计量经济学试题复习知识

计量经济学复习提纲一、填空题1、设随机变量X 的概率密度为221()x x f x-+-=（x -∞<<+∞）则X 的数学期望()E X = ，方差()D X = 。

2、在经济计量模型中引入反映 因素影响的随机扰动项t ξ，目的在于使模型更符合 活动。

3、回归方程中的回归系数是自变量对因变量的 。

某自变量回归系数β的意义，指的是该自变量变化一个单位引起因变量平均变化 个单位。

4、违背多元线性回归分析假设条件的三种常见现象包括异方差 、 、 。

5、联立方程组模型中方程的类型有制度方程式、恒等式 和 。

6、设离散型随机变量X 的概率分布{}{}{}00.2,10.3,20.5P X P X P X ======，可简记为012~,0.20.30.5X ⎛⎫ ⎪⎝⎭则{}1.5P X ≤=7、 是因变量离差平方和，它度量因变量的总变动。

就因变量总变动的变异来源看，它由两部分因素所组成。

一个是自变量，另一个是除自变量以外的其他因素。

是拟合值的离散程度的度量。

它是由自变量的变化引起的因变量的变化，或称自变量对因变量变化的贡献。

是度量实际值与拟合值之间的差异，它是由自变量以外的其他因素所致，它又叫残差或剩余。

8、模型线性的含义，就变量而言，指的是回归模型中变量的 ；就参数而言，指的是回归模型中的参数的 ；通常线性回归模型的线性含义是就 而言的。

9、常见的自回归模型包括 、 、 。

ξ，目的在10、在经济计量模型中引入反映因素影响的随机扰动项t于使模型更符合活动。

11、回归方程中的回归系数是自变量对因变量的。

某自变量回归系数β的意义，指的是该自变量变化一个单位引起因变量平均变化个单位。

12、模型线性的含义，就变量而言，指的是回归模型中变量的；就参数而言，指的是回归模型中的参数的；通常线性回归模型的线性含义是就而言的。

13、样本观察值与回归方程理论值之间的偏差，称为，我们用残差估计线性模型中的。

二、名词解释：1、戈德费尔德—匡特检验2、横截面数据3、相关分析4、正态分布5、异方差6、判定系数7、多元线性回归模型8、面板数据9、虚拟变量10、总体回归函数11．帕克检验12．Glejser检验14、分布滞后模型；15、无限滞后模型；16、自回归模型；三、简答题：1、请简述回归模型产生异方差现象的原因。

计量经济学 总复习第一部分：统计基础知识均值的概念：通常人们所说的均值就是“平均数”，统计意义上的均值是“期望值”。

方差：变量的每个样本与均值的距离大小的概念。

标准差：对方差开根号就是标准差。

数学期望值与方差的数学性质总体方差： 1.常量aE （a ）=a 2σ(a)=0抽样方差： 2.变量 y=a+bxE(y)=a+bE(x)总体标准偏差： 2σ(y)=b^2 * 2σ(x)抽样标准偏差：假设检验的定义：事先做一个假设，然后再用统计方法来检验这个假设是否有统计意义。

假设检验的步骤：第一步，设定假设条件。

原定假设，H0:u=u0，和替代假设，Ha:u ≠u0。

第二步，决定用哪种检验， 如果n ≥30,用Z 检验，如果n<30, 用t 检验。

第三步，找出临界值， 根据给定的定义域的大小，即α=1%、α=5%、或 α=10% 从概率分布表中查出Zc 值，或tc 值。

第四步，计算统计值， 或者第五步，比较统计值与临界值而得出结论。

如果统计值的绝对值大于临界值，那么我们就否定原定假设； 如果统计值的绝对值小于临界值，那么我们就不能否定原定假设。

第二部分 最小二乘法最小二乘法的假设条件：（1） （2） （3） （4） （5） 文字解释：Nu x Ni ∑-=22)(σ1)(22--=∑n x xs ni2σσ=2s s =nux Z σ0*-=n s u x t 0*-=)(=X E i ε∞<=22,)(σσεi Var 0),(=j i Cov εε0),(=i i X Cov ε1),(±≠j i X X Cov(1)每个误差必须是随机的，其误差的期望值是零；(2)误差都是雷同的，其方差相等，同时其方差的变化量必须是有限的； (3)每个误差之间必须是相互独立的； (4)误差项与方程式中的自变量是无关的； (5)自变量之间无直接的线性关系。

通用最小二乘法的步骤：第一步：求出误差项：第二步：求误差的平方和最小。

计量经济学重点计量经济学复习资料一、名词解释1.广义计经济学:利用经济理论、统计学和数学定量研究经济现象的经济计量方法的统称，包括回归分析方法、投入产出分析方法、时间序列分析方法等。

