计量经济学及其应用：第1章

第一章：绪论1.计量经济学的学科属性、计量经济学与经济学、数学、统计学的关系；2.计量经济研究的四个基本步骤（1）建立模型（依据经济理论建立模型,通过模型识别、格兰杰因果关系检验、协整关系检验建立模型）；（2）估计模型参数（满足基本假设采用最小二乘法，否则采用其他方法：加权最小二乘估计、模型变换、广义差分法等）；（3 ）模型检验:经济意义检验（普通模型、双对数模型、半对数模型中的经济意义解释，见例1、例2 ）,统计检验（T检验，拟合优度检验、F检验,联合检验等）；计量经济学检验（异方差、自相关、多重共线性、在时间序列模型中残差的白噪声检验等）；（4 ）模型应用。

例1:在模型中，y某类商品的消费支出，x收入，P商品价格，试对模型进行经济意义检验，并解释A"》的经济学含义。

In X = 0.213 +0.25 In 一0.31£其中参数卩'",都可以通过显著性检验。

经济意义检验可以通过（商品需求与收入正相关、与商品价格负相关\商品消费支出关于收入的弹性为0.25 （ 1心/畑）=0.251】心/仏））；价格增加一个单位，商品消费需求将减少31%。

例2 :硏究金融发展与贫富差距的关系，认为金融发展先使贫富差距加大（恶化）, 尔后会使贫富差距降＜氐（好转），成为倒U型。

贫富差距用GINI系数表示，金融发展用（贷款余额/存款总额）表示。

回归结果G/^VZ r =2.34 + 0.641；-1.29x；/模型参数都可以通过显著性检验。

在X的有意义的变化范围内,GINI系数的值总是大于1 ,细致分析后模型变的毫无意义；同样的模型还有：GINI系数的值总是为负= —13.34 + 7.12 兀一14.31#O3.计量经济学中的一些基本概念数据的三种类型：横截面数据、时间序列数据、面板数据；线性模型的概念；模型的解释变量与被解释变量，被解释变量为随机变量（如果—个变量为随机变量,并与随机扰动项相关，这个变量称为内生变量），被解释变量为内生变量,有些解释变量也为内生变量。

计量经济学第一章绪论一.单选题1、计量经济学是一门（ B ）学科。

A、数学B、经济C、统计D、测量2、计量经济模型分为单方程模型和（ C ）。

A、随机方程模型B、行为方程模型C、联立方程模型D、非随机方程模型3、同一统计指标按时间顺序记录的数据列称为（ B ）。

A、横截面数据B、时间序列数据C、修匀数据D、平行数据4、样本数据的质量问题，可以概括为完整性、准确性、可比性和（ B ）。

A、时效性B、一致性C、广泛性D、系统性5、有人采用全国大中型煤炭企业的截面数据，估计生产函数模型，然后用该模型预测未来煤炭行业的产出量，这是违反了数据的（ A ）原则。

A、一致性B、准确性C、可比性D、完整性6、对下列模型进行经济意义检验，哪一个模型通常被认为没有实际价值的（ B ）。

A、C（消费）=500+0.8I（收入）B、Q（商品需求）=10+0.8I（收入）+0.9P（价格）C、Q（商品供给）=20+075P（价格）D、Y（产出量）=0.65K0.6（资本）L0.4（劳动）7、横截面数据是指（ A ）。

A、同一时点上不同统计单位相同统计指标组成的数据B、同一时点上相同统计单位相同统计指标组成的数据C、同一时点上相同统计单位不同统计指标组成的数据D、同一时点上不同统计单位不同统计指标组成的数据8、下列检验中属于经济计量准则检验的有（ B ）。

A、方程的显著性检验B、序列相关检验C、变量的显著性检验D、受约束的检验9、判断模型参数估计量的符号、大小、相互之间关系的合理性属于（ B ）准则。

A、经济计量准则B、经济理论准则C、统计准则D、统计准则和经济理论准则10、狭义计量经济模型是指（ C ）。

A、投入产出模型B、数学规划模型C、包含随机项的经济数学模型D、模糊数学模型二.多选题1、计量经济学是以下哪些学科相结合的综合性学科（ ADE ）。

A、统计学B、数理经济学C、经济统计学D、数学E、经济学2、从研究对象和内容侧重点不同，计量经济学可分为（ AC ）。

引言计量经济学建模方法:1)理论或假设的陈述;2)理论的数学模型的设定;3)理论的计量经济模型的设定;4)获取资料;5)计量经济模型的参数估计;6)假设检验;7)预报或预测;8)利用模型进行控制或制定政策。

第一章回归分析的性质1、回归分析:研究一个叫应变量的变量对另一个或多个叫做解释变量的变量的依赖关系,其用意在于通过后者的已知或设定值,去估计和预测前者的均值。

2、虚拟变数:定性变量或范畴变量。

3、时间序列数据:一个变量在不同时间取值的一组观测结果。

4、横截面数据:一个或多个变量在同一时间点上收集的数据。

5、实验资料：在保持一些因素不变的情况下收集数据。

、6、非实验资料：收集的资料不受研究者控制。

、7、回归分析的主要用意，是分析一个叫做应变量的变量，对另一个或多个叫做解释变量的变量的统计依赖性，这种分析的目的，是要在解释变量已知或固定值的基础上，估计和预测应变量的均值，实际上，回归分析的成功有赖于适用资料的获得。

、、第二章 双变量回归分析：一些基本概念1、总回归函数（PRF ）：)()(i i X f X Y E =它仅仅表明在给定i X 下Y 分布的均值与i X 有函数关系，换句话说，他说出应变量的均值或平均值是怎样随解释变量变化的。

在几何意义上，总体回归曲线就是解释变量给定值时应变量的条件均值或期望值的轨迹。

、i i X X Y E 21)/(ββ+=：称为线性总体回归函数或简称线性总体回归。

2、PRF 的随机设定)/(i i i X Y E Y u -= 或 i i i u X Y E Y +=)/(i u 称为随机干扰项或随机误差。

是从模型中省略下来的而又集体地影响这应变量的全部变量的替代物。

)/(i X Y E 这一个成分被称为系统性或确定性成份；i u 为随机或非系统性成分。

若i i X X Y E 21)/(ββ+=ii i u X Y ++=21ββ3、随机干扰项的意义 1）理论的模糊性。