《经济计量学精要》笔记和课后习题详解

《经济计量学精要》笔记和课后习题详解第一章经济计量学的特征及研究范围1.1复习笔记一、什么是经济计量学经济计量学是利用经济理论、数学、统计推断等工具对经济现象进行分析一门社会科学。

经济计量学运用数理统计学分析经济数据，对构建于数理经济学基础之上的模型进行实证分析，得出数值结果。

二、为什么要学习经济计量学经济计量学涉及经济理论、数理经济学、经济统计学（即经济数据）以及数理统计学。

然而，它又是一门有独立研究方向的学科，原因如下：1．经济理论所提出的命题和假说，多以定性描述为主。

但是，经济理论本身却无法定量测度这两个变量之间的强度关系，经济计量学家的任务就是提供这样的数值估计。

经济计量学依据观测或试验，对大多数经济理论给出经验解释。

2．数理经济学主要是用数学形式或方程（或模型）描述经济理论，而不考虑对经济理论的测度和经验验证。

而经济计量学主要关注的却是对经济理论的经验验证。

经济计量学家通常采用数理经济学家提出的数学模型，只不过是把这些模型转换成可以用于经验验证的形式。

3．经济统计学主要涉及经济数据的收集、处理、绘图、制表。

经济统计学家的工作是收集GDP、失业、就业、价格等数据，而不是利用这些数据来验证经济理论。

但这些数据恰恰是经济计量分析的原始数据。

虽然数理统计学提供了许多分析工具，但由于经济数据独特的性质（大多数经济数据的生成并非可控试验的结果），因此，经济计量学经常需要使用特殊方法。

三、经济计量学方法论1．建立一个理论假说首先要了解经济理论对这一问题是怎样阐述的，然后是对这个理论进行验证。

2．收集数据一般来说，有三类数据可用于实证分析：（1）时间序列数据：时间序列数据是按时间跨度收集得到的。

比如GDP、失业、就业、货币供给、政府赤字等，这些数据是按照规则的时间间隔收集得到的。

这些数据可能是定量的，也可能是定性的。

（2）截面数据：截面数据是指一个或多个变量在某一时点上的数据集合。

例如美国人口调查局每十年进行的人口普查。

古扎拉蒂《计量经济学基础》复习笔记和课后习题详解（多元回归分析：推断问题）【圣才出品】第8章多元回归分析：推断问题8.1 复习笔记考点一：再议正态性假定★当回归模型的参数用于估计和推断两个方面时，还需要假定u i服从正态性假定，即：u i～N（0，σ2）。

