计量经济学试题
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1：普通最小二乘法为使被解释变量的估计值与观测值在总体上最为接近使Q= 最小，从而求出参数估计量的方法，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，从事经济关系与经济活动数量规律的研究，并以建立和应用经济计量模型为核心的一门经济学科。
而且必须指出，这些经济计量模型是具有随机性特征的。
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背了相互独立的基本假设的情况，称之。
1、截面数据：截面数据是许多不同的观察对象在同一时间点上的取值的统计数据集合，可理解为对一个随机变量重复抽样获得的数据。
2、时间序列数据：时间序列数据是同一观察对象在不同时间点上的取值的统计序列，可理解为随时间变化而生成的数据。
3、虚变量数据：虚拟变量数据是人为设定的虚拟变量的取值。
是表征政策、条件等影响研究对象的定性因素的人工变量，其取值一般只取“0”或“1”。
1、总体回归函数：是指在给定X i下Y分布的总体均值与X i所形成的函数关系（或者说将总体被解释变量的条件期望表示为解释变量的某种函数）2、最大似然估计法（ML）: 又叫最大或然法，指用产生该样本概率最大的原则去确定样本回归函数的方法。
3、OLS估计法：指根据使估计的剩余平方和最小的原则来确定样本回归函数的方法。
4、残差平方和：用RSS表示，用以度量实际值与拟合值之间的差异，是由除解释变量之外的其他因素引起的被解释变量变化的部分。
5、拟合优度检验：指检验模型对样本观测值的拟合程度，用2R表示，该值越接近1表示拟合程度越好。
1、多元线性回归模型：在现实经济活动中往往存在一个变量受到其他多个变量影响的现象，表现在线性回归模型中有多个解释变量，这样的模型被称做多元线性回归模型，多元是指多个解释变量2、调整的可决系数2R：又叫调整的决定系数，是一个用于描述多个解释变量对被解释变量的联合影响程度的统计量，克服了2R随解释变量的增加而增大的缺陷，与2R的关系为2211(1)1nR Rn k-=----。
3、偏回归系数：在多元回归模型中，每一个解释变量前的参数即为偏回归系数，它测度了当其他解释变量保持不变时，该变量增加1单位对被解释变量带来的平均影响程度。
5、方程显著性检验：是针对所有解释变量对被解释变量的联合影响是否显著所作的检验，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判断。
1、随机解释变量：指在现实经济现象中，解释变量不是可控的，即解释变量的观测值具有随机性，并且与模型的随机干扰项可能有相关关系，这样的解释变量称为随机解释变量2、工具变量：顾名思义是在模型估计过程中被作为工具使用的变量，用以替代与随机干扰项相关的随机解释变量。
1、异方差性：指对于不同的样本值，随机干扰项的方差不再是常数，而是互不相同的。
2、广义最小二乘法：（GLS）是最具有普遍意义的最小二乘法，可用来处理模型存在异方差或序列相关时的估计问题1、序列相关性：指对于不同的样本值，随机干扰之间不再是完全相互独立的，而是存在某种相关性。
2、差分法：是克服序列相关性的有效方法，它是将原计量经济学模型变换为差分模型后再进行OLS 估计，分为一阶差分法和广义差分法。
3、DW 检验：全称杜宾—瓦森检验，适用于一阶自相关的检验。
该法构造一个统计量：∑∑==--=ni ini i ie e e W D 12221~)~~(..，计算该统计量的值，根据样本容量n和解释变量数目k 查D.W.分布表，得到临界值l d 和u d ，然后按照判断准则考察计算得到的D.W.值，以判断模型的自相关状态。
2、拟合优度检验：检验模型对样本观测值的拟合程度，使用的统计量是可决系数2R ，2R ∈（0，1），2R 越接近1，模型拟合程度越好3、工具变量：顾名思义是在模型估计过程中被作为工具使用的变量，用以替代与随机干扰项相关的随机解释变量序列相关性：指对于不同的样本点，随机干扰之间不再是完全相互独立的，而是存在某种相关性。
三.简答1：随机扰动项产生的原因（1）客观现象的随机性。
引入e 的根本原因，乃是经济活动是人类参与的，因此不可能像科学实验那样精确。
（2）此外还有社会环境和自然环境的随机性。
（3）模型省略了变量。
被省略的变量包含在随机扰动项e 中。
（4）测量与归并误差。
测量误差致使观察值不等于实际值，汇总也存在误差。
（5）数学模型形式设定造成的误差。
由于认识不足或者简化，将非线性设定成线性模型。
经济计量模型的随机性，正是为什么要采用数理统计方法的原因。
2：采用普通最小二乘法，已经保证了模型最好地拟合样本观测值，为何还要进行拟合优度检验？答：普通最小二乘法所保证的最好拟合，是同一个问题内部的比较，拟合优度检验结果所表示的优劣是不同问题之间的比较。
两个同样满足最小二乘原则的模型，对样本观测值的拟合程度不一定相同。
