计量经济学重点（师应来版）
一、试卷结构
单选（15*1）多选（5*2）；名词解释（5*3）；问答题（5*5）；计算题（3*8）；综合分析（1*11）
二、名词解释
理论经济计量学
应用经济计量学
内生变量
外生变量
解释变量
被解释变量
时间序列数据（举例）
截面数据（举例）
面板数据（举例）
总体回归线（函数）
离差
判定系数
异方差性（举例）
加权最小二乘法
自相关
多重共线性（完全共线性，近似共线性）
工具变量法
虚拟变量
联立性偏误
单整
三、其他内容
1、应用计量经济学核心环节是建立和应用经济计量模型
2、经济计量分析的四个连续的步骤：建立模型；估计参数；验证模型；使用模型
3、验证模型的三种准则：经济理论准则；统计准则；经济计量准则
4、统计准则是由统计理论决定的，其目的在与考察所求参数估计值的统计可靠性
5、经济计量模型的使用主要是用来进行经济结构分析，预测未来和规划政策
6、结构分析所采用的主要方法是弹性分析、乘数分析与比较静力分析
7、解释总体回归函数中两个参数的含义
8、解释样本回归函数的含义
9、理解普通最小二乘法原理P24
10、总体线性回归模型的经典假定：误差项均值为零；同方差性；误差项之间无自相关；解释变量与误差项协方差为零；正确地设定了回归模型，不存在设定偏误；多元线性回归模型中，没有完全的多重共线性。
11、高斯——马尔科夫定理的意义
12、P30（2.35）（2.37）（2.38）
判定系数与相关系数的异同：异：取值范围不同；目的不同同：见公式
13、随即误差项服从正态分布的原因P37
14、t检验中的原假设t检验和p值检验的判定方法
15、调整判定系数：为何调整；如何调整P65（3.33）；作用
16、F检验；t检验各自的作用。P75（3.64）（3.65）
17、对数线性模型的优点；对数到线性、线性到对数模型中参数的含义
18、多元回归模型中的设定偏误：模型中包含了无关解释变量；模型中遗漏了重要解释变量；模型中的函数形式设定偏误
19、异方差产生的原因：
20、异方差（自相关）的后果：对参数估计量统计特性的影响；对参数显著性检验的影响；对模型预测的影响
21、异方差的检验方法：图示检验法；等级相关系数法；戈德菲尔德——夸特检验；戈里瑟检验；怀特检验（红的是重点，其他的记名字）
22、加权最小二乘法中权数的选择：P100-P101
23、自相关的检验方法：图示检验法；DW检验；拉格朗日乘数检验
24、自相关的补救措施：一阶差分法；广义差分法；（广义最小二乘法）
25、多重共线性的后果，多重共线性的检验方法（方差扩大因子法的概念）不明觉厉
26、多重共线性的补救措施：使用非样本先验信息；横截面与时间序列数据并用；剔除一些不重要的共线性解释变量；增大样本容量；逐步回归法；使用有偏估计（别怕，记名字就好）
27、随机解释变量带来的三种不同情况P132
28、工具变量的选取条件：与所替代的解释变量高度相关；与随机误差项不相关
29、截距变动模型；斜率变动模型；变参数模型；分段回归都要求会写，so把第五章看下吧，其实挺简单。
30、短期乘数和长期乘数的概念
31、分布滞后模型估计的困难：产生多重共线性；损失自由度；最大值后期k难以确定
32、阿尔蒙多项式的条件（m小于k），已知阿拉法，计算贝塔。过程不考
33、库伊克模型的两个假设：模型中所有参数的符号都是相同的，模型中的参数是按几何数列衰减的
34、自适应预期的理论假定（6.33）的形成过程
35、部分调整模型：模型所表达的不应是t期解释变量观测值与同期被解释变量观测值之间的关系，而应是t期解释变量观测值与同期被解释变量希望达到的水平之间的关系即（6.34），如何调整（6.35）
35、三种模型的估计方法。
36、格兰杰检验的目的。（不考过程）
37、结构式模型与简化式模型的含义
38、识别的分类：分为可识别和不可识别，可识别分为恰好识别与过度识别
39、识别的条件，阶条件与秩条件
40、间接最小二乘法的步骤
41、若平稳的概念与条件
42、DF、ADF检验
43、拖尾与截尾的含义
44、时间序列模型三种过程的判别（MA,AR,ARMA）
45、协整的概念和协整检验P235（8.54）
四、了解内容
1、随机误差项的意义：理论的欠缺；数据的欠缺；核心变量与非核心变量；人类行为的内在随机性；节省原则
2、估计量与估计值
五、不考内容
各种模型估计方法的证明不考；跟矩阵有关的不考；第五章第四节不考；平时不考的这次也不考；重点里没怎么提的不考。当我没说~~
计量经济学： 是以经济理论为指导，以经济事实为依据，以数学、统计学为方法，以计量经济模型的建立和应用为核心，对经济关系与经济活动数量规律进行研究的一门应用型经济学科。 计量经济四个要素：经济变量（x ，y ）、参数（β）、误差项（u ）及方程的形式f （·） 利用方差分解表计算F 统计量的过程 完全多重共线性如果存在某解释变量是其他解释变量的线性组合，则称为存在完全多重共线性 近似（不完全）多重共线性若解释变量之间无准确的或完全的线性相关关系，但它们之间存在高度的线性相关性，称模型存在近似（不完全）多重共线性。 Y=X β+u 在多元线性回归模型中，回归系数 表示：在其它解释变量不变的条件下，第j 个解释变量的单位变动对被解释变量平均值的影响。u 是随机误差项。 