經(jīng)濟(jì)學(xué)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)復(fù)習(xí)要點(diǎn)和試題和論述題庫及答案

1、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)題庫計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)題庫什么是OLS估計(jì)？原理ols估計(jì)是指樣本回歸函數(shù)盡可能好的擬合這組織，即樣本回歸線上的點(diǎn)與真實(shí)觀測點(diǎn)的總體誤差盡可能小的估計(jì)方法。一、什么是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)？一、什么是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)？答：計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)以經(jīng)濟(jì)理論為指導(dǎo)，以事實(shí)為依據(jù)，以數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)為方法，以電腦技術(shù)為工具，從事經(jīng)濟(jì)關(guān)系與及經(jīng)濟(jì)活動(dòng)數(shù)量規(guī)律的研究，并以建立和應(yīng)用隨機(jī)性的經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型為核心的一門經(jīng)濟(jì)學(xué)科。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型揭示經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中各種因素之間的定量關(guān)系，用隨

2、機(jī)性的數(shù)量方程加以描述。二、建立計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的步驟和要點(diǎn)二、建立計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的步驟和要點(diǎn)1.理論模型的設(shè)計(jì)（確定模型所包含的變量，確定模型的數(shù)量形式，擬定理論模型中的待估參數(shù)的理論期望值）2.樣本數(shù)據(jù)的收集（常用的樣本數(shù)據(jù)：時(shí)間序列數(shù)據(jù)，截面數(shù)據(jù)，虛變量數(shù)據(jù)）3.模型參數(shù)的估計(jì)（選擇模型參數(shù)估計(jì)方法，應(yīng)用軟件的使用）4.模型的檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷臋z驗(yàn)包括幾個(gè)方面？其具體含義是什么？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

3、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)測檢驗(yàn)。經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)——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)理論所擬訂的期望值相符合；統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)——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)；計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn)——需要檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷挠?jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)性質(zhì)，包括隨機(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性檢驗(yàn)等；模型的預(yù)測檢驗(yàn)——主要檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蛥?shù)估計(jì)量的穩(wěn)定性以及對樣本容量

4、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測值以外的范圍。5.模型成功的三要素：理論、方法、數(shù)據(jù)三、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的應(yīng)用方面（功能）三、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的應(yīng)用方面（功能）答：結(jié)構(gòu)分析，經(jīng)濟(jì)預(yù)測，政策評價(jià)，檢驗(yàn)與發(fā)展經(jīng)濟(jì)理論四、引入隨機(jī)干擾項(xiàng)的原因，內(nèi)容？四、引入隨機(jī)干擾項(xiàng)的原因，內(nèi)容？原因原因：1.代表未知的影響因素2.代表數(shù)據(jù)觀測誤差3.代表殘缺數(shù)據(jù)4.代表模型設(shè)定誤差5.代表眾多細(xì)小影響因素6.變量的內(nèi)在隨機(jī)性內(nèi)容：內(nèi)容：1

5、.被遺漏的影響因素（由于研究者對客觀經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象了解不充分，或是由于經(jīng)濟(jì)理論上的不完善，以至于使研究者在建立模型時(shí)遺漏了一些對被解釋變量有重要影響的變量）；2.變量的測量誤差（在觀察和測量變量時(shí)，種種原因使觀測值并不等于他的真實(shí)值而造成的誤差）；3.隨機(jī)誤差（在影響被解釋變量的諸因素中，還有一些不能控制的因素）；4.模型的設(shè)定誤差（在建立模型時(shí)，由于把非線性關(guān)系線性化，或者略去模型）五、什么是隨機(jī)誤差項(xiàng)和殘差，他們之間的區(qū)別是什么五、什么是

6、隨機(jī)誤差項(xiàng)和殘差，他們之間的區(qū)別是什么隨機(jī)誤差項(xiàng)u=YE(YX)，而總體回歸函數(shù)Y=Y^e，其中e就是殘差利用Y^估計(jì)Y時(shí)帶來的誤差e=YY^是對隨機(jī)變量u的估計(jì)六、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)是否就不能進(jìn)行估計(jì)六、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)是否就不能進(jìn)行估計(jì)1.回歸模型是正確設(shè)定的；2.解釋變量X是確定性變量不是隨機(jī)變量；在重復(fù)抽樣中取固定值。3.解釋變量在x所抽取的樣本中具有變異性，而且