2.狭义计经济学以揭示经济现象中的因果关系为目的，在数学上主要应用回归分析方法。

3.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望表示为解释变量的某种函数)。

4.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归函数。

6、随机的总体回归函数:含有随机千扰项的总体回归函数(是相对于条件期望形式而言的)。

5.线性回归模型:既指对变量是线性的，也指对参数β为线性的，即解释变量与参数β只以他们的I次方出现。

6.随机干扰项:即随机误差项，是一个随机变量，是针对总体回归函数而言的。

9、残差项:是一随机变量，是针对样本回归函数而言的。

7.条件期望:即条件均值，指X取特定值Xi时Y的期望值。

8.回归系数:回归模型中βo, β1等未知但却是固定的参数。

9.回归系教的估计量:指用β 0^ β1^等表示的用已知样本提供的信息所估计出来总体未知参数的结果。

10.最小二乘法:又称最小平方法，指根据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。

11.最大似然法:又称最大或然法，指用生产该样本概率最大的原则去确定样本回归函数的方法。

12.估计的标准差:度量一个变量变化大小的测量值。

13.总离差平方和:用TSS表示，用以度量被解释变量的总变动。

14.回归平方和:用ESS表示:度量由解释变量变化引起的被解释变量的变化部分。

15.残差平方和:用RSS表示:度量实际值与拟合值之间的差异，是由除解释变量以外的其他因素引起的被解释变量变化的部分。

16.协方差:用Cov(X, Y)表示，度量XY两个变量关联程度的统计量。

17.拟合优度检验:检验模型对样本观测值的拟合程度，用R2表示，该值越接近1,模型对样木观测值拟合得越好。

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。

3、政策评价政策评价是指从许多不同的政策中选择较好的政策予以实行，或者说不同的政策对经济目标所产生的影响的差异。

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。

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1.4.61.什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;6.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3.为什么需要进行拟合优度检验4．如何缩小置信区间P46由上式可以看出1.增大样本容量;样本容量变大,可使样本参数估计量的标准差减小；同时,在同样置信水平下,n越大,t分布表中的临界值越小;2提高模型的拟合优度;因为样本参数估计量的标准差和残差平方和呈正比,模型的拟合优度越高,残差平方和应越小;5．以一元线性回归为例,写出β的假设检验1.对总体参数提出假设H 0：=0, H1：2以原假设H0构造t统计量,3由样本计算其值4给定显着性水平,查t分布表得临界值t/2n-2 5比较,判断若 |t|> t /2n-2,则拒绝H0 ,接受H1；若 |t| t /2n-2,则拒绝H 1 ,接受H 0 ；上届重点：一元线性回归模型的基本假设、随机误差项产生的原因、最小二乘法、参数经济意义、决定系数、第二章PPT 里的表中国居民人均消费支出对人均GDP 的回归、t 检验△平方代表意义；△平方的认识、能够读懂Eviews 输出的估计结果第二章课后题1.3.9.101.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经典模型中产生随机误差的原因答：计量经济学模型考察的是具有因果关系的随机变量间的具体联系方式;由于是随机变量,意味着影响被解释变量的因素是复杂的,除了解释变量的影响外,还有其他无法在模型中独立列出的各种因素的影响;这样,理论模型中就必须使用一个称为随机干扰项的变量宋代表所有这些无法在模型中独立表示出来的影响因素,以保证模型在理论上的科学性;3.一元线性回归模型的基本假设主要有哪些违背基本假设的模型是否不可以估计答：线性回归模型的基本假设有两大类：一类是关于随机干扰项的,包括零均值,同方差,不序列相关,满足正态分布等假设；另一类是关于解释变量的,主要有：解释变量是非随机的,若是随机变量,则与随机干扰项不相关;实际上,这些假设都是针对普通最小二乘法的;在违背这些基本假设的情况下,普通最小二乘估计量就不再是最佳线性无偏估计量,因此使用普通最小二乘法进行估计己无多大意义;但模型本身还是可以估计的,尤其是可以通过最大似然法等其他原理进行估计;假设1. 解释变量X 是确定性变量,不是随机变量；假设2. 随机误差项具有零均值、同方差和不序列相关性：E i =0 i=1,2, …,nVar i =2 i=1,2, …,nCov i, j =0 i≠j i,j= 1,2, …,n假设3. 随机误差项与解释变量X 之间不相关：CovX i , i =0 i=1,2, …,n假设4. 服从零均值、同方差、零协方差的正态分布i ~N0, 2 i=1,2, …,n假设5. 随着样本容量的无限增加,解释变量X 的样本方差趋于一有限常数;即假设6. 回归模型是正确设定的9、10题为计算题,见课本P52,答案见P17第三章 经典单方程计量经济学模型：多元线性回归模型上届重点：F 检验、t 检验 调整的样本决定系数、“多元”里为什么要对△平方系数进行调整第三章课后题1.2.7.1.多元线性回归模型的基本假设是什么在证明最小二乘估计量的无偏性和有效性的过程中,哪些基本假设起了作用答：多元线性回归模型的基本假定仍然是针对随机干扰项与针对解释变量两大类的假设;针对随机干扰项的假设有：零均值,同方差,无序列相关且服从正态分布;针对解释量的假设有；解释变量应具有非随机性,如果后随机的,则不能与随机干扰项相关；各解释变量之间不存在完全线性相关关系;在证明最小二乘估计量的无偏性中,利用了解释变量非随机或与随机干扰项不相关的假定；在有效性的证明中,利用了随机干扰项同方差且无序列相关的假定;2.在多元线性回归分析中,t检验和F检验有何不同在一元线性回归分析中二者是否有等价作用见课本P70答：在多元线性回归分析中,t检验常被用作检验回归方程中各个参数的显着性,而F检验则被用作检验整个回归关系的显着性;各解释变量联合起来对被解释变量有显着的线性关系,并不意味着每一个解释变量分别对被解释变量有显着的线性关系;在一元线性回归分析中,二者具有等价作用,因为二者都是对共同的假设——解释变量的参数等于零一一进行检验;7、9、10题为计算题,见课本P91,答案见P53第四章经典单方程计量经济学模型：放宽基本假定的模型重点掌握：参考重点：1.以多元线性回归为例说明异方差性会产生怎样的后果可能为论述题2.检验、修正异方差性的方法3.以多元线性回归为例说明序列相关会产生怎样的后果预测,矩阵表达式推到4.检验、修正序列相关的方法5.什么是DW检验法前提条件6.以多元线性回归为例说明多重共线性会产生怎样的后果7.检验、修正多重共线性的方法8.随机解释变量问题的三种分类分别造成的后果是什么9.工具变量法的前提假设1与所替代的随机解释变量高度相关2与随机干扰项不相关3与模型中其他解释变量不相关,以避免出现多重共线性上届重点：异方差、序列相关、多重共线性等违背基本假设的情况产生原因、后果、识别方式方法、、广义差分法第四章课后题1、2题为计算题,见课本P134,答案见P84第五章经典单方程计量经济学模型：专门问题上届重点：虚拟变量的含义与设定、滞后变量的含义、为何加入滞后和虚拟变量第五章课后题1.3.4.101.回归模型中引入虚拟变量的作用是什么有哪几种基本的引入方式它们各适合用于什么情况答：在模型中引入虚拟变量,主要是为了寻找某些定性因素对解释变量的影响;加法方式与乘法方式是最主要的引入方式;前者主要适用于定性因素对截距项产生影响的情况,后者主要适用于定性因素对斜率项产生影响的情况;除此外,还可以加法与乘法组合的方式引入虚拟变量,这时可测度定性因素对截距项与斜率项同时产生影响的情况;3.滞后变量模型有哪几种类型分布滞后模型使用OLS方法存在哪些问题答：滞后变量模型有分布滞后模型和自回归模型两大类,前者只有解释变量及其滞后变量作为模型的解释变量,不包含被解释变量的滞后变量作为模型的解释变量；而后者则以当期解释变量与被解释变量的若干期滞后变量作为模型的解释变量;分布滞后模型有无限期的分布滞后模型和有限期的分布滞后模型；自回归模型又以Coyck模型、自适应预期模型和局部调整模型最为多见;分布滞后模型使用OLS法存在以下问题：1对于无限期的分布滞后模型,由于样本观测值的有限性,使得无法直接对其进行估计;2对于有限期的分布滞后模型,使用OLS方法会遇到：没有先验准则确定滞后期长度,对最大滞后期的确定往往带有主观随意性；如果滞后期较长,由于样本容量有限,当滞后变量数目增加时,必然使得自由度减少,将缺乏足够的自由度进行估计和检验；同名变量滞后值之间可能存在高度线性相关,即模型可能存在高度的多重共线性;4.产生模型设定偏误的主要原因是什么模型设定偏误的后果以及检验方法有哪些答：产生模型设定偏误的原因主要有：模型制定者不熟悉相应的理论知识；对经济问题本身认识不够或不熟悉前人的相关工作：模型制定者手头没有相关变量的数据；解释变量无法测量或数据本身存在测量误差;模型设定偏误的后果有：1如果遗漏了重要的解释变量,会造成OLS估计量在小样本下有偏,在大样本下非一致；对随机干扰项的方差估计也是有偏的;2如果包含了无关的解释变量,尽管OLS估计量具有无偏性与一致性,但不具有最小方差性;3如果选择了错误的函数形式,则后果是全方位的,不但会造成估计的参数具有完全不同的经济意义,而且估计结果也不同;对模型设定偏误的检验方法有：检验是否含有无关变量,可以使用t检验与F 检验完成：检验是否有相关变量的遗漏或函数形式设定偏误,可以使用残差图示法,Ramsey提出的RESET检验来完成;10.简述约化建模理论与传统理论的异同点答：Hendry的约化建模理论的核心是“从一般到简单”的建模思想,即首先提出一个包括各种因素在内的“一般”模型,然后再通过观测数据,利用各种检验对模型进行检验并化简,最后得到一个相对简单的模型;传统建模理论的主导思想是“从简单到复杂”的建模思想,它首先提出一个简单的模型,然后从各种可能的备选变量中选择适当的变量进入模型,最后得到一个与数据拟合较好的较为复杂的模型;从二者的主要联系上看,它们都以对经济现象的解释为目标,以已有的经济理论为建模依据,以对数据的拟合程度作为模型优劣的重要的判定标准之一,也都有若干检验标推;从二者的主要区别上看,传统的建模理论往往更依赖于某种单一的经济理论,旧“从一般到简单”的建模理论则更注重将各种不同经济理论纳入到最初的“一般”模型中,甚至更多地是从直觉和经验来建立“一般”的模型；尽管两者都有若干种检验标准,但约化建模理论从实践上有更大量的诊断性检验来看每一步建模的可行性,或寻找改善模型的路径：与传统建模实践中存在的过渡“数据开采”问题相比,由于约化建模理论的初估模型是一个包括所有可能变量的“一般”模型,因此也就避免了过度的“数据开采”问题；另外,由于初始模型的“一般”性,所有研究者在建模的初期往往有着相同的“起点”,因此,在相同的约化程序下,最后得到的最终模型也应该是相同的;而传统建模实践中对同一经济问题往往有各种不同经济理论来解释,如果不同的研究者采用不同的经济理论建模,得到的最终模型也会不同;当然,由于约化建模理论有更多的检验,使得建模过程更复杂,相比之下,传统建模方法则更加“灵活”;第六章联立方程计量经济学模型理论与方法上届重点：内生变量、外生变量、先定变量、结构式模型、简化式模型、参数关系体系、模型识别第六章课后题1.2.3.1.为什么要建立联立方程计量经济学模型联立方程计量经济学模型适用于什么样的经济现象答：经济现象是极为复杂的,其中诸因素之间的关系,在很多情况下,不是单一方程所能描述的那种简单的单向因果关系,而是相互依存,互为因果的,这时,就必须用联立的计量经济学方程才能描述清楚;所以与单方程适用于单一经济现象的研究相比,联立方程计量经济学模型适用于描述复杂的经济现象,即经济系统;2.联立方程计量经济学模型的识别状况可以分为几类其含义各是什么答：联立方程计量经济学模型的识别状况可以分为可识别和不可识别,可识别又分为恰好识别和过度识别;如果联立方程计量经济学模型中某个结构方程不具有确定的统计形式,则称该方程为不可识别,或者根据参数关系体系,在已知简化式参数估计值时,如果不能得到联立方程计量经济学模型中某个结构方程的确定的结构参数估计值,称该方程为不可识别;如果一个模型中的所有随机方程都是可以识别的,则认为该联立方程计量经济学模型系统是可以识别的;反过来,如果一个模型系统中存在一个不可识别的随机方程,则认为该联立方程汁量经济学模型系统是不可以识别的;如果某一个随机方程具有唯一一组参数估计量,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,称其为过度识别;3.联立方程计量经济学模型的单方程估计有哪些主要方法其适用条件和统计性质各是什么答：单方程估计的主要方法有：狭义的工具变量法IV,间接最小二乘法ILS,两阶段最小二乘法2SLS;狭义的工具变量法IV和间接最小二乘法ILS只适用于恰好识别的结构方程的估计;两阶段最小二乘法2SLs既适用于恰好识别的结构方程,又适用于过度识别的结构方程;用工具变量法估计的参数,一般情况下,在小样本下是有偏的,但在大样本下是渐近无偏的;如果选取的工具变量与方程随机干扰项完全不相关,那么其参数估计量是无偏估计量;对于间接最小二乘法,对简化式模型应用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;通过多数关系体系计算得到结构方程的结构参数估计量在小样本下是有偏的,在大样本下是渐近无偏的;采用二阶段最小二乘法得到结构方程的结构参数估计量在小样本下是有偏的,在大样本下是渐近无偏的;补充资料计算题一给出多元线性回归的结果1.判断模型估计的结果如何,拟合效果如何2.说明每一个参数所代表的经济意义3.判断有没有违背四个基本假设计算题二给出数值,计算：1.t检验,F检验的自由度2.在给定显着性水平下参数是否显着3.估计值是有偏、无偏、有效计算题三加入虚拟变量D1,D2,D3问：虚拟变量的经济含义。

