計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)重要簡(jiǎn)答題

1、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)重點(diǎn)簡(jiǎn)答題1.簡(jiǎn)述計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與經(jīng)濟(jì)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)學(xué)科間得關(guān)系。答：計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)就是經(jīng)濟(jì)理論、統(tǒng)計(jì)學(xué)與數(shù)學(xué)得綜合.經(jīng)濟(jì)學(xué)著重經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象得定性研究,計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)著重于定量方面得研究。統(tǒng)計(jì)學(xué)就是關(guān)于如何收集、整理與分析數(shù)據(jù)得科學(xué)，而計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)則利用經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)所提供得數(shù)據(jù)來(lái)估計(jì)經(jīng)濟(jì)變量之間得數(shù)量關(guān)系并加以驗(yàn)證。數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)作為一門數(shù)學(xué)學(xué)科,可以應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域，也可以應(yīng)用于其她領(lǐng)域；計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)則僅限于經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域。計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型建立得過(guò)程，就是綜合應(yīng)用理論、統(tǒng)計(jì)與數(shù)學(xué)方法得過(guò)程,計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)就是經(jīng)濟(jì)理論、統(tǒng)計(jì)學(xué)與數(shù)學(xué)三者得統(tǒng)一。、計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型有哪些應(yīng)用？答：結(jié)構(gòu)分析經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)政策評(píng)價(jià) 檢驗(yàn)與發(fā)展經(jīng)濟(jì)理論3

2、、簡(jiǎn)述建立與應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型得主要步驟。答: 模型設(shè)定估計(jì)參數(shù)模型檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蛻?yīng)用或 1)經(jīng)濟(jì)理論或假說(shuō)得陳述) 收集數(shù)據(jù) 3）建立數(shù)理經(jīng)濟(jì)學(xué)模型4)建立經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型 5）模型系數(shù)估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)）模型得選擇7)理論假說(shuō)得選擇 )經(jīng)濟(jì)學(xué)應(yīng)用4、對(duì)計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型得檢驗(yàn)應(yīng)從幾個(gè)方面入手？答：經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)推斷檢驗(yàn)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ皖A(yù)測(cè)檢驗(yàn)5、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)應(yīng)用得數(shù)據(jù)就是怎樣進(jìn)行分類得？答: 時(shí)間序列數(shù)據(jù) 截面數(shù)據(jù) 面板數(shù)據(jù)虛擬變量數(shù)據(jù)6、解釋變量與被解釋變量，內(nèi)生變量與外生變量被解釋變量就是模型要研究得對(duì)象，被稱為“因變量”，就是變動(dòng)得結(jié)果。解釋變量就是說(shuō)明被解釋變量變動(dòng)得原因,被稱為“自變量” ，就是變動(dòng)

3、得原因 .內(nèi)生變量就是其數(shù)值由模型所決定得變量，就是模型求解得結(jié)果。外生變量就是其數(shù)值由模型以外決定得變量。7、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)得含義計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)就是以經(jīng)濟(jì)理論與經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)得事實(shí)為依據(jù),運(yùn)用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)得方法，通過(guò)建立數(shù)學(xué)模型來(lái)研究經(jīng)濟(jì)數(shù)量關(guān)系與規(guī)律得一門經(jīng)濟(jì)學(xué)科。8、在計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型中,為什么會(huì)存在隨機(jī)誤差項(xiàng)？答: 隨機(jī)誤差項(xiàng)就是計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型中不可缺少得一部分.產(chǎn)生隨機(jī)誤差項(xiàng)得原因有以下幾個(gè)方面: 模型中被忽略掉得影響因素造成得誤差;模型關(guān)系認(rèn)定不準(zhǔn)確造成得誤差;變量得測(cè)量誤差；隨機(jī)因素.9對(duì)于多元線性回歸模型,為什么在進(jìn)行了總體顯著性檢驗(yàn)之后，還要對(duì)每個(gè)回歸系數(shù)進(jìn)行就是否為 0 得檢驗(yàn) ?答：多元線性

