第一章统计概念
1.什么是计量经济学
计量经济学是对经济的测度，利用经济理论、数学、统计推断等工具对经济现象进行
分析的一门社会科学。
2.计量经济学的方法论（计量经济分析步骤）
（1）建立理论假说。（2）收集数据。（3）假定数学模型。（4）设立统计或计量模型。（5）估计经济模型参数（6）核查模型的适用性：模型设定检验。（7）检验源自模型的假定（8）利用模型进行预测
4.数据类型
（1）时间序列数据：按时间跨度获得的数据。特征是一般变量如、下标为t。
（2）截面数据：同一时点上的一个或多个变量的数据集合。如：各地区2002年人口
普查数据。
（3）合并数据：既包括时间序列数据有包括截面数据。例：20年间10个国家的失业数据。20年失业数据是时间序列，10个国家又是截面数据。
（4）面板数据：同一个横截面的单位的跨期调查数据。例：对相同的家庭数量在几个时间间隔内进行的财务状况调查。
5.理解回归关系
回归关系是一种统计上的相关关系，并不意味着自变量和因变量之间存在着因果关系。
第二章线性回归的基本思想
1.回归分析的含义: 回归分析是反映的自变量和因变量之间的统计关系，回归分析是在自变量给定条件下的因变量的变化，是一种条件回归分析
E（|）=+
2.随机误差项的性质（为什么要引入随机误差项）
（1）随机误差项代表着未纳入模型变量对因变量的影响
（2）即使模型包括了影响因变量的所有因素，模型也有不可避免的随机性。
（3） 还代表着度量误差
（4）模型设定应该尽可能简单，只要不遗漏重要变量，把因变量的次要影响因素归于随机项 。（奥卡姆剃刀原则）
3.参数估计方法———普通最小二乘法的基本思想 选择参数使得残差平方和最小——Min =Min （
）
=Min （ ）
4.根据Ols 法得出参数 称为最小二乘估计量，最小二乘估计量的性质： （1）Ols 方法获得样本回归直线过样本均值点（ ， ） （2）残差的均值总为0，
（3）残差项与解释变量的乘积求和为0，即残差项与解释变量不相关。
（4）残差项与 的乘积求和为0
第三章：双变量模型的假设检验（综合题） 1.判定系数 的概念（拟合优度）
Ess 表示回归平方和（自由度=k-1） Tss 表示总平方和（自由度=n-1） Rss 表示残差平方和（自由度=n-k ） Tss=ess+rss
有意义的前提（1）普通最小二乘法估计获得（2）模型必须有截距项 的含义：解释变量对被解释变量（多元情形是对模型）的解释程度的描述
∑
∑∑∑-
===2
2222
1?i i
i
i y e y
y
TSS
ESS
r
2.回归分析结果的报告形式
回归分析应给出项：（1）估计方程 （2）参数标注误se （ ） （3）参数所对应的t 值 （4）参数检验所对应的p 值 （5）拟合优度（6）自由度（7）DW 值
对应关系: t = =
自由度= n –k （k
值是包括截距项在内的参数个数）
3.假设检验
运用普通最小二乘法对参数进行估计后，得到样本回归方程
Y i =b 1+b 2X i
首先获得se （b 1）、se （b 2）。 se （b i ）中的
的未知时用 估计量来代替 。 （1） 参数显著性检验 ：Bi = 0 : Bi ≠ 0 构造统计量： 已知
8
..7849
.0)0006.0)(1085.5()4354.5)(5774.25()000245.0)(9061.16(0013.04138.432?2
9
==?===+=-f d r
p t se X Y i i 2
?2
2
-=∑n e i
σ
)
1,0(~/
22
22
22
N x
B b B b Z i
b
∑-=
-=
σσ
未知
t值足够大就拒绝原假设，
p值足够小就拒绝原假设
第四章多元回归
1.偏回归系数含义
在多元回归方程中，例如Y i=B1+B2X2i+B3X3i+u i B2表示当其他条件不变
时（包括X
3不变），X
2
变动一个单位Y的均值的改变量； B
3
表示当其他
条件不变时（包括X
2不变），X
3
变动一个单位Y的均值的改变量。
2.回归模型的基本假设
（1）回归模型是参数线性
（2）解释变量越扰动项不相关
（3）随机扰动项均值为0
（4）随机扰动项同方差
（5）随机扰动项之间不相关
（6）解释变量之间不存在严格线性关系
（7）模型设定正确
（8）附加假设扰动项设服从N（0，）的标准正态分布
3.联合假设检验
（1）联合假设检验的原因
对参数进行单独显著性检验后，并不能说明参数联合起来也是显著地，另外可能在参数进行单独检验是不能拒绝原假设，在进行联合检验时拒绝了原假设，此时可能存在共线性问题、。
(2)联合检验的步骤
原假设：
或 构造F 统计量 或
F 统计量的含义表示
所有F 统计量越大越好
4.矫正
引入原因：回归模型的 具有随着解释变量个数增多增大的性质，多元回归模
型解释变量对被解释变量的实际拟合效果需要考虑自由度的变化。
5.什么时候可以增加新的解释变量
只要矫正R^2增加就可以新的解释变量，这个条件等价于：如果引进变量的参
数显著检验|t|值大于1，就可以引进变量。
0:320==B B H 0
:2
0=R H )
,1(~)
/().1/(k n k F k n RSS k ESS F ----=)
/()1()1/(22k n R k R F ---=
的变动
解释的和未被的变动解释的和被Y X Y X X X 3232k
n n R k n TSS n RSS n TSS k n RSS R ----=---=---
=1)1(1)()1(1)1/()
