1、精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上計量經(jīng)濟學復(fù)習資料名詞解釋 1.簡化式模型：將聯(lián)立方程計量經(jīng)濟學模型的每個內(nèi)生變量表示成所有先決變量和隨機干擾項的函數(shù)，即用所有先決變量作為每個內(nèi)生變量的解釋變量，所形成的模型稱為簡化式模型。P194 2.結(jié)構(gòu)式模型：根據(jù)經(jīng)濟理論和行為規(guī)律建立的描述經(jīng)濟變量之間直接關(guān)系結(jié)構(gòu)的計量經(jīng)濟學方程系統(tǒng)稱為結(jié)構(gòu)式模型。P191 3.內(nèi)生變量：是具有某種概率分布的隨機變量，它的參數(shù)是連理方程系統(tǒng)估計的元素，內(nèi)生變量是由模型系統(tǒng)決定的，同時也對模型系統(tǒng)產(chǎn)生影響。內(nèi)生變量一般都是經(jīng)濟變量。P190 4.回歸分析：回歸分析是研究一個變量關(guān)于另一個（些）變量的依賴關(guān)系的計算方法和理論。其

2、目的在于通過后者的已知或設(shè)定值，去估計和（或）預(yù)測前者的（總體）均值。P23 5.先決變量：外生變量與滯后內(nèi)生變量統(tǒng)稱為先決變量。滯后內(nèi)生變量是聯(lián)立方程計量經(jīng)濟學模型中不可缺少的一部分變量，用以反映經(jīng)濟系統(tǒng)的動態(tài)性與連續(xù)性。P191 6.自回歸分布滯后模型：模型既含有Y對自身滯后變量的回歸，還包括著解釋變量X分布在不同時期的滯后變量。P165 7.受約束回歸：建立回歸模型時，有時根據(jù)經(jīng)濟理論需要對模型中變量的參數(shù)施加一定的約束條件。 P92 8.動態(tài)模型：動態(tài)模型描述與操作時間和順序有關(guān)的系統(tǒng)特征、影響更改的事件、事件的序列、事件的環(huán)境以及事件的組織。 9.多重共線性：如果某兩個或多個解釋變量

3、之間出現(xiàn)了相關(guān)性，則稱為存在多重共線性。P134 10最大似然法：當從模型總體隨機抽取n組樣本觀測值后，最合理的參數(shù)估計量應(yīng)該使得從模型中抽取該n組樣本觀測值的概率最大。P35 11. t檢驗：（1）對總體參數(shù)提出假設(shè)H 0 ：1=0， H 1 ：20（2）以原假設(shè)H0構(gòu)造t統(tǒng)計量，并由樣本計算其值。（3）給定顯著性水平，查t分布表，得臨界值t/2 (n-2)（4）比較，判斷若 |t|> t/2 (n-2)，則拒絕 H 0 ，若|t|t/2 (n-2)接受 H 1 。P47 12. 無約束回歸：未對模型中變量的參數(shù)施加任何約束的回歸。 13 正規(guī)方程組：(XX) =XY, =(XX)-1

4、 XY. 14.隨機干擾項：=Y-E(Y|X)m稱為觀察值Y圍繞它的期望值E( Y | X )的離差，它是一個不可觀測的隨機變量，又稱為隨機干擾項或隨機誤差項。P26 15.擬和優(yōu)度檢驗：是檢驗?zāi)Ｐ蛯颖居^測值的擬合程度，檢驗的方法是構(gòu)造一個可以表征擬合程度的指標，在這里稱為統(tǒng)計量，它是樣本的函數(shù)，從檢驗對象中計算出該統(tǒng)計量的數(shù)值，然后與某一標準進行比較，得出檢驗結(jié)論。P43簡答1. 在總體回歸函數(shù)中引入隨機干擾項，主要有幾方面的原因？P27（1） 代表未知的影響因素。（2） 代表殘缺數(shù)據(jù)。（3） 代表眾多細小影響因素。（4） 代表數(shù)據(jù)觀測誤差。（5） 代表模型設(shè)定誤差。（6） 變量的內(nèi)在隨機

5、性。2. 為什么要建立聯(lián)立方程計量經(jīng)濟學模型？聯(lián)立方程計量經(jīng)濟學模型用于什么樣的經(jīng)濟現(xiàn)象？P189原因：從研究對象的角度，為了滿足實際研究對象的需要而建立聯(lián)立方程計量經(jīng)濟學模型；從計量經(jīng)濟學理論方法的角度，為了估計聯(lián)立方程計量經(jīng)濟學模型的需要而發(fā)展新的理論與方法。用于：經(jīng)濟現(xiàn)象極為復(fù)雜，其中諸因素之間的關(guān)系，在很多情況下，不是單一方程描述的那種簡單的單向因果關(guān)系，而是相互依存、互為因果的，這時，就必須用一組方程才能描述清楚。我們稱這些經(jīng)濟現(xiàn)象為經(jīng)濟系統(tǒng)。3簡述隨機解釋變量條件下普通最小二乘法的后果。P146（1） 如果X與相互獨立，得到的參數(shù)估計量仍然是無偏一致估計量。（2） 如果X與同期不相

