2 确定模型的数学形式 选择模型数学形式的主要依据是经济行为理论资料教程
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简答:仁时间序列数据和横截面数据有何不同?时间序列数据是一批按照时间先后排列的统计数据。
截面数据是一批发生在同一吋间截面上的调査数据。
这两类数据都是反映经济规律的经济现象的数量信息,不同点:时间序列数据是含艾.口径相同的同一指标按时间先后排列的统计数据列:而横截面数据是一批发生在同一时间截面上不同统计单元的相同统计指标组成的数据列。
2、建立计量经济模型赖以成功的三要素。
P16 (课本)成功的要素有三:理论、方法和数据。
理论:即经济理论,所研究的经济現象的行为理论,是计量经济学研究的基础;方法:主要包括模型方法和计算方法,是计量经济学研究的工具与手段,是计量经济学不同于其他经济学分支科学的主要特征:数据:反映研究对象的活动水平、相互间以及外部环境的数据,更广狡讲是信息,是计量经济学研究的原料。
三者缺一不可。
3、什么是相关关系、因呆关系;相关关系与因果关系的区别与联系.相关关系是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,用相关系数来衡量。
因果关系是指两个或两个以上变董在行为机制上的依赖性,作为结果的变董是由作为原因的变量所决定的,原因变董的变化引是结果变量的变化。
因果关系有单向因果关系和互为因果关系之分。
具有因果关系的变量之间一定具有数学上的相关关系。
而具有相关关系的变董之间并不一定具有因果关系。
4、回归分析与相关分析的区别与关系。
P23-P24 (课本)相关分析与回归分析既有联系又有区别。
首先,两者都是研究非确定性变董间的统计依赖关系,并能测度线性依赖程慶的大小。
其次,两者间又有明显的区别。
相关分析仅仅是从统计数据上测度变量间的相关程度,而无需考察两者间是否有因果关系,因此,变量的地位在相关分析中饰对称的,而且都是随机变量;回归分析则更关注具有统计相关关系的变量间的因果关系分析,变董的地位是不对称的,有解释变量与筱解释变量之分,而且解释变量也往往被假设为非随机变量。
再次,相关分析只关注变量间的具体依赖关系,因此可以进一步通过解释变量的变化来估计或预测被解释变董的变化,达到深入分析变量间依存关系,掌握其运动规律的目的。
《使用回归分析》部分课后习题答案第一章回归分析概述变量间统计关系和函数关系的区别是什么答:变量间的统计关系是指变量间具有密切关联而又不能由某一个或某一些变量唯一确定另外一个变量的关系,而变量间的函数关系是指由一个变量唯一确定另外一个变量的确定关系。
回归分析和相关分析的联系和区别是什么答:联系有回归分析和相关分析都是研究变量间关系的统计学课题。
区别有 a.在回归分析中,变量y称为因变量,处在被解释的特殊地位。
在相关分析中,变量x和变量y处于平等的地位,即研究变量y和变量x的密切程度和研究变量x 和变量y的密切程度是一回事。
b.相关分析中所涉及的变量y和变量x全是随机变量。
而在回归分析中,因变量y是随机变量,自变量x可以是随机变量也可以是非随机的确定变量。
C.相关分析的研究主要是为了刻画两类变量间线性相关的密切程度。
而回归分析不仅可以揭示变量x对变量y的影响大小,还可以由回归方程进行预测和控制。
回归模型中随机误差项ε的意义是什么答:ε为随机误差项,正是由于随机误差项的引入,才将变量间的关系描述为一个随机方程,使得我们可以借助随机数学方法研究y和x1,x2…..xp的关系,由于客观经济现象是错综复杂的,一种经济现象很难用有限个因素来准确说明,随机误差项可以概括表示由于人们的认识以及其他客观原因的局限而没有考虑的种种偶然因素。
线性回归模型的基本假设是什么答:线性回归模型的基本假设有:1.解释变量….xp是非随机的,观测值…..xip是常数。
2.等方差及不相关的假定条件为{E(εi)=0 i=1,2…. Cov(εi,εj)={σ^2《3.正态分布的假定条件为相互独立。
4.样本容量的个数要多于解释变量的个数,即n>p.回归变量的设置理论根据是什么在回归变量设置时应注意哪些问题答:理论判断某个变量应该作为解释变量,即便是不显著的,如果理论上无法判断那么可以采用统计方法来判断,解释变量和被解释变量存在统计关系。
经济学中的数学模型经济学作为一门社会科学,以研究人类的经济行为及其影响为主要对象。
为了更准确地描述和预测经济现象,经济学中引入了数学模型作为分析工具。
数学模型在经济学研究中起到了至关重要的作用,本文将探讨经济学中的数学模型以及其应用。