/(122
第五章 回归模型的形式 1.模型系数含义 （1）双对数模型
斜率B 2度量的是不变弹性
（2） 半对数模型（对数线性模型） B 2表示 t 增加一个单位，Y 的平均增长率（单利）即表示的是因变量的相对
增量：
复利的计算：
（3）线性趋势模型 Y t = B 1+B 2 t + u t （4）半对数模型 （线性对数模型）
B 2的含义为：表示自变量的一个单位相对增量引起应变量平均的绝对增量。 （5）倒数模型
显著的特征是：随着X 的无限增大，（1/X i ）将接近于0，Y 将逐渐接近B 1渐进值或极值。因此，当变量X 无限增大时，上式回归模型将逐渐靠近其渐近线或极值。
（6）多项式模型：B 3表示增速
2
B Y X
dX dY
=i
i i u X B B Y ++=ln ln 21i
i i u t B B Y ++=21ln 的绝对变化
的相对变化X Y dt Y dY dt dY
Y dt Y dt Y d B =
==
?==1ln ln 2i
i i u X B B Y ++=ln 21i
i
i u X B B Y ++=121i
3
i 42i 3i 21i u X B X B X B B Y ++++=
第六章 虚拟变量
1.基准类（基础类、参照类）：虚拟变量定义为0的一类称为基准类。
2.虚拟变量引入个数：
如果模型有截距项，定性变量有m 种，则需要引入（m-1）个虚拟变量，不然会产生完全共线性问题 3.协方差模型
（1）含一个虚拟变量形式的加法模型（差别截距项模型）
（3）
含虚拟变量的乘法模型（差别斜率项模型）
i
i i i u D B X B B Y +++=210i
i i i i u X D B X B B Y +++=210
第八章 共线性
1.多重共线性的理论后果：
A. OLS 的估计量无偏
B. 方差估计无效即不在具备最小方差性
C. 由于多重共线性是样本特征，因此，即使在总体回归中变量X 之间不是线性相关，但在某个样本中，X 变量之间可能线性相关 2.多重共线性的实际后果：
A. OLS 估计量的方差和标准误较大
B. 置信区间变宽
C. t 值不显著
D. R^2值较高，但t 值并不都是统计显著的
E. OLS 估计量及其标准误对数据的微小变化非常敏感 3.多重共线性的诊断方法有哪些？
A. R^2较高但解释变量t 值统计显著的不多
B. 解释变量两两高度相关
C. 检查偏相关系数
D. 从属回归或者辅助回归
E. 方差膨胀因子（VIF>10为高度共线性）
F. 条件指数
4.多重共线性的补救措施有哪些？
A. 删掉变量
B. 获取额外的数据或新的样本
C. 重新设定模型
D. 参数的先验信息
E. 变量变换（如总量变平均，名义变实际）
F. 因子或主成分分析
G. 岭回归
第九章——第十二章
第九章 如果异方差不是常数会有什么后果 一、异方差的后果（简答） 1、OLS 估计量仍是线性的 2、OLS 估计量仍是无偏的
3、OLS 估计量不再具有最小方差性，即不再是有效的
4、OLS 估计量的方差通常是有偏的
5、偏差产生是由于2?σ，即/2i ∑ d.f. ，不再是真实2
σ的无偏估计量
6、建立在t 分布和F 分布之上的置信区间和假设检验是不可靠的。
二、如何诊断存在异方差
帕克检验
帕克建议用i e 代替i u ，进行如下回归
i i i v X B B e ++=ln ln 212 （9-5）
当然，也可以不用对数形式的回归，尤其当X 有负值的时候，直接做残差平方对X 的回归。
帕克检验的步骤如下：
（1）做普通最小二乘回归，不考虑异方差问题
（2）从原始回归方程中求得残差i e ，并求其平方，再取对数形势
（3）利用原始模型中的一个解释变量做形如式（9-5）的回归，如果有多个解释
变量，则对每个解释变量做形如式（9-5）的回归，或者做2i e 对Y 的估计值Y
?的回归 （4）检验零假设02=B ，即不存在异方差。如果2ln i e 和i X ln 之间是统计显著的，则拒绝零假设：不存在异方差。（查看补救措施）
（5）如果接受零假设，则回归方程中的1B 可以理解为同方差σ
?的一个给定值。
怀特的一般异方差检验
假定有如下模型：
i i i i u X B X B B Y +++=33221 （9-13） 怀特检验步骤如下：
（1）首先用普通最小二乘法估计回归方程（9-13），得到残差i e （2）然后做如下辅助回归
i i i i i i i i v X X A X A X A X A X A A e ++++++=3262
35224332212 （9-14）
即做残差平方2i e 对所有原始变量、变量平方以及变量交叉乘积的回归。
（3）求辅助回归方程（9-14）的2R 值。在不存在异方差的（即式（9-14）中所有斜率系数都为零）的零假设下，怀特证明了从方程（9-14）中得到的2R 值与样本容量（=n ）的积服从2χ分布，自由度等于方程（9-14）中解释变量的个数（不包括截距项）。
2R n ?~21-k χ （9-15）
其中，k-1表示自由度。
（4）如果从方程（9-15）中得到的2χ值超过了所选显著水平下的2χ临界值，或者说计量得到的2χ值得p 值很低，则拒绝零假设：不存在异方差。如果计算的2χ值得p 值很大，则不能拒绝零假设。
三、观察到异方差怎么办：补救措施
第十章：如果误差项相关会有什么后果
一、自相关的后果
（1）最小二乘估计量仍然是线性和无偏的 （2）最小二乘估计量不是有效的 （3）OLS 估计量的方差是有偏的
