《计量经济学》期末考试复习资料第一章 绪论参照重点：计量经济学的一般建模过程第一章课后题（1.4.6）1.什么是计量经济学？计量经济学措施与一般经济数学措施有什么区别？答：计量经济学是经济学的一种分支学科，是以揭示经济活动中客观存在的数量关系为内容的分支学科，是由经济学、记录学和数学三者结合而成的交叉学科计量经济学措施揭示经济活动中各个因素之间的定量关系，用随机性的数学方程加以描述；一般经济数学措施揭示经济活动中各个因素之间的理论关系，用拟定性的数学方程加以描述4.建立与应用计量经济学模型的重要环节有哪些？答：建立与应用计量经济学模型的重要环节如下：(1)设定理论模型，涉及选择模型所涉及的变量，拟定变量之间的数学关系和拟定模型中待估参数的数值范畴；(2)收集样本数据，要考虑样本数据的完整性、精确性、可比性和—致性；(3)估计模型参数；(4)检查模型，涉及经济意义检查、记录检查、计量经济学检查和模型预测检查6.模型的检查涉及几种方面？其具体含义是什么？答：模型的检查重要涉及：经济意义检查、记录检查、计量经济学检查、模型的预测检查在经济意义检查中，需要检查模型与否符合经济意义，检查求得的参数估计值的符号与大小与否与根据人们的经验和经济理论所拟定的盼望值相符合；在记录检查中，需要检查模型参数估计值的可靠性，即检查模型的记录学性质；在计量经济学检查中，需要检查模型的计量经济学性质，涉及随机扰动项的序列有关检查、异方差性检查、解释变量的多重共线性检查等；模型的预测检查重要检查模型参数估计量的稳定性以及对样本容量变化时的敏捷度，以拟定所建立的模型与否可以用于样本观测值以外的范畴。
第二章 典型单方程计量经济学模型：一元线性回归模型参照重点：1.有关分析与回归分析的概念、联系以及区别？2.总体随机项与样本随机项的区别与联系？3.为什么需要进行拟合优度检查？4．如何缩小置信区间？（P46）由上式可以看出（1）.增大样本容量样本容量变大，可使样本参数估计量的原则差减小；同步，在同样置信水平下，n越大，t分布表中的临界值越小2）提高模型的拟合优度由于样本参数估计量的原则差和残差平方和呈正比，模型的拟合优度越高，残差平方和应越小5．以一元线性回归为例，写出β0的假设检查1）.对总体参数提出假设H0：b0=0， H1：b0¹02）以原假设H0构造t记录量， 3）由样本计算其值4）给定明显性水平a，查t分布表得临界值t a/2(n-2)5）比较，判断若 |t|> t a/2(n-2)，则回绝H0 ，接受H1 ；若 |t|£ t a/2(n-2)，则回绝H1 ，接受H0 ；上届重点：一元线性回归模型的基本假设、随机误差项产生的因素、最小二乘法、参数经济意义、决定系数、第二章PPT里的表（中国居民人均消费支出对人均GDP的回归）、t检查（△（平方）代表意义；△（平方）的结识）、可以读懂Eviews输出的估计成果第二章课后题（1.3.9.10）1.为什么计量经济学模型的理论方程中必须涉及随机干扰项？（典型模型中产生随机误差的因素）答：计量经济学模型考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，除理解释变量的影响外，尚有其她无法在模型中独立列出的多种因素的影响这样，理论模型中就必须使用一种称为随机干扰项的变量宋代表所有这些无法在模型中独立表达出来的影响因素，以保证模型在理论上的科学性3.一元线性回归模型的基本假设重要有哪些？违背基本假设的模型与否不可以估计？