多重共线性的判断：“经典”判断法多重共线性的“经典”特征是R2较高，方程的F 检验高度显著但参数t 检验显著的不多，如果一个回归分析结果中存在这一特征，则应考虑其是否存在多重共线性的问题。 方差扩大因子法（1-Rj 方）为自变量Xj 的容忍度（Tolerance ），其倒数称为方差扩大因子 经验表明，当VIFj ≥10时，自变量xj 与其它自变量之间的多重共线性程度就非常大了，以至于足以影响到OLSE 的稳定性（方差增大）。 双对数函数模型：βj 称为偏弹性系数。它度量了在其他变量不变的条件下，被解释变量y 对于解释变量Xi 的弹性系数。 对样本回归方程解释如下：斜率系数0.3397表示产出对劳动投入的弹性，即表明在资本投入保持不变的条件下，劳 动投入每增加一个百分点，平均产出将增加0.3397个百分点。同样地，在劳动投入保持不变的条件下，资本投入每增加一个百分点，产出将平均增加0.8419个百分点。两个弹性系数相加为规模报酬系数，其数值大于1，表明该市经济的特征很可能是规模报酬递增的（如果数值等于1，属于规模报酬不变；小于1，则属于规模报酬递减）。根据单边检验的结果，这两个系数各自均是统计显著的（这是用单边检验，即 ，因为我们预期劳动力和资本对产出影响都是正向的），模型的F 值也是高度显著的（因为prob=0.0000），因此能够拒绝零假设：劳动力与资本对产出无影响。R2值为0.995，表明劳动力和资本（对数）的变动解释了大约99.5%的产出（对数）的变动，说明了模型很好地拟合了样本数据。 误差项一阶自相关的DW 检验DW 值越接近于2，ut 的自相关性越小；DW 值越接近于零， ut 正自相关程度越高；DW 值越接近于4， ut 负自相关程度越高 DW 检验的准则如下：⑴当DW
计量经济学重点知识整理 1一般性定义 计量经济学是以经济理论和经济数据的事实为依据,运用数学和统计学的方法,通过建立数学模型来研究经济数量关系和规律的一门经济学科。 研究的主体（出发点、归宿、核心）: 经济现象及数量变化规律 研究的工具（手段）: 模型数学和统计方法 必须明确: 方法手段要服从研究对象的本质特征（与数学不同),方法是为经济问题服务 2注意:计量经济研究的三个方面 理论：即说明所研究对象经济行为的经济理论——计量经济研究的基础 数据:对所研究对象经济行为观测所得到的信息——计量经济研究的原料或依据 方法：模型的方法与估计、检验、分析的方法——计量经济研究的工具与手段 三者缺一不可 3计量经济学的学科类型 ●理论计量经济学 研究经济计量的理论和方法 ●应用计量经济学：应用计量经济方法研究某些领域的具体经济问题 4区别: ●经济理论重在定性分析,并不对经济关系提供数量上的具体度量 ●计量经济学对经济关系要作出定量的估计,对经济理论提出经验的内容 5计量经济学与经济统计学的关系 联系: ●经济统计侧重于对社会经济现象的描述性计量 ●经济统计提供的数据是计量经济学据以估计参数、验证经济理论的基本依据 ●经济现象不能作实验，只能被动地观测客观经济现象变动的既成事实，只能依赖于经济统计数据 6计量经济学与数理统计学的关系 联系: ●数理统计学是计量经济学的方法论基础 区别： ●数理统计学是在标准假定条件下抽象地研究一 般的随机变量的统计规律性; ●计量经济学是从经济模型出发，研究模型参数 的估计和推断,参数有特定的经济意义,标准 假定条件经常不能满足，需要建立一些专门的 经济计量方法 ３、计量经济学的特点：
计量经济学复习要点 第1章 绪论 数据类型：截面、时间序列、面板 用数据度量因果效应，其他条件不变的概念 习题：C1、C2 第2章 简单线性回归 回归分析的基本概念，常用术语 现代意义的回归是一个被解释变量对若干个解释变量依存关系的研究，回归的实质是由固定的解释变量去估计被解释变量的平均值。 简单线性回归模型是只有一个解释变量的线性回归模型。 回归中的四个重要概念 1. 总体回归模型（Population Regression Model ，PRM) t t t u x y ++=10ββ--代表了总体变量间的真实关系。 2. 总体回归函数（Population Regression Function ，PRF ） t t x y E 10)(ββ+=--代表了总体变量间的依存规律。 3. 样本回归函数（Sample Regression Function ，SRF ） t t t e x y ++=10??ββ--代表了样本显示的变量关系。 4. 样本回归模型（Sample Regression Model ，SRM ） t t x y 10???ββ+=---代表了样本显示的变量依存规律。 总体回归模型与样本回归模型的主要区别是：①描述的对象不同。总体回归模型描述总体 中变量y 与x 的相互关系，而样本回归模型描述所关的样本中变量y 与x 的相互关系。②建立模型的依据不同。总体回归模型是依据总体全部观测资料建立的，样本回归模型是依据样本观测资料建立的。③模型性质不同。总体回归模型不是随机模型，而样本回归模型是一个随机模型，它随样本的改变而改变。 总体回归模型与样本回归模型的联系是：样本回归模型是总体回归模型的一个估计式，之所以建立样本回归模型，目的是用来估计总体回归模型。 线性回归的含义 线性：被解释变量是关于参数的线性函数（可以不是解释变量的线性函数） 线性回归模型的基本假设 简单线性回归的基本假定：对模型和变量的假定、对随机扰动项u 的假定（零均值假定、同方差假定、无自相关假定、随机扰动与解释变量不相关假定、正态性假定） 普通最小二乘法（原理、推导） 最小二乘法估计参数的原则是以“残差平方和最小”。
