回归_问题。 8．建立误差校正模型的步骤为一般采用两步：第一步，____建立长期关系模型________________；第二步，___建立短期动态关系即误差校正方程___。 二、单项选择题： 1. 某一时间序列经一次差分变换成平稳时间序列，此时间序列称为（A）。 A．1阶单整 B．2阶单整 C．K阶单整D．以上答案均不正确 2.如果两个变量都是一阶单整的，则（D）。 A．这两个变量一定存在协整关系 B．这两个变量一定不存在协整关系 C．相应的误差修正模型一定成立 D．还需对误差项进行检验 3．当随机误差项存在自相关时，进行单位根检验是由（B）来实现。 A DF检验 B．ADF检验 C．EG检验 D．DW检验 4．有关EG检验的说法正确的是（A）。
A ．拒绝零假设说明被检验变量之间存在协整关系 B ．接受零假设说明被检验变量之间存在协整关系 C ．拒绝零假设说明被检验变量之间不存在协整关系 D ．接受零假设说明被检验变量之间不存在协整关系( 与A 重复) 三、多项选择题： 1. 平稳性检验的方法有（ABCD ）。 A.散点图 B.自相关函数检验 C.单位根检验 D. ADF 检验 2．当时间序列是非平稳的时候（ABCD ）。 A ．均值函数不再是常数 B ．方差函数不再是常数 C ．自协方差函数不再是常数 D ．时间序列的统计规律随时间的位移而发生变化 3．随机游走序列是（BD ）序列。 A ．平稳序列 B ．非平稳序列 C ．统计规律不随时间的位移而发生变化的序列 D ．统计规律随时间的位移而发生变化的序列 4．下面可以做协整性检验的有（CD ）。 A DF 检验 B ．ADF 检验 C ．EG 检验 D ．Johansen 检验 5． 有关DF 检验的说法正确的是（BC ）。 A ． DF 检验的零假设是“被检验时间序列平稳” B ． DF 检验的零假设是“被检验时间序列非平稳” C ． DF 检验是单侧检验 D ． DF 检验是双侧检验 三、计算题 1、下列为一完备的联立方程计量经济学模型： 011210132t t t t t t t t t Y M C I M Y P ββγγμααγμ=++++=+++
《计量经济学》复习资料 第一章绪论 一、填空题： 1．计量经济学是以揭示经济活动中客观存在的__________为内容的分支学科，挪威经济学家弗里希，将计量经济学定义为__________、__________、__________三者的结合。 2．数理经济模型揭示经济活动中各个因素之间的__________关系，用__________性的数学方程加以描述，计量经济模型揭示经济活动中各因素之间的_________关系，用__________性的数学方程加以描述。 3．经济数学模型是用__________描述经济活动。 4．计量经济学根据研究对象和内容侧重面不同，可以分为__________计量经济学和__________计量经济学。 5．计量经济学模型包括__________和__________两大类。 6．建模过程中理论模型的设计主要包括三部分工作，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取值范围。 7．确定理论模型中所包含的变量，主要指确定__________。 8．可以作为解释变量的几类变量有_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。 9．选择模型数学形式的主要依据是_经济行为理论_。 10．研究经济问题时，一般要处理三种类型的数据：_时间序列_数据、_截
面_数据和_虚变量_数据。 11．样本数据的质量包括四个方面_完整性_、_可比性_、_准确性_、_一致性_。 12．模型参数的估计包括_对模型进行识别_、_估计方法的选择_和软件的应用等内容。 13．计量经济学模型用于预测前必须通过的检验分别是_经济意义_检验、_统计_检验、_计量经济学_检验和_预测_检验。 14．计量经济模型的计量经济检验通常包括随机误差项的_异方差_检验、_序列相关_检验、解释变量的_多重共线性_检验。 15．计量经济学模型的应用可以概括为四个方面，即_结构分析_、_经济预测_、_政策评价_、_检验和发展经济理论_。 16．结构分析所采用的主要方法是_弹性分析_、_乘数分析_和_比较静力分析_。 二、单选题： 1．计量经济学是一门（B）学科。 A.数学 B.经济 C.统计 D.测量 2．狭义计量经济模型是指（C）。 A.投入产出模型 B.数学规划模型 C.包含随机方程的经济数学模型 D.模糊数学模型 3．计量经济模型分为单方程模型和（C）。