答：线性回归模型的基本假设有两大类：一类是有关随机干扰项的，涉及零均值，同方差，不序列有关，满足正态分布等假设；另一类是有关解释变量的，重要有：解释变量是非随机的，若是随机变量，则与随机干扰项不有关事实上，这些假设都是针对一般最小二乘法的在违背这些基本假设的状况下，一般最小二乘估计量就不再是最佳线性无偏估计量，因此使用一般最小二乘法进行估计己无多大意义但模型自身还是可以估计的，特别是可以通过最大似然法等其她原理进行估计假设1. 解释变量X是拟定性变量，不是随机变量； 假设2. 随机误差项m具有零均值、同方差和不序列有关性： E(mi)=0 i=1,2, …,n Var (mi)=sm2 i=1,2, …,n Cov(mi, mj)=0 i≠j i,j= 1,2, …,n假设3. 随机误差项m与解释变量X之间不有关： Cov(Xi, mi)=0 i=1,2, …,n假设4. m服从零均值、同方差、零协方差的正态分布 mi~N(0, sm2 ) i=1,2, …,n假设5. 随着样本容量的无限增长，解释变量X的样本方差趋于一种有限常数。
即 假设6. 回归模型是对的设定的9、10题为计算题，见课本P52，答案见P17第三章 典型单方程计量经济学模型：多元线性回归模型上届重点：F检查、t检查 调节的样本决定系数、“多元”里为什么要对△（平方）系数进行调节？第三章课后题（1.2.7.9.10）1.多元线性回归模型的基本假设是什么？在证明最小二乘估计量的无偏性和有效性的过程中，哪些基本假设起了作用？答：多元线性回归模型的基本假定仍然是针对随机干扰项与针对解释变量两大类的假设针对随机干扰项的假设有：零均值，同方差，无序列有关且服从正态分布针对解释量的假设有；解释变量应具有非随机性，如果是随机的，则不能与随机干扰项有关；各解释变量之间不存在(完全)线性有关关系在证明最小二乘估计量的无偏性中，运用理解释变量非随机或与随机干扰项不有关的假定；在有效性的证明中，运用了随机干扰项同方差且无序列有关的假定2.在多元线性回归分析中，t检查和F检查有何不同？在一元线性回归分析中两者与否有等价作用？（见课本P70）答：在多元线性回归分析中，t检查常被用作检查回归方程中各个参数的明显性，而F检查则被用作检查整个回归关系的明显性各解释变量联合起来对被解释变量有明显的线性关系，并不意味着每一种解释变量分别对被解释变量有明显的线性关系。
在一元线性回归分析中，两者具有等价作用，由于两者都是对共同的假设——解释变量的参数等于零一一进行检查7、9、10题为计算题，见课本P91，答案见P53第四章 典型单方程计量经济学模型：放宽基本假定的模型重点掌握：参照重点：1.以多元线性回归为例阐明异方差性会产生如何的后果？（也许为论述题）2.检查、修正异方差性的措施？3.以多元线性回归为例阐明序列有关会产生如何的后果？（预测，矩阵体现式推到）4.检查、修正序列有关的措施？5.什么是DW检查法（前提条件）？6.以多元线性回归为例阐明多重共线性会产生如何的后果7.检查、修正多重共线性的措施？8.随机解释变量问题的三种分类？分别导致的后果是什么？9.工具变量法的前提假设1）与所替代的随机解释变量高度有关2）与随机干扰项不有关3）与模型中其她解释变量不有关，以避免浮现多重共线性上届重点：异方差、序列有关、多重共线性等违背基本假设的状况产生因素、后果、辨认方式措施、D.W、广义差分法第四章课后题（1.2）1、2题为计算题，见课本P134，答案见P84第五章 典型单方程计量经济学模型：专门问题上届重点：虚拟变量的含义与设定、滞后变量的含义、为什么加入滞后和虚拟变量第五章课后题（1.3.4.10）1.回归模型中引入虚拟变量的作用是什么？有哪几种基本的引入方式？它们各合用于什么状况？答：在模型中引入虚拟变量，重要是为了寻找某(些)定性因素对解释变量的影响。
