計經(jīng)名詞解釋和簡答題

1、08經(jīng)一計量經(jīng)濟學第一部分：名次解釋第一章1、模型：對現(xiàn)實的描述和模擬。2、廣義計量經(jīng)濟學：利用經(jīng)濟理論、統(tǒng)計學和數(shù)學定量研究經(jīng)濟現(xiàn)象的經(jīng)濟計量方法的統(tǒng)稱，包括回歸分析方法、投入產(chǎn)出分析方法、時間序列分析方法等。3、狹義計量經(jīng)濟學：以揭示經(jīng)濟現(xiàn)象中的因果關(guān)系為目的，在數(shù)學上主要應用回歸分析方法。第二章1、總體回歸函數(shù)：指在給定Xi下Y分布的總體均值與Xi所形成的函數(shù)關(guān)系（或者說總體被解釋變量的條件期望表示為解釋變量的某種函數(shù)）。2、樣本回歸函數(shù)：指從總體中抽出的關(guān)于Y，X的若干組值形成的樣本所建立的回歸函數(shù)。3、隨機的總體回歸函數(shù)：含有隨機干擾項的總體回歸函數(shù)（是相對于條件期望形式而言的）。4

2、、線性回歸模型：既指對變量是線性的，也指對參數(shù)為線性的，即解釋變量與參數(shù)只以他們的1次方出現(xiàn)。5、隨機干擾項：即隨機誤差項，是一個隨機變量，是針對總體回歸函數(shù)而言的。6、殘差項：是一隨機變量，是針對樣本回歸函數(shù)而言的。7、條件期望：即條件均值，指X取特定值Xi時Y的期望值。8、回歸系數(shù)：回歸模型中o，1等未知但卻是固定的參數(shù)。9、回歸系數(shù)的估計量：指用等表示的用已知樣本提供的信息所估計出來總體未知參數(shù)的結(jié)果。10、最小二乘法：又稱最小平方法，指根據(jù)使估計的剩余平方和最小的原則確定樣本回歸函數(shù)的方法。11、最大似然法：又稱最大或然法，指用生產(chǎn)該樣本概率最大的原則去確定樣本回歸函數(shù)的方法。12、估

3、計量的標準差：度量一個變量變化大小的測量值。13、總離差平方和：用TSS表示，用以度量被解釋變量的總變動。14、回歸平方和：用ESS表示：度量由解釋變量變化引起的被解釋變量的變化部分。15、殘差平方和：用RSS表示：度量實際值與擬合值之間的差異，是由除解釋變量以外的其他因素引起的被解釋變量變化的部分。16、協(xié)方差：用Cov（X，Y）表示，度量X,Y兩個變量關(guān)聯(lián)程度的統(tǒng)計量。17、擬合優(yōu)度檢驗：檢驗模型對樣本觀測值的擬合程度，用 表示，該值越接近1，模型對樣本觀測值擬合得越好。18、t檢驗時針對每個解釋變量進行的顯著性檢驗，即構(gòu)造一個t統(tǒng)計量，如果該統(tǒng)計量的值落在置信區(qū)間外，就拒絕原假設(shè)。19、

4、相關(guān)分析：研究隨機變量間的相關(guān)形式20、回歸分析：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。第三章1、多元線性回歸模型：在現(xiàn)實經(jīng)濟活動中往往存在一個變量受到其他多個變量的影響的現(xiàn)象，表現(xiàn)為在線性回歸模型中有多個解釋變量，這樣的模型成為多元線性回歸模型，多元指多個變量。2、偏回歸系數(shù)：在多元回歸模型中，每一個解釋變量前的參數(shù)即為偏回歸系數(shù)，它測度了當其他解釋變量保持不變時，該變量增加1個單位對解釋變量帶來的平均影響程度。3、正規(guī)方程組：指采用OLS法估計線性回歸模型時，對殘差平方和關(guān)于各參數(shù)求偏導，并令偏導數(shù)為0后得到的一組方程，其矩陣形式為4、調(diào)整的多元可決系數(shù) ：又稱多元判

5、定系數(shù)，是一個用于描述伴隨模型中解釋變量的增加和多個解釋變量對被解釋變量的聯(lián)合影響程度的量。它與 有如下關(guān)系：5、多重共線性：指多個解釋變量間存在線性相關(guān)的情形。如果存在完全的線性相關(guān)性，則模型的參數(shù)就無法求出，OLS回歸無法進行。6、聯(lián)合假設(shè)檢驗：是相對于單個假設(shè)檢驗來說的，指假設(shè)檢驗中的假設(shè)有多個，不止一個。如多元回歸中的方程的顯著性檢驗就是一個聯(lián)合假設(shè)檢驗，而每個參數(shù)的t檢驗就是單個假設(shè)檢驗。7、受約束回歸：在實際經(jīng)濟活動中，常常需要根據(jù)經(jīng)濟理論對模型中變量的參數(shù)施加一定的約束條件，對模型參數(shù)施加約束條件后進行回歸。8、無約束回歸：無需對模型中變量的參數(shù)施加約束條件進行的回歸。第四章1、