（4）通常所用的t 检验和F 检验是不可靠的
（5）计算的到的误差方差，../?2f d RSS =σ
，是真实2σ的有偏估计量，并且很可能低估了真实的2σ
（6）通常计算的2R 不能测度真实的2R
（7）通常计算的预测方差和标准误也是无效的。
二、自相关的诊断 德宾—沃森d 检验
诊断自相关最著名的检验是有德宾和沃森提出的德宾—沃森d 统计量，定义为：
2
1
2
12
)(t n
t t t n
t e e e d =-=∑-∑=
（10-5）
即残差递差的平方和与残差平方和的比值。
德宾—沃森检验步骤如下： （1）进行OLS 回归并获得残差i e （2）根据式（10-5）计算d 值。
（3）根据样本容量及解释变量的个数，从D-W 表中查到临界的L d 和U d （4）按照表10-3（p242）中的规则进行判定
三、补救措施：估计 （p244）
第11章 联立方程模型
全章都需要看，出一道综合题
方差膨胀因子解释：方差膨胀因子与有关，越大，方差膨胀因子越大，越可能存在多重共线性。
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”。
1、什么是计量经济学？ 计量经济学（Econometrics） 意为“经济测量”，它是利用经济理论、数学、统计推断等工具，对经济现象进行分析的一门社会科学。 区别与联系经济理论 计量经济学vs {数理经济学 统计学 2、计量经济学的传统方法论 Step1 理论或假说的陈述经典步骤 →分析经济问题的八个经典步骤 Step5 计量模型的参数估计 Step6 检验模型设定是否正确 Step7 假设检验（检验来自模型的假说） Step8 预测或控制 ◆关于数据 1、数据分类 （1）时间序列数据（Time Series Data）： 对一个变量在不同时间取值的一组观测结果。如每年、每月、每季度等 （2）横截面数据（Cross Section Data）： 对一个变量在同一个时间点上搜集的数据。如同一年的分国别、分省、分厂家数据 （3）混合数据（Pooled Data）： 时序和横截面的混合数据，既有分时，每一时点的观察对象又有不同(多个横截面单元) 广泛运用的一类特殊的混合数据——面板数据/综列数据/合成数据（Panel Data）： 在时间轴上对相同的横截面单元跟踪调查得到的数据。如每年对各省GDP的报告。 2、研究结果永远不可能比数据的质量更好 观测误差、近似进位计量、高度加总、选择性偏误 3、数据来源： 网站、统计年鉴、商业数据库等 （1）统计局、央行、证券交易所、世行、IMF等官方网站 （2）图书馆（纸质、电子版年鉴） （3）商业数据库 ◆两个例子 例1：凯恩斯消费理论 ①人们倾向于随他们收入的增加而增加消费，但消费的增加不如收入的增加那么多。 ②C=a+bI →确定性关系 ③Y=β1+β2X+μ→μ为扰动项，非确定性关系 ④搜集80～91年美国消费及收入数据 ⑤估计参数： 解释：平均而言，收入↑1美元，消费↑72美分 ⑥检验模型设定的正确性：是否应当加入别的可能影响消费额的变量，如就业等。
计量经济学总复习题库 一、单项选择题 1．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 2．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（ B ）。 A ．内生变量 B ．外生变量 C ．滞后变量 D ．前定变量 3．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 4．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 5．将内生变量的前期值作解释变量，这样的变量称为（ D ）。 A ．虚拟变量 B ．控制变量 C ．政策变量 D ．滞后变量 6．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 7．进行相关分析时的两个变量（ A ）。 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 8．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=+ 9．参数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 10．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（ B ）。 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 11．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（ D ）。 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 12．在总体回归直线01 ?E Y X ββ+（）＝中，1β表示（ B ）。
《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？