在三变量模型中，偏回归系数的OLS估计量与ML估计量一致，是最优线性无偏估计量（BLUE）。

参数估计量也是正态分布的，且（n－3）（σ∧2/σ2）～χ2（n－3）。

参数的t值均服从自由度为n－3的t分布。

t分布可用于构造置信区间并进行假设检验。

χ2分布可用于检验关于真实σ2的假设。

考点二：多元回归中的假设检验的多种形式★1．检验个别偏回归系数的假设。

2．检验估计的多元回归模型的总体显著性，即判别全部偏斜率系数是否同时为零。

3．检验两个或多个系数是否相等。

4．检验偏回归系数是否满足某种约束条件。

5．检验所估计的回归模型在时间上或在不同横截面单元上的稳定性。

6．检验回归模型的函数形式是否正确。

考点三：检验关于个别偏回归系数的假设★★t检验的程序是基于随机误差项u i服从正态分布的假定。

检验方法：给定一个特定的显著性水平α，当t值超过临界值tα/2（df），则拒绝原假设。

或使用p值判断，当p足够小，则拒绝原假设。

参数β∧2的（1－α）置信区间为：（β∧2－tα/2se（β∧2），β∧2＋tα/2se（β∧2））。

由于不能直接观测u i，所以利用代理变量u∧i，即残差。

残差的正态性可进行雅克-贝拉（JB）检验（大样本检验）。

考点四：检验样本回归的总体显著性★★★★★1．总体显著性检验（1）定义总体显著性检验的原假设为：H0：β2＝β3＝0。

也就是检验Y是否与X2和X3存在线性关系。

（2）总体显著性检验与个别显著性检验检验个别显著性时，隐含地假定每一个显著性检验都是根据一个不同的（即独立的）样本进行的。

如果用同一样本数据去进行联合检验，就违反了检验方法所依据的基本假定。

经济计量学--习题与解答说课讲解目录第一章绪论第二章一元线性回归模型第三章多元线性回归模型第四章违背经典假定的回归模型第五章分布滞后模型第六章虚拟解释变量模型第七章联立方程模型《经济计量分析》模拟试题一《经济计量分析》模拟试题二第一章绪论练习题一、单项选择题1．经济计量学一词的提出者为（）A．弗里德曼B．丁伯根C．费瑞希D．萨缪尔森2．下列说法中正确的是（）A．经济计量学是经济学、统计学和数学合流而构成的一门交叉学科。

B．经济计量学是经济学、数理统计学和政治经济学合流而构成的一门交叉学科。

C．经济计量学是数理经济学和政治经济学合流而构成的一门交叉学科。

D．经济计量学就是数理经济学。

3．理论经济计量学的主要目的为（）A．研究经济变量之间的依存关系B．研究经济规律C．测度由经济计量学模型设定的经济关系式D．进行经济预测4．下列说法中不是应用经济计量学的研究目的为（）A．测度经济系统的发展水平B．经济系统结构分析C．经济指标预测D．经济政策评价5．经济计量学的建模依据为（）A．统计理论B．预测理论C．经济理论D．数学理论6．随机方程式构造依据为（）A．经济恒等式B．政策法规C．变量间的技术关系D．经济行为7．经济计量学模型的被解释变量一定是（）A．控制变量B．政策变量C．内生变量D．外生变量8．在同一时点或时期上，不同统计单位的相同统计指标组成的数据是（）A．时期数据B．时点数据C．时序数据D．截面数据二、多项选择题1．在一个经济计量模型中，可作为解释变量的有（）A．内生变量B．外生变量C．控制变量D．政策变量E．滞后变量2．对经济计量模型验证的准则有（）A．最小二乘准则B．经济理论准则C．统计准则D．数学准则E．经济计量准则3．经济计量模型的应用在于（）A．设定模型B．检验模型C．结构分析D．经济预测E．规划政策三、名词解释1．经济计量学2．理论经济计量学3．应用经济计量学4．内生变量5．外生变量6．随机方程7．非随机方程8．时序数据9．截面数据四、简答题1．简述经济计量分析的研究步骤。

计量经济学（第四版）习题参考答案第一章 绪论1.1 一般说来，计量经济分析按照以下步骤进行：（1）陈述理论（或假说） （2）建立计量经济模型 （3）收集数据 （4）估计参数 （5）假设检验 （6）预测和政策分析1.2 我们在计量经济模型中列出了影响因变量的解释变量，但它（它们）仅是影响因变量的主要因素，还有很多对因变量有影响的因素，它们相对而言不那么重要，因而未被包括在模型中。

为了使模型更现实，我们有必要在模型中引进扰动项u 来代表所有影响因变量的其它因素，这些因素包括相对而言不重要因而未被引入模型的变量，以及纯粹的随机因素。

1.3时间序列数据是按时间周期（即按固定的时间间隔）收集的数据，如年度或季度的国民生产总值、就业、货币供给、财政赤字或某人一生中每年的收入都是时间序列的例子。

横截面数据是在同一时点收集的不同个体（如个人、公司、国家等）的数据。

如人口普查数据、世界各国2000年国民生产总值、全班学生计量经济学成绩等都是横截面数据的例子。

1.4 估计量是指一个公式或方法，它告诉人们怎样用手中样本所提供的信息去估计总体参数。

在一项应用中，依据估计量算出的一个具体的数值，称为估计值。

如Y 就是一个估计量，1nii YY n==∑。

现有一样本，共4个数，100，104，96，130，则根据这个样本的数据运用均值估计量得出的均值估计值为5.107413096104100=+++。

第二章 计量经济分析的统计学基础2.1 略，参考教材。

2.2 NS S x ==45=1.25 用α=0.05，N-1=15个自由度查表得005.0t =2.947，故99%置信限为 x S t X 005.0± =174±2.947×1.25=174±3.684也就是说，根据样本，我们有99%的把握说，北京男高中生的平均身高在170.316至177.684厘米之间。