一、数学模型的定义和意义在介绍数学模型之前,我们首先需要了解数学模型的定义和意义。
数学模型是对于研究对象内部运行机理和相互关系的数学化描述。
它通过建立一组方程或不等式来表达经济变量之间的关系,从而对经济现象进行定量分析。
数学模型在经济学中具有重要的意义。
首先,数学模型可以提供精细的定量分析,帮助经济学家理解经济现象的本质。
其次,数学模型可以用于预测经济走势和制定政策,为决策者提供科学的依据。
最后,数学模型还可以简化复杂的经济问题,使经济学研究变得更加系统和可行。
二、经济学中的常见数学模型在经济学中有许多不同类型的数学模型,下面我们将介绍其中的几个常见类型。
1. 需求与供给模型需求与供给模型是研究市场供求关系的经典模型。
通过需求曲线和供给曲线的交叉点,可以确定商品的均衡价格和数量。
这个模型对于研究市场变动和政策调控具有指导意义。
2. 资本积累模型资本积累模型是用来研究经济增长和投资决策的模型。
它通过考虑储蓄率、投资回报率等因素来分析不同经济体的发展走势,并可用于评估政策对经济增长的影响。
3. 产出模型产出模型是用来研究经济总产出和经济增长的模型。
其中最著名的是凯恩斯的总产出模型,即凯恩斯经济学的基础。
产出模型通过考虑消费、投资、政府支出等因素来分析经济活动和经济波动。
4. 游戏论模型游戏论模型是用来研究决策者之间相互作用和博弈行为的模型。
它通过建立数学规则和策略分析来预测决策者的行为和决策结果。
游戏论模型主要应用于研究市场竞争、合作与冲突等问题。
三、数学模型的应用案例数学模型在经济学中有广泛的应用,下面我们将介绍几个经典的应用案例。
1. 宏观经济政策分析数学模型可以用于分析宏观经济政策对经济增长、就业率和通货膨胀率等变量的影响。
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。
理论模型的设计必须遵循“从一般到简单”的严责。
作为研究对象的变量,是模型中的被解释变量。
作为“原因”的变量,是模型中的解释变量。
建立模型的第一步就已经体现了计量经济学是经济理论、统计学和数学三者结合的思想。
选择模型的数学形式的主要依据是经济行为理论。
也可以根据变量的样本数据作出解释变量与被解释变量之间关系的散点图,并将由散点图显示的变量之间的函数关系作为理论模型的数学形式。
拟定理论模型中待估参数的理论期望值,关键在于理解待估参数的经济含义。
常用的样本数据有三类:时间序列数据、截面数据和虚变量数据。
截面数据是一批发生在同一时间截面上的调查数据。
经典计量经济学模型理论是基于随机抽样的截面数据而建立的,随机抽样是经典模型对截面数据的最重要和最基本的要求。
样本数据的质量问题大体上可以概括为完整性、准确性、可比性和一致性四个方面。
计量经济学模型必须通过四级检验,即经济意义检验、统计检验、计量经济学检验和模型预测检验。
只有当模型中的参数估计量通过所有经济意义的检验,方可进行下一步检验。
模型参数估计量的经济意义检验是一项最基本的检验,经济意义不合理,不管其他方面的质量有多高,模型也是没有实际价值的。
任何一项计量经济学研究和任何一个计量经济学模型赖以成功的要素应该有三个:理论、方法和数据。
理论,即经济理论,所研究的经济现象的行为理论,是计量经济学研究的基础;方法,主要包括模型方法和计算方法,是计量经济学研究的工具与手段,是计量经济学不同于其他经济学分支学科的主要特征;数据,即反映研究对象的活动水平、相互联系以及外部环境的数据,更广义讲就是信息,是计量经济学研究的原料。
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。
计量经济学模型作为一类经济数学模型,是从经济预测,特别是短期预测发展起来的。
浙00142# 计量经济学试题 第 1 页(共 37 页)全国2009年10月高等教育自学考试计量经济学试题课程代码:00142一、单项选择题(本大题共25小题,每小题1分,共25分)在每小题列出的四个备选项中只有一个是符合题目要求的,请将其代码填写在题后的括号内。
错选、多选或未选均无分。