实验八格兰杰因果关系检验 一、因果关系等同于相关关系吗？ 从一个回归关系式我们并不能确定变量之间是否具有因果关系。 二、Granger因果检验 X是Y的原因，必须满足两个条件 （1）X应该有助于预测Y （2）Y不应当有助于预测X 【实验目的】 掌握格兰杰因果检验的基本思想 【实验数据】 序号SZ SH 序 号 SZ SH 序 号 SZ SH 序 号 SZ SH 1 336.56 1125.8 2 201 430.46 1465.2 3 401 604.01 1950.66 601 638.7 2161.34 2 334.89 1119.97 202 434.75 1471.38 402 607.58 1959.31 602 635.8 3 2146.24 3 338.3 1132.59 203 432.4 4 1464.03 403 612.17 1972.04 603 637.37 2140.98 4 339.18 1137.73 204 428.28 1450.1 5 404 615.67 1979.1 604 636.78 2146.54 5 349.84 1168.81 205 426.02 1443.91 405 613.2 1988.94 605 644.91 2150.27 6 351.11 1172.81 206 426.9 7 1450.33 406 612.99 1979.51 606 643. 8 2179.62 7 346.44 1158.87 207 426.65 1451.54 407 603.26 1978.43 607 633.43 2169.01 8 344.1 1148.15 208 422.05 1431.32 408 588.98 1946.75 608 626.48 2136.45 9 342.69 1148.66 209 429.92 1462.79 409 594.84 1903.15 609 619.54 2112.26 10 339.64 1137.31 210 436.87 1482.45 410 590.08 1922.29 610 611.51 2094.01 11 344.87 1153.12 211 432.85 1468.47 411 584.44 1907.31 611 577.88 2065.73 12 346.93 1158.55 212 431.06 1464.59 412 578.93 1891.98 612 566.51 1956.82 13 345.06 1151.37 213 431.51 1462.99 413 583.16 1875.91 613 587.29 1920.32 14 347.83 1158.5 214 429.5 1454.58 414 590.71 1887.83 614 578.44 1986.93 15 348.77 1162.35 215 426.35 1444.24 415 583.1 1914.09 615 579.37 1957.03 16 343.95 1148.12 216 427.21 1444.51 416 590.37 1889.29 616 557.51 1958.7 17 340.75 1138.21 217 423.82 1435.47 417 592.91 1910.16 617 564.14 1882.13 18 343.85 1146.49 218 423.94 1434.97 418 600.14 1915.35 618 562.03 1903.93 19 340.78 1140.98 219 428.42 1447.12 419 598.11 1942.15 619 572.81 1895.17 20 340.69 1134.67 220 424.36 1435.84 420 595.18 1933.73 620 