庞皓《计量经济学》(第4版)-考研真题精选【圣才出品】
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第一章导论第一节什么是计量经济学计量经济学是现代经济学的重要分支。
为了深入学习计量经济学的理论与方法,有必要首先从整体上对计量经济学有一些概略性的认识,了解计量经济学的性质、基本思想、基本研究方法以及若干常用的基本概念。
一、计量经济学的产生与发展在对实际经济问题的研究中,经常需要对经济活动及其数量变动规律作定量的分析。
例如,为了研究中国经济的增长,需要分析中国国内生产总值(GDP)变动的状况? 分析有哪些主要因素会影响中国GDP的增长?分析中国的GDP与各种主要影响因素关系的性质是什么?分析各种因素对中国GDP影响的程度和具体数量规律是什么?分析所得到的数量分析结果的可靠性如何?还要分析经济增长的政策效应,或者预测中国GDP发展的趋势。
显然,对这类经济问题的定量分析,需要解决一些共性问题:提出所研究的经济问题及度量方式,确定表现研究对象的经济变量(如用GDP的变动度量经济的增长);分析对研究对象变动有影响的主要因素,选择若干作为影响因素的变量;分析各种影响因素与所研究经济现象相互关系的性质,决定相互联系的数学关系式;运用科学的数量分析方法,确定所研究的经济对象与各种影响因素间具体的数量规律;运用统计方法分析和检验所得数量结论的可靠性;运用数量研究的结果作经济分析和预测。
对社会经济问题数量规律的研究具有普遍性,计量经济学是专门研究这类问题的经济学科。
计量经济学(Econometrics)这个词是挪威经济学家、第一届诺贝尔经济学奖获得者弗瑞希(R.Frisch)在其1926年发表的《论纯经济问题》一文中,按照”生物计量学”(Biometrics)一词的结构仿造出来的。
Econometrics一词的本意是指“经济度量”,研究对经济现象和经济关系的计量方法,因此有时也译为“经济计量学”。
将Econometrics译为计量经济学,是为了强调计量经济学是一门经济学科,不仅要研究经济现象的计量方法,而且要研究经济现象发展变化的数量规律。
第一章导论第一节什么是计量经济学计量经济学是现代经济学的重要分支。
为了深入学习计量经济学的理论与方法,有必要首先从整体上对计量经济学有一些概略性的认识,了解计量经济学的性质、基本思想、基本研究方法以及若干常用的基本概念。
一、计量经济学的产生与发展在对实际经济问题的研究中,经常需要对经济活动及其数量变动规律作定量的分析。
例如,为了研究中国经济的增长,需要分析中国国内生产总值(GDP)变动的状况? 分析有哪些主要因素会影响中国GDP的增长?分析中国的GDP与各种主要影响因素关系的性质是什么?分析各种因素对中国GDP影响的程度和具体数量规律是什么?分析所得到的数量分析结果的可靠性如何?还要分析经济增长的政策效应,或者预测中国GDP发展的趋势。
显然,对这类经济问题的定量分析,需要解决一些共性问题:提出所研究的经济问题及度量方式,确定表现研究对象的经济变量(如用GDP的变动度量经济的增长);分析对研究对象变动有影响的主要因素,选择若干作为影响因素的变量;分析各种影响因素与所研究经济现象相互关系的性质,决定相互联系的数学关系式;运用科学的数量分析方法,确定所研究的经济对象与各种影响因素间具体的数量规律;运用统计方法分析和检验所得数量结论的可靠性;运用数量研究的结果作经济分析和预测。
对社会经济问题数量规律的研究具有普遍性,计量经济学是专门研究这类问题的经济学科。
计量经济学(Econometrics)这个词是挪威经济学家、第一届诺贝尔经济学奖获得者弗瑞希(R.Frisch)在其1926年发表的《论纯经济问题》一文中,按照”生物计量学”(Biometrics)一词的结构仿造出来的。
Econometrics一词的本意是指“经济度量”,研究对经济现象和经济关系的计量方法,因此有时也译为“经济计量学”。