1.相关分析与回归分析的关系联系：它们都是对变量间相关关系的研究，二者可以相互补充。

相关分析可以表明变量间相关关系的性质和程度，只有当变量间存在一定程度的相关关系时，进行回归分析才有实际的意义。

同时，在进行相关分析时如果要具体确定变量间相关的具体数学形式，又要依赖于回归分析，而且相关分析中相关系数的确定也是建立在回归分析基础上的。

区别：从研究目的上看，相关分析是用一定的数量指标（相关系数）度量变量间相互联系的方向和程度；回归分析却是要寻求变量间联系的具体数学形式，是要根据解释变量的固定值去估计和预测被解释变量的平均值。

从对变量的处理看，相关分析对称地对待相互联系的变量，不考虑二者的因果关系，也就是不区分解释变量和被解释变量，相关的变量不一定具有因果关系，均视为随机变量；回归分析是建立在变量因果关系分析的基础上，研究其中解释变量的变动对被解释变量的具体影响，回归分析中必须明确划分解释变量和被解释变量，对变量的处理是不对称的。

2.多元回归模型中有哪几个基本假设？（1）零均值假定（2）同方差和无自相关假定（3）随机扰动项与解释变量不相关假定（4）无多重共线性假定（5）正态性假定3.建模时为什么要引入随机扰动项？（1）作为未知影响因素的代表（2）作为无法取得数据的已知因素的代表（3）作为众多细小影响因素的综合代表（4）模型的设定误差（5）变量的观测误差（6）经济现象的内在随机性4.OLS的基本思路剩余平方和最小5.什么叫多重共线性？多重共线性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。

6.什么叫异方差？异方差有什么后果？设模型为如果其他假定均不变，但模型中随机误差项的方差为 则称 具有异方差性。

（1）对参数估计式统计特性的影响当模型中的误差项存在异方差时，参数估计仍然是无偏的但方差不再是最小的；（2）对模型假设检验的影响在异方差存在的情况下，参数估计的方差可能会高估或者低估真实的方差，从而会低估或者高估t统计量，从而可能导致错误的结论；（3）对预测的影响由于参数估计量不再是有效的，从而对Y的预测也将不是有效的。

计量经济学1. 外生变量和滞后变量统称为前定变量。

2. 设消费函数为，其中虚拟变量，当统计检验表明下列哪项成立时，表示城镇家庭与农村家庭有一样的消费行为，。

3. 当模型存在序列相关现象时，适宜的参数估计方法是广义差分法。

4. 设某商品需求模型为，其中Y 是商品的需求量，X是商品的价格，为了考虑全年12个月份季节变动的影响，假设模型中引入了12个虚拟变量，则会产生的问题为完全的多重共线性。

5. 计量经济模型的基本应用领域有结构分析、经济预测、政策评价。

6. 完全多重共线性时，可以计算模型的拟合程度的判断是不正确的。

7. 当质的因素引进经济计量模型时，需要使用虚拟变量。

8. 半对数模型中，参数β1的含义是X的相对变化，引起Y的期望值绝对量变化。

9. 存在严重的多重共线性时，参数估计的标准差变大。

10. 在由n=30的一组样本估计的、包含3个解释变量的线性回归模型中，计算得多重决定系数为0.8500，则调整后的多重决定系数为0.8327。

11. 对于模型，为了考虑“地区”因素（北方、南方），引入2个虚拟变量形成截距变动模型，则会产生完全多重共线性。

12. 模型中引入实际上与解释变量有关的变量，会导致参数的OLS估计量方差增大。

13. u t＝ρu t－1+v t序列相关可用DW检验（v t为具有零均值，常数方差且不存在序列相关的随机变量）。

14. 关于经济计量模型进行预测出现误差的原因，正确的说法是既有随机因素，又有系统因素。

15. Goldfeld-Quandt方法用于检验异方差性。

16.判定系数R2的取值范围是0≤R2≤1。

17.经济计量模型的被解释变量一定是内生变量。

18.用OLS估计经典线性模型，则样本回归直线通过点。

19. 消费函数模型，其中I为收入，则当期收入I t对未来消费C t+2的影响是：I t增加一单位，C t+2增加0.1个单位。

20. 回归模型中，关于检验所用的统计量，说法正确的是服从21. 如果模型y t=b0+b1x t+u t存在序列相关，则cov(u t, u s) ≠0(t≠s)。