580.95 1924.59 21 337.68 1120.53 221 424.67 1437.23 421 593.63 1926.32 621 581.39 1955.04 22 338.81 1125.01 222 422.26 1427 422 589.51 1917.92 622 575.42 1955.1 23 335.59 1116.87 223 422.7 1428.26 423 591.25 1902.81 623 578.36 1939.54 24 330.09 1103.5 224 421.04 1424.85 424 597.07 1909.49 624 570.53 1947.36 25 322.76 1081.44 225 418.81 1416.73 425 592.62 1922.85 625 570.62 1919.64
金融计量学 教学大纲 基本信息 1.课程类型：专业必修课 2.学时：48 3.学分：3 4.授课对象：金融学本科生 课程简介 本课程是金融学和金融工程专业本科生的学科基础课，是建立在经济、统计学和数理统计的基础上的一门重要的独立学科，主要为后续的专业课和专业选修课奠定金融学定量分析和实证研究的方法论基础。金融计量学结合数量方法来对金融问题进行认识分析，并辅助于计算机专门软件，具有较强的应用性和可操作性。本课程主要介绍了金融计量学的一般概念及工作步骤、模型估计的基本方法、模型检验与修正方法，典型计量经济模型专题讨论、联立方程组模型的基本知识（包括模型的识别、估计、检验及应用）、计量经济模型的应用案例。 课程目标 金融计量学是在对社会经济现象作定性分析的基础上，探讨如何运用数学模型方法定量分析和描述具有随机性特征的经济变量关系的经济学分支，是金融学本科专业的学科基础课程。教学的主要目的在于向学生介绍现代金融计量学的基础理论、模型和方法，培养学生在经济金融理论的基础上，借助计量分析软件建立金融计量学模型的能力，拓宽学生分析、研究现实经济金融问题的思路，增强学生的数量分析和实际动手能力，从而为对我国金融学理论研究与实证研究打下坚实的基础。 课程内容大纲 其主要内容可以分为：第一部分是金融计量学基础，主要包括一元线性回归模型、多元线性回归模型、放宽基本假定后的回归模型、虚拟变量模型、非线性
模型等内容；第二部分是金融时间序列模型，主要包括单位根检验、自回归移动平均（ARMA）模型、协整检验、修正误差模型（ECM）、广义自回归条件异方差（GARCH）模型等内容；以及金融计量学的应用实例，主要向学生介绍国内外学者相关的金融计量实证研究。 第一单元：绪论（建议学时数：3学时） 【学习目的和要求】 1.知识掌握：本单元是课程的纲。通过教学，要求学生达到：了解金融计量经济学的基本概念；了解金融计量经济学的内容体系，以及本课程涉及的内容；理解计量经济学的是一门经济学科，以及它在经济学科中的地位；掌握金融计量经济学的主要应用；重点掌握建立与应用经典计量经济学模型的工作步骤，以及在每一步骤中应注意的关键。 2.能力培养：帮助学生理解金融计量经济学的基本概念、金融计量经济学的内容体系、金融计量经济学的主要应用及本课程涉及的内容；通过本单元的学习，使学生掌握建立金融计量经济模型的步骤和要点、培养学习金融计量经济学的兴趣。 3.教学方法：讲授法，练习法 【重点】本单元概括介绍计量经济学这一学科，重点使学生了解金融计量经济学的有关基本概念、研究对象、在整个经济学科中的地位、应用领域和建模步骤，对本课程的全貌有一个基本的认识，是本课程的总纲。 【难点】经济变量、模型、计量经济模型、样本、散点图、数据的类型等几个基本概念。 第二单元：简单线性回归模型（建议学时数：10学时） 【学习目的和要求】 1.知识掌握：要求学生了解回归分析与回归函数，掌握OLS法的基本原理以及基本假定，熟练掌握一元线性回归模型的参数估计、理解拟合优度的度量，掌握回归系数的区间估计和假设检验，理解回归模型的预测。 2.能力培养：通过本章的学习，要求掌握简单线性回归模型的理论与方法；会运用上述理论与方法对具有一个变量的简单实际经济问题进行实证研究，使学生掌握一元线性回归模型参数估计和统计检验的Eviews软件实现。 3.教学方法：讲授法，案例分析法，理论联系实际 【重点】回归分析与回归函数、简单线性回归模型的参数估计 【难点】OLS法的基本原理及其假定 第三单元：多元线性回归模型（建议学时数：8学时） 【学习目的和要求】 1.知识掌握：了解多元线性回归模型及其古典假定，理解系数的估计误差与
