計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)簡(jiǎn)答2

1、1經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)的任務(wù)是以經(jīng)濟(jì)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)學(xué)之間的統(tǒng)一為充分條件，去實(shí)際理解現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)生活中的數(shù)量關(guān)系。用數(shù)學(xué)模型定量描述經(jīng)濟(jì)變量關(guān)系是經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)的基本任務(wù)。2多重性共線性的后果有：（1）各個(gè)解釋變量對(duì)被解釋變量的影響很難精確鑒別。（2）由于模型回歸系數(shù)估計(jì)量的方差會(huì)很大，將導(dǎo)致顯著性檢驗(yàn)失敗（3）模型參數(shù)的估計(jì)量對(duì)刪除或增添少量的觀測(cè)值以及刪除一個(gè)不顯著的解釋變量都可能非常敏感。多重共線性的處理方法有：（1）追加樣本信息（2）使用非樣本先驗(yàn)信息（3）進(jìn)行變量形式的轉(zhuǎn)換（4）使用有偏估計(jì)3DW檢驗(yàn)用來(lái)檢驗(yàn)序列相關(guān)，應(yīng)用時(shí)要注意以下的限制條件和局限性：（1）只適用于檢驗(yàn)一階回歸形式的序列相關(guān)，并不適

2、用于檢驗(yàn)高階自回歸形式或其他形式的序列相關(guān)（2）要求解釋變量中不含有滯后的被解釋變量（3）DW檢驗(yàn)中存在不能判定的區(qū)域4。樣本相關(guān)系數(shù)r具有下列性質(zhì)1.它是可正可負(fù)的數(shù)2它是在-1與+1之間變化的量3.它具有對(duì)稱性，即X和Y之間的相關(guān)系數(shù)相同4.如果X和Y在統(tǒng)計(jì)上獨(dú)立，則相關(guān)系數(shù)為零，但r=0，并不說(shuō)明兩個(gè)變量之間一定獨(dú)立。這是因?yàn)?，r僅適用與變量之間的線性關(guān)系，而變量之間可能存在非線性關(guān)系。 5根據(jù)自價(jià)格彈性，當(dāng)ii<0，i是正常品；ii>0,i為非正常品。根據(jù)交叉價(jià)格彈性，當(dāng)ij>0時(shí)，商品i，j為互代關(guān)系；當(dāng)ij<o，商品i，j為互補(bǔ)關(guān)系。根據(jù)收入彈性，當(dāng)i<

3、;o時(shí)，商品i為劣質(zhì)品；i>1時(shí)，商品i為高檔品；當(dāng)0<i<1時(shí)，i為必需品；當(dāng)i<0且ii>0，商品i為吉芬商品。6對(duì)聯(lián)立方程模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)的方法可以分為兩類，即單方程估計(jì)法和系統(tǒng)估計(jì)法。單方程估計(jì)法是對(duì)聯(lián)立方程模型中的方程逐個(gè)進(jìn)行估計(jì)，從而獲得整個(gè)聯(lián)立模型的估計(jì)。系統(tǒng)估計(jì)法是對(duì)整相模型系統(tǒng)中的所有方程同時(shí)進(jìn)行估計(jì)，從而能夠同時(shí)決定所有結(jié)構(gòu)參數(shù)的估計(jì)量。7需求函數(shù)的基本特性有：（1）非負(fù)性（2）可加性(3)零階齊次性（4）對(duì)稱性（5）單調(diào)性。由其基本特性推出的重要特性有：（1）正常商品的需求曲線的斜率為負(fù)(2)以預(yù)算份額加權(quán)收入彈性之和等于1，即（3）預(yù)算份額

4、加權(quán)的各種商品需求量對(duì)價(jià)格Pj的彈性之和，等于商品j的預(yù)算份額的負(fù)值，即。（4）第i種商品的需求量對(duì)各種商品價(jià)格的彈性之和等于其收入彈性的負(fù)值即 。8令K=模型系統(tǒng)中內(nèi)生變量個(gè)數(shù)M=模型系統(tǒng)中變量的個(gè)數(shù)Hi=模型系統(tǒng)中某個(gè)特定方程中變量的個(gè)數(shù)，i=1,2,.,K識(shí)別的階條件可表達(dá)為：MHi=K1，第i個(gè)方程恰好識(shí)別MHi>K1,第i個(gè)方程過(guò)度識(shí)別；M-Hi<K1，第i個(gè)方程不可識(shí)別。識(shí)別的秩條件是：在一個(gè)具有K個(gè)方程的模型系統(tǒng)中，任何一個(gè)方程被識(shí)別的充分必要條件是所有不包含在這個(gè)方程中變量的參數(shù)矩陣的秩為K1。9協(xié)整理論的重要意義在于：（1）避免偽回歸。大量實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，互不相干的