6、異方差性：對于不同的解釋向量，被解釋變量的隨機誤差項的方差不再是常數(shù)，而互不相同，則認為出現(xiàn)了異方差性。2、序列相關(guān)性：如果對于不同的解釋向量，隨機誤差項之間不再是不相關(guān)的，而是存在某種相關(guān)性，則認為出現(xiàn)了序列相關(guān)性。3、多重共線性：如果某兩個或多個解釋變量之間出現(xiàn)了相關(guān)性，則稱為多重共線性。4、隨機解釋變量問題：如果存在一個或多個隨機變量作為解釋變量，則稱原模型出現(xiàn)隨機解釋變量問題。第五章1、虛擬變量：同時含有一般解釋變量與虛擬變量的模型稱為虛擬變量模型或者方差分析模型。2、滯后變量模型：把過去時期的，具有滯后作用的變量叫做滯后變量，含有滯后變量的模型稱為滯后變量模型。 3、動態(tài)模型：含有滯

7、后解釋變量的模型，又稱動態(tài)模型4、分布滯后模型：如果滯后變量模型中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，則成為分布滯后模型。5、自回歸模型：解釋變量僅包含X的當期值與被解釋變量Y的一個或多個滯后值的模型。第二部分：簡答題第一章1、 什么是計量經(jīng)濟學？答：計量經(jīng)濟學包括廣義計量經(jīng)濟學和狹義計量經(jīng)濟學，本課程中的計量經(jīng)濟學模型，就是狹義計量經(jīng)濟學意義上的經(jīng)濟數(shù)學模型：計量經(jīng)濟學是經(jīng)濟學的一個分支學科，以揭示經(jīng)濟活動中客觀存在的數(shù)量關(guān)系為主要內(nèi)容，是由經(jīng)濟學、統(tǒng)計學和數(shù)學三者結(jié)合而成的交叉性學科。2、 計量經(jīng)濟學方法與一般經(jīng)濟數(shù)學方法有什么區(qū)別？答：計量經(jīng)濟學方法揭示經(jīng)濟活動

8、中具有因果關(guān)系的各因素間的定量關(guān)系，它用隨機性的數(shù)學方程加以描述；而一般經(jīng)濟數(shù)學方法揭示經(jīng)濟活動中各個因素間的理論關(guān)系，更多地用確定性的數(shù)學方程加以描述。3、如何理解計量經(jīng)濟學在當代經(jīng)濟學科中的重要地位？當代計量經(jīng)濟學的基本特點？答：計量經(jīng)濟學自20世紀20年代末30年代初形成以來，無論在技術(shù)方法還是在應用方面發(fā)展都十分迅速，尤其是經(jīng)過20世紀50年代的發(fā)展階段和60年代的擴張階段，計量經(jīng)濟學在經(jīng)濟學科中占據(jù)了重要的地位，主要表現(xiàn)在：。在西方大多數(shù)大學和學院中，計量經(jīng)濟學的講授已成為經(jīng)濟學課程表中最具權(quán)威性的一部分；。在1969至2003年諾貝爾經(jīng)濟學獎的53位獲獎者中有10位與研究和應用計量

9、經(jīng)濟學有關(guān)，居經(jīng)濟學各分支學科之首。此外，絕大多數(shù)獲獎者的研究中都應用了計量經(jīng)濟學方法。計量經(jīng)濟學方法與其他經(jīng)濟數(shù)學方法的結(jié)合應用得到了長足發(fā)展。從當代計量經(jīng)濟學的發(fā)展動向看，其基本特點包括：。非經(jīng)典計量經(jīng)濟學的理論與應用研究成為計量經(jīng)濟學越來越重要的內(nèi)容；。計量經(jīng)濟學方法從主要用于經(jīng)濟預測轉(zhuǎn)向經(jīng)濟理論假設(shè)和政策假設(shè)的檢驗；。計量經(jīng)濟學模型的應用從傳統(tǒng)的領(lǐng)域轉(zhuǎn)向新的領(lǐng)域，從宏觀領(lǐng)域的研究開始轉(zhuǎn)向微觀領(lǐng)域的研究；。計量經(jīng)濟學模型的規(guī)模不再是水平高低的衡量標準，人們更喜歡建立一些簡單的模型，從總量上和趨勢上說明經(jīng)濟現(xiàn)象。4、建立與應用計量經(jīng)濟學模型的主要步驟有哪些？答：建立與應用計量經(jīng)濟學模型的主

