计量经济学

计量经济学名词解释1、计量经济学计量经济学是一个分支学科，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，统计学，经济理论和数学这结合便构成了计量经济学。

2、计量经济学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。

3、解释变量影响被解释变量的因素或因子，是原因变量，记为“X”.4、被解释变量结果变量称为被解释变量，记为“Y”。

5、结构分析结构分析是对经济现象中变量之间相互关系的研究。

所采用的主要方法是弹性分析、乘数分析与比较静力分析。

6、时间序列数据按照时间先后顺序排列的统计数据，又称为纵向数据。

7、截面数据一批发生在同一时间截面上的调查数据，又称横向数据。

8、平行数据（面板数据）时间序列数据与截面数据的合成体，又称面板数据。

9、回归分析回归分析是研究一个变量关于另一个（些）变量的依赖关系的计算方法和理论。

10、随机误差项被解释变量数值与其条件期望之间的离差，是一个不可观测的随机变量，称为随机误差项，或随机干扰项。

11、最小二乘法通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。

12、最佳线性无偏估计量拥有有限样本性质或小样本性质这类性质的估计量，称为最佳线性无偏估计量。

13、拟合优度是SRF对样本观测值的拟合程度，即样本回归直线与观测散点之间的紧密程度。

14、方程显著性检验对所有被解释变量与解释变量之间的线性关系在总体上是否显著成立做出推断的检验。

15、变量显著性检验是对模型中某一个具体的解释变量X与被解释变量Y之间的线性关系在总体上是否显著成立做出判断，换言之，是考察所选择的X在总体上是否对Y有显著的线性影响。

16、最小样本容量是指从最小二乘原理和最大似然原理出发，欲得到参数估计量，不管其质量如何，所要求的样本容量的下限。

17、满足基本要求的样本容量当n≥30或者至少n≥3(k+1)时，才能说满足模型估计的基本要求。

18、需求函数的零阶齐次性当所有商品价格和消费者货币支出总额按照同一比例变动时，需求量保持不变，这就是所谓的消费者无货币幻觉。

计量经济学（第四版）习题参考答案潘省初第一章 绪论1.1 试列出计量经济分析的主要步骤。

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 计量经济模型中为何要包括扰动项?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。

1.3什么是时间序列和横截面数据? 试举例说明二者的区别。

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估计量和估计值有何区别？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请用例2.2中的数据求北京男生平均身高的99％置信区间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。

1、完全共线性：对于多元线性回归模型，其基本假设之一是解释变量1x ，2x ，…，k x 是相互独立的，如果存在02211=+++ki k i i x c x c x c ，i=1，2，…，n ，其中c 不全为0，即某一个解释变量可以用其他解释变量的线性组合表示，则称为完全共线性。

2、虚假序列相关：由于随机干扰项的序列相关往往是在模型设定中遗漏了重要的解释变量或对模型的函数形式设定有误时而导致的序列相关。

3、残差项：是指对每个样本点，样本观测值与模型估计值之间的差值。

4、多重共线性：在经典回归模型中总是假设解释变量之间是相互独立的。

如果某两个或多个解释变量之间出现了相关性，则称为多重共线性。

5、无偏性：是指参数估计量的均值（期望）等于模型的参数值。

6、工具变量：是在模型估计过程中被作为工具使用，以替代模型中与随机误差项相关的随机解释变量的变量。

7、结构分析：经济学中所说的结构分析是指对经济现象中变量之间关系的研究。

8、虚假回归（伪回归）：如果两列时间序列数据表现出一致的变化趋势（非平稳），即它们之间没有任何经济关系，但进行回归也会表现出较高的可决系数。

9、异方差性：即相对于不同的样本点，也就是相对于不同的解释变量观测值，随机干扰项具有不同的方差。

10、计量经济学：它是经济学的一个分支学科，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。

11、计量经济学模型：揭示经济活动中各种因素之间的定量关系，用随机性的数学方程加以描述。

12、截面数据：是一批发生在同一时间截面上的数据。

13、回归分析：是研究一个变量关于另一个（些）变量的依赖关系的计算方法和理论，其目的在于通过后者的已知和设定值，去估计和（或）预测前者的（总体）均值。

14、随机误差项：观察值围绕它的期望值的离差就是随机误差项。

15、最佳线性无偏估计量（高斯-马尔可夫定理）：普通最小二乘估计量具有线性性、无偏性和有效性等优良性质，是最佳线性无偏估计量，这就是著名的高斯-马尔可夫定理。

计量经济学重点知识整理计量经济学是经济学中重要的一个分支，主要研究经济现象和经济理论的数理化方法。

本文将整理计量经济学中的重点知识，帮助读者系统地理解和掌握这门学科。

一、计量经济学简介计量经济学是运用统计方法和经济模型对经济问题进行定量分析的学科。

它利用数理统计学的工具，根据经济理论和实证研究的需要，对经济现象进行测度和解释。

计量经济学方法的特点是同时考虑了外生性和内生性变量之间的关系，能够揭示其中的因果关系。

二、计量经济学的基本原理1. 线性回归模型线性回归模型是计量经济学中最基本的模型之一，用于描述因变量与自变量之间的线性关系。

常见的线性回归模型有简单线性回归模型和多元线性回归模型。

对于简单线性回归模型，可以通过最小二乘法估计模型参数，求得最佳拟合曲线。

而多元线性回归模型则通过矩阵运算推导出参数的估计公式。

2. 假设检验在计量经济学中，假设检验是一种重要的统计方法，用于验证经济理论的假设。

常见的假设检验包括 t 检验、F 检验和卡方检验等。

通过构建原假设和备择假设，并计算相应的统计量，可以对经济理论提出的假设进行检验，从而得出结论。

3. 时间序列分析时间序列分析是计量经济学中的一个重要分支，用于研究随时间变化的经济现象。

常见的时间序列分析方法包括自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）的计算，以及平稳性检验、白噪声检验、单位根检验等。