计量经济学复习要点第一篇：计量经济学复习要点计量经济学复习要点第一章、概率论基础1.随机事件的概念P22.古典概行例题P5例1.1P2例1.2利用第一章的知识说明抽签的合理性如何利用第一章的知识估计一个池塘有多少鱼还有一个关于晚上紧急集合穿错鞋的题目，记不太清楚了3.期望与方差的概念，切比雪夫不等式，看例题1.4-例题1.8，不要求求出数4.变异系数的概念P175.大数定律和中心极限定律（具有独立同分布的随机变量序列的有限和近似地服从正态分布）的概念P24、P25第二章、矩阵代数1.矩阵的定义，加（page29）、减（page29）、乘（page30）、转置（page30）、逆（page31）知道怎么回事2.最小二乘法P39-P41（定义最小二乘解）3.第三节没有听，求听课学霸补充第三章、数据的分析方法和参数的统计推断1.数据的分析方法（算数平均、加权算数平均、几何平均、移动平均）（1）几种分析方法的定义（2）几中分析方法的不同（3）每种分析方法的具体作用（4）移动平均法中k的选择（5）指数平滑法的意义，α的选择，P552.t分布的概率密度函数3.矩估计法定义4.几大似然估计法P65，例题3.7例题3.85.贝叶斯估计和极大极小估计（应该是只看一下概念就可以了）6.假设检验（1）基本思想P75（2）双边假设检验（3）单边假设检验（4）参数检验P807.方差分析的思想、作用和模型第四章、一元线性回归（计算题）回归方程的求法，显著性检验，经济解释（各参数的解释），不显著的解释第六章、虚拟变量的回归模型1.虚拟变量的作用及模型2.应用虚拟变量改变回归直线的截距、斜率3.对稳定性的检验第二篇：2007计量经济学复习要点2007年计量经济学课程要点归纳1.十大经典假设的证明（关于两变量模型的性质检验）2.BLUE估计量的证明3.自相关检验方法（检验方法一定要记住）4.异方差检验方法（至少三种）5.孙老师讲过的附录要留意6.异方差与自相关的补救措施7.违反十大经典假设情况下的问题怎么解决（如多重共线性，异方差，自相关问题，虚拟变量的估计）注：以上重点均是提供参考，不做考试说明计量考察的重点是对计量模型的建立与估算，结果评价与补救思路的考察，没有大量的数学计算，请同学们放心！建议大家根据参考要点确定进度，并根据孙老师上课的重点决定自己的复习范围！希望同学们认真复习，考出好成绩！王琳第三篇：计量经济学复习笔记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。

计量经济学复习资料1、费里希（R.Frish）是经济计量学的主要开拓者和奠基人。

2、经济计量学与数理经济学和树立统计学的区别的关键之点是“经济变量关系的随机性特征”。

3、经济计量学识以数理经济学和树立统计学为理论基础和方法论基础的交叉科学。

它以客观经济系统中具有随机性特征的经济关系为研究对象，用数学模型方法描述具体的经济变量关系，为经济计量分析工作提供专门的指导理论和分析方法。

4、时序数据即时间序列数据。

时间序列数据是同一统计指标按时间顺序记录的数据列。

5、横截面数据是在同一时间，不同统计单位的相同统计指标组成的数据列。

6、对于一个独立的经济模型来说，变量可以分为内生变量和外生变量。

内生变量被认为是具有一定概率分布的随机变量，它们的数值是由模型自身决定的；外生变量被认为是非随机变量，它们的数值是在模型之外决定的。

7、对于模型中的一个方程来说，等号左边的变量称为被解释变量，等号右边被称为解释变量。

在模型中一个方程的被解释变量可以是其它方程的解释变量。

被解释变量一定是模型的内生变量，而解释变量既包括外生变量，也包括一部分内生变量。

8、滞后变量与前定变量。

有时模型的设计者还使用内生变量的前期值作解释变量，在计量经济学中将这样的变量程为滞后变量。

滞后变量显然在求解模型之前是已知量，因此通常将外生变量与滞后变量合称为前定变量。

9、控制变量与政策变量。

由于控制论的思想不断渗入经济计量学，使某些经济计量模型具有政策控制的特点，因此在经济计量模型中又出现了控制变量、政策变量等名词。

政策变量或控制变量一般在模型中表现为外生变量，但有时也表现为内生变量。

10、经济参数分为：外生参数和内生参数。

外生参数一般是指依据经济法规人为确定的参数，如折旧率、税率、利息率等。

内生参数是依据样本观测值，运用统计方法估计得到的参数。

如何选择估计参数的方法和改进估计参数的方法，这是理论经济计量学的基本任务。

11、用数学模型描述经济系统应当遵循以下两条基本原则：第一、以理论分析作先导；第二模型规模大小要适度。

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ˆˆ)X |E(Y ˆ) )X |E(Y ( ˆˆˆ :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 ii Y X X Y +=+=∑∑==222ˆi i y y TSS ESS R自相关： 随机误差项当期值和滞后期相关。

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、 是指模型误差项的方差随着变量的改变而不同随机误差项：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 显著性检验 ：显著性检验时利用样本结果，来证实一个零假设的真伪的一种检验程序。