10、要步驟包括：設(shè)定理論模型，包括選擇模型所包含的變量，確定變量之間的數(shù)學關(guān)系和擬定模型中待估參數(shù)的數(shù)值范圍；收集樣本數(shù)據(jù)，要考慮樣本數(shù)據(jù)的完整性、準確性、可比性和一致性；估計模型參數(shù)；檢驗模型，包括經(jīng)濟意義檢驗、統(tǒng)計檢驗、計量經(jīng)濟學檢驗和模型預測檢驗。5、計量經(jīng)濟學模型主要有哪些應用領(lǐng)域？各自的原理是什么？答：計量經(jīng)濟學模型主要有以下幾個方面的用途：。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)濟預測，其原理是模擬歷史，從已經(jīng)發(fā)生的經(jīng)濟活動中找出變化規(guī)律；。政策評價，是對不同政策執(zhí)行情況的“模擬仿真”；。檢驗與發(fā)展經(jīng)濟理論，其原理是如果按照某種經(jīng)濟理論建立的計量經(jīng)濟學模型可以很好地擬合實

11、際觀察數(shù)據(jù)。6、模型的檢驗包括哪些方面？答：模型的檢驗主要包括經(jīng)濟意義檢驗、統(tǒng)計檢驗、計量經(jīng)濟學檢驗和模型的預測檢驗四個方面。第二章1、簡述相關(guān)分析和回歸分析的聯(lián)系和區(qū)別。答：相關(guān)分析與回歸分析既有聯(lián)系又有區(qū)別。首先，兩者都是研究非確定性變量間的的統(tǒng)計依賴關(guān)系，并能測度線性依賴程度的大小。其次，兩者間又有明顯的區(qū)別。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，而無需考察兩者間是否有因果關(guān)系，因此，變量的地位在相關(guān)分析中式對稱的，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，有解釋變量和被解釋變量之分，而且解釋變量也往往被假設(shè)為非隨機變量。再

12、次，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；而回歸分析則更加關(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。2、一元線性回歸模型的基本假設(shè)主要有哪些？違背基本假設(shè)的計量經(jīng)濟學模型是否就不可以估計？答：假設(shè)1、解釋變量X是確定性變量，不是隨機變量； 假設(shè)2、隨機誤差項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, ,n假設(shè)3、隨機誤差項m與解釋變量X之間不相關(guān)： Cov

13、(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：隨著樣本容量的無限增加，解釋變量X的樣本方差趨于一有限常數(shù)。即假設(shè)6：回歸模型是正確設(shè)定的 這些假設(shè)都是針對普通最小二乘法的。在違背這些基本假設(shè)的情況下，普通最小二乘法就不再是最佳線性無偏估計量，因此使用普通最小二乘法進行估計已無多大意義。但模型本身還是可以估計的，尤其是可以通過最大似然法等其他原理進行估計。3、簡述最大似然法和最小二乘法依據(jù)的不同原理。答：對于最小二乘法，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)估計量應該使得模型能最好地擬合樣

14、本數(shù)據(jù)；而對于最大似然法，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)估計量應該使得從模型中抽取該n組樣本觀測值的概率最大。在滿足一系列基本假設(shè)的情況下，模型結(jié)構(gòu)參數(shù)的最大或然估計量與普通最小二乘估計量是相同的。4、簡述最小二乘估計量的性質(zhì)。答：（1）線性性，即它是否是另一隨機變量的線性函數(shù)；（2）無偏性，即它的均值或期望值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。（4）漸近無偏性，即樣本容量趨于無窮大時，是否它的均值序列趨于總體真值；（5）一致性，即樣本容量趨于無窮大時，它是否依概率收斂于總體的真值；（6）漸近有效性，即樣本容量趨于無窮大時，是否它

15、在所有的一致估計量中具有最小的漸近方差。l 注意：（1）（3）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（BLUE）。（4）（6）準則考察估計量的大樣本或漸進性質(zhì)。高斯馬爾可夫定理：普通最小二乘估計量具有線性性、無偏性和最小方差性等優(yōu)良性質(zhì)，是最佳線性無偏估計。5、簡述變量顯著性檢驗的步驟。答：（1）對總體參數(shù)提出假設(shè)： H0：b1=0， H1：b1¹0。 （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a，查t分布表得臨界值t a/2(n-2) （4）比較，判斷 若 |t|> t a/2(n-2)，則拒絕H0 ，接受H1