诚实考试吾心不虚 ，公平竞争方显实力， 考试失败尚有机会 ，考试舞弊前功尽弃。 上海财经大学《 Financial Econometrics 》课程考试卷一 课程代码 课程序号 姓名 学号 班级 Part 1 Term Explanation （20 marks ） 1．White Noise 2．RandomWalk 3．Akaike Information Criterion 4．Jarque-Bera Statistic 5．Chow Test Important Point ： 1．White Noise ：White Noise is the special case of stationary stochastic process. We call a stochastic process purely random or white noise if it has zero mean, constant variance and is serially uncorrelated. 2．RandomWalk: Random walk means that the stochastic process is nonstationary and value of this period is highly related to the past values. For example, the stock price today may equal the yesterday ’s price plus a random shock. Random walk without drift can be expressed as t t t u y y +=-1 3．Akaike Information Criterion: AIC provide a way to select the better regression model among several models by comparing their forecast performance. The lower the AIC, the better the forecast performance will be. AIC will also be used to determine the lag length in ARDL approach. 4．Jarque-Bera Statistic: The Jarque-Bera test is the test of normality. We first calculate the skewness and the kurtosis, and it is also based on the residual of the regression. The Jarque-Bera Statistic=)24 )3(6(2 2-+K S n , where S is the skewness and K is the kurtosis,
题 目： 招商银行A 股的β系数估计 课程名称：《基于EVIEWS 的金融计量学》 学 院： 经济学院 专 业： 年 级： 学生姓名： 学 号： 指导教师： 2010 年 6 月 9 日 《基于EVIEWS 的金融计量学》课程论文
招商银行A股的β系数估计 摘要：本文章中，我利用我国上海证券交易所上证指数（代码：000001）和招商银行A 股（代码：600036）2002年4月到2012年5月的月收盘价数据，构建单指数模型对招商银行A股的β系数进行估计，运用eviews 软件建立、估计、检验线性回归模型。 关键词：Eviews软件β系数单指数模型t统计量DW统计量残差正态分布检验自相关的LM检验异方差的White检验 引言： 一、公司背景 招商银行是一家全国性商业银行，国内最大的零售银行。在境内30多个大中城市、香港设有分行，网点总数400多家，在美国设立了代表处，并与世界70多个国家和地区的900多家银行建立了代理行关系。