将Econometrics译为计量经济学,是为了强调计量经济学是一门经济学科,不仅要研究经济现象的计量方法,而且要研究经济现象发展变化的数量规律。
庞皓计量经济学练习题及参考解答第四版Document serial number【UU89WT-UU98YT-UU8CB-UUUT-UUT108】练习题表中是中国历年国内旅游总花费(Y)、国内生产总值(X1)、铁路里程(X2)、公路里程数据(X3)的数据。
表中国历年国内旅游总花费、国内生产总值、铁路里程、公路里程数据资料来源:中国统计年鉴(1)分别建立线性回归模型,分析中国国内旅游总花费与国内生产总值、铁路里程、公路里程数据的数量关系。
(2)对所建立的回归模型进行检验,对几个模型估计检验结果进行比较。
【练习题参考解答】(1)分别建立亿元线性回归模型建立y与x1的数量关系如下:ŶY=−3228.02+0.05X1i建立y与x2的数量关系如下:ŶY=−39438.73+6165.25X1i建立y与x3的数量关系如下:ŶY=−9106.17+71.64X1i(2)对所建立的回归模型进行检验,对几个模型估计检验结果进行比较。
关于中国国内旅游总花费与国内生产总值模型,由上可知,Y2=0.987,说明所建模型整体上对样本数据拟合较好。
对于回归系数的t检验:t(β1)=21.68>Y(21)=2.08,对斜率系0.025数的显着性检验表明,GDP对中国国内旅游总花费有显着影响。
同理:关于中国国内旅游总花费与铁路里程模型,由上可知,Y2= 0.971,说明所建模型整体上对样本数据拟合较好。
对于回归系数的t检验:t(β1)=26.50>Y(21)=2.08,对斜率系0.025数的显着性检验表明,铁路里程对中国国内旅游总花费有显着影响。
关于中国国内旅游总花费与公路里程模型,由上可知,Y2=0.701,说明所建模型整体上对样本数据拟合较好。
对于回归系数的t检验:t(β1)=7.02>Y(21)=2.08,对斜率系0.025数的显着性检验表明,公路里程对中国国内旅游总花费有显着影响。
为了研究浙江省一般预算总收入与地区生产总值的关系,由浙江省统计年鉴得到如表所示的数据。
第一章导论第一节什么是计量经济学计量经济学是现代经济学的重要分支。
为了深入学习计量经济学的理论与方法,有必要首先从整体上对计量经济学有一些概略性的认识,了解计量经济学的性质、基本思想、基本研究方法以及若干常用的基本概念。
一、计量经济学的产生与发展在对实际经济问题的研究中,经常需要对经济活动及其数量变动规律作定量的分析。
例如,为了研究中国经济的增长,需要分析中国国内生产总值(GDP)变动的状况? 分析有哪些主要因素会影响中国GDP的增长?分析中国的GDP与各种主要影响因素关系的性质是什么?分析各种因素对中国GDP影响的程度和具体数量规律是什么?分析所得到的数量分析结果的可靠性如何?还要分析经济增长的政策效应,或者预测中国GDP发展的趋势。
显然,对这类经济问题的定量分析,需要解决一些共性问题:提出所研究的经济问题及度量方式,确定表现研究对象的经济变量(如用GDP的变动度量经济的增长);分析对研究对象变动有影响的主要因素,选择若干作为影响因素的变量;分析各种影响因素与所研究经济现象相互关系的性质,决定相互联系的数学关系式;运用科学的数量分析方法,确定所研究的经济对象与各种影响因素间具体的数量规律;运用统计方法分析和检验所得数量结论的可靠性;运用数量研究的结果作经济分析和预测。
对社会经济问题数量规律的研究具有普遍性,计量经济学是专门研究这类问题的经济学科。
计量经济学(Econometrics)这个词是挪威经济学家、第一届诺贝尔经济学奖获得者弗瑞希(R.Frisch)在其1926年发表的《论纯经济问题》一文中,按照”生物计量学”(Biometrics)一词的结构仿造出来的。
Econometrics一词的本意是指“经济度量”,研究对经济现象和经济关系的计量方法,因此有时也译为“经济计量学”。
将Econometrics译为计量经济学,是为了强调计量经济学是一门经济学科,不仅要研究经济现象的计量方法,而且要研究经济现象发展变化的数量规律。
