计量经济学名词解释与简答

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1、1 计量经济学复习题题型：选择2*10；填空 2*10；名词解释4*5；综合题 10*4 一 选择填空考点1.截面数据，时间序列，面板数据定义。P12/1.3.3 截面数据： 同一时间 （时期或时点） 某个指标在不同空间的观测数据。时间序列数据： 把反映某一总体特征的同一指标的数据，按照一定的时间顺序和时间间隔（如月度. 季度. 年度）排列起来，这样的统计数据称为时间序列数据。 时间序列数据可以是时期数据，也可以是时点数据。面板数据： 指时间序列数据和截面数据相结合的数据。如在具名手指调查中收集的对各个固定调查户在不同时期的调查数据。2.有限分布滞后模型定义P184/7.1.3 被解释变量受解

2、释变量的影响分布在解释变量不同时期的滞后值上，即模型形如具有这种滞后分布结构的模型称为分布滞后模型，其中 s 为滞后长度。根据滞后长度 s取为有限和无限，模型分别称为 有限分布滞后模型和无限分布滞后模型。3.设定误差定义P244/9.1 计量经济模型是对变量间经济关系因果性的设想，若所设定的回归模型是“正确”的，主要任务是所选模型参数的估计和假设检验。但是如果对计量模型的各种诊断或检验总不能令人满意，这时应把注意力集中到模型的设定方面：考虑所建模型是否遗漏了重要的变量？是否包含了多余的变量？所选模型的函数形式是否正确？随机扰动项的设定是否合理？变量的数据收集是否有误差？所有这些，计量经济学中被

3、统称为设定误差。4.时间序列平稳性阶数判定P267-270/10.1 所谓时间序列的平稳性， 是指时间序列的统计规律不会随着时间的推移而发生变化。直观上，一个平稳的时间序列可以看作一条围绕其均值上下波动的曲线。 从理论上， 有两种意义的平稳性，一是严格平稳，另一种是弱平稳。5.有效，无偏含义P35/2.2.4 有效性一个估计式若不仅具有无偏性而且具有最小方差性时, 成这个估计式为有效估计式. 无偏估计式可能有多个, 但在所有无偏估计式中, 只有最小的最佳无偏估计式才是有效估计式. 6.t ，F 检验 统计量表达式P47/2.4.3 P87/3.3.2 ESS (-1) F( -1,)RSS (

4、 - )kFkn- kn k7.协整定义 P273/10.3 所谓协整，是指多个非平稳变量的某种线性组合是平稳的。例如，收入与消费，工资与价格，政府支出与税收，出口与进口等，这些经济时间序列一般是非平稳序列，但它们之间却往往存在长期均衡关系。8.ADF检验三种模型形式P272/10.2.3 9.虚拟变量设定方法P217/8.1.2 虚拟变量的设置规则涉及三个方面:*222 22? (2) ?()()tt n SESE2 1.“0”和“ 1”选取原则2.属性（状态、水平）因素与设置虚拟变量数量的关系3.虚拟变量在回归分析中的角色以及作用等方面的问题10.OLS参数估计的统计学性质P35 (1)

5、无偏性 ;(2) 最小方差性 ;(3) 线性特性二 名词解释 : 1. 工具变量 P198/7.4.2 所谓工具变量法，就是在进行参数估计的过程中选择适当的工具变量，代替回归模型中同随机扰动项存在相关性的解释变量。2. 分布滞后模型P185/7.1.3 被解释变量受解释变量的影响分布在解释变量不同时期的滞后值上，即模型形如具有这种滞后分布结构的模型称为分布滞后模型，其中 s 为滞后长度。根据滞后长度s取为有限和无限，模型分别称为有限分布滞后模型和无限分布滞后模型。3. 序列相关性P158 自相关，又称序列相关是指总体回归模型的随机误差项之间存在相关关系。即不同观测点上的误差项彼此相关。4. 异

