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计量经济学简答题整理版1.请问自回归模型的估计存在什么困难？如何来解决这些苦难？答：主要存在两个问题：(1) 出现了随机解释变量Y，而可能与随机扰动项相关；(2) 随机扰动项可能存在自相关，库伊克模型和自适应预期模型的随机扰动项都会导致自相关，只有局部调整模型的随机扰动项无自相关。
对于第一个问题的解决可以使用工具变量法；对于第二个问题的检验可以用德宾h检验法，目前还没有很好的解决办法，唯一能做的就是模型尽可能的设定正确。
2. 为什么要进行广义差分变换？写出其过程。
答：进行广义差分变换是为了处理自相关，写出其过程如下：以一元模型为例：Y t = b0 + b1 X t +u t假设误差项服从AR(1)过程：u t =ρu t-1 +v t－1 ≤ρ≤1其中，v 满足OLS 假定，并且是已知的。
为了弄清楚如何使变换后模型的误差项不具有自相关性，我们将回归方程中的变量滞后一期，写为：Y t-1 = b+ b1Xt-1+ut-1方程的两边同时乘以ρ，得到：ρY t-1 = ρb0 + ρb1 X t-1 +ρu t-1现在将两方程相减，得到：(Y t－ρY t-1 ) = b0 ( 1 －ρ) + b1 (X t －ρX t-1 ) + v t由于方程中的误差项vt满足标准OLS 假定，方程就是一种变换形式，使得变换后的模型无序列相关。
如果我们将方程写成：Y t* = b0* + b1 X t* +v t，其中，Y t* = (Y t-ρY t-1 ) ，Xt * = (Xt-ρXt-1) ，b* = b( 1 -ρ)。
3. 什么是递归模型？答：递归模型是指在该模型中，第一个方程的内生变量Y1仅由前定变量表示，而无其它内生变量；第二个方程内生变量Y2表示成前定变量和一个内生变量Y1的函数；第三个方程内生变量Y3表示成前定变量和两个内生变量Y1与Y2的函数；按此规律下去，最后一个方程内生变量Ym 可表示成前定变量和m－1个Y1，Y2、，Y3，…、Ym-1的函数。
1.为什么在计量经济模型中要引入随机扰动项？影响因素过多模型中的X不能完全解释Y。
2.什么是内生变量和外生变量，有什么联系？内生变量，是指模型要解释的变量。
外生变量指由模型以外的因素所决定的已知变量，它是模型据以建立的外部条件。
外生变量决定内生变量，外生变量的变化会引起内生变量的变化。
3.什么是线性模型和非线性模型？线性:所有的变量都是一次的，非线性:模型中的方程中的变量至少有1个是以高于1次方的形式出现的4.计量经济学方法研究经济问题的完整步骤是什么？1）建立模型2）估计参数 3）验证理论4）使用模型。
5.对随机扰动项作了哪些基本（古典）假定？这些假定有何作用？1、条件均值假设；2、严格外生性假设；3、同方差假设；其余两个假设（随机抽样和非完全线性相关）与随机误差项无关。
假设1、2是对参数估计一致性的要求，即中心极限定理的规定；假设3是对假设检验做的基本要求，不满足则假设检验失效6.在多元线性回归模型估计中,判定系数2R可用于衡量拟合优度,为什么还要计算修正判定系数2R？因为随着模型中解释变量的增多，人们认为要使模型拟合的好，就必须增加解释变量。
但是，在样本容量一定的情况下，增加解释变量必定使得待估参数的个数增加，从而损失自由度，而实际中如果引入的解释变量并非必要的话可能会产生很多问。
为此用修正的决定系数来估计模型对样本观测的拟合优度。
7.修正判定系数2R？回归参数的显著性检验（t检验）和回归方程的显著性检验（F检验）的区别是什么？是为了克服多重决定系数会随着解释变量的增加而增大的缺陷提出来的，（1）方程的显著性检验，旨在对模型中被解释变量与解释变量之间的线性关系在总体上是否显著成立作出推断。
（2）方程的总体线性关系显著每个解释变量对被解释变量的影响都是显著的。
（3）因此，必须对每个解释变量进行显著性检验，以决定是否作为解释变量被保留在模型中，这一检验是由对变量的 t 检验完成的。