第4章 多重共线性一、选择题1.下列哪项回归分析中很可能出现多重共线性问题?( )A.“资本投入”“劳动投入”两个变量同时作为生产函数的解释变量B.“消费”作为被解释变量,“收入”作解释变量的消费函数C.“本期收入”和“前期收入”同时作为“消费”的解释变量的消费函数D.“每亩施肥量”“每亩施肥量的平方”同时作为“小麦亩产”的解释变量的模型【答案】C【解析】产生多重共线性的主要原因有:①经济变量相关的共同趋势;②模型设定不谨慎;③样本资料的限制。
C项中“本期收入”和“前期收入”两个解释变量之间很可能存在线性相关性,导致模型中很可能会出现多重共线性问题。
2.在线性回归模型Y i=β0+β1X i1+β2X i2+β3X i3+u i中,如果X3i=2X1i+3X2i,则表明模型中存在( )。
A.异方差B.多重共线性C.序列相关D.设定误差【答案】B【解析】当存在不全为0的c i使c i X i1+c2X i2+…+c k X ik=0(i=1,2,…,n),即某一个解释变量可以用其他解释变量的线性组合表示,则称为解释变量间存在完全共线性,模型的回归系数估计值不存在。
本题中,存在c i 不等于0,使得X 3i -2X 1i -3X 2i =0,因此模型存在完全多重共线性。
3.对于模型Y i =β0+β1X 1i +β2X 2i +μi ,与r 12=0相比,当r 12=0.5时,估计量Error!1的方差Var (1)将是原来的( )倍。
A .1.00B .1.33C .1.45D .2.00【答案】B【解析】在二元线性回归模型中,()221211ˆ1i Var r X σβ=⋅-∑多重共线性使参数估计量的方差增大,方差膨胀因子为VIF (1)=1/(1-r 2),所以当r 12=0.5时,方差将是原来的1/(1-r 122)=1/(1-0.52)=1.33倍。
4.下列各项中,不属于解决多重共线性的方法的是( )。
练习题2.1表2.9中是中国历年国内旅游总花费(Y)、国内生产总值(X1)、铁路里程(X2)、公路里程数据(X3)的数据。
表2.7 中国历年国内旅游总花费、国内生产总值、铁路里程、公路里程数据资料来源:中国统计年鉴(1)分别建立线性回归模型,分析中国国内旅游总花费与国内生产总值、铁路里程、公路里程数据的数量关系。
(2)对所建立的回归模型进行检验,对几个模型估计检验结果进行比较。
【练习题2.1参考解答】(1)分别建立亿元线性回归模型建立y与x1的数量关系如下:建立y与x2的数量关系如下:建立y与x3的数量关系如下:(2)对所建立的回归模型进行检验,对几个模型估计检验结果进行比较。
关于中国国内旅游总花费与国内生产总值模型,由上可知,,说明所建模型整体上对样本数据拟合较好。
对于回归系数的t检验:,对斜率系数的显著性检验表明,GDP 对中国国内旅游总花费有显著影响。
同理:关于中国国内旅游总花费与铁路里程模型,由上可知,,说明所建模型整体上对样本数据拟合较好。
对于回归系数的t检验:,对斜率系数的显著性检验表明,铁路里程对中国国内旅游总花费有显著影响。
关于中国国内旅游总花费与公路里程模型,由上可知,,说明所建模型整体上对样本数据拟合较好。
对于回归系数的t检验:,对斜率系数的显著性检验表明,公路里程对中国国内旅游总花费有显著影响。
2.2为了研究浙江省一般预算总收入与地区生产总值的关系,由浙江省统计年鉴得到如表2.8所示的数据。
