1、精選文檔第一章1、 什么叫計量經(jīng)濟學(xué)。 計量經(jīng)濟學(xué)是統(tǒng)計學(xué)、經(jīng)濟學(xué)和數(shù)學(xué)的結(jié)合，是根據(jù)理論和觀測的事實，運用合理的推理方法使之聯(lián)系起來同時推導(dǎo)，對實際經(jīng)濟現(xiàn)象進行的數(shù)量分析。2、計量經(jīng)濟學(xué)與經(jīng)濟理論、統(tǒng)計學(xué)、數(shù)學(xué)的聯(lián)系是什么？ 計量經(jīng)濟學(xué)是統(tǒng)計學(xué)、數(shù)學(xué)和經(jīng)濟學(xué)的結(jié)合，經(jīng)濟學(xué)理論是分析經(jīng)濟數(shù)量關(guān)系的理論基礎(chǔ)，經(jīng)濟統(tǒng)計是計量經(jīng)濟學(xué)據(jù)以估計參數(shù)、驗證理論的基本依據(jù)，數(shù)理統(tǒng)計學(xué)是計量經(jīng)濟學(xué)的方法論基礎(chǔ)。3、運用計量經(jīng)濟學(xué)研究問題，一般可分為哪四個步驟？模型設(shè)定，確定變量和數(shù)學(xué)關(guān)系式 估計參數(shù)，分析變量間具體的估計參數(shù) 模型檢驗，檢驗所的結(jié)論的可靠性 模型應(yīng)用，作經(jīng)濟分析和經(jīng)濟預(yù)測4、設(shè)定合理計量經(jīng)濟模

2、型應(yīng)注意的問題。 要有科學(xué)的理論依據(jù)； 模型要選擇適當(dāng)?shù)臄?shù)學(xué)形式； 變量要具有可觀測性。5、計量經(jīng)濟模型檢驗主要包括哪幾個方面。 包括經(jīng)濟意義檢驗、統(tǒng)計推斷檢驗、計量經(jīng)濟學(xué)檢驗、模型預(yù)測檢驗。6、簡述模型應(yīng)用的具體內(nèi)涵？ 經(jīng)濟結(jié)構(gòu)分析，用已經(jīng)估計出參數(shù)的模型，對所研究的經(jīng)濟關(guān)系作進行定量的考察，以說明經(jīng)濟變量之間的數(shù)量比例關(guān)系 經(jīng)濟預(yù)測，是指利用估計了參數(shù)的計量經(jīng)濟模型，由已知的或預(yù)先測定的解釋變量，去預(yù)測被解釋變量在所觀測的樣本數(shù)據(jù)以外的數(shù)值 政策評價，是利用計量經(jīng)濟模型對各種可供選擇的政策方案的實施后果進行模擬預(yù)測，從而對各種政策方案作出評價 檢驗與發(fā)展經(jīng)濟理論，是利用計量經(jīng)濟模型去驗證既

3、有經(jīng)濟理論或提出新的理論結(jié)論7、經(jīng)濟變量 用來描述經(jīng)濟因素數(shù)量水平的指標(biāo)。內(nèi)生變量 由模型系統(tǒng)內(nèi)部因素所決定的變量，表現(xiàn)為具有一定概率分布的隨機變量，是模型求解的結(jié)果。外生變量 由模型系統(tǒng)之外的因素決定的變量，表現(xiàn)為非隨機變量，它影響模型中的內(nèi)生變量，其數(shù)值在模型求解之前就已經(jīng)確定。8、計量經(jīng)濟學(xué)應(yīng)用的數(shù)據(jù)主要分為哪幾類？ 時間序列數(shù)據(jù)、橫截面數(shù)據(jù)、面板數(shù)據(jù)；虛擬變量數(shù)據(jù)。第二章9、回歸分析與相關(guān)分析之間的區(qū)別和聯(lián)系。 相關(guān)分析與回歸分析既有聯(lián)系又有區(qū)別。首先，兩者都是研究變量間的的依賴關(guān)系，并能測度線性依賴程度的大小。其次，兩者間又有明顯的區(qū)別。相關(guān)分析僅僅是從統(tǒng)計數(shù)據(jù)上測度變量間的相關(guān)程度

4、，而無需考察兩者間是否有因果關(guān)系，因此，變量的地位在相關(guān)分析中式對稱的；回歸分析則更關(guān)注具有統(tǒng)計相關(guān)關(guān)系的變量間的因果關(guān)系分析，變量的地位是不對稱的，有解釋變量和被解釋變量之分。10、總體回歸函數(shù)與樣本回歸函數(shù)的聯(lián)系與區(qū)別。 聯(lián)系 樣本回歸模型是總體回歸模型的一個估計式，目的是用來估計總體回歸模型。區(qū)別 總體回歸函數(shù)雖然是未知，但是確定的，而樣本回歸函數(shù)是隨抽樣而變動的，有許多條 總體回歸參數(shù)是確定的常數(shù)，而樣本回歸函數(shù)是隨抽樣而變化的隨機變量 總體回歸函數(shù)的隨機擾動項是不可預(yù)測的，而樣本回歸函數(shù)的殘差項是可以計算的。11、總體回歸函數(shù)引進隨機干擾項的原因？ 作為未知影響因素的代表 作為無法取