B 1.经济计量研究中的数据有两类,一类是时序数据,另一类是( )A.总量数据B.横截面数据C.平均数据D.相对数据C 2.经济计量学起源于对经济问题的( )A.理论研究B.应用研究C.定量研究D.定性研究C 3.下列回归方程中一定错误..的是( ) A.5.0r X 6.03.0Y ˆXY i i =⨯+= B.8.0r X 7.02.0Y ˆXY i i =⨯+= C.5.0r X 2.09.0Y ˆXY ii =⨯-=D. 2.0r X 6.08.0Y ˆXY ii -=⨯-=C 4.以Y i 表示实际观测值,i Y ˆ表示预测值,则普通最小二乘法估计参数的准则是( ) A.∑(Y i 一i Y ˆ)2=0 B.∑(Y i -Y )2=0 C .∑(Y i 一iY ˆ)2最小 D.∑(Y i -Y )2最小A 5.在对回归模型进行统计检验时,通常假定随机误差项u i 服从( )A.N(0,σ2)B.t(n-1)C.N(0,2i σ)(如果i≠j ,则2i σ≠2j σ)D.t(n)D 6.已知两个正相关变量的一元线性回归模型的判定系数为0.64,则解释变量与被解释变量间的线性相关系数为( ) A.0.32B.0.4C.0.64D.0.8A7.在利用线性回归模型进行区间预测时,随机误差项的方差越大,则( )A.预测区间越宽,精度越低B.预测区间越宽,预测误差越小C.预测区间越窄,精度越高D.预测区间越窄,预测误差越大B8.对于利用普通最小二乘法得到的样本回归直线,下面说法中错误..的是( )A.∑e i=0B.∑e i≠0C. ∑e i X i=0D.∑Y i=∑YˆiD9.下列方法中不是..用来检验异方差的是( )A.安斯卡姆伯-雷姆塞检验B.怀特检验C.戈里瑟检验D.方差膨胀因子检验B10.如果线性回归模型的随机误差项的方差与某个变量Z i成比例,则应该用下面的哪种方法估计模型的参数?( )A.普通最小二乘法B.加权最小二乘法C.间接最小二乘法D.工具变量法D11.如果一元线性回归模型的残差的一阶自相关系数等于0.3,则DW统计量等于( ) A.0.3 B.0.6C.1D.1.4D12.如果d L<DW<d u,则( )A.随机误差项存在一阶正自相关B.随机误差项存在一阶负自相关C.随机误差项不存在一阶自相关D.不能判断随机误差项是否存在一阶自相关B13.记ρ为回归方程的随机误差项的一阶自相关系数,一阶差分法主要适用的情形是( )A.ρ≈0B.ρ≈1C.ρ>0D.ρ<0A14.方差膨胀因子的计算公式为( )浙00142# 计量经济学试题第2 页(共37 页)浙00142# 计量经济学试题 第 3 页(共 37 页)A.2i iR 11)ˆ(VIF -=β B.2iR 11)ˆ(VIF -=β C.2i iR 1)ˆ(VIF =β D.2iR 1)ˆ(VIF =β C 15.在有限分布滞后模型Y t =0.5+0.6X t -0.8X t-1+0.3X t-2+u t 中,短期影响乘数是( )A.0.3B.0.5C.0.6D.0.8A 16.对于一个无限分布滞后模型,如果模型参数的符号都相同且参数按几何数列衰减,则该模型可以转化为( ) A.Koyck 变换模型 B.自适应预期模型 C.部分调整模型D.有限多项式滞后模型C 17.在联立方程模型中,识别的阶条件是( )A.充分条件B.充要条件C.必要条件D.等价条件D 18.在简化式模型中,其解释变量都是( )A.外生变量B.内生变量C.滞后变量D.前定变量D 19.对于联立方程模型中的制度方程,下面说法中正确的是( )A.不可识别B.恰好识别C.过度识别D.不存在识别问题B 20.如果某种商品需求的自价格弹性系数ii η>0,则该商品是( )A.正常商品B.非正常商品C.高档商品D.劣质商品A 21.如果某种商品需求的收入弹性系数0<i η<1,则该商品是( )A.必须品B.高档商品C.劣质商品D.吉芬商品B22.设生产函数为Y=f(L,K),对于任意的λ>l,如果f(λL,λK)>λf(L,K),则称该生产函数为( )A.规模报酬大于λB.规模报酬递增C.规模报酬递减D.规模报酬规模小于λC23.如果某商品需求的自价格弹性η=1,则( )DA.需求富有弹性B.需求完全有弹性C.单位需求弹性D.需求缺乏弹性A24.下列各种用途的模型中,特别注重模型拟合优度的是( )A.经济预测模型B.结构分析模型C.政策分析模型D.专门模型B25.如果△Y t为平稳时间序列,则Y t为( )A.0阶单整B.1阶单整C.2阶单整D.协整二、多项选择题(本大题共5小题,每小题2分,共10分)在每小题列出的五个备选项中有二至五个是符合题目要求的,请将其代码填写在题后的括号内。
经济学数学模型引言经济学是一门研究资源配置和决策制定的学科,而数学作为一种强有力的工具,在经济学中扮演着重要的角色。
经济学数学模型是指利用数学方法来形式化经济学理论和分析经济现象的模型。
通过建立数学模型,经济学家可以更好地理解经济系统的运作规律,预测经济发展趋势,并为政策制定提供科学依据。
本文将介绍几种常见的经济学数学模型。