计量经济学复习笔记 CH1导论 1、计量经济学： 以经济理论和经济数据的事实为依据，运用数学、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。研究主体是经济现象及其发展变化的规律。 2、运用计量分析研究步骤： 模型设定——确定变量和数学关系式 估计参数——分析变量间具体的数量关系 模型检验——检验所得结论的可靠性 模型应用——做经济分析和经济预测 3、模型 变量:解释变量:表示被解释变量变动原因的变量，也称自变量，回归元。 被解释变量:表示分析研究的对象，变动结果的变量，也成应变量。 内生变量:其数值由模型所决定的变量，是模型求解的结果。 外生变量:其数值由模型意外决定的变量。 外生变量数值的变化能够影响内生变量的变化，而内生变量却不能反过来影响外生变量。 前定内生变量：过去时期的、滞后的或更大范围的内生变量，不受本模型研究范围的内生变量的影响，但能够影响我们所研究的本期的内生变量。 前定变量：前定内生变量和外生变量的总称。 数据:时间序列数据：按照时间先后排列的统计数据。 截面数据：发生在同一时间截面上的调查数据。 面板数据： 虚拟变量数据：表征政策，条件等，一般取0或1. 4、估计 评价统计性质的标准 无偏：E（＾β）=β 随机变量，变量的函数？ 有效：最小方差性 一致：N趋近无穷时，β估计越来越接近真实值 5、检验 经济意义检验：所估计的模型与经济理论是否相等 统计推断检验：检验参数估计值是否抽样的偶然结果，是否显著 计量经济检验：是否符合计量经济方法的基本假定 预测检验：将模型预测的结果与经济运行的实际对比 CH2 CH3 线性回归模型 模型（假设）——估计参数——检验——拟合优度——预测 1、模型（线性） （1）关于参数的线性模型就变量而言是线性的；模型就参数而言是线性的。 Y i=β1+β2lnX i+u i 线性影响随机影响 Y i=E（Y i|X i）+u i E（Y i|X i）=f(X i)=β1+β2lnX i 引入随机扰动项， （3）古典假设 A零均值假定 E（u i|X i）=0 B同方差假定 Var(u i|X i)=E(u i2)=σ2 C无自相关假定 Cov(u i,u j)=0
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”。
学习好资料欢迎下载 计量经济学读书笔记 第一部分基础内容 一、计量经济学与相关学科的关系 经济统计学经济学数理经济学 计量经 济学 统计学数学 数理统计学 二、古典假设下计量经济学的建模过程 1.依据经济理论建立模型 2.抽样数据收集 3.参数估计 4.模型检验 （1）经济意义检验（包括参数符号、参数大小等） （2）统计意义检验（拟合优度检验、模型显著性检验、参数显 著性检验） （3）计量经济学检验（异方差检验、自相关检验、多重共线性 检验） （4）模型预测性检验（超样本特性检验） 5.模型的应用（结构分析、经济预测、政策评价、检验和发展经济理论）
三、几个重要的“变量” 1.解释变量与被解释变量 2.内生变量与外生变量 3.滞后变量与前定变量 4.控制变量 四、回归中的四个重要概念 1. 总体回归模型（ Population Regression Model ，PRM) y t b b 1 x t u t--代表了总体变量间的真实关系。 2. 总体回归函数（ Population Regression Function ，PRF ）E( y t ) b0 b1 x t--代表了总体变量间的依存规律。 3. 样本回归函数（ Sample Regression Function ，SRF ） y t ? ? e t--代表了样本显示的变量关系。b0 b1x t 4. 样本回归模型（ Sample Regression Model ，SRM ） ? ? ? b0 b1 x t---代表了样本显示的变量依存规律。 y t 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。
《计量经济学》总复习 一、名词解释 多重共线性：在线性回归模型中，如果某两个或多个解释变量之间出现了相关性，则称为多重共线性。 自相关：自相关是指随机误差项与自身的滞后项存在相关，分为一阶自相关和高阶自相关两种形式。 异方差：是指模型违反古典假定中的同方差性，即各残差项的方差并非相等。 虚拟变量：在计量经济学中，我们把取值为0和1的人工变量称为虚拟变量。 面板数据：发生在同一时间截面上的调查数据 加权最小二乘法：是对各个残差的平方赋予不同的权重后求和，求解参数估计值，使加权之后的残差平方和最小。 最小二乘法：（OLS）是利用残差平方和为最小来求解回归模型参数的参数估计方法。 联立方程模型：联立方程模型就是描述经济变量间联立依存性的方程体系。 二、简答题 1、简要说明计量经济模型与数理经济模型的关系？ 计量经济模型与数理经济模型分别属于两门不同的学科。数理经济学是在理论的层面上运用数学语言来研究和表述经济理论, 而计量经济学是在经验的层面上对经济现象在具体时间、地点、条件下的结局进行描述、估计或预测。 数理经济模型为计量经济分析提供了理论框架,但是,不能直接简单地把数理经济模型当作计量经济模型使用;由于计量经济分析所使用的样本数据都是调查数据,在这种条件下,计量经济分析无法论证变量之间的因果关系,它所能够做的事情只能是,针对经济学中所论证的经济现象之间的因果关系来测算具体时间、地点、条件下具体的因果关系效应 2、什么是多重共线性，其解决方法是什么？ 多重共线性（Multicollinearity）是指线性回归模型中的解释变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系而使模型估计失真或难以估计准确。一般来说，由于经济数据的限制使得模型设计不当，导致设计矩阵中解释变量间存在普遍的相关关系。 多重共线性的解决方法