6、關(guān)，而異期相關(guān)，得到的參數(shù)估計量有偏，但卻是一致的。（3） 如果X與同期相關(guān)，得到的參數(shù)估計量有偏且非一致。4對分布滯后模型進行估計存在哪些困難？實際應(yīng)用中如何處理這些困難？P166困難：（1）沒有先驗準則確定滯后期長度；（2）如果滯后期較長，將缺乏足夠的自由度進行統(tǒng)計檢驗；（3）同名變量滯后值之間可能存在高度線性相關(guān)，即模型存在高度的多重共線性。處理：（1）經(jīng)驗加權(quán)法，對于有限期分布滯后模型，往往根據(jù)實際問題的特點，以及人民的經(jīng)驗給各滯后變量指定權(quán)數(shù)，并按權(quán)數(shù)構(gòu)成各滯后變量的線性組合，形成新的變量，再進行估計。第一類：遞減型，認為權(quán)數(shù)是遞減的。第二類：矩型，認為權(quán)數(shù)是相等的。第三類：倒V型，

7、假定權(quán)數(shù)是先遞增后遞減呈倒“V”型。（2）阿爾蒙多項式法。針對有限滯后期模型，通過阿爾蒙變換，定義新變量，以減少解釋變量個數(shù)，然后用普通最小二乘估計參數(shù)。5如果模型中存在異方差，對模型有什么影響？P110（1） 參數(shù)估計量的非有效。（2） 變量的顯著性檢驗失去意義。（3） 模型的預(yù)測失效。6. 什么是隨機解釋變量問題？隨機解釋變量問題分為哪幾種情況？P144對于模型Yi=0+1Xi1+2Xi2+kXik+i,其基本假設(shè)之一是解釋變量X1，X2，,Xk是確定性變量。如果存在一個或多個隨機變量作為解釋變量，則稱原模型存在隨機解釋變量。情況：（1）隨機解釋變量與隨機干擾項獨立。 （2）隨機解釋變量與

8、隨機干擾項同期無關(guān)但異期相關(guān)。 （3）隨機解釋變量與隨機干擾項同期相關(guān)。7簡述線性回歸模型出現(xiàn)序列相關(guān)性，如果仍然采用最小二乘法的后果。P122（1） 參數(shù)估計量的非有效。（2） 變量的顯著性檢驗失去意義。（3） 模型的預(yù)測失效。8用計量經(jīng)濟方法研究經(jīng)濟問題時有哪些步驟？P10（1）確定模型包含的變量（2）確定模型的數(shù)學形式（3）擬定模型中待估計參數(shù)的理論期望值區(qū)間9為什么不能直接用最小二乘法對聯(lián)立方程的模型進行估計？P189（1） 隨機解釋變量問題，如果直接利用普通最小二乘法估計，得到的是有偏估計量。（2） 損失變量信息問題。（3） 損失方程直接的相關(guān)性問題。10簡述回歸分析和相關(guān)分析的區(qū)別

9、？P23-24區(qū)別：（1）相關(guān)分析僅僅是從統(tǒng)計數(shù)據(jù)上測度變量間的相關(guān)程度，而無須考察兩者間是否有因果關(guān)系，因此，變量的地位在相關(guān)分析中是對稱的，而且都是隨機變量；回歸分析則更關(guān)注具有統(tǒng)計相關(guān)關(guān)系的變量間的因果關(guān)系分析，變量的地位是不對稱的，有解釋變量與被解釋變量之分，而且解釋變量也往往被假設(shè)為非隨機變量。（2）相關(guān)分析只關(guān)注變量間的聯(lián)系程度，不關(guān)注具體的依賴關(guān)系；而回歸分析則更關(guān)注變量間的具體依賴關(guān)系，因此可以進一步通過解釋變量的變化來估計或預(yù)測被解釋變量的變化，達到深入分析變量間依存關(guān)系，掌握其運動規(guī)律的目的。11對于多元線性回歸模型，為什么在進行了總體顯著性F檢驗之后，還要對每個回歸系數(shù)進

10、行是否為0的t檢驗？P77對于多元線性回歸模型，方程的總體線性關(guān)系是顯著的，并不能說明每個解釋變量對被解釋變量的影響都是顯著的，因此，必須對每個解釋變量進行顯著性檢驗，以決定是否作為解釋變量被保留在模型中。如果某個變量對被解釋變量的影響并不顯著，應(yīng)該將它剔除，以建立更為簡單的模型。變量顯著性檢驗中應(yīng)用最為普遍的是t檢驗。12. 簡述最小二乘估計量的最佳線性無偏估計量性質(zhì)?P38（1）線性性，即它是否是另一個隨機變量的線性函數(shù)；（2）無偏性，即它的均值或期望是否等于總體的真實值；（3）有效性，即它是否在所有線性無偏估計量中具有最小方差。這三個準則也稱作估計量的小樣本性質(zhì)。擁有這類性質(zhì)的估計量稱為最佳線性無偏估計量。13.滯后變量模型有哪幾種類型?分布滯后模型使用OLS存在哪些問題？P165-166類型：（1）分布滯后模型：沒有滯后被解釋變量，僅有解釋變量X的當期值及其若干期的滯后值。（2）自回歸模型：解釋變量僅包含X的當期值與被解釋變量Y的一個或多個滯后