5、非協(xié)整變量在統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)時(shí)經(jīng)常表現(xiàn)為顯著相關(guān)。因此，以變量之間的協(xié)整關(guān)系進(jìn)行檢驗(yàn)是正確建立經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型的先決條件。（2）估計(jì)量的|“超一致性”。協(xié)整理論表明，如果非平穩(wěn)時(shí)間序列之間是協(xié)整的，可以直接建立回歸模型，而且其參數(shù)的最小二乘估計(jì)量具有超一致性，即以更快的速度收斂于參數(shù)的真實(shí)值。（3）區(qū)分變量之間的長(zhǎng)期均衡關(guān)系和短期動(dòng)態(tài)關(guān)系。10檢驗(yàn)協(xié)整關(guān)系地方法：第一步，按照協(xié)整的定義，消費(fèi)與收入必須是同階單整的，因此，協(xié)整檢驗(yàn)的第一步就是考察每個(gè)變量單整的階數(shù)。第二步，估計(jì)消費(fèi)與收入之間的長(zhǎng)期均衡關(guān)系。第三步，估計(jì)誤差修正模型。11所謂模型功率評(píng)價(jià)是指對(duì)所構(gòu)建的經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型的可靠程度作出判斷。模型的功效

6、評(píng)價(jià)大體包含兩方面內(nèi)容：一是對(duì)方程的擬合程度和參數(shù)估計(jì)值得可靠性和合理性進(jìn)行檢驗(yàn)；一是對(duì)模型的誤差程度和范圍作出判斷。前者屬于對(duì)模型的估計(jì)結(jié)果的評(píng)價(jià)，后者屬于對(duì)模型預(yù)測(cè)精度的評(píng)價(jià)。（1）經(jīng)濟(jì)理論準(zhǔn)則 經(jīng)濟(jì)理論準(zhǔn)則是由經(jīng)濟(jì)理論決定的判別標(biāo)準(zhǔn)。換句話說(shuō)，按經(jīng)濟(jì)理論準(zhǔn)則進(jìn)行評(píng)價(jià)就是用經(jīng)濟(jì)學(xué)的原則、定理和規(guī)律等準(zhǔn)則來(lái)判別模型估計(jì)結(jié)果的合理性程度。（2）統(tǒng)計(jì)準(zhǔn)則 統(tǒng)計(jì)準(zhǔn)則是有統(tǒng)計(jì)學(xué)理論決定的判別標(biāo)準(zhǔn)。依統(tǒng)計(jì)準(zhǔn)則評(píng)價(jià)模型，目的在于確定模型參數(shù)估計(jì)這的統(tǒng)計(jì)可靠性。包括參數(shù)估計(jì)結(jié)果顯著性檢驗(yàn)和解釋變量預(yù)備解釋變量相關(guān)程度的度量。(3)經(jīng)濟(jì)計(jì)量準(zhǔn)則 經(jīng)濟(jì)計(jì)量準(zhǔn)則是由經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)理論決定的判別標(biāo)準(zhǔn)。按經(jīng)濟(jì)計(jì)量準(zhǔn)則評(píng)

7、價(jià)模型，目的在于研究特定條件下所采用的參數(shù)估計(jì)方法是否令人滿意。12比較發(fā)爾和杰弗的價(jià)格調(diào)整方程與包登的價(jià)格決定方程的系數(shù)可得兩個(gè)價(jià)格調(diào)整系數(shù)g*與g的關(guān)系式為：g*=根據(jù)需求方程和供給方程的性質(zhì)可知，系數(shù)a1的符號(hào)應(yīng)為負(fù)，b1的符號(hào)應(yīng)為正。在價(jià)格調(diào)整方程中，g越趨近于0，相應(yīng)地g*就越趨近于1，市場(chǎng)價(jià)格的調(diào)整就越緩慢；反之，g越趨近于，相應(yīng)地g*就越趨近于0，市場(chǎng)價(jià)格的調(diào)整就越迅速。實(shí)際上，若價(jià)格調(diào)整速度參數(shù)g*=0,則市場(chǎng)價(jià)格就處于均衡價(jià)格，有Pt=，市場(chǎng)供需就處于均衡狀態(tài)，有Dt=St=Qt，這時(shí)用非均衡經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型來(lái)描述該商品市場(chǎng)就是不合適的。而只有當(dāng)g*>0時(shí)，市場(chǎng)才處于非均衡

