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1、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)期末考試復(fù)習(xí)資料第一章 緒論參考重點(diǎn):計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的一般建模過(guò)程第一章課后題(1.4.6)1.什么是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)?計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法與一般經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué)方法有什么區(qū)別?答:計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是經(jīng)濟(jì)學(xué)的一個(gè)分支學(xué)科,是以揭示經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中客觀(guān)存在的數(shù)量關(guān)系為內(nèi)容的分支學(xué)科,是由經(jīng)濟(jì)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)學(xué)三者結(jié)合而成的交叉學(xué)科。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法揭示經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中各個(gè)因素之間的定量關(guān)系,用隨機(jī)性的數(shù)學(xué)方程加以描述;一般經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué)方法揭示經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中各個(gè)因素之間的理論關(guān)系,用確定性的數(shù)學(xué)方程加以描述。4.建立與應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的主要步驟有哪些?答:建立與應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的主要步驟如下:(1)設(shè)定理論模型,包括選擇模型所包含的變量
2、,確定變量之間的數(shù)學(xué)關(guān)系和擬定模型中待估參數(shù)的數(shù)值范圍;(2)收集樣本數(shù)據(jù),要考慮樣本數(shù)據(jù)的完整性、準(zhǔn)確性、可比性和致性;(3)估計(jì)模型參數(shù);(4)檢驗(yàn)?zāi)P停ń?jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)、統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn)和模型預(yù)測(cè)檢驗(yàn)。6.模型的檢驗(yàn)包括幾個(gè)方面?其具體含義是什么?答:模型的檢驗(yàn)主要包括:經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)、統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn)、模型的預(yù)測(cè)檢驗(yàn)。在經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)中,需要檢驗(yàn)?zāi)P褪欠穹辖?jīng)濟(jì)意義,檢驗(yàn)求得的參數(shù)估計(jì)值的符號(hào)與大小是否與根據(jù)人們的經(jīng)驗(yàn)和經(jīng)濟(jì)理論所擬定的期望值相符合;在統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)中,需要檢驗(yàn)?zāi)P蛥?shù)估計(jì)值的可靠性,即檢驗(yàn)?zāi)P偷慕y(tǒng)計(jì)學(xué)性質(zhì);在計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn)中,需要檢驗(yàn)?zāi)P偷挠?jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)性質(zhì),包括隨