公司在香港、上海两地上市，其发行的“一卡通”被誉为我国银行业在个人理财方面的一个创举，公司同时也是国内信用卡发卡最多的银行。公司正加快实现战略转型，加大收入结构和客户结构的调整力度，大力发展零售银行业务、中间业务、信用卡业务和中小企业业务，不断提高非利息收入的占比，经营转型取得了良好的效果。 自成立以来，招商银行先后进行了三次增资扩股，并于2002年3月成功地发行了15亿A股，4月9日在上交所挂牌（股票代码：600036），是国内第一家采用国际会计标准上市的公司。2006年9月又成功发行了22亿H股，9月22日在香港联交所挂牌交易（股票代码：3968），10月5日行使H股超额配售，共发行了24.2亿H股。目前，招商银行总资产逾8000亿元，在英国《银行家》杂志“世界1000家大银行”的最新排名中，资产总额位居114位。招商银行股份有限公司被巴菲特杂志、世界企业竞争力实验室、世界经济学人周刊联合评为2010年（第七届）中国上市公司100强，排名第40位。 二、研究目的 资本资产定价模型（CAPM）认为，总体风险等于系统风险加上非系统风险，而非系统风险可以通过一个充分分散化的投资组合消除，剩下的只有系统风险了，那么某个证券或者证券组合的预测收益就是由它所含有的系统性风险唯一确定，可表示为： E(r i)=r f+[E(r m)-r f]βi (1) 其中：E(r i)表示证券i期望收益率；r f表示无风险收益率；E(r m)表示市场组合的期望收益率。这里βi=cov(r i,r m)/var(r m)=σim/σ2m,称为β系数，表示证券i的风险相对于 市场的风险比率，反映证券i的收益率对市场收益率的敏感性，即该证券系统性风险的大小。 根据以上理论，本文就以该理论来对招商银行A股的β系数进行估计，看看招商银行A股和上证指数的收益是否具有相关性，检验招商银行A股的价格波动是否与市场一致。 三、初步分析 在大智慧上导出上证指数（代码：000001）和招商银行A股（代码：600036）2002年4月到2012年5月的月收盘价数据（总共122个月），创建eviews 工作文件夹，导入数据，对数据进行分析。 创建序列对象sh和zsyh，分别用来保存上证指数和招商银行A股的月收盘数据。得到上证指数折线图：
格兰杰因果关系检验 一、经济变量之间的因果性问题 计量经济模型的建立过程，本质上是用回归分析工具处理一个经济变量对其他经济变量的依存性问题，但这并不是暗示这个经济变量与其他经济变量间必然存在着因果关系。由于没有因果关系的变量之间常常有很好的回归拟合，把回归模型的解释变量与被解释变量倒过来也能够拟合得很好，因此回归分析本身不能检验因果关系的存在性，也无法识别因果关系的方向。 假设两个变量，比如国内生产总值GDP 和广义货币供给量M ，各自都有滞后的分量GDP （-1），GDP （-2）…，M （-1），M （-2），…，显然这两个变量都存在着相互影响的关系。但现在的问题是：究竟是M 引起GDP 的变化，还是GDP 引起M 的变化，或者两者间相互影响都存在反馈，即M 引起GDP 的变化，同时GDP 也引起M 的变化。这些问题的实质是在两个变量间存在时间上的先后关系时，是否能够从统计意义上检验出因果性的方向，即在统计上确定GDP 是M 的因，还是M 是GDP 的因，或者M 和GDP 互为因果。 因果关系研究的有趣例子是回答“先有鸡还是先有蛋”的问题。1988年有两位学者Walter N. Thurman 和Mark E. Fisher 用美国1930——1983年鸡蛋产量（EGGS ）和鸡的产量（CHICKENS ）的年度数据，对此问题进行了统计研究。他们运用格兰杰的方法检验鸡和蛋之间的因果关系，结果发现，鸡生蛋的假设被拒绝，而蛋生鸡的假设成立，因此，蛋为因，鸡为果，也就是先有蛋。他们并建议作其他诸如“谁笑在最后谁笑得最好”、“骄傲是失败之母”之类的格兰杰因果检验。 二、格兰杰因果关系检验 经济学家开拓了一种可以用来分析变量之间的因果的办法，即格兰杰因果关系检验。该检验方法为2003年诺贝尔经济学奖得主克莱夫·格兰杰（Clive W. J. Granger）所开创，用于分析经济变量之间的因果关系。他给因果关系的定义为“依赖于使用过去某些时点上所有信息的最佳最小二乘预测的方差。”
