第一章
1.什么是计量经济学？计量经济学方法与一般经济数学方法有什么区别？
答:计量经济学是经济学的一个分支学科 是以解释经济活动中客观存在的数量关系为内容的方分支学科 是由经济学、统计学和数学三者结合而成的交叉学科。计量经济学方法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 一般经济数学方法揭示经济活动中各个因素之间的理论关系 用确定性的数学方程加以描述
2.计量经济学的研究对象和内容是什么？计量经济学模型研究的经济关系有哪两个基本
特征？
答:计量经济学的研究对象是解决现象 是研究经济现象中的具体数量规律 即利用数学方法 根据统计测定的经济数据 对反应经济现象本质的经济数量关系进行研究。计量经济学的内容大致包括两个方面 一是方法论 即计量经济学方法或理论计量经济学 二是应用 即应用计量经济学 无论是理论计量经济学还是应用计量经济学 都包括理论、方法和数据三种要素。计量经济学模型研究的经济关系有两个基本特征 一是随机关系 二是因果关系
3.为什么说计量经济学在当代经济学科中占据重要地位？当代计量经济学服装的基本特
征与动向是什么？
答：一、计量经济学自20世纪20年代末30年代初形成以来 无论在技术方法还是在应用方面发展都十分迅速 尤其是经过20世纪50年代的发展阶段和60年代的扩张阶段 计量经济学都在经济学科中占据了重要的地位 主要表现在：(1)、在西方大多数大学和学院中 计量经济学的讲授已经成为经济学课程表中最具权威性的一部分 (2)、1969—2003年诺贝尔经济学奖的53为获得者中有10位与研究和应用计量经济学有关 句经济学各分支学科之首。除此之外 绝大多数诺贝尔经济学奖获奖者 即使其主要贡献不在计量经济学领域 但他们在研究过程中都普遍应用了计量经济学方法。著名经济学家、诺贝尔经济学奖获得者萨缪尔森曾说过 “第二次世界大战后的经济学是计量经济学的时代”。(3)、计量经济学方法与其他经济数学方法的结合应用得到了长足发展。
二、从当代计量经济学的发展动向看 有以下基本特点：(1)、非经典计量经济学的理论与应用成为计量经济学越来越重要的内容。(2)、计量经济学方法从主要用于经济预测转向经济理论假设和政策假设的检验。(3)、计量经济学模型的应用从传统的领域转向新的领域 如货币、工资、就业、福利、国际贸易等 从宏观领域的研究开始转向微观领域的研究 (4)、计量经济学模型的规模不再是水平高低的衡量标准 人们更喜欢建立一些简单的模型 从总量和趋势上说明经济现象
4.建立与应用计量经济学模型的主要步骤有哪些？
答 建立与应用计量经济学模型的主要步骤如下 (1)、设定理论模型 包括选择模型所包含的变量 确定变量之间的数学关系和拟定模型中待估参数的数值范围 (2)、收集样本数据 要考虑样本数据的完整性、准确性、可比性和—致性 (3)、估计模型参数 (4)、检验模型 包括经济意义检验、统计检验、计量经济学检验和模型预测检验
5.计量经济学模型主要有哪些应用领域？各自的原理是什么？
答：(1)、结构分析 即研究一个或者几个经济变量发生变化及结构参数的变动对其他变量以至整个经济系统产生何种影响。其原理是 弹性分析、乘数分析和比较静力分析 (2)、经济预测 即进行中短期经济的因果预测。其原理是 模拟历史 从已经发生的经济活动中找出变化规律 (3)、政策评价 即利用计量经济学模型定量分析政策变量变化对经济系统运行的影响 是对不同政策执行情况的“模拟仿真” (4)、检验与发展经济理论 即利用计量经济学模型和实际统计资料实证分析某个理论假说正确与否。其原理是 如果按照某种经济理论建立的计量经济学模型可以很好地拟合实际观察数据 则意味着该理论是
符合客观事实的 否则 则表明该理论不能解释客观事实
6. 模型的检验包括几个方面？其具体含义是什么？
答： 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与大小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 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 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 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。
第二章
1. 为什么计量经济学模型的理论方程中必须包含随机干扰项？
答：计量经济学模型考察的是具有因果关系的随机变量间的具体联系方式。由于是随机变量，意味着影响被解释变量的因素是复杂的，除了解释变量的影响外，还有其他无法在模型中独立列出的各种因素的影响。这样，理论模型中就必须使用一个称为随机干扰项的变量来代表所有这些无法在模型中独立表示出来的影响因素，以保证模型在理论上的科学性。
2. 一元线性回归模型的基本假设主要有哪些？违背基本假设的计量经济学模型是否就不
能进行估计？
答：线性回归模型的基本假设有两大类：一类是关于随机干扰项的，包括零均值，同方差，不序列相关，满足正态分布等假设；另一类是关于解释变量的，主要有，解释变量是非随机的，如果是随机变量，则与随即干扰项不相关。实际上，这些假设都是针对OSL 的。在违背这些基本假设的情况下，OSL 估计两就不再是最佳线性无偏估计量，因此使用OSL 进行估计已无多大意义。但模型本身还是可以估计的，尤其是可以通过最大似然数法等其他原理进行估计。
3. 下面的数据是依据10组X 和Y 的观察值得到的：
∑=1110i Y ，∑=1680i X ，∑=204200i i Y X
∑=3154002
i X ，∑=1333002i Y
假定满足所有的经典线性回归模型的假设。求
（1）0β，1β的估计值及其标准差；
（2）可决系数2
R ；
4. 令Y 表示一名妇女生育孩子的生育率，X 表示该妇女接受过教育的年数。生育率对教育年数的简单回归模型为
μββ++=X Y 10
（1）随机干扰项μ包含什么样的因素？它们可能与教育水平相关吗？
（2）上述简单回归分析能够揭示教育对生育率在其他条件不变下的影响吗？请解释。 答案：（1）收入、年龄、家庭状况、政府所谓相关政策也是影响生育率的重要原因，在上述简单回归模型中，他们被包含在了随机干扰项中。有些因素可能与教育水平相关，如收入水平与教育水平往往呈正相关，年龄大小与教育水平呈负相关。
（2）当归结在随机干扰项中的重要影响因素与模型中的教育水平X 相关时，