第一章:1计量经济学研究方法:模型设定,估计参数,模型检验,模型应用 2.计量经济模型检验方式:①经济意义:模型与经济理论是否相符②统计推断:参数估计值是否抽样的偶然结果③计量经济学:是否复合基本假定④预测:模型结果与实际杜比 3.计量经济学中应用的数据类型:①时间序列数据(同空不同时)②截面数据(同时不同空)③混合数据(面板数据)④虚拟变量数据(学历,季节,气候,性别) 第二章:1.相关关系的类型:①变量数量:简单相关/多重相关(复相关)②表现形式:线性相关(散布图接近一条直线)/非线性相关(散布图接近一条直线)③变化的方向:正相关(变量同方向变化,同增同减)/负相关(变量反方向变化,一增一减不相关) 2.引入随机扰动项的原因:①未知影响因素的代表(理论的模糊性)②无法取得数据的已知影响因素的代表(数据欠缺)③众多细小影响因素综合代表(非系统性影响)④模型可能存在设定误差(变量,函数形式设定)⑤模型中变量可能存在观测误差(变量数据不符合实际)⑥变量可能有内在随机性(人类经济行为的内在随机性) 3.OLS回归线数学性质:①剩余项的均值为零②OLS回归线通过样本均值③估计值的均值等于实际观测值的均值④被解释变量估计值与剩余项不相关⑤解释变量与剩余项不相关 4.OLS估计量”尽可能接近”原则:无偏性,有效性,一致性 5.OLS估计式的统计性质/优秀品质:线性特征,无偏性特征,最小方差性特征 第三章:1.偏回归系数:控制其他解释变量不变的条件下,第j个解释变量的单位变动对被解释变量平均值的影响,即对Y平均值直接或净的影响 2.多元线性回归中的基本假定:①零均值②同方差③无自相关④随机扰动项与解释变量不相关⑤无多重共线性⑥正态性…一元中有12346 3. OLS回归线数学性质:同第二章3 4. OLS估计式的统计性质:线性特征,无偏性特征,最小方差性特征 5.为什么用修正可决系数不用可决系数?可决系数只涉及变差没有考虑自由度,如果用自由度去校正所计算的变差,可纠正解释变量个数不同引起的对比困难 第四章:1.多重共线性背景:①经济变量之间具有共同变化趋势②模型中包含滞后变量③利用截面数据建立模型可出现..④样本数据自身原因 2.后果:A完全①参数估计值不确定②csgj值方差无限大B不完全①csgj量方差随贡献程度的增加而增加②对cs区间估计时,置信区间区域变大③假设检验用以出现错误判断④可造成可决系数较高,但对各cs估计的回归系数符号相反,得出错误结论 3.检验:A简单相关系数检验法:COR 解释变量.大于0.8,就严重B方差膨胀因子法:因子越大越严重;≥10,严重C直观判断法:增加或剔除一个解释变量x,估计值y发生较大变化,则存在;定性分析,重要x标准误差较大并没通过显著性检验时,则存在;x回归系数所带正负号与定性分析结果违背,则存在;x相关矩阵中,x之间相关系数较大,则存在D逐步回归检验法:将变量逐个引入模型,每引入一个x,都进行F检验,t检验,当原来引入的x由于后面引入的x不显著是，将其剔除.以确保每次引入新的解释变量之前方程种植包含显著变量. 4.补救措施:①剔除变量法②增大样本容量③变换模型形式:自相关④利用非样本先验信息⑤截面数据与时序数据并用:异方差⑥变量变换 第五章:1.异方差产生原因:①模型中省略了某些重要的解释变量②模型设定误差③数据测量误差④截面数据中总体各单位的差异 2.后果:A参数估计统计特性:参数估计的无偏性仍然成立;参数估计方差不再是最小B参数显著性检验:t统计量进行参数检验失去意义C预测影响:将无效 3检验:A图示①相关图形分析data x y,看散点图,quick→graph→x,y→OK→scatter diagram→
1什么是计量经济学? 计量经济学是以一定的经济理论和统计资料为基础，运用数学、统计学方法与电脑技术，以建立经济计量模型为主要手段，定量分析研究具有随机性特性的经济变量关系的一门经济学学科。主要内容包括理论计量经济学和应用经济计量学。 2计量经济学分析问题的一般步骤？ 设计理论模型，包括模型中变量及模型形式的确定。收集样本数据。估计参数。对模型进行检验，包括经济意义的检验，模型参数的检验，模型假定条件的检验等 3现实数据包括哪几种类型？ 横截面数据时间序列数据集合数据 4回归分析的含义？ 回归分析是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。回归分析是应用极其广泛的数据分析方法之一。它基于观测数据建立变量间适当的依赖关系，以分析数据内在规律，并可用于预报、控制等问题。 5回归分析和相关分析的区别？ 相关分析中两组变量的地位是平等的，不能说一个是因，另外一个是果。或者他们只是跟另外第三个变量存在因果关系。而回归分析可以定量地得到两个变量之间的关系，其中一个可以看作是因，另一个看作是果。两者位置一般不能互换。 6线性回归和线性分析 8最小二乘法原则：最小二乘法的基本原则是各观察点距直线的纵向距离的平方和最小.这里的“二乘”指的是用平方来度量观测点与估计点的远近,“最小”指的是参数的估计值要保证各个观测点与估计点的距离的平方和达到最小. 