《金融計量學(xué)》復(fù)習(xí)重點及答案._9102

1、金融計量學(xué)復(fù)習(xí)重點考試題型：一、名詞解釋題 ( 每小題 4分，共 20 分)計量經(jīng)濟(jì)學(xué)： 一門由經(jīng)濟(jì)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)和數(shù)學(xué)結(jié)合而成的交叉學(xué)科. 經(jīng)濟(jì)學(xué)提供理論基礎(chǔ) ,統(tǒng)計學(xué)提供資料依據(jù), 數(shù)學(xué)提供研究方法總體回歸函數(shù) ： 是指在給定 X 下 Y 分布的總體均值與X 所形成的函數(shù)關(guān)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(shù)）樣本回歸函數(shù) 、?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(shù)據(jù)取得OLS估計值，就可以畫出樣本回歸線BLUE估計量 、BLUE：最優(yōu)線性無偏估計量, 在給定經(jīng)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(yōu)度 、擬合優(yōu)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(dāng)模型中既有整體截距又對每一組都設(shè)有一個虛擬變量時，該陷阱就產(chǎn)生了?；蛘哒f，由于引入虛擬變量帶來的完全共線性現(xiàn)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(dǎo)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(tǒng)計意義的而建立的一種模型。協(xié)方差分析模型 、一般進(jìn)行方差分析時，要求除研究的因素外應(yīng)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(guān)系或近似的線性關(guān)系分為完全多重共線性和不完全多重共線性.自相關(guān)：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(guān)。即用符號表示為：cov(i ,j )E(ij )0存在 ij自相關(guān)常見于時間序列數(shù)據(jù)。異方差、異方差性是為了保證回歸參數(shù)估計量具有良好的統(tǒng)計

4、性質(zhì)型的一個重要假定是：總體回歸函數(shù)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(shù)u隨機誤差項顯著性檢驗顯著性檢驗時利用樣本結(jié)果，來證實一個零假設(shè)的真?zhèn)蔚囊环N檢驗程序。顯著性檢驗的基本思想在于一個檢驗統(tǒng)計量（作為估計量） 以及在虛擬假設(shè)下，這個統(tǒng)計量的抽樣分布。根據(jù)已有數(shù)據(jù)算出的統(tǒng)計量值決定是否接受零假設(shè)。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(nèi)。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(jīng)濟(jì)學(xué)是一門經(jīng)濟(jì)學(xué)科？它在經(jīng)濟(jì)學(xué)科體系中的地位和經(jīng)濟(jì)研究中的作用是什么？從計量經(jīng)濟(jì)學(xué)的定義來看，他是定量化的經(jīng)濟(jì)學(xué)；其次， 從計量經(jīng)濟(jì)學(xué)在西方國家經(jīng)濟(jì)學(xué)科中居于最重要的地位看，也是如此， 尤其是從諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎設(shè)立之日起，已有多人因直接或間接對計量經(jīng)濟(jì)學(xué)的創(chuàng)立和發(fā)展做出貢獻(xiàn)而獲得諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎；計量經(jīng)濟(jì)學(xué)與數(shù)理統(tǒng)計學(xué)有著嚴(yán)格的區(qū)別，它限于經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域；從建立與應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的全過程看，不論是理論模型的設(shè)定還是樣本數(shù)據(jù)的收集，都必須以對經(jīng)濟(jì)理論、對所研究的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象有著透徹的認(rèn)識為基礎(chǔ)。綜上所述，計量經(jīng)濟(jì)學(xué)是一門經(jīng)濟(jì)學(xué)科。2、為什么說計量經(jīng)濟(jì)學(xué)是經(jīng)濟(jì)理

6、論、數(shù)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)的結(jié)合？一門由經(jīng)濟(jì)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)和數(shù)學(xué)結(jié)合而成的交叉學(xué)科? 經(jīng)濟(jì)學(xué)提供理論基礎(chǔ)? 統(tǒng)計學(xué)提供資料依據(jù)? 數(shù)學(xué)提供研究方法計量經(jīng)濟(jì)學(xué)通過經(jīng)濟(jì)理論數(shù)量化經(jīng)濟(jì)模型成為經(jīng)濟(jì)計量模型；事實反映為為統(tǒng)計數(shù)據(jù)，加工數(shù)據(jù)；數(shù)理統(tǒng)計補充改造形成經(jīng)濟(jì)計量方法。根據(jù)數(shù)據(jù)運用經(jīng)濟(jì)計量方法對模型估計、檢驗，得到結(jié)構(gòu)、分析經(jīng)濟(jì)預(yù)測、政策評價、3、建立與應(yīng)用計量經(jīng)濟(jì)模型的主要步驟有哪些？經(jīng)濟(jì)理論或假說的陳述；建立數(shù)學(xué)（數(shù)理經(jīng)濟(jì)）模型；建立統(tǒng)計或計量經(jīng)濟(jì)模型；收集處理數(shù)據(jù)；計量經(jīng)濟(jì)模型的參數(shù)估計；檢驗來自模型的假說經(jīng)濟(jì)意義檢驗；檢驗?zāi)Ｐ偷恼_性模型的假設(shè)檢驗；模型的運用預(yù)測、結(jié)構(gòu)分析、政策模擬等4、計量經(jīng)濟(jì)學(xué)有哪