2.3 原假设 120:0=μH备择假设 120:1≠μH 检验统计量()10/25XX μσ-Z ====查表96.1025.0=Z 因为Z= 5 >96.1025.0=Z ,故拒绝原假设, 即此样本不是取自一个均值为120元、标准差为10元的正态总体。

WORD文档下载可编辑现代远程教育《经济计量学》课程学习指导书目录第一章导言 (3)1、什么是经济计量学？ (3)2、经济计量学研究的对象与内容是什么？ (3)3、试简述经济计量学研究经济问题的步骤。

(3)4、给定下列两个经济模型 (3)第二章一元线性回归模型 (3)一、判断题 (3)二、单选题 (4)三、问答与计算题 (5)28、对一元线性回归模型进行回归分析需给出哪些假定？ (5)29、为什么用样本决定系数r2可以判定回归方程与样本观测值的“拟合优度”？ (5)30、简述模型参数最小二乘估计量的统计性质。

(5)31、已知一元线性回归模型 (5)32、对于居民每月消费和可支配收入进行研究，建立回归模型 (6)33、已知某地区13年的工业产值与货运周转量的数据如下表，试进行一元线性回归分析。

(6)第三章多元线性回归模型 (8)一、判断题 (8)二、单选题 (9)三、问题与计算题 (9)22、多元线性回归模型与一元线性回归模型有哪些区别？ (9)23、为什么说最小二乘估计量是最优的线性无偏估计量？多元线性回归最小二乘估计的正规方程（用矩阵表示）能解出唯一的参数估计值的条件是什么？ (9)24、多元线性回归模型的经典假定是什么？试说明在对模型的回归系数和回归方程的显著性检验中，哪些假定起了作用？ (10)25、对于多元线性回归方程进行F检验是显著的，是否说明被解释变量与每一个解释变量线性显著？为什么？ (10)26、研究某一商品的市场需求问题，建立如下二元线性回归模型 (10)27、对我国货物周转量问题进行研究。

通过经济分析可知，工农业总产值、运输线路长度是影响货物周转量的主要因素。

用Y表示货物周转量，X1表示工农业总产值，X2表示运输线路长度，可建立如下二元线性回归模型 (10)第四章单方程模型的经济计量问题 (11)一、判断题 (11)二、单选题 (11)三、问答、证明和计算题 (12)25、什么是异方差性？举例说明经济现象中的异方差性。

第15章定性响应回归模型15.1 复习笔记考点一：定性响应模型的性质★★定性响应模型是指模型中的回归子是一个二值或二分变量的模型，通常被称为概率模型。

回归子也可以是多分响应变量或多类型响应变量。

将二值响应变量建立成概率模型的方法包括线性概率模型（LPM）、logit模型、probit模型和tobit模型。

考点二：线性概率模型（LPM）★★★★1．LPM的定义以下述回归模型为例说明：Y i＝β1＋β2X i＋u i。

其中X表示家庭收入；Y＝1，则表示该家庭拥有住房；Y＝0，则该家庭不拥有住房。

该模型被称为线性概率模型，因为Y i在给定X i下的条件期望E（Y i|X i）可解释为在给定X i下事件（家庭拥有住房）发生的条件概率，即Pr（Y i＝1|X i）。