3、機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的序列相關(guān)檢驗(yàn)、異方差性檢驗(yàn)、解釋變量的多重共線(xiàn)性檢驗(yàn)等;模型的預(yù)測(cè)檢驗(yàn)主要檢驗(yàn)?zāi)P蛥?shù)估計(jì)量的穩(wěn)定性以及對(duì)樣本容量變化時(shí)的靈敏度,以確定所建立的模型是否可以用于樣本觀(guān)測(cè)值以外的范圍。第二章 經(jīng)典單方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型:一元線(xiàn)性回歸模型參考重點(diǎn):1.相關(guān)分析與回歸分析的概念、聯(lián)系以及區(qū)別?2.總體隨機(jī)項(xiàng)與樣本隨機(jī)項(xiàng)的區(qū)別與聯(lián)系?3.為什么需要進(jìn)行擬合優(yōu)度檢驗(yàn)?4如何縮小置信區(qū)間?(P46)由上式可以看出(1).增大樣本容量。樣本容量變大,可使樣本參數(shù)估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)差減小;同時(shí),在同樣置信水平下,n越大,t分布表中的臨界值越小。(2)提高模型的擬合優(yōu)度。因?yàn)闃颖緟?shù)估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)差和殘差平方和
4、呈正比,模型的擬合優(yōu)度越高,殘差平方和應(yīng)越小。5以一元線(xiàn)性回歸為例,寫(xiě)出0的假設(shè)檢驗(yàn)1).對(duì)總體參數(shù)提出假設(shè)H0:b0=0, H1:b002)以原假設(shè)H0構(gòu)造t統(tǒng)計(jì)量, 3)由樣本計(jì)算其值4)給定顯著性水平a,查t分布表得臨界值t a/2(n-2)5)比較,判斷若 |t| t a/2(n-2),則拒絕H0 ,接受H1 ;若 |t| t a/2(n-2),則拒絕H1 ,接受H0 ;上屆重點(diǎn):一元線(xiàn)性回歸模型的基本假設(shè)、隨機(jī)誤差項(xiàng)產(chǎn)生的原因、最小二乘法、參數(shù)經(jīng)濟(jì)意義、決定系數(shù)、第二章PPT里的表(中國(guó)居民人均消費(fèi)支出對(duì)人均GDP的回歸)、t檢驗(yàn)(平方)代表意義;(平方)的認(rèn)識(shí))、能夠讀懂Eview
5、s輸出的估計(jì)結(jié)果第二章課后題(1.3.9.10)1.為什么計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的理論方程中必須包含隨機(jī)干擾項(xiàng)?(經(jīng)典模型中產(chǎn)生隨機(jī)誤差的原因)答:計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型考察的是具有因果關(guān)系的隨機(jī)變量間的具體聯(lián)系方式。由于是隨機(jī)變量,意味著影響被解釋變量的因素是復(fù)雜的,除了解釋變量的影響外,還有其他無(wú)法在模型中獨(dú)立列出的各種因素的影響。這樣,理論模型中就必須使用一個(gè)稱(chēng)為隨機(jī)干擾項(xiàng)的變量宋代表所有這些無(wú)法在模型中獨(dú)立表示出來(lái)的影響因素,以保證模型在理論上的科學(xué)性。3.一元線(xiàn)性回歸模型的基本假設(shè)主要有哪些?違背基本假設(shè)的模型是否不可以估計(jì)?答:線(xiàn)性回歸模型的基本假設(shè)有兩大類(lèi):一類(lèi)是關(guān)于隨機(jī)干擾項(xiàng)的,包括零均值,同
6、方差,不序列相關(guān),滿(mǎn)足正態(tài)分布等假設(shè);另一類(lèi)是關(guān)于解釋變量的,主要有:解釋變量是非隨機(jī)的,若是隨機(jī)變量,則與隨機(jī)干擾項(xiàng)不相關(guān)。實(shí)際上,這些假設(shè)都是針對(duì)普通最小二乘法的。在違背這些基本假設(shè)的情況下,普通最小二乘估計(jì)量就不再是最佳線(xiàn)性無(wú)偏估計(jì)量,因此使用普通最小二乘法進(jìn)行估計(jì)己無(wú)多大意義。但模型本身還是可以估計(jì)的,尤其是可以通過(guò)最大似然法等其他原理進(jìn)行估計(jì)。假設(shè)1. 解釋變量X是確定性變量,不是隨機(jī)變量; 假設(shè)2. 隨機(jī)誤差項(xiàng)m具有零均值、同方差和不序列相關(guān)性: E(mi)=0 i=1,2, ,n Var (mi)=sm2 i=1,2, ,n Cov(mi, mj)=0 ij i,j= 1,2,
7、,n假設(shè)3. 隨機(jī)誤差項(xiàng)m與解釋變量X之間不相關(guān): Cov(Xi, mi)=0 i=1,2, ,n假設(shè)4. m服從零均值、同方差、零協(xié)方差的正態(tài)分布 miN(0, sm2 ) i=1,2, ,n假設(shè)5. 隨著樣本容量的無(wú)限增加,解釋變量X的樣本方差趨于一個(gè)有限常數(shù)。即 假設(shè)6. 回歸模型是正確設(shè)定的9、10題為計(jì)算題,見(jiàn)課本P52,答案見(jiàn)P17第三章 經(jīng)典單方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型:多元線(xiàn)性回歸模型上屆重點(diǎn):F檢驗(yàn)、t檢驗(yàn) 調(diào)整的樣本決定系數(shù)、“多元”里為什么要對(duì)(平方)系數(shù)進(jìn)行調(diào)整?第三章課后題(1.2.7.9.10)1.多元線(xiàn)性回歸模型的基本假設(shè)是什么?在證明最小二乘估計(jì)量的無(wú)偏性和有效性的過(guò)程