4、回歸模型得總體顯著性F 檢驗(yàn)就是檢驗(yàn)?zāi)Ｐ椭腥拷忉屪兞繉?duì)被解釋變量得共同影響就是否顯著。通過(guò)了此F 檢驗(yàn)，就可以說(shuō)模型中得全部解釋變量對(duì)被解釋變量得共同影響就是顯著得 ,但卻不能就此判定模型中得每一個(gè)解釋變量對(duì)被解釋變量得影響都就是顯著得。因此還需要就每個(gè)解釋變量對(duì)被解釋變量得影響就是否顯著進(jìn)行檢驗(yàn),即進(jìn)行 t檢驗(yàn) .10、古典線性回歸模型具有哪些基本假定。答：1 隨機(jī)誤差項(xiàng)與解釋變量不相關(guān)。隨機(jī)誤差項(xiàng)得期望或均值為零。 隨機(jī)誤差項(xiàng)具有同方差 ,即每個(gè)隨機(jī)誤差項(xiàng)得方差為一個(gè)相等得常數(shù)。4 兩個(gè)隨機(jī)誤差項(xiàng)之間不相關(guān),即隨機(jī)誤差項(xiàng)無(wú)自相關(guān)。1、在多元線性回歸分析中，為什么用修正得決定系數(shù)衡量估計(jì)模

5、型對(duì)樣本觀測(cè)值得擬合優(yōu)度？答 :因?yàn)槿藗儼l(fā)現(xiàn)隨著模型中解釋變量得增多,多重決定系數(shù)得值往往會(huì)變大,從而增加了模,從而改善參型得解釋功能。這樣就使得人們認(rèn)為要使模型擬合得好,就必須增加解釋變量。但就是，在樣本容量一定得情況下,增加解釋變量必定使得待估參數(shù)得個(gè)數(shù)增加,從而損失自由度,而實(shí)際中如果引入得解釋變量并非必要得話可能會(huì)產(chǎn)生很多問(wèn)題，比如,降低預(yù)測(cè)精確度、引起多重共線性等等.為此用修正得決定系數(shù)來(lái)估計(jì)模型對(duì)樣本觀測(cè)值得擬合優(yōu)度。12、修正得決定系數(shù)及其作用。解答 :,其作用有 :(1) 用自由度調(diào)整后 ,可以消除擬合優(yōu)度評(píng)價(jià)中解釋變量多少對(duì)決定系數(shù)計(jì)算得影響；（ 2）對(duì)于包含解釋變量個(gè)數(shù)不同

6、得模型， 可以用調(diào)整后得決定系數(shù)直接比較它們得擬合優(yōu)度得高低 ,但不能用原來(lái)未調(diào)整得決定系數(shù)來(lái)比較。1、多重共線性含義 :多重共線性就是指解釋變量之間存在完全或近似得線性關(guān)系。產(chǎn)生原因 :（ 1）樣本數(shù)據(jù)得采集就是被動(dòng)得，只能在一個(gè)有限得范圍內(nèi)得到觀察值，無(wú)法進(jìn)行重復(fù)試驗(yàn)。（ 2)經(jīng)濟(jì)變量得共同趨勢(shì) (3）滯后變量得引入（ 4）模型得解釋變量選擇不當(dāng)后果 :（ 1）完全多重共線性產(chǎn)生得后果參數(shù)得估計(jì)值不確定、參數(shù)估計(jì)值得方差無(wú)限大（ 2）不完全多重共線性產(chǎn)生得后果參數(shù)估計(jì)值得方差無(wú)限大；對(duì)參數(shù)區(qū)間估計(jì)時(shí),置信區(qū)間趨于變大；嚴(yán)重多重共線性時(shí)假設(shè)檢驗(yàn)易作出錯(cuò)誤判斷;模型總體性檢驗(yàn)F 值與 R值都很

7、高，但各回歸系數(shù)估計(jì)量得方差很大,t 值很低，系數(shù)不能通過(guò)顯著性檢驗(yàn)檢驗(yàn) :簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)法、方差擴(kuò)大因子法、直觀判斷法、逐步回歸檢驗(yàn)法補(bǔ)救措施 ：剔出不重要變量；增加樣本數(shù)量；改變模型形式;改變變量形式；利用先驗(yàn)信息，逐步回歸法 。14、異方差含義 ：異方差性就是指模型中隨機(jī)誤差項(xiàng)得方差不就是常量,而且它得變化與解釋變量得變動(dòng)有關(guān)。產(chǎn)生原因 :(1）模型中遺漏了某些解釋變量； (2）模型函數(shù)形式得設(shè)定誤差 ;(3) 樣本數(shù)據(jù)得測(cè)量誤差； (4）隨機(jī)因素得影響。后果 ：如果線性回歸模型得隨機(jī)誤差項(xiàng)存在異方差性， 會(huì)對(duì)模型參數(shù)估計(jì)、 模型檢驗(yàn)及模型應(yīng)用帶來(lái)重大影響，主要有： （ 1）不影響模型

