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一分钟看完计量经济学

一分钟看完计量经济学
一分钟看完计量经济学

一分钟看完计量经济学!!!------开学后的计量笔记作者:冯子立

建模是计量的灵魂,所以就从建模开始。

一、

建模步骤:A,理论模型的设计: a,选择变量b,确定变量关系c,拟定参数范围

B,样本数据的收集: a,数据的类型b,数据的质量

C,样本参数的估计: a,模型的识别b,估价方法选择

D,模型的检验

a,经济意义的检验1正相关

2反相关等等

b,统计检验:1检验样本回归函数和样本的拟合优度,R的平方即其修正检验

2样本回归函数和总体回归函数的接近程度:单个解释变量显著性即t检验,函数显著性即F检验,接近程度的区间检验

c,模型预测检验1解释变量条件条件均值与个值的预测

2预测置信空间变化

d,参数的线性约束检验:1参数线性约束的检验

2模型增加或减少变量的检验

3参数的稳定性检验:邹氏参数稳定性检验,邹氏预测检验----------主要方法是以F检验受约束前后模型的差异

e,参数的非线性约束检验:1最大似然比检验

2沃尔德检验

3拉格朗日乘数检验---------主要方法使用 X平方分布检验统计量分布特征

f,计量经济学检验

1,异方差性问题:特征:无偏,一致但标准差偏误。检测方法:图示法,Park与Gleiser检验法,Goldfeld-Qua ndt检验法,White检验法-------用WLS修正异方差

2,序列相关性问题:特征:无偏,一致,但检验不可靠,预测无效。检测方法:图示法,回归检验法,Durbin-Waston检验法,Lagrange乘子检验法-------用GLS或广义差分法修正序列相关性

3,多重共线性问题:特征:无偏,一致但标准差过大,t减小,正负号混乱。检测方法:先检验多重共线性是否存在,再检验多重共线性的范围-------------用逐步回归法,差分法或使用额外信息,增大样本容量可以修正。

4,随机解释变量问题:随机解释变量与随机干扰项独立----------对OLS没有坏影响。随机变量与随机干扰项同期相关:有偏但一致-----扩大样本容量可以克服。随机变量与随机干扰项同期相关:有偏且非一致--------工具变量法可以克服

二、

参数估计量性质的分析:a小样本和大样本性质

b无偏性

c有效性

d一致性

e Gauss-Markov定理

三、

A虚拟解释变量问题

a,加法方式:定性因素对截距的影响

b,乘法方式:定性因素对斜率项产生的影响

c,加法与乘法结合方式:定性应诉对截距和斜率项同时产生影响

B滞后变量问题

a,分布滞后模型:经验加权法,Almon多项式法,Koyck方法---来减少滞后项的数目b,自回归模型:工具变量法,OLS法

C模型设定偏误问题

a,解释变量选取偏误1漏选相关变量:OLS在小样本下有偏,大样本下不一致

2多选无关变量:OLS估计量无偏且一致,但无效

b,模型函数形式选取偏误:OLS有偏非一致且无效

c,1用t检验和f检验检验无关变量

2用RESET检验是否遗漏相关变量或模型函数选取错误

四、

联立方程计量经济学模型的单方程估计

a,工具变量法IV

b,ILS-----ab适用于恰好识别

c,2SLS---适用于恰好识别和过度识别

五、

二元离散选择模型

a,Probit离散选择模型:将随机干扰项的概率分布设定为标准正态分布----用最大似然估计法或GLS

b,Logit离散选择模型:将随机干扰项的概率分布设定为logistic分布得到---用最大似然估计法或GLS

六、

随机时间序列模型:

a,纯自回归AR模型----用Yule-Walker方程或OLS估计

b,纯移动平均MA模型

c,自回归移动平均ARMA模型----bc可以用矩估计法,对非平稳的时间序列检验协整性可用Engle-Granger两步法或直接估计法。

注:此文只是小弟开学读书笔记的总结只能当个工程表,让大家知道所学阶段和所用罢了

另:据小弟开学后了解的教材方面

最初入门书首推古扎拉蒂的《计量经济学基础》,上下两本,想很快对计量经济学有全方位认识的弟兄可以看这本书的精写版《经济计量学精要》,机械工业出版社,世纪馆书店就有第二版卖,好几十块---想要免费电子版的姐妹们可以联系我==。

伍德里奇的《计量经济学导论》真是讨论风格的啊,适合于中级使用,高级的书最经典的莫过于格林的《计量经济学分析》,还有《Econometrics Introduction》,中国人写的书还是李子奈的《计量经济学》比较清楚,难度中级偏高级。

研究的方面,微观注意面板数据,宏观注意时间序列,面板数据推荐伍德里奇的《横截面与面板数据的经济计量分析》,68元,人大出版社,时间序列推荐汉米尔顿的《时间序列分析》,传说中的经典教材。在此小弟加一句,尽量对照着英文看中文,因为翻译的很难==。

Stata方面,咱们人大图书馆三层英文借阅室有本《Using Stata》开头的书,据说,所有的stata的书都是以它为模本,在以F222开头的书架好像。

就这么多了,大家一起努力,共同进步!!!