9经典线性回归模型的基本假设：1、模型对参数为线性2、重复抽样中X是固定的或非随机的3、干扰项的均值为零4、u的方差相等5、各个干扰项之间无自相关6、无多重共线性,即解释变量间没有完全线性关系7、u和X不相关8、X要有变异性9、模型设定正确 10最小二乘估计量的统计性质？ 1.线性特性。 2.无偏性。 3.有效性 4.渐近无偏性 5.一致性 6.渐近有效性 17什么是多重共线性？ 对于多元性回归模型，如果某两个或多个解释变量间出现相关性，则称为多重共线性 18多重共线性诊断方法？ 1）对两个解释变量的模型，采用简单相关系数法 求出X1和X2的简单相关系数r，若|r|接近1，则说明两变量间存在较强的多重共 线性。 （2）对多个解释变量的模型，采用综合统计检验法 若在OLS下，模型的与F值较大，但各参数估计值的t检验值较少，说明各解释变量对Y的联合线性作用显著，但各解释变量间存在共线性而使得它们对Y的独立作用不能分辨，故t检验不显著。 20虚拟变量引入的原则是什么？虚拟变量的个数按以下原则确定：每一定性变量所需的虚拟变量个数要比该定性变量的类别少1，即如果有m个定性变量，只在模型中引入m-1个虚拟变量
各位同学：请大家按照这个复习重点进行认真复习，考试时请大家带上计算器，平时成绩占30%，期末占70%。 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：被解释变量的均值同一个或者多个解释变量之间的关系 样本回归函数：是总体回归函数的近似 OLS 估计量 ：以残差平方和最小的原则对回归模型中的系数进行估计的方法。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, 其估计量是无偏估计量，且在所有的无偏估计量中其方差最小。 拟合优度、衡量了解释变量能解释的离差占被解释变量的百分比。 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、 带有截距项的回归模型，如果有m 个定性变量，只能引入m-1个虚拟变量。如果引入了m 个，就将陷入虚拟变量陷阱。既模型中存在完全共线性，使得模型无法估计 方差分析模型、解释变量仅包含定性变量或虚拟变量的模型。 协方差分析模型、回归模型中的解释变量有些是定性的有些是定量的。 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 ??)X |E(Y ?) )X |E(Y ( ??? :SRF 2211i 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 +=+=∑∑==2 22?i i y y TSS ESS R
《计量经济学》期末考试复习资料 第一章绪论 参考重点： 计量经济学的一般建模过程 第一章课后题（1.4.5） 1.什么是计量经济学？计量经济学方法与一般经济数学方法有什么区别？ 答：计量经济学是经济学的一个分支学科，是以揭示经济活动中客观存在的数量关系为内容的分支学科，是由经济学、统计学和数学三者结合而成的交叉学科。 计量经济学方法揭示经济活动中各个因素之间的定量关系，用随机性的数学方程加以描述；一般经济数学方法揭示经济活动中各个因素之间的理论关系，用确定性的数学方程加以描述。 4.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。 5.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。 第二章经典单方程计量经济学模型：一元线性回归模型参考重点： 1.相关分析与回归分析的概念、联系以及区别？ 2.总体随机项与样本随机项的区别与联系？
计量经济学试题 一、单项选择题(本大题共25小题，每小题1分，共25分) 在每小题列出的四个备选项中只有一个是符合题目要求的。请将其代码填写在题后的括号内。错选、多选或未选均无分。 1．经济计量分析工作的研究对象是（） A．经济理论 B．经济数学方法 C．经济数学模型 D．社会经济系统 2．在双对数线性模型lnY i=lnβ0+β1lnX i+u i中,β1的含义是（） A．Y关于X的增长量 B．Y关于X的发展速度 C．Y关于X的边际倾向 D．Y关于X的弹性 3．在二元线性回归模型：中，表示（） A．当X2不变、X1变动一个单位时，Y的平均变动 B．当X1不变、X2变动一个单位时，Y的平均变动 C．当X1和X2都保持不变时， Y的平均变动 D．当X1和X2都变动一个单位时， Y的平均变动 4．如果线性回归模型的随机误差项存在异方差，则参数的普通最小二乘估计量是（） A．无偏的，但方差不是最小的 B．有偏的，且方差不是最小的C．无偏的，且方差最小 D．有偏的，但方差仍为最小 5．DW检验法适用于检验（） A．异方差 B．序列相关 C．多重共线性 D．设定误差 6．如果X为随机解释变量，X i与随机误差项u i相关，即有Cov(X i， u i)≠0，则普通最小二乘估计是（） A．有偏的、一致的 B．有偏的、非一致的 C．无偏的、一致的 D．无偏的、非一致的 7．设某商品需求模型为Y t=β0+β1X t+ u t，其中Y是商品的需求量，X是商品价格，为了考虑全年4个季节变动的影响，假设模型中引入了4个虚拟变量，则会产生的问题为（） A．异方差性 B．序列相关 C．不完全的多重共线性 D．完全的多重共线性