6、方差性 P130/5.1 设模型为12233.1,2,.,iiikkiiYXXXuin如果对于模型中随机误差项有：2Var(),1,2,3,.,iiuin则称具有异方差性。5. 判定系数 P41/2.3.2 回归平方和 （解释了的变差ESS ）2 iy在总变差（TSS ）2 iy中所占的比重称为可决系数（或称判定系数），用 r2 表示6. 戈德菲尔特 - 匡特检验 P134/5.3.2 戈德菲尔特 -匡特检验方法是戈德菲尔特和匡特于1965 年提出的，可用于检验递增性或递减性异方差。基本思想：将样本分为两部分，然后分别对两个样本进行回归，并计算两个子样的残差平方和所构成的比，以此为统计量来判断

7、是否存在异方差。7. DW 检验 P165/6.3.2 是杜宾和沃特森于1951年提出的一种适用于小样本的检验方法。8 科克伦 - 奥克特迭代法P169/6.4.2 其基本思想是通过逐次迭代去寻找更为满意的的估计值，然后再采用广义差分法。 具体来说，该方法是利用et去估计未知的 。三 综合题1.假设要求你建立一个计量经济模型来说明在学校跑道上慢跑一英里或一英里以上的人数，以便决定是否修建第二条跑道以满足所有的锻炼者。你通过整个学年收集数据，得到两个可能的解释性方程：方程 A：3215 .10.10 .150.125?XXXY75.02R方程 B：4217 .35 .50.140.123?XXX

8、Y73.02R其中：Y某天慢跑者的人数；1X该天降雨的英寸数；2X该天日照的小时数；3X该天的最高温度 （按华氏温度） ；4X第二天需交学期论文的班级数请回答下列问题：（1）这两个方程你认为哪个更合理些，为什么？（2）为什么用相同的数据去估计相同变量的系数得到不同的符号？（1）我认为方程B 更合理些。因为虽然方程A 的修正的可决系数更大，表明方程A的拟合优度更好，但从定性的角度分析，认为方程 A中 X2与 X3的系数符号与实际情况不符，修正的可决系数可能是因为存在多重共线性而变大，故我认为方程B 更合理。（2）可能是因为某一方程中存在多重共线性导致。2. 估计消费函数模型iiiC =Yu得ii

9、?C =150.81 Yt 值（13.1 ） （18.7 ）n=19 R2=0.81 其中， C：消费（元） Y：收入（元）。已知0.025( 19 )2.0930t，0.05(19)1.729t，0.025(17)2.1098t，0.05(17)1.7396t。iu3 问： （1）利用 t 值检验参数的显著性（ 0.05 ） ；（2）确定参数的标准差；（3）判断一下该模型的拟合情况。（1）针对原假设H0：=0 和备择假设H1：0，由题可知：t（）=18.7. 取0.05 ， 查 t 分布表得自由度为n-2=19-2=17的临界值t0.025（17）=2.1098. 因为 t （）=18.7

10、t0.025（17）=2.1098 ，所以应拒绝H0：=0。这表明，收入对消费有显著影响。（2）因为 t*=( -)/ )SE(,而假设H0：=0，可以求的t*= / )SE(， )SE(= / t=0.81/18.7=0.04332 （3）由于 R2=0.81，所以在被解释变量（消费）观测值的总变差中，有 81% 由所估计的样本回归模型做出了解释。3. 根据我国 1978 2000 年的财政收入Y和国内生产总值X的统计资料，可建立如下的计量经济模型：XY1198.06477.556（2.5199 ） （22.7229 ）R20.9609 ，SE 731.2086 ，F516.3338 ，DW

11、 0.3474 请回答以下问题：(1)何谓计量经济模型的自相关性？(2)试检验该模型是否存在一阶自相关，为什么？(3)自相关会给建立的计量经济模型产生哪些影响？(4)如果该模型存在自相关， 试写出消除一阶自相关的方法和步骤。（临界值24.1Ld，43. 1Ud）（1）自相关，又称序列相关是指总体回归模型的随机误差项之间存在相关关系。即不同观测点上的误差项彼此相关。（2）因为 dL=1.24 ，dU=1.43 ，DW=0.3474 ，得 DW F（3，11）=3.59，应拒绝原假设H0: 2=3=4=0，说明回归方程显著。1.计量经济学与经济理论、统计学、数学的联系是什么？计量经济学与经济理论、