年份一般预算总收入(亿元)地区生产总值(亿元)年份一般预算总收入(亿元)地区生产总值(亿元)Y X Y X 197827.45123.721998 401.80 5052.62 197925.87157.751999 477.40 5443.92198031.13179.922000 658.42 6141.03 198134.34204.862001 917.76 6898.34 198236.64234.012002 1166.58 8003.67 198341.79257.092003 1468.89 9705.02 198446.67323.252004 1805.16 11648.70 198558.25429.162005 2115.36 13417.68 198668.61502.472006 2567.66 15718.47 198776.36606.992007 3239.89 18753.73 198885.55770.252008 3730.06 21462.69 198998.21849.442009 4122.04 22998.24 1990101.59904.692010 4895.41 27747.65 1991108.941089.332011 5925.00 32363.38 1992118.361375.702012 6408.49 34739.13 1993166.641925.912013 6908.41 37756.58 1994209.392689.282014 7421.70 40173.03 1995 248.50 3557.55 2015 8549.47 42886.49 1996 291.75 4188.53 2016 9225.07 47251.36 1997 340.52 4686.11(1)建立浙江省一般预算收入与全省地区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(2)如果2017年,浙江省地区生产总值为52000亿元,比上年增长10%,利用计量经济模型对浙江省2017年的一般预算收入做出点预测和区间预测(3)建立浙江省一般预算收入的对数与地区生产总值对数的计量经济模型,估计模型的参数,检验模型的显著性,并解释所估计参数的经济意义。
庞皓计量经济学练习题及参考解答第四版目录1.简介2.练习题及解答–第一章:引言–第二章:回归分析的基本步骤–第三章:多元回归分析–第四章:假设检验和检定–第五章:函数形式选择和非线性回归–第六章:虚拟变量和联合假设检验–第七章:时间序列回归分析–第八章:面板数据回归分析–第九章:工具变量法–第十章:极大似然估计3.总结1. 简介《庞皓计量经济学练习题及参考解答第四版》是一本与《庞皓计量经济学》教材配套的习题集,旨在帮助读者巩固和加深对计量经济学理论和方法的理解。
本书第四版相比前三版进行了全面的修订和更新,更加贴近实际应用环境,同时也增加了一些新的内容。
本文档为《庞皓计量经济学练习题及参考解答第四版》的摘要,包含了各章节的练习题及参考解答。
2. 练习题及解答第一章:引言1.什么是计量经济学?计量经济学的研究范围是什么?–答案:计量经济学是运用统计学方法研究经济理论及实证问题的学科。
它主要研究经济学中的理论模型和假设是否能得到实证支持,对经济变量之间的关系进行定量分析和预测。
2.计量经济学中常用的方法有哪些?–答案:常用的计量经济学方法包括线性回归分析、假设检验、面板数据分析、时间序列分析等。
这些方法能够帮助研究者解决实际经济问题,预测经济变量,评估政策效果等。
第二章:回归分析的基本步骤1.请解释什么是回归分析?–答案:回归分析是一种研究因变量和自变量之间关系的统计方法。
通过建立一个数学模型来描述二者之间的函数关系,并利用样本数据对该函数关系进行估计和推断。
回归分析的基本思想是找到自变量对因变量的解释能力,并进行统计推断。
2.利用最小二乘法进行回归分析的基本思想是什么?–答案:基本思想是通过最小化预测值与实际观测值之间的差异,来确定最佳的参数估计值。
也就是说,最小二乘法通过选择一组参数,使得预测值与实际观测值之间的平方差最小化。
3.如何判断回归模型的拟合优度?–答案:拟合优度可以通过判断回归方程的决定系数R2来评估。
考研真题精选
一、名词解释
1.面板数据[湖南大学2013研]
答:面板数据也称为平行数据、时空数据等,是指在时间序列上取多个截面,在这些截面上同时选取样本观测值所构成的样本数据,反映了空间和时间两个维度的经验信息。