8、狀態(tài)，用非均衡經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型來(lái)描述才是適當(dāng)?shù)摹?3回歸分析與相關(guān)分析的共同之處在于二者都是研究相關(guān)關(guān)系的方法。區(qū)別表現(xiàn)在：相關(guān)分析關(guān)心的是變量之間的相關(guān)程度，但并不能給出變量之間的因果關(guān)系；而回歸分析則要通過(guò)建立回歸方程來(lái)估計(jì)解釋變量與被解釋變量之間的因果關(guān)系；在回歸分析中，定義被解釋變量為隨機(jī)變量，解釋變量為非隨機(jī)變量；而在相關(guān)分析中，把所考察的變量都看作是隨機(jī)變量。14虛擬變量模型的特性有：（1）以“0”，“1”取值的虛擬變量所反映的內(nèi)容可以隨意設(shè)定（2）虛擬變量D=0代表的特征或狀態(tài)，通常用以說(shuō)明基礎(chǔ)類型（3）基礎(chǔ)類型的截距項(xiàng)a0為公共截距項(xiàng)，差別截距系數(shù)a1說(shuō)明D取值為1時(shí)那種特征的截距

9、系數(shù)與基礎(chǔ)類型的截距系數(shù)的差異（4）如果一個(gè)回顧模型有截距項(xiàng)，那么對(duì)于具有二種特征的質(zhì)變量，只需引入一個(gè)虛擬變量。15所謂工具變量法，就是以適當(dāng)?shù)那岸ㄗ兞孔鳛閮?nèi)生解釋變量的工具變量，以便減少解釋變量與隨機(jī)誤差項(xiàng)的相關(guān)性，再在此基礎(chǔ)上用最小二乘法估計(jì)結(jié)構(gòu)參數(shù)的方法。工具變量假定：（1）工具變量必須是前定變量，與U不相關(guān)。（2）工具變量必須與將要替代的內(nèi)生解釋變量高度相關(guān)。（3）工具變量與所要估計(jì)的結(jié)構(gòu)方程中的前定變量之間無(wú)多從重線性（4）引入的多個(gè)工具變量之間不存在嚴(yán)重的多重共線性。方法：（1）選擇合適的工具變量作為結(jié)構(gòu)方程中的內(nèi)生解釋變量的工具變量（2）用每個(gè)工具變量去乘所要估計(jì)的結(jié)構(gòu)方程，并

10、對(duì)所有樣本觀測(cè)值求和，解方程組得結(jié)構(gòu)參數(shù)估計(jì)量。16（1）在自適應(yīng)預(yù)期模型Yt=中，由于解釋變量的未來(lái)預(yù)測(cè)X*t+1無(wú)法直接觀測(cè)，所以需對(duì)其形成提出一定的假設(shè)，該假設(shè)為,0<r<1，此假設(shè)就稱為自適應(yīng)預(yù)期假設(shè)。（2）該假設(shè)可變換為：這表明未來(lái)預(yù)期值是對(duì)現(xiàn)期預(yù)期值加上預(yù)期誤差 的一個(gè)適當(dāng)比例。（3）未來(lái)預(yù)期的形成是對(duì)預(yù)期誤差不斷修正的一個(gè)過(guò)程。17經(jīng)典線性回歸模型的假設(shè)有以下五點(diǎn)：（1）隨機(jī)誤差Ui的均值為零，即E(ui)=0 (2)所有隨機(jī)誤差ui都有相同的方差(3)任意兩個(gè)誤差 和（ij）互不相關(guān)，也即和的協(xié)方差為零， （4）解釋變量是確定變量，與隨機(jī)誤差 不相關(guān)。（5）對(duì)回歸參

11、數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)時(shí)，還須假定 服從正態(tài)分布。18生產(chǎn)函數(shù)的特性有：（1）規(guī)模報(bào)酬。設(shè)>1若 ，規(guī)模報(bào)酬不變；規(guī)模報(bào)酬遞增； ，規(guī)模報(bào)酬遞減。（2）邊際生產(chǎn)力。（3）邊際替代率。 表示在維持產(chǎn)量不變的條件下，減少一個(gè)單位某要素收入必須增加R個(gè)單位另一要素的投入。（4）替代性?？杀硎緸?，說(shuō)明工資率與利潤(rùn)率之比的變動(dòng)率對(duì)技術(shù)裝備率 變動(dòng)率的影響，在完全競(jìng)爭(zhēng)和利潤(rùn)最大化條件下，也可表示為，說(shuō)明邊際替代率的相對(duì)變化率對(duì)技術(shù)裝備率相對(duì)變化的影響。19.（1）提出假設(shè)。原假設(shè)H0：備擇假設(shè) （2）選取統(tǒng)計(jì)量，其中為價(jià)格調(diào)整速度參數(shù) 的估計(jì)量； 為該估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)誤。由于假定需求方程隨機(jī)誤差項(xiàng) 與供給方程