2．LPM的特征令P i表示“Y i＝1”（即事件发生）的概率，而1－P i表示“Y i＝0”（即事件不发生）的概率，则变量Y i服从贝努利概率分布。

根据期望的定义，有：E（Y i）＝0（1－P i）＋1P i＝P i。

此外有：E（Y i|X i）＝β1＋β2X i ＝P i，即模型的条件期望事实上可以解释为Y i的条件概率。

该模型的约束条件为：0≤E（Y i|X i）≤1。

3．LPM的问题（1）干扰项u i的非正态性若把方程写成：u i＝Y i－β1－β2X i，u i的概率分布见表15-1。

表15-1 u i的概率分布可见u i服从贝努利分布而不是正态分布。

虽然干扰项不满足正态性假定，但OLS的点估计值仍具有无偏性。

此外在大样本下，OLS估计量一般都趋于正态分布，因此LPM的统计推断仍可用正态性假定下的OLS程序。

（2）干扰项的异方差性即使LPM中的干扰项满足零均值和无序列相关性假定，但也不能说它具有同方差性。

对于贝努利分布，理论上的均值和方差分别为P和P（1－P），可见方差是均值的函数，而均值的取值依赖于X的值，因此LPM中的干扰项具有异方差性。

第3章双变量模型：假设检验3.1 复习笔记一、古典线性回归模型古典线性回归模型假定如下：假定1：回归模型是参数线性的，但不一定是变量线性的。

回归模型形式如下：Y i＝B1＋B2X i＋u i这个模型可以扩展到多个解释变量的情形。

假定2：解释变量X与扰动误差项u不相关。

但是，如果X是非随机的（即为固定值），则该假定自动满足。

即使X值是随机的，如果样本容量足够大，也不会对分析产生严重影响。

假定3：给定X，扰动项的期望或均值为零。

即E（u|X i）＝0（3-1）假定4：u i的方差为常数，或同方差，即var（u i）＝σ2（3-2）假定5：无自相关假定，即两个误差项之间不相关。

即：cov（u i，u j）＝0，i≠j（3-3）无自相关假定表明误差u i是随机的。

由于假定任何两个误差项不相关，所以任何两个Y值也是不相关的，即cov（Y i，Y j）＝0。

由于Y i＝B1＋B2X i＋u i，则给定B值和X值，Y 随u的变化而变化。

因此，如果u是不相关的，则Y也是不相关的。

假定6：回归模型是正确设定的。

换句话说，实证分析的模型不存在设定偏差或设定误差。

这一假定表明，模型中包括了所有影响变量。

二、普通最小二乘估计量的方差与标准误有了上述假定就能够估计出OLS估计量的方差和标准误。

由此可知，教材式（2-16）和教材式（2-17）给出的OLS估计量是随机变量，因为其值随样本的不同而变化。

这种抽样变异性通常由估计量的方差或其标准误（方差的平方根）来度量。

教材式（2-16）和式（2-17）中OLS估计量的方差及标准误是：（3-4）（3-5）（3-6）（3-7）其中，var表示方差，se表示标准误，σ2是扰动项u i的方差。

根据同方差假定，每一个u i具有相同的方差σ2。

一旦知道了σ2，就很容易计算等式右边的项，从而求得OLS估计量的方差和标准误。

根据下式估计σ2：（3-8）其中，σ∧2是σ2的估计量，是残差平方和，是Y的真实值与估计值差的平方和，即()122212var ibiXbn xσσ==∑∑1se()b=()22222varbibxσσ==∑()2se b=22ˆ2ienσ=−∑2ie∑n －2称为自由度，可以简单地看作是独立观察值的个数。

第1章导论1.1 复习笔记考点一：什么是计量经济学★1．计量经济学的产生与发展计量经济学是社会经济发展到一定阶段的客观需要，主要是用来对社会经济问题的数量规律进行研究。