7、些主要應(yīng)用領(lǐng)域？提出研究的經(jīng)濟(jì)問題和度量方式，對研究的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象進(jìn)行實際統(tǒng)計觀測分析影響因素根據(jù)經(jīng)濟(jì)理論、實際經(jīng)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(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的相互關(guān)系，根據(jù)先驗經(jīng)濟(jì)理論和實際經(jīng)驗，決定相互間聯(lián)系的數(shù)學(xué)關(guān)系式確定所研究的經(jīng)濟(jì)問題與各種影響因素的數(shù)量關(guān)系，需要科學(xué)的數(shù)量分析方法, 主要是參數(shù)估計方法分析和檢驗所得數(shù)量結(jié)論的可靠性，需要運用統(tǒng)計方法, 對模型的檢驗運用數(shù)量研究結(jié)果作經(jīng)濟(jì)分析和預(yù)測，對數(shù)量分析的實際應(yīng)用, 對模型的應(yīng)用。結(jié)構(gòu)分析，其原理是彈性分析、乘數(shù)分析與比較分析；。經(jīng)濟(jì)預(yù)測，其原理是模擬歷史，從已經(jīng)發(fā)生的經(jīng)濟(jì)活動中找出變化規(guī)律；。政策評價，是對不同政策

8、執(zhí)行情況的“模擬仿真” ； 。檢驗與發(fā)展經(jīng)濟(jì)理論，其原理是如果按照某種經(jīng)濟(jì)理論建立的計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型可以很好地擬合實際觀察數(shù)據(jù)。5、時間序列數(shù)據(jù)和橫截面數(shù)據(jù)有何異同？時間序列數(shù)據(jù) : 經(jīng)濟(jì)變量在連續(xù)或不連續(xù)的不同時間內(nèi)的統(tǒng)計數(shù)據(jù)。截面數(shù)據(jù) : 同一時點上一個或多個變量收集的數(shù)據(jù)。時間序列數(shù)據(jù)和橫截面數(shù)據(jù)， 對某個統(tǒng)計指數(shù)在不同時期進(jìn)行觀測， 將得到的數(shù)據(jù)按時間先后次序進(jìn)行排列，這樣得到的統(tǒng)計數(shù)據(jù)稱為時間序列數(shù)據(jù)。與此不同，若某個指標(biāo)在不同的個體上進(jìn)行觀測，則得到該指標(biāo)的一組橫截面數(shù)據(jù)。6、從經(jīng)濟(jì)學(xué)的角度說明，為什么計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的理論方程中必須包含隨機誤差項？從經(jīng)濟(jì)學(xué)角度看， 客觀經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象是十分

9、復(fù)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(shè)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(jīng)典假定有哪些?因而解釋變量 X j 與隨機項 ui 不相關(guān)1.含義 :cov( X i , u)02. 所有自變量彼此線性無 關(guān)。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(guān) .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(shù)估計量具有良好的統(tǒng)計性質(zhì)BLUE，線性回歸模型的一個重要假定是：總體回歸函數(shù)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(shù)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(shù)的進(jìn)行有關(guān)顯著性檢驗?？朔椒ǎ寒惙讲畹难a救思路21.知道i ，利用加權(quán)最小二乘法 或者模型變換求 BLUE；222.不知道i ，先求出i，再轉(zhuǎn)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(quán)最小二乘法。2） 誤差方差為未知時，關(guān)鍵就是找出異方差的具體形式， 然后進(jìn)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(dǎo)致了

11、多重共線的產(chǎn)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(yīng)標(biāo)準(zhǔn)差增大，在對參數(shù)進(jìn)行顯著檢驗時，增大了接受零假設(shè)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(qū)間預(yù)測也將降低預(yù)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(biāo)準(zhǔn)差非常敏感，若觀測值稍微有所變化，估計量就會產(chǎn)生較大的改變?？朔姆椒ǎ海?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(guān)存在的原因、后果及克服方法。原因：一、慣性 二、模型的數(shù)學(xué)形式不妥 三、回歸模型中略去了帶有自相關(guān)的重要解釋變量果：模型存在自相關(guān)的后果1. 回歸系數(shù)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(guān)時，Var(?u2都變大，1 ) 和 s都不具有最小方差性。用依據(jù)普通最小二乘法得到的回歸方程去預(yù)測，預(yù)測無有效性。克服方法： 1. 如果自相關(guān)是