12、隨機(jī)誤差 相關(guān)獨(dú)立，且均服從正態(tài)分布，在H0成立的條件下，該統(tǒng)計(jì)量服從自由度n-3的t分布；（3）根據(jù)樣本計(jì)算值，將其與臨界值比較來(lái)判斷原假設(shè) H1是否成立。若H0成立，則市場(chǎng)外于均衡狀態(tài)；若H0不成立，則有H1成立，既有g(shù)*>0，此時(shí)市場(chǎng)處于非均衡狀態(tài)。20.經(jīng)濟(jì)計(jì)量分析工作的研究對(duì)象是社會(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)。社會(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)是有社會(huì)人參與的社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)過(guò)程，我們稱之為有機(jī)系統(tǒng)。經(jīng)濟(jì)計(jì)量分析工作包括建立模型和應(yīng)用模型兩個(gè)相互關(guān)聯(lián)的基本環(huán)節(jié)，可分為以下四個(gè)環(huán)節(jié)：（1）設(shè)定模型（2）估計(jì)參數(shù)（3）檢驗(yàn)?zāi)Ｐ停?）應(yīng)用模型21.（1）無(wú)偏性（2）線性特性（3）有效性，即方差最小（4）一致性22.以消費(fèi)函數(shù)為

13、例，截距變動(dòng)模型為： 式中，Y是消費(fèi)支出，X是收入，虛擬變量為D。當(dāng)D=1時(shí)，城鎮(zhèn)居民的消費(fèi)函數(shù) 。當(dāng)D=0時(shí)，農(nóng)村居民的消費(fèi)函 。兩者有相同的斜率，但截距不同，若 統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)顯著，表明城鎮(zhèn)居民和農(nóng)村居民的消費(fèi)支出差異明顯，但邊際消費(fèi)傾向相同。截距和斜率同時(shí)變動(dòng)模型為 D=1時(shí)，城鎮(zhèn)居民的消費(fèi)函數(shù) D=0時(shí)，農(nóng)村居民的消費(fèi)函數(shù) 兩者的截距不同，斜率也不同。若 統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)顯著，表明城鎮(zhèn)居民和農(nóng)村居民的消費(fèi)支出差異明顯，且邊際消費(fèi)也存在著差異。23.聯(lián)立方程模型有兩種類型：結(jié)構(gòu)式模型和簡(jiǎn)化式模型。其中結(jié)構(gòu)式模型是建立在經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)上描述經(jīng)濟(jì)變量關(guān)系結(jié)構(gòu)的經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)方程系統(tǒng)。簡(jiǎn)化式模型則是把結(jié)構(gòu)式模型中的內(nèi)

14、生變量表示為前定變量和隨機(jī)誤差項(xiàng)的函數(shù)的模型。聯(lián)立方程模型中方程式有四種：（1）行為方程式 解釋反映經(jīng)濟(jì)主體行為的方程式（2）技術(shù)方程式 反映要素投入與產(chǎn)出之間技術(shù)關(guān)系的方程式（3）制度方程式 是由法律、政策法令、規(guī)章制度決定的經(jīng)濟(jì)數(shù)量關(guān)系（4）恒等式 分會(huì)計(jì)恒等式和均衡條件恒等式，前者反映某種定義，后者反映均衡關(guān)系。24.（1）投入產(chǎn)出生產(chǎn)函數(shù)形式： 特性：1.生產(chǎn)一種產(chǎn)品需要兩種以上投入；2.各種投入至少有一種被充分利用，實(shí)際利用的各種投入之間比例固定；3.規(guī)模報(bào)酬不變4。替代彈性為0 5.等產(chǎn)量線呈直角。（2）C-D生產(chǎn)函數(shù)形式：Y=AL 特點(diǎn)1.不變彈性，產(chǎn)出的勞動(dòng)彈性和資本彈性分別為

15、 ，2.勞動(dòng)和資本二者缺一不可；3.邊際生產(chǎn)力為正；4.邊際生產(chǎn)力遞減；5.規(guī)模報(bào)酬由 決定；6.替代彈性為125.在判定系數(shù)的計(jì)算公式中，由于殘差平方中和 隨著明模型中解釋變量數(shù)目的增加將會(huì)減小，而總變差 卻與模型中解釋變量的個(gè)數(shù)無(wú)關(guān)。因此，對(duì)于兩個(gè)被解釋變量相同而解釋變量個(gè)數(shù)不同的模型，包含解釋變量多的模型就會(huì)有較高的值，為了消除解釋變量個(gè)數(shù)不同對(duì)判定系數(shù)的影響，就需要用RSS和TSS各自的自由度將其調(diào)整，得調(diào)整后的判定系數(shù) ，以便更準(zhǔn)確地反映回歸模型的擬合優(yōu)度。26.設(shè)截距和斜率同時(shí)變動(dòng)模型為： 參數(shù) 的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)共有4種可能結(jié)果統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)表明：（1） ，則上式為截距和斜率同時(shí)變動(dòng)模型成立。

