计量经济模型选择：标准与检验

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B包含随机方程的经济数学模型是经济计量模型C常用的多重共线检验方法简单相关系数检测法/方差膨胀因子法 /判定系数增量贡献法常用的检验方差非齐性的方法有样本分段比较法/残差回归检验法/怀特检验法/ G-Q检验法处理随机解释变量常用方法是工具变量法D对一个独立的经济计量模型来说，变量可分为内生变量 /外生变量对有限分布滞后模型进行多项式变换时，多项式的阶数m与最大滞后长度k的关系是m<k对样本相关系数r，以下结论中错误的是若r=0,则X与Y独立对于样本相关系数r，下列结论正确的是对称性/当X和Y统计独立，则r=0/若r≠0，则X与Y独立对于有限分布滞后模型，解释变量的滞后长度每增加一期，可利用的样本数据就会减少1个对于分布滞后模型Yt=12+0.4Xt+0.3Xt-1+0.2Xt-2+µt 则延期过渡影响乘数是0.3，0.2对于分布滞后模型Yt=12+0.4Xt+0.3Xt-1+0.2Xt-2+µt 则其短期影响乘数是0.4对于分布滞后模型 Yt=12+0.4Xt+0.3Xt-1+0.2Xt-2+µt 则长期影响乘数是0.9对于自适应预期模型，估计模型参数应采用工具变量法对于分段线性回归模型Yt=β0+β1Xt+β2（Xt-X*）D+ut，其中正确的是以Xt=X*为界，前后两段回归直线的截距不同对于联立方程模型中的制度方程，下面说法中正确的是不存在识别问题对分布滞后模型直接OLS估计参数时，会遇到的困难有无法估计无限分布滞后模型/无法预先确定最大滞后长度/滞后期长而样本小时缺乏足够的自由度/滞后的解释变量存在序列相关问题/解释变量间存在多重共线性问题对样本容量为N的截面样本观测T个时间单位，则样本容量为NT当商品为吉芬商品时，其自价格弹性ηij和收入弹性ηi满足的条件有ηi＜ 0且ηij ＞0当P→0时，CES生产函数趋于C—D生产函数当市场上商品供不应求时，则商品价格会上升DW检验法用于检验序列相关多元回归模型假设正确的有E(µi)=0/ Var(µi)=σ2 /Cov(µi,µj)=0/µi服从正态分布F方差非齐性条件下，常用的估计方法加权最小二乘法G国际经济计量学会第一任会长是欧文·斐休关于随机解释变量模型的OLS估计后果叙述正确的是随机解释变量与2误差项相关时，参数估计是有偏的关于联立方程模型，下列说法不正确的是联立方程偏倚实质是内生变量与前定变量的高度相关/结构式联立模型中解释变量必须是外生变量或滞后内生变量/简化式联立模型中简化式参数反映了解释变量对被解释变量的间接影响关于替代弹性，下列说法正确的是替代弹性反映当要素价格比发生变化时，要素之间替代能力大小关于内生变量描述正确的有随机变量/具有一定概率分布的随机变量/模型自身决定的变量/模型输出变量根据判定系数R2与F统计量的关系可知，当R2=0时，有F=0根据判定系数R2与F统计量的关系可知，当R2=1时，有F=∞根据总体的全部资料建立的回归模型是理论模型工具变量选择的条件是随机解释变量与所替代的随机解释变量高度相关/与随机误差项不相关/与模型中其它解释变量不相关G-Q检验法用于检验异方差根据模型研究的社会经济系统的性质不同，将宏观经济计量模型分为发达市场经济国家模型/ 发展中国家模型/中央计划经济国家模型H回归分析中，用来说明拟合优度的统计量为判定系数合称为前定变量的是外生变量和滞后变量宏观经济计量模型的导向的决定因素是总供给的矛盾J具有一定概率分布的随机变量是内生变量经济计量学的主要开拓者和奠基人是费里希经济计量学起源于经济问题定量研究经济计量学的理论基础和方法论基础是数理经济学/数理统计学经验认为方差膨胀因子大于5多重共线性的程度就很严重。