8.回归模型的总体显著性检验与参数显著性检验相同吗？是否可以互相替代？答：t检验与F 检验都是检验解释变量对被解释变量的显著性，不同的是t检验是检验单个解释变量的显著性，而F检验则检验的是所有解释变量对被解释变量的显著性，是对整体拟合的一种检验。
第一章三、简答题1. 简述计量经济学与经济学、统计学、数理统计学学科间的关系。
答：计量经济学是经济理论、统计学和数学的综合。
经济学着重经济现象的定性研究，而计量经济学着重于定量方面的研究。
统计学是关于如何惧、整理和分析数据的科学，而计量经济学则利用经济统计所提供的数据来估计经济变量之间的数量关系并加以验证。
数量统计各种数据的惧、整理与分析提供切实可靠的数学方法，是计量经济学建立计量经济模型的主要工具，但它与经济理论、经济统计学结合而形成的计量经济学则仅限于经济领域。
计量经济模型建立的过程，是综合应用理论、统计和数学方法的过程。
因此计量经济学是经济理论、统计学和数学三者的统一。
2. 计量经济模型有哪些应用。
答：①结构分析，即是利用模型对经济变量之间的相互关系做出研究，分析当其他条件不变时，模型中的解释变量发生一定的变动对被解释变量的影响程度。
②经济预测，即是利用建立起来的计量经济模型对被解释变量的未来值做出预测估计或推算。
③政策评价，对不同的政策方案可能产生的后果进行评价对比，从中做出选择的过程。
④检验和发展经济理论，计量经济模型可用来检验经济理论的正确性，并揭示经济活动所遵循的经济规律。
3. 简述建立与应用计量经济模型的主要步骤。
答：一般分为5个步骤：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。
4. 对计量经济模型的检验应从几个方面入手。
答：①经济意义检验；②统计准则检验；③计量经济学准则检验；④模型预测检验。
第二章三、简答题1. 简述用普通最小二乘法求解模型i i i X Y μββ++=10的参数估计量的过程。
答：一元线性回归模型i i i X Y μββ++=10，采用普通最小二乘法进行参数估计的基本准则：22010111ˆˆˆˆmin (,)()n ni i i i i Q e Y X ββββ====--∑∑ （1） 利用微积分多元函数极值原理，要使01ˆˆ(,)Q ββ达到最小，（1）式对01ˆˆββ、的一阶偏导数都等于零，即：由（2）式可知，01011ˆˆ01ˆ ˆˆ()11== (4)i i i i i i Y n X Y X Y X nY Y X X n nβββββ+-=⇒=-=-∑∑∑∑∑∑（令，） 并将式（4）代入（3），可得： 或0111112ˆˆˆˆ0()()ˆ()()()()()ˆ=()()()(==)0?i i i i i ii i i i i i i i ii i i i i i i i i i Y X X Y Y X X X Y Y X X X X X Y Y X X Y Y x yX X X X X X X x x X X y Y Y ββββββ=--=-+-⇒------==-----=⇒∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑令， 因此，可得0101112221ˆˆˆˆ()()()ˆˆ()()()i i i i i i i i i i i i i i i Y X Y X n n X Y X Y X X Y Y x y n X X X X X X x ββββββ=-=----===---∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑或或 2. 计量经济学模型中随机误差项一般包括哪几个因素？答： ①内在随机性的因素，有人们的随机行为和客观存在的随机因素；②模型中被忽略掉的影响因素造成的误差；③模型的设定误差；④经济变量之间的合并误差；⑤变量的测量误差（数据观测误差）；⑥未知的影响因素。
计量经济学简答题及答案1、比较普通最小二乘法、加权最小二乘法和广义最小二乘法的异同.答:普通最小二乘法的思想是使样本回归函数尽可能好的拟合样本数据，反映在图上就是是样本点偏离样本回归线的距离总体上最小，即残差平方和最小.只有在满足了线性回归模型的古典假设时候,采用OLS才能保证参数估计结果的可靠性。