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,PRMt 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,PRFt 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,SRFtt t e x y ++=10ˆˆββ--代表了样本显示的变量关系; 4. 样本回归模型Sample Regression Model,SRMtt x y 10ˆˆˆββ+=---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”;Min21ˆ()niii Y Y =-∑01ˆˆ(,)ββ： 1121()()ˆ()nii i n ii XX Y Y X X ==--β=-∑∑ , 01ˆˆY X β=-βOLS 的代数性质拟合优度R 2离差平方和的分解：TSS=ESS+RSS“拟合优度”是模型对样本数据的拟合程度;检验方法是构造一个可以表征拟合程度的指标——判定系数又称决定系数;121SSE SST SSR SSRR SST SST SST-===-,表示回归平方和与总离差平方和之比；反映了样本回归线对样本观测值拟合优劣程度的一种描述； 2 2[0,1]R ∈；3 回归模型中所包含的解释变量越多,2R 越大改变度量单位对OLS 统计量的影响函数形式对数、半对数模型系数的解释101ˆˆˆi iY X =β+β：X 变化一个单位Y 的变化 201ˆˆˆln ln i i Y X =β+β: X 变化1%,Y 变化1ˆβ%,表示弹性; 301ˆˆˆln i i Y X =β+β：X 变化一个单位,Y 变化百分之1001ˆβ 401ˆˆˆln i i Y X =β+β：X 变化1%,Y 变化1ˆβ%; OLS 无偏性,无偏性的证明 OLS 估计量的抽样方差 误差方差的估计 OLS 估计量的性质1线性：是指参数估计值0β和1β分别为观测值t y 的线性组合; 2无偏性：是指0β和1β的期望值分别是总体参数0β和1β; 3最优性最小方差性：是指最小二乘估计量0β和1β在在各种线性无偏估计中,具有最小方差;高斯-马尔可夫定理OLS 参数估计量的概率分布2^22()iVar x σβ=∑OLS 随机误差项μ的方差σ2的估计 简单回归的高斯马尔科夫假定 对零条件均值的理解习题：4、5、6；C2、C3、C4第3章 多元回归分析：估计1、变量系数的解释剔除、控制其他因素的影响对斜率系数1ˆβ的解释：在控制其他解释变量X2不变的条件下,X1变化一个单位对Y 的影响；或者,在剔除了其他解释变量的影响之后,X1的变化对Y 的单独影响2、多元线性回归模型中对随机扰动项u 的假定,除了零均值假定、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、正态性假定以外,还要求满足无多重共线性假定;3、多元线性回归模型参数的最小二乘估计式；参数估计式的分布性质及期望、方差和标准误差；在基本假定满足的条件下,多元线性回归模型最小二乘估计式是最佳线性无偏估计式;最小二乘法 OLS 公式：Y ' X X)' (X ˆ-1=β 估计的回归模型:的方差协方差矩阵：残差的方差 ： 估计的方差协方差矩阵是： 拟合优度 遗漏变量偏误 多重共线性多重共线性的概念多重共线性的后果 多重共线性的检验 多重共线性的处理习题：1、2、6、7、8、10；C2、C5、C6第4章 多元回归分析：推断经典线性模型假定 正态抽样分布2^22i e n σ=-∑变量显着性检验,t 检验 检验β值的其他假设 P 值实际显着性与统计显着性 检验参数的一个线性组合假设 多个线性约束的检验：F 检验 理解排除性约束 报告回归结果习题：1、2、3、4、6、7、10、11；C3、C5、C8第6章 多元回归分析：专题测度单位对OLS 统计量的影响 进一步理解对数模型 二次式的模型 交互项的模型 拟合优度修正可决系数的作用和方法;习题：1、3、4、7；C2、C3、C5、C9、C12第7章 虚拟变量虚拟变量的定义如何引入虚拟变量：如果一个变量分成N 组,引入该变量的虚拟变量形式是只能放入N-1个虚拟变量 虚拟变量系数的解释虚拟变量系数的解释：不同组均值的差基准组或对照组与处理组 以下几种模型形式表达的不同含义；1tt t t u D X Y +++=210βββ：截距项不同； 2tt t t t u X D X Y +++=210βββ：斜率不同；3tt t t t t u X D D X Y ++++=3210ββββ：截距项与斜率都不同；其中D 是二值虚拟变量,X 是连续的变量;虚拟变量陷阱虚拟变量的交互作用习题：2、4、9；C2、C3、C6、C7、C11第8章异方差异方差的后果异方差稳健标准误BP检验异方差的检验White检验加权最小二乘法习题：1、2、3、4；C1、C2、C8、C9Eviews回归结果界面解释表计量经济学复习题第1章习题：C1、C2第2章习题：4、5、6；C2、C3、C4第3章习题：1、2、6、7、8、10；C2、C5、C6 第4章习题：1、2、3、4、6、7、10、11；C3、C5、C8 第6章习题：1、3、4、7；C2、C3、C5、C9、C12 第7章习题：2、4、9；C2、C3、C6、C7、C11 第8章习题：1、2、3、4；C1、C2、C8、C9 1、判断下列表达式是否正确2469 2、给定一元线性回归模型：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; 3、对于多元线性计量经济学模型：1该模型的矩阵形式及各矩阵的含义； 2对应的样本线性回归模型的矩阵形式； 3模型的最小二乘参数估计量;4、根据美国1961年第一季度至1977年第二季度的数据,我们得到了如下的咖啡需求函数的回归方程：D D D P I P t t t t t t tT Q 321'0097.0157.00961.00089.0ln 1483.0ln 5115.0ln 1647.02789.1ˆln ----++-=其中,Q=人均咖啡消费量单位：磅；P=咖啡的价格以1967年价格为不变价格；I=人均可支配收入单位：千元,以1967年价格为不变价格；P '=茶的价格1/4磅,以1967年价格为不变价格；T=时间趋势变量1961年第一季度为1,…,1977年第二季度为66；D 1=1：第一季度；D 2=1：第二季度；D 3=1：第三季度; 请回答以下问题：① 模型中P 、I 和P '的系数的经济含义是什么 ② 咖啡的需求是否很有弹性③ 咖啡和茶是互补品还是替代品 ④ 你如何解释时间变量T 的系数 ⑤ 你如何解释模型中虚拟变量的作用 ⑥ 哪一个虚拟变量在统计上是显着的 ⑦ 咖啡的需求是否存在季节效应5、为研究体重与身高的关系,我们随机抽样调查了51名学生其中36名男生,15名女生,并得到如下两种回归模型：h W5662.506551.232ˆ+-= t=h D W7402.38238.239621.122ˆ++-= t=其中,Wweight=体重 单位：磅；hheight=身高 单位：英寸 请回答以下问题：① 你将选择哪一个模型为什么② 如果模型确实更好,而你选择了,你犯了什么错误 ③ D 的系数说明了什么6、简述异方差对下列各项有何影响：1OLS 估计量及其方差；2置信区间；3显着性t 检验和F 检验的使用;4预测;7、假设某研究者基于100组三年级的班级规模CS 和平均测试成绩TestScore 数据估计的OLS 回归为：（1） 若某班级有22个学生,则班级平均测试成绩的回归预测值是多少 （2） 某班去年有19个学生,而今年有23个学生,则班级平均测试成绩变化的回归预测值是多少（3） 100个班级的样本平均班级规模为,则这100个班级的样本平均测试成绩是多少（4） 100个班级的测试成绩样本标准差是多少提示：利用R 2和SER 的公式 （5） 求关于CS 的回归斜率系数的95%置信区间;（6） 计算t 统计量,根据经验法则t=2来判断显着性检验的结果; 8、设从总体中抽取一容量为200的20岁男性随机样本,记录他们的身高和体重;得体重对身高的回归为：其中体重的单位是英镑,身高的单位是英寸;（1） 身高为70英寸的人,其体重的回归预测值是多少65英寸的呢74英寸的呢（2） 某人发育较晚,一年里蹿高了英寸;则根据回归预测体重增加多少 （3） 解释系数值和的含义;（4）假定不用英镑和英寸度量体重和身高而分别用厘米和千克,则这个新的厘米-千克回归估计是什么给出所有结果,包括回归系数估计值,R2和SER;（5）基于回归方程,能对一个3岁小孩的体重假设身高1米作出可靠预测吗9、假设某研究使用250名男性和280名女性工人的工资Wage数据估计出如下OLS回归：标准误其中WAGE的单位是美元/小时,Male为男性=1,女性=0的虚拟变量;用男性和女性的平均收入之差定义工资的性别差距;1性别差距的估计值是多少2计算截距项和Male系数的t统计量,估计出的性别差距统计显着不为0吗5%显着水平的t统计量临界值为3样本中女性的平均工资是多少男性的呢4对本回归的R2你有什么评论,它告诉了你什么,没有告诉你什么这个很小的R2可否说明这个回归模型没有什么价值5另一个研究者利用相同的数据,但建立了WAGE对Female的回归,其中Female为女性=1,男性=0的变量;由此计算出的回归估计是什么10、基于美国CPS人口调查1998年的数据得到平均小时收入对性别、教育和其他特征的回归结果,见下表;该数据集是由4000名全年工作的全职工人数据组成的;其中：AHE=平均小时收入；College=二元变量大学取1,高中取0；Female女性取1,男性取0；Age=年龄年；Northeast居于东北取1,否则为0；Midwest居于中西取1,否则为0；South居于南部取1,否则为0；West居于西部取1,否则取0;表1：基于2004年CPS数据得到的平均小时收入对年龄、性别、教育、地区的回归结果概括统计量和联合检验SERR2注：括号中是标准误;（1）计算每个回归的调整R2;（2）利用表1中列1的回归结果回答：大学毕业的工人平均比高中毕业的工人挣得多吗多多少这个差距在5%显着性水平下统计显着吗男性平均比女性挣的多吗多多少这个差距在5%显着性水平下统计显着吗（3）年龄是收入的重要决定因素吗请解释;使用适当的统计检验来回答; （4）Sally是29岁女性大学毕业生,Betsy是34岁女性大学毕业生,预测她们的收入;（5）用列3的回归结果回答：地区间平均收入存在显着差距吗利用适当的假设检验解释你的答案;（6）为什么在回归中省略了回归变量West如果加上会怎样;解释3个地区回归变量的系数的经济含义;7Juantia是南部28岁女性大学毕业生,Jennifer是中西部28岁女性大学毕业生,计算她们收入的期望差距计量经济学补充复习题一、填空题1、 