金融计量学复习重点及答案.doc

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1、《金融计量学》复习重点考试题型:一、名词解释题(每小题4分,共20分)计量经济学:一门由经济学、统计学和数学结合而成的交叉学科.经济学提供理论基础,统计学提供资料依据,数学提供研究方法总体回归函数:是指在给定Xi下Y分布的总体均值与Xi所形成的函数关系(或者说将总体被解释变量的条件期望表示为解释变量的某种函数)样本回归函数、OLS估计量:普通最小二乘法估计量OLS估计量可以由观测值计算OLS估计量是点估计量一旦从样本数据取得OLS估计值,就可以画出样本回归线BLUE估计量、BLUE:最优线性无偏估计量,在给定经典线性回归的假定下,最小二乘估计量是具有最小

2、方差的线性无偏估计量拟合优度、拟合优度R2(被解释部分在总平方和(SST)中所占的比例)虚拟变量陷阱、自变量中包含了过多的虚拟变量造成的错误;当模型中既有整体截距又对每一组都设有一个虚拟变量时,该陷阱就产生了。或者说,由于引入虚拟变量带来的完全共线性现象就是虚拟变量陷阱((如果有m种互斥的属性类型,在模型中引入(m-1)个虚拟变量,否则会导致多重共线性。称作虚拟变量陷阱。))方差分析模型、方差分析模型是检验多组样本均值间的差异是否具有统计意义的而建立的一种模型。协方差分析模型、一般进行方差分析时,要求除研究的因素外应该保证其他条件的一致。作动物实验往往采

3、用同一胎动物分组给予不同的处理,研究不同处理对研究对象的影响就是这个道理。多重共线性多重共线性是指解释变量之间存在完全的线性关系或近似的线性关系.分为完全多重共线性和不完全多重共线性自相关:在古典线性回归模型中,我们假定随机扰动项序列的各项之间,如果这一假定不满足,则称之为自相关。即用符号表示为:自相关常见于时间序列数据。异方差、异方差性是为了保证回归参数估计量具有良好的统计性质BLUE,线性回归模型的一个重要假定是:总体回归函数中的随机误差项满足同方差性,即服从相同的方差。如果这一假定不满足,则称线性回归模型存在异方差性。随机误差项:模型中没有包含的所

4、有因素的代表例:Y—消费支出X—收入、——参数u—随机误差项显著性检验显著性检验时利用样本结果,来证实一个零假设的真伪的一种检验程序。显著性检验的基本思想在于一个检验统计量(作为估计量)以及在虚拟假设下,这个统计量的抽样分布。根据已有数据算出的统计量值决定是否接受零假设。二、单项选择题(从下列每小题的四个备选答案中选出一个正确答案,并将正确答案的序号填在题干后面的括号内。每小题2分,共20分)三、简答题(每题10分,共40分)1、为什么说计量经济学是一门经济学科?它在经济学科体系中的地位和经济研究中的作用是什么?从计量经济学的定义来看,他是定量化的经济学

5、;其次,从计量经济学在西方国家经济学科中居于最重要的地位看,也是如此,尤其是从诺贝尔经济学奖设立之日起,已有多人因直接或间接对计量经济学的创立和发展做出贡献而获得诺贝尔经济学奖;计量经济学与数理统计学有着严格的区别,它限于经济领域;从建立与应用经济学模型的全过程看,不论是理论模型的设定还是样本数据的收集,都必须以对经济理论、对所研究的经济现象有着透彻的认识为基础。综上所述,计量经济学是一门经济学科。2、为什么说计量经济学是经济理论、数学和统计学的结合?一门由经济学、统计学和数学结合而成的交叉学科•经济学提供理论基础•统计学提供资料依据•数学提供研究方法计

6、量经济学通过经济理论数量化经济模型成为经济计量模型;事实反映为为统计数据,加工数据;数理统计补充改造形成经济计量方法。根据数据运用经济计量方法对模型估计、检验,得到结构、分析经济预测、政策评价、3、建立与应用计量经济模型的主要步骤有哪些?经济理论或假说的陈述;建立数学(数理经济)模型;建立统计或计量经济模型;收集处理数据;计量经济模型的参数估计;检验来自模型的假说——经济意义检验;检验模型的正确性——模型的假设检验;模型的运用——预测、结构分析、政策模拟等4、计量经济学有哪些主要应用领域?提出研究的经济问题和度量方式,对研究的经济现象进行实际统计观测分析

7、影响因素——根据经济理论、实际经验,选择若干影响因素作为解释变量分析各种因素与所研究经济现象的相互关系,根据先验经济理论和实际经验,决定相互间联系的数学关系式确定所研究的经济问题与各种影响因素的数量关系,需要科学的数量分析方法,主要是参数估计方法分析和检验所得数量结论的可靠性,需要运用统计方法,对模型的检验运用数量研究结果作经济分析和预测,对数量分析的实际应用,对模型的应用⑴。结构分析,其原理是弹性分析、乘数分析与比较分析;⑵。经济预测,其原理是模拟历史,从已经发生的经济活动中找出变化规律;⑶。政策评价,是对不同政策执行情况的“模拟仿真”;⑷。检验与发展

8、经济理论,其原理是如果按照某种经济理论建立的计量经济学模型可以很好地拟合实际观察

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