实证检验步骤：先做单位根检验，看变量序列是否平稳序列，若平稳，可构造回归模型等经典计量经济学模型；若非平稳，进行差分，当进行到第i次差分时序列平稳，则服从i阶单整（注意趋势、截距不同情况选择，根据P值和原假设判定）。若所有检验序列均服从同阶单整，可构造VAR模型，做协整检验（注意滞后期的选择），判断模型内部变量间是否存在协整关系，即是否存在长期均衡关系。如果有，则可以构造VEC模型或者进行Granger因果检验，检验变量之间“谁引起谁变化”，即因果关系。 一、讨论一 1、单位根检验是序列的平稳性检验，如果不检验序列的平稳性直接OLS容易导致伪回归。 2、当检验的数据是平稳的（即不存在单位根），要想进一步考察变量的因果联系，可以采用格兰杰因果检验，但要做格兰杰检验的前提是数据必须是平稳的，否则不能做。 3、当检验的数据是非平稳（即存在单位根），并且各个序列是同阶单整（协整检验的前提），想进一步确定变量之间是否存在协整关系，可以进行协整检验，协整检验主要有EG两步法和JJ检验 A、EG两步法是基于回归残差的检验，可以通过建立OLS模型检验其残差平稳性 B、JJ检验是基于回归系数的检验，前提是建立VAR模型（即模型符合ADL模式） 4、当变量之间存在协整关系时，可以建立ECM进一步考察短期关系，Eviews这里还提供了一个Wald－Granger检验，但此时的格兰杰已经不是因果关系检验，而是变量外生性检验，请注意识别 二、讨论二 1、格兰杰检验只能用于平稳序列！这是格兰杰检验的前提，而其因果关系并非我们通常理解的因与果的关系，而是说x的前期变化能有效地解释y的变化，所以称其为“格兰杰原因”。
外匯分析師培訓大綱 （理論部分以介紹為主，簡單帶過，培訓重點在實操部分） 模組一：基礎知識 第一節外匯、匯率與外匯市場（理論部分） 一、外匯的概念、特點、形態和分類、交易形式 二、匯率的概念、標價方式、種類、變動及其因素、匯率預測技術 三、西方匯率基本理論 （一）購買力平價理論 （二）費雪效應平衡理論 （三）利率平價理論 （四）外匯期率與未來現率的關係理論 （五）其他西方匯率理論 四、外匯市場的概念、分類、參與者、世界主要外匯市場 五、外匯市場有效性與匯率預測、 六、外匯市場發展與運作（實操部分） （一）國際外匯市場的發展變化 1、十幾年來外匯市場的發展與變化 2、國際外匯市場的結構 3、國際外匯市場的運作特點 （二）我國外匯市場的發展現狀與問題 1、我國外匯市場的發展過程 2、我國外匯市場發展的宏觀制約因素 3、我國外匯市場發展的微觀結構問題 第二節外匯交易基本原理與技術 一、外匯交易的報價、規則、外匯交易室與外匯交易員、外匯交易設備和程式 二、外匯交易的基本分析（理論與實操相結合） （一）基本因素分析法 （二）技術分析方法及其應用 1、移動平均線 2、道氏理論 3、黃金分割律 4、波浪理論 （三）技術分析與基本分析的關係 備選教師：呂隨啟（北京大學金融系副主任、教授） 張成思（人民大學財政金融學院副教授） 周春生（長江商學院金融學教授，） 師資介紹： 1. 呂隨啟
1964年6月15日出生於吉林省蛟河縣，籍貫山東鄆城。 1982年9月－1986年6月進入北京大學經濟學院經濟管理系學習，獲經濟學學士學位；1986年9月－1989年1月在北京大學經濟學院攻讀研究生，獲經濟學碩士學位；1995年9月－2000年6月在北京大學經濟學院在職攻讀博士研究生。1996年1月－6月赴荷蘭Tilburg University訪問交流，並順便到比利時、盧森堡、法國德國、瑞士等國遊覽參觀；1999年3月在香港樹仁學院講授國際金融專題。 主要作品 1、呂隨啟，《金融原理及操作》，中國城市出版社，1995年9月。 2、呂隨啟，《中國金融改革對資本流動性的影響》，載《經濟科學》1997年第3期。 3、呂隨啟，《中國人民銀行法與我國金融秩序建設》，載《經濟科學》1995年第4期。 4、呂隨啟、洪寧，《我國企業集團規範化管理的目標模式》，載《經濟科學》1993年第3期。 5、呂隨啟，《90年代國際資本市場趨向與我國利用外資的對策》，載《經濟導報》1993年第8期，並被收入國家計委《我國利用外資的形勢與展望》論文集。 6、呂隨啟，《國際資本流動的不利衝擊與利率平價方程的解釋》，載《國際金融研究》2000年第3期。 7、呂隨啟、蘇英姿、姚志勇，《國際金融教程》，北京大學出版社，1999年版 2. 張成思 性別男 職稱副教授 職務金融學－數學雙學位實驗班專案負責人 教育背景 2006年9月畢業于英國曼徹斯特大學經濟學院獲得經濟學博士學位；
