1、金融計量學復習重點考試題型：一、名詞解釋題 ( 每小題 4分，共 20 分)計量經濟學： 一門由經濟學、統計學和數學結合而成的交叉學科. 經濟學提供理論基礎 ,統計學提供資料依據, 數學提供研究方法總體回歸函數 ： 是指在給定 X 下 Y 分布的總體均值與X 所形成的函數關系（或者說將總ii體被解釋變量的條件期望表示為解釋變量的某種函數）樣本回歸函數 、?12 X i )SRF: Yi12 X i (相對于 E(Y | X i )其中 ?是的估計量；YiE(Y | X i )?1是 1的估計量；?2是 2的估計量。OLS估計量：普通最小二乘法估計量OLS估計量可以由觀測值計算OLS估計量是點估

2、計量一旦從樣本數據取得OLS估計值，就可以畫出樣本回歸線BLUE估計量 、BLUE：最優線性無偏估計量, 在給定經典線性回歸的假定下，最小二乘估計量是具有最小方差的線性無偏估計量22ESS?2擬合優度 、擬合優度 R( 被解釋部分在總平方和(SST) 中所占的比例 )RyiTSSyi2虛擬變量陷阱 、自變量中包含了過多的虛擬變量造成的錯誤；當模型中既有整體截距又對每一組都設有一個虛擬變量時，該陷阱就產生了。或者說，由于引入虛擬變量帶來的完全共線性現象就是虛擬變量陷阱（ ( 如果有m 種互斥的屬性類型，在模型中引入（ m-1 ）個虛擬變量，否則會導致多重共線性。稱作虛擬變量陷阱。) ）方差分析模

3、型 、方差分析模型是檢驗多組樣本均值間的差異是否具有統計意義的而建立的一種模型。協方差分析模型 、一般進行方差分析時，要求除研究的因素外應該保證其他條件的一致。作動物實驗往往采用同一胎動物分組給予不同的處理， 研究不同處理對研究對象的影響就是這個道理。多重共線性多重共線性是指解釋變量之間存在完全的線性關系或近似的線性關系分為完全多重共線性和不完全多重共線性.自相關：在古典線性回歸模型中，我們假定隨機擾動項序列的各項之間，如果這一假定不滿足，則稱之為自相關。即用符號表示為：cov(i ,j )E(ij )0存在 ij自相關常見于時間序列數據。異方差、異方差性是為了保證回歸參數估計量具有良好的統計

4、性質型的一個重要假定是：總體回歸函數中的隨機誤差項滿足同方差性，果這一假定不滿足，則稱線性回歸模型存在異方差性。BLUE，線性回歸模即服從相同的方差。如隨機誤差項：模型中沒有包含的所有因素的代表例：YXuY 消費支出X收入、參數u隨機誤差項顯著性檢驗顯著性檢驗時利用樣本結果，來證實一個零假設的真偽的一種檢驗程序。顯著性檢驗的基本思想在于一個檢驗統計量（作為估計量） 以及在虛擬假設下，這個統計量的抽樣分布。根據已有數據算出的統計量值決定是否接受零假設。二、單項選擇題( 從下列每小題的四個備選答案中選出一個正確答案，并將正確答案的序號填在題干后面的括號內。每小題2 分，共 20 分)三、簡答題 (

5、 每題 10 分，共 40 分 )1、為什么說計量經濟學是一門經濟學科？它在經濟學科體系中的地位和經濟研究中的作用是什么？從計量經濟學的定義來看，他是定量化的經濟學；其次， 從計量經濟學在西方國家經濟學科中居于最重要的地位看，也是如此， 尤其是從諾貝爾經濟學獎設立之日起，已有多人因直接或間接對計量經濟學的創立和發展做出貢獻而獲得諾貝爾經濟學獎；計量經濟學與數理統計學有著嚴格的區別，它限于經濟領域；從建立與應用經濟學模型的全過程看，不論是理論模型的設定還是樣本數據的收集，都必須以對經濟理論、對所研究的經濟現象有著透徹的認識為基礎。綜上所述，計量經濟學是一門經濟學科。2、為什么說計量經濟學是經濟理

6、論、數學和統計學的結合？一門由經濟學、統計學和數學結合而成的交叉學科? 經濟學提供理論基礎? 統計學提供資料依據? 數學提供研究方法計量經濟學通過經濟理論數量化經濟模型成為經濟計量模型；事實反映為為統計數據，加工數據；數理統計補充改造形成經濟計量方法。根據數據運用經濟計量方法對模型估計、檢驗，得到結構、分析經濟預測、政策評價、3、建立與應用計量經濟模型的主要步驟有哪些？經濟理論或假說的陳述；建立數學（數理經濟）模型；建立統計或計量經濟模型；收集處理數據；計量經濟模型的參數估計；檢驗來自模型的假說經濟意義檢驗；檢驗模型的正確性模型的假設檢驗；模型的運用預測、結構分析、政策模擬等4、計量經濟學有哪