计量经济学题库及答案

计量经济学题库 一、单项选择题(每小题1分) 1.计量经济学是下列哪门学科的分支学科(C)。 A.统计学 B.数学 C.经济学 D.数理统计学 2.计量经济学成为一门独立学科的标志是(B)。 A.1930年世界计量经济学会成立B.1933年《计量经济学》会刊出版 C.1969年诺贝尔经济学奖设立 D.1926年计量经济学(Economics)一词构造出来 3.外生变量和滞后变量统称为(D)。 A.控制变量 B.解释变量 C.被解释变量 D.前定变量4.横截面数据是指(A)。 A.同一时点上不同统计单位相同统计指标组成的数据B.同一时点上相同统计单位相同统计指标组成的数据 C.同一时点上相同统计单位不同统计指标组成的数据D.同一时点上不同统计单位不同统计指标组成的数据 5.同一统计指标,同一统计单位按时间顺序记录形成的数据列是(C)。 A.时期数据 B.混合数据 C.时间序列数据 D.横截面数据6.在计量经济模型中,由模型系统内部因素决定,表现为具有一定的概率分布的随机变量,其数值受模型中其他变量影响的变量是( A )。 A.内生变量 B.外生变量 C.滞后变量 D.前定变量7.描述微观主体经济活动中的变量关系的计量经济模型是( A )。 A.微观计量经济模型 B.宏观计量经济模型 C.理论计量经济模型 D.应用计量经济模型 8.经济计量模型的被解释变量一定是( C )。 A.控制变量 B.政策变量 C.内生变量 D.外生变量9.下面属于横截面数据的是( D )。 A.1991-2003年各年某地区20个乡镇企业的平均工业产值 B.1991-2003年各年某地区20个乡镇企业各镇的工业产值 C.某年某地区20个乡镇工业产值的合计数 D.某年某地区20个乡镇各镇的工业产值 10.经济计量分析工作的基本步骤是( A )。 A.设定理论模型→收集样本资料→估计模型参数→检验模型B.设定模型→估计参数→检验模型→应用

计量经济学习题

《计量经济学》 习题 河北经贸大学应用经济学教研室 2004年7月

第一章绪论 ⒈为什么说计量经济学是经济理论、数学和经济统计学的结合? ⒉为什么说计量经济学是一门经济学科?它在经济学科体系中的地位是什么?它在经济研究中的作用是什么? ⒊建立与应用计量经济学模型的主要步骤有哪些? ⒋计量经济学模型有哪些主要应用领域?各自的原理是什么? ⒌下列假想模型是否属于揭示因果关系的计量经济学模型?为什么? ⑴St=112.0+0.12Rt 其中,St为第t年农村居民储蓄增加额(亿元),Rt为第t年城镇居民可支配收入总额(亿元)。 ⑵S t-1=4432.0+0.30R t 其中,S t-1为第(t-1)年底农村居民储蓄余额(亿元),Rt为第t年农村居民纯收入总额(亿元)。 ⒍指出下列假想模型中两个最明显的错误,并说明理由: RS t=8300.0-0.24RI t+1.12IV t 其中,RS t为第t年社会消费品零售总额(亿元),RI t为第t年居民收入总额(亿元)(城镇居民可支配收入总额与农村居民纯收入总额之和),IV t为第t年全社会固定资产投资总额(亿元)。 第二章一元线性回归模型

⒈ 对于设定的回归模型作回归分析,需对模型作哪些假定,这些假定为什么是必要的? ⒉ 试说明利用样本决定系数R 2为什么能够判定回归直线与样本观测值的拟和优度。 ⒊ 说明利用) (0∧ βS 、)(1∧βS 衡量 ∧ β、∧ 1β对 β、1β估计稳定性的道理。 ⒋ 为什么对 ∧ β、∧ 1β进行显著性检验?试述检验方法及步骤。 ⒌ 对于求得的回归方程为什么进行显著性检验?试述检验方法及步骤。 ⒍ 阐述回归分析的步骤。 ⒎ 试述计量经济模型与一般的经济模型有什么不同? ⒏ 一元线性回归模型有时采用如下形式: i i i X Y μβ+=1 模型中的截距为零,叫做通过原点的回归模型。试证明该模型中: (1) ∑∑=∧ 21i i i X Y X β (2) ∑ = ∧ 2 2 1)var(i X μ σ β ⒐ 下述结果是从一个样本中获得的,该样本包含某企业的销售额(Y )及相应价格(X )的11个观测值。 18 .519_ =X ; 82 .217_ =Y ; ∑=3134543 2 i X ; ∑=1296836 i i Y X ; ∑=539512 2i Y (1)估计销售额对价格的样本回归直线,并解释其结果。 (2)回归直线的判定系数是多少? ⒑ 已知某地区26年的工农业总产值与货运周转量的数据见下表。试作一元线性回归分析,若下一年计划该地区工农业总产值为8亿元,预测货运周转量。

