计量复习要点参考解答Word文档下载推荐.docx
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P23-P24
12.随机干扰项包含哪些因素影响。
P26-P27
13.线性回归模型的基本假设。
P30-P32,P64-P65
14.违背基本假设的计量经济模型是否可以估计。
15.最小二乘法和最大似然法的基本原理。
P33-P36
16.普通最小二乘法参数估计量的统计性质及其含义。
P38-P41
17.最小样本容量、满足基本要求的样本容量。
P71-P72
18.在相同的置信概率下如何缩小置信区间。
P79
19.非线性计量模型转化成线性模型数学处理方法。
P82-P83
20.异方差性的定义、后果、检验方法、解决办法。
P107-P116
21.序列相关性的定义、后果、检验方法、解决办法。
P120-P131
22.多重共线性的定义、后果、检验方法、解决办法。
P134-P140
23.虚变量。
带常数项的计量模型引入虚拟变量个数原则。
P156,P162-P163
24.单方程计量经济学模型与联立计量经济学模型的区别。
P188
25.计量经济学方法中的联立方程问题。
P189-P190
26.内生变量、先决变量、外生变量。
P190-P191
27.结构式模型P191、结构式方程及其类型、结构式参数P192
28.简化式模型、简化式参数。
P194
29.方程的识别、模型的识别、恰好识别、过度识别。
P196-P197
30.结构式识别条件(秩条件、阶条件)P201
31.实际应用中可以采用经验方法,解决联立方程的识别问题。
运用这种方法建立模型时,应该遵守什么原则?
P205
32.联立方程计量模型估计方法种类及名称。
P206
33.联立方程计量模型的单方程估计方法主要解决的问题。
P206狭义工具变量法、间接最小二乘法、二阶段最小二乘法的思路及其参数估计量的统计性质。
P207-214
34.在实际中,为何在对联立方程模型参数进行估计时,普通最小二乘法被普遍采用P223-P224
1.计量经济学定义。
答:
计量经济学是经济学的一个分支学科,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。
是经济理论、统计学和数学三者的结合。
2.建立与应用计量经济学模型的主要步骤。
(1)理论模型的设计;
(2)样本数据的收集;
(3)模型参数的估计;
(4)模型的检验;
(5)模型的应用。
3.理论模型的设计包含的三部分工作。
(1)确定模型所包含的变量;
(2)确定模型的数学形式;
(3)拟定理论模型中待估参数的理论期望值(符号、大小、关系)。
4.在确定了被解释变量之后,怎样才能正确地选择解释变量。
(1)需要正确理解和把握所研究的经济现象中暗含的经济理论和经济行为规律;
(2)选择变量要考虑数据的可得性;
(3)选择变量时要考虑所有入选变量之间的关系,使得每个解释变量都是独立的。
综上,正确选择解释变量,体现了计量经济学对经济学、统计学和数学的依赖,只有三者结合才能成功。
5.如何恰当地确定模型的数学形式。
(1)选择模型的数学形式主要依据经济行为理论和经验认识;
(2)也可根据变量的样本数据,通过散点图观察变量之间的统计依赖关系,进而据此选择合适的函数关系作为模型的数学形式;
(3)如果难以事先确定模型的数学形式,则可采用多种可能形式进行模拟,然后通过比较,选定模拟结果最好的函数形式。
6.常用的样本数据类型。
常用的样本数据有三类:
(1)时间序列数据,按照时间先后顺序排列起来的数据;
(2)截面数据,发生在同一时间截面上的调查数据;
(3)虚变量数据,也称虚拟变量数据或者二进制数据,一般取0或1,用于反映定性变量,如表征政策、条件等因素。
7.样本数据质量。
样本数据质量要求:
完整性、准确性、可比性、一致性。
8.计量经济学模型必须通过四级检验。
(1)经济意义检验,模型估计结果(符号、大小、关系)是否与理论预期相一致;
(2)统计检验,判别模型的统计性质,是否可以合理的进行统计推断,主要包括拟合优度检验,单个变量T检验,模型总体显著性F检验;
(3)计量经济学检验,检验模型的计量经济学性质,主要包括异方差检验、序列相关检验、多重共线性检验等;
(4)模型预测检验,检验模型估计量的稳定性以及相对样本容量变动时的灵敏度,确定所建立的模型是否可进行样本外推断,即检验模型的超样本特性。
9.计量经济模型成功的三要素。
计量经济模型成功,依赖三大要素:
理论、方法和数据。
三者缺一不可。
理论:
所研究的经济现象的行为理论,是计量经济学研究的基础;
方法:
主要包括模型方法和计算方法,是计量经济学研究的工具与手段,是计量经济学不同于其他经济学分支科学的主要特征;
数据:
反映研究对象的活动水平、相互间以及外部环境的数据,或更广义讲是信息,是计量经济学研究的原料。
10.计量经济学模型几方面应用领域。
(1)结构分析,即对经济现象中变量之间的关系进行研究,包括乘数分析、弹性分析、比较静力分析等,其始终是计量模型最重要的应用领域;
(2)经济预测,利用计量结果对未来发展进行预测,曾经是计量经济学重要应用领域,但后来其有效性遭遇严峻挑战;
(3)政策评价,起到“经济政策实验室”作用,揭示经济系统中变量之间的相互关系,据以评价各种不同政策对目标变量的影响,这是计量经济学的重要应用领域。
(4)检验与发展理论,对已有理论进行经验检验,并利用经验研究结果提出新的理论假说,是计量经济学重要应用之一,其对推动经济学研究具有重要意义。