在不满足基本假设时，如出现异方差，就不能采用OLS。
加权最小二乘法是对原模型加权,对较小残差平方和赋予较大的权重，对较大赋予较小的权重，消除异方差，然后在采用OLS估计其参数。
在出现序列相关时，可以采用广义最小二乘法，这是最具有普遍意义的最小二乘法.最小二乘法是加权最小二乘法的特例,普通最小二乘法和加权最小二乘法是广义最小二乘法的特列。
6、虚拟变量有哪几种基本的引入方式？它们各适用于什么情况？答：在模型中引入虚拟变量的主要方式有加法方式与乘法方式，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。
7、联立方程计量经济学模型中结构式方程的结构参数为什么不能直接应用OLS估计?答:主要的原因有三:第一,结构方程解释变量中的内生解释变量是随机解释变量，不能直接用OLS来估计;第二，在估计联立方程系统中某一个随机方程参数时，需要考虑没有包含在该方程中的变量的数据信息，而单方程的OLS 估计做不到这一点;第三，联立方程计量经济学模型系统中每个随机方程之间往往存在某种相关性，表现于不同方程随机干扰项之间，如果采用单方程方法估计某一个方程,是不可能考虑这种相关性的，造成信息的损失.2、计量经济模型有哪些应用。
答:①结构分析，即是利用模型对经济变量之间的相互关系做出研究，分析当其他条件不变时，模型中的解释变量发生一定的变动对被解释变量的影响程度.②经济预测,即是利用建立起来的计量经济模型对被解释变量的未来值做出预测估计或推算。
1.什么是计量经济学？它与经济学、统计学和数学的关系怎样？答:1、计量经济学是一门运用经济理论和统计技术来分析经济数据的科学和艺术，它以经济理论为指导，以客观事实为依据，运用数学、统计学的方法和计算机技术，研究带有随机影响的经济变量之间的数量关系和规律。
2、经济理论、数学和统计学知识是在计量经济学这一领域进行研究的必要前提，这三者中的每一个对于真正理解现代经济生活中的数量关系是必要的，但不充分，只有结合在一起才行。
2计量经济学三个要素是什么？经济理论、经济数据和统计方法。
3.计量经济学模型的检验包括哪几个方面？其具体含义是什么？答:(1)经济意义检验，即根据拟定的符号、大小、关系，对参数估计结果的可靠性进行判断(2)统计检验，由数理统计理论决定。
包括:拟合优度检验、总体显着性检验。
(3)计量经济学检验，由计量经济学理论决定。
包括:异方差性检验、序列相关性检验、多重共线性检验。
(4)模型预测检验，由模型应用要求决定。
包括: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。
4.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;一般经济数学方法揭示经济活动中各因素之间的理论关系，用确定性的数学方程加以描述。
5.计量经济学模型研究的经济关系有那两个基本特征？答：一是随机关系，二是因果关系6.计量经济学研究的对象和核心内容是什么？答：计量经济学的研究对象是经济现象，是研究经济现象中的具体数量规律。
计量经济学的核心内容包括两个方面:一是方法论，即计量经济学方法或者理论计量经济学。
二是应用，即应用计量经济学。
无论是理论计量经济学还是应用计量经济学，都包括理论、方法和数据三种要素。
7.计量经济学中应用的数据类型怎样？举例解释其中三种数据类型的结构。
答：计量经济模型:WAGE=f(EDU,EXP,GEND,μ)1)时间序列数据是按时间周期收集的数据，如年度或季度的国民生产总值。
简答：1.简述最小二乘估计量的性质：（1）线性性，即它是否是另一随机变量的线性函数；（2）无偏性，即它的均值或期望值是否等于总体的真实值；（3）有效性，即它是否在所有线性无偏估计量中具有最小方差。
（4）一致性，即样本容量趋于无穷大时，它是否依概率收敛于总体的真值；（5）渐近无偏性，即样本容量趋于无穷大时，是否它的均值序列趋于总体真值；（6）渐近有效性，即样本容量趋于无穷大时，是否它在所有的一致估计量中具有最小的渐近方差。