5、代數(shù)據(jù)的已知因素的代表 作為眾多細小因素的代表 模型的設(shè)定誤差 變量的觀測誤差 經(jīng)濟現(xiàn)象的內(nèi)在隨機性12、簡單線性回歸模型的古典假定包括哪些？零均值假定；同方差假定；無自相關(guān)假定；隨機誤差項與解釋變量X之間不相關(guān)13、擬合優(yōu)度是什么 及作用？ 所估計的樣本回歸線對樣本觀測數(shù)據(jù)擬合的優(yōu)劣程度。14、判定系數(shù)的性質(zhì) 及其說明了什么？性質(zhì) 是非負的統(tǒng)計量；取值范圍0,1；是隨抽樣而變化的隨機變量。 說明 可決系數(shù)是對模型擬合優(yōu)度的綜合度量，其值越大，說明已作出解釋的離差平方和在總離差平方和中占比重越大，模型的擬合優(yōu)度越高，模型總體線性關(guān)系的顯著性越強。第三章15、多元線性回歸的古典假定有哪幾點。 零

6、均值；同方差和無自相關(guān)；隨機擾動項與解釋變量不相關(guān)；無多重共線性16、為什么需要修正可決系數(shù)？ 多重可決系數(shù)是模型中解釋變量個數(shù)的不減函數(shù)，隨著模型中解釋變量個數(shù)的增加，多重可決系數(shù)的值會變大；當(dāng)被解釋變量相同而解釋變量個數(shù)不同時，這給運用多重可決系數(shù)去比較兩個模型的擬合程度帶來缺陷。17、修正后的可決系數(shù)與原來可決系數(shù)有何異同。 ；可決系數(shù)必定非負，而修正的可決系數(shù) 可能為負，此時規(guī)定為0；當(dāng)時，修正的可決系數(shù)小于可決系數(shù)。第四章18、什么是多重共線性？ 模型的解釋變量之間存在精確或近似的線性關(guān)系。19、產(chǎn)生多重共線性的原因？ 經(jīng)濟變量間具有共同變化趨勢；模型中包含滯后項；截面數(shù)據(jù)建立的模型

7、可能出現(xiàn)多重共線性；樣本數(shù)據(jù)自身的原因20、多重共線性的檢驗方法有哪些？ 簡單相關(guān)系數(shù)檢驗法；方差擴大因子法；直觀判斷法；逐步回歸法21、 修正多重共線性的方法有哪些？刪除變量法；增大樣本容量；變換模型形式；利用先驗信息減少估計參數(shù)；橫截面數(shù)據(jù)與時間序列數(shù)據(jù)并用；變量變換等方法、逐步回歸等方法進行修正。22、 常用的變量交換方式有哪些？計算相對指標(biāo)；將名義數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為實際數(shù)據(jù)；將小類指標(biāo)合成為大類指標(biāo)第五章23、什么是異方差。 異方差性是指模型違反古典假定中的同方差性，即各殘差項的方差并非相等，被解釋變量預(yù)測值的分散程度隨解釋變量的變化而變化。24、異方差的后果有哪些？ OLS估計量是線性無偏的

8、，但不是有效的（即方差不再是最小的）；建立在t分布和F分布之上的假設(shè)檢驗是不可靠的；Y的預(yù)測區(qū)間的建立也是困難的。25、可以采用哪些方法消除異方差？ 對模型進行變換；對模型進行對數(shù)變換；加權(quán)最小二乘法26、產(chǎn)生異方差的原因主要有哪些？ 模型設(shè)定誤差；測量誤差的變化；截面數(shù)據(jù)中總體各單位的差異27、簡述Goldfeld-Quandt 檢驗的基本過程及優(yōu)缺點 過程（1）按解釋變量大小排序。（2）將排列在中間的約1/4個觀測值刪除。（3）對余下的觀測值分為兩個分樣本回歸。（4）利用上述分樣本的殘差平方和構(gòu)建F統(tǒng)計量。（5）若F統(tǒng)計量大于F臨界值，則原模型存在異方差，否則為同方差。優(yōu)點 是能檢驗出模型