计量经济学常用的三类样本数据是_横截面数据__、__时间序列数据__和_面板数据;2、虚拟解释变量不同的引入方式产生不同的作用;若要描述各种类型的模型在截距水平的差异,则以 加法形式 引入虚拟解释变量；若要反映各种类型的模型的不同相对变化率时,则以 乘法形式 引入虚拟解释变量;二、选择题1、参数的估计量βˆ具备有效性是指 BA Var βˆ=0B Var βˆ为最小C βˆ－＝0D βˆ－为最小2、产量x,台与单位产品成本y, 元/台之间的回归方程为yˆ＝356－,这说明 DA 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元3、在总体回归直线E x y10)ˆ(ββ+=中,1β表示 B 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4、以y 表示实际观测值,yˆ表示回归估计值,则普通最小二乘法估计参数的准则是使 DA )ˆ(i i yy -∑＝0 B 2)ˆ(i i y y -∑＝0 C )ˆ(i i yy -∑为最小 D 2)ˆ(i i y y -∑为最小 5、设y 表示实际观测值,yˆ表示OLS 回归估计值,则下列哪项成立 D A yˆ=y B y ˆ=y C yˆ=y D y ˆ=y 6、用普通最小二乘法估计经典线性模型t t t u x y ++=10ββ,则样本回归线通过点 DA x,yB x,yˆ C x ,yˆ D x ,y 7、判定系数2R 的取值范围是 CA 2R －1B 2R 1C 02R 1D －12R 18、对于总体平方和TSS 、回归平方和RSS 和残差平方和ESS 的相互关系,正确的是 BA TSS>RSS+ESSB TSS=RSS+ESSC TSS<RSS+ESSD TSS 2=RSS 2+ESS 29、决定系数2R 是指 CA 剩余平方和占总离差平方和的比重B 总离差平方和占回归平方和的比重C 回归平方和占总离差平方和的比重D 回归平方和占剩余平方和的比重10、如果两个经济变量x 与y 间的关系近似地表现为当x 发生一个绝对量变动x 时,y 有一个固定地相对量y/y 变动,则适宜配合地回归模型是 BA i i i u x y ++=10ββB ln i i i u x y ++=10ββC i ii u x y ++=110ββ D ln i i i u x y ++=ln 10ββ 11、下列哪个模型为常数弹性模型 AA ln i i i u x y ++=ln ln 10ββB ln i i i u x y ++=10ln ββC i i i u x y ++=ln 10ββD i ii u x y ++=110ββ 12、模型i i i u x y ++=ln 10ββ中,y 关于x 的弹性为 C A i x 1β B i x 1β C iy 1β D i y 1β 13、模型ln i i i u x y ++=ln ln 10ββ中,1β的实际含义是 BA x 关于y 的弹性B y 关于x 的弹性C x 关于y 的边际倾向D y 关于x 的边际倾向14、当存在异方差现象时,估计模型参数的适当方法是 AA 加权最小二乘法B 工具变量法C 广义差分法D 使用非样本先验信息15、加权最小二乘法克服异方差的主要原理是通过赋予不同观测点以不同的权数,从而提高估计精度,即 BA 重视大误差的作用,轻视小误差的作用B 重视小误差的作用,轻视大误差的作用C 重视小误差和大误差的作用D 轻视小误差和大误差的作用16、容易产生异方差的数据是 CA 时间序列数据B 修匀数据C 横截面数据D 年度数据17、设回归模型为i i i u x y +=β,其中var i u =22i x σ,则的最小二乘估计量为 CA. 无偏且有效 B 无偏但非有效C 有偏但有效D 有偏且非有效18、如果模型t t t u x b b y ++=10存在序列相关,则 DA cov t x ,t u =0B cov t u ,s u =0tsC cov t x ,t u 0D cov t u ,s u 0ts19、下列哪种形式的序列相关可用DW 统计量来检验i v 为具有零均值,常数方差,且不存在序列相关的随机变量 AA t t t v u u +=-1ρB t t t t v u u u +++=-- 221ρρC t t v u ρ=D ++=-12t t t v v u ρρ20、DW 的取值范围是DA －1DW0B －1DW1C －2DW2D 0 DW421、当DW ＝4是时,说明 DA 不存在序列相关B 不能判断是否存在一阶自相关C 存在完全的正的一阶自相关D 存在完全的负的一阶自相关22、模型中引入一个无关的解释变量 CA 对模型参数估计量的性质不产生任何影响B 导致普通最小二乘估计量有偏C 导致普通最小二乘估计量精度下降D 导致普通最小二乘估计量有偏,同时精度下降23、如果方差膨胀因子VIF ＝10,则认为什么问题是严重的 CA 异方差问题B 序列相关问题C 多重共线性问题D 解释变量与随机项的相关性24、某商品需求函数为i i i u x b b y ++=10,其中y 为需求量,x 为价格;为了考虑“地区”农村、城市和“季节”春、夏、秋、冬两个因素的影响,拟引入虚拟变量,则应引入虚拟变量的个数为 BA 2B 4C 5D 625、根据样本资料建立某消费函数如下：tC ˆ=+tD +t x ,其中C 为消费,x 为收入,虚拟变量D ＝农村家庭城镇家庭⎩⎨⎧01,所有参数均检验显着,则城镇家庭的消费函数为AA t C ˆ=+t xB tC ˆ=+t xC t C ˆ=+t xD tC ˆ=+t x 26、假设某需求函数为i i i u x b b y ++=10,为了考虑“季节”因素春、夏、秋、冬四个不同的状态,引入4个虚拟变量形式形成截距变动模型,则模型的 DA 参数估计量将达到最大精度B 参数估计量是有偏估计量C 参数估计量是非一致估计量D 参数将无法估计27、对于模型i i i u x b b y ++=10,为了考虑“地区”因素北方、南方,引入2个虚拟变量形式形成截距变动模型,则会产生 DA 序列的完全相关B 序列不完全相关C 完全多重共线性D 不完全多重共线性28、如果一个回归模型中不包含截距项,对一个具有m 个特征的质的因素要引入虚拟变量的数目为 AA mB m-1C m-2D m+129、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30、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 检验三、多项选择题：1、一元线性回归模型t t t u x y ++=10ββ的经典假设包括 ABCDEA 0)(=t u EB 2)(σ=t u Var 常数C 0),cov(=j i u uD t u ～N0,1E x 为非随机变量,且0),cov(=t t u x2、以带“”表示估计值,u 表示随机误差项,如果y 与x 为线性相关关系,则下列哪些是正确的 BEA t t x y 10ββ+=B t t t u x y ++=10ββC t t t u x y ++=10ˆˆββD tt t u x y ++=10ˆˆˆββ E tt x y 10ˆˆˆββ+= 3、用普通最小二乘法估计模型t t t u x y ++=10ββ的参数,要使参数估计量具备最佳线性无偏估计性质,则要求： ABCDEA 0)(=t u EB 2)(σ=t u Var 常数C 0),cov(=j i u uD t u 服从正态分布E x 为非随机变量,且0),cov(=t t u x4、假设线性回归模型满足全部基本假设,则其参数估计量具备 CDEA 可靠性B 合理性C 线性D 无偏性E 有效性5、下列哪些非线性模型可以通过变量替换转化为线性模型 ABC A i i i u x y ++=210ββ B i ii u x y ++=110ββ C ln i i i u x y ++=ln 10ββ D i i i u x y ++=210ββE i i i i u x y ++=ββ06、异方差性将导致 BCDEA 普通最小二乘估计量有偏和非一致B 普通最小二乘估计量非有效C 普通最小二乘估计量的方差的估计量有偏D 建立在普通最小二乘估计基础上的假设检验失效E 建立在普通最小二乘估计基础上的预测区间变宽7、当模型中解释变量间存在高度的多重共线性时 ACDA 各个解释变量对被解释变量的影响将难于精确鉴别B 部分解释变量与随机误差项之间将高度相关C 估计量的精度将大幅下降D 估计量对于样本容量的变动将十分敏感E 模型的随机误差项也将序列相关8、下述统计量可以用来检验多重共线性的严重性 ACDA 相关系数B DW 值C 方差膨胀因子D 特征值E 自相关系数三、判断题1、随机误差项u i 与残差项e i 是一回事; F2、当异方差出现时,常用的t 检验和F 检验失效; T3、在异方差情况下,通常预测失效; T四、计算分析题1、指出下列模型中的错误,并说明理由;1 tt Y C 2.1180ˆ+= 其中,C 、Y 分别为城镇居民的消费支出和可支配收入;2 tt t L K Y ln 28.0ln 62.115.1ˆln -+= 其中,Y 、K 、L 分别为工业总产值、工业生产资金和职工人数;2、对下列模型进行适当变换化为标准线性模型：（1） y =0β+1βx 1+2β21x +u ； （2） Q =A u e L K βα；（3） Y =exp 0β+1βx+u ；3、一个由容量为209的样本估计的解释CEO 薪水的方程为：其中,Y 表示年薪水平单位:万元, 1X 表示年收入单位:万元, 2X 表示公司股票收益单位:万元; 321D D D ，，均为虚拟变量,分别表示金融业、消费品工业和公用事业;假设对比产业为交通运输业;（1） 解释三个虚拟变量参数的经济含义;（2） 保持1X 和2X 不变,计算公用事业和交通运输业之间估计薪水的近似百分比差异;这个差异在1%的显着性水平上是统计显着吗消费品工业和金融业之间估计薪水的近似百分比差异是多少。