《计量经济学》题库及答案计量经济学题库Ch1一、单项选择题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．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.包含随机误差项的经济数学模型;D.模糊数学模型3.在下列各种数据中，（C）不应作为经济计量分析所用的数据。

A．时间序列数据;B.横截面数据;C．计算机随机生成的数据;D.虚拟变量数据4．经济计量分析的工作程序（B）A.设定模型，检验模型，估计模型，改进模型B.设定模型，估计参数，检验模型，应用模型C.估计模型，应用模型，检验模型，改进模型D.搜集资料，设定模型，估计参数，应用模型5．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.原始数据6．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7．对下列模型进行经济意义检验，通常情况下哪一个模型通常被认为没有实际价值的（B）。

A.C i（消费）=500+0.8 I i（收入）B.Q i（商品需求）=10+0.8I i（收入）+0.9P i（价格）C.Q i（商品供给）=20+0.7P i（价格）D.Y i（产出量）=0.6K i0.5（资本）L i0.5（劳动）8.用模型描述现实经济系统的原则是（B）A.模型规模大小要适度，结构尽可能复杂B.以理论分析作先导，模型规模大小要适度C.模型规模越大越好；这样更切合实际情况D.以理论分析作先导，解释变量应包括所有解释变量二、多项选择题1．样本数据的质量问题可以概括为（ABCD）几个方面。

A.完整性;B.准确性;C.可比性;D.一致性2．经济计量模型的应用方向是（ABCD）。

A.用于经济预测;B.用于经济政策评价;C.用于结构分析D.用于检验和发展经济理论;E.仅用于经济预测、经济结构分析三、简答题1．在确定了被解释变量之后，怎样才能正确地选择解释变量？①选择主因，而且是独立影响被解释变量的变量，将次要原因归入随机扰动项。

计量经济学+重点形式（3）计量经济学与经济统计学经济统计学：涉及经济数据的收集、处理、绘图、制表计量经济学：运用数据验证结论3、进行经济计量的分析步骤（P2-P3）（1）建立一个理论假说（2）收集数据（3）设定数学模型（4）设立统计或经济计量模型（5）估计经济计量模型参数（6）核查模型的适用性：模型设定检验（7）检验源自模型的假设（8）利用模型进行预测4、用于实证分析的三类数据（P3-P4）（1）时间序列数据：按时间跨度收集到的（定性数据、定量数据）；（2）截面数据：一个或多个变量在某一时点上的数据集合；（3）合并数据：包括时间序列数据和截面数据。

（一类特殊的合并数据—面板数据（纵向数据、微观面板数据）：同一个横截面单位的跨期调查数据）第二章线性回归的基本思想：双变量模型1、回归分析（P18）用于研究一个变量（称为被解释变量或应变量）与另一个或多个变量（称为解释变量或自变量）之间的关系2、回归分析的目的（P18-P19）（1）根据自变量的取值，估计应变量的均值；（2）检验（建立在经济理论基础上的）假设；（3）根据样本外自变量的取值，预测应变量的均值；（4）可同时进行上述各项分析。

3、总体回归函数（PRF）（P19-P22）（1）概念：反映了被解释变量的均值同一个或多个解释变量之间的关系（2）表达式：）①确定/非随机总体回归函数：E（Y|Xi=B1+B2XiB1：截距；B2：斜率从总体上表明了单个Y同解释变量和随机干扰项之间的关系②随机/统计总体回归函数：Yi =B1+B2Xi+μiμi：随机扰动项（随机误差项、噪声）B1+B2Xi：系统/确定性部分μi：非系统/随机部分4、随机误差项（P22）（1）定义：代表了与被解释变量Y有关但未被纳入模型变量的影响。