7、隨著樣本容量的無限增加，解釋變量X的樣本方差趨于一個(gè)非零的有限常數(shù)。4.隨機(jī)誤差項(xiàng)u具有給定X條件下的零均值，同方差以及不序列相關(guān)性，即E(uiXi)=0；Var(uiXi)=sm2；Cov(ui，ujXi，Xj)=05.隨機(jī)誤差項(xiàng)與解釋變量之間不相關(guān)：Cov(XiUi)=06.隨機(jī)誤差項(xiàng)服從零均值、同方差的正態(tài)分布解釋變量。分布滯后模型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(yīng)預(yù)期模型和局部調(diào)整

8、模型最為多見。分布滯后模型使用OLS法存在以下問題：(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(jìn)行估計(jì)。(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(yàn)準(zhǔn)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(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線性相關(guān)，即模型可能存在高度的多重共線性。傳統(tǒng)

9、或經(jīng)典方法論（建立模型）傳統(tǒng)或經(jīng)典方法論（建立模型）（一）理論模型的設(shè)計(jì)1、理論或假說的陳述；2、理論的數(shù)學(xué)模型的設(shè)定；3、理論的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的設(shè)定；（二）獲取數(shù)據(jù)（三）模型的參數(shù)估計(jì)（四）模型的檢驗(yàn)1、經(jīng)濟(jì)意義的檢驗(yàn)2、統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)3、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn)4、預(yù)測檢驗(yàn)（五）模型應(yīng)用1、經(jīng)濟(jì)分析構(gòu)分析2、經(jīng)濟(jì)預(yù)測3、政策評價(jià)4、檢驗(yàn)與發(fā)展經(jīng)濟(jì)理論計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型成功的三要素計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型成功的三要素理論、方法、數(shù)據(jù)回歸分析回歸分析是研究一個(gè)變量關(guān)于

10、另一個(gè)（些）變量的依賴關(guān)系的計(jì)算方法和理論。用意在于通過后者的已知或設(shè)定值，去估計(jì)和（或）預(yù)測前者的（總體均值。前一個(gè)變量被稱為被解釋變量或應(yīng)變量后一個(gè)變量被稱為解釋變量或自變量總體回歸函數(shù)（方程）：總體回歸函數(shù)（方程）：PRF由于統(tǒng)計(jì)相關(guān)的隨機(jī)性，回歸方程關(guān)心的是根據(jù)解釋變量的已知或給定值，考察被解釋變量的總體均值，即當(dāng)解釋變量取某個(gè)確定值時(shí)，與之統(tǒng)計(jì)相關(guān)的被解釋變量所可能出現(xiàn)的對應(yīng)值的平均值。在給定解釋變量iX條件下被解釋變量iY的

11、期望軌跡稱為總體回歸線，或更一般地稱為總體回歸曲線相應(yīng)的函數(shù)（方程）：總體回歸函數(shù)（方程）總體回歸函數(shù)（方程）（PRF）含義：）含義：回歸函數(shù)（PRF）說明被解釋變量tY的平均狀態(tài)（總體條件期望）隨解釋變量X變化的規(guī)律隨機(jī)干擾項(xiàng)隨機(jī)干擾項(xiàng)?是在模型設(shè)定中省略下來而由集體地影響著被解釋變量Y的全部變量的替代物樣本回歸函數(shù)（樣本回歸函數(shù)（SRF）iiiXXfY10??)(??????樣本回歸函數(shù)的隨機(jī)形式樣本回歸函數(shù)的隨機(jī)形式iiiiieX

12、YY?????10???????線性回歸模型在上述意義上的基本假設(shè)：(1)解釋變量1X2X…kX是確定性變量，不是隨機(jī)變量，而且解釋變量之間互不相關(guān)。(2)隨機(jī)誤差項(xiàng)具有０均值和同方差。即Ｅ(i?)＝０i=12…nVar(i?)=2??i=12…n其中E表示均值或期望，也可用Ｍ表示；Ｖar表示方差，也可以用Ｄ表示。(3)隨機(jī)誤差項(xiàng)在不同樣本點(diǎn)之間是獨(dú)立的，不存在序列相關(guān)。即Cov(i?j?)=0i?jij=12…n其中Ｃov表示協(xié)方差。