这些方法可以帮助我们了解时间序列数据的性质，并进行有效的预测。

4. 面板数据分析面板数据是计量经济学中常用的一种数据类型，指同一时期内多个个体或单位的多个观测数据。

面板数据分析方法可以更好地解决普通截面数据和时间序列数据的缺陷，提高分析的效果。

常见的面板数据模型包括固定效应模型和随机效应模型，通过估计模型参数，可以得到各个因素对经济变量的影响。

三、计量经济学的应用领域1. 消费者行为分析计量经济学方法可以应用于消费者行为的分析，通过对消费者支出和收入等因素的测度和分析，揭示消费者行为背后的规律。

计量经济学试题与答案一、选择题（每题5分，共25分）1. 以下哪个选项是计量经济学的基本任务？A. 建立经济模型B. 进行经济预测C. 分析经济现象的规律性D. 所有以上选项答案：D2. 以下哪个方法不属于计量经济学的研究方法？A. 最小二乘法B. 最大似然法C. 线性规划D. 广义矩估计答案：C3. 在线性回归模型中，以下哪个选项表示随机误差项的方差？A. σ²B. μC. εD. β答案：A4. 在计量经济学模型中，以下哪个选项表示解释变量与被解释变量之间的关系？A. 相关性B. 因果关系C. 联合分布D. 条件分布答案：B5. 在实证研究中，以下哪个选项可以用来检验模型的稳定性？A. 残差分析B. 异方差性检验C. 单位根检验D. 联合检验答案：C二、填空题（每题5分，共25分）1. 计量经济学是一门研究______、______和______的科学。

答案：经济模型、经济数据、经济预测2. 最小二乘法的原理是使______的平方和最小。

答案：回归残差3. 在线性回归模型中，回归系数的估计值是______的线性函数。

答案：解释变量4. 异方差性检验的方法有______检验、______检验和______检验。

答案：Breusch-Pagan检验、White检验、Goldfeld-Quandt检验5. 在实证研究中，单位根检验的目的是检验______。

答案：时间序列数据的平稳性三、计算题（每题20分，共40分）1. 设线性回归模型为：Y = β0 + β1X + ε，其中Y表示被解释变量，X表示解释变量，ε表示随机误差项。

给定以下数据：Y: 2, 3, 4, 5, 6X: 1, 2, 3, 4, 5求：回归系数β0和β1的估计值。

答案：首先，计算X和Y的均值：X̄ = (1 + 2 + 3 + 4 + 5) / 5 = 3Ȳ = (2 + 3 + 4 + 5 + 6) / 5 = 4然后，计算回归系数β1的估计值：β1̄= Σ[(Xi - X̄)(Yi - Ȳ)] / Σ[(Xi - X̄)²]= [(1-3)(2-4) + (2-3)(3-4) + (3-3)(4-4) + (4-3)(5-4) + (5-3)(6-4)] / [(1-3)² + (2-3)² + (3-3)² + (4-3)² + (5-3)²]= 4 / 10= 0.4最后，计算回归系数β0的估计值：β0̄ = Ȳ - β1̄X̄= 4 - 0.4 3= 2.2所以，回归系数β0和β1的估计值分别为2.2和0.4。

计量经济学的方法
计量经济学是研究经济现象和经济政策的一种方法，它主要利用数理统计学和经济理论来分析和评估经济问题。

计量经济学的方法包括以下几个方面：
1. 建立经济模型：计量经济学通常从建立经济模型开始，通过建立一定的假设和框架来描述经济现象，并对经济变量之间的关系进行定量分析。

2. 数据收集和处理：计量经济学依靠可量化的数据来分析经济问题，因此数据的收集和处理是非常重要的一步。

这包括选择合适的样本和时间范围，以及对数据进行清洗和转换，使其适合进行统计分析。

3. 统计推断：计量经济学依赖于统计方法来进行推断和判断。

通过使用统计学的方法，如假设检验、置信区间和回归分析等，计量经济学可以得出关于经济变量之间关系的结论。

4. 回归分析：回归分析是计量经济学中最常用的方法之一。

它可以用来研究因变量和自变量之间的关系，并通过计算回归系数来评估这种关系的强度和方向。

通过回归分析，我们可以对经济变量之间的因果关系进行检验。

5. 自然实验：在某些情况下，计量经济学可以利用已有的自然实验来进行研究。

这些自然实验是由外部因素引起的经济变化或政策变化，可以用来评估这些变化对经济现象的影响。

总之，计量经济学的方法是以数理统计学和经济理论为基础，通过建立经济模型、收集和处理数据、进行统计推断和回归分析等手段，来研究经济现象和评估经济政策。

量经济学题库一、单项选择题（每小题1分）1．计量经济学是下列哪门学科的分支学科（C）。

A．统计学B．数学C．经济学D．数理统计学2．计量经济学成为一门独立学科的标志是（B）。

A．1930年世界计量经济学会成立B．1933年《计量经济学》会刊出版C．1969年诺贝尔经济学奖设立D．1926年计量经济学（Economics）一词构造出来3．外生变量和滞后变量统称为（D）。

A．控制变量B．解释变量C．被解释变量D．前定变量4．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5．同一统计指标，同一统计单位按时间顺序记录形成的数据列是（C）。