16、（2） 則上式為截距變動(dòng)模型（3）則上式為一般線性回歸模型（4） 則上式為斜率變動(dòng)模型。27.（1）計(jì)算DW值（2）給定a，由n和k的大小查DW分布表，得臨界值dL和dU（3）比較、判斷若0<D.W.<dL，存在正自相關(guān) dL<D.W.<dU，不能確定 dU <D.W.<4dU，無(wú)自相關(guān)4dU <D.W.<4dL，不能確定 4dL <D.W.<4 ， 存在負(fù)自相關(guān) 當(dāng)D.W.值在2左右時(shí)，模型不存在一階自相關(guān)。28.發(fā)達(dá)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)國(guó)家模型具有以下特點(diǎn)：（1）建模所依據(jù)的經(jīng)濟(jì)理論可以是各種不同流派的理論，即兼容并蓄各流派的理論（2）全面反

17、映西方核算體系 (SNA)的主要內(nèi)容29.多元回歸模型的總體顯著性F檢驗(yàn)是檢驗(yàn)?zāi)Ｐ椭腥拷忉屪兞繉?duì)別解釋變量的共同影響是否顯著，通過(guò)了此F檢驗(yàn)，就可以說(shuō)模型中的全部解釋變量的共同影響是顯著的，但卻不能就此判定模型中的每一個(gè)解釋變量對(duì)被解釋變量的影響是顯著的。因此還需要就每個(gè)解釋變量對(duì)被解釋變量的影響是否顯著進(jìn)行檢驗(yàn)，即進(jìn)行t檢驗(yàn)。30.回歸模型中出現(xiàn)隨機(jī)誤差項(xiàng)的原因主要有：客觀經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象存在隨機(jī)性質(zhì)；模型中省略了解釋變量；測(cè)量誤差；模型形式的設(shè)定誤差。31.斜率系數(shù)是常數(shù)，截距隨個(gè)體不同而改變；斜率系數(shù)是常數(shù)，截距隨個(gè)體和時(shí)間不同而改變；全部系數(shù)隨個(gè)體不同而異；全部系數(shù)隨個(gè)體和時(shí)間不同而改變。3

18、2.需求函數(shù)的特性。需求函數(shù)的基本特性（1）非負(fù)性，即 表明需求量總是正的。（2）可加性，即表示所有商品支出之和等于總支出，若支出項(xiàng)中包括儲(chǔ)蓄，則I表示總收入。（3）零階齊次線性 其中 為非零正常數(shù)，上式表示，當(dāng)所有的商品價(jià)格與收入按同一比例 變動(dòng)時(shí)，需求量保持不變。（4）對(duì)稱性。即 表示第 j 種商品替代第i 種商品的能力等于第 i 種商品替代第 種商品的能力。（5）單調(diào)性。即 表示在某種商品的價(jià)格上升時(shí)，若收入也作相應(yīng)的補(bǔ)償變動(dòng),則消費(fèi)者對(duì)該種商品的需求量將減少。33對(duì)于時(shí)間序列資料，由于經(jīng)濟(jì)發(fā)展的慣性等原因，經(jīng)濟(jì)變量的前期水平往往會(huì)影響后期水平，從而造成其前后期隨機(jī)誤差項(xiàng)的序列自相關(guān)。3

19、4.多重共線性的影響后果有：（1）各解釋變量對(duì)被解釋變量的影響很難精確鑒別（2）由于模型回歸系數(shù)估計(jì)量的方差會(huì)很大，將導(dǎo)致顯著性檢驗(yàn)失效（3）模型參數(shù)的估計(jì)量對(duì)刪除或減少量的觀測(cè)值以及刪除一個(gè)不顯著的解釋變量可能非常敏感。35在回歸模型中可以通過(guò)設(shè)立虛變量來(lái)反映質(zhì)的因素，并通過(guò)這些虛變量的乘積來(lái)反映這些質(zhì)的因素之間的交互作用對(duì)被解釋變量的影響。36所謂工具變量法，就是以適當(dāng)?shù)那岸ㄗ兞孔鳛閮?nèi)生解釋變量的工具變量，以便減弱解釋變量與隨機(jī)誤差項(xiàng)的相關(guān)性，再在此基礎(chǔ)上用最小二乘法估計(jì)參數(shù)的方法。假定條件：（1）工具變量必須為前定變量且與U不相關(guān)（2）工具變量必須與所替代的內(nèi)生解釋變量高度相關(guān)。(3)工