《金融计量学》习题二 一、填空题： 1、在多元线性回归模型中，解释变量间呈现线性关系的现象称为__多重共线性__问题，给计量经济建模带来不利影响，因此需检验和处理它。 2.以截面数据为样本建立起来的计量经济模型中的随机误差项往往存在__异方差________。 3.以时间序列数据为样本建立起来的计量经济模型中的随机误差项往往存在____序列自相关性______。 4.在联立方程模型中，__内生变量____既可作为被解释变量，又可以在不同的方程中作为解释变量。 5.在完备的结构式模型中，独立的结构方程的数目等于_内生变量个数__，每个____内生___变量都分别由一个方程来描述。 6.如果某一个随机方程具有__一_____组参数估计量，称其为恰好识别；如果某一个随机方程具有____多___组参数估计量，称其为过渡识别。 7.联立方程计量经济学模型的估计方法有__单方程____估计方法与_系统__估计方法两大类。 8.单方程估计方法按其原理又分为两类__以最小二乘法为原理的经典方法_和___不以最小二乘法为原理，或不直接从最小二乘法原理出发_______。 二、选择题 1.在线性回归模型中，若解释变量1X 和2X 的观测值成比例，既有 i i kX X 21 ，其中k 为非零常数，则表明模型中存在（B ）。 A.方差非齐性 B.多重共线性 C.序列相关 D.设定误差 2.在多元线性回归模型中，若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近于1，则表明模型中存在（A ）。 A.多重共线性 B.异方差性 C.序列相关 D.高拟合优度 3.戈德菲尔德—匡特检验法可用于检验（A ）。 A.异方差性 B.多重共线性
计量经济学题库 第二章 一元线性回归分析 一、单项选择题（每小题1分） 1．变量之间的关系可以分为两大类，它们是（ ）。 A ．函数关系与相关关系 B ．线性相关关系和非线性相关关系 C ．正相关关系和负相关关系 D ．简单相关关系和复杂相关关系 2．相关关系是指（ ）。 A ．变量间的非独立关系 B ．变量间的因果关系 C ．变量间的函数关系 D ．变量间不确定性的依存关系 3．进行相关分析时的两个变量（ ）。 A ．都是随机变量 B ．都不是随机变量 C ．一个是随机变量，一个不是随机变量 D ．随机的或非随机都可以 4．表示x 和y 之间真实线性关系的是（ ）。 A ．01???t t Y X ββ=+ B ．01()t t E Y X ββ=+ C ．01t t t Y X u ββ=++ D ．01t t Y X ββ=+ 5．参数β的估计量?β具备有效性是指（ ）。 A ．?var ()=0β B ．?var ()β为最小 C ．?()0ββ－＝ D ．?()β β－为最小 6．对于01??i i i Y X e ββ=++，以σ?表示估计标准误差，Y ?表示回归值，则（ ）。 A ．i i ??0Y Y 0σ∑＝时，（－）＝ B ．2i i ??0Y Y σ∑＝时，（－）＝0 C ．i i ??0Y Y σ∑＝时，（－）为最小 D ．2i i ??0Y Y σ∑＝时，（－）为最小 7．设样本回归模型为i 01i i ??Y =X +e ββ+，则普通最小二乘法确定的i ?β的公式中，错误的是（ ）。