A．时期数据B．混合数据C．时间序列数据D．横截面数据6．在计量经济模型中，由模型系统内部因素决定，表现为具有一定的概率分布的随机变量，其数值受模型中其他变量影响的变量是（）。

A．内生变量B．外生变量C．滞后变量D．前定变量7．描述微观主体经济活动中的变量关系的计量经济模型是（）。

A．微观计量经济模型B．宏观计量经济模型C．理论计量经济模型D．应用计量经济模型8．经济计量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9．下面属于横截面数据的是（）。

A．1991－2003年各年某地区20个乡镇企业的平均工业产值B．1991－2003年各年某地区20个乡镇企业各镇的工业产值C．某年某地区20个乡镇工业产值的合计数D．某年某地区20个乡镇各镇的工业产值10．经济计量分析工作的基本步骤是（）。

A．设定理论模型→收集样本资料→估计模型参数→检验模型B．设定模型→估计参数→检验模型→应用模型C．个体设计→总体估计→估计模型→应用模型D．确定模型导向→确定变量及方程式→估计模型→应用模型11．将内生变量的前期值作解释变量，这样的变量称为（）。

计量经济学的基本原理和应用范围计量经济学是经济学的一个分支，它通过数学和统计方法来研究经济现象。

计量经济学的基本原理包括数学和统计学的理论基础，以及经济学原理的应用。

计量经济学的应用范围非常广泛，可以用来研究消费者行为、生产成本、市场竞争、货币政策等经济问题。

一、计量经济学的基本原理1.数学和统计学的理论基础计量经济学的数学和统计学的理论基础，主要包括微积分、线性代数、概率论、数理统计等学科。

这些学科为计量经济学的分析提供了必要的数学和统计理论方法，例如回归分析、时间序列分析、方差分析等方法。

2.经济学原理的应用计量经济学的经济学原理应用主要包括货币经济学、宏观经济学、微观经济学和国际贸易等方面。

这些经济学原理可以帮助计量经济学研究者理解和解释市场现象、预测市场变化，进而做出正确的政策决策。

二、计量经济学的应用范围1.消费者行为计量经济学可以用来研究消费者行为，例如价格弹性、需求曲线、消费者剩余等问题。

这些研究结果对企业制定价格策略、产品策略、营销策略等方面有着极为重要的指导作用。

2.生产成本计量经济学可以用来研究生产成本的结构、规律和变化等问题。

通过对生产成本的研究，企业可以更加科学地制定生产计划和生产成本控制策略，提高生产效率和经济效益。

3.市场竞争计量经济学可以用来研究市场竞争的形式、机制和效果等问题。

通过对市场竞争的研究，可以预测市场变化趋势，帮助企业做出市场准备和应对措施，提高市场竞争力。

4.货币政策计量经济学可以用来研究货币供应、利率决策、通货膨胀等方面的问题。

这些研究可以帮助政府、金融机构和企业了解货币政策的实际效果，制定适当的货币政策措施，保持经济稳定。

5.国际贸易计量经济学可以用来研究国际贸易的贸易自由化、国际收支平衡等问题。

这些研究可以帮助政府、企业和研究机构了解国际贸易的趋势和规律，制定相应的国际贸易政策和国际竞争策略，提高国际竞争力。

总之，计量经济学作为经济学的一个重要分支，有着广泛的应用范围和重要的实践价值。

计量经济学主要公式1. 简介计量经济学是一门研究经济现象的定量分析方法。

在计量经济学中，有许多重要的公式被广泛应用于经济数据的分析和解释。

本文将介绍计量经济学中的一些主要公式，并对其进行解释和应用。

2. 最小二乘法估计最小二乘法估计是计量经济学中最常用的估计方法之一。

它用于确定数据之间的线性关系，并找到使得预测值与真实值之间的平方差最小化的最佳拟合线。

最小二乘法估计的公式如下：Y = β0 + β1X + ε其中，Y表示因变量，X表示自变量，β0和β1是待估计的参数，ε表示误差项。

最小二乘法估计的目标是最小化误差项的平方和，即使得∑ε^2最小化。

3. 弹性系数弹性系数是衡量变量之间相互影响程度的指标。

在计量经济学中，弹性系数经常被用来衡量因变量对自变量的变化的敏感度。

常见的弹性系数有价格弹性、收入弹性等。

弹性系数的计算公式如下：E = (ΔY / Y) / (ΔX / X)其中，E表示弹性系数，ΔY表示因变量的变化量，ΔX表示自变量的变化量，Y表示因变量的原始值，X表示自变量的原始值。

弹性系数的绝对值越大，表示变量之间的相互影响越大。

4. 汇总函数汇总函数用于描述宏观经济关系中的总量变量之间的关系。

计量经济学中常用的汇总函数包括线性汇总函数和非线性汇总函数。

线性汇总函数的一般形式如下：Y = a + b1X1 + b2X2 + ... + bnXn其中，Y表示因变量，X1、X2、…、Xn表示自变量，a表示截距，b1、b2、…、bn表示回归系数。