计量经济学期末考试重点

第一章绪论 1、什么是计量经济学?由哪三组组成? 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。 统计学、经济理论和数学三者结合起来便构成了计量经济学。 2、计量经济学的内容体系,重点是理论计量和应用计量和经典计量经济学理论方法方面的特 征 答:1)广义计量经济学和狭义计量经济学 2)初、中、高级计量经济学3)理论计量经济学和应用计量经济 理论计量经济学是以介绍、研究计量经济学的理论与方法为主要内容,侧重于理论与方法的数学证明与推导,与数理统计联系极为密切。除了介绍计量经济模型的数学理论基础、普遍应用的计量经济模型的参数估计方法与检验方法外,还研究特殊模型的估计方法与检验方法,应用了广泛的数学知识。 应用计量经济学则以建立与应用计量经济学模型为主要内容,强调应用模型的经济学和经济统计学基础,侧重于建立与应用模型过程中实际问题的处理。本课程是二者的结合。 4)、经典计量经济学和非经典计量经济学 经典计量经济学(Classical Econometrics)一般指20世纪70年代以前发展并广泛应用的计量经济学。 经典计量经济学在理论方法方面特征是: ⑴模型类型—随机模型; ⑵模型导向—理论导向; ⑶模型结构—线性或者可以化为线性,因果分析,解释变量具有同等地位,模型具有明

确的形式和参数; ⑷数据类型—以时间序列数据或者截面数据为样本,被解释变量为服从正态分布的连续随机变量; ⑸估计方法—仅利用样本信息,采用最小二乘方法或者最大似然方法估计模型。 经典计量经济学在应用方面的特征是: ⑴应用模型方法论基础—实证分析、经验分析、归纳; ⑵应用模型的功能—结构分析、政策评价、经济预测、理论检验与发展; ⑶应用模型的领域—传统的应用领域,例如生产、需求、消费、投资、货币需求,以及宏观经济等。 5)、微观计量经济学和宏观计量经济学 3、为什么说计量经济学是经济学的一个分支?(4点和综述) 答:(1)、从计量经济学的定义看 (2)、从计量经济学在西方国家经济学科中的地位看 (3)、从计量经济学与数理统计学的区别看 (4)、从建立与应用计量经济学模型的全过程看 综上所述,计量经济学是一门经济学科,而不是应用数学或其他。 4、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。 5、常用的样本数据:时间序列,截面,面板(虚变量数据是错的,改为面板数据。主要要求时间数据序列数据和截面数据) 答:1、时间序列是一批按照时间先后排列的统计数据。 要注意问题:

计量经济学习题及参考答案解析详细版

计量经济学(第四版)习题参考答案 潘省初

第一章 绪论 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 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。 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。 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 略,参考教材。

请用例中的数据求北京男生平均身高的99%置信区间 N S S x = = 4 5= 用 =,N-1=15个自由度查表得005.0t =,故99%置信限为 x S t X 005.0± =174±×=174± 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至厘米之间。 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 () 10/2510/25 X 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。 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?480/16 X X t μσ-= === 查表得 131.2)116(025.0=-t 因为t = < 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。

计量经济学题库及答案

2.已知一模型的最小二乘的回归结果如下: i i ?Y =101.4-4.78X 标准差 () () n=30 R 2 = 其中,Y :政府债券价格(百美元),X :利率(%)。 回答以下问题:(1)系数的符号是否正确,并说明理由;(2)为什么左边是i ?Y 而不是i Y ; (3)在此模型中是否漏了误差项i u ;(4)该模型参数的经济意义是什么。 13.假设某国的货币供给量Y 与国民收入X 的历史如系下表。 某国的货币供给量X 与国民收入Y 的历史数据 根据以上数据估计货币供给量Y 对国民收入X 的回归方程,利用Eivews 软件输出结果为: Dependent Variable: Y Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. X C R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared . dependent var . of regression F-statistic Sum squared resid Prob(F-statistic) 问:(1)写出回归模型的方程形式,并说明回归系数的显著性() 。 (2)解释回归系数的含义。 (2)如果希望1997年国民收入达到15,那么应该把货币供给量定在什么水平 14.假定有如下的回归结果 t t X Y 4795.06911.2?-= 其中,Y 表示美国的咖啡消费量(每天每人消费的杯数),X 表示咖啡的零售价格(单位:美元/杯),t 表示时间。问: (1)这是一个时间序列回归还是横截面回归做出回归线。 (2)如何解释截距的意义它有经济含义吗如何解释斜率(3)能否救出真实的总体回归函数 (4)根据需求的价格弹性定义: Y X ?弹性=斜率,依据上述回归结果,你能救出对咖啡需求的价格弹性吗如果不能,计算此弹性还需要其他什么信息 15.下面数据是依据10组X 和Y 的观察值得到的: 1110=∑i Y ,1680 =∑i X ,204200=∑i i Y X ,315400 2=∑ i X ,133300 2 =∑i Y 假定满足所有经典线性回归模型的假设,求0β,1β的估计值; 16.根据某地1961—1999年共39年的总产出Y 、劳动投入L 和资本投入K 的年度数据,运用普通最小二乘法估计得出了下列回归方程: ,DW= 式下括号中的数字为相应估计量的标准误。 (1)解释回归系数的经济含义; (2)系数的符号符合你的预期吗为什么 17.某计量经济学家曾用1921~1941年与1945~1950年(1942~1944年战争期间略去)美国国内消费C和工资收入W、非工资-非农业收入