8、參數(shù)最小二乘估計(jì)值得無(wú)偏性； （2）參數(shù)得最小二乘估計(jì)量不就是一個(gè)有效得估計(jì)量； （ 3)對(duì)模型參數(shù)估計(jì)值得顯著性檢驗(yàn)失效； （ 4)模型估計(jì)式得代表性降低 ,預(yù)測(cè)精度精度降低。檢驗(yàn)方法 ：（ 1)圖示檢驗(yàn)法 ;(2 ）GQ 檢驗(yàn)；(3）懷特檢驗(yàn) ；(4 ）G js檢驗(yàn) （） RCH檢驗(yàn)解決方法 ： (1）模型變換法； （） 加權(quán)最小二乘法；(）模型得對(duì)數(shù)變換等1、加權(quán)最小二乘法得基本原理最小二乘法得基本原理就是使殘差平方與為最小，在異方差情況下， 總體回歸直線對(duì)于不同得得波動(dòng)幅度相差很大。隨機(jī)誤差項(xiàng)方差越小,樣本點(diǎn)對(duì)總體回歸直線得偏離程度越低，殘差得可信度越高（或者說(shuō)樣本點(diǎn)得代表性越強(qiáng));而

9、較大得樣本點(diǎn)可能會(huì)偏離總體回歸直線很遠(yuǎn) ,得可信度較低 （或者說(shuō)樣本點(diǎn)得代表性較弱 )。因此， 在考慮異方差模型得擬合總誤差時(shí)，對(duì)于不同得應(yīng)該區(qū)別對(duì)待。 具體做法 :對(duì)較小得給于充分得重視 ,即給于較大得權(quán)數(shù) ;對(duì)較大得給于充分得重視，即給于較小得權(quán)數(shù)。更好得使反映對(duì)殘差平方與得影響程度數(shù)估計(jì)得統(tǒng)計(jì)性質(zhì) .16、自相關(guān)含義 ：自相關(guān)就是指總體回歸模型得隨機(jī)誤差項(xiàng)之間存在相關(guān)關(guān)系.產(chǎn)生原因 ：答： (1）經(jīng)濟(jì)變量慣性得作用引起隨機(jī)誤差項(xiàng)自相關(guān);（ ) 經(jīng)濟(jì)行為得滯后性引起隨機(jī)誤差項(xiàng)自相關(guān) ;（ )一些隨機(jī)因素得干擾或影響引起隨機(jī)誤差項(xiàng)自相關(guān);( ）模型設(shè)定誤差引起隨機(jī)誤差項(xiàng)自相關(guān)； （ 5)觀測(cè)

10、數(shù)據(jù)處理引起隨機(jī)誤差項(xiàng)自相關(guān)。后果 :(1)模型參數(shù)估計(jì)值不具有最優(yōu)性；（）隨機(jī)誤差項(xiàng)得方差一般會(huì)低估;（ )模型得統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)失效；（ 4)區(qū)間估計(jì)與預(yù)測(cè)區(qū)間得精度降低。檢驗(yàn)方法 :(1）圖示法 ;(2） DW 檢驗(yàn) ;（3） LM 檢驗(yàn)法補(bǔ)救措施 :廣義差分法 、 CO 迭代法17。簡(jiǎn)述 DW 檢驗(yàn)得局限性。答：從判斷準(zhǔn)則中瞧到，DW檢驗(yàn)存在兩個(gè)主要得局限性: 首先，存在一個(gè)不能確定得值區(qū)域，這就是這種檢驗(yàn)方法得一大缺陷。其次:檢驗(yàn)只能檢驗(yàn)一階自相關(guān)。但在實(shí)際計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)問(wèn)題中， 一階自相關(guān)就是出現(xiàn)最多得一類序列相關(guān)，而且經(jīng)驗(yàn)表明， 如果不存在一階自相關(guān)，一般也不存在高階序列相關(guān).所以在實(shí)際應(yīng)用