线性汇总函数可以用于宏观经济模型的建立和政策分析。

5. 假设检验假设检验是计量经济学中用于检验统计推断的一种方法。

通过对样本数据进行分析，假设检验可以判断统计推断是否具有显著性。

常用的假设检验有t检验、F检验等。

假设检验的一般步骤包括建立原假设和备择假设、计算检验统计量、确定临界值和进行推断。

假设检验的结果通常用p值来表示。

6. 时间序列分析时间序列分析是计量经济学中研究时间序列数据的方法。

OLS估计法：指根据使估计的剩余平方和最小的原则来确定样本回归函数的方法不完全多重共线性：在实际经济活动中，多个解释变量之间存在多重共线性问题，但解释变量之间的线性关系是近似的，而不是完全的差分法：是克服序列相关性的有效方法，它是将原计量经济学模型变换为差分模型后再进行OLS估计，分为一阶差分法和广义差分法残差项：是一随机变量，是针对样本回归函数而言的。

残差平方和：用RSS表示：度量实际值与拟合值之间的差异，是由除解释变量以外的其他因素引起的被解释变量变化的部分多重共线性：指多个解释变量间存在线性相关的情形。

如果存在完全的线性相关性，则模型的参数就无法求出，OLS回归无法进行。

多元线性回归模型：在现实经济活动中往往存在一个变量受到其他多个变量的影响的现象，表现为在线性回归模型中有多个解释变量，这样的模型成为多元线性回归模型，多元指多个变量。

动态模型：含有滞后解释变量的模型，又称动态模型分布滞后模型：如果滞后变量模型中没有滞后被解释变量，仅有解释变量X的当期值及其若干期的滞后值，则成为分布滞后模型。

广义最小二乘法：（GLS）是最具有普遍意义的最小二乘法，可用来处理模型存在异方差或序列相关时的估计问题估计量的标准差：度量一个变量变化大小的测量值。

回归系数：回归模型中βo，β1等未知但却是固定的参数。

回归分析：研究一个变量关于另一个（些）变量的依赖关系的计算方法和理论。

回归平方和：用ESS表示：度量由解释变量变化引起的被解释变量的变化部分。

建立计量经济学模型的步骤:(1)理论模型的设计(2)样本数据的收集(3)模型参数的估计(4)模型的检验。

结构式模型：根据经济理论和行为规律建立的描述经济变量之间直接关系结构的计量经济学方程系统统称为结构式模型。

间接最小二乘法：先对关于内生解释变量的简化式方程采用普通最小二乘法估计简化式参数，得到简化式参数估计量，然后通过参数关系体系，计算得到的结构式参数的估计量，这种方法称为间接最小二乘法简化式模型：将联立方程计量经济学模型的每个内生变量表示成所有先决变量和随机干扰项的函数，即用所有先决变量作为每个内生变量的解释变量，所形成的模型称为简化式模型联合假设检验：是相对于单个假设检验来说的，指假设检验中的假设有多个，不止一个。

假定3>2，其几何意义：
问题：
虚拟变量为何只选“0”, ‘1“，选择0，1，2 等 可以吗
同一种属性，两个变量能够表示几种状态？ 思考，如果在模型中引入季节效应？月份效应？
（3）多个虚拟变量的引入——多种因素
例：研究学历（本科及以上，本科以下），性别（男、女）对员工工资的 影响。
在例1基础上，再引入代表学历的虚拟变量D2：
离散选择模型（离散被解释变量）
D （2）多个虚拟变量的设定和引入 0 女职工本科以上学历的平均薪金：
本科以下
当回归模型有截距项时，只能引入 m-1 个虚拟变量
注意:加法方式引入虚拟变量，考察了截距的不同。
交互作用的引入方法：在模型中引入相关变量的乘积。
反映性别的虚拟变量可取为： 女职工本科以下学历的平均薪金：
几何意义：
•两个函数有相同的斜率，说明男女职工平均薪金对工龄的变 化率是一样的。
•如果2>0，表明两个函数截距不相同，且男职工平均薪金比 女职工高，两者平均薪金水平相差2。 •如果2<0，表明两个函数截距不相同，且男职工平均薪金比女 职工低，两者平均薪金水平相差2。 •如果2＝0，表明两个函数截距相同，即男职工，女职工的平
均薪金没有显著差异。
可以通过传统的回归检验，对2的统计显著性进行 检验，以判断企业男女职工的平均薪金水平是否有 显著差异。
2
0
（2）多个虚拟变量的设定和引入
——一种因素多种状态（水平）：
例：研究收入和教育水平（分为高，中，低三类）对个人保健支出的影响。
教育水平考虑三个层次：
低学历：高中以下，
中等学历：高中，及大中专 高学历：大学及其以上。
2、基本概念
定量因素——可直接测度，数值性的因素 定性因素——属性因素，表征某种属性存在