计量经济学例题

一、单项选择题 4.横截面数据是指(A)。 A.同一时点上不同统计单位相同统计指标组成的数据 B.同一时点上相同统计单位相同统计指标组成的数据 C.同一时点上相同统计单位不同统计指标组成的数据 D.同一时点上不同统计单位不同统计指标组成的数据 5.同一统计指标,同一统计单位按时间顺序记录形成的数据列是(C)。 A.时期数据B.混合数据C.时间序列数据D.横截面数据9.下面属于横截面数据的是( D )。 A.1991-2003年各年某地区20个乡镇企业的平均工业产值 B.1991-2003年各年某地区20个乡镇企业各镇的工业产值 C.某年某地区20个乡镇工业产值的合计数 D.某年某地区20个乡镇各镇的工业产值 10.经济计量分析工作的基本步骤是( A )。 A.设定理论模型→收集样本资料→估计模型参数→检验模型 B.设定模型→估计参数→检验模型→应用模型 C.个体设计→总体估计→估计模型→应用模型 D.确定模型导向→确定变量及方程式→估计模型→应用模型 13.同一统计指标按时间顺序记录的数据列称为( B )。 A.横截面数据B.时间序列数据C.修匀数据D.原始数据14.计量经济模型的基本应用领域有( A )。 A.结构分析、经济预测、政策评价B.弹性分析、乘数分析、政策模拟 C.消费需求分析、生产技术分析、D.季度分析、年度分析、中长期分析

18.表示x 和y 之间真实线性关系的是( C )。 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=+ 19.参数β的估计量?β具备有效性是指( B )。 A .?var ()=0β B .?var ()β为最小 C .?()0ββ-= D .?()ββ-为最小 25.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( C )。 A .2i N 0) σ(, B . t(n-2) C .2N 0)σ(, D .t(n) 26.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( D )。 A .i i ?Y Y 0∑(-)= B .2i i ?Y Y 0∑(-)= C .i i ?Y Y ∑(-)=最小 D .2i i ?Y Y ∑(-)=最小 27.设Y 表示实际观测值,?Y 表示OLS 估计回归值,则下列哪项成立( D )。 A .?Y Y = B .?Y Y = C .?Y Y = D .?Y Y = 28.用OLS 估计经典线性模型i 01i i Y X u ββ+=+,则样本回归直线通过点___D______。 A .X Y (,) B . ?X Y (,) C .?X Y (,) D .X Y (,) 29.以Y 表示实际观测值,?Y 表示OLS 估计回归值,则用OLS 得到的样本回归直线i 01i ???Y X ββ+=满足( A )。 A .i i ?Y Y 0∑(-)= B .2i i Y Y 0∑(-)= C . 2i i ?Y Y 0∑(-)= D .2i i ?Y Y 0∑(-)= 30.用一组有30个观测值的样本估计模型i 01i i Y X u ββ+=+,在0.05的显著性水平下对1β的显著性作t 检验,则1β显著地不等于零的条件是其统计量t 大于( D )。 A .t 0.05(30) B .t 0.025(30) C .t 0.05(28) D .t 0.025(28) 31.已知某一直线回归方程的决定系数为0.64,则解释变量与被解释变量间的线性相关系数为( B )。 A .0.64 B .0.8 C .0.4 D .0.32

计量经济学第二章主要公式

第二章主要公式 资料地址:https://www.doczj.com/doc/de13140888.html,/jl 1、回归模型概述 (1)相关分析与回归分析 经济变量之间的关系:函数关系、相关关系 相关关系:单相关和复相关,完全相关、不完全相关和不相关,正相关与负相关,线性相关和负相关,线性相关和非线性相关。 相关分析: ——总体相关系数XY ρ= ——样本相关系数()() n i i XY X X Y Y r --= ∑ ——多个变量之间的相关程度可用复相关系数和偏相关系数度量 回归分析:相关关系 + 因果关系 (2)随机误差项:含有随机误差项是计量经济学模型与数理经济学模型的一大区别。 (3)总体回归模型 总体回归曲线:给定解释变量条件下被解释变量的期望轨迹。 总体回归函数:(|)()i i E Y X f X = 总体回归模型:(|)()i i i i i Y E Y X f X μμ=+=+ 线性总体回归模型:011,2,...,i i i Y X i n ββμ=++= (4)样本回归模型 样本回归曲线:根据样本回归函数得到的被解释变量的轨迹。 (线性)样本回归函数: 01???i i Y X ββ=+ (线性)样本回归模型:01???i i i Y X e ββ=++ 2、一元线性回归模型的参数估计 (1)基本假设 ① 解释变量:是确定性变量,不是随机变量 var()0i X = ② 随机误差项:零均值、同方差,在不同样本点之间独立,不存在序列相关等 ()01,2,...,i E i n μ== 2var()1,2,...,i i n μσ==