20、具變量與所要估計(jì)的結(jié)構(gòu)方程中的前定變量之間無(wú)多重共線性(4)引入多個(gè)工具變量時(shí)，工具變量之間不存在嚴(yán)重的多重共線性。37.反映樣本觀測(cè)值擬合優(yōu)劣。R2越近1，擬合優(yōu)度越高，R2=0時(shí)表示變量之間不存在線性關(guān)系。R2的取值在0和1之間。38.加權(quán)最小二乘法的思想是對(duì)于存在異方差的模型，我們可以先用某一權(quán)數(shù)對(duì)樣本觀測(cè)點(diǎn)或殘差進(jìn)行加權(quán)，然后再采用普通最小二乘法估計(jì)模型的參數(shù)。39.影響經(jīng)濟(jì)變量的因素不僅有量的因素還有質(zhì)的因素，考慮到質(zhì)的因素對(duì)經(jīng)濟(jì)變量的影響，有必要在回歸模型中引入表示質(zhì)的因素的虛擬變量?；貧w模型中引入虛擬變量的作用主要有：（1分離異常因素的影響（2）檢驗(yàn)不同的屬性類型對(duì)被解釋變量的影

21、響(3)提高模型精度40.（1）對(duì)于不可識(shí)別模型，只能對(duì)其中某些可識(shí)別的方程進(jìn)行估計(jì)，不能估計(jì)全部結(jié)構(gòu)參數(shù)（2）對(duì)于恰好識(shí)別的方程，可用間接最小二乘法、工具變量法和二階段最小二乘法，三者估計(jì)量相同。（3）對(duì)于過(guò)度識(shí)別方程，可用二階段最小二乘法和有限信息極大似然法。41.在自適應(yīng)預(yù)期模型 中，由于解釋變量的未來(lái)預(yù)期值 無(wú)法直接觀測(cè)，所以需對(duì)其形成提出一定的假設(shè)，該假設(shè)為 此假設(shè)就稱為自適應(yīng)預(yù)期假設(shè)。該假設(shè)可變換為 這表明未來(lái)預(yù)期值 是對(duì)現(xiàn)期預(yù)期值 的一個(gè)修正，即未來(lái)預(yù)期值等于現(xiàn)期預(yù)期值 加上預(yù)期誤差 的一個(gè)適當(dāng)比例，未來(lái)預(yù)期的形成是對(duì)預(yù)期誤差不斷修正的一個(gè)過(guò)程。42.發(fā)達(dá)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)國(guó)家模型具有以下

22、特點(diǎn)：（1建模所依據(jù)的經(jīng)濟(jì)理論可以使各種不同流派的理論，即兼容并蓄各流派的理論（2全面反映西方核算體系的主要內(nèi)容43.（1）對(duì)聯(lián)立方程模型的各個(gè)方程按照經(jīng)濟(jì)理論準(zhǔn)則、統(tǒng)計(jì)準(zhǔn)則和經(jīng)濟(jì)計(jì)量準(zhǔn)則進(jìn)行檢驗(yàn)；（2）按照模型識(shí)別準(zhǔn)則進(jìn)行識(shí)別（3）進(jìn)行綜合性的預(yù)測(cè)誤差檢驗(yàn)44.TS/CS模型有四種類型：（1）斜率系數(shù)是常數(shù)，截距隨個(gè)體不同而改變的模型（2）斜率系數(shù)是常數(shù)，截距隨個(gè)體和時(shí)間不同而改變的模型（3）全部系數(shù)隨個(gè)體不同而異的模型（4）全部系數(shù)隨個(gè)體和時(shí)間不同而變化的模型45（1）對(duì)無(wú)限分布滯后模型無(wú)法使用普通最小二乘法（2）對(duì)有限分布滯后模型可使用普通最小二乘法，但會(huì)遇到以下問(wèn)題：1.必須事先確定最