加法方式与乘法方式是最重要的引入方式前者重要合用于定性因素对截距项产生影响的状况，后者重要合用于定性因素对斜率项产生影响的状况除此外，还可以加法与乘法组合的方式引入虚拟变量，这时可测度定性因素对截距项与斜率项同步产生影响的状况3.滞后变量模型有哪几种类型？分布滞后模型使用OLS措施存在哪些问题？答：滞后变量模型有分布滞后模型和自回归模型两大类，前者只有解释变量及其滞后变量作为模型的解释变量，不涉及被解释变量的滞后变量作为模型的解释变量；而后者则以当期解释变量与被解释变量的若干期滞后变量作为模型的解释变量分布滞后模型有无限期的分布滞后模型和有限期的分布滞后模型；自回归模型又以Coyck模型、自适应预期模型和局部调节ytdby模型最为多见分布滞后模型使用OLS法存在如下问题：(1)对于无限期的分布滞后模型，由于样本观测值的有限性，使得无法直接对其进行估计2)对于有限期的分布滞后模型，使用OLS措施会遇到：没有先验准则拟定滞后期长度，对最大滞后期的拟定往往带有主观随意性；如果滞后期较长，由于样本容量有限，当滞后变量数目增长时，必然使得自由度减少，将缺少足够的自由度进行估计和检查；同名变量滞后值之间也许存在高度线性有关，即模型也许存在高度的多重共线性。
4.产生模型设定偏误的重要因素是什么？模型设定偏误的后果以及检查措施有哪些？答：产生模型设定偏误的因素重要有：模型制定者不熟悉相应的理论知识；对经济问题自身结识不够或不熟悉前人的有关工作：模型制定者手头没有有关变量的数据；解释变量无法测量或数据自身存在测量误差模型设定偏误的后果有：（1）如果漏掉了重要的解释变量，会导致OLS估计量在小样本下有偏，在大样本下非一致；对随机干扰项的方差估计也是有偏的2）如果涉及了无关的解释变量，尽管OLS估计量具有无偏性与一致性，但不具有最小方差性3）如果选择了错误的函数形式，则后果是全方位的，不仅会导致估计的参数具有完全不同的经济意义，并且估计成果也不同对模型设定偏误的检查措施有：检查与否具有无关变量，可以使用t检查与F检查完毕：检查与否有有关变量的漏掉或函数形式设定偏误，可以使用残差图示法，Ramsey提出的RESET检查来完毕10.简述约化建模理论与老式理论的异同点？答：Hendry的约化建模理论的核心是“从一般到简朴”的建模思想，即一方面提出一种涉及多种因素在内的“一般”模型，然后再通过观测数据，运用多种检核对模型进行检查并化简，最后得到一种相对简朴的模型。
老式建模理论的主导思想是“从简朴到复杂”的建模思想，它一方面提出一种简朴的模型，然后从多种也许的备选变量中选择合适的变量进入模型，最后得到一种与数据拟合较好的较为复杂的模型从两者的重要联系上看，它们都以对经济现象的解释为目的，以已有的经济理论为建模根据，以对数据的拟合限度作为模型优劣的重要的鉴定原则之一，也均有若干检查标推从两者的重要区别上看，老式的建模理论往往更依赖于某种单一的经济理论，旧“从一般到简朴”的建模理论则更注重将多种不同经济理论纳入到最初的“一般”模型中，甚至更多地是从直觉和经验来建立“一般”的模型；尽管两者均有若干种检查原则，但约化建模理论从实践上有更大量的诊断性检查来看每一步建模的可行性，或寻找改善模型的途径：与老式建模实践中存在的过渡“数据开采”问题相比，由于约化建模理论的初估模型是一种涉及所有也许变量的“一般”模型，因此也就避免了过度的“数据开采”问题；此外，由于初始模型的“一般”性，所有研究者在建模的初期往往有着相似的“起点”，因此，在相似的约化程序下，最后得到的最后模型也应当是相似的而老式建模实践中对同一经济问题往往有多种不同经济理论来解释，如果不同的研究者采用不同的经济理论建模，得到的最后模型也会不同。
固然，由于约化建模理论有更多的检查，使得建模过程更复杂，相比之下，老式建模措施则更加“灵活”。