基础计量经济学什么是计量经济学计量经济学是经济学的一个分支，主要研究经济现象和经济理论之间的关系。

它运用数学和统计学的方法来解决经济问题，通过对经济数据的收集、整理和分析，揭示经济现象的规律和原因。

计量经济学的研究对象包括经济增长、劳动力市场、消费行为、投资决策等方面。

通过建立经济模型和进行实证分析，计量经济学可以帮助我们理解经济现象背后的机制，并为经济政策的制定提供依据。

计量经济学的基本原理1. 经济模型经济模型是计量经济学的基础，它是对经济现象和经济理论的简化和抽象。

经济模型通常包括决策者的行为假设、市场机制和均衡条件等要素。

通过建立经济模型，我们可以对经济现象进行定量分析，预测和评估不同政策的效果。

2. 数据收集和整理在计量经济学中，数据的收集和整理是非常重要的一步。

我们需要收集与研究对象相关的数据，并对数据进行清洗和整理，以确保数据的质量和可用性。

常用的数据来源包括统计局、调查问卷、实验室实验等。

3. 变量的测量和定义在计量经济学中，我们需要对研究对象的变量进行测量和定义。

变量的测量可以通过直接观察、问卷调查、实验等方式进行。

变量的定义需要准确明确，以确保研究的可靠性和有效性。

4. 统计分析方法统计分析是计量经济学的核心工具之一。

通过统计分析，我们可以从数据中提取有用的信息，并对经济现象进行定量描述。

常用的统计分析方法包括描述统计、回归分析、时间序列分析等。

5. 假设检验假设检验是计量经济学中的一项重要技术。

通过假设检验，我们可以判断经济模型是否能够解释观察到的现象。

假设检验的过程包括提出假设、选择适当的统计检验方法、计算检验统计量和判断是否拒绝原假设等。

计量经济学的应用计量经济学在实际应用中有着广泛的应用。

以下是一些常见的应用领域：1. 政策评估计量经济学可以帮助评估不同政策的效果。

例如，我们可以通过回归分析来评估某项政策对经济增长的影响，或者评估某项教育政策对学生成绩的影响。

这些评估结果可以为政府制定政策提供参考。

一、名词解释53分=15分斜体表明仅供参考计量经济学：以经济理论和经济数据的事实为依据,运用数学和统计学的方法,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;最小二乘法：指在满足古典假设的条件下,用使估计的剩余平方和最小的原则确定样本回归函数的方法,简称OLS随机扰动项：总体回归函数中,各个Y值与条件期望的Y值的偏差,又称随机误差项;是代表那些对Y有影响但又未纳入模型的诸多因素的影响;总体回归函数：在给定解释变量Xi 条件下,总体被解释变量Yi的期望轨迹,函数式表示为EYi∣Xi=fXi=β0+β1Xi样本回归函数：在总体中抽取若干个样本构成新的总体,然后在新的总体下,给定解释变量Xi,被解释变量Yi 的期望轨迹,函数式表示为EYi∣Xi=Yi^= β^+β1^Xi系数显着性检验:t检验对回归系数对应的解释变量是否对被解释变量有显着影响的统计学检验方法方程显着性检验:F检验对模型的被解释变量与所有解释变量之间的线性关系在整体上是否显着的统计学检验方法高斯-马尔可夫定理：在古典假设的条件下,OLS估计量是总体参数的最佳线性无偏估计量,即BULE;拟合优度：为说明多元线性回归模型中对观测值的拟合情况,可以考察在Y的总变差中能由解释变量所解释的那部分变差的比重,即回归平方和与总体平方和的比值,R2=ESS/TSS=1-RSS/TSS.调整的可决系数:是一个用于描述多个解释变量对被解释变量的联合影响程度的统计量,相对可决系数而言,克服了随解释变量的增加而变大的缺陷;表达式为R—2=1-n-1RSS/n-kTSS多重共线性:指解释变量之间存在的完全或近似的线性关系异方差：模型中随机误差项不再满足经典假设的同方差假定,其方差随观测个体的变化而变化,即Dεi =σi2加权最小二乘法：在拟合存在异方差的模型中,对不同的σi 2区别对待重小轻大原则,构造权数Wi=1/σi2,根据最小二乘原理,使加权的残差平方和最小,从而估计参数,这种求解参数估计式的方法为加权最小二乘法;自相关：又称序列相关,是指在总体回归模型的随机误差项ui 之间存在相关关系就,即covui,uj≠0.i≠j判断题101分=10分1、随机误差项ui 与残差项ei是一回事; 乂2、总体回归函数给出了对应于每一个自变量的因变量的值; 乂3、线性回归模型意味着因变量是自变量的线性函数;乂4、在线性回归模型中,解释变量是原因,被解释变量是结果; √5、在实际中,一元回归没什么用,因为因变量的行为不可能仅由一个解释变量来解释;乂6、尽管有完全的多重共线性,OLS估计量仍然是最优线性无偏估计量;乂7、在高度多重共线的情形中,要评价一个或多个偏回归系数的个别显着性是不可能的;乂8、如果有某一辅助回归显示出高的2iR值,则高度共线性的存在是肯定无疑的了; √9、变量的两两高度相关并不表示高度多重共线性; 乂10、如果分析的目的仅仅是预测,则多重共线性是无害的; √11、在多元回归中,根据通常的t检验,每个参数都是统计上不显着的,你就不会得到一个高的2R值;乂12、变量不存在两两高度相关表示不存在高度多重共线性; 乂13、当异方差出现时,最小二乘估计是有偏的和不具有最小方差特性; 乂14、当异方差出现时,常用的t检验和F检验失效; √15、在异方差情况下,通常OLS估计一定高估了估计量的标准差; 乂16、如果OLS回归的残差表现出系统性,则说明数据中有异方差性; √17、如果回归模型遗漏一个重要的变量,则OLS残差必定表现出明显的趋势; √18、在异方差情况下,通常预测失效; √19、当模型存在高阶自相关时,可用D-W 法进行自相关检验; 乂20、当模型的解释变量包括内生变量的滞后变量时,D-W 检验就不适用了; √21、DW 值在0和4之间,数值越小说明正相关程度越大,数值越大说明负相关程度越大;√22、假设模型存在一阶自相关,其他条件均满足,则仍用OLS 法估计未知参数,得到的估计量是无偏的,不再是有效的,显着性检验失效,预测失效; √23、当存在自相关时,OLS 估计量是有偏的,而且也是无效的; 乂 24、消除自相关的一阶差换变换假定自相关系数必须等于－1; 乂25、发现模型中存在误差自相关时,都可以利用差分法来消除自相关; √26、在自回归模型中,由于某些解释变量是被解释变量的滞后变量,如t t t t u y x y +++=-1321βββ 那么杜宾—沃森D —W 检验法不适用; √27、在杜宾—沃森D —W 检验法中,我们假定误差项的方差是同方差; √28、模型t t t u x y ++=21ββ中的2R 与t t t t t v x x y y +-=---)(121β中的2R 不可以直接进行比较; √ 三、汉译英15分 1、Autocorrelation also known asserial correlation, is theof awith itself, in linear regression analysis, if the errors are serially dependent => autocorrelation/serial correlation Likely causes: 1. Omit variable that ought to be included. 2. Misspecification of the functional form. This is most obvious where a straight line is put through a curve of dots. This would clearly show up in plots of residuals. 3. Errors of measurement in the dependent variable. If the errors are not random then the error term will pick up any systematic mistakes. The Problem ：OLS is not the best estimation method.is unbiased, consistent, inefficient It will underestimate the true variance. So the t values will look too good, will reject H0 when it is trueTests ：1. Plot the residuals over time or against a particular variable and see if there is a . Durbin Watson Statistic:Solutions ：increase number of observations specify correctly GLS1、自相关又称序列相关,在线性回归分析中,如果随机误差是连续相关的,自相关是μ1,μ2,…,μn 序列自身的相关; 产生原因：1.