23、大滯后長(zhǎng)度K 2.滯后期較長(zhǎng)而樣本容量較小時(shí)，沒(méi)有足夠的自由度進(jìn)行統(tǒng)計(jì)推斷3.時(shí)間序列資料中，大多存在序列相關(guān)問(wèn)題，其在分布滯后模型中就表現(xiàn)為多重共線性問(wèn)題。46.（1聯(lián)立方程模型估計(jì)法有單方程估計(jì)和系統(tǒng)估計(jì)法（2單方程估計(jì)法包括間接最小二乘發(fā)、工具變量法、二階段最小二乘法、有限信息極大似然法。（3系統(tǒng)估計(jì)法包括三階段最小二乘法和完全信息極大似然法。47需求函數(shù)的基本特征為（1）非負(fù)性，即 （2）可加性（3）零階齊次性，即 （4）對(duì)稱性，即第j種商品替代第i 種商品的能力等于第 i 種商品替代第 j 種商品的能力。（5）單調(diào)性，表示某種商品的價(jià)格上升時(shí)，若收入也做相應(yīng)的補(bǔ)償變動(dòng)，則消費(fèi)者對(duì)該種

24、商品的需求量將減少。48.（1）對(duì)聯(lián)立方程模型各個(gè)方程按照經(jīng)濟(jì)理論準(zhǔn)則、統(tǒng)計(jì)準(zhǔn)則和經(jīng)濟(jì)計(jì)量準(zhǔn)則進(jìn)行檢驗(yàn)；（2）按照模型識(shí)別準(zhǔn)則進(jìn)行識(shí)別（3）進(jìn)行綜合性的預(yù)測(cè)誤差檢驗(yàn)49.二階段最小二乘法原理：把估計(jì)參數(shù)分為兩給階段，各個(gè)階段各用一次最小二乘法，故稱為二階段最小二乘法，其實(shí)質(zhì)是一種特殊的工具變量法，即他把所有前定變量的線性組合作為內(nèi)生解釋變量的工具變量，她不僅適合于恰好識(shí)別，更適合于過(guò)度識(shí)別方程的估計(jì)。假定條件：（1）結(jié)構(gòu)式與簡(jiǎn)化式中隨機(jī)誤差項(xiàng)都必須滿足最小二乘假定。（2）所有前定變量之間不存在嚴(yán)重多重共線性（3）樣本容量大。估計(jì)方法：（1）對(duì)簡(jiǎn)化式進(jìn)行OLS估計(jì)以得到內(nèi)生解釋變量的估計(jì)值。（2

25、）在結(jié)構(gòu)式方程中，用第一階段內(nèi)生變量的估計(jì)值代替方程右端的內(nèi)生變量，再用OLS估計(jì)。50.對(duì)經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型進(jìn)行評(píng)價(jià)所依據(jù)準(zhǔn)則有：（1）經(jīng)濟(jì)理論準(zhǔn)則，即用經(jīng)濟(jì)學(xué)的原則、定理和規(guī)律來(lái)判別模型估計(jì)結(jié)果的合理性程度（2）統(tǒng)計(jì)準(zhǔn)則。由統(tǒng)計(jì)學(xué)理論決定的判別標(biāo)準(zhǔn)，其目的在于確定模型參數(shù)估計(jì)值的統(tǒng)計(jì)可靠性（3）經(jīng)濟(jì)計(jì)量準(zhǔn)則。有經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)理論所決定的判別標(biāo)準(zhǔn)，其目的在于研究特定條件下所采用的參數(shù)估計(jì)方法是否令人滿意。51.主要有三個(gè)優(yōu)點(diǎn)：可以解決樣本容量不足的問(wèn)題；可以估計(jì)某些難以度量的因素對(duì)別解釋變量的影響；有助于正確理解經(jīng)濟(jì)變量之間的關(guān)系。52.樣本分段比較法的步驟是首先將樣本按某個(gè)解釋變量的大小順序排列，并

26、將樣本分成兩段，然后各段分別用普通最小二乘法擬合回歸模型，并分別計(jì)算各段的殘差平方和 與 ，記高方差段的樣本容量為 ，低方差段的樣本容量為 ，模型參數(shù)個(gè)數(shù)為k，則可計(jì)算出各段模型的隨機(jī)誤差的方差估計(jì)量分別為和然后構(gòu)造統(tǒng)計(jì)量 在給定的顯著性水平下，查F分布表得臨界值F。若F>F0，則可認(rèn)為有異方差的存在。53.（1）擬合優(yōu)度檢驗(yàn)，計(jì)算多重判定系數(shù) ，以及調(diào)整后的判定系數(shù)（2）總體回歸模型的顯著模型的顯著性檢驗(yàn)，主要對(duì)F統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行檢驗(yàn)（3）對(duì)單個(gè)回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)，主要進(jìn)行t檢驗(yàn)。54.對(duì)于不可識(shí)別模型，只能對(duì)其中某些可識(shí)別的方程進(jìn)行估計(jì)，任何一種方法都不可能估計(jì)全部結(jié)構(gòu)參數(shù)。對(duì)于恰好識(shí)別