计量经济学期末复习资料.（精选）计量经济学试题⼀⼀、判断题（20分）2．多元回归模型统计显著是指模型中每个变量都是统计显著的。

（） 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。

（） 6．判定系数2R 的⼤⼩不受到回归模型中所包含的解释变量个数的影响。

（） 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。

（） 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）ln() 1.37 0.76ln(1)se (0.15) ( )t ( ) ( 23 )GDP M =+()1.7820.05,12P t >==⾃由度；1．求出空⽩处的数值，填在括号内。

（2分） 2．系数是否显著，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）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: 19Variable CoefficientStd. Errort-StatisticProb.LOG(DEBT) 0.650.0232.80 Adjusted R-squared 0.983 S.D. dependent var 0.86 S.E. of regression 0.11 Akaike info criterion -1.46 Sum squared resid 0.21 Schwarz criterion -1.36 Log likelihood 15.8 F-statistic 1075.5Durbin-Watson stat0.81 Prob(F-statistic)2,19, 1.074, 1.536,0.05L U k n d d ====若显著性⽔平＝其中， GDP 表⽰国内⽣产总值，DEBT 表⽰国债发⾏量。

计量经济学期末复习习题及答案计量经济学习题一、名词解释1、普通最轻二乘法：为并使被表述变量的估计值与观测值在总体上最为吻合并使q=最轻，从而谋出来参数估计量的方法，即之。

2、总平方和、回归平方和、残差平方和的定义：tss度量y自身的差异程度，称为总平方和。

tss除以自由度n-1=因变量的方差，度量因变量自身的变化；rss度量因变量y的拟合值自身的差异程度，称为回归平方和，rss除以自由度（自变量个数-1）=回归方差，度量由自变量的变化引起的因变量变化部分；ess度量实际值与拟合值之间的差异程度，称为残差平方和。

rss除以自由度（n-自变量个数-1）=残差（误差）方差，度量由非自变量的变化引起的因变量变化部分。

3、计量经济学：计量经济学就是以经济理论为指导，以事实为依据，以数学和统计学为方法，以电脑技术为工具，专门从事经济关系与经济活动数量规律的研究，并以创建和应用领域经济计量模型为核心的一门经济学科。

而且必须表示，这些经济计量模型就是具备随机性特征的。

4、最小样本容量：即从最小二乘原理和最大似然原理出发，欲得到参数估计量，不管其质量如何，所要求的样本容量的下限；即样本容量必须不少于模型中解释变量的数目（包扩常数项），即之。

5、序列相关性：模型的随机误差项违反了相互单一制的基本假设的情况。

6、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。

7、工具变量法：在模型估算过程中被做为工具采用，以替代模型中与随机误差项有关的随机表述变量。

这种估算方法称作工具变量法。

8、时间序列数据：按照时间先后排序的统计数据。

9、横截面数据：出现在同一时间横截面上的调查数据。

10、相关系数：指两个以上的变量的样本观测值序列之间表现出来的随机数学关系。

11、异方差：对于线性回归模型提出了若干基本假设，其中包括随机误差项具有同方差；如果对于不同样本点，随机误差项的方差不再是常数，而互不相同，则认为出现了异方差性。

学习-----好资料计量经济学试题3一、单项选择题1. 对样本的相关系数r，以下结论错误的是（A ）A. I r丨越接近0, X与丫之间线性相关程度高B. I r I越接近1, X与丫之间线性相关程度高C. —K r< 1D.r = 0,则在一定条件下X与丫相互独立2. 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. 在回归模型中，正确表达了随机误差项序列相关的是（ A ）心j B COV（U i,U j）=0,G jA COV（U i,U j）HO,式j D COV（X i,U j） = 0,i H jC COV（X i,X j） =0,i4. 在有限分布滞后模型Yt=0.9+0.6Xt-0.5Xt-1+0.2Xt-2+ut中，短期乘数是（C ）A. 0.2B.0.5C.0.6D.0.95. 回归分析中，用来说明拟合优度的统计量为（C ）A. 相关系数B.回归系数C.可决系数D .标准差6..F检验属于经济计量模型评价中的（A ）A.统计准则B.经济理论准则C.经济计量准则D.识别准则7. 线性模型的影响因素（C）A.只能是数量因素B.只能是质量因素C.可以使数量因素，也可以是质量因素D.只能是随机因素8. 使用多项式方法估计有限分布滞后模型Yt= a + B 0Xt+ B 1Xt-1 +…+ B kXt-k+ut 时，多项式B i= a 0+ a 1i+ a 2i2+…+ a mim的阶数m必须（ A ）A .小于kB .小于等于kC .等于kD .大于k9. 下面属于截面数据的是（D ）。

