計量考試復(fù)習(xí)提綱

第一章計量經(jīng)濟(jì)學(xué)是一門什么樣的學(xué)科答：計量經(jīng)濟(jì)學(xué)是經(jīng)濟(jì)理論、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)的結(jié)合，是經(jīng)濟(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)的交叉學(xué)科（或邊緣學(xué)科6．計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的檢驗包括哪幾個方面？為什么要進(jìn)行模型的檢驗答：對模型的檢驗通常包括經(jīng)濟(jì)意義經(jīng)驗、統(tǒng)計推斷檢驗、計量經(jīng)濟(jì)檢驗、模型預(yù)測檢驗四個方面生變量（exogenousvariables）兩大類。內(nèi)生變量是由模型系統(tǒng)決定同時可能也對模型系統(tǒng)產(chǎn)生影響的變量，是具有某種概率分布的隨量外生變量是不由模型系統(tǒng)決定但對模型系統(tǒng)產(chǎn)生影響的變量是確定性的變量data數(shù)據(jù)（crosssectionaldata、面板數(shù)據(jù)（pdata）和虛擬變量數(shù)據(jù)（dummyvariablesdata答：1）完整性，指模型中所有變量在每個樣本點上都必須有觀察數(shù)據(jù)，所有變量的樣本觀察數(shù)據(jù)都一樣多準(zhǔn)確性，指樣本數(shù)據(jù)必須準(zhǔn)確反映經(jīng)濟(jì)變量的狀態(tài)或水平。數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性與樣本數(shù)據(jù)直接相關(guān)，一致性，指與樣本即變量與數(shù)據(jù)必須一致第二章答：相關(guān)分析（correlationysis）是研究變量之間的相關(guān)關(guān)系的形式和程度的一種統(tǒng)計分析方法，主要通過描述通過引入隨機(jī)誤差項（stochasticerror）的方式來實現(xiàn)。什么是總體回歸函數(shù)？什么是總體回歸模型解釋變量是確定性變量，不是隨量0 r v i i，j， ,v,

i，i~N(0,2i

這5條假設(shè)中的前4條是線性回歸模型的古典假設(shè)，也稱為假設(shè)，滿足古典假設(shè)的線性回歸模型稱為古典線性回歸模型（classicallinearregressionmodel參數(shù)的普通最小二乘估計法和最大似然估計法的基本思想各是什么minmin2ilikelihoodML

被解釋變量的估計的均值等于實際值的均值，即Y?Ynn殘差和為零，即ei0

1nn解釋變量與殘差的乘積之和為零，即Xiei0nn被解釋變量的估計與殘差的乘積之和為零，即Y?e0ii什么是擬合優(yōu)度？什么是擬合優(yōu)度檢驗？擬合優(yōu)度通過什么指標(biāo)度量？為什么殘差平方和不能作為擬合所以擬合優(yōu)度檢驗的度量指標(biāo)是通過殘差平方和構(gòu)造的決定系數(shù)來進(jìn)行檢驗的。決定系數(shù)是R2ESS1RSS 與殘差平方和不同，決定系數(shù)R2是一個相對指標(biāo)，具有橫向可比性，因此可以用作擬合優(yōu)度檢驗答：10H010110，進(jìn)行檢驗，稱為變量顯著性檢驗。（YX0i的影響。1981—20052050年該經(jīng)濟(jì)答：X太大，否則預(yù)測精度會大大降低。2050年的經(jīng)濟(jì)活動的情況進(jìn)行預(yù)測不合適。在一元線性回歸模型Yi01Xii中，用不為零的常數(shù)去乘每一X值，對參01的估計的常數(shù)去乘每一個Y值，對參0、1的估計值會產(chǎn)生什么樣的影響？如果用不為零的常數(shù)去加Y值，又會怎樣0解答：記原總體模型對應(yīng)的樣本回歸模型為Yi0

ei1?xiyi1

eY

i i

1

1用不為零的常數(shù)X1的估計值變?yōu)樵瓉淼淖?。用不為零的常?shù)X0

0的估計值、Y1的估計值、Y的擬合值與模型的殘差不變用不為零的常數(shù)Y值，0、1的估計值會變?yōu)樵瓉淼腨0的估計值比原來增大1的估計值不變多元線性模多元線性回歸模型的基本假設(shè)有哪些？在多元線性回歸模型的參數(shù)估計量的無偏性、有效性的證明中各用了哪些？X