cov(,)0;,1,2,...,i j i j i j n μμ=≠= ③ 随机误差项与解释变量:不相关 cov(,)01,2,...,i i X i n μ== ④ (针对最大似然法和假设检验)随机误差项: 2~(0,)1,2,...,i N i n μσ= ⑤ 回归模型正确设定。 【前四条为线性回归模型的古典假设,即高斯假设。满足古典假设的线性回归模型称为古典线性回归模型。】 (2)参数的普通最小二乘估计(OLS ) 目标:21 min n i i e =∑ 对于一元线性回归模型:011,2,...,i i i Y X i n ββμ=++= 正规方程组: 011 011 ?? 2[()]0??2[()]0n i i i n i i i i Y X X Y X ββββ==?--+=????--+=??∑∑ 解得: 011 112 211??()()?()n n i i i i i i n n i i i i Y X X X Y Y x y X X x βββ====?=-???--?==??-?? ∑∑∑∑ (3)最大似然估计(ML ) 对于一元线性回归模型:011,2,...,i i i Y X i n ββμ=++= 重要的基本假设: 2~(0,)1,2,...,cov(,)0;,1,2,...,var()01,2,...,i i j i N i n i j i j n X i n μσμμ?=? =≠=?? ==? 得到:2 01~(,)1,2,...,i i Y N X i n ββσ+= 【且cov(,)0;,1,2,...,i j Y Y i j i j n =≠=,这个对最大似然法的估计很重要】 则目标:12,,...,n Y Y Y 的联合概率密度最大,即

伍德里奇计量经济学第六版答案Appendix-E

271 APPENDIX E SOLUTIONS TO PROBLEMS E.1 This follows directly from partitioned matrix multiplication in Appendix D. Write X = 12n ?? ? ? ? ? ???x x x , X ' = (1'x 2'x n 'x ), and y = 12n ?? ? ? ? ? ??? y y y Therefore, X 'X = 1 n t t t ='∑x x and X 'y = 1 n t t t ='∑x y . An equivalent expression for ?β is ?β = 1 11n t t t n --=??' ???∑x x 11n t t t n y -=??' ??? ∑x which, when we plug in y t = x t β + u t for each t and do some algebra, can be written as ?β= β + 1 11n t t t n --=??' ???∑x x 11n t t t n u -=??' ??? ∑x . As shown in Section E.4, this expression is the basis for the asymptotic analysis of OLS using matrices. E.2 (i) Following the hint, we have SSR(b ) = (y – Xb )'(y – Xb ) = [?u + X (?β – b )]'[ ?u + X (?β – b )] = ?u '?u + ?u 'X (?β – b ) + (?β – b )'X '?u + (?β – b )'X 'X (?β – b ). But by the first order conditions for OLS, X '?u = 0, and so (X '?u )' = ?u 'X = 0. But then SSR(b ) = ?u '?u + (?β – b )'X 'X (?β – b ), which is what we wanted to show. (ii) If X has a rank k then X 'X is positive definite, which implies that (?β – b ) 'X 'X (?β – b ) > 0 for all b ≠ ?β . The term ?u '?u does not depend on b , and so SSR(b ) – SSR(?β) = (?β– b ) 'X 'X (?β – b ) > 0 for b ≠?β. E.3 (i) We use the placeholder feature of the OLS formulas. By definition, β = (Z 'Z )-1Z 'y = [(XA )' (XA )]-1(XA )'y = [A '(X 'X )A ]-1A 'X 'y = A -1(X 'X )-1(A ')-1A 'X 'y = A -1(X 'X )-1X 'y = A -1?β . (ii) By definition of the fitted values, ?t y = ?t x β and t y = t z β. Plugging z t and β into the second equation gives t y = (x t A )(A -1?β ) = ?t x β = ?t y . (iii) The estimated variance matrix from the regression of y and Z is 2σ(Z 'Z )-1 where 2σ is the error variance estimate from this regression. From part (ii), the fitted values from the two

计量经济学试题

一、填空题(本大题共10小题,每空格1分,共20分) 1、数理经济模型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,计量经济模型揭示经济活动中各因素之间的___定量____关系,用__随机___性的数学方程加以描述。 2、选择模型数学形式的主要依据是____经济行为理论______。 3、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_______。 4、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 5、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_被解释变量其估计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。 6、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____问题。 7、工具变量法并没有改变原模型,只是在原模型的参数估计过程中用工具变量“替代” 随机解释变量 8、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_________。 9、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。 10多元线性回归中,如果自变量的量纲不同,需要对样本原始数据进行 __标准化__处理,然后用最小二乘法去估计未知参数,这样做的目的是可以考察各个自变量的__相对重要性_。 二、选择题(本大题共15小题,每小题2分,共30分) 1、下图中“{”所指的距离是( B ) A. 随机误差项 B. 残差 C. i Y 的离差 D. i Y ?的离差 2、总体平方和TSS 、残差平方和RSS 与回归平方和ESS 三者的关系是(B )。 X 1?β+ i Y