需求-供给模型需求-供给模型是经济学中最常用的数学模型之一,用于研究市场上商品的价格和数量的决定。
该模型基于以下假设:需求曲线表示消费者对商品的需求,供给曲线表示生产者对商品的供给。
需求曲线下降,表示消费者对商品的需求随价格上升而减少;供给曲线上升,表示生产者对商品的供给随价格上升而增加。
需求-供给模型的基本思想是,在市场上,当需求与供给相等时,价格与数量达到均衡水平。
需求-供给模型的数学表达式可以用以下方程表示:需求曲线:Qd = a - bP供给曲线:Qs = c + dP其中,Qd表示需求数量,Qs表示供给数量,P表示价格,a、b、c和d是模型中的常数。
通过求解需求曲线与供给曲线的交点,可以找到均衡价格和数量。
边际效用理论边际效用理论是微观经济学中的一种数学模型,用于解释人们做出经济决策的依据。
该模型基于以下假设:人们在追求满足需求时,会将有限的资源用于不同的选择;人们会根据每个选择给予的满足度来做出决策。
边际效用是指每增加一单位资源所带来的满足度增加量。
边际效用理论的数学表达式可以用以下方程表示:边际效用:MU = ΔU / ΔQ其中,MU表示边际效用,U表示总效用,Q表示消费数量,Δ表示增量。
通过计算每个选择的边际效用,人们可以选择满足度最大化的组合。
生产函数模型生产函数模型用于描述生产过程中产出与投入之间的关系。
该模型基于以下假设:生产过程中,生产要素(如劳动力和资本)经过组合和转化,可以产生特定数量的产品。
生产函数模型可以反映生产要素与产出之间的数量关系。
生产函数模型的数学表达式可以用以下方程表示:产出:Y = f(K, L)其中,Y表示产出,K表示资本,L表示劳动力,f表示生产函数。
经济模型导言第一节 经济模型概念平时我们经常谈到模型,如几何模型、楼房模型、工程模型、军事模型、计算机模拟模型、经济模型等等。
模型是一个比较宽泛的概念,这里我们仅研究经济模型。
所谓经济模型就是对某种经济现象或经济规律的一种表现形式。
表示经济现象或经济规律大体上有三种形式:用语言表述、用图形表示和用数学式子表示。
因此,根据表现形式的不同,经济模型可分为:语言模型、图形模型和经济数学模型。
其中经济数学模型又可分为理论模型、经济计量模型和数量模型。
下面我们看某一种农产品的市场局部均衡模型。
某一种农产品市场有许多生产者(供给者)和消费者(需求者)。
在这一市场中,我们把全部生产者提供的这种农产品的数量之和称为市场供给量;全部消费者的需求量之和称为市场需求量。
供给量的多少不仅取决于这种农产品的价格,还取决于生产要素的价格指数,即供给量与价格成正相关,与生产要素的价格指数负相关。
需求量多少不仅取决于价格的高低(与价格负相关),而且也取决于消费者的收入水平(与收入水平正相关)。
当市场的供给量与需求量相等时市场处于均衡,这时的交易量为均衡交易量,价格为均衡价格。
以上所述就是这种农产品的市场局部均衡模型,是一种语言模型。
该模型可以用图表示,称为图形模型。
如图1.1.1所示:P SP*D0 Q* Q图1.1.1 某种农产品的供给与需求这里横轴Q表示农产品的数量,纵轴P表示价格。
图中S是该农产品的供给曲线,D是需求曲线,和上面语言模型的表述相一致,供给曲线斜率是正的,表示供给量与价格正相关;需求曲线的斜率是负的,表示需求量与价格负相关。
供给曲线与需求曲线的交点E 表示供需均衡,Q*为均衡交易量,P*为均衡价格。
由此可以看出图形模型比语言模型更为直观。
该模型用数学式子表示:Q d =a 0+a 1P+a 2YQ s =b 0+b 1P+b 2RQ d =Q S (1.1.1)式中,Q d 、Q s 表示这种农产品的市场需求量和供给量,P 表示价格,Y 表示消费者的收入水平,R 表示生产要素的价格指数。
经济学中的数学模型经济学中的数学模型是一种基于数学理论和方法,对经济现象进行形式化描述和分析的工具。
它是现代经济学的重要组成部分,并在经济学研究中发挥着重要的作用。
本文将介绍经济学中的数学模型、数学模型的应用和发展以及数学模型存在的问题和限制。
一、经济学中的数学模型是基于数学理论和方法,对经济现象进行形式化描述和分析的一种工具。
自古以来,人们就一直在探索经济现象的规律和规律性,并在此基础上建立理论模型。
但是,自从20世纪以来,经济学进入了现代科学阶段,并逐渐形成了一种重视量化分析的学派。
人们不再满足于单纯的描述和解释经济现象,而是需要对其进行简洁、严密和准确的数学表达,从而使经济学理论更加精确、可靠和有效。
经济学中的数学模型一般可以分为宏观模型和微观模型两类。