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。
第一章导论 *1．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、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。 *2．计量经济学与经济理论、数学、统计学的联系和区别是什么？ 计量经济学是经济理论、数学、统计学的结合，是经济学、数学、统计学的交叉学科（或边缘学科）。*3、计量经济学的研究步骤： （1）确定变量和数学关系式——模型假定；（2）分析变量间具体数量关系——估计参数；（3）检验所得结论的可靠性——模型检验；（4）作经济分析和经济预测——模型应用 *4．计量经济学中常用的数据类型： 根据（生成过程）和（结构方面）的差异，可分为： （1）时间序列数据：把反映某一总体特征的同一指标的数据，按照一定的时间顺序和时间间隔排列起来构成的数据。 （2）截面数据：同一时间（时期或时点）某个指标在不同空间的观测数据。 （3）面板数据：指时间序列数据和截面数据相结合的数据。 （4）虚拟变量数据：人为构造的虚拟变量数据，通常以1表示某种状态发生，以0表示某种状态不发生。 5．计量经济学模型的检验包括哪几个方面？为什么要进行模型的检验？ 经济意义经验、统计推断检验、计量经济学检验、模型预测检验四个方面。 6．从变量的因果关系上，可分为被解释变量和解释变量。 根据变量的性质，可分为内生变量和外生变量是 9．计量经济学模型中包含的变量之间的关系主要有哪些？ 主要是解释变量与被解释变量之间的因果关系，包括单向因果关系、相互影响关系、恒等关系。 第二章一元线性回归模型 1．什么是相关分析？什么是回归分析？相关分析与回归分析的关系如何？ 相关分析是研究变量之间的相关关系的形式和程度的一种统计分析方法，主要通过绘制变量之间关系的散点图和计算变量之间的相关系数进行。 回归分析是研究不仅存在相关关系而且存在因果关系的变量之间的依存关系的一种分析理论与方法，是计量经济学的方法论基础。 相关分析与回归分析既有联系又有区别。联系在于：相关分析与回归分析都是对存在相关关系的变量的统计相关关系的研究，都能测度线性相关程度的大小，都能判断线性相关关系是正相关还是负相关。区别在于：相关分析仅仅是从统计数据上测度变量之间的相关程度，不考虑两者之间是否存在因果关系，因而变量的地位在相关分析中是对等的；回归分析是对变量之间的因果关系的分析，变量的地位是不对等的，有被解释变量和解释变量之分。 3．回归线与回归函数： 总体回归线：给定解释变量条件下被解释变量的期望轨迹称为总体回归曲线或总体回归线。 总体回归函数：将总体被解释变量Y的样本条期望值E(Yi|Xi)表现为解释变量X的某种函数。 总体回归模型：引入了随机误差项，称为总体回归函数的随机设定形式，也是因为引入了随机误差项，成为计量经济学模型，称为总体回归模型 样本回归模型：根据样本数据对总体回归函数作出的估计称为样本回归函数。引入样本回归函数中的代表各种随机因素影响的随机变量，称为样本回归模型。 *4．为什么要对模型提出假设？线性回归模型的基本假设有哪些？ 线性回归模型的参数估计方法很多，但估计方法都是建立在一定的假设前提之下的，只有满足假设，才能保证参数估计结果的可靠性。
计量经济学复习答案参考 单项选择题 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. C.包含随机方程的经济数学模型 3 ?计量经济模型分为单方程模型和（C ）。 A. 随机方程模型 B. 行为方程模型 C.联立方程模型 D. 非随机方程模型 4 ?经济计量分析的工作程序（B ） A. 设定模型，检验模型，估计模型，改进模型 B. 设定模型，估计参数，检验模型，应用模型 C. 估计模型，应用模型，检验模型，改进模型 D. 搜集资料，设定模型，估计参数，应用模型 5 ?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 7 ?有人采用全国大中型煤炭企业的截面数据，估计生产函数模型，然后用该模 型预测未来煤炭行业的产出量，这是违反了数据的（ A ）原则。 A. 一致性 C.可比性 B. 准确性 D. 完整性 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 11.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. B. C. D. A.时效性 C.广泛性 B. 一致性 D. 系统性 C.修匀数据 D. 平行数据 6?样本数据的质量问题，可以概括为完整性、准确性、可比性和（ B ） 数学规划模型 D.模糊数学模型 8 ?判断模型参数估计量的符号、大小、相互之间关系的合理性属于（ B ）准则。 A.经济计量准则 B. C.统计准则 D. 9. 对下列模型进行经济意义检验，哪一个模型通常被认为没有实际价值的 A. B. C. D. 10. 经济理论准则 统计准则和经济理论准则 (B)。 （消费） （商品需 求） （商品供给） （收入） 收入）（价格） 价格） （资本）（劳动） 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 12.下图中 Y?=f?o+f?X