8、中,哪些基本假設(shè)起了作用?答:多元線(xiàn)性回歸模型的基本假定仍然是針對(duì)隨機(jī)干擾項(xiàng)與針對(duì)解釋變量?jī)纱箢?lèi)的假設(shè)。針對(duì)隨機(jī)干擾項(xiàng)的假設(shè)有:零均值,同方差,無(wú)序列相關(guān)且服從正態(tài)分布。針對(duì)解釋量的假設(shè)有;解釋變量應(yīng)具有非隨機(jī)性,如果是隨機(jī)的,則不能與隨機(jī)干擾項(xiàng)相關(guān);各解釋變量之間不存在(完全)線(xiàn)性相關(guān)關(guān)系。在證明最小二乘估計(jì)量的無(wú)偏性中,利用了解釋變量非隨機(jī)或與隨機(jī)干擾項(xiàng)不相關(guān)的假定;在有效性的證明中,利用了隨機(jī)干擾項(xiàng)同方差且無(wú)序列相關(guān)的假定。2.在多元線(xiàn)性回歸分析中,t檢驗(yàn)和F檢驗(yàn)有何不同?在一元線(xiàn)性回歸分析中二者是否有等價(jià)作用?(見(jiàn)課本P70)答:在多元線(xiàn)性回歸分析中,t檢驗(yàn)常被用作檢驗(yàn)回歸方程中各個(gè)參
9、數(shù)的顯著性,而F檢驗(yàn)則被用作檢驗(yàn)整個(gè)回歸關(guān)系的顯著性。各解釋變量聯(lián)合起來(lái)對(duì)被解釋變量有顯著的線(xiàn)性關(guān)系,并不意味著每一個(gè)解釋變量分別對(duì)被解釋變量有顯著的線(xiàn)性關(guān)系。在一元線(xiàn)性回歸分析中,二者具有等價(jià)作用,因?yàn)槎叨际菍?duì)共同的假設(shè)解釋變量的參數(shù)等于零一一進(jìn)行檢驗(yàn)。7、9、10題為計(jì)算題,見(jiàn)課本P91,答案見(jiàn)P53第四章 經(jīng)典單方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型:放寬基本假定的模型重點(diǎn)掌握:參考重點(diǎn):1.以多元線(xiàn)性回歸為例說(shuō)明異方差性會(huì)產(chǎn)生怎樣的后果?(可能為論述題)2.檢驗(yàn)、修正異方差性的方法?3.以多元線(xiàn)性回歸為例說(shuō)明序列相關(guān)會(huì)產(chǎn)生怎樣的后果?(預(yù)測(cè),矩陣表達(dá)式推到)4.檢驗(yàn)、修正序列相關(guān)的方法?5.什么是DW檢
10、驗(yàn)法(前提條件)?6.以多元線(xiàn)性回歸為例說(shuō)明多重共線(xiàn)性會(huì)產(chǎn)生怎樣的后果7.檢驗(yàn)、修正多重共線(xiàn)性的方法?8.隨機(jī)解釋變量問(wèn)題的三種分類(lèi)?分別造成的后果是什么?9.工具變量法的前提假設(shè)1)與所替代的隨機(jī)解釋變量高度相關(guān)2)與隨機(jī)干擾項(xiàng)不相關(guān)3)與模型中其他解釋變量不相關(guān),以避免出現(xiàn)多重共線(xiàn)性上屆重點(diǎn):異方差、序列相關(guān)、多重共線(xiàn)性等違背基本假設(shè)的情況產(chǎn)生原因、后果、識(shí)別方式方法、D.W、廣義差分法第四章課后題(1.2)1、2題為計(jì)算題,見(jiàn)課本P134,答案見(jiàn)P84第五章 經(jīng)典單方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型:專(zhuān)門(mén)問(wèn)題上屆重點(diǎn):虛擬變量的含義與設(shè)定、滯后變量的含義、為何加入滯后和虛擬變量第五章課后題(1.3.4.
11、10)1.回歸模型中引入虛擬變量的作用是什么?有哪幾種基本的引入方式?它們各適合用于什么情況?答:在模型中引入虛擬變量,主要是為了尋找某(些)定性因素對(duì)解釋變量的影響。加法方式與乘法方式是最主要的引入方式。前者主要適用于定性因素對(duì)截距項(xiàng)產(chǎn)生影響的情況,后者主要適用于定性因素對(duì)斜率項(xiàng)產(chǎn)生影響的情況。除此外,還可以加法與乘法組合的方式引入虛擬變量,這時(shí)可測(cè)度定性因素對(duì)截距項(xiàng)與斜率項(xiàng)同時(shí)產(chǎn)生影響的情況。3.滯后變量模型有哪幾種類(lèi)型?分布滯后模型使用OLS方法存在哪些問(wèn)題?答:滯后變量模型有分布滯后模型和自回歸模型兩大類(lèi),前者只有解釋變量及其滯后變量作為模型的解釋變量,不包含被解釋變量的滯后變量作為模