3:针对普通最小二乘法，线性回归摸型的基本假设答：（1）解释变量是确定性变量，而且解释变量之间不相关。
（2）随机误差项具有0均值且同方差。
（3）随机误差项在不同样本点之间独立，不存在序列相关。
（4）随机误差项与解释变量之间不相关。
（5）随机误差项服从0均值且同方差的正态分布。
1.计量经济学与经济理论、统计学、数学的联系是什么？ 计量经济学与经济理论、统计学、数学的联系主要体现在计量经济学对经济理论、统计学、数学的应用方面，分别如下： 1）计量经济学对经济理论的利用主要体现在以下几个方面。
（1）计量经济模型的选择和确定。
（2）对经济模型的修改和调整。
（3）对计量经济分析结果的解读和应用2）计量经济学对统计学的应用。
（1）数据的收集、处理、。
（2）参数估计。
（3）参数估计值、模型和预测结果的可靠性的判断 3）计量经济学对数学的应用。
（1）关于函数性质、特征等方面的知识。
（2）对函数进行对数变换、求导以及级数展开（3）参数估计 。
（4）计量经济理论和方法的研究2.模型的检验包括哪几个方面？具体含义是什么？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。
①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、大小、参数之间的关系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；②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，有拟合优度检验、变量显著检验、方程显著性检验等；③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；④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。
1.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？ 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来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.为什么用可决系数R2评价拟合优度，而不是用残差平方和作为评价标准？可决系数R 2=ESS/TSS=1-RSS/TSS ，含义为由解释变量引起的被解释变量的变化占被解释变量总变化的比重，用来判定回归直线拟合的优劣，该值越大说明拟合的越好；而残差平方和与样本容量关系密切，当样本容量比较小时，残差平方和的值也比较小，尤其是不同样本得到的残差平方和是不能做比较的。
此外，作为检验统计量的一般应是相对量而不能用绝对量，因而不能使用残差平方和判断模型的拟合优度。
4.根据最小二乘原理，所估计的模型已经使得拟合优度差达到最小，为什么还要讨论模型的拟合优度问题？普通最小二乘法所保证的最好拟合是同一个问题内部的比较，即使用给出的样本数据满足残差的平方和最小；拟合优度检验结果所表示的优劣可以对不同的问题进行比较，即可以辨别不同的样本回归结果谁好谁坏。
1.多元线性回归模型与一元线性回归模型有哪些区别？ 多元线性回归模型与一元线性回归模型的区别表现在如下几个方面：一是解释变量的个数不同；二是模型的经典假设不同，多元线性回归模型比一元线性回归模型多了个“解释变量之间不存在线性相关关系”的假定；三是多元线性回归模型的参数估计式的表达更为复杂。
2.为什么说最小二乘估计量是最优线性无偏估计量？对于多元线性回归最小二乘估计的正规方程组，能解出唯一的参数估计量的条件是什么？在满足经典假设的条件下，参数的最小二乘估计量具有线性性、无偏性以及最小性方差，所以被称为最优线性无偏估计量（BLUE ） 对于多元线性回归最小二乘估计的正规方程组，能解出唯一的参数估计量的条件是（X X'）-1存在，或者说各解释变量间不完全线性相关。
1.什么是估计的一致性？试通过一元模型证明对于工具变量法的斜率的估计量β1∧是β1的一致估计。
估计的一致性是指，随着样本容量的增加，即使当n →∞时，参数估计量依概率收敛于参数的真值，即有：lim()n P θθ= 对于一元线性回归模型：01tt t Y X ββμ=++，在第二章曾得如下最小二乘估计量：1122ˆt tt tttx yx xxμββ==+∑∑∑∑，如果t t X μ和同期相关，则估计量有偏且不一致，这时需要用一个与t X 高度相关而与t μ同期无关的工具变量t Z 来代替t X 进行OLS 估计，这就是所谓的工具变量法。
这时正规方程组易得：11iiiii ii iz y z z xz xμββ==+∑∑∑∑，两边取概率极限得：11111lim(,)lim()1(,)lim i i t t t t i i P z Cov Z n P Cov Z X P z x nμμββββ==+=+=∑∑1.简述异方差对OLS 估计量的性质、置信区间、显著性t 检验和F 检验有何影响。