面板数据同时拥有时间序列和截面两个维度,当这类数据按两个维度排列时,排在一个平面上,与只有一个维度的数据排在一条线上有着明显的不同,整个表格像是一个面板,因此称之为面板数据。
面板数据能够克服时间序列数据通常较为严重的多重共线性问题,同时相较于纯粹的截面数据与时间序列数据能够提供更多的数据信息,因此经常采用面板数据建立模型。
2.虚拟变量[湘潭大学2016研]
答:在建立模型时,通常会有一些影响经济变量的因素无法定量度量,如季节对某些产品(如冷饮)销售的影响等,为了能够在模型中反映这些因素的影响,并提高模型的精度,需要将它们“量化”,这种“量化”通常是通过引入“虚拟变量”来完成的。
根据这些因素的属性类型,构造只取“0”或“1”的人工变量,通常称这类变量为虚拟变量。
一般地,在虚拟变量的设置中,基础类型和肯定类型取值为1;比较类型和否定类型取值为0。
3.虚拟变量陷阱[湘潭大学2017研]
答:在虚拟变量的设置中,虚拟变量的个数须按以下原则确定:每一个定性变量所需
的虚拟变量的个数要比该定性变量的类别数少1,即如果有m个定性变量,只能在模型中引入m-1个虚拟变量。
如果引入m个虚拟变量,就会导致模型解释变量间出现完全共线性,模型无法估计的情况,这称为虚拟变量陷阱。
4.多重共线性[湖南大学2016、2011研]
答:多重共线性是在多元回归中可能存在的现象,如果在模型中某两个或多个解释变量之间出现了相关性,则称为存在多重共线性,多重共线性分为完全共线与近似共线两类。
当某一个解释变量可以用其他解释变量的线性组合表示,称解释变量之间存在完全共线性,此时模型参数无法进行估计。
完全共线性的情况并不多见,一般出现的是在一定程度上的共线性,即近似共线性。
近似共线性可能使估计值的正负符号与客观实际不一致,且参数估计值的标准误差变得很大,从而t值变得很小,参数的显著性下降,回归方程不稳定等,但模型参数的估计仍是无偏、一致且有效的。
检验模型是否存在多重共线性的方法有:①若多个解释变量间的相关系数接近于±1,则可认为模型存在多重共线性;②在普通最小二乘法下,模型的R2与F值较大,但各参数估计的t检验值较小,此时解释变量之间往往存在多重共线性;③当方差膨胀因素VIF大于10时,模型也可能存在较严重的多重共线性。
如果存在多重共线性,需进一步确定判明存在多重共线性的范围,可以用判定系数检验法、逐步回归法等方法进行判定。
多重共线性问题的处理方法主要有增加样本容量、精简变量法、逐步回归判别法、主成分回归法等。
5.序列相关性[湖南大学2011研]
答:序列相关性是指对于不同的样本点,随机误差项之间不再是不相关的,而是存在
某种相关性,Cov(u i,u j)≠0,i≠j。
导致序列相关性的主要原因有:①经济变量固有的惯性使时间序列数据前后具有较强关联性;②模型设定的偏误(在模型中丢掉重要解释变量或模型函数形式偏误)导致随机干扰项的序列相关性;③数据的“编造”导致新生成的数据和原数据间存在内在的联系,表现出序列相关性。
当出现序列相关性后会产生一些不良后果,参数的估计量非有效。
在序列相关存在的情况下,OLS估计量仍具无偏性与一致性,但通常变量的显著性检验失去意义,参数估计量非有效,模型的预测功能也将会失效。
序列相关性的检验方法有图示法、回归检验法、杜宾-瓦特森检验法、拉格朗日乘数检验法。
如果模型出现序列相关,常用的补救方法是广义最小二乘法、广义差分法和序列相关稳健估计法。
6.加权最小二乘法[湖南大学2017研]
答:加权最小二乘法是修正模型异方差问题的重要方法。
该方法通过对原模型加权,使之变成一个新的不存在异方差性的模型,然后采用普通最小二乘法估计其参数。
加权的基本思想是:在采用普通最小二乘法时,对较小的残差平方e i2赋予较大的权数,对较大
的e i2赋予较小的权数,以对残差提供的信息的重要程度作一番校正,提高参数估计的精度。
7.系数显著性检验[湘潭大学2016研]
答:系数显著性检验,指在对模型中被解释变量与某一解释变量之间的线性关系是否显著成立作出推断,或者说考察所选择的解释变量是否对被解释变量有显著的线性影响。