（1）－（3）准则也称作估计量的小样本性质，拥有这类性质的估计量称为最佳线性无偏估计量（BLUE）。
（4）－（6）准则考察估计量的大样本或渐进性质。
2.单方程OLS基本假设与条件：P64 或 P303.违背假设条件的情况：（1）随机误差项序列存在异方差性；（2）随机误差项序列存在序列相关性；（3）解释变量之间存在多重共线性；（4）解释变量是随机变量；（5）模型设定有偏误；（6）解释变量的方差不随样本容量递增而收敛。
4.异方差性的后果即克服：1.参数估计量仍然是线性无偏的，但不是有效的；异方差模型中的方差不再具有最小方差性；t检验失去作用；模型的预测作用遭到破坏。
2 .加权最小二乘法、异方差稳健标准误法。
5.序列相关性的后果及补救：（1）参数估计量无偏非有效；（2）模型的显著性检验失效；（3）区间估计和预测区间的精度降低。
广义最小二乘法、广义差分法、序列相关稳健标准误法。
6.多重共线性的后果及补救：完全共线性：（1）无法估计模型的参数，即不能独立分辨各个解释变量对因变量的影响。
（2）参数估计量的方差无穷大。
近似共线性：（1）可以估计参数，但参数估计不稳定。
OLS参数估计量的方差变大。
（2）参数估计量经济意义不合理。
（3）变量的显著性检验和模型的预测功能失去意义排除引起共线性的变量、差分法、减小参数估计量的方差。
7.随机解释变量的后果及补救：1 如果X与μ相互独立，得到的参数估计量仍然是无偏一致估计量。
计量经济学重点（简答题）一、什么是计量经济学？计量经济学，又称经济计量学，它是以一定的经济理论和实际统计资料为依据，运用数学、统计学和计算机技术，通过建立计量经济学模型，定量分析经济变量之间的随机因果关系.。
二、计量经济学的研究的步骤是什么？1)理论模型的设计A.理论或假说的陈述；B.理论的数学模型的设定；C.理论的计量经济模型的设定。
i.把模型中不重要的变量放进随机误差项中；ii.拟定待估参数的理论期望值。
2)获取数据数据来源：网络、统计年鉴、报纸、杂志数据类别：时间序列数据、截面数据、混合数据、虚变量数据。
数据要求：完整性、准确性、可比性、一致性i.完整性：模型中包含的所有变量都必须得到相同容量的样本观察值。
ii.准确性：统计数据或调查数据本身是准确的。
iii.可比性：数据口径问题。
iv.一致性：指母体与样本的一致性。
3)模型的参数估计：普通最小二乘法。
4)模型的检验：经济学检验；统计学检验；计量经济学检验；模型的预测检验。
5)模型的应用：结构分析；经济预测；政策评价；经济理论的检验与发展。
三、简述统计数据的类别？时间序列数据、截面数据、混合数据、虚变量数据。
1)时间序列数据：按时间先后排列收集的数据。
采纳时间序列数据的注意事项：A.所选择的样本区间的经济行为一致性问题。
B.样本数据在不同样本点之间的可比性问题。
C.样本数据过于集中的问题。
不能反映经济变量间的结构关系，应增大观察区间。
D.模型的随机误差项序列相关问题。
2)截面数据：又称横向数据，是一批发生在同一时间截面上的调查数据。
研究某时点上的变化情况。
采纳截面数据的注意事项：A.样本与母体的一致性问题。
B.随机误差项的异方差问题。
3)混合数据：也称面板数据，既有时间序列数据，又有截面数据。
4)虚变量数据：又称二进制数据，只能取0和1两个值，表示的是某个对象的质量特征。
四、模型的检验包括哪几个方面？具体含义是什么？1)经济学检验：参数的符合和大致取值。
1.什么是计量经济学？它与经济学、统计学和数学的关系怎样？答:1、计量经济学是一门运用经济理论和统计技术来分析经济数据的科学和艺术，它以经济理论为指导，以客观事实为依据，运用数学、统计学的方法和计算机技术，研究带有随机影响的经济变量之间的数量关系和规律。
2、经济理论、数学和统计学知识是在计量经济学这一领域进行研究的必要前提，这三者中的每一个对于真正理解现代经济生活中的数量关系是必要的，但不充分，只有结合在一起才行。
2计量经济学三个要素是什么？经济理论、经济数据和统计方法。