1 .经济变量：经济变量是用来描述经济因素数量水平的指标。（3分） 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。（2分）它对因变量的变动做出解释，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） &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） 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。（3分） 13 .高斯-马尔可夫定理：在古典假定条件下，OLS估计量是模型参数的最佳线性无偏估计量，这一结论即是高斯—马尔可夫定理。（3分） 14 ?总变差（总离差平方和）：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）：在回归模型中，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释的变差。（1分） 16 ?剩余变差（残差平方和）：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。（3分） 18 .样本决定系数：回归平方和在总变差中所占的比重。（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 ?显著性检验：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
第1章 绪论 计量经济学的含义：一定的经济理论和实际统计资料为依据，运用数学、统计学方法和计算机技术，通过建立计量经济模型，定量的分析经济变量之间的随即因果关系。 计量经济学研究的经济关系具有两个特征：一是随机关系，产出与生产要素投入、消费与收入、投资与收入和利率之间都不是精确的函数关系。二是因果关系，计量经济模型中的每一个（随机）方程都是反映某个经济变量与其影响因素之间的因果关系。 计量经济学的研究步骤：建立理论模型、估计模型中的参数、检验估计的模型和应用模型进行定量分析。 1. 建立理论模型 其任务是依据经济理论和对所研究经济系统的认识，将系统内各经济变量之间的相互关系用一组（或一个）数学方程表示出来。这一阶段的工作又称为模型设定。模型设定一般包括总体设定和个体设定。总体设定的目标是能正确反映经济系统的运行机制。个体设定的目标是能正确反映经济变量之间的因果关系。 ①确定模型中的变量 计量经济学中一般将方程中的变量分为两类，方程等号左端的变量称为被解释变量，有端的变量称为解释变量，即用这些变量来解释或说明被解释变量的变化情况（回归分析中称为因变量和自变量）。建立理论模型时，主要是确定模型中的解释变量，一般时根据经济理论和经验确定被解释变量的主要影响因素。 ②确定模型中的函数形式 确定模型中的函数形式一般有两种方式，一种方式是根据经济行为理论，运用数理经济学的研究方法推导出模型的具体数学形式。另一种方式是根据实际统计资料绘制被解释变量和解释变量的相关图，由相关图显示的变量之间的相关关系确定模型的数学形式，这也是目前经常采用的方式。 ③确定统计指标并搜集整理数据 需要根据模型中变量的含义和统计数据的可得性，模型的研究目的，以及统计数据的可比性和一致性等因素进行综合考虑，以确定适当的统计指标。 建立计量经济模型的统计数据主要有三种类型：时间序列数据，即按时间先后顺序排列的数据，时间频率可以是年、季、月、日等；横截面数据，即某一时点上的数据；合并数据，即时间序列与横截面数据的
计量经济学 1、一元线性回归模型：建立两个变量的数学模型：Yi=β?＋β?Xi ＋μi ，Yi 为被解释变量。 Xi 为解释变量。μi 为随机误差项（随机扰动项或随机项、误差项）。β?，β?为回归系数（待 定系数、待定参数）,这样的模型含有一个解释变量，而且变量之间的关系又是线性的，所 以上式称为一元线性回归模型。 2、线性回归模型的基本假设：假设1、解释变量X 是确定性变量，不是随机变量；假设2、 随机误差项μi 具有零均值、同方差和不序列相关性：E(μi )=0 i=1,2, …,n 。 Var(μi )= δu2 i=1,2, …,n 。Cov(μi ,μj)=0，i≠j i,j= 1,2, …n,假设3、随机误差项μi 与解释变量X 之间不相关：Cov(Xi,μi)=0 i=1,2, …,n,假设4、μi 服从零均值、同方差、零协方差 的正态分布: μi -N(0,δu2)i=1,2, …,n 。注意：1、如果假设1、2满足，则假设3也满足;2、如 果假设4满足，则假设2也满足。 3、普通最小二乘法（OLS ）：为了研究总体回归模型中变量X 和Y 之间的线性关系，需要求 一条拟合直线，一条好的拟合直线应该是使残差平方和达到最小，以此为准则，确定X 与Y 之间的线性关系。 4、回归系数：β?=1／n ﹙∑Yi -β?∑Xi ﹚,β?=n∑XiYi -∑Xi∑Yi ／n∑Xi2-﹙∑Xi ﹚2 5、常用结果：1、∑ei=0即残差项ei 的均值为0，2、∑eiXi=0即残差项ei 与解释变量Xi 不 相关。3、样本回归方程可以写成Yi o-ˉYˉ=β?