随着世界计量经济学会的成立，计量经济学成为经济学的一门独立学科。

第二次世界大战以后，计量经济学在西方各国得到了广泛的传播，逐渐发展成为经济学中的重要分支。

尤其是在20世纪40～60年代，经典计量经济学逐步完善并得到广泛应用。

目前，计量经济学的理论和应用有了很多突破，形成了众多新的分支学科。

2．计量经济学的性质（1）计量经济学的定义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。

注意：计量经济学研究的主体是经济现象及其发展变化的规律，所运用的数学方法只是工具，数学方法是为经济问题服务的，所以它是一门经济学科。

（2）计量经济学的类型①理论计量经济学理论计量经济学研究如何建立合适的方法，去测定由计量经济模型所确定的经济关系，理论计量经济学要较多地依赖数理统计学方法。

②应用计量经济学应用计量经济学是运用理论计量经济学提供的工具，研究经济学中某些特定领域经济数量问题的学科。

应用计量经济学研究的是具体的经济现象和经济关系，研究它们在数量上的联系及其变动规律性。

3．计量经济学与其他学科的关系计量经济学是与经济学、经济统计学及数理统计学都有关系的交叉学科。

但计量经济学又不是这些学科的简单结合，它与这些学科既有联系又有区别。

计量经济学与其他学科的联系与区别见表1-1。

表1-1 计量经济学与其他学科的联系与区别考点二：计量经济学的研究步骤★★1．模型设定：确定变量和数学关系式经济模型是指对经济现象或过程的一种数学模拟。

建立模型时需要考虑模型中变量的取舍与相互关系形式的设计（线性关系与非线性关系）这两个主要方面，进而把所研究的主要经济因素（表现为经济变量）之间的关系，用适当的数学关系式近似地、简化地表达出来。

5.14（1） Y 对X ，即12ˆi iY b b X =+Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 11/13/17 Time: 20:58 Sample: 1971 1987 Included observations: 17Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.X 0.260878 0.016664 15.65490 0.0000 C38.969073.85635110.10517 0.0000R-squared0.942325 Mean dependent var 96.41176 Adjusted R-squared 0.938480 S.D. dependent var 19.72216 S.E. of regression 4.891751 Akaike info criterion 6.123109 Sum squared resid 358.9385 Schwarz criterion 6.221134 Log likelihood -50.04642 Hannan-Quinn criter. 6.132853 F-statistic 245.0760 Durbin-Watson stat 0.629301Prob(F-statistic) 0.0000009423.0)655.15)(105.10(2609.09690.382==+=∧r x t y t（2）InY 对InX ，即 12ˆi iInY b b InX =+9642.0)090.20)(954.8(ln 5890.04041.1ln 2==+=∧r x t y tDependent Variable: LNY Method: Least Squares Date: 11/13/17 Time: 21:40 Sample: 1971 1987 Included observations: 17Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 1.404051 0.156813 8.953649 0.0000 LNX0.5889650.02931720.08981 0.0000R-squared0.964166 Mean dependent var 4.547848 Adjusted R-squared 0.961777 S.D. dependent var 0.213165 S.E. of regression 0.041675 Akaike info criterion -3.407698 Sum squared resid 0.026052 Schwarz criterion -3.309673 Log likelihood 30.96543 Hannan-Quinn criter. -3.397954 F-statistic 403.6007 Durbin-Watson stat 0.734161Prob(F-statistic)0.000000（3），即 12i iDependent Variable: LNY Method: Least Squares Date: 11/13/17 Time: 21:42 Sample: 1971 1987 Included observations: 17Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 3.931578 0.046430 84.67764 0.0000 X0.0027990.00020113.94972 0.0000R-squared0.928433 Mean dependent var 4.547848 Adjusted R-squared 0.923662 S.D. dependent var 0.213165 S.E. of regression 0.058896 Akaike info criterion -2.715956 Sum squared resid 0.052031 Schwarz criterion -2.617930 Log likelihood 25.08562 Hannan-Quinn criter. -2.706212 F-statistic 194.5946 Durbin-Watson stat 0.529132Prob(F-statistic) 0.0000009284.0)950.13)(678.84(0028.09316.3ln 2==+=∧r X t y t（4），即 12i iDependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 11/13/17 Time: 21:43 Sample: 1971 1987 Included observations: 17Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -192.9661 16.38000 -11.78059 0.0000 LNX54.212573.06227817.70335 0.0000R-squared0.954325 Mean dependent var 96.41176 Adjusted R-squared 0.951280 S.D. dependent var 19.72216 S.E. of regression 4.353186 Akaike info criterion 5.889824 Sum squared resid 284.2535 Schwarz criterion 5.987849 Log likelihood -48.06350 Hannan-Quinn criter. 5.899568 F-statistic 313.4086 Durbin-Watson stat 0.610822Prob(F-statistic) 0.0000009542.0)703.17)(781.11(ln 2126.549661.1922=−=+−=∧r X t Y t解：1.XY∆∆=1ˆβ斜率说明X 每变动一个单位，Y 的绝对变动量；2. E XX Y Y =∆∆=//ˆ1β斜率便是弹性系数； 3. XY Y ∆∆=/ˆ1β斜率表示X 每变动一个单位，Y 的均值的瞬时增长率； 4,. XX Y/ˆ1∆∆=β斜率表示X 的相对变化对Y 的绝对量的影响。