宏观模型着重于描述和分析整个经济系统的运行机制,如国民经济总体平衡模型、经济周期波动模型等;微观模型则侧重于研究个体经济行为的规律和特征,如消费者理论、生产者理论、市场竞争理论等。
数学模型的框架一般包含决策变量、约束条件和目标函数三个要素。
二、数学模型的应用和发展经济学中的数学模型广泛应用于各个领域,其中最重要的应用之一是在经济政策制定和评估中。
政府和中央银行通过建立数学模型,来预测和分析宏观经济的走势和影响,从而制定合理的货币政策、财政政策和调控政策。
此外,数学模型也被广泛应用于市场研究、商业决策和金融分析等领域。
随着数学理论和计算机技术的不断发展,经济学中的数学模型呈现出两个主要的趋势:一是模型越来越复杂和细致化;二是使用数学模型的范围不断扩大和深入。
当今,计算机和数据处理技术的进步为经济学家提供了更多更强大的工具,如高级数学软件、数据库等,使得数学模型在经济学中的应用更加广泛和深入。
三、数学模型存在的问题和限制尽管数学模型在经济学研究中发挥着重要的作用,但是它也存在一些问题和限制。
其中最显著的问题是数学模型所基于的假设,可能与实际情况存在一定的差异。
《计量经济学》补充练习题一、填空1.运用计量经济学研究经济问题,一般可分为四个步骤:、估计参数、和模型应用。
2.在模型古典假定成立的情况下,多元线性回归模型参数的最小二乘估计具有、和3.经济计量学对模型“线性”含义有两种解释,一种是另一种是通常线性回归更关注第二种解释。
4.写出一元线性回归的总体模型和样本模型:总体模型:样本模型:5.在线性回归中总离差平方和的分解公式为:TSS=RSS+ESS,写出它们的表达式:RSS=ESS=6.一元线性回归模型中,参数估计值b服从分布,写出期望和方差:7.拟合优度与相关系数的关系是8.容易产生异方差的数据是9.计量经济模型四要素分别是10.容易产生自相关的数据是二、单选1.狭义计量经济模型是指()。
A.投入产出模型B.生产函数模型C.包含随机方程的经济数学模型D.模糊数学模型2.计量经济学模型是()A.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B.揭示经济活动中各个因素之间的定性关系,用随机性的数学方程加以描述C.揭示经济活动中各个因素之间的定量关系,用非随机性的数学方程加以描述D.揭示经济活动中各个因素之间的因果关系,用随机性的数学方程加以描述3.已知某一直线回归方程的可决系数为0.64,则解释变量与被解释变量间的线性相关系数绝对值为()。
A.0.64B.0.8C.0.4D.0.324.选择模型的数学形式的主要依据是()A.数理统计理论B.经济统计理论C.经济行为理论D.数学理论5.在有n30的一组样本、包含3个解释变量的线性回归模型中,计算得到多重决定系数为0.8500,则调整后的多重决定系数为()。
A.0.8603B.0.8389C.0.8655D.0.83276.在回归分析中,定义的变量满足()。
A.解释变量和被解释变量都是随机变量B.解释变量为非随机变量,被解释变量为随机变量C.解释变量和被解释变量都为非随机变量D.解释变量为随机变量,被解释变量为非随机变量7.考察某地区农作物种植面积与农作物产值的关系,建立一元线性回归模型0.54,对应的标准差Yi01某ii,采用30个样本,根据普通最小二乘法得1)0.045,那么,对应的t统计量为()。
建立计量经济学模型的步骤和要点一、理论模型的设计对所要研究的经济现象进行深入的分析,根据研究的目的,选择模型中将包含的因素,根据数据的可得性选择适当的变量来表征这些因素,并根据经济行为理论和样本数据显示出的变量间的关系,设定描述这些变量之间关系的数学表达式,即理论模型。
生产函数就是一个理论模型。
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。
1、确定模型所包含的变量在单方程模型中,变量分为两类。
作为研究对象的变量,也就是因果关系中的“果”,例如生产函数中的产出量,是模型中的被解释变量;而作为“原因”的变量,例如生产函数中的资本、劳动、技术,是模型中的解释变量。
确定模型所包含的变量,主要是指确定解释变量。
可以作为解释变量的有下列几类变量: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。
其中有些变量,如政策变量、条件变量经常以虚变量的形式出现。
严格他说,上述生产函数中的产出量、资本、劳动、技术等,只能称为“因素”,这些因素间存在着因果关系。
为了建立起计量经济学模型,必须选择适当的变量来表征这些因素,这些变量必须具有数据可得性。