12、统计学、数学的联系主要体现在计量经济学对经济理论、统计学、数学的应用方面，分别如下：1）计量经济学对经济理论的利用主要体现在以下几个方面（1）计量经济模型的选择和确定（2）对经济模型的修改和调整（3）对计量经济分析结果的解读和应用2）计量经济学对统计学的应用（1）数据的收集、处理、（2）参数估计（3）参数估计值、模型和预测结果的可靠性的判断3）计量经济学对数学的应用（1）关于函数性质、特征等方面的知识（2）对函数进行对数变换、求导以及级数展开（3）参数估计（4）计量经济理论和方法的研究2.模型的检验包括哪几个方面？具体含义是什么？模型的检验主要包括：经济意义检验、统计检验、计量经济学检验、模型

13、的预测检验。在经济意义检验中，需要检验模型是否符合经济意义，检验求得的参数估计值的符号、大小、参数之间的关系是否与根据人们的经验和经济理论所拟订的期望值相符合；在统计检验中，需要检验模型参数估计值的可靠性，即检验模型的统计学性质，有拟合优度检验、变量显著检验、方程显著性检验等；在计量经济学检验中，需要检验模型的计量经济学性质，包括随机扰动项的序列相关检验、异方差性检验、解释变量的多重共线性检验等；模型的预测检验，主要检验模型参数估计量的稳定性以及对样本容量变化时的灵敏度，以确定所建立的模型是否可以用于样本观测值以外的范围。1.为什么计量经济学模型的理论方程中必须包含随机干扰项？计量经济学模型考

14、察的是具有因果关系的随机变量间的具体联系方式。由于是随机变量，意味着影响被解释变量的因素是复杂的，除了解释变量的影响外，还有其他无法在模型中独立列出的各种因素的影响。这样，理论模型中就必须使用一个称为随机干扰项的变量来代表所有这些无法在模型中独立表示出来的影响因素，以保证模型在理论上的科学性。3.为什么用可决系数R2 评价拟合优度， 而不是用残差平方和作为评价标准？可决系数 R2=ESS/TSS=1-RSS/TSS ，含义为由解释变量引起的被解释变量的变化占被解释变量总变化的比重，用来判定回归直线拟合的优劣，该值越大说明拟合的越好；而残差平方和与样本容量关系密切，当样本容量比较小时，残差平方和

15、的值也比较小，尤其是不同样本得到的残差平方和是不能做比较的。此外，作为检验统计量的一般应是相对量而不能用绝对量，因而不能使用残差平方和判断模型的拟合优度。4.根据最小二乘原理， 所估计的模型已经使得拟合优度差达到最小，为什么还要讨论模型的拟合优度问题？普通最小二乘法所保证的最好拟合是同一个问题内部的比较，即使用给出的样本数据满足残差的平方和最小；拟合优度检验结果所表示的优劣5 可以对不同的问题进行比较，即可以辨别不同的样本回归结果谁好谁坏。1.多元线性回归模型与一元线性回归模型有哪些区别？多元线性回归模型与一元线性回归模型的区别表现在如下几个方面：一是解释变量的个数不同；二是模型的经典假设不同

16、，多元线性回归模型比一元线性回归模型多了个“解释变量之间不存在线性相关关系”的假定；三是多元线性回归模型的参数估计式的表达更为复杂。2.为什么说最小二乘估计量是最优线性无偏估计量？对于多元线性回归最小二乘估计的正规方程组，能解出唯一的参数估计量的条件是什么？在满足经典假设的条件下，参数的最小二乘估计量具有线性性、无偏性以及最小性方差，所以被称为最优线性无偏估计量（BLUE）对于多元线性回归最小二乘估计的正规方程组，能解出唯一的参数估计量的条件是（X X）-1存在，或者说各解释变量间不完全线性相关。1.什么是估计的一致性？试通过一元模型证明对于工具变量法的斜率的估计量 1是1 的一致估计。估计的一致性是指，随着样本容量的增加，即使当n时，参数估计量依概率收敛于参数的真值，即有：lim()nP对于一元线性回归模型：01tttYX，在第二章曾得如下最小二乘估计量：1122?ttttttx yxxx，如果ttX 和同期相关，则估计量有偏且不一致，这时需要用一个与t