12、型的解釋變量;而后者則以當(dāng)期解釋變量與被解釋變量的若干期滯后變量作為模型的解釋變量。分布滯后模型有無(wú)限期的分布滯后模型和有限期的分布滯后模型;自回歸模型又以Coyck模型、自適應(yīng)預(yù)期模型和局部調(diào)整ytdby模型最為多見(jiàn)。分布滯后模型使用OLS法存在以下問(wèn)題:(1)對(duì)于無(wú)限期的分布滯后模型,由于樣本觀(guān)測(cè)值的有限性,使得無(wú)法直接對(duì)其進(jìn)行估計(jì)。(2)對(duì)于有限期的分布滯后模型,使用OLS方法會(huì)遇到:沒(méi)有先驗(yàn)準(zhǔn)則確定滯后期長(zhǎng)度,對(duì)最大滯后期的確定往往帶有主觀(guān)隨意性;如果滯后期較長(zhǎng),由于樣本容量有限,當(dāng)滯后變量數(shù)目增加時(shí),必然使得自由度減少,將缺乏足夠的自由度進(jìn)行估計(jì)和檢驗(yàn);同名變量滯后值之間可能存在高度
13、線(xiàn)性相關(guān),即模型可能存在高度的多重共線(xiàn)性。4.產(chǎn)生模型設(shè)定偏誤的主要原因是什么?模型設(shè)定偏誤的后果以及檢驗(yàn)方法有哪些?答:產(chǎn)生模型設(shè)定偏誤的原因主要有:模型制定者不熟悉相應(yīng)的理論知識(shí);對(duì)經(jīng)濟(jì)問(wèn)題本身認(rèn)識(shí)不夠或不熟悉前人的相關(guān)工作:模型制定者手頭沒(méi)有相關(guān)變量的數(shù)據(jù);解釋變量無(wú)法測(cè)量或數(shù)據(jù)本身存在測(cè)量誤差。模型設(shè)定偏誤的后果有:(1)如果遺漏了重要的解釋變量,會(huì)造成OLS估計(jì)量在小樣本下有偏,在大樣本下非一致;對(duì)隨機(jī)干擾項(xiàng)的方差估計(jì)也是有偏的。(2)如果包含了無(wú)關(guān)的解釋變量,盡管OLS估計(jì)量具有無(wú)偏性與一致性,但不具有最小方差性。(3)如果選擇了錯(cuò)誤的函數(shù)形式,則后果是全方位的,不但會(huì)造成估計(jì)的參
14、數(shù)具有完全不同的經(jīng)濟(jì)意義,而且估計(jì)結(jié)果也不同。對(duì)模型設(shè)定偏誤的檢驗(yàn)方法有:檢驗(yàn)是否含有無(wú)關(guān)變量,可以使用t檢驗(yàn)與F檢驗(yàn)完成:檢驗(yàn)是否有相關(guān)變量的遺漏或函數(shù)形式設(shè)定偏誤,可以使用殘差圖示法,Ramsey提出的RESET檢驗(yàn)來(lái)完成。10.簡(jiǎn)述約化建模理論與傳統(tǒng)理論的異同點(diǎn)?答:Hendry的約化建模理論的核心是“從一般到簡(jiǎn)單”的建模思想,即首先提出一個(gè)包括各種因素在內(nèi)的“一般”模型,然后再通過(guò)觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù),利用各種檢驗(yàn)對(duì)模型進(jìn)行檢驗(yàn)并化簡(jiǎn),最后得到一個(gè)相對(duì)簡(jiǎn)單的模型。傳統(tǒng)建模理論的主導(dǎo)思想是“從簡(jiǎn)單到復(fù)雜”的建模思想,它首先提出一個(gè)簡(jiǎn)單的模型,然后從各種可能的備選變量中選擇適當(dāng)?shù)淖兞窟M(jìn)入模型,最后得到
15、一個(gè)與數(shù)據(jù)擬合較好的較為復(fù)雜的模型。從二者的主要聯(lián)系上看,它們都以對(duì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的解釋為目標(biāo),以已有的經(jīng)濟(jì)理論為建模依據(jù),以對(duì)數(shù)據(jù)的擬合程度作為模型優(yōu)劣的重要的判定標(biāo)準(zhǔn)之一,也都有若干檢驗(yàn)標(biāo)推。從二者的主要區(qū)別上看,傳統(tǒng)的建模理論往往更依賴(lài)于某種單一的經(jīng)濟(jì)理論,舊“從一般到簡(jiǎn)單”的建模理論則更注重將各種不同經(jīng)濟(jì)理論納入到最初的“一般”模型中,甚至更多地是從直覺(jué)和經(jīng)驗(yàn)來(lái)建立“一般”的模型;盡管兩者都有若干種檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn),但約化建模理論從實(shí)踐上有更大量的診斷性檢驗(yàn)來(lái)看每一步建模的可行性,或?qū)ふ腋纳颇P偷穆窂剑号c傳統(tǒng)建模實(shí)踐中存在的過(guò)渡“數(shù)據(jù)開(kāi)采”問(wèn)題相比,由于約化建模理論的初估模型是一個(gè)包括所有可能變量的
16、“一般”模型,因此也就避免了過(guò)度的“數(shù)據(jù)開(kāi)采”問(wèn)題;另外,由于初始模型的“一般”性,所有研究者在建模的初期往往有著相同的“起點(diǎn)”,因此,在相同的約化程序下,最后得到的最終模型也應(yīng)該是相同的。而傳統(tǒng)建模實(shí)踐中對(duì)同一經(jīng)濟(jì)問(wèn)題往往有各種不同經(jīng)濟(jì)理論來(lái)解釋?zhuān)绻煌难芯空卟捎貌煌慕?jīng)濟(jì)理論建模,得到的最終模型也會(huì)不同。當(dāng)然,由于約化建模理論有更多的檢驗(yàn),使得建模過(guò)程更復(fù)雜,相比之下,傳統(tǒng)建模方法則更加“靈活”。第六章 聯(lián)立方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型理論與方法上屆重點(diǎn):內(nèi)生變量、外生變量、先定變量、結(jié)構(gòu)式模型、簡(jiǎn)化式模型、參數(shù)關(guān)系體系、模型識(shí)別第六章課后題(1.2.3.)1.為什么要建立聯(lián)立方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型