忽略了遗漏变量2.函数形式的设定偏误;例如,将本应该是曲线的模型设定为线性曲线的模型,这将会在残差图中明确地表现出来;3.相关变量的处理错误;如果误差不是随机的,那么将会产生系统误差;后果：普通最小二乘法OLS 不是最好的估计方法无偏的,一致的,无效的 它将低估参数估计值的真实方差,从而过高估计t 统计量的值,当H 0为真时,拒绝H 0;检验：1.按照时间顺序或者一个特定的变量绘制回归残差项的图形并且观察是否逐次有规律地变化;检验法解决方法：增大样本容量 准确定义 GLS 广义的最小二乘法回归 2、The econometrics literature focuses on use of the bootstrap in hypothesis testing,which relies on approximation of probabilities in the tails of the distributions of statistics. Other applications are to confidence intervals, estimation of standard errors, and bias education. The bootstrap is straightforward to implement for smooth √N -consistent estimators based on iid samples, though bootstraps with asymptotic refinements are underutilized. Caution is needed in other settings, including non-smooth estimators such as the median, nonparametric estimators, and inference for data that are not iid.计量经济学文献侧重于假设检验中的自举估计方法的使用,它依赖于检验统计量尾部概率分布的近似值;其他的应用是对置信区间,标准误差估计和偏差的评判;通常统计量不是渐进充分的,但对于独立同分布的自举样本,且统计量是光滑√N 一致统计量时,自举估计量较容易实现;,对于样本不是独立同分布或者统计量是非光滑估计量和非参数估计量等其它情形,自举推断较复杂; 3、The Durbin –Watsontest has become so venerable that practitioners often forget the assumptions underlying the test. In particular, the assumptions that 1 the explanatory variables are non-stochastic; 2 the error term follows the normal distribution;3 the regression models do not include the lagged values of the regressand; and 4 only the first-order serial correlation is taken into account are very important for the application of the DW test. It should also be added that a significant DW statistic may not necessarily indicate autocorrelation. Rather, it may be an indication of omission of relevant variables from the model.注：venerable 珍贵的,神圣的；regressand 回归元,在计量经济学中常指被解释变量；normal distribution 正态分布；the first-order serial correlation 一阶自相关；DW检验如此高大上以至于检验人员经常忘记相关的假设检验,特别是,如下假设1被解释变量是非随机的2误差项遵循正态分布3回归模型不包括解释变量的滞后值4在应用DW检验最重要的一点是只考虑一阶自相关;同样应该注意的是,一个重要的DW统计量可能不一定表明自相关关系,而是这个序列模型遗漏了相关变量的一个迹象而已;四、简答题4~5个共20分1、回归分析与相关分析的区别与联系联系：回归分析与相关分析都是研究变量间的统计学课题;回归分析是在相关分析和因果分析的基础上,去研究解释变量对被解释变量的影响,相关分析中相关系数的确定是建立在回归分析的基础上的,二者互相补充、相辅相成;2、经典假设的内容是什么零均值假定；同方差假定；无自相关假定；随机扰动项与解释变量不相关；正态性假定;3、影响随机误差项的主要因素有哪些模型设定误差；变量的观测误差；经济变量的内在随机性；影响因素数据无法取得4、产生多重共线性的背景判断方法处理方法对模型的主要影响产生背景：经济变量之间有共同变化的趋势；模型中包含滞后变量；利用截面数据建立模型；样本数据自身的问题;判断方法：简单相关系数法、方差膨胀因子法、条件系数法、经验法、逐步回归检测法处理方法：增大样本数、剔除变量、岭回归完全多种共线性对模型的影响：参数的估计值不确定；参数估计值的方差无限大;严重多重共线性对模型的影响：参数估计的方差和协方差增大；参数估计的置信区间趋于变大；假设检验容易作出错误的判断；可能造成可决系数R^2较高,F检验的显着性很高,但t检验却可能不显着;5、异方差的影响检测手段补救措施影响：对估计参数的统计特性的影响有参数的OLS估计仍然具有无偏性但是其方差不再是最小的；古典假设下的假设检验即t、F检验不再成立；检测手段：图示法、Glejser检验、Goldfeld-Quanadt检验、White检验、ARGH检验；补救措施：加权最小二乘法、模型对数变换、对模型变换;怀特检验White检验的步骤了解120~121、加权最小二乘法的思想;6、自相关的后果同异方差对估计参数的统计特性的影响有参数的OLS估计仍然具有无偏性但是其方差不再是最小的；古典假设下的假设检验即t、F检验不再成立标准误被低估,t值高估7、DW检验的步骤、五个区域及其应用条件步骤：构建原假设H0：ρ=0；构建统计量DW≈21-ρ^;查DW分布表,得到相应DL和DU;判定模型自相关状态;五个区域：0≤DW≤DL 正相关；DL<DW≤DU不确定；DU<DW<4-DU无自相关；4-DU ≤DW<4-DL不能判定；4-DL≤DW≤4应用条件：解释变量X为非随机的；随机误差项为一阶自回归形式；线性模型的解释变量中不包含滞后的被解释变量；只适用于有常数项的回归模型；数据序列无缺失项;8、在回归模型中,如果模型的随机干扰项无自相关,但是我们错误的判定模型中有一阶自相关,并使用了广义差分模型,将会产生什么后果五、计算分析题2个30分；计算、软件输出结果的分析1、一元线性回归中相关参数估计,比如参数如何求得；R2的相关问题；t、F统计量的表达；标准误的计算;2、Eviews 案例输出结果的解释,主要就是F 值,t 值,R 2值,回归模型式,残差能否反映自相关或者异方差问题类似这些;多重共线性、异方差、自相关的判断 六、证明题一个10分第二章1、OLS 回归线的性质证明 见课本29~30页 1样本回归线通过样本均值2i i i n Y Y Y∧∧-的均值等于实际值Y 的均值3剩余项i e 的均值为零,由最小二乘准则知 4被解释变量i Y ∧与剩余项e i 不相关i ,iY e r ∧∧=因为2222222222222(y x )(x )(y x )x y x x x 0i i i i i i i i i i iiiy e y βββββββ∧∧∧∧∧∧∧∧∧∑=∑-=∑-=∑-∑=∑-∑=, 所以 i ,iY e r ∧=05解释变量i X 与剩余项e i 不相关X ,i i e X r ==由OLS 正规方程式有12()0i i i i i Y X X X e ββ∧∧∑--=∑=,所以 X ,i i e r =02、OLS 估计量的线性、无偏性、有效性的证明 见课本32~34页1线性： 2无偏性： 3有效性。