3.计量经济学模型的检验包括哪几个方面？其具体含义是什么？答:(1)经济意义检验，即根据拟定的符号、大小、关系，对参数估计结果的可靠性进行判断(2)统计检验，由数理统计理论决定。
包括:拟合优度检验、总体显著性检验。
(3)计量经济学检验，由计量经济学理论决定。
包括:异方差性检验、序列相关性检验、多重共线性检验。
(4)模型预测检验，由模型应用要求决定。
包括: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。
4.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;一般经济数学方法揭示经济活动中各因素之间的理论关系，用确定性的数学方程加以描述。
5.计量经济学模型研究的经济关系有那两个基本特征？答：一是随机关系，二是因果关系6.计量经济学研究的对象和核心内容是什么？答：计量经济学的研究对象是经济现象，是研究经济现象中的具体数量规律。
计量经济学的核心内容包括两个方面:一是方法论，即计量经济学方法或者理论计量经济学。
二是应用，即应用计量经济学。
无论是理论计量经济学还是应用计量经济学，都包括理论、方法和数据三种要素。
7.计量经济学中应用的数据类型怎样？举例解释其中三种数据类型的结构。
答：计量经济模型:WAGE=f(EDU,EXP,GEND,μ)1)时间序列数据是按时间周期收集的数据，如年度或季度的国民生产总值。
计量经济学简答题及答案释变量对被解释变量的共同影响是显著的，但却不能就此判定模型中的每一个解释变量对被解释变量的影响都是显著的。
因此还需要就每个解释变量对被解释变量的影响是否显著进行检验，即进行t 检验。
2.在多元线性回归分析中，为什么用修正的决定系数衡量估计模型对样本观测值的拟合优度？解答：因为人们发现随着模型中解释变量的增多，多重决定系数2R 的值往往会变大，从而增加了模型的解释功能。
这样就使得人们认为要使模型拟合得好，就必须增加解释变量。
但是，在样本容量一定的情况下，增加解释变量必定使得待估参数的个数增加，从而损失自由度，而实际中如果引入的解释变量并非必要的话可能会产生很多问题，比如，降低预测精确度、引起多重共线性等等。
为此用修正的决定系数来估计模型对样本观测值的拟合优度。
3.修正的决定系数2R 及其作用。
解答：222/11()/1t t e n k R y y n --=---∑∑，其作用有：（1）用自由度调整后，可以消除拟合优度评价中解释变量多少对决定系数计算的影响；（2）对于包含解释变量个数不同的模型，可以用调整后的决定系数直接比较它们的拟合优度的高低，但不能用原来未调整的决定系数来比较。
4.常见的非线性回归模型有几种情况？解答：常见的非线性回归模型主要有:(1) 对数模型01ln ln t t t y b b x u =++(2) 半对数模型01ln t t t y b b x u =++或01ln t t t y b b x u =++(3) 倒数模型0101111y b b u b b u x y x=++=++或 (4) 多项式模型2012...k k y b b x b x b x u =+++++2.产生异方差性的原因及异方差性对模型的OLS 估计有何影响。
（1）模型中遗漏了某些解释变量；（2）模型函数形式的设定误差；（3）样本数据的测量误差；（4）随机因素的影响。
产生的影响：如果线性回归模型的随机误差项存在异方差性，会对模型参数估计、模型检验及模型应用带来重大影响，主要有：（1）不影响模型参数最小二乘估计值的无偏性；（2）参数的最小二乘估计量不是一个有效的估计量；（3）对模型参数估计值的显著性检验失效；（4）模型估计式的代表性降低，预测精度精度降低。
第二部分：简答题第一章1、什么是计量经济学？答：计量经济学包括广义计量经济学和狭义计量经济学，本课程中的计量经济学模型，就是狭义计量经济学意义上的经济数学模型：计量经济学是经济学的一个分支学科，以揭示经济活动中客观存在的数量尖系为主要内容，是由经济学、统计学和数学三者结合而成的交叉性学科。