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。
1、经济变量：用来描述经济因素数量水平的指标。 2、解释变童：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。它对因变量的变 额为发热所引5动做出解释。 3、被解释变量：是作为研究对象的变量。它的变动是由?解释变量做出廉释的 4、控制变量：在计量经济模型中人为设置的反映政黃要求、决策者意愿、经济系统运行条件和状态等方面 的变量。 5、计量经济模型：为了研究分析某个系统中经济变量之问的数量关系而采用的随机代数模型。 6、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彩响.但并不由它们惟一确定，则y与这个变量或这组变量之问的关系就是相关关系。 7、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。 8、拟合优度：样本回归直线与样本观测数据之问的拟合程度。 （ 9、残差：样本回归方程的拟合值与观測值的误差。 10、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豔程序。 11、偏相关系数：在Y. X|. 1三个变量中，当儿既定时，表示Y与X2之问相关关系的指标。 12、异方差性：在线性回归模型中，如果随机误差项的方差不是常数，即对不同的解释变量观测值彼此不同，则称葩机项U1具有异方差性。 13、序列相关性：对于模型 Xi = % + 妙九 +色乜+???+%%+“i = 12 …屮 菠机误差项互相独立的基本假设表现为C"（冷"” =0 /> j,i,j = \2…』（I分） 如果出现Cov（比，“ J） H 0 i H人i J = 12…屮 即对于不同的样本点?随机误差项之问不再是完全互相独立，而是存在某种相关性，则认为出现了序列相关性。 14、自回归模型： 15、广乂最小二乘法：是最有普遍意义的最小二乘法，普通最小二乘法和加权最小二乘法是它的特例。 16、相关系数：度量变量之问相关程度的一个系数，一般用P表示。 17、多重共线性：解释变量之问存在完全或不完全的线性关系。 18、虚拟变量：把质的因素量化而构進的取值为0和1的人工变量。 19、差分法：差分法是一类克服序列相关性的有效方法，被广泛的釆用。差分法是将原模型变换为差分模型，分为一阶差分法和广义差分法。 20、广义差分法：广义差分法可以克服所有类型的序列相关带来的问题，一阶差分法是它的一个特例。 I 简答 1、简述建立与应用计量经济模型的主要步腿。 ①根据经济理论建立计量经济模型：②样本数据的收集：③估计参数：④模型的检验；⑤计量经济模型的应用0 2、对计量经济模型的检验应从几个方面入手 ①经济意义检验；②统计准则检验；③计量经济学准则桧卷：④模型预测檢程。
第一章导论 *1.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、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。 *2.计量经济学与经济理论、数学、统计学的联系和区别是什么? 计量经济学是经济理论、数学、统计学的结合,是经济学、数学、统计学的交叉学科（或边缘学科）。*３、计量经济学的研究步骤： （１）确定变量和数学关系式——模型假定; （2）分析变量间具体数量关系——估计参数; (３）检验所得结论的可靠性——模型检验； （4)作经济分析和经济预测——模型应用。 *4.计量经济学中常用的数据类型： 根据(生成过程)和（结构方面)的差异,可分为: （１)时间序列数据:把反映某一总体特征的同一指标的数据，按照一定的时间顺序和时间间隔排列起来构成的数据。 (2)截面数据:同一时间（时期或时点)某个指标在不同空间的观测数据。 (３)面板数据:指时间序列数据和截面数据相结合的数据。 (4）虚拟变量数据：人为构造的虚拟变量数据,通常以１表示某种状态发生,以0表示某种状态不发生。５.计量经济学模型的检验包括哪几个方面?为什么要进行模型的检验？ 经济意义经验、统计推断检验、计量经济学检验、模型预测检验四个方面。 ６. 从变量的因果关系上,可分为被解释变量和解释变量。 根据变量的性质,可分为内生变量和外生变量是 7.计量经济学模型中包含的变量之间的关系主要有哪些? 主要是解释变量与被解释变量之间的因果关系,包括单向因果关系、相互影响关系、恒等关系。 第二章一元线性回归模型 1.什么是相关分析？什么是回归分析？相关分析与回归分析的关系如何? 相关分析是研究变量之间的相关关系的形式和程度的一种统计分析方法,主要通过绘制变量之间关系的散点图和计算变量之间的相关系数进行。 回归分析是研究不仅存在相关关系而且存在因果关系的变量之间的依存关系的一种分析理论与方法，是计量经济学的方法论基础。 相关分析与回归分析既有联系又有区别。 联系在于：相关分析与回归分析都是对存在相关关系的变量的统计相关关系的研究，都能测度线性相关程度的大小,都能判断线性相关关系是正相关还是负相关。 区别在于： 相关分析仅仅是从统计数据上测度变量之间的相关程度,不考虑两者之间是否存在因果关系,因而变量的地位在相关分析中是对等的; 回归分析是对变量之间的因果关系的分析,变量的地位是不对等的，有被解释变量和解释变量之分。3．回归线与回归函数: 总体回归线：给定解释变量条件下被解释变量的期望轨迹称为总体回归曲线或总体回归线。 总体回归函数：将总体被解释变量Y的样本条期望值E(Yi|Xi）表现为解释变量X的某种函数。 总体回归模型：引入了随机误差项,称为总体回归函数的随机设定形式，也是因为引入了随机误差项，成为计量经济学模型，称为总体回归模型 样本回归模型:根据样本数据对总体回归函数作出的估计称为样本回归函数。引入样本回归函数中的代表各种随机因素影响的随机变量,称为样本回归模型。