17、?聯(lián)立方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型適用于什么樣的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象?答:經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象是極為復(fù)雜的,其中諸因素之間的關(guān)系,在很多情況下,不是單一方程所能描述的那種簡(jiǎn)單的單向因果關(guān)系,而是相互依存,互為因果的,這時(shí),就必須用聯(lián)立的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方程才能描述清楚。所以與單方程適用于單一經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的研究相比,聯(lián)立方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型適用于描述復(fù)雜的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象,即經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)。2.聯(lián)立方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的識(shí)別狀況可以分為幾類(lèi)?其含義各是什么?答:聯(lián)立方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的識(shí)別狀況可以分為可識(shí)別和不可識(shí)別,可識(shí)別又分為恰好識(shí)別和過(guò)度識(shí)別。如果聯(lián)立方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型中某個(gè)結(jié)構(gòu)方程不具有確定的統(tǒng)計(jì)形式,則稱(chēng)該方程為不可識(shí)別,或者根據(jù)參數(shù)關(guān)系體系,在
18、已知簡(jiǎn)化式參數(shù)估計(jì)值時(shí),如果不能得到聯(lián)立方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型中某個(gè)結(jié)構(gòu)方程的確定的結(jié)構(gòu)參數(shù)估計(jì)值,稱(chēng)該方程為不可識(shí)別。如果一個(gè)模型中的所有隨機(jī)方程都是可以識(shí)別的,則認(rèn)為該聯(lián)立方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型系統(tǒng)是可以識(shí)別的。反過(guò)來(lái),如果一個(gè)模型系統(tǒng)中存在一個(gè)不可識(shí)別的隨機(jī)方程,則認(rèn)為該聯(lián)立方程汁量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型系統(tǒng)是不可以識(shí)別的。如果某一個(gè)隨機(jī)方程具有唯一一組參數(shù)估計(jì)量,稱(chēng)其為恰好識(shí)別;如果某一個(gè)隨機(jī)方程具有多組參數(shù)估計(jì)量,稱(chēng)其為過(guò)度識(shí)別。3.聯(lián)立方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的單方程估計(jì)有哪些主要方法?其適用條件和統(tǒng)計(jì)性質(zhì)各是什么?答:?jiǎn)畏匠坦烙?jì)的主要方法有:狹義的工具變量法(IV),間接最小二乘法(ILS),兩階段最小二乘法(2SLS)。狹義的工具變量法(IV)和間接最小二乘法(ILS)只適用于恰好識(shí)別的結(jié)構(gòu)方程的估計(jì)。兩階段最小二乘法(2SLs)既適用于恰好識(shí)別的結(jié)構(gòu)方程,又適用于過(guò)度識(shí)別的結(jié)構(gòu)方程。用工具變量法估計(jì)的參數(shù),一般情況下,在小樣本下是有偏的,但在大樣本下是漸近無(wú)偏的。如果選取的工具變量與方程隨機(jī)干擾項(xiàng)完全不相關(guān),那么其參數(shù)估計(jì)量是無(wú)偏估計(jì)量。對(duì)于
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