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简答题一、计量经济学的步骤答：选择变量和数学关系式 —— 模型设定 确定变量间的数量关系 —— 估计参数 检验所得结论的可靠性 —— 模型检验 作经济分析和经济预测 —— 模型应用 二、模型检验答：所谓模型检验，就是要对模型和所估计的参数加以评判，判定在理论上是否有意义，在统计上是否有足够的可靠性。
对计量经济模型的检验主要应从以下四方面进行：1、经济意义的检验。
2、统计推断检验。
3、计量经济学检验。
4、模型预测检验。
三、模型应用 答：（1）经济结构分析，是指用已经估计出参数的模型，对所研究的经济关系进行定量的考查，以说明经济变量之间的数量比例关系。
（2）经济预测，是指利用估计了参数的计量经济模型，由已知的或预先测定的解释变量，去预测被解释变量在所观测的样本数据以外的数值。
（3）政策评价，是利用计量经济模型对各种可供选择的政策方案的实施后果进行模拟测算，从而对各种政策方案作出评价。
（4）检验与发展经济理论，是利用计量经济模型去验证既有经济理论或者提出新的理论。
四、普通方法的思想和它的计算方法答：计量经济学研究的直接目的是确定总体回归函数12,然而能够得到的知识来自总体的若干样本的观测值，要用样本信息建立的样本回归函数尽可能“接近”地去估计总体回归函数。
为此，可以以从不同的角度去确定建立样本回归函数的准则，也就有了估计回归模型参数的多种方法。
例如，用生产该样本概率最大的原则去确定样本回归函数，成为极大似然发展；用估计的剩余平方和的最小的原则确定样本回归函数。
称为最小二乘法则。
为了使样本回归函数尽可能接近总体回归函数，要使样本回归函数估计的与实际的的误差尽量小，即要使剩余项越小越好。
可是作为误差有正有负，其简单代数和∑最小的准则，这就是最小乘准则，即∑∑∑五、简单线性回归模型基本假定 答：（1）对模型和变量的假定,如12i i iY X u ββ=++①假定解释变量x 是确定性变量,是非随机的,这是因为在重复抽样中是取一组固定的值.或者虽然是随机的,但与随机扰动项也是不相关；②假定模型中的变量没有测量误差。
计量经济学前三章复习总结第一章导论1.不同的经济学家对计量经济学有不同的定义，但事实上，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。
因此，计量经济学是与计量经济学与经济学、经济统计学、数理统计学都以关系的学科，但是，计量经济学又不仅是这些学科的简单结合，它与这些学科既有联系又有区别。
（1）计量经济学研究的主体是经济现象和经济关系的数量规律，而经济学理论所明的经济规律为计量经济学分析经济数量关系提供了理论基础。
但是计量经济分析的成果或者是对经济理论确定的理论加以验证和充实，或者可以否定某些经济理论原则并作出补充或更改，而不是盲目地重复经济理论。
再者，经济学只对经济现象进行定性，并不提供数量上的定量，而计量经济学则要对所确定的经济关系作出定量的估计。
（2）经济统计学统计的数据为计量经济学估计参数、验证理论提供了基本依据。
只不过经济统计学侧重于对社会现象的描述，只能被动地观察客观经济活动的既成事实，而计量经济学可以确定经济现象中的函数关系。
（3）数理统计学中的参数估计、假设检验、方差分析、回归分析等方法在计量经济学中得到了全面的运用，可以说数理统计学是计量经济学的方法论基础。
然而，数理统计学只是抽象的研究一般随机变量统计规律，而计量经济学从具体的经济模型出发，其参数都具有特定的经济意义。
而且，在实际经济问题中，数理统计中的一些标准假定经常不能满足，还需要建立许多专门的经济计量方法。
因此，计量经济学并不只是对数理统计方法的简单运用。
2.运用计量经济学研究经济问题，一般可分为四个步骤:（1）模型设定—确定变量和数学关系式在建立模型时，通常不可能把所有的因素都列入模型，而只能抓住主要影响因素和主要特征，不得不舍弃某些因素，同时，变量之间的关系一般被设计成线性关系，但也有可能是非线性关系。
以上模型中的变量选择和关系形式的设计，在一定程度上受研究者主观认识的影响。
计量经济学复习笔记CH1导论1、计量经济学：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。
研究主体是经济现象及其发展变化的规律。
2、运用计量分析研究步骤：模型设定——确定变量和数学关系式估计参数——分析变量间具体的数量关系模型检验——检验所得结论的可靠性模型应用——做经济分析和经济预测3、模型变量:解释变量:表示被解释变量变动原因的变量，也称自变量，回归元。
被解释变量:表示分析研究的对象，变动结果的变量，也成应变量。
内生变量:其数值由模型所决定的变量，是模型求解的结果。
外生变量:其数值由模型意外决定的变量。
外生变量数值的变化能够影响内生变量的变化，而内生变量却不能反过来影响外生变量。
前定内生变量：过去时期的、滞后的或更大范围的内生变量，不受本模型研究范围的内生变量的影响，但能够影响我们所研究的本期的内生变量。
前定变量：前定内生变量和外生变量的总称。
数据:时间序列数据：按照时间先后排列的统计数据。
截面数据：发生在同一时间截面上的调查数据。