2、计量经济学方法与一般经济数学方法有什么区别？答：计量经济学方法揭示经济活动中具有因果尖系的各因素间的定量尖系，它用随机性的数学方程加以描述；而一般经济数学方法揭示经济活动中各个因素间的理论尖系，更多地用确定性的数学方程加以描述。
3、如何理解计量经济学在当代经济学科中的重要地位？当代计量经济学的基本特点？答：计量经济学自20世纪20年代末30年代初形成以来，无论在技术方法还是在应用方面发展都十分迅速，尤其是经过20世纪50年代的发展阶段和60年代的扩张阶段，计量经济学在经济学科中占据了重要的地位，主要表现在：①。
在西方大多数大学和学院中，计量经济学的讲授已成为经济学课程表中最具权威性的一部分；②。
在1969至2003年诺贝尔经济学奖的53位获奖者中有10位与研究和应用计量经济学有尖，居经济学各分支学科之首。
此外，绝大多数获奖者的研究中都应用了计量经济学方法。
③。
计量经济学方法与其他经济数学方法的结合应用得到了长足发展。
从当代计量经济学的发展动向看，其基本特点包括：(1) 。
非经典计量经济学的理论与应用研究成为计量经济学越来越重要的内容；⑵。
计量经济学方法从主要用于经济预测转向经济理论假设和政策假设的检验；⑶。
计量经济学模型的应用从传统的领域转向新的领域，从宏观领域的研究开始转向微观领域的研究；⑷。
计量经济学模型的规模不再是水平高低的衡量标准，人们更喜欢建立一些简单的模型，从总量上和趋势上说明经济现象。
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包括：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尖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、计量经济学检验和模型预测检验。
计量经济学重点简答题1．简述计量经济学与经济学、统计学、数理统计学学科间的关系。
答：计量经济学是经济理论、统计学和数学的综合。
经济学着重经济现象的定性研究，计量经济学着重于定量方面的研究。
统计学是关于如何收集、整理和分析数据的科学，而计量经济学则利用经济统计所提供的数据来估计经济变量之间的数量关系并加以验证。
数理统计学作为一门数学学科，可以应用于经济领域，也可以应用于其他领域；计量经济学则仅限于经济领域。
计量经济模型建立的过程，是综合应用理论、统计和数学方法的过程，计量经济学是经济理论、统计学和数学三者的统一。
2、计量经济模型有哪些应用？答：①结构分析②经济预测③政策评价④检验和发展经济理论3、简述建立与应用计量经济模型的主要步骤。
答：模型设定估计参数模型检验模型应用或1）经济理论或假说的陈述2) 收集数据3）建立数理经济学模型4）建立经济计量模型5）模型系数估计和假设检验6）模型的选择7）理论假说的选择8）经济学应用4、对计量经济模型的检验应从几个方面入手？答：①经济意义检验②统计推断检验③计量经济学检验④模型预测检验5、计量经济学应用的数据是怎样进行分类的？答：时间序列数据截面数据面板数据虚拟变量数据6、解释变量和被解释变量，内生变量和外生变量被解释变量是模型要研究的对象，被称为“因变量”，是变动的结果。
解释变量是说明被解释变量变动的原因，被称为“自变量”，是变动的原因。
内生变量是其数值由模型所决定的变量，是模型求解的结果。
外生变量是其数值由模型以外决定的变量。
7、计量经济学的含义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。
8.在计量经济模型中，为什么会存在随机误差项？答：随机误差项是计量经济模型中不可缺少的一部分。
产生随机误差项的原因有以下几个方面：①模型中被忽略掉的影响因素造成的误差；②模型关系认定不准确造成的误差；③变量的测量误差；④随机因素。
9．对于多元线性回归模型，为什么在进行了总体显著性F检验之后，还要对每个回归系数进行是否为0的t检验？答：多元线性回归模型的总体显著性F检验是检验模型中全部解释变量对被解释变量的共同影响是否显著。
通过了此F检验，就可以说模型中的全部解释变量对被解释变量的共同影响是显著的，但却不能就此判定模型中的每一个解释变量对被解释变量的影响都是显著的。