计量经济学 三、课程大致安排 1、内容框架 2、参考书目：
初、中级教程： 计量经济学 王维国 东北财经大学出版社 计量经济学/Basic Econometrics （印度）古扎拉蒂 中国人民大学 计量经济学 赵国庆 中国人民大学出版社 计量经济学 李子奈 潘文卿 高等教育出版社 高级教程： 计量经济模型与经济预测 平耿克 钱小军译 机械工业出版社 《经济计量分析》( Econometric Analysis ) 3、安装eview ，数据（演算一下）OLS 法（缺少数据） 4、安装pdf 第二部分 数学预备知识 概率论
第一章随机变量及其分布 一、随机变量的定义 设随机试验Ed样本空间为{} π=，如果对两个？？？，都有唯一 w 的实数() x w与之对应，并且对任意实数X，？？是随机事件，则称事件，则称定义在π上的实单值函数() x w为随机变量。 通俗的说，在实验结果能取得不同数值的量，称为随机变量它的数值是随机试验结果而它由于试验的结果是随机的，所以它的值也是随机的。 二、分类（连续型和离散型）
例子：在一个箱子里放着t个数字球，-2，1，1，3，3，3，3从中取一个球，取到球上面的数字是随着试验结果不同而变化。 又如：考四、六级，考过记为1，不过记为0。 再如：抛硬币，正面记为1，反面记为0。 引入话题：举一些现实中的例子，如考试，在公交场等车 随机变量-事件-概率-频率-分布率-分布函数-连续随机变量 上面我们讲的是一种事件有很多种不同的结果，但在现实中这些出现的结果的可能性并不是相同的。 例子：考六级出现的结果不同，大多数分数集中在50-60和60-70之间，也就是说出现2和3的可能性更大。 =0（0-50），1（50-60），2（60-70），3（70-80），4（80-100） 问题：用什么衡量可能性呢？（概率） 我们用的概率都是古典概型，即用事件发生概率来表示概率。 频率的定义：一随机事件的n个结果互斥且两个结果等可能发生，并且事件A会有m个基本结果，则事件A发生的概率即是() p A，就是 () p A= m n =事件发生的总数/结果总数 两点需要注意：1、试验结果互斥；2、等可能性相当。
计量经济学期末复习习题 Ch1： 1、相关关系是指【】 A 变量间的严格的依存关系 B 变量间的因果关系 C 变量间的函数关系 D 变量间表现出来的随机数学关系 2、横截面数据是指【】 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 3、下面属于截面数据的是【】 A 1991-2003年各年某地区20个乡镇的平均工业产值 B 1991-2003年各年某地区20个乡镇的各镇工业产值 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个乡镇各镇工业产值 4、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 5、计量经济模型是指【】 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 6、设C为消费；Y为收入水平；消费函数为：C＝a＋bY+u；根据经济理论；有【】 A a应为正值；b应为负值 B a应为正值；b应为正值且小于1 C a应为负值；b应为负值 D a应为正值；b应为正值且大于1 7、回归分析中定义【】 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是非随机变量 D 解释变量为随机变量；被解释变量为非随机变量 8、在模型的经济意义检验中；不包括检验下面的哪一项【】 A 参数估计量的符号 B 参数估计量的大小 C 参数估计量的相互关系 D 参数估计量的显著性 Ch2： 9、参数β的估计量具备有效性是指【】
计量经济学复习提示 考试题型： 简答题 (5分×4题=20分) 计算题(15分×3题=45分) 分析题(15分+20分=35分) 【典型例题举例】 一、简答题 1简述建立与应用计量经济学模型的主要步骤 2简述随机误差项包含哪些因素影响 3 给定一元线性回归模型： t t t X Y μββ++=10 n t ,,2,1 = （1）叙述模型的基本假定； （2）写出参数0β和1β的最小二乘估计公式； （3）说明满足基本假定的最小二乘估计量的统计性质； （4）写出随机扰动项方差的无偏估计公式。 4请你叙述异方差问题解决的基本思路和相应方法。 5为什么要对模型提出假设？一元线性回归模型的基本假设有哪些？ 二、计算题（重点看懂多元回归、异方差、自相关和多重共线性的案例分析） 1、一个二元线性回归模型的回归结果如表3-5所示。 （1）求样本容量n ，残差平方和RSS ，回归平方和ESS 的自由度，残差平方和RSS 的自由度。 （2）求决定系数2R 和调整的决定系数2R 。 （3）根据以上信息，在给定显著性水平下，可否检验两个解释变量对被解释变量的联合影响是否显著？为什么？ （4）根据以上信息，在给定显著性水平下，可否检验两个解释变量各自对被解释变量的影响是否显著？为什么？ 解：（1）总离差平方和的自由度为n -1，所以样本容量为33。 972517058-26783==-=ESS TSS RSS 因为回归平方和的自由度为解释变量个数，所以为2。残差平方和的自由度为n-k -1=30。