于是,我们可以用总产值来表征产出量,用固走资产原值来表征资本,用职工人数来表征劳动,用时间作为一个变量来表征技术。
这样,最后建立的模型是关于总产值、固定资产原值、职工人数和时间变量之间关系的数学表达式。
下面,为了叙述方便,我们将“因素”与“变量”间的区别暂时略去,都以“变量”来表示。
关键在于,在确定了被解释变量之后,怎样才能正确地选择解释变量。
首先,需要正确理解和把握所研究的经济现象中暗含的经济学理论和经济行为规律。
这是正确选择解释变量的基础。
例如,在上述生产问题中,已经明确指出属于供给不足的情况,那么,影响产出量的因素就应该在投入要素方面,而在当前,一般的投入要素主要是技术、资本与劳动。
如果属于需求不足的情况,那么影响产出量的因素就应该在需求方面,而不在投入要素方面。
2024年考研高等数学二经济学中的数学模型与分析历年真题高等数学是考研数学中的重要考点之一,对于经济学专业的考生来说更是必修科目。
在2024年的考研中,经济学专业的考生将面临来自高等数学二方面的挑战,其中包括数学模型与分析。
本文将对历年真题进行分析与解答,以帮助考生更好地应对2024年的考研。
一、数学模型的定义与应用数学模型在经济学中扮演着重要的角色,可以用来描述和解决实际问题。
数学模型一般由一组数学符号和方程组成,通过建立数学模型,可以将实际经济问题转化为数学问题,从而利用数学方法进行分析和求解。
以历年真题为例,一道典型的数学模型题目可以是这样的:题目:某公司生产一种商品,产量为x件,销售价格为p元/件,每件商品的成本为c元/件。
已知销售函数为:p = a - bx,其中a和b为常数。
求该商品的盈亏平衡点。
解答:盈亏平衡点即产量与销售收入等于成本的点。
设盈亏平衡点对应的产量为x0,销售价格为p0,成本为c。
根据题目所给条件,有:x0 * p0 = x0 * (a - bx0) = c * x0整理得:a - bx0 = c解上述方程,可以求得盈亏平衡点的产量x0。
二、数学模型与微分方程在经济学中,许多问题会涉及到变化率,需要利用微分方程来描述。
微分方程可以描述系统的动力学行为,为经济学问题的数学建模提供有力工具。
一道典型的数学模型与微分方程的题目可以是这样的:题目:设某公司的销售额S(t)满足微分方程:dS(t)/dt = k * S(t),其中k为常数。
已知初始时刻销售额为S(0) = S0,求解销售额随时间的变化规律。
解答:根据所给微分方程,可得到:dS(t)/S(t) = k * dt对上式两边同时积分,得到:ln|S(t)| = kt + C其中C为积分常数。
将初始时刻条件带入,可解得:ln|S(t)| = kt + ln|S0|整理得:S(t) = S0 * e^(kt)通过解析上述微分方程,可以求得销售额随时间变化的规律。
经济理论中的数学模型和公式经济学作为一门社会科学,常常采用数学模型和公式来描述和解释经济现象和规律。
数学模型和公式的运用使经济理论更加具体化,有助于经济学家进行定量分析和预测,提供决策依据和政策建议。
本文将介绍经济理论中常见的数学模型和公式,并探讨其应用。
一、供需模型供需模型是经济学中最基本的模型之一,用来描述市场上商品的供给与需求之间的关系。
在供需模型中,供给和需求函数通常用数学的方式表示,形成供需曲线。
供给曲线表示商品在不同价格下,供给数量的关系。
一般来说,供给数量与商品价格呈正相关关系,即价格上升,供给数量增加;价格下降,供给数量减少。
需求曲线表示消费者在不同价格下,需求数量的关系。
一般来说,需求数量与价格呈负相关关系,即价格上升,需求数量减少;价格下降,需求数量增加。
供需曲线的交点即为市场均衡点,决定了商品的价格和数量。
供需模型可以用来分析价格变动对市场的影响,以及政府政策对市场的调节作用。
二、边际效用理论边际效用理论是微观经济学中的重要理论之一,用来解释消费者决策行为和需求选择。
边际效用是指消费者多消费或少消费一单位产品所带来的额外满足感。
边际效用的数学表达通常使用微分形式,即边际效用等于消费者对该单位产品的偏微分。
边际效用递减的原理指出,随着消费数量的增加,每单位产品的边际效用逐渐下降。
边际效用理论可以应用于消费者的最优选择问题。
消费者追求的是在有限的预算约束下,使得边际效用与商品价格的比值最大化。
通过求解边际效用的一阶导数等于价格比率,可以确定消费者的最优消费组合。
三、生产函数与成本函数生产函数描述了输入要素对产出数量的影响关系。
在数学上,生产函数通常以关于输入要素的函数形式表示,例如,Y = f(K, L),其中Y 表示产出数量,K表示资本输入,L表示劳动输入。