每一个随机误差项对于Y 的影响是非常小的，且是随机的。

随机误差项的均值为0（2）性质①误差项代表了未纳入模型变量的影响；②反映人类行为的内在随机性；③代表了度量误差；④反映了模型的次要因素，使得模型描述尽可能简单。

计量经济学的步骤计量经济学是一门应用数学和统计学原理于经济学的学科，通过收集和分析经济数据来揭示经济现象之间的关系。

它的主要目标是通过量化的方法来评估经济理论和政策的有效性，并为经济决策提供科学依据。

下面是计量经济学的主要步骤：1.研究问题的定义：在开始进行计量经济学研究之前，首先需要明确具体的研究问题。

这个问题可能涉及到经济理论的验证、政策效果的评估或者经济现象的解释。

2.数据收集和整理：在进行计量经济分析之前，需要收集相关的经济数据。

数据可以来自于各种渠道，如统计局、调查问卷或者自行收集。

收集到的数据需要进行整理，包括数据清洗、处理缺失值和异常值等。

3.模型选择：计量经济学使用数学模型来表示经济现象和关系。

根据研究问题的不同，可以选择不同的模型，如线性回归模型、时间序列模型或面板数据模型等。

模型的选择需要考虑数据的特征和经济理论的要求。

4.假设检验：在计量经济学中，假设检验是一个非常重要的步骤。

它用于检验所选模型中的各项假设是否成立。

假设检验可以用于检验参数的显著性、模型的拟合优度以及模型的稳健性等。

5.估计模型参数：在通过假设检验确认所选模型的有效性之后，需要估计模型的参数。

常用的估计方法包括最小二乘法、最大似然估计法等。

参数估计可以帮助我们了解经济现象之间的关系以及它们的强度和方向。

6.模型评估与诊断：在估计模型参数之后，需要对模型进行评估和诊断。

评估的方法包括对模型的解释力进行评价、模型的预测能力进行评估以及对模型的稳健性进行检验。

诊断的方法包括残差分析、异方差检验、多重共线性检验等。

7.结果解释和政策建议：最后一步是对计量经济学分析结果进行解释和政策建议。

对模型的参数进行解释可以帮助我们理解经济现象之间的关系和效应。

根据分析结果，可以提出相应的政策建议，帮助政府和企业做出更好的决策。

在进行计量经济学研究时，还需要注意一些常见的问题和挑战。

例如，数据质量问题可能会导致结果的扭曲。

选择合适的模型也是一个关键的步骤，应该根据经济理论和数据特征来选择适合的模型。

空间计量模型选择、估计、权重、检验（Spatialeffect）应读者的要求，推送⼀篇关于空间计量⽅⾯的⽂章。

空间计量模型，主要⽤来解决空间被解释变量⾃相关和测量误差⽅⾯的问题；⽽且两个空间事物存在交互效应和异质性，因此，存在常系数回归和变异系数的回归区分。

空间计量经济学是计量经济学的⼀个分⽀，研究的是如何在横截⾯数据和⾯板数据的回归模型中处理空间相互作⽤（空间⾃相关）和空间结构（空间不均匀性）结构分析。

它与地学统计和空间统计学相似。

从某种程度上⽽⾔，空间计量经济学与空间统计学之间的不同和计量经济学与统计学之间的不同⼀样。

由于对其理论上的关⼼以及将计量经济模型应⽤到新兴⼤型编码数据库中的要求，近年来这个领域获得了快速发展。

空间数据分析和建模技巧与GIS的结合，现已⼴泛应⽤于经济政策分析中，尤其是实产和房地产经济[Anselin (1998a), Can(1998)], 环境和资源经济[Bockstael (1996), Geoghegan, Waingerand Bockstael (1997)], 发展经济[Nelson and Gray (1997)].当⾯临空间⾃相关时，标准的计量分析技巧通常会失效，⽽这种情形经常在地理或横截⾯数据集中出现，这也是空间计量得以迅速发展的原因之⼀。

传统的统计理论是⼀种建⽴在独⽴观测值假定基础上的理论。

然⽽，在现实世界中，特别是遇到空间数据问题时，独⽴观测值在现实⽣活中并不是普遍存在的（Getis, 1997）。

对于具有地理空间属性的数据，⼀般认为离的近的变量之间⽐在空间上离的远的变量之间具有更加密切的关系（Anselin & Getis，1992）。

正如著名的Tobler地理学第⼀定律所说：“任何事物之间均相关，⽽离的较近事物总⽐离的较远的事物相关性要⾼。

”（Tobler，1979）地区之间的经济地理⾏为之间⼀般都存在⼀定程度的Spatial Interaction，Spatial Effects）：Spatial Dependenceand Spatial Autocorrelation）。