（2） 0.637 26783 170582== = RSS ESS R 0.613 ) 1/()1/(12 =---- =n TSS k n RSS R （3）因为联合检验的F 统计量为： ) 1/(/--= k n RSS k ESS F 根据以上信息，在给定显著性水平下，可检验两个解释变量对被解释变量的联合影响是否显著。 （4）不能。由于无法计算参数的t 值。 2为研究某地家庭书刊消费与家庭收入、户主受教育程度之间的关系，建立了家庭书刊年消费支出Y （元）、家庭月平均收入1X （元）、户主受教育年数2X （年）的模型，用抽样得到的35个家庭的数据估计得 122 2 ? 8.2617 0.0208 1.2698 (3.356763)( 4.237629) (2.965781) 0.961542 =0.936783 98.523926 35 i i i Y X X t R R F n =++=-=== （1）从经济意义上考察模型的合理性。 （2）在5%的显著性水平上，进行变量显著性检验。 （3）在5%的显著性水平上，进行方程总体显著性检验。 解：（1）家庭月平均收入越高，家庭书刊年消费支出相应会增加，但不会有收入增加的那么快，所以家庭月平均收入的系数应大于0，小于1；户主受教育年数越多，那么对文化产品的需求也会越多，家庭书刊年消费支出相应会增加，所以其系数大于0。 从经济意义上看，模型参数是比较合理的。 （2）在5%的显著性水平上，查表得 2.036933)32()1(025.02 ==--t k n t α 显然，两估计参数计算的t 值大于临界值，拒绝它们各自为零的原假设，两变量显著。 （3）在5%的显著性水平上，自由度为（2，32）的F 分布的临界值为3.294537，计算的F 值大于该临界值，所以拒绝原假设，方程总体显著。 三、分析题（综合了多重共线性，异方差性，自相关的检验，可线性化的回归） 为了考察从事农业经营的收入和其他收入对农村居民消费支出的影响，以2004年全国各地区农村居民家庭人均农业经营收入和其他收入及消费支出作样本。将各变量取自然对数，然后使用OLS 法估计如下的双对数模型： LNY=b0+b1LNX1+b2LNX2+μ 要求：根据软件输出结果，完成下列任务（要求写出主要的步骤，得数可
《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:是以和数理为方法论基础，对于经济问题试图对理论上的数量接近和经验（）上的数量接近这两者进行综合而产生的经济学分支。 总体回归函数：指在给定Xi下Y分布的总体均值与Xi所形成的函数关系（或者说总体被解释变量的条件期看表示为解释变量的某种函数）。 样本回归函数：指从总体中抽出的关于Y，X的若干组值形成的样本所建立的回回函数。OLS估计量：指在对样本进行线性回归时，用最小二乘法估算出来的截距和参数 BLUE估计量：BLUE即最佳线性无偏估计量，是best linear unbiased estimators的缩写。（2分）在古典假定条件下，最小二乘估计量具备线性、无偏性和有效性，是最佳线性无偏估计量，即BLUE，这一结论就是著名的高斯－马尔可夫定理。 拟合优度：样本回归直线与样本观测数据之间的拟合程度。 虚拟变量陷阱：一般在引进虚拟变量时要求假如有m个定性变量，只在模型中引进m-1个虚拟变量。否则，假如引进m个虚拟变量，就会导致模型解释变量间出现完全共线性的情况。我们一般称由于引进的虚拟变量个数与定性因素个数相同时出现的模型无法估计的题目，称为“虚拟变量陷阱“。 方差分析模型：是从观测变量的方差入手，研究诸多控制变量中哪些变量是对观测变量有显著影响的变量。 协方差分析模型： 多重共线性：指多个解释变量间存在线性相关的情形。假如存在完全的线性相关性，则模型的参数就无法求出，OLS回回无法进行。 是指解释变量之间存在完全或不完全的线性关系。 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。 如果对于不同的样本点，随机误差项之间不再是完全互相独立，而是存在某种相关性，则出 现序列相关性。如存在： 0, ) (E 1 i i ≠ + μ μ 称为一阶序列相关，或自相关。 异方差:在线性回归模型中，如果随机误差项的方差不是常数，即对不同的解释变量观测值彼此不同(即随机变量μ的方差随X的变化而变化) 随机误差项：一个不可观测的可正可负的随机变量，是从模型中省略下来的而又集体地影响着Y的全部变量的替代物。 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。 二、单项选择题(从下列每小题的四个备选答案中选出一个正确答案，并将正确答案的序号填在题干后面的括号内。每小题2分，共20分) 三、简答题(每题10分，共40分) 1、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和经济研究中的作用是什么？ 答：计量经济学是是以和数理为方法论基础，对于经济问题试图对理论上的数量接近和经验（）上的数量接近这两者进行综合而产生的经济学分支。是经济学从定性研究到定量分析的