成本函数描述了企业在生产过程中产生的成本数量。
成本函数和生产函数之间存在一种数学关系,即两者是通过边际效用平等的方式相连的。
1变量间统计关系和函数关系的区别是什么?统计关系是非确定性关系函数关系是确定性关系2回归分析和相关分析的区别和联系是什么?联系是回归分析和相关分析都是研究变量间关系的统计学课题。
3 回归模型中随机误差项ε的意义是什么?ε为随机误差项,正是由于随机误差项的引入,才将变量间的关系描述为一个随机方程,使得我们可以借助随机数学方法研究y与x1,x2,. .xp的关系由于客观经济现象是错综复杂的,一种经济现象很难用有限个因素来准确说明,随机误差项可以概括表示由于人们的认识以及其他客观原因的局限而没有考虑的种种偶然因素。
4 线性回归模型的基本假设是什么?一x为随机变量,xi(观测值)为常数二等方差及不相关的假设三正态分布假定为相互独立四n>p5 回归设置变量的理论根据是什么?在设置回归变量是应注意什么问题?理论判断某个变量应该作为解释变量,即便是不显著的,如果理论上无法判断那么可以采用统计方法来判断,解释变量和被解释变量存在统计关系。
应注意的问题有:在选择变量时要注意与一些专门领域的专家合作,不要认为一个回归模型所涉及的变量越多越好,回归变量的确定工作并不能一次完成,需要反复试算最终找出最合适的一些变量。
应该注意①自变量并非越多越好②用相近的变量替代③选取的变量间应该不相关6 收集、整理数据包括哪些内容?常用的样本数据分为时间序列数据和横截面数据,因而数据收集的方法主要有按时间顺序统计数据和在同一时间截面上统计数据,在数据的收集中,样本容量的多少一般要与设置的解释变量数目相配套。
而数据的整理不仅要把一些变量数据进行折算差分甚至把数据对数化,标准化等有时还需注意剔除个别特别大或特别小的“野值”。
1.7构造回归理论模型的基本依据是什么?选择模型的数学形式的主要依据是经济行为理论,根据变量的样本数据作出解释变量与被解释变量之间关系的散点图,并将由散点图显示的变量间的函数关系作为理论模型的数学形式。
对同一问题我们可以采用不同的形式进行计算机模拟,对不同的模拟结果,选择较好的一个作为理论模型。
第一章绪论第一节计量经济学的含义一、计量经济学计量经济学(Econometrics,又译成经济计量学)是应用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,挪威经济学家弗里希(R.Frish)将它定义为经济理论、统计学和数学三者的结合。
即以一定的经济理论和实际统计资料为依据,运用数学、统计学方法和计算机技术,通过建立计量经济模型,定量分析经济变量之间的随机因果关系。
二、计量经济学模型模型,是对现实的描述和模拟,对现实的各种不同的描述和模拟方法,就构成了各种不同的模型,例如,语义模型(也称逻辑模型),物理模型、几何模型、数学模型和计算机模拟模型等。
语义模型是用语言来描述现实,例如,对供给不足下的生产活动,我们可以用“产出量是由资本、劳动、技术等投入要素决定的,在一般情况下,随着各种投入要素的增加,产出量也随之增加,但要素的边际产出是递减的”来描述。
物理模型是用简化了的实物来描述现实,例如一栋楼房的模型。
几何模型是用图形来描述现实,例如一个零部件的加工图。
计算机模拟模型是随着计算机技术而发展起来的一种描述现实的方法,在经济研究中有广泛的应用。
数学模型是用数学语言描述现实,也是一种重要的模型方法,由于它能够揭示现实活动中的数量关系,所以具有特殊重要性。
经济数学模型是用数学方法描述经济活动。
根据所采用的数学方法不同、对经济活动揭示的程度不同,构成各类不同的经济数学模型。
在这里,我们着重区分数理经济模型和计量经济模型。
数理经济模型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,上述用语言描述的生产活动,可以用生产函数描述如下:Q=f(T,K,L)公式中用Q 表示产出量,T 表示技术,K 表示资本,L 表示劳动。
计量经济模型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。
例如,上述生产活动中因素之间的关系,用随机数学方程描述为:5606.04645.0)014.01(01.1K L Q T +⨯=该模型是利用我国国有独立核算工业企业1978到1994年的统计资料,使用计量经济方法得到的,该模型定量地描述了我国国有独立核算工业企业中,技术、资本和劳动投入与产出量之间的数量关系;利用这个计量经济模型可以对生产过程做进一步的深入研究,如要素影响分析、要素需求分析、生产预测、成本分析等等。