计量经济学中相关证明

课本中相关章节的证明过程 第2章有关的证明过程 2.1 一元线性回归模型 有一元线性回归模型为:y t = β0 + β1 x t + u t 上式表示变量y t 和x t之间的真实关系。其中y t 称被解释变量(因变量),x t称解释变量(自变量),u t称随机误差项,β0称常数项,β1称回归系数(通常未知)。上模型可以分为两部分。(1)回归函数部分,E(y t) = β0 + β1 x t, (2)随机部分,u t。 图2.8 真实的回归直线 这种模型可以赋予各种实际意义,收入与支出的关系;如脉搏与血压的关系;商品价格与供给量的关系;文件容量与保存时间的关系;林区木材采伐量与木材剩余物的关系;身高与体重的关系等。 以收入与支出的关系为例。 假设固定对一个家庭进行观察,随着收入水平的不同,与支出呈线性函数关系。但实际上数据来自各个家庭,来自各个不同收入水平,使其他条件不变成为不可能,所以由数据得到的散点图不在一条直线上(不呈函数关系),而是散在直线周围,服从统计关系。随机误差项u t中可能包括家庭人口数不同,消费习惯不同,不同地域的消费指数不同,不同家庭的外来收入不同等因素。所以,在经济问题上“控制其他因素不变”实际是不可能的。 回归模型的随机误差项中一般包括如下几项内容,(1)非重要解释变量的省略,(2)人的随机行为,(3)数学模型形式欠妥,(4)归并误差(粮食的归并)(5)测量误差等。 回归模型存在两个特点。(1)建立在某些假定条件不变前提下抽象出来的回归函数不能百分之百地再现所研究的经济过程。(2)也正是由于这些假定与抽象,才使我们能够透过复杂的经济现象,深刻认识到该经济过程的本质。

伍德里奇---计量经济学第8章部分计算机习题详解(STATA)

班级:金融学×××班姓名:××学号:×××××××C8.1SLEEP75.RAW sleep=β0+β1totwork+β2educ+β3age+β4age2+β5yngkid+β6male+u 解:(ⅰ)写出一个模型,容许u的方差在男女之间有所不同。这个方差不应该取决于其他因素。 在sleep=β0+β1totwork+β2educ+β3age+β4age2+β5yngkid+β6male+u模型下,u方差要取决于性别,则可以写成:Var u︳totwork,educ,age,yngkid,male =Var u︳male =δ0+δ1male。所以,当方差在male=1时,即为男性时,结果为δ0+δ1;当为女性时,结果为δ0。 将sleep对totwork,educ,age,age2,yngkid和male进行回归,回归结果如下: (ⅱ)利用SLEEP75.RAW的数据估计异方差模型中的参数。u的估计方差对于男人和女人而言哪个更高? 由截图可知:u2=189359.2?28849.63male+r

20546.36 (27296.36) 由于male 的系数为负,所以u 的估计方差对女性而言更大。 (ⅲ)u 的方差是否对男女而言有显著不同? 因为male 的 t 统计量为?1.06,所以统计不显著,故u 的方差是否对男女而言并没有显著不同。 C8.2 HPRICE1.RAW price =β0+β1lotsize +β2sqrft +β3bdrms +u 解:(ⅰ)利用HPRICE 1.RAW 中的数据得到方程(8.17)的异方差—稳健的标准误。讨论其与通常的标准误之间是否存在任何重要差异。 ● 先进行一般回归,结果如下: ● 再进行稳健回归,结果如下: 由两个截图可得:price =?21.77+0.00207lotsize +0.123sqrft +13.85bdrms 29.48 0.00064 0.013 (9.01) 37.13 0.00122 0.018 [8.48] n = 88, R 2=0.672 比较稳健标准误和通常标准误,发现lotsize 的稳健标准误是通常下的2倍,使得 t 统计量相差较大。而sqrft 的稳健标准误也比通常的大,但相差不大,bdrms 的稳健标准误比通常的要小些。 (ⅱ)对方程(8.18)重复第(ⅰ)步操作。 n =706,R 2=0.0016