9、是否存在異方差。缺點 是檢驗功效與排序及刪除個數(shù)有關(guān)，并不能檢驗出由哪個解釋變量引起的異方差28、簡述White檢驗的基本過程及優(yōu)缺點 過程（1）對原模型回歸，獲得殘差平方項。（2）用殘差平方項對解釋變量的一次項、二次項、交叉項構(gòu)建輔助回歸。（3）計算輔助回歸的n檢驗統(tǒng)計量。（4）查分布表，若統(tǒng)計量大于臨界值，則原模型存在異方差，否則為同方差。 優(yōu)點是能檢驗出由哪個解釋變量引起的異方差。缺點是由由于輔助回歸變量過多，容易喪失較多的自由度。29、簡述ARCH檢驗的基本過程及優(yōu)缺點 過程（1）對原模型回歸，獲得殘差平方項。（2）用殘差平方項對殘差平方的滯后項構(gòu)建輔助回歸。（3）計算輔助回歸的(n-

10、p)檢驗統(tǒng)計量。（4）查分布表，若統(tǒng)計量大于臨界值，則原模型存在異方差，否則為同方差。 優(yōu)點 是能檢驗出由于時間序列引起的異方差。缺點是并不能檢驗出由哪個解釋變量引起的異方差。30、簡述Glejser檢驗的基本過程。 （1）對原模型回歸，獲得殘差項。（2）用殘差項的絕對值分別對解釋變量的不同形式回歸。（3）由輔助回歸的、t、F等值綜合判斷輔助回歸中解釋變量前的參數(shù)是否顯著為0。（4）查若不為0，則原模型存在異方差，否則為同方差。 優(yōu)點 是能檢驗出由哪個解釋變量引起的異方差。缺點是檢驗過程中的輔助回歸方程個數(shù)過多。31、對數(shù)變換法為什么能一定程度降低異方差的影響？ （1）對數(shù)變換能使變量的絕對差

11、異變?yōu)橄鄬Σ町?，這處差異尺度會縮小 （2）對數(shù)變換使殘差項由絕對誤差變?yōu)橄鄬φ`差，其差異幅度也會縮小第六章32、什么是自相關(guān)？ 又稱序列相關(guān)，是指總體回歸模型的隨機擾動項之間存在相關(guān)關(guān)系，即。33、什么是蛛網(wǎng)現(xiàn)象。 是圍觀經(jīng)濟學(xué)的一個概念。他表示某種商品的供給量Yt受前一期價格P t-1影響而表現(xiàn)出來的某種規(guī)律，即呈蛛網(wǎng)狀收斂或發(fā)散于供需的均衡點34、簡述DW檢驗的局限性。 存在兩個不能確定的區(qū)域，一旦DW值落入這兩個區(qū)域內(nèi)，就無法判斷這。 檢驗只能檢驗一階自相關(guān)，不適應(yīng)高階自相關(guān)的檢驗 DW統(tǒng)計量的上、下界表要求，因此，如果樣本太小就很難做出正確的判斷 只有符合DW檢驗的前提條件，DW檢驗才

12、是有效的。35、寫出方程的廣義差分方程形式。，其中為一階自相關(guān)系數(shù)。第七章36、什么是滯后效應(yīng)？ 因變量受其自身或其他經(jīng)濟變量前期水平影響的現(xiàn)象，稱為滯后效應(yīng)。37、什么是分布滯后模型？如果滯后變量模型中沒有滯后因變量，因變量受解釋變量的影響分布在解釋變量不同時期的滯后值上，則稱這種模型為分布滯后模型。其模型形式為：38、估計有限分布滯后模型會遇到哪些困難？ 損失自由度；產(chǎn)生多重共線性；滯后長度難確定39、簡述庫伊克模型的特點。 （1）模型中的稱為分布滯后衰退率，越小，衰退速度越快；（2）模型僅包括兩個解釋變量，避免了多重共線性；（3）模型僅有三個參數(shù)，解釋了無限分布滯后模型因包含無限個參數(shù)無

13、法估計的問題。40、簡述自適應(yīng)預(yù)期模型的特點。 （1）通過引入自適應(yīng)過程將不可獲得的解釋變量預(yù)期值轉(zhuǎn)換為與當(dāng)期值相關(guān)的函數(shù)形式；（2）模型僅包括兩個解釋變量，轉(zhuǎn)換為自回歸模型進行估計。41、簡述局部調(diào)整模型的特點。 （1）通過引入自我調(diào)整過程將不可獲得的被解釋變量預(yù)期值轉(zhuǎn)換為與當(dāng)期值相關(guān)的函數(shù)形式；（2）模型僅包括兩個解釋變量，轉(zhuǎn)換為自回歸模型進行估計。42、工具變量法的選擇應(yīng)滿足哪些條件？ 與所代替的解釋變量高度相關(guān) 與隨機擾動項不相關(guān) 與其他解釋變量不相關(guān)43、什么是德賓h統(tǒng)計量？ 德賓提出來的，用于檢驗一階自相關(guān)模型自相關(guān)問題的統(tǒng)計量，其具體計算公式為：。第八章44、什么叫虛擬變量？ 虛擬變量是用