计量经济学重要简答题
计量经济学重点简答题计量经济学重点简答题 1 1．简述计量经济学与经济学、统计学、数理统计学学科间的关系。．简述计量经济学与经济学、统计学、数理统计学学科间的关系。 答：计量经济学是经济理论、统计学和数学的综合。经济学着重经济现象的定性研究， 计量 经济学着重于定量方面的研究。 统计学是关于如何收集、 整理和分析数据的科学， 而计量经 济学则利用经济统计所提供的数据来估计经济变量之间的数量关系并加以验证。 数理统计学 作为一门数学学科，可以应用于经济领域，也可以应用于其他领域； 计量经济学则仅限于经 济领域。计量经济模型建立的过程， 是综合应用理论、统计和数学方法的过程，计量经济学 是经济理论、统计学和数学三者的统一。 2 2、计量经济模型有哪些应用？、计量经济模型有哪些应用？ 答：①结构分析 ②经济预测 ③政策评价 ④检验和发展经济理论 3 3、简述建立与应用计量经济模型的主要步骤。、简述建立与应用计量经济模型的主要步骤。 答：模型设定估计参数模型检验模型应用 或 1） 经济理论或假说的陈述2) 收集数据 3） 建立数理经济学模型 4） 建立经济计量模型 5） 模型系数估计和假设检验6）模型的选择 7）理论假说的选择 8）经济学应用 4 4、对计量经济模型的检验应从几个方面入手？、对计量经济模型的检验应从几个方面入手？ 答：①经济意义检验 ②统计推断检验 ③计量经济学检验 ④模型预测检验 5 5、计量经济学应用的数据是怎样进行分类的？、计量经济学应用的数据是怎样进行分类的？ 答：时间序列数据 截面数据 面板数据 虚拟变量数据 6 6、解释变量和被解释变量，内生变量和外生变量、解释变量和被解释变量，内生变量和外生变量 被解释变量是模型要研究的对象，被称为“因变量” ，是变动的结果。 解释变量是说明被解释变量变动的原因，被称为“自变量” ，是变动的原因。 内生变量是其数值由模型所决定的变量，是模型求解的结果。 外生变量是其数值由模型以外决定的变量。 7 7、计量经济学的含义、计量经济学的含义 计量经济学是以经济理论和经济数据的事实为依据， 运用数学、统计学的方法，通过建立数 学模型来研究经济数量关系和规律的一门经济学科。 8. 8.在计量经济模型中，为什么会存在随机误差项？在计量经济模型中，为什么会存在随机误差项？ 答：随机误差项是计量经济模型中不可缺少的一部分。 产生随机误差项的原因有以下几个方面： ①模型中被忽略掉的影响因素造成的误差； ②模型 关系认定不准确造成的误差；③变量的测量误差；④随机因素。 9 9．对于多元线性回归模型，为什么在进行了总体显著性．对于多元线性回归模型，为什么在进行了总体显著性F F 检验之后，还要对每个回归系数检验之后，还要对每个回归系数 进行是否为进行是否为 0 0 的的 t t 检验？检验？ 答：多元线性回归模型的总体显著性 F 检验是检验模型中全部解释变量对被解释变量的共 同影响是否显著。通过了此 F 检验，就可以说模型中的全部解释变量对被解释变量的共同 影响是显著的，但却不能就此判定模型中的每一个解释变量对被解释变量的影响都是显著 的。因此还需要就每个解释变量对被解释变量的影响是否显著进行检验，即进行t 检验。 10.10.古典线性回归模型具有哪些基本假定。古典线性回归模型具有哪些基本假定。 答：1 随机误差项与解释变量不相关。 2 随机误差项的期望或均值为零。3 随机误差项具 有同方差，即每个随机误差项的方差为一个相等的常数。 4 两个随机误差项之间不相关， 即 随机误差项无自相关。 11.11.在多元线性回归分析中，为什么用修正的决定系数衡量估计模型对样本观测值的拟合优在多元线性回归分析中，为什么用修正的决定系数衡量估计模型对样本观测值的拟合优 度？度？ 答：因为人们发现随着模型中解释变量的增多，多重决定系数R的值往往会变大，从而增 加了模型的解释功能。 这样就使得人们认为要使模型拟合得好， 就必须增加解释变量。 但是， 在样本容量一定的情况下，增加解释变量必定使得待估参数的个数增加，从而损失自由度， 而实际中如果引入的解释变量并非必要的话可能会产生很多问题，比如，降低预测精确度、 引起多重共线性等等。为此用修正的决定系数来估计模型对样本观测值的拟合优度。 12.12.修正的决定系数修正的决定系数R及其作用。及其作用。 2 2 R 解答： 2 e /nk 1 1 (y y) /n1 ，其作用有： （1）用自由度调整后，可以消除拟合优度 2 t 2 t 评价中解释变量多少对决定系数计算的影响； （2）对于包含解释变量个数不同的模型， 可以 用调整后的决定系数直接比较它们的拟合优度的高低， 但不能用原来未调整的决定系数来比 较。 13.13.多重共线性多重共线性 含义含义：多重共线性是指解释变量之间存在完全或近似的线性关系。 产生原因产生原因： （1）样本数据的采集是被动的， 只能在一个有限的范围内得到观察值， 无法进行重复试验。 （2）经济变量的共同趋势（3）滞后变量的引入（4）模型的解释变量选择不当 后果：后果： （1）完全多重共线性产生的后果 参数的估计值不确定、参数估计值的方差无限大 （2）不完全多重共线性产生的后果 参数估计值的方差无限大； 对参数区间估计时， 置信区间趋于变大；严重多重共线性时假设 检验易作出错误判断；模型总体性检验F 值和 R2 值都很高，但各回归系数估计量的方差很 大，t 值很低，系数不能通过显著性检验 检验检验：简单相关系数检验法、方差扩大因子法、直观判断法、逐步回归检验法 补救措施补救措施：剔出不重要变量； 增加样本数量； 改变模型形式； 改变变量形式； 利用先验信息， 逐步回归法。 14.14.异方差异方差 含义含义： 异方差性是指模型中随机误差项的方差不是常量， 而且它的变化与解释变量的变动有 关。 产生原因产生原因： （1）模型中遗漏了某些解释变量； （2）模型函数形式的设定误差； （3）样本数据的测量误 差； （4）随机因素的影响。 后果后果：如果线性回归模型的随机误差项存在异方差性， 会对模型参数估计、 模型检验及模型 应用带来重大影响，主要有： （1）不影响模型参数最小二乘估计值的无偏性； （2）参数的最 小二乘估计量不是一个有效的估计量； （3）对模型参数估计值的显著性检验失效；（4）模型 估计式的代表性降低，预测精度精度降低。 检验方法检验方法： （1）图示检验法； （2）GQ 检验； （3）怀特检验； （4）Glejser 检验（5）ARCH 检验 解决方法解决方法： （1）模型变换法； （2）加权最小二乘法； （3）模型的对数变换等 15.15.加权最小二乘法的基本原理加权最小二乘法的基本原理 最小二乘法的基本原理是使残差平方和 于不同的 2e t 为最小，在异方差情况下，总体回归直线对 x t ,e t 的波动幅度相差很大。随机误差项方差 t 2 越小，样本点 y t 对总体回归直 线的偏离程度越低，残差et的可信度越高（或者说样本点的代表性越强） ；而 t 2 较大的样 e 本点可能会偏离总体回归直线很远， t 的可信度较低 （或者说样本点的代表性较弱） 。 因此
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