因此还需要就每个解释变量对被解释变量的影响是否显著进行检验，即进行t检验。
10.古典线性回归模型具有哪些基本假定。
答：1 随机误差项与解释变量不相关。
2 随机误差项的期望或均值为零。
3 随机误差项具有同方差，即每个随机误差项的方差为一个相等的常数。
4 两个随机误差项之间不相关，即随机误差项无自相关。
11.在多元线性回归分析中，为什么用修正的决定系数衡量估计模型对样本观测值的拟合优度？答：因为人们发现随着模型中解释变量的增多，多重决定系数2R的值往往会变大，从而增加了模型的解释功能。
这样就使得人们认为要使模型拟合得好，就必须增加解释变量。
但是，在样本容量一定的情况下，增加解释变量必定使得待估参数的个数增加，从而损失自由度，而实际中如果引入的解释变量并非必要的话可能会产生很多问题，比如，降低预测精确度、引起多重共线性等等。
为此用修正的决定系数来估计模型对样本观测值的拟合优度。
12.修正的决定系数2R及其作用。
解答：222/11()/1tte n kRy y n--=---∑∑，其作用有：（1）用自由度调整后，可以消除拟合优度评价中解释变量多少对决定系数计算的影响；（2）对于包含解释变量个数不同的模型，可以用调整后的决定系数直接比较它们的拟合优度的高低，但不能用原来未调整的决定系数来比较。
13.多重共线性含义：多重共线性是指解释变量之间存在完全或近似的线性关系。
产生原因：（1）样本数据的采集是被动的，只能在一个有限的范围内得到观察值，无法进行重复试验。
（2）经济变量的共同趋势（3）滞后变量的引入（4）模型的解释变量选择不当后果：（1）完全多重共线性产生的后果参数的估计值不确定、参数估计值的方差无限大（2）不完全多重共线性产生的后果参数估计值的方差无限大；对参数区间估计时，置信区间趋于变大；严重多重共线性时假设检验易作出错误判断；模型总体性检验F值和R2值都很高，但各回归系数估计量的方差很大，t值很低，系数不能通过显著性检验检验：简单相关系数检验法、方差扩大因子法、直观判断法、逐步回归检验法补救措施：剔出不重要变量；增加样本数量；改变模型形式；改变变量形式；利用先验信息，逐步回归法。
14.异方差含义：异方差性是指模型中随机误差项的方差不是常量，而且它的变化与解释变量的变动有关。
产生原因：（1）模型中遗漏了某些解释变量；（2）模型函数形式的设定误差；（3）样本数据的测量误差；（4）随机因素的影响。
后果：如果线性回归模型的随机误差项存在异方差性，会对模型参数估计、模型检验及模型应用带来重大影响，主要有：（1）不影响模型参数最小二乘估计值的无偏性；（2）参数的最小二乘估计量不是一个有效的估计量；（3）对模型参数估计值的显著性检验失效；（4）模型估计式的代表性降低，预测精度精度降低。
检验方法：（1）图示检验法；（2）GQ 检验；（3）怀特检验；（4）Glejser 检验（5）ARCH 检验解决方法：（1）模型变换法；（2）加权最小二乘法；（3）模型的对数变换等15.加权最小二乘法的基本原理 最小二乘法的基本原理是使残差平方和∑2te 为最小，在异方差情况下，总体回归直线对于不同的t t e x ,的波动幅度相差很大。
随机误差项方差2t σ越小，样本点t y 对总体回归直线的偏离程度越低，残差t e 的可信度越高（或者说样本点的代表性越强）；而2t σ较大的样本点可能会偏离总体回归直线很远，t e 的可信度较低（或者说样本点的代表性较弱）。
因此，在考虑异方差模型的拟合总误差时，对于不同的2t e 应该区别对待。
具体做法：对较小的2t e 给于充分的重视，即给于较大的权数；对较大的2t e 给于充分的重视，即给于较小的权数。
更好的使∑2te 反映)var(i u 对残差平方和的影响程度，从而改善参数估计的统计性质。
16.自相关含义：自相关是指总体回归模型的随机误差项u 之间存在相关关系。
产生原因： 答：（1）经济变量惯性的作用引起随机误差项自相关；（2）经济行为的滞后性引起随机误差项自相关；(3)一些随机因素的干扰或影响引起随机误差项自相关；（4）模型设定误差引起随机误差项自相关；（5）观测数据处理引起随机误差项自相关。