16、； 若 |t|£ t a/2(n-2)，則接受H0 ，拒絕H1 ； 對于一元線性回歸方程中的b0，也可構(gòu)造如下t統(tǒng)計量進行顯著性檢驗 第三章1、多元線性回歸模型的基本假設(shè)是什么？提示：一般表達式式和矩陣符號表達式。2、為什么說對模型參數(shù)施加約束條件后，其回歸的殘差平方和一定不比未加約束的殘差平方和小？在什么樣的條件下，受約束回歸與無約束回歸的結(jié)果相同？答：模型施加約束條件后進行回歸稱為受約束回歸。而不加任何約束的回歸稱為無約束回歸。對模型參數(shù)施加約束條件后，就限制了參數(shù)的取值范圍，尋找到的參數(shù)估計值也是在此條件下使殘差平方和達到最小，它不可能比未施加約束條件時找到的參數(shù)估計值使得殘差

17、平方和達到最小值還要小。這意味著，通常情況下，對模型施加約束條件會降低模型的解釋能力。但當約束條件為真時，受約束回歸與無約束回歸的結(jié)果就相同。3、怎樣選擇合適的樣本容量？答：（1）必須保證最小樣本容量。樣本最小容量必須不少于模型中解釋變量的數(shù)目（包括常數(shù)項）,即n ³ k+1，因為，無多重共線性要求：秩(X)=k+1。（2）滿足基本要求的樣本容量。雖然當n ³ k+1時可以得到參數(shù)估計量，但除了參數(shù)估計量質(zhì)量不好外，一些建立模型必須的后續(xù)工作也無法進行。所以，一般經(jīng)驗認為，當n³30或者至少n³3(k+1)時，才能說滿足模型估計的基本要求。 第四章1、不

18、滿足基本假定（基本假設(shè)違背）的情況有哪些？答：（1）隨機誤差項序列存在異方差性；（2）隨機誤差項序列存在序列相關(guān)性；（3）解釋變量之間存在多重共線性；（4）解釋變量是隨機變量且與隨機誤差項相關(guān)的隨機解釋變量問題；（5）模型設(shè)定有偏誤；（6）解釋變量的方差不隨樣本容量的增而收斂。2、使用加權(quán)最小二乘法必須先進行異方差性檢驗嗎？答：在實際操作中人們通常采用如下的經(jīng)驗方法：不對原模型進行異方差性檢驗，而是直接選擇加權(quán)最小二乘法，尤其是采用截面數(shù)據(jù)作樣本時。如果確實存在異方差性，則被有效地消除了；如果不存在異方差性，則加權(quán)最小二乘法等價于普通最小二乘法。3、簡述D.W.檢驗的步驟。 答：（1）計算DW

19、值（2）給定a，由n和k的大小查DW分布表，得臨界值dL和dU（3）比較、判斷若0<D.W.<dL，存在正自相關(guān) dL<D.W.<dU，不能確定 dU <D.W.<4dU，無自相關(guān)4dU <D.W.<4dL，不能確定 4dL <D.W.<4 ， 存在負自相關(guān) 當D.W.值在2左右時，模型不存在一階自相關(guān)。第五章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截距項

20、產(chǎn)生影響的情況，后者主要適用于定性因素對斜率項產(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，這時可測度定性因素對截距項與斜率項同時產(chǎn)生影響的情況。2.滯后變量模型有哪幾種類型？分布滯后模型使用OLS方法存在哪些問題？答：滯后變量模型有分布滯后模型和自回歸模型兩大類，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型的解釋變量；而后者則以當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。分布滯后變量有無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、自適應預期模型和局部調(diào)整模型最為多見。分布滯后模型使用OLS法存

21、在以下問題：（1）對于無限期的分布滯后模型，由于樣本觀測值的有限性，使得無法直接對其進行估計。（2）對于有限期的分布滯后模型，使用OLS方法會遇到：沒有先驗準則確定滯后期長度，對最大滯后期的確定往往帶有主觀隨意性；如果滯后期較長，由于樣本容量有限，當滯后變量數(shù)目增加時，必然使得自由度減少，將缺乏足夠的自由度進行估計和檢驗；同名變量滯后期之間可能存在高度線性相關(guān)，即模型可能存在高度的多重共線性。3.請列出分布滯后模型估計的幾種主要方法。答：分布滯后模型的估計主要需解決滯后期長度的問題。其基本的解決思路就是減少模型中解釋變量的個數(shù)。常用的估計方法有：經(jīng)驗加權(quán)法Almon多項式法，以及Koyck方法，前兩者主要用于估計有限期分布滯后模型，第三者主要用于估計無限期分布滯后模型。4.分布滯后模型估計時遇到的主要問題有哪些？自回歸模型估計時遇到的主要問題？答：分布滯后模型估計時遇到的主要問題有：對于無限期的分布滯后模型，由于樣本觀測值的有限性，使得無法