11、中,對(duì)于序列相關(guān)問(wèn)題般只進(jìn)行檢驗(yàn)。18、試述 D W 檢驗(yàn)得適用條件及其檢驗(yàn)步驟？使用條件：1）回歸模型包含一個(gè)截距項(xiàng)。）變量 X 就是非隨機(jī)變量。3）擾動(dòng)項(xiàng)得產(chǎn)生機(jī)制:.4）因變量得滯后值不能作為解釋變量出現(xiàn)在回歸方程中。檢驗(yàn)步驟) 進(jìn)行 OL 回歸，并獲得殘差。2)計(jì)算 D 值。3）已知樣本容量與解釋變量個(gè)數(shù)，得到臨界值。4）根據(jù)下列規(guī)則進(jìn)行判斷:零假設(shè)決策條件無(wú)正得自相關(guān)拒絕無(wú)正得自相關(guān)無(wú)法確定無(wú)負(fù)得自相關(guān)拒絕無(wú)負(fù)得自相關(guān)無(wú)法決定無(wú)正得或者負(fù)得自相關(guān)接受19.廣義最小二乘法（ GLS ）得基本思想就是什么？答：基本思想就就是對(duì)違反基本假定得模型做適當(dāng)?shù)镁€性變換，使其轉(zhuǎn)化成滿足基本假定得模

12、型 ,從而可以使用 OLS 方法估計(jì)模型。 0請(qǐng)簡(jiǎn)述什么就是虛假序列相關(guān)，如何避免？答: 數(shù)據(jù)表現(xiàn)出序列相關(guān),而事實(shí)上并不存在序列相關(guān)。要避免虛假序列相關(guān)，就應(yīng)在做定量分析之間先進(jìn)行定性分析,瞧從理論上或經(jīng)驗(yàn)上就是否有存在序列相關(guān)得可能,可能性就是多大。 .在建立計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型時(shí)，為什么要引入虛擬變量？答案 :在現(xiàn)實(shí)生活中 ,影響經(jīng)濟(jì)問(wèn)題得因素除具有數(shù)量特征得變量外,還有一類變量 ,這類變量所反映得并不就是數(shù)量而就是現(xiàn)象得某些屬性或特征，即它們反映得就是現(xiàn)象得質(zhì)得特征。這些因素還很可能就是重要得影響因素，這時(shí)就需要在模型中引入這類變量。引入得方式就就是以虛擬變量得形式引入。 2模型中引入虛擬變

13、量得作用就是什么？答： (1）可以描述與測(cè)量定性因素得影響;（2) 能夠正確反映經(jīng)濟(jì)變量之間得關(guān)系 ,提高模型得精度 ; (3）便于處理異常數(shù)據(jù)。2虛擬變量引入得原則就是什么?答： (1）如果一個(gè)定性因素有方面得特征,則在模型中引入m 1 個(gè)虛擬變量；(）如果模型中有 m 個(gè)定性因素，而每個(gè)定性因素只有兩方面得屬性或特征，則在模型中引入 m 個(gè)虛擬變量 ;如果定性因素有兩個(gè)及以上個(gè)屬性，則參照“一個(gè)因素多個(gè)屬性”得設(shè)置虛擬變量。 4。虛擬變量引入得方式及每種方式得作用就是什么?答：（ 1）加法模式 :其作用就是改變了模型得截距水平；(）乘法模式 :其作用在于兩個(gè)模型間得比較、因素間得交互影響分

14、析與提高模型得描述精度 ;25、舉例說(shuō)明如何引進(jìn)加法模式與乘法模式建立虛擬變量模型。答案 :設(shè) Y 為個(gè)人消費(fèi)支出;X 表示可支配收入,定義如果設(shè)定模型為此時(shí)模型僅影響截距項(xiàng)，差異表現(xiàn)為截距項(xiàng)得與,因此也稱為加法模型。如果設(shè)定模型為此時(shí)模型不僅影響截距項(xiàng) ,而且還影響斜率項(xiàng)。差異表現(xiàn)為截距與斜率得雙重變化，因此也稱為乘法模型 .26.判斷計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型優(yōu)劣得基本原則就是什么?答：（ 1）模型應(yīng)力求簡(jiǎn)單；( ）模型具有可識(shí)別性;(3) 模型具有較高得擬合優(yōu)度;（ )模型應(yīng)與理論相一致;（ 5)模型具有較好得超樣本功能。 .設(shè)定誤差產(chǎn)生得主要原因就是什么?答案 :原因有四 :（ 1）模型得制定者不熟悉相應(yīng)得理論知識(shí)；（分）（ 2）對(duì)經(jīng)濟(jì)問(wèn)題本身認(rèn)識(shí)不夠或不熟悉前人得相關(guān)工作；（ 1 分 )（ 3)模型制定者缺乏相關(guān)變量得數(shù)據(jù)；（ 1 分 )（ 4）解釋變量無(wú)法測(cè)量