面板数据：虚拟变量数据：表征政策，条件等，一般取0或1.4、估计评价统计性质的标准无偏：E（＾β）=β 随机变量，变量的函数？有效：最小方差性一致：N趋近无穷时，β估计越来越接近真实值5、检验经济意义检验：所估计的模型与经济理论是否相等统计推断检验：检验参数估计值是否抽样的偶然结果，是否显著计量经济检验：是否符合计量经济方法的基本假定预测检验：将模型预测的结果与经济运行的实际对比CH2 CH3 线性回归模型模型（假设）——估计参数——检验——拟合优度——预测1、模型（线性）（1）关于参数的线性 模型就变量而言是线性的；模型就参数而言是线性的。
Y i =β1+β2lnX i +u i线性影响 随机影响Y i =E （Y i |X i ）+u i E （Y i |X i ）=f(X i )=β1+β2lnX i引入随机扰动项，（3）古典假设A 零均值假定 E （u i |X i ）=0B 同方差假定 Var(u i |X i )=E(u i 2)=σ2C 无自相关假定 Cov(u i ,u j )=0D 随机扰动项与解释变量不相关假定 Cov(u i ,X i )=0E 正态性假定u i ~N(0,σ2)F 无多重共线性假定Rank(X)=k2、估计在古典假设下，经典框架，可以使用OLS方法：OLS 寻找min ∑e i2 ＾β1ols = (Y 均值)-＾β2(X 均值)＾β2ols = ∑x i y i /∑x i 23、性质OLS 回归线性质（数值性质）（1）回归线通过样本均值 （X 均值,Y 均值）（2）估计值＾Y i 的均值等于实际值Y i 的均值（3）剩余项e i 的均值为0（4）被解释变量估计值＾Y i 与剩余项e i 不相关 Cov(＾Y i ,e i )=0（5）解释变量X i 与剩余项e i 不相关 Cov(e i ,X i )=0在古典假设下，OLS 的统计性质是BLUE 统计 最佳线性无偏估计4、检验(1)Z 检验Ho:β2=0 原假设 验证β2是否显著不为0标准化： Z=（＾β2-β2）/SE （＾β2）~N （0,1） 在方差已知，样本充分大用Z 检验拒绝域在两侧，跟临界值判断，是否β2显著不为0(2)t 检验——回归系数的假设性检验方差未知，用方差估计量代替 ＾σ2=∑e i 2/(n-k) 重点记忆t =（＾β2-β2）/＾SE （＾β2）~t （n-2）拒绝域：|t|>=t 2/a (n-2)拒绝，认为对应解释变量对被解释变量有显著影响。
建立经典单方程计量经济学模型的步骤和要点
1、确定研究对象和目标：首先需要明确研究的目的和研究对象，
并确定需要解决的问题和实现的目标。
2、收集数据：收集与研究对象和目标相关的数据，包括宏观经济
指标、市场数据、公司财务数据等。
3、确定自变量和因变量：根据研究目的和收集到的数据，选择合
适的自变量和因变量，自变量是影响因变量的变量，因变量是受自变量影响变化的变量。
4、模型设定和假设：根据经济学理论和实际情况，设定经典单方
程计量经济学模型的方程形式和假设条件，考虑线性或非线性关系、时间趋势、季节性等因素。
5、数据预处理：对收集到的数据进行预处理，包括缺失值填充、
异常值处理、数据转换等，以确保数据的准确性和可靠性。
6、模型拟合和参数估计：使用统计软件或编程语言进行模型拟合
和参数估计，根据设定的方程形式和假设条件，计算出自变量和因变量之间的参数估计值和误差等指标。
7、模型检验和调整：对拟合后的模型进行检验和调整，包括统计
显著性检验、经济意义检验、模型的多重共线性检验等，对不符合要求的模型进行修正和改进。
8、应用和解释：根据拟合好的经典单方程计量经济学模型，进行
应用和解释，包括预测未来趋势、政策评估、结构分析等。
建立计量经济学模型的基本步骤计量经济学是经济学中的一个重要分支，通过使用统计工具和模型解决经济问题。
建立计量经济学模型是进行计量经济学研究的核心内容之一。
下面将详细介绍建立计量经济学模型的基本步骤。
第一步：明确研究问题和目标在建立计量经济学模型之前，首先需要明确研究问题和目标。
这一步是非常关键的，因为它决定了后续研究的方向和方法。
研究问题可以来自实际社会或经济现象，例如就业、通货膨胀、财政政策等。
目标可以是找出影响某一经济现象的主要因素，或者预测未来的经济走势等。
第二步：选择合适的模型类型根据研究问题和目标，选择合适的计量经济学模型类型。
常见的模型类型包括回归分析、时间序列分析、面板数据分析等。
回归分析是最常用的模型类型之一，通过建立因变量和自变量之间的关系，来解释因变量的变化。
时间序列分析适用于研究随时间变化的现象，例如经济增长率、股票价格等。
面板数据分析则可以同时考虑个体和时间的变化，适用于追踪个体之间的差异和变化。
第三步：收集和整理数据在建立计量经济学模型之前，需要收集和整理相关的数据。
数据的来源可以是各个部门的统计年鉴、调查问卷、社会调查数据等。
数据的质量和准确性对研究结果的可靠性有重要影响，因此在这一步需要特别注意数据的选择和处理。
可以使用数据库软件如Excel或专业的数据分析软件如SPSS来整理和处理数据。
第四步：变量选择与设定在建立计量经济学模型之前，需要选择合适的变量。
变量包括因变量和自变量。
因变量是要解释和预测的经济现象，自变量是影响因变量的因素。
变量选择的关键是具有经济学理论基础，并与研究问题和目标密切相关。
同时，还需要对变量进行设定，在回归模型中，可以选择线性关系、非线性关系或者其他形式的关系。
第五步：建立和估计模型在变量选择和设定完成之后，就可以建立计量经济学模型并进行估计。
对于回归模型，可以使用最小二乘法进行参数估计。
其他模型类型也有不同的估计方法，例如时间序列模型可以使用自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）来估计模型参数。