后果：（1）模型参数估计值不具有最优性；（2）随机误差项的方差一般会低估；（3）模型的统计检验失效；（4）区间估计和预测区间的精度降低。
检验方法：（1）图示法；（2）DW 检验；（3）LM 检验法 补救措施：广义差分法、CO 迭代法17．简述DW 检验的局限性。
答：从判断准则中看到，DW 检验存在两个主要的局限性：首先，存在一个不能确定的..DW值区域，这是这种检验方法的一大缺陷。
其次：..DW检验只能检验一阶自相关。
但在实际计量经济学问题中，一阶自相关是出现最多的一类序列相关，而且经验表明，如果不存在一阶自相关，一般也不存在高阶序列相关。
所以在实际应用中，对于序列相关问题—般只进行..DW 检验。
18.试述D-W 检验的适用条件及其检验步骤？ 使用条件：1）回归模型包含一个截距项。
2）变量X 是非随机变量。
3）扰动项的产生机制：1t t t u u v ρ-=+ 11ρ-≤≤。
4）因变量的滞后值不能作为解释变量出现在回归方程中。
检验步骤1）进行OLS 回归，并获得残差。
2）计算D 值。
3）已知样本容量和解释变量个数，得到临界值。
4）根据下列规则进行判断： 零假设 决策 条件无正的自相关 拒绝 0L d d << 无正的自相关 无法确定 L U d d d << 无负的自相关 拒绝 44L d d -<< 无负的自相关 无法决定 44U L d d d -<<- 无正的或者负的自相关接受4U U d d d <<-19．广义最小二乘法（GLS ）的基本思想是什么？答:基本思想就是对违反基本假定的模型做适当的线性变换，使其转化成满足基本假定的模型，从而可以使用OLS 方法估计模型。
20．请简述什么是虚假序列相关，如何避免？答：数据表现出序列相关，而事实上并不存在序列相关。
要避免虚假序列相关，就应在做定量分析之间先进行定性分析，看从理论上或经验上是否有存在序列相关的可能，可能性是多大。
21．在建立计量经济学模型时，为什么要引入虚拟变量？答案：在现实生活中，影响经济问题的因素除具有数量特征的变量外，还有一类变量，这类变量所反映的并不是数量而是现象的某些属性或特征，即它们反映的是现象的质的特征。
这些因素还很可能是重要的影响因素，这时就需要在模型中引入这类变量。
引入的方式就是以虚拟变量的形式引入。
22．模型中引入虚拟变量的作用是什么？ 答：（1）可以描述和测量定性因素的影响；（2）能够正确反映经济变量之间的关系，提高模型的精度； （3）便于处理异常数据。
23．虚拟变量引入的原则是什么？ 答：（1）如果一个定性因素有m 方面的特征，则在模型中引入m-1个虚拟变量；（2）如果模型中有m 个定性因素，而每个定性因素只有两方面的属性或特征，则在模型中引入m 个虚拟变量；如果定性因素有两个及以上个属性，则参照“一个因素多个属性”的设置虚拟变量。
24．虚拟变量引入的方式及每种方式的作用是什么？ 答：（1）加法模式：其作用是改变了模型的截距水平；（2）乘法模式：其作用在于两个模型间的比较、因素间的交互影响分析和提高模型的描述精度；25.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。
答案：设Y 为个人消费支出；X 表示可支配收入，定义210t D ⎧=⎨⎩2季度其他31t D ⎧=⎨⎩3季度其他 140D t ⎧=⎨⎩4季度其他如果设定模型为12233445t t t t t t Y B B D B D B D B X u =+++++此时模型仅影响截距项，差异表现为截距项的和，因此也称为加法模型。
如果设定模型为()()()12233445627384t t t t tt t t t t t tY B B D B D B D B X B D X B D X B D X u =++++++++此时模型不仅影响截距项，而且还影响斜率项。
差异表现为截距和斜率的双重变化，因此也称为乘法模型。
26．判断计量经济模型优劣的基本原则是什么？ 答：（1）模型应力求简单；（2）模型具有可识别性；（3）模型具有较高的拟合优度；（4）模型应与理论相一致；（5）模型具有较好的超样本功能。