11.相关分析与回归分析的区别与关系。
相关分析与回归分析既有联系又有区别。
首先,两者都是研究非确定性变量间的统计依赖关系,并能测度线性依赖程度的大小。
其次,两者间又有明显的区别。
(1)相关分析仅仅是从统计数据上测度变量间的相关程度,而无需考察两者间是否有因果关系。
因此,变量的地位在相关分析中饰对称的,而且都是随机变量。
(2)回归分析更关注具有统计相关关系的变量间的因果关系分析,变量的地位是不对称的,有解释变量与被解释变量之分,而且解释变量也往往被假设为非随机变量。
再次,相关分析只关注变量间的具体依赖关系,因此可以进一步通过解释变量的变化来估计或预测被解释变量的变化。
12.随机误差项包含哪些因素影响。
(1)代表未知的影响因素;
(2)代表残缺数据;
(3)代表众多细小影响因素;
(4)代表数据观测误差;
(5)代表模型设定误差;
(6)变量的内在随机性。
13.线性回归模型的基本假设。
(1)回归模型设定正确。
(2)解释变量
是非随机的或固定的,且各
相互之间互不相关(无多重共线性)。
(3)解释变量
在所抽取样本中具有变异性,同时随着样本容量n的无限增加,
的样本方差趋于非零的有限常数。
(4)随机误差项具有零均值、同方差及不序列相关,即
E(
)=0i=1,2,…n
Var(
)=
i=1,2,…n
Cov(
)=0i≠ji,j=1,2,…n
(5)随机误差项与解释变量不相关。
即
Cov(
)=0j=1,2,…ki=1,2,…n
(6)随机误差项服从正态分布。
~N(0,
) i=1,2,…n
违背基本假设的计量经济模型,不能直接利用OLS方法估计,但是可以估计利用其他方法估计。
15.最小二乘法和最大似然法的基本原理。
最小二乘法的基本原理是当从模型总体随机抽取n组样本观测值后,最合理的参数估计量应该使得模型能最好地拟合样本数据。
最大似然法的基本原理是当从模型总体随机抽取n组样本观测值后,最合理的参数估计量应该使得从模型中抽取该n组样本观测值的概率最大。
16.普通最小二乘法参数估计量的统计性质及其含义。
线性性。
是指参数估计量
是
的线性函数。
无偏性。
所谓无偏性是指参数估计量
的均值(期望)等于模型参数值,即
。
有效性。
参数估计量的有效性是指在所有线性、无偏估计量中,该参数估计量的方差最小。
17.最小样本容量、满足基本要求的样本容量。
最小样本容量,即从最小二乘原理和最大或然原理出发,欲得到参数估计量,不管其质量如何,所要求的样本容量的下限。
样本容量必须不少于模型中解释变量的数目(包括常数项)。
虽然当
时可以得到参数估计量,但除了参数估计量质量不好以外,一些建立模型所必须的后续工作也无法进行。
一般经验认为,当
或者至少
或者
时,才能说满足模型估计的基本要求。
18.在相同的置信概率下如何缩小置信区间。
(1)增大样本容量n;
(2)提高模型的拟合优度,减少残差平方和;
(3)提高样本观测值的分散度。
19.非线性计量模型转化成线性模型数学处理方法。
(1)倒数模型和多项式模型,可利用变量直接置换法;
(2)幂函数模型和指数函数模型,可利用对数函数变换法;
(3)复杂函数模型,有时可用级数展开法。
此外,有些非线性模型无法转化为线性模型,需要利用非线性估计方法处理。
20.简述多重共线性的含义、后果,列举主要检验方法,列举主要解决办法。
(1)多重共线性的含义
对于模型
i=1,2,…,n
其基本假设之一是解释变量
是互相独立的。
如果某两个或多个解释变量之间出现了相关性,则称为多重共线性。
如果存在
i=1,2,…,n
其中c不全为0,即某一个解释变量可以用其它解释变量的线性组合表示,则称为完全共线性。
(2)多重共线性的后果
①完全共线性下参数估计量不存在。
②近似共线性下OLS参数估计量无偏,但方差较大。
③参数估计量经济含义不合理。
参数并不反映各自与被解释变量之间的结构关系,而是反映它们对被解释变量的共同影响。
④变量的显著性检验和模型的预测功能失去意义。
(3)多重共线性的检验方法主要有判定系数检验法和逐步回归检验法。
(4)多重共线性的解决办法主要有两类:
排除引起共线性的变量,差分法;
此外,还可通过减小参数估计量的方差减弱共线性的影响,如岭回归法、增大样本容量等。
21.简述异方差性的含义、后果,列举主要检验方法,简述这些检验方法的共同思路,列举主要解决办法。
(1)异方差性的含义
i=1,2,…,n
同方差性假设为:
常数i=1,2,…,n
如果出现
即对于不同的样本点,随机误差项的方差不再是常数,而互不相同,则认为出现了异方差性。
(2)异方差性的后果
①参数估计量仍然具有无偏性,但非有效,在大样本情况下仍不具有一致性。
②变量的显著性检验失去意义。
③模型的预测失效。
(3)异方差性的检验方法,主要有图示检验法、等级相关系数法、帕克与戈里瑟检验、戈德菲尔特—夸特检验、怀特检验等。
(4)异方差性的检验方法的共同思路
由于异方差性,相对于不同的样本点,也就是相对于不同的解释变量观测值,随机误差项具有不同的方差,那么检验异方差性,也就是检验随机误差项的方差与解释变量观测值之间的相关性。
各种检验方法就是在这个思路下发展起来的。
(5)异方差性的解决办法主要有加权最小二乘法;
此外还有异方差稳健标准误法(White)。
22.简述序列相关性的含义、后果,列举主要检验方法,简述这些检验方法的共同思路,列举主要解决办法。
(1)序列相
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