A ．()() () i i 1 2 i X X Y -Y ?X X β--∑∑＝ B ．() i i i i 1 2 2 i i n X Y -X Y ?n X -X β∑∑∑∑∑＝ C ．i i 122i X Y -nXY ?X -nX β∑∑＝ D ．i i i i 12 x n X Y -X Y ?βσ∑∑∑＝ 8．对于i 01i i ??Y =X +e ββ+，以 ?σ表示估计标准误差，r 表示相关系数，则有（ ）。 A ．?0r=1σ ＝时， B ．?0r=-1σ＝时， C ．?0r=0σ＝时， D ．?0r=1r=-1σ ＝时，或 9．产量（X ，台）与单位产品成本（Y ，元/台）之间的回归方程为?Y 356 1.5X -＝，这说明（ ）。 A ．产量每增加一台，单位产品成本增加356元 B ．产量每增加一台，单位产品成本减少1.5元 C ．产量每增加一台，单位产品成本平均增加356元 D ．产量每增加一台，单位产品成本平均减少1.5元 10．在总体回归直线01 ?E Y X ββ+（）＝中，1β表示（ ）。 A ．当X 增加一个单位时，Y 增加1β个单位B ．当X 增加一个单位时，Y 平均增加1β个单位 C ．当Y 增加一个单位时，X 增加1β个单位 D ．当Y 增加一个单位时，X 平均增加1β个单位 11．对回归模型i 01i i Y X u ββ+＝＋进行检验时，通常假定i u 服从（ ）。 A ．2i N 0) σ（， B ． t(n-2) C ．2N 0)σ（， D ．t(n) 12．以Y 表示实际观测值，?Y 表示回归估计值，则普通最小二乘法估计参数的准则是使（ ）。 A ．i i ?Y Y 0∑（－）＝ B ．2i i ?Y Y 0∑（－）＝ C ．i i ?Y Y ∑（－）＝最小
《金融计量学》习题答 案 Standardization of sany group #QS8QHH-HHGX8Q8-GNHHJ8-HHMHGN#
《金融计量学》习题一 一、填空题： 1.计量经济模型普通最小二乘法的基本假定有 解释变量非随机 、随机干扰项零均值、同方差、无序列自相关、随机干扰项与解释变量之间不相关、 随机干扰项服从正态分布零均值、同方差、零协方差 （隐含假定：解释变量的样本方差有限、回归模型是正确设定） 2.被解释变量的观测值i Y 与其回归理论值)(Y E 之间的偏差，称为 随机误差项 ；被 解释变量的观测值i Y 与其回归估计值i Y ?之间的偏差，称为 残差 。 3.对线性回归模型μββ++=X Y 10进行最小二乘估计，最小二乘准则是 。 4.高斯—马尔可夫定理证明在总体参数的各种无偏估计中，普通最小二乘估计量具有 有效性或者方差最小性 的特性，并由此才使最小二乘法在数理统计学和计量经济学中获得了最广泛的应用。 5. 普通最小二乘法得到的参数估计量具有线性性 、无偏性 、有效性 统计性质。 6.对于i i i X X Y 22110????βββ++=，在给定置信水平下，减小2?β的置信区间的途径主要 有__增大样本容量______、__提高模型的拟合优度__、___提高样本观测值的分散度______。 7.对包含常数项的季节(春、夏、秋、冬)变量模型运用最小二乘法时，如果模型中需要引入季节虚拟变量，一般引入虚拟变量的个数为____3个______。
8.对计量经济学模型作统计检验包括__拟合优度_检验、____方程的显着性检验、_变量的显着性__检验。 9.总体平方和TSS 反映__被解释变量观测值与其均值__之离差的平方和；回归平方和ESS 反映了__被解释变量的估计值(或拟合值)与其均值__之离差的平方和；残差平方和RSS 反映了____被解释变量观测值与其估计值__之差的平方和。 10.方程显着性检验的检验对象是____模型中被解释变量与解释变量之间的线性关系在总体上是否显着成立__。 12.对于模型i ki k i i i X X X Y μββββ+++++= 22110，i=1,2,…,n ，一般经验认为，满足模型估计的基本要求的样本容量为__n ≥30或至少n ≥3（k+1）___。 13.对于总体线性回归模型i i i i i X X X Y μββββ++++=3322110，运用最小二乘法欲得到参数估计量，所要求的最小样本容量n 应满足_4_____。 二、单选题： 1.回归分析中定义的（B ） A.解释变量和被解释变量都是随机变量 B.解释变量为非随机变量，被解释变量为随机变量 C.解释变量和被解释变量都为非随机变量 D.解释变量为随机变量，被解释变量为非随机变量 2.最小二乘准则是指使（D ）达到最小值的原则确定样本回归方程。 A.()∑=-n t t t Y Y 1? B.∑=-n t t t Y Y 1? C.t t Y Y ?max - D.()2 1?∑=-n t t t Y Y 3.下图中“{”所指的距离是（B ）