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10. 年劳动生产率X （千元）和工人工资Y （元）之间的回归直线方程为?Yt=20+60Xt，这表明年劳动生产率每提高1000元时，工人工资平均（A ）A.增加60元B.减少60元 C.增加20元D.减少20元二、多选题1. 计量经济模型的检验一般包括内容有（ABCD ）A.经济意义的检验B.统计推断的检验C.计量经济学的检验D. 预测检验E.对比检验2. 如果模型中解释变量之间存在共线性，则会引起如下后果（BCD）A.参数估计值确定B.参数估计值不确定C.参数估计值的方差趋于无限大D.参数的经济意义不正确E.DW统计量落在了不能判定的区域3. 检验序列自相关的方法是（C E）A.F检验法B.White检验法C.图形法D.ARCH检验法E. DW检验法F.G—Q检验法4. 下列说法不正确的是（AB D）A.多重共线性是总体现象B.多重共线性是完全可以避免的C. 在共线性程度不严重的时候可以进行结构分析D. 只有完全多重共线性一种类型5. 可决系数的公式为（B C D ）A.RSS/TSSB.ESS/TSSC.1-RSS/TSSD.ESS/（ESS+RSS）E.ESS/RSS6. G—Q检验法的应用条件是（ABCDE）A.将观测值按解释变量的大小顺序排列B.样本容量尽可能大C. 随机误差项服从正态分布D. 将排列在中间的约1/4的观测值删除掉E. 除了异方差外，其他假定条件均满足7. 下列属于解决多重共线性的方法有（ABC）A.直接剔除次要或可替代的变量B.间接剔除重要的解释变量C.逐步回归法D.DW检验法8. 下列属于自相关产生的原因的是（ABCDE ）A. 经济系统的惯性B.经济活动的滞后效应C.数据处理造成的相关D.蛛网现象E.模型设定偏误9. 在简单线性回归模型中对变量和模型的假定有（ABCD）A .解释变量X 是确定的，非随机的；B. X 虽然是随机的，但与随机误差项也是不相关；C. 模型中的变量没有测量误差；D. 模型对变量和函数形式的设定是正确的，即不存在设定误差。

一、题型1.单选（15•1'）2.多选（5•2'）3.名词解释（5•3'）4.简答题（5•5'）5.计算题（3-4个，5'-8'一个）（一）绪论1.计量经济学这一名词的来历2.主要代表人物3.常用分类4.基本功能（结构分析，政策评价，经济预测）5.模型体系6.变量类型（二）一元线性回归1.回归的含义2.回归和相关的关系3.总体回归函数与样本回归函数4.随机误差项的含义和意义5.最小二乘估计的基本假定6.高斯-马尔科夫定理以及其意义7.判定系数8.检验与估计9.p值10.t统计量、F统计量的区别 11.如何在eviews中找出分析指标12.用eviews写方程的命令和方法，见教材附录（三）多元回归1.多重共线性2.多元回归中最小二乘估计的矩阵表达3.调整的判定系数4.回归模型的函数形式以及其参数的含义与解释（四）违背经典假定的回归模型1.异方差，自相关，多重共线性的含义，造成的后果，检验方法2.重点掌握的几个方法：加权最小二乘；广义差分法；DW检验；工具变量法（五）虚拟变量模型1.虚拟变量陷阱2.虚拟变量如何设定，如何引进（六）滞后变量模型1.模型的分类2.阿尔蒙多项式3.库伊克模型，部分调整模型变换后的结果及随机误差项的特点4.格兰杰因果关系及其检验（七）联立方程模型1.联立方程偏误2.伪回归3.简化式与结构式4.间接最小二乘，二阶段最小二乘5.随机解释变量的最小二乘估计量的性质6.h检验7.模型的识别（八）时间序列1.种类2.识别3.平稳性4.单位根检验计量经济学重点第一章绪论1、模型变量种类2、数据的分类3、建模的依据4、建模的步骤5、模型检验的准则6、模型使用的具体内容第二章一元线性回归模型第三章多元线性回归模型1、最小二乘法的基本原理2、高斯假定基本内容3、判定系数t、F统计量的计算4、回归系数t的检验、F检验5、最小二乘统计性质6、高斯—马尔科夫内容、含义7、模型优劣评价第四章违背经典假定的回归模型第一节异方差性1、什么叫异方差2、产生异方差的原因3、异方差检验的方法、后果4、修正异方差加权最小二乘法第二节自相关1、什么叫自相关2、产生自相关的原因3、DW检验方法应用的条件、局限4、如何依据DW值作相关判别5、存在自相关参数估计的方法第三节多重共线性1、什么是多重共线性2、怎样判断是否存在多重共线性3、多重共线性补救措施第四节随机解释变量1、什么是随机解释变量2、存在随机解释变量仍用最小二乘的后果3、参数估计的方法第五章虚拟变量模型1、什么叫虚拟变量2、虚拟变量设置规则3、如何在模型中引入虚拟变量4、什么是虚拟变量陷阱5、模型中引入虚拟变量虚拟变量系数的含义6、什么事截距变动模型什么是斜率变动模型第六章滞后变量模型1.什么是分布滞后模型2.参数估计方法3.什么是自适应模型建模的理论依据4、什么是局部调整模型其参数估计方法5、什么是长期乘数、短期乘数、延期乘数第七章联立方程模型1、什么是结构方程？什么是结构方程模型？简化方程模型？2、变量的分类、概念3、什么是联立性偏误4、模型识别方法及其应用5、可识别的方程其参数估计方法有哪些？6、什么是间接最小二乘、两阶段最小二乘、工具变量法第八章时间序列经济计量模型1、时间序列的平稳条件2、什么是白噪声？随机游走？3、什么是单位根检验4、单位根检验的方法5、什么叫单整？6、时间序列AR、MA、ARMA 识别规则7、什么是自相关函数、偏自相关函数8、什么叫协整？。

计量经济学试题与答案《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_。

计量经济学复习重点第一章1. 计量经济学的性质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2. 计量经济学与相关学科的联系与区别联系：●计量经济学研究的主体—经济现象和经济系的数量规律●计量经济学必须以经济学提供的理论原则和经济运行规律为依据●经济计量分析的结果：对经济理论确定的原则加以验证、充实、完善区别:●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3. 学习计量经济学的必要性4. 计量经济学研究的基本思路和步骤模型设定（选择变量和数学关系式）、估计参数（确定变量间的数量关系）、模型检验（检验所得结论的可靠性）、模型应用（作经济分析和经济预测）5。

模型的设定、参数估计、模型检验的要求模型设定要求●要有科学的理论依据●选择适当的数学形式（单一方程、联立方程线性形式、非线性形式）●模型要兼顾真实性和实用性●包含随机误差项●方程中的变量要具有可观测性参数估计要求参数的估计值：所估计参数的具体数值参数的估计式:估计参数数值的公式6. 模型中的变量及其类型从变量的因果关系区分：被解释变量（应变量）—-要分析研究的变量解释变量（自变量)—说明应变量变动主要原因的变量（非主要原因归入随机误差项）从变量的性质区分内生变量—其数值由模型所决定的变量，是模型求解的结果外生变量—其数值由模型以外决定的变量(相关概念：前定内生变量、前定变量) 注意：外生变量数值的变化能够影响内生变量的变化，内生变量却不能反过来影响外生变量7. 计量经济研究中数据的类型时间数列数据（同一空间、不同时间）、截面数据(同一时间、不同空间）、混合数据（面板数据 Panel Data)、虚拟变量数据8。