7、些主要應用領域？提出研究的經濟問題和度量方式，對研究的經濟現象進行實際統計觀測分析影響因素根據經濟理論、實際經驗，選擇若干影響因素作為解釋變量分析各種因素與所研究經濟現象的相互關系，根據先驗經濟理論和實際經驗，決定相互間聯系的數學關系式確定所研究的經濟問題與各種影響因素的數量關系，需要科學的數量分析方法, 主要是參數估計方法分析和檢驗所得數量結論的可靠性，需要運用統計方法, 對模型的檢驗運用數量研究結果作經濟分析和預測，對數量分析的實際應用, 對模型的應用。結構分析，其原理是彈性分析、乘數分析與比較分析；。經濟預測，其原理是模擬歷史，從已經發生的經濟活動中找出變化規律；。政策評價，是對不同政策

8、執行情況的“模擬仿真” ； 。檢驗與發展經濟理論，其原理是如果按照某種經濟理論建立的計量經濟學模型可以很好地擬合實際觀察數據。5、時間序列數據和橫截面數據有何異同？時間序列數據 : 經濟變量在連續或不連續的不同時間內的統計數據。截面數據 : 同一時點上一個或多個變量收集的數據。時間序列數據和橫截面數據， 對某個統計指數在不同時期進行觀測， 將得到的數據按時間先后次序進行排列，這樣得到的統計數據稱為時間序列數據。與此不同，若某個指標在不同的個體上進行觀測，則得到該指標的一組橫截面數據。6、從經濟學的角度說明，為什么計量經濟學模型的理論方程中必須包含隨機誤差項？從經濟學角度看， 客觀經濟現象是十分

9、復雜的， 是很難用用有限個變量、 某一種確定的形式來描述的，這就是設置隨機誤差項的原因。7、運用普通最小二乘法估計多元線性回歸模型的經典假定有哪些?因而解釋變量 X j 與隨機項 ui 不相關1.含義 :cov( X i , u)02. 所有自變量彼此線性無 關。3.un 1是隨機向量ui 為隨機變量4. 零期望5. 同方差，不相關 .解釋變量取值不同，但是被解釋變量的方差相同。6. un 1 N ( 0,2 I )8、異方差存在的原因、后果及克服方法。原因：異方差性是為了保證回歸參數估計量具有良好的統計性質BLUE，線性回歸模型的一個重要假定是：總體回歸函數中的隨機誤差項滿足同方差性，即服從

10、相同的方差。如果這一假定不滿足，則稱線性回歸模型存在異方差性。后果：若線性回歸模型存在異方差性，則用 OLS估計模型， 得到的參數估計量不是有效估計量，甚至也不是漸近有效的估計量；此時也無法對模型參數的進行有關顯著性檢驗。克服方法：異方差的補救思路21.知道i ，利用加權最小二乘法 或者模型變換求 BLUE；222.不知道i ，先求出i，再轉到 1。（或者是：克服方法：分兩種情況1） 誤差方差為已知時，采用加權最小二乘法。2） 誤差方差為未知時，關鍵就是找出異方差的具體形式， 然后進行變換來消除異方差。）9、多重共線性存在的原因、后果及克服方法。原因：解釋變量在時間上存在著共同變化的趨勢導致了

11、多重共線的產生。后果：（ 1）由于估計量的方差增大，使得估計量的精度大大降低，因而不能正確判斷各解釋變量對被解釋變量影響的大小。（ 2）由于估計量的方差增大，相應標準差增大，在對參數進行顯著檢驗時，增大了接受零假設的可能性，致使錯誤地舍去了對因變量有顯著影響的變量。若作區間預測也將降低預測的精度。（ 3）解釋變量多重共線時，雖然可以得到OLS 估計量，但是估計量及標準差非常敏感，若觀測值稍微有所變化，估計量就會產生較大的改變。克服的方法：（ 1）除去不重要的解釋變量（ 2）利用已知信息（ 3）變換模型的形式（ 4）增加樣本容量（ 5）逐步回歸法10、自相關存在的原因、后果及克服方法。原因：一、慣性 二、模型的數學形式不妥 三、回歸模型中略去了帶有自相關的重要解釋變量果：模型存在自相關的后果1. 回歸系數的最小二乘估計量?j仍具有無偏性。2. Var( ?j ) 不再具有最小方差性。3. 有可能低估誤差項u t 的方差（估計小了） 。4. 由于 ut 存在自相關時，Var(?u2都變大，1 ) 和 s都不具有最小方差性。用依據普通最小二乘法得到的回歸方程去預測，預測無有效性。克服方法： 1. 如果自相關是