名词解释：1、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，借助计算机为辅助工具，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。

2、虚拟变量数据：是人为构造的，用来表征政策等定性事实的数据。

3.回归平方和：用ESS 表示，是被解释变量的样本估计值与其平均值的离差平方和。

4、拟和优度检验：指检验模型对样本观测值的拟合程度，用2R 表示，该值越接 近1，模型对样本观测值拟合得越好。

5、偏回归系数：在多元线性回归模型中，回归系数j β（j=1，2，……，k ）表示的是当控制其他解释变量不变的条件下，第j 个解释变量的单位变动对被解释变量平均值的影响，这样的回归系数称为偏回归系数。

6. 多重可决系数：“回归平方和”与“总离差平方和”的比值，用2R 表示。

7、修正的可决系数：用自由度修正多重可决系数2R 中的残差平方和与回归平方和。

8、回归方程的显著性检验（F 检验）：对模型中被解释变量与所有解释变量之间的线性关系在总体上是否显著做出推断。

9、回归参数的显著性检验（t 检验）：当其他解释变量不变时，某个回归系数对应的解释变量是否对被解释变量有显著影响做出推断。

10、正规方程组：指采用OLS 法估计线性回归模型时，对残差平方和关于各参数求偏导，并令偏导数为零后得到的一组方程，其矩阵形式为X X X Y β''= 。

11、多重共线性: 解释变量之间精确的线性关系和解释变量之间近似的线性关系。

12、完全的多重共线性: 解释变量的数据矩阵中，至少有一个列向量可以用其余的列向量线性表示。

13、辅助回归: 多元线性回归模型，分别以每个解释变量为被解释变量，做对其他解释变量的回归。

14、方差扩大因子VIF j: 1除以（1-多重可决系数的平方），决定了方差和协方差增大的速度。

15、逐步回归法: 将变量逐个的引入模型，每引入一个解释变量后，都要进行F 检验，并对已经选入的解释变量逐个进行t 检验。

1、计量经济学:根据经济理论，和统计观测数据，用随机数学模型的方法，研究经济学定量问题的科学。

1、计量经济学模型:在一定假设条件下，描述经济变量之间数量关系的一个或一组随机数学方程。

2、解释变量:影响研究对象结果的‘因素变量3、被解释变量:作为研究对象的变量。

即因果关系中的‘结果变量’：4、狭义回归分析:用确定性的函数关系，近似的描写（拟合）不确定性的相关关系。

5、相关分析:在相关关系中，测定变量之间联系的密切程度。

6、回归变量:用确定的函数关系，近似的描写（拟合）不确定性的相关关系，并测定变量之间密切的联系程度。

7、经济变量：用来描述经济因素数量水平的指标.8、模型参数:模型中表现经济变量相互依存程度的那些因素,同城是一些相对稳定的量.9、前定变量：在模型中滞后内生变量或更大范围的内生变量与外生变量一起称为前定变量。

10、间序列的平稳性，是指时间序列的统计规律不会随着时间的推移而发生变化11、最小平方法:用使估计的剩余平方和最小的原则确定样本回归函数。

Then β^2 =∑xiyi/∑xi2 ; β^1 =Y(Y 上面加一横)-β^2 X(X 上面加一横) only thus ,can the residue sum of squares 残差平方和RSS=∑(Yi-Yi^)2 Is Least 最小。