1. 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。

2. 计量经济学研究的基本步骤是什么？包括四个步骤：理论模型的设定、模型参数的估计、模型的检验、模型的应用。

3. 总体回归函数和样本回归函数之间有哪些区别与联系？样本回归函数是总体回归函数的一个近似。

总体回归函数具有理论上的意义，但其具体的参数不可能真正知道，只能通过样本估计。

样本回归函数就是总体回归函数的参数用其估计值替代之后的形式，即01ˆˆββ，为01ββ，的估计值。

4. 为什么用可决系数2R 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。

5. 根据最小二乘原理，所估计的模型已经使得拟合误差达到最小，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。

杭州电子科技大学硕士研究生复试同等学力加试科目考试大纲学院：经济学院加试科目名称：计量经济学一、经济计量学的特征及研究范围1. 什么是经济计量学2. 为什么要学习经济计量学3. 经济计量学方法论二、线性回归的基本思想：双变量模型1. 回归的含义2. 总体回归函数（PRF）：假想一例3. 总体回归函数的统计或随机设定4. 随机误差项的性质5. 样本回归函数6.“线性”回归的特殊含义7. 从双变量回归到多元线性回归8. 参数估计：普通最小二乘法三、双变量模型：假设检验1. 古典线性回归模型2. 普通最小二乘估计量的方差与标准误3. 为什么使用OLS?OLS估计量的性质4. OLS估计量的抽样分布或概率分布5. 假设检验6. 拟合回归直线的优度：判定系数r27. 回归分析结果的报告8. 正态性检验四、多元回归：估计与假设检验1. 三变量线性回归模型2. 多元线性回归模型的若干假定3. 多元回归参数的估计4. 估计多元回归的拟合优度：多元判定系数R25. 多元回归的假设检验6. 对偏回归系数进行假设检验7. 检验联合假设：B2=B3=0或R2=08. 从多元回归模型到双变量模型：设定误差9. 比较两个R2值：校正的判定系数10.什么时候增加新的解释变量11.受限最小二乘五、回归模型的函数形式1. 如何度量弹性：双对数模型2. 比较线性和双对数回归模型3. 多元对数线性回归模型4. 如何预测增长率：半对数模型5. 线性-对数模型：解释变量是对数形式6. 倒数模型7. 多项式回归模型8. 过原点的回归9. 关于度量比例和单位10.标准化变量的回归六、虚拟变量回归模型1. 虚拟变量的性质2. ANCOVA模型：包含一个定量变量、一个两分定性变量的回归3. 包含一个定量变量、一个多分定性变量的回归4. 包含一个定量变量和多个定性变量的回归5. 比较两个回归6. 虚拟变量在季节分析中的应用7. 应变量也是虚拟变量的情形：线性概率模型（LPM）七、模型选择：标准与检验1. “好的”模型具有的性质2. 设定误差的类型3. 遗漏相关变量：“过低拟合”模型4. 包括不相关变量：“过度拟合”模型5. 不正确的函数形式6. 度量误差7. 诊断设定误差：设定误差的检验八、多重共线性：解释变量相关会有什么后果1. 多重共线性的性质：完全多重共线性的情形2. 近似或者不完全多重共线性的情形3. 多重共线性的理论后果4. 多重共线性的实际后果5. 多重共线性的诊断6. 多重共线性必定不好吗7. 如何解决多重共线性：补救措施九、异方差：如果误差方差不是常数会有什么结果1. 异方差的性质2. 异方差的后果3. 异方差的诊断：如何知道存在异方差问题4. 观察到异方差该怎么办：补救措施5. 怀特异方差校正后的标准误和t统计量十、自相关：如果误差项相关会有什么结果1. 自相关的性质2. 自相关的后果3. 自相关的诊断4. 补救措施5. 如何估计ρ6. 校正OLS标准误的大样本方法：纽维-韦斯特（Newey-West）方法参考书目：《经济计量学精要》(第四版)，达莫达尔·古扎拉蒂著，机械出版社，2010年6月。