经济计量学精要第四版课后练习题含答案前言经济计量学是运用数学和统计方法研究经济现象及其规律的一门学科。

经济计量学精要第四版是经济计量学的入门教材，本文将为各位读者提供该教材课后练习题及答案，帮助读者更好地掌握该门学科。

第一章经济计量学基础选择题1.什么是偏差？A.衡量回归直线的直角离散程度B.已知均值估计总体标准差C.样本中的观测值与其相应总体值之差D.对称分布的方差答案：C2.在经济计量分析中，线性关系是基本关系之一。

下列哪个假设是错误的？A.线性关系是基本关系之一B.线性关系是在整个取值区间内成立的C.在一些情况下线性关系只在某一特定范围内成立D.线性方程存在可比较的斜率答案：B填空题1.在经验研究中，一般采用______________式估计总体参数。

答案：样本2.如果增加自变量个数，再加上满足一定条件，使得求出的参数估计仍有标准正态分布的概率较大，这就是多元_____________中的问题。

答案：线性回归第二章单一线性回归模型选择题1.在单一线性回归中，为使OLS估计量无偏，必须假定误差项都等于____。

A.正态分布B.泊松分布C.自变量D.零答案：D2.投资量与利息率之间可能存在一种哪种关系？A.负向线性关系B.正向线性关系C.非线性关系D.都不正确答案：B填空题1.在单一线性回归模型中，因变量和自变量之间需要满足线性关系，使散点图大致呈现出一个______________。

答案：直线趋势2.单一线性回归模型的OLS估计量被定义为将所有预测误差的平方之和最小化得来的样本_______________。

答案：回归方程第三章多元线性回归模型选择题1.当模型自变量与因变量的简单相关系数大于0.7时，发生的问题是什么？A.多重共线性B.异方差性C.自相关D.标准误增大答案：A2.关于多解释变量线性回归模型，下列哪个描述是错误的？A.利用OLS估计法估计各个参数的估计值B.OLS含有多个系数，这些系数代表因变量特定解释变量的影响。

第2章双变量回归分析：一些基本思想2.1 复习笔记考点一：总体回归函数相关概念★★★★1．条件期望函数（CEF）条件期望值E（Y|X i）是关于X i的一个函数，其中X i是X的某个给定值，用符号表示：E（Y|X i）＝f（X i）。

该式也被称为条件期望函数（CEF）或总体回归函数（PRF），或简称为总体回归（PR），表明在给定X i下Y的分布的（总体）均值与X i有函数关系。

2．线性总体回归函数假定总体回归函数E（Y|X i）是系数的线性函数，表达为：E（Y|X i）＝β1＋β2X i。

其中β1和β2为未知但却固定的参数，称为回归系数；β1和β2也分别称为截距和斜率系数。

方程本身则称为线性总体回归函数，或简称线性总体回归。

3．“线性”的含义（1）对变量为线性Y的条件期望值是X i的线性函数。

从几何意义上说，这时回归曲线是一条直线。

（2）对参数为线性Y的条件期望E（Y|X i）是参数β的一个线性函数，X和Y都可以以任何形式存在（二次项、对数等）。

本书中所有的“线性回归”总是指对参数β为线性的一种回归（即参数只以它的一次方出现）。

4．PRF的随机设定（1）随机误差项个别的Y i围绕它的期望值的离差为：u i＝Y i－E（Y|X i），其中离差u i是一个不可观测的可正可负的随机变量，称为随机干扰项或随机误差项。

