计量经济学复习题与答案.docx

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1、一、填空题1.计量经济学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,挪威经济学家弗里希,将计量经济学定义为经济理论、统计学、数学三者的结合。2.数理经济模型揭示经济活动中各个因素之间的理论关系,用确定性的数学方程加以描述,计量经济模型揭示经济活动中各因素之间的定量关系,用随机性的数学方程加以描述。3.经济数学模型是用数学方法描述经济活动。4.计量经济学根据研究对象和内容侧重面不同,可以分为理论计量经济学和应用计量经济学。5.计量经济学模型包括单方程模型和联立方程模型两大类。6.建模过程中理论模型

2、的设计主要包括三部分工作,即选择变量、确定变量之间的数学关系、拟定模型中待估计参数的取值范围。7.确定理论模型中所包含的变量,主要指确定解释变量。8.可以作为解释变量的几类变量有外生经济变量、外生条件变量、外生政策变量和滞后被解释变量。9.选择模型数学形式的主要依据是经济行为理论。10.研究经济问题时,一般要处理三种类型的数据:时间序列数据、截面_数据和虚变量数据。11.样本数据的质量包括四个方面完整性、可比性、准确性、一致性。12.模型参数的估计包括对模型进行识别、估计方法的选择和软件的应用等内容。13

3、.计量经济学模型用于预测前必须通过的检验分别是经济意义检验、统计检验、计量经济学检验和预测检验。14.计量经济模型的计量经济检验通常包括随机误差项的序列相关检验、异方差性检验、解释变量的多重共线性检验。15.计量经济学模型的应用可以概括为四个方面,即结构分析、经济预测、政策评价、检验和发展经济理论。16.结构分析所采用的主要方法是弹性分析、乘数分析和比较静力分析。1.与数学中的函数关系相比,计量经济模型的显着特点是引入随机误差项,包含了丰富的内容,主要包括四方面在解释变量中被忽略掉的因素的影响、变量观测值

4、的观测误差的影响、模型关系的设定误差的影响、其他随机因素的影响。2.计量经济模型普通最小二乘法的基本假定有零均值、同方差、无自相关、解释变量与随机误差项相互独立(或者解释变量为非随机变量)。3.被解释变量的观测值与其回归理论值之间的偏差,称为随机误差项;被解释变量的观测值与其回归估计值之间的偏差,称为残差。4.对线性回归模型进行最小二乘估计,最小二乘准则是。5.高斯—马尔可夫定理证明在总体参数的各种无偏估计中,普通最小二乘估计量具有有效性或者方差最小性的特性,并由此才使最小二乘法在数理统计学和计量经济学中

5、获得了最广泛的应用。6.普通最小二乘法得到的参数估计量具有线性、无偏性、有效性统计性质。7.对于,在给定置信水平下,减小的置信区间的途径主要有提高样本观测值的分散度、增大样本容量、提高模型的拟合优度。8.对包含常数项的季节(春、夏、秋、冬)变量模型运用最小二乘法时,如果模型中需要引入季节虚拟变量,一般引入虚拟变量的个数为3个。9.对计量经济学模型作统计检验包括拟合优度检验、方程的显着性检验、变量的显着性检验。10.总体平方和TSS反映被解释变量观测值与方程的显着性其均值之离差的平方和;回归平方和ESS反映

6、了被解释变量其估计值与其均值之离差的平方和;残差平方和RSS反映了被解释变量观测值与其估计值之差的平方和。11.方程显着性检验的检验对象是.模型中被解释变量与解释变量之间的线性关系在总体上是否显着成立。12.对于模型,i=1,2,…,n,一般经验认为,满足模型估计的基本要求的样本容量为n≥30或至少n≥3(k+1)。13.对于总体线性回归模型,运用最小二乘法欲得到参数估计量,所要求的最小样本容量应满足n≥4。14.将非线性回归模型转换为线性回归模型,常用的数学处理方法有直接置换法、对数变换法、级数展开法。

7、15.在计量经济建模时,对非线性模型的处理方法之一是线性化,模型线性化的变量变换形式为Y*=1/YX*=1/X,变换后的模型形式为Y*=α+βX*。16.在计量经济建模时,对非线性模型的处理方法之一是线性化,模型线性化的变量变换形式为Y*=ln(Y/(1-Y)),变换后的模型形式为Y*=α+βX。1.在多元线性回归模型中,解释变量间呈现线性关系的现象称为_多重共线性问题,给计量经济建模带来不利影响,因此需检验和处理它。2.检验样本是否存在多重共线性的常见方法有:判定系数检验法和逐步回归法。3.处理多重共线

8、性的方法主要有两大类:排除引起共线性的变量和差分法。4.普通最小二乘法、加权最小二乘法都是_广义最小二乘法的特例。5.随机解释变量与随机误差项相关,可表示为。6.工具变量法并没有改变原模型,只是在原模型的参数估计过程中用工具变量“替代”随机解释变量。7.对于模型,i=1,2,…,n,若用工具变量代替其中的随机解释变量,则采用工具变量法所得新的正规方程组仅仅是将原正规方程组中的方程用方程代替,而其他方程则保持不变。8.狭义工具变

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