计量经济学期末考试试卷集含答案

财大计量经济学期末考试标准试题 计量经济学试题一 (1) 计量经济学试题一答案 (4) 计量经济学试题二 (9) 计量经济学试题二答案 (11) 计量经济学试题三 (15) 计量经济学试题三答案 (18) 计量经济学试题四 (22) 计量经济学试题四答案 (25) 计量经济学试题一 课程号:课序号:开课系:数量经济系 一、判断题(20分) 1.线性回归模型中,解释变量是原因,被解释变量是结果。() 2.多元回归模型统计显着是指模型中每个变量都是统计显着的。() 3.在存在异方差情况下,常用的OLS法总是高估了估计量的标准差。() 4.总体回归线是当解释变量取给定值时因变量的条件均值的轨迹。()5.线性回归是指解释变量和被解释变量之间呈现线性关系。() R的大小不受到回归模型中所包含的解释变量个数的影响。()6.判定系数2 7.多重共线性是一种随机误差现象。()

8.当存在自相关时,OLS估计量是有偏的并且也是无效的。() 9.在异方差的情况下,OLS估计量误差放大的原因是从属回归的2R变大。()10.任何两个计量经济模型的2R都是可以比较的。() 二.简答题(10) 1.计量经济模型分析经济问题的基本步骤。(4分) 2.举例说明如何引进加法模式和乘法模式建立虚拟变量模型。(6分) 三.下面是我国1990-2003年GDP对M1之间回归的结果。(5分) 1.求出空白处的数值,填在括号内。(2分) 2.系数是否显着,给出理由。(3分) 四.试述异方差的后果及其补救措施。(10分) 五.多重共线性的后果及修正措施。(10分) 六.试述D-W检验的适用条件及其检验步骤?(10分) 七.(15分)下面是宏观经济模型 变量分别为货币供给M、投资I、价格指数P和产出Y。 1.指出模型中哪些是内是变量,哪些是外生变量。(5分) 2.对模型进行识别。(4分) 3.指出恰好识别方程和过度识别方程的估计方法。(6分) 八、(20分)应用题 为了研究我国经济增长和国债之间的关系,建立回归模型。得到的结果如下:Dependent Variable: LOG(GDP) Method: Least Squares Date: 06/04/05 Time: 18:58 Sample: 1985 2003 Included observations: 19 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

计量经济学-案例分析-第二章

第二章案例分析 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6029.88元, 最低的黑龙江省仅为人均4462.08元,最高的上海市达人均10464元,上海是黑龙江的2.35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2.5的数据: 表2.52002年中国各地区城市居民人均年消费支出和可支配收入

计学(第六版)第七章课后练习答案

第七章 课后练习答案 7.1 (1)已知:96.1%,951,25,40,52/05.0==-===z x n ασ。 样本均值的抽样标准差79.0405== = n x σ σ (2)边际误差55.140 5 96.12/=? ==n z E σ α 7.2 (1)已知:96.1%,951,120,49,152/05.0==-===z x n ασ。 样本均值的抽样标准差14.249 15== = n x σ σ (2)边际误差20.449 1596.12 /=? ==n z E σ α (3)由于总体标准差已知,所以总体均值μ的95%的置信区间为 20.412049 1596.11202 /±=? ±=±n z x σ α 即()2.124,8.115 7.3 已知:96.1%,951,104560,100,854142/05.0==-===z x n ασ。 由于总体标准差已知,所以总体均值μ的95%的置信区间为 144.16741104560100 8541496.11045602 /±=? ±=±n z x σ α 即)144.121301,856.87818( 7.4 (1)已知:645.1%,901,12,81,1002/1.0==-===z s x n α。 由于100=n 为大样本,所以总体均值μ的90%的置信区间为: 974.181100 12645.1812 /±=? ±=±n s z x α 即)974.82,026.79(

(2)已知:96.1%,951,12,81,1002/05.0==-===z s x n α。 由于100=n 为大样本,所以总体均值μ的95%的置信区间为: 352.281100 1296.1812 /±=? ±=±n s z x α 即)352.83,648.78( (3)已知:58.2%,991,12,81,1002/05.0==-===z s x n α。 由于100=n 为大样本,所以总体均值μ的99%的置信区间为: 096.381100 1258.2812 /±=? ±=±n s z x α 即)096.84,940.77( 7.5 (1)已知:96.1%,951,5.3,25,602/05.0==-===z x n ασ。 由于总体标准差已知,所以总体均值μ的95%的置信区间为: 89.02560 5.39 6.1252 /±=? ±=±n z x σ α 即)89.25,11.24( (2)已知:33.2%,981,89.23,6.119,752/02.0==-===z s x n α。 由于75=n 为大样本,所以总体均值μ的98%的置信区间为: 43.66.11975 89.2333.26.1192 /±=? ±=±n s z x α 即)03.126,17.113( (3)已知:645.1%,901,974.0,419.3,322/1.0==-===z s x n α。 由于32=n 为大样本,所以总体均值μ的90%的置信区间为: 283.0419.332 974.0645.1419.32 /±=? ±=±n s z x α 即)702.3,136.3(