解释方程Y i＝E（Y|X i）＋u i，给定X i水平，Y i可表示为两个成分之和：E（Y|X i）被称为系统性或确定性成分；u i为随机或非系统性成分。

（2）随机误差项的条件均值方程Y i＝E（Y|X i）＋u i的两边取期望，得到：E（Y i|X i）＝E[E（Y|X i）|X i]＋E（u i|X i）＝E（Y|X i）＋E（u i|X i）因为E（Y i|X i）＝E（Y|X i），则E（u i|X i）＝0。

5．随机干扰项的意义不将随机误差项清晰地引进模型中的原因：（1）理论的含糊性；（2）数据的欠缺；（3）核心变量与周边变量；（4）人类行为的内在随机性；（5）糟糕的替代变量；（6）节省原则；（7）错误的函数形式。

古扎拉蒂经济计量学精要第四版笔记和课后习题答案内容第1章经济计量学的特征及研究范围1.1 复习笔记一、什么是经济计量学经济计量学是利用经济理论、数学、统计推断等工具对经济现象进行分析的一门社会科学。

经济计量学运用数理统计学分析经济数据，对构建于数理经济学基础之上的模型进行实证分析，并得出数值结果。

二、为什么要学习经济计量学经济计量学涉及经济理论、数理经济学、经济统计学（即经济数据）以及数理统计学。

然而，它又是一门有独立研究方向的学科，原因如下：1．经济理论所提出的命题和假说，多以定性描述为主。

但是，经济理论本身却无法定量测度这两个变量之间的强度关系，经济计量学家的任务就是提供这样的数值估计。

经济计量学依据观测或试验，对大多数经济理论给出经验解释。

2．数理经济学主要是用数学形式或方程（或模型）描述经济理论，而不考虑对经济理论的测度和经验验证。

而经济计量学主要关注的却是对经济理论的经验验证。

经济计量学家通常采用数理经济学家提出的数学模型，只不过是把这些模型转换成可以用于经验验证的形式。

3．经济统计学主要涉及经济数据的收集、处理、绘图、制表。

经济统计学家的工作是收集GDP、失业、就业、价格等数据，而不是利用这些数据来验证经济理论。

但这些数据恰恰是经济计量分析的原始数据。

虽然数理统计学提供了许多分析工具，但由于经济数据独特的性质（大多数经济数据的生成并非可控试验的结果），经济计量学经常需要使用特殊方法。

三、经济计量学方法论1建立一个理论假说首先要了解经济理论对这一问题是怎样阐述的，然后是对这个理论进行验证。

2收集数据一般来说，有三类数据可用于实证分析：（1）时间序列数据：时间序列数据是按时间跨度收集得到的。

比如GDP、失业、就业、货币供给、政府赤字等，这些数据是按照规则的时间间隔收集得到的。

这些数据可能是定量的，也可能是定性的。

（2）截面数据：截面数据是指一个或多个变量在某一时点上的数据集合。

例如美国人口调查局每十年进行的人口普查。

第1章绪论1.1 复习笔记一、计量经济学1．计量经济学计量经济学，又称经济计量学，是由经济理论、统计学和数学结合而成的一门经济学的分支学科，其研究内容是分析经济现象中客观存在的数量关系。

2．计量经济学模型（1）模型分类模型是对现实生活现象的描述和模拟。

根据描述和模拟办法的不同，对模型进行分类，如表1-1所示。

表1-1 模型分类（2）数理经济模型和计量经济学模型的区别①研究内容不同数理经济模型的研究内容是经济现象各因素之间的理论关系，计量经济学模型的研究内容是经济现象各因素之间的定量关系。