系数显著性检验所应用的方法是数理统计学中的假设检验,主要有F检验、t检验、z检验。
它们的区别在于构造的统计量不同,其中应用最为普遍的是t 检验。
8.怀特检验[湖南大学2018研]
答:怀特检验是检验回归模型是否具有异方差性的重要方法。
下面以两个解释变量的回归模型为例说明怀特检验的基本思想与步骤。
①假设回归模型为
01122i i i i
Y X X βββμ=+++先对该模型作普通最小二乘回归,并得到2i
e %②作如下辅助回归:
222011223142512i i i i i i i i e X X X X X X ααααααε=++++++%即对所有的解释变量、解释变量的平方项以及解释变量的交叉项进行回归。
③可以证明,在同方差性假设下,从该辅助回归得到的决定系数R 2与样本容量n 的乘积,渐近地服从自由度为辅助回归方程中解释变量个数的χ2分布:
()2222,2
k nR k k C k χ++=:则可在大样本下,对统计量nR 2进行相应的χ2检验。
需要注意的是,辅助回归仍是检验与解释变量可能的组合的显著性,因此,辅助
2i e %回归方程中还可引入解释变量的更高次方。
如果存在异方差性,则表明确与解释变量
2i e %的某种组合有显著的相关性,这时往往显示出有较大的可决系数R 2,并且某一参数的t 检验值较大。
当然,在多元回归中,由于辅助回归方程中可能有太多解释变量,从而使自由
度减少,有时可去掉交叉项。
9.p 值[湘潭大学2017研]
答:p 值是一种概率,一般地,用X 表示检验的统计量,当原假设为真时,可由样本数据计算出该统计量的值C ,根据检验统计量X 的具体分布,可求p 值。
一般来说,左侧检验的p 值为检验统计量X 小于样本统计值C 的概率,即
p =p{X <C};右侧检验的p 值为检验统计量X 大于样本统计值C 的概率:p =p{X >C};双侧检验的p 值为检验统计量X 落在样本统计值C 为端点的尾部区域内的概率的2倍:p =2p{X >C}(当C 位于分布曲线的右端时)或p =2p{X <C}(当C 位于分布曲线的左端时)。
二、选择题
1.设有n 个样本观测点,这些样本观测点的样本回归函数如下:
Y i =Error!0+Error!1X i +e i (其中,e i 为残差项)
在满足高斯-马尔科夫假设条件时,下列说法正确的是( )。
[北航2018研]
A .Y 的估计值为Error!,则均值E ()=E (β0+β1X )
B .ˆ0i i
e Y =∑C .设
,则ˆˆi i y Y Y =-ˆ0i i e y >∑D .普通最小二乘估计量Error!1服从正态分布,其方差与残差项的方差相同
【答案】B 【解析】满足高斯-马尔科夫条件时,∑e i =0,∑e i X i =0,所以
01ˆˆˆ0i i i i i
e Y e e X ββ=+=∑∑∑
2.对于联立方程计量经济学模型的估计方法,下列说法错误的是( )。
[北航2018研]
A.间接最小二乘法适用于恰好识别的结构方程的参数估计
B.二阶段最小二乘法可适用于过度识别的结构方程的参数估计
C.采用二阶段最小二乘法得到结构方程的参数估计量是无偏的
D.二阶段最小二乘法是一种工具变量法
【答案】C
【解析】A项,在联立方程计量经济学模型的估计中,间接最小二乘法适用于恰好识别的结构方程的参数估计。
BD两项,二阶段最小二乘法是一种工具变量法,既适用于恰好识别的结构方程的参数估计,又适用于过度识别的结构方程。
C项,采用二阶段最小二乘法得到结构方程的参数估计量在小样本下是有偏的,在大样本下是渐进无偏的。
3.用最小二乘法估计经典线性模型y i=β0+β1x i+u i,则样本回归线通过点( )。
[湖南大学2017研]
A.(x,y)
B.(x,Error!)
C.(Error!,)
D.(Error!,)
【答案】D
【解析】普通最小二乘法下的样本回归线必然经过样本均值点(,Error!)。