§16.3 建立数学模型的方法、步骤、特点及分类[学习目标]1.能表述建立数学模型的方法、步骤;2.能表述建立数学模型的逼真性、可行性、渐进性、强健性、可转移性、非预制性、条理性、技艺性和局限性等特点;;3.能表述数学建模的分类;4.会采用灵活的表述方法建立数学模型;5.培养建模的想象力和洞察力。
一、建立数学模型的方法和步骤—般说来建立数学模型的方法大体上可分为两大类、一类是机理分析方法,一类是测试分析方法.机理分析是根据对现实对象特性的认识、分析其因果关系,找出反映内部机理的规律,建立的模型常有明确的物理或现实意义.§16.2节的示例都属于机理分析方法。
测试分折将研究对象视为一个“黑箱”系统,内部机理无法直接寻求,可以测量系统的输人输出数据、并以此为基础运用统计分析方法,按照事先确定的准则在某一类模型中选出一个与数据拟合得最好的模型。
这种方法称为系统辨识(System Identification).将这两种方法结合起来也是常用的建模方法。
即用机理分析建立模型的结构,用系统辨识确定模型的参数.可以看出,用上面的哪一类方法建模主要是根据我们对研究对象的了解程度和建模目的决定的.如果掌握了机理方面的一定知识,模型也要求具有反映内部特性的物理意义。
那么应该以机理分析方法为主.当然,若需要模型参数的具体数值,还可以用系统辨识或其他统计方法得到.如果对象的内部机理基本上没掌握,模型也不用于分析内部特性,譬如仅用来做输出预报,则可以系统辩识方法为主.系统辨识是一门专门学科,需要一定的控制理论和随机过程方面的知识.以下所谓建模方法只指机理分析。
建模要经过哪些步骤并没有一定的模式,通常与实际问题的性质、建模的目的等有关,从§16.2节的几个例子也可以看出这点.下面给出建模的—般步骤,如图16-5所示.图16-5 建模步骤示意图模型准备首先要了解问题的实际背景,明确建模的目的搜集建模必需的各种信息如现象、数据等,尽量弄清对象的特征,由此初步确定用哪一类模型,总之是做好建模的准备工作.情况明才能方法对,这一步一定不能忽视,碰到问题要虚心向从事实际工作的同志请教,尽量掌握第一手资料.模型假设根据对象的特征和建模的目的,对问题进行必要的、合理的简化,用精确的语言做出假设,可以说是建模的关键一步.一般地说,一个实际问题不经过简化假设就很难翻译成数学问题,即使可能,也很难求解.不同的简化假设会得到不同的模型.假设作得不合理或过份简单,会导致模型失败或部分失败,于是应该修改和补充假设;假设作得过分详细,试图把复杂对象的各方面因素都考虑进去,可能使你很难甚至无法继续下一步的工作.通常,作假设的依据,一是出于对问题内在规律的认识,二是来自对数据或现象的分析,也可以是二者的综合.作假设时既要运用与问题相关的物理、化学、生物、经济等方面的知识,又要充分发挥想象力、洞察力和判断力,善于辨别问题的主次,果断地抓住主要因素,舍弃次要因素,尽量将问题线性化、均匀化.经验在这里也常起重要作用.写出假设时,语言要精确,就象做习题时写出已知条件那样.模型构成根据所作的假设分析对象的因果关系,利用对象的内在规律和适当的数学工具,构造各个量(常量和变量)之间的等式(或不等式)关系或其他数学结构.这里除需要一些相关学科的专门知识外,还常常需要较广阔的应用数学方面的知识,以开拓思路.当然不能要求对数学学科门门精通,而是要知道这些学科能解决哪一类问题以及大体上怎样解决.相似类比法,即根据不同对象的某些相似性,借用已知领域的数学模型,也是构造模型的一种方法.建模时还应遵循的一个原则是,尽量采用简单的数学工具,因为你建立的模型总是希望能有更多的人了解和使用,而不是只供少数专家欣赏.模型求解可以采用解方程、画图形、证明定理、逻辑运算、数值计算等各种传统的和近代的数学方法,特别是计算机技术.模型分析对模型解答进行数学上的分析,有时要根据问题的性质分析变量间的依赖关系或稳定状况,有时是根据所得结果给出数学上的预报,有时则可能要给出数学上的最优决策或控制,不论哪种情况还常常需要进行误差分析、模型对数据的稳定性或灵敏性分析等.模型检验把数学上分析的结果翻译回到实际问题,并用实际的现象、数据与之比较,检验模型的合理性和适用性.这一步对于建模的成败是非常重要的,要以严肃认真的态度来对待.当然,有些模型如核战争模型就不可能要求接受实际的检验了.模型检验的结果如果不符合或者部分不符合实际,问题通常出在模型假设上,应该修改、补充假设,重新建模.有些模型要经过几次反复,不断完善,直到检验结果获得某种程度上的满意.模型应用应用的方式自然取决于问题的性质和建模的目的,这方面的内容不是本书讨论的范围。