（Xi-ˉXˉ）即样本回归直线过点（ˉXˉ, ˉYˉ） 4、ˉYi oˉ=ˉYˉ即被解释变量的样本平均值等于其估计值的平均值 6、样本可决系数：对样本回归直线与样本观测值之间拟合程度的检验。样本观测值距回归 曲线越近，拟合优度越好，X 对Y 的解释程度越强。TSS=∑（Yi- ˉYˉ）2,RSS=∑（Yi o-ˉYˉ） 2,ESS=∑（Yi- Yi o）2其中TSS 为总离差平方和，RSS 为回归平方和（为样本回归线解释的 部分），ESS 为残差平方和（样本回归线不解释的部）R2=RSS ／TSS=1-∑ei2／∑yi2=β?2∑xi2 ／∑yi=(∑xiyi) 2／∑xi2∑yi2，可决系数的取值范围：[0，1]，R2越接近1，说明实际观测点离 样本线越近，拟合优度越高。 7、样本相关系数：R=∑xiyi ／（∑xi2∑yi2）? 检验相关系数的t 统计量t=R(n-2) ?／(1-R 2)?～ t(n-2) 8、置信区间：β?～N （β·, δu2∑Xi2／n∑xi 2）, β?～﹙βo, δu2／∑xi2﹚令δu2=∑ei2／n-2，t=β?-βo ／δβ?～t(n-2)，＝＝≥βo∈[β?-tα／2δβ?,β?+tα／2δβ?],β·∈[β?-tα／2δβ?,β?+tα／2δβ?] 9、回归系数估计值的显著性检验-t 检验：t=β?-βo／δβ?～t(n-2),提出假设H0：βo=0，H1： βo≠0 计算t=β2／δβ?，然后比较t 与tα／2(n-2)的大小 10、一元线性回归方程的预测：（1）点预测。将X 的一个特定值 代入样本回归方程，计算得出的 就是 的点预测 （2）区间预测。是求出 的点预测值 之后在一定置信度下求 落在以 为中心的的一个区间，从而可以分析 与 的接近程度，分析结果的可靠性。（1）单个值的预测区间Var(e o)=se 2[1+1／n+( - ) 2／∑xi 2],t= - ／δ(e o) ～t(n-2), ∈[ -t α／2δ(e o), + t α／2δ(e o) ]（2）均值的预测区间Var(δ0)= se 2[1／n+( - )2／∑xi 2],,t=E( )- ／δ0～t(n-2), E( ) ∈[ - t α／2δ0， + t α／2δ0] 11、回归系数的经济意义：β?表示边际倾向，表示Xi 每增加或减少一单位，Yi 便增加或 减少β?个单位，β?是样本回归线在y 轴的截距，表示Yi 不受Xi 影响的情况下自发产生的 行为。 12、多元线性回归模型的基本假定：1、E （ui ）=0,即随机误差项是一个期望值或平均值为 零的随机变量。2、var(ui)=E(ui 2) =δ2即对于解释变量X1、X2、·····Xk 的所有观测值， 随机误差项有相同的方差3、cov(ui,uj)=E(uiuj)=0即随机误差项彼此之间不相关。4、 cov(Xij,uj)=0即解释变量X1、X2、····Xk 是确定性变量，不是随机变量，与随机误差项彼 X 0 Y ?0Y 0Y 0Y ?0Y 0Y ?0Y ?0Y 0X 0X Y 0Y ?0Y 0Y ?0Y ?0X 0X Y 0Y ?0 Y 0Y ?0Y ?0
第一章 导论 1、什么是计量经济学模型？它有哪些要素？要素的内容是什么？ 计量经济模型就是经济变量之间所存在的随机关系的一种数学表达式，其一般形式为： 模型由经济变量（x,y ），随机误差项（u ），参数（β）和方程的形式 f (?)等四个要素构成。 经济变量（x,y ）——用于描述经济活动水平的各种量，是经济计量建模的基础 随机误差项（u ）——表示模型中尚未包含的影响 因素对因变量的影响，一般假定其满足一定条件。 参数（β）——是模型中表示变量之间 数量关系的系数， 具体说明解释变量对解释变量的影响程度。 方程的形式 f (?) ——是将计量经济模型的三个要素联系 在一起的数学表达式，分为线性模型和非线性模型。 2、经典计量经济学模型的建模步骤及主要内容是什么？ 经典计量建模可分为四个连续的阶段：模型设定，参数估计，模型检验，模型应用。模型设定阶段需研究有关经济理论并确定变量以及函数形式，进行样本数据的收集与整理；模型的参数估计阶段要用到统计推断、回归分析方法，经常需要借助于统计软件的帮助得到参数的估计结果，参数一经确定，模型中各变量之间的关系就确定了，模型也就随之确定了。参数估计的主要方法有最小平方法（OLS ）及其拓展形式（GLS 、WLS 、2StageLS 等）、最大似然估计法、数值计算法等；模型检验包括经济意义检验、统计检验、计量经济检验；模型可应用于验证与发展经济理论、结构分析、经济预测、政策评价等方面。 3、数据及数据类型 变量的具体取值称为数据(Data)。数据是经济计量分析的原材料，根据形式不同，数据分为时间序列数据、横截面数据和合并数据。 1.时间序列数据（Time series data ）是按时间顺序排列而成的数据。 2.截面数据（Cross sectional data ）又称横断面数据，是指在同一时间，不同统计单位的相同统计指标组成的数据列。 3.合并数据（Pooled data ）是指既有时间序列数据又有横截面数据。 4、试题举例 1、在同一时间不同统计单位的相同统计指标组成的数据列，是（ ）。 A 、 原始数据 B 、 合并数据 C 、 时间序列数据 D 、 横截面数据 2、既有时间序列数据又有横截面数据的数据是( )。 A 、 原始数据 B 、时间序列数据 C 、合并数据 D 、 截面数据 第二章 一元线性回归 一、主要内容： 1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？（或：随机误差项包含哪些内容？） 在总体回归函数中引进随机扰动项，主要有以下几方面的原因： (,,) y f x u β=