0

i，

i，ii

i i，解釋變量與隨機(jī)誤差項不相關(guān)，即vXji，i）

j， i，iN(0,2iN(0,2I

i，5432

i i， i在多元模型中，為何要對決定系數(shù)進(jìn)行調(diào)整？調(diào)整的決定系數(shù)R2與F的關(guān)系如何R2隨解釋變量數(shù)目的增加而增大（或至少不變），所以不能利用R2進(jìn)行解釋變量數(shù)目不同的模型的擬合優(yōu)度的比較。R2F n R2/R1nk1kFF(1R2nk 量問1（1）相互獨立：（2）同期無關(guān)，但異期相關(guān)：（3）2、產(chǎn)生原ABC3、隨機(jī)解釋變量的影（1）X→OLS（2）→OLS（3）→OLS3、隨機(jī)解釋變量的修（1）ZXcov(ZiXiZucov(Zii)Z（3）4、關(guān)于工具變量法的幾個注意一般不是用工具變量直換原來的解釋變量如果一個隨量可以找到多個相互獨立的工具變量，可以利用這些信息，形成廣義矩方法多重1、什么是多重共線解釋變量之間存性關(guān)2、產(chǎn)生原（2）（4）3、多重共線完全共線：參數(shù)無法估近似共線：使估計量的方差變大，其中方差膨脹因子VIF 1r所有統(tǒng)計檢驗和預(yù)測功能失去意義4、判別多重共線：多重共線的0.8，②直觀判斷法：③綜合統(tǒng)計檢驗法：R2FT③方差膨脹（擴(kuò)大）因子，VIF10，F(xiàn)AICY為被解釋變量，逐個引入或排除解釋變量，5、修差分法：對解釋變量進(jìn)行一次差分補(bǔ)充：t檢驗與F檢驗結(jié)果相可能是由于多重共線性造成的。根據(jù)經(jīng)驗，如果一個變量的值在樣本期間沒1、什么是異方差

異方2、產(chǎn)生原3、影，OLS4、檢（2）檢驗和戈檢驗（3）G-QXcOLSF（5）檢YXOLSiiLM

~kLMLMk5、修異方差穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)對估計過程的修正——最小二乘法和可行的最小二乘1、什么是序列相關(guān)

2、產(chǎn)生原（5）3、影T4、檢圖示杜賓-沃森檢驗（DW檢驗a.b.c.d.后被解釋變量作為解釋變量之一，即解釋變量中不能出現(xiàn)Yt1；e.沒有缺失數(shù)據(jù)。t5、修廣義最小二乘法：它具有無偏和有效性科克倫-奧克特迭代1、什么是虛擬變量

X2、虛擬變量在模型中的表現(xiàn)形式（加法和乘法Yi01Xi2Dii3、虛擬變量的引入方加法方式→乘法方式→臨界指標(biāo)的虛擬變量的引入→YX(XX*)D D其 D

tttt

X*為t*年的X值。這樣引入是為了曲線的連貫性數(shù)值變量作為虛擬變量引入→有交互效應(yīng)的虛擬變量→4、虛擬變量的設(shè)置原每個變量的值只有“11m個類別，則引m-1個虛擬變量。根據(jù)虛擬變量的設(shè)置原則，一般情況下，如果定性變量有m個類別，則需在模型中引入m-1個變量。如果引入1、為什么要建立滯后變量模型

（（1）什么是滯后效應(yīng)某些經(jīng)濟(jì)變量不僅受到同期各種因素的影響，也可能受到過去某些時期的某些經(jīng)濟(jì)變量的影響。→把（2）滯后效應(yīng)產(chǎn)生原滯后效應(yīng)：被解釋變量受到自身或另一解釋變量的前幾期值影響的（2）滯后效應(yīng)產(chǎn)生原②原（3（3）滯后變量模滯后變量模型分布滯后模型自回歸分布滯后模型（科伊克模型、自適應(yīng)預(yù)期模型、局部調(diào)整模型有限自回歸分布滯后模型無限自回歸分布滯后模型（1）一般形2、分布滯（1）一般形Yt0Xt0：短期或即期乘

ii1,2XYssi：長期乘數(shù)或均衡乘數(shù)——XYsss ：平均滯后——所有滯后的平均數(shù)。si（（2）參數(shù)估模型的修正估計方【a.經(jīng)驗法V【b.多項式法【c.科伊克方法】→【特點】以一個滯后被解釋變量Yt1Yt1Xt的線性相關(guān)性X各期自身的相關(guān)性，避免了多重共線。【產(chǎn)生問題】模型存在隨機(jī)干擾項的一階自相關(guān)性；滯后被解釋變量Yt1tt13、自回歸模XY（（1）期模型→XYX預(yù)期水平（2）參數(shù)估→X的情況下，Y（2）參數(shù)估4、格蘭杰因果關(guān)系檢XYXY是否有顯著的影響（T檢驗或聯(lián)合檢驗顯著X是否有顯著的影響（T檢驗或聯(lián)合檢驗顯著。XY的影響的檢驗yt011yt1...1pytpεt

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