②描述和模拟办法不同数理经济模型的描述和模拟办法主要是确定性的数学形式，计量经济学模型的描述和模拟办法主要是随机性的数学形式。

③位置和作用不同数理经济模型可用于对研究对象的初步研究，计量经济学模型可用于对研究对象的深入研究。

3．计量经济学的内容体系（1）根据所应用的数理统计方法划分广义计量经济学根据所应用的数理统计方法包括回归分析方法、投入产出分析方法、时间序列分析方法等；狭义计量经济学所应用的数理统计方法主要是回归分析方法。

需要注意的是，通常所述的计量经济学指的是狭义计量经济学。

（2）根据内容深度划分初级计量经济学的主要研究内容是计量经济学的数理统计学基础知识和经典的线性单方程计量经济学模型理论与方法；中级计量经济学的主要研究内容是用矩阵描述的经典的线性单方程计量经济学模型理论与方法、经典的线性联立方程计量经济学模型理论与方法，以及传统的应用模型；高级计量经济学的主要研究内容是非经典的、现代的计量经济学模型理论、方法与应用。

（3）根据研究目标和研究重点划分理论计量经济学的主要研究目标是计量经济学的理论与方法的介绍与研究；应用计量经济学的主要研究目标是计量经济学模型的建立与应用。

理论计量经济学的研究重点是理论与方法的数学证明与推导；应用计量经济学的研究重点是建立和应用计量模型处理实际问题。

（4）根据兴起时间划分图1-1 根据兴起时间划分计量经济学的内容体系如图1-1所示，以20世纪70年代作为经典计量经济学和非经典计量经济学的划分时间节点。

第6章 自相关6.1 复习笔记考点一：什么是自相关 ★★★1．自相关的概念自相关又称序列相关，是指总体回归模型的随机误差项u i 之间存在相关关系的一种现象。

在古典假定中假设随机误差项是无自相关的，即：Cov （u i ，u j ）＝E （u i u j ）＝0（i ≠j ）。

如果该假定不能满足，就称u i 与u j 存在自相关，即不同观测点上的误差项彼此相关。

自相关系数可用来表示自相关的程度。

随机误差项u t 与滞后一期的u t －1的自相关系数ρ的计算公式为：1nt t u uρ-=∑式中u t －1是u t 滞后一期的随机误差项，因此上式计算的自相关系数ρ称为一阶自相关系数。

自相关系数ρ的取值范围为－1≤ρ≤1。

如果ρ＜0，则u t 与u t －1间存在负相关关系；如果ρ＞0，则u t 与u t －1间存在正相关关系；如果ρ＝0，则u t 与u t －1不相关。

2．自相关产生的原因（见表6-1）表6-1 自相关产生的原因自相关关系主要存在于时间序列数据中，但是在横截面数据中也可能会出现，通常称横截面数据中出现的自相关为空间自相关。

多数经济时间序列在较长时间内都表现为上升或下降的趋势，因此大多表现为正自相关。

但就自相关本身而言，既有正相关也有负相关。

3．自相关的表现形式（1）一阶自相关随机误差项的一阶自相关形式为：u t＝ρu t－1＋v t（－1＜ρ＜1）。

其中，ρ为自相关系数；v t为满足古典假定的误差项，即E（v t）＝0，Var（v t）＝σ2，Cov（v t，v t＋s）＝0，s ≠0。

一阶自回归形式记为AR（1），相应的式中的ρ称为一阶自相关系数。

（2）m阶自相关如果一阶自相关中的随机误差项v t是不满足古典假定的误差项，即v t中包含有u t的成分，如包含有u t－2，…，u t－m的影响，则需将u t－2，…，u t－m包含在回归模型中，即：u t＝ρ1u t －1＋ρ2u t －2＋…＋ρm u t －m ＋v t 。