计量经济学复习要点-西北大学 一．单项选择 1.下列说法中那一项不属于应用计量学的研究目的的C经济政策评价 2.构造行为方程式的最重要依据为D变量间的技术 3.总体回归线是指D解释变量X取定值时，被解释变量Y的条件均值或期望值的轨迹 4.在一元线性回归模型Y=β1+β2x+μ中，若回归系数β2通过了t检验，则表达式B.β2≠0 5.在回归模型Y=β1+β2x2+β3X3+μ中，如果X2与X3高度线性相关，则与经典模型相比β2的方差C变大 6.经济计量模型是指C包含随机方程的经济数学模型 7.回归分析中定义的B解释变量为非随机变量，被解释变量为随机变量 8.若一元线性回归模型Y=β1+β2X+μ满足经典假定，那么参数β1、β2的普通最小二乘估计了β1、β2是所有线性估计量中B无偏且方差最小的 9 .D-W检验，即杜宾-瓦尔森检验，用于检验时间序列回归模型的误差项中的一阶序列相关的统计量，DW统计量以OLS残差为基础，如果DW值越接近于2 C则表明无自相关 10.容易产生异方差的数据为C横截面数据 二、名词解释 1.时间序列数据：指某一经济变量在各个时期的数值按时间先后顺序排列所形成的数列。 2.样本回归函数：指由样本的得到的回归函数，其表现形式为Yt=β1+β2Xt+et 样本回归函数是用来估计总体回归函数的。 3.统计关系：指两个变量X与Y之间存在的一种不确定关系。也就是说，即使变量X是变量Y的原因，给定变量X的值也不能具体确定变量Y的值，而只能确定定变量Y的统计特征。 4.几何分布滞后模型：对于无线分布滞后模型Y=α+β0Xt+β1Xt-1+∧+μt,库伊克提出了两个假设：①模型中所有参数符号都是相同的②模型中的参数是按几何数列衰减的，即βt =β0入j,j=0,1,2…式中0﹤入﹤1，入称为分布滞后的衰减率，入越小，衰减速度越快。X滞后的远期值对当期Y的影响就越小，带入后得到模型Yt=α+β0Xt+β0Xt-1+β0入Xt-1+β0入2Xt-2+∧+β0入jXt-j+∧+μt此模型称为几何分布滞后模型。 5.恰好识别：指在可识别的模型中，结构式参数具有唯一数值的方程。 6.计量经济学：是融合数学、统计学及经济理论，结合研究经济行为和现象的理论和实务。 7.两阶段最小二乘法：两个阶段分别应用最小二乘法，故叫做两阶段最小二乘法。 8.外生变量：指不是由模型系统范围决定的量。 9.虚拟变量：又称虚设变量、名义变量或哑变量，用以反映质的属性的一个人工变量，是量化了的质变量，通常取值为0或1。引入哑变量可使线性回归模型变得更复杂，但对问题描述更简明，一个方程能达到两个方程的作用，而且更接近现实。例如：反映文化程度的虚拟变量可取为1本科学历、0非本科学历，一般地，在虚拟变量的设置中，基础类型、肯定类型取值为1，比较类型、否定类型取值为0。
计量经济学（第四版）习题参考答案 潘省初
第一章 绪论 1.1 试列出计量经济分析的主要步骤。 一般说来，计量经济分析按照以下步骤进行： （1）陈述理论（或假说） （2）建立计量经济模型 （3）收集数据 （4）估计参数 （5）假设检验 （6）预测和政策分析 1.2 计量经济模型中为何要包括扰动项? 为了使模型更现实，我们有必要在模型中引进扰动项u 来代表所有影响因变量的其它因素，这些因素包括相对而言不重要因而未被引入模型的变量，以及纯粹的随机因素。 1.3什么是时间序列和横截面数据? 试举例说明二者的区别。 时间序列数据是按时间周期（即按固定的时间间隔）收集的数据，如年度或季度的国民生产总值、就业、货币供给、财政赤字或某人一生中每年的收入都是时间序列的例子。 横截面数据是在同一时点收集的不同个体（如个人、公司、国家等）的数据。如人口普查数据、世界各国2000年国民生产总值、全班学生计量经济学成绩等都是横截面数据的例子。 1.4估计量和估计值有何区别？ 估计量是指一个公式或方法，它告诉人们怎样用手中样本所提供的信息去估计总体参数。在一项应用中，依据估计量算出的一个具体的数值，称为估计值。如Y 就是一个估计量，1 n i i Y Y n == ∑。现有一样本，共4个数，100，104，96，130，则 根据这个样本的数据运用均值估计量得出的均值估计值为 5.1074 130 96104100=+++。 第二章 计量经济分析的统计学基础 2.1 略，参考教材。