（故称最小平方差）12、异方差:定义：若线性回归模型 Yi=β1+β2Xi+ui (i=1、 2……n)中方差Var(ui)= σui2=f(Xi)不等于常数则称此模型具有异方差性13、自相关:若相信回归方程中随机项ut 之间的某个协方差Cov(ut ,ut’)不等于 0 (t 不等于 t’; t’不等于 1,2,…,n)14、多重共线性:等价于完全多重共线性+不完全多重共线性若齐次线性方程组 λ2X2i+λ3X3i+……+λkXki=0 i=1,2,…,n 存在不完全为零的解 λ2,λ3,……λk 则称线性回归模型 Yi=β1+β2X2i+…+βkXki+ui 具有完全多重共性15、不完全多重共线性: 若含随机项 vi 齐次线性方程组 λ2X2i+λ3X3i+…+λkXki+vi=0 存在不完全为零的解λ2,λ3,…λk 则称线性回归模型Y=Xβ+U 存在不完全多重共线性16、结构模型:根据经济理论和行为规律，描述经济变量间关系结构的一组含随机项的方程。

计量经济学所有检验方法一、拟合优度检验可决系数TSS RSS TSS ESS R -==12 TSS 为总离差平方和，ESS 为回归平方和，RSS 为残差平方和 该统计量用来测量样本回归线对样本观测值的拟合优度。

该统计量越接近于1，模型的拟合优度越高。

调整的可决系数)1/()1/(12----=n TSS k n RSS R 其中：n-k-1为残差平方和的自由度，n-1为总体平方和的自由度。

将残差平方和与总离差平方和分别除以各自的自由度，以剔除变量个数对拟合优度的影响。

二、方程的显著性检验(F 检验) 方程的显著性检验，旨在对模型中被解释变量与解释变量之间的线性关系在总体上是否显著成立作出推断。

原假设与备择假设：H 0:β1=β2=β3=…βk =0 H 1: βj 不全为0统计量)1/(/--=k n RSS kESS F 服从自由度为(k , n-k-1)的F 分布，给定显著性水平α，可得到临界值F α(k,n-k-1)，由样本求出统计量F 的数值，通过F>F α(k,n-k-1)或F ≤F α(k,n-k-1)来拒绝或接受原假设H 0，以判定原方程总体上的线性关系是否显著成立。

三、变量的显著性检验（t 检验）对每个解释变量进行显著性检验，以决定是否作为解释变量被保留在模型中。

原假设与备择假设：H0：βi =0 （i=1,2…k ）；H1：βi ≠0给定显著性水平α，可得到临界值t α/2(n-k-1)，由样本求出统计量t 的数值，通过 |t|> t α/2(n-k-1) 或 |t|≤t α/2(n-k-1)来拒绝或接受原假设H0，从而判定对应的解释变量是否应包括在模型中。

四、参数的置信区间参数的置信区间用来考察：在一次抽样中所估计的参数值离参数的真实值有多“近”。

统计量)1(~1ˆˆˆ----'--=k n t k n c S t iiii ii ie e βββββ在(1-α)的置信水平下βi 的置信区间是( , ) ββααββi i t s t s ii-⨯+⨯22，其中，t α/2为显著性水平为α、自由度为n-k-1的临界值。

计量经济学论文(精选15篇)计量经济学论文(精选15篇)计量经济学论文（一）：计量经济学含义与性质研究摘要：计量经济学表示经济学和数学以及统计学的有机统一。

透过经济学与数学以及统计学的有机统一，以实现经济问题理论定量与经验定量相统一的目标。

计量经济学的目的在于使现有的经济领域的研究方法变得更加科学化。

计量经济学是经济学的重要分支学科。

能够说计量经济学是经济学的独特一面。

计量经济学科学性的标志在于其严谨的数学方法逻辑性和正确指向性的统计推断。

计量经济学也具有不精确性。

在计量经济学的科学性和不精确性之外还有其局限性。

计量经济学的未来还需我们共同努力。

关键词：计量经济学；定义；科学性；不精确性；局限性一、计量经济学的含义1.计量经济学的早期含义在17世纪时期，计量经济学第一次在戴夫南特和金的研究中出现，但当时，计量经济学这个专业术语并未出现，直到挪威的一位名叫弗里希的经济学家在其发表的论文中提出了计量经济学的概念。

计量经济学表示经济学和数学以及统计学的有机统一。

在研究中发此刻统计学和数学以及经济学的相互关系中存在着一种规律，发现这个发现的发现者将其命名为计量经济学。

计量经济学是对理论政治以及纯经济学的主观抽象法则进行试验和数据检验并由此来将纯经济学最大化的成为严格好处上的科学。

1933年，计量经济学会将计量经济学定义为：透过经济学与数学以及统计学的有机统一，以实现经济问题理论定量与经验定量相统一的目标。

这个定义表现了计量经济学是由统计学数学以及经济学共同组成的，缺一不可。

我们不能简单地理解为是数学在经济理论领域的应用，也不能笼统得以为是经济理论问题的简单统计，只有将三者构建在一齐才能发挥出特定的效力。

2.计量经济学的现代含义由于计量经济学的早期目的在于科学化经济理论研究，因此在随后的经济理论研究方法的不断拓展完善中，计量经济学的含义也随之发生了改变。

其定义变的更加具体也更加具有内涵。

第一种定义认为：计量经济学是利用统计学和数学的方法来分析经济学理论数据，将经济学的经验理论包含在内一齐分析，透过分析来证明经济理论的正确与否。