计量经济学试题库和答案

计量经济学题库(超完整版)及答案 一、单项选择题(每小题1分) 1.计量经济学是下列哪门学科的分支学科(C )。 A .统计学 B .数学 C .经济学 D .数理统计学 2.计量经济学成为一门独立学科的标志是(B )。 A .1930年世界计量经济学会成立 B .1933年《计量经济学》会刊出版 C .1969年诺贝尔经济学奖设立 D .1926年计量经济学(Economics )一词构造出来3.外生变量和滞后变量统称为(D )。 A .控制变量 B .解释变量 C .被解释变量 D .前定变量 4.横截面数据是指(A )。 A .同一时点上不同统计单位相同统计指标组成的数据 B .同一时点上相同统计单位相同统计指标组成的数据 C .同一时点上相同统计单位不同统计指标组成的数据 D .同一时点上不同统计单位不同统计指标组成的数据 5.同一统计指标,同一统计单位按时间顺序记录形成的数据列是(C )。 A .时期数据 B .混合数据 C .时间序列数据 D .横截面数据 6.在计量经济模型中,由模型系统内部因素决定,表现为具有一定的概率分布的随机变量,其数值受模型中其他变量影响的变量是()。 A .内生变量 B .外生变量 C .滞后变量 D .前定变量 7.描述微观主体经济活动中的变量关系的计量经济模型是()。 A .微观计量经济模型 B .宏观计量经济模型 C .理论计量经济模型 D .应用计量经济模型 8.经济计量模型的被解释变量一定是()。 A .控制变量 B .政策变量 C .内生变量 D .外生变量 9.下面属于横截面数据的是()。 A .1991-2003年各年某地区20个乡镇企业的平均工业产值 B .1991-2003年各年某地区20个乡镇企业各镇的工业产值 C .某年某地区20个乡镇工业产值的合计数 D .某年某地区20个乡镇各镇的工业产值10.经济计量分析工作的基本步骤是()。 A .设定理论模型→收集样本资料→估计模型参数→检验模型 B .设定模型→估计参数→检验模型→应用模型 C .个体设计→总体估计→估计模型→应用模型 D .确定模型导向→确定变量及方程式→估计模型→应用模型 11.将内生变量的前期值作解释变量,这样的变量称为()。 A .虚拟变量 B .控制变量 C .政策变量 D .滞后变量 12.()是具有一定概率分布的随机变量,它的数值由模型本身决定。 A .外生变量 B .内生变量 C .前定变量 D .滞后变量 13.同一统计指标按时间顺序记录的数据列称为()。 A .横截面数据 B .时间序列数据 C .修匀数据 D .原始数据 14.计量经济模型的基本应用领域有()。 A .结构分析、经济预测、政策评价 B .弹性分析、乘数分析、政策模拟 C .消费需求分析、生产技术分析、 D .季度分析、年度分析、中长期分析 15.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

计量经济学中相关证明

计量经济学中相关证明https://www.doczj.com/doc/de13140888.html,work Information Technology Company.2020YEAR

课本中相关章节的证明过程 第2章有关的证明过程 2.1 一元线性回归模型 有一元线性回归模型为:y t = 0 + 1 x t + u t 上式表示变量y t 和x t之间的真实关系。其中y t 称被解释变量(因变量),x t称解释变量(自变量),u t称随机误差项,0称常数项,1称回归系数(通常未知)。上模型可以分为两部分。(1)回归函数部分,E(y t) = 0 + 1 x t,(2)随机部分,u t。 图2.8 真实的回归直线 这种模型可以赋予各种实际意义,收入与支出的关系;如脉搏与血压的关系;商品价格与供给量的关系;文件容量与保存时间的关系;林区木材采伐量与木材剩余物的关系;身高与体重的关系等。 以收入与支出的关系为例。 假设固定对一个家庭进行观察,随着收入水平的不同,与支出呈线性函数关系。但实际上数据来自各个家庭,来自各个不同收入水平,使其他条件不变成为不可能,所以由数据得到的散点图不在一条直线上(不呈函数关系),而是散在直线周围,服从统计关系。随机误差项u t中可能包括家庭人口数不同,消费习惯不同,不同地域的消费指数不同,不同家庭的外来收入不同等因素。所以,在经济问题上“控制其他因素不变”实际是不可能的。 回归模型的随机误差项中一般包括如下几项内容,(1)非重要解释变量的省略,(2)人的随机行为,(3)数学模型形式欠妥,(4)归并误差(粮食的归并)(5)测量误差等。 回归模型存在两个特点。(1)建立在某些假定条件不变前提下抽象出来的回归函数不能百分之百地再现所研究的经济过程。(2)也正是由于这些假定与抽象,才使我们能够透过复杂的经济现象,深刻认识到该经济过程的本质。 通常,线性回归函数E(y t) = 0 + 1 x t是观察不到的,利用样本得到的只是对E(y t) = 0 + 1 x t 的估计,即对0和1的估计。 在对回归函数进行估计之前应该对随机误差项u t做出如下假定。 (1) u t 是一个随机变量,u t 的取值服从概率分布。 (2) E(u t) = 0。 (3) D(u t) = E[u t - E(u t) ]2 = E(u t)2 = 2。称u i 具有同方差性。 (4) u t 为正态分布(根据中心极限定理)。以上四个假定可作如下表达:u t N (0,)。

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