2.2请用例2.2中的数据求北京男生平均身高的99％置信区间 N S S x = =45 =1.25 用α=0.05，N-1=15个自由度查表得005.0t =2.947，故99%置信限为 x S t X 005.0± =174±2.947×1.25=174±3.684 也就是说，根据样本，我们有99%的把握说，北京男高中生的平均身高在170.316至177.684厘米之间。 2.3 25个雇员的随机样本的平均周薪为130元，试问此样本是否取自一个均值为120元、标准差为10元的正态总体？ 原假设 120:0=μH 备择假设 120:1≠μH 检验统计量 () 10/25X X μσ-Z == == 查表96.1025.0=Z 因为Z= 5 >96.1025.0=Z ,故拒绝原假设, 即 此样本不是取自一个均值为120元、标准差为10元的正态总体。 2.4 某月对零售商店的调查结果表明，市郊食品店的月平均销售额为2500元，在下一个月份中，取出16个这种食品店的一个样本，其月平均销售额为2600元，销售额的标准差为480元。试问能否得出结论，从上次调查以来，平均月销售额已经发生了变化？ 原假设 : 2500:0=μH 备择假设 : 2500:1≠μH ()100/1200.83?X X t μσ-= === 查表得 131.2)116(025.0=-t 因为t = 0.83 < 131.2=c t , 故接受原假 设,即从上次调查以来，平均月销售额没有发生变化。
第二章课后习题 2.1（1）分别分析各国人均寿命与人均GDP、成人识字率、一岁儿童疫苗接种率的数量关系。 解：各国人均寿命（Y）与人均GDP（X1）之间的数量关系： Y=56.64794+0.12836X1 各国人均寿命（Y）与成人识字率（X2）之间的数量关系： Y=38.79424+0.331971X2 各国人均寿命（Y）与一岁儿童疫苗接种率（X3）之间的数量关系：
Y=31.79956+0.387276X3 （2）对所建立的回归模型近性检验（假设显著性水平α为0.05）。 解：各国人均寿命（Y）与人均GDP（X1）之间的回归模型检验： 1﹥经济意义检验：所估计的参数β1=56.64794，β2=0.12836，说明亚洲各国人均GDP每增加1美元，人均寿命将增加0.12836年，这与预期的经济意义相符。 2﹥拟合有度检验：可决系数R2=0.526082，说明所建模型整体上对样本数据拟合较好，即解释变量“人均GDP”对被解释变量“人均寿命”的一半多作出了解释。 3﹥统计检验：H0：β2=0，H1：β2≠0，因为P=0.0001＜α=0.05，所以拒绝原假设，因此亚洲各国人均GDP对人均寿命具有显著影响。 各国人均寿命（Y）与成人识字率（X2）之间的回归模型检验： 1﹥经济意义检验：所估计的参数β1=38.79424，β2=0.331971，说明亚洲各国成人识字率每增加1%，人均寿命将增加0.331971年，这与预期的经济意义相符。 2﹥拟合优度检验：可决系数R2=0.716825，说明所建模型整体上对样本数据拟合较好，即解释变量“成人识字率”对被解释变量“人均寿命”的大部分作出了解释。 3﹥统计检验：H0：β2=0，H1：β2≠0，因为P=0.0000＜α=0.05，所以拒绝原假设，因此亚洲各国成人识字率对人均寿命具有显著影响。 各国人均寿命（Y）与一岁儿童疫苗接种率（X3）之间的回归模型检验： 1﹥经济意义检验：所估计的参数β1=31.79956，β2=0.387276，说明亚洲各国一岁儿童疫苗接种率每增加1%，人均寿命将增加0.387276年，这与预期的经济意义相符。 2﹥拟合优度检验：可决系数R2=0.537929，说明所建模型整体上对样本数据拟合较好，即解释变量“一岁儿童疫苗接种率”对被解释变量“人均寿命”的一半多作出了解释。 3﹥统计检验：H0：β2=0，H1：β2≠0，因为P=0.0001＜α=0.05，所以拒绝原假设，因此亚洲各国一岁儿童疫苗接种率对人均寿命具有显著影响。 2.2（1）建立浙江省财政预算收入与全省生产总值的计量经济模型，估计模型的参数，检验模型的显著性，用规范的形式写出估计检验结果，并解释所估计参数的经济意义（假设显著性水平为0.05）。
计量经济学考试重点整理 第一章： P1：什么是计量经济学？由哪三组组成？ 定义：“用数学方法探讨经济学可以从好几个方面着手，但任何一个方面都不能和计量经济学混为一谈。计量经济学与经济统计学绝非一码事；它也不同于我们所说的一般经济理论，尽管经济理论大部分具有一定的数量特征；计量经济学也不应视为数学应用于经济学的同义语。经验表明，统计学、经济理论和数学这三者对于真正了解现代经济生活的数量关系来说，都是必要的，但本身并非是充分条件。三者结合起来，就是力量，这种结合便构成了计量经济学。” P9：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。 P12：常用的样本数据：时间序列，截面，虚变量数据 P13：样本数据的质量（4点） 完整性；准确性；可比性；一致性 P15-16：模型的检验（4个检验） 1、经济意义检验 2、统计检验 拟合优度检验 总体显著性检验 变量显著性检验 3、计量经济学检验 异方差性检验 序列相关性检验 共线性检验 4、模型预测检验 稳定性检验：扩大样本重新估计 预测性能检验：对样本外一点进行实际预测 P16计量经济学模型成功的三要素：理论、方法和数据。 P18-20：计量经济学模型的应用 1、结构分析 经济学中的结构分析是对经济现象中变量之间相互关系的研究。 结构分析所采用的主要方法是弹性分析、乘数分析与比较静力分析。 计量经济学模型的功能是揭示经济现象中变量之间的相互关系，即通过模型得到弹性、乘数等。 2、经济预测 计量经济学模型作为一类经济数学模型，是从用于经济预测，特别是短期预测而发展起来的。 计量经济学模型是以模拟历史、从已经发生的经济活动中找出变化规律为主要技术手段。 对于非稳定发展的经济过程，对于缺乏规范行为理论的经济活动，计量经济学模型预测功能失效。 模型理论方法的发展以适应预测的需要。