计量经济学复习资料

第五章 虚拟变量复习题

一、单项选择题

1、虚拟变量( A )

A.主要来代表质的因素，但在有些情况下可以用来代表数量因素

B.只能代表质的因素

C.只能代表数量因素

D.只能代表季节影响因素

2、设某地区消费函数中，消费支出不仅与收入x有关，而且与消费者的年龄构成有关，若将年龄构成分为小孩、青年人、成年人和老年人4个层次。假设边际消费倾向不变，考虑上述年龄构成因素的影响时，该消费函数引入虚拟变量的个数为 （ C ）

A 1个 B 2个 C 3个 D 4个

3、在经济发展发生转折时期，可以通过引入虚拟变量方法来表示这种变化。例如，研究中国城镇居民消费函数时。1991年前后，城镇居民商品性实际支出Y对实际可支配收入X的回归关系明显不同。现以1991年为转折时期，设虚拟变量年以后；年以前；1991019911tD，数据散点图显示消费函数发生了结构性变化：基本消费部分下降了，边际消费倾向变大了。则城镇居民线性消费函数的理论方程可以写作：（ D ）。

A、tttuXY10 B、tttttuXDXY210

C、ttttuDXY210 D、ttttttuXDDXY3210

4、对于含有截距项的计量经济模型，若想将含有m个互斥类型的定性因素引入到模型中，则应该引入虚拟变量个数为 （ B ）

A m B m-1 C m+1 D m-k

5、对于一个回归模型中不包含截距项，若将一个具有m个特征的质的因素引入进计量经济模型，则虚拟变量数目为( A )

A.m B.m-1 C.m-2 D.m+1

6、设某计量经济模型为：iiiuDY，其中iY大学教授年薪，女教授男教授01iD，则对于参数α、β的含义，下列解释不正确的是（ B ）

精品文档

精品文档 计量经济学复习重点总结

任课老师：姜婷 By fantasy

题型：单选20*2 多选5*3 判断 5*3 计算 3*10

第一章 导论

计量经济学数据类型：

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（如月度.季度.年度）排列起来，这样的统计数据称为时间序列数据。时间序列数据可以是时期数据，也可以是时点数据。如 逐年的GDP CPI

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。如 某一年各省GDP

面板数据：指时间序列数据和截面数据相结合的数据。如在居民收支调查中收集的对各个固定调查户在不同时期的调查数据。

虚拟变量数据：某些客观存在的定性现象，如政策、自然灾害、战争等等

第二章 简单线性回归模型

总体回归函数的表示形式：

条件期望形式：

个别值形式：

样本回归函数的表示形式：

条件均值形式

个别值形式

随机扰动项和残差项的区别和联系：

精品文档

精品文档 区别：随机扰动项代表总体的误差，反应了未知因素、模型设定误差、变量观测误差；残差代表样本的误差，残差=随机误差项+参数估计误差。随机扰动项无法直接观测；残差的数值可以求出。联系：残差概念上类似于随机扰动项，将残差引入样本回归函数和随机引入总体回归函数的理由是相同的。

简单线性回归的基本假定：P31

随机扰动项和解释变量不相关假定，

零均值假定：

同方差假定：

正态性假定：

无自相关假定：

采用普通最小二乘法拟合的样本回归线的性质：P34

回归线通过样本均值：

Yi估计值的均值等于实际值的均值：

剩余项的均值为零：

被解释变量估计值与剩余项不相关：

解释变量与剩余项不相关：

OLS估计式的统计性质：P36

（BLUE最佳线性无偏估计量）线性特性：

无偏性：

最小方差性： 精品文档

精品文档

可决系数：R2=ESS/TSS=1-RSS/TSS

计量经济学复习资料2021

计量经济学复习概览

重要名词1同步内生2两阶段最小二乘法

3.方差膨胀因子：是指解释变量之间存在多重共线性时的方差与不存在多重共线性时的方差之比。4.完全共线性5.异方差稳健标准误法6.最大似然估计7.平稳性8.加权最小二乘法9.序列相关性10.多重共线性11.解释变量的内生性12.虚拟变量

13.高斯-马尔可夫定理：在经典假设下，OLS估计是模型参数的最佳线性无偏估计。这个结论就是高斯-马尔可夫定理。14.异方差

15.最佳线性无偏估计量16.调整的可决系数17.ols18.经典假定

19.广义差分法20拟合优度21随机误差项22偏回归系数23无偏

24.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二．其他知识点：

d、 W.检查，根据D1和Du判断是否存在自相关。检验模型异方差的主要方法是什么？（1） 图形检验法；（2） 布罗希-帕根试验（3）白试验；F测试（公式），F？ess/k~f（k，n？k？1）rss/（n？k？1）tjjs？？JT试验公式，自由度；

jjcjje?en?k?1~t(n?k?1)

调整后的决策系数R2与决策系数R2之间的关系；拟合优度检验与方程显著性检验的关系；最小二乘估计的统计性质（蓝色）

答：①线性，是指参数估计量0?b和1?b分别为观测值ty和随机误差项tu的线性函数或线性组合。（1分）②无偏性，指参数估计量0?b和1?b的均值（期望值）分别等于总体参数0b和1b。（2分）③有效性（最小方差性或最优性），指在所有

r2/kf？在（1？R2）/（n？K？1）的线性无偏估计中，最小二乘估计为0？B和1？B的方差最小。

2公式为(随机误差项ut的方差估计量2??e2in?k?1?e?en?k?1)受约束样本回归模型的残差平方和rssr大于无约束样本回归模型的残差平方和rssu?

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、可比性和一致性。

3.估计模型参数。

4.检验模型，包括经济意义检验、统计检验、这都是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．线性回归模型有哪些基本假设？违背基本假设的计量经济学模型是否就不可估计？

答：线性回归模型的基本假设（实际是针对普通最小二乘法的基本假设）：解释变量是确定性变量，而且在重复抽样中取固定值；随机误差项具有0均值、同方差和不序列相关性；随机误差项和解释变量间不相关；随机误差项服从0均值、同方差、0协方差的正态分布。

违背基本假设的计量经济学模型还是可以估计的，只是不能使用普通最小二乘法进行估计。

4.随机误差项ui和残差项ei的区别与联系。

答：区别：随机干扰项ui是指总体观测值与回归方程理论值之间的偏差，而残差项ei 是指样本观测值与回归方程理论值之间的偏差。

联系：残差项ei是随机干扰项ui的一个样本估计量。

5.回归分析与相关分析的区别与联系。

答：区别：（1）回归分析是研究一个变量关于另一个或多个变量依赖关系的计算方法和理论；相关分析是讨论变量间的统计相关关系。