27、的方程，可用間接最小二乘法、工具變量法和二階段最小二乘法，且三者估計(jì)量等同。對(duì)于過(guò)度識(shí)別的方程，可用二階段最小二乘法和有限信息極大似然法估計(jì)。55.（1）被估計(jì)的結(jié)構(gòu)方程是恰好識(shí)別的；（2）每個(gè)簡(jiǎn)化式方程的隨機(jī)誤差項(xiàng)都滿足最小二乘法通常的假定（3）前定變量之間不存在高度多重共線性。56、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)包括廣義計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)和狹義計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)，本課程中的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型，就是狹義計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)意義上的經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué)模型：計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是經(jīng)濟(jì)學(xué)的一個(gè)分支學(xué)科，以揭示經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中客觀存在的數(shù)量關(guān)系為主要內(nèi)容，是由經(jīng)濟(jì)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)學(xué)三者結(jié)合而成的交叉性學(xué)科。57、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法揭示經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中具有因果關(guān)系的各因素間的定量關(guān)系，它

28、用隨機(jī)性的數(shù)學(xué)方程加以描述；而一般經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué)方法揭示經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中各個(gè)因素間的理論關(guān)系，更多地用確定性的數(shù)學(xué)方程加以描述。58、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)自20世紀(jì)20年代末30年代初形成以來(lái)，無(wú)論在技術(shù)方法還是在應(yīng)用方面發(fā)展都十分迅速，尤其是經(jīng)過(guò)20世紀(jì)50年代的發(fā)展階段和60年代的擴(kuò)張階段，計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)在經(jīng)濟(jì)學(xué)科中占據(jù)了重要的地位，主要表現(xiàn)在：在西方大多數(shù)大學(xué)和學(xué)院中，計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的講授已成為經(jīng)濟(jì)學(xué)課程表中最具權(quán)威性的一部分；在1969至2003年諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)的53位獲獎(jiǎng)?wù)咧杏?0位與研究和應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)有關(guān)，居經(jīng)濟(jì)學(xué)各分支學(xué)科之首。此外，絕大多數(shù)獲獎(jiǎng)?wù)叩难芯恐卸紤?yīng)用了計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法與其他經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué)

29、方法的結(jié)合應(yīng)用得到了長(zhǎng)足發(fā)展。從當(dāng)代計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的發(fā)展動(dòng)向看，其基本特點(diǎn)包括：。非經(jīng)典計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的理論與應(yīng)用研究成為計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)越來(lái)越重要的內(nèi)容；。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法從主要用于經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)轉(zhuǎn)向經(jīng)濟(jì)理論假設(shè)和政策假設(shè)的檢驗(yàn)；。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的應(yīng)用從傳統(tǒng)的領(lǐng)域轉(zhuǎn)向新的領(lǐng)域，從宏觀領(lǐng)域的研究開(kāi)始轉(zhuǎn)向微觀領(lǐng)域的研究；。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的規(guī)模不再是水平高低的衡量標(biāo)準(zhǔn)，人們更喜歡建立一些簡(jiǎn)單的模型，從總量上和趨勢(shì)上說(shuō)明經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象。59、建立與應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的主要步驟包括：設(shè)定理論模型，包括選擇模型所包含的變量，確定變量之間的數(shù)學(xué)關(guān)系和擬定模型中待估參數(shù)的數(shù)值范圍；收集樣本數(shù)據(jù)，要考慮樣本數(shù)據(jù)的完整性、準(zhǔn)確性、可比性和

30、一致性；估計(jì)模型參數(shù)；檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?，包括?jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)、統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn)和模型預(yù)測(cè)檢驗(yàn)。60、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型主要有以下幾個(gè)方面的用途：結(jié)構(gòu)分析，其原理是彈性分析、乘數(shù)分析與比較分析；經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)，其原理是模擬歷史，從已經(jīng)發(fā)生的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中找出變化規(guī)律；政策評(píng)價(jià)，是對(duì)不同政策執(zhí)行情況的“模擬仿真”；檢驗(yàn)與發(fā)展經(jīng)濟(jì)理論，其原理是如果按照某種經(jīng)濟(jì)理論建立的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型可以很好地?cái)M合實(shí)際觀察數(shù)據(jù)。61、模型的檢驗(yàn)主要包括經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)、統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn)和模型的預(yù)測(cè)檢驗(yàn)四個(gè)方面。62、相關(guān)分析與回歸分析既有聯(lián)系又有區(qū)別。首先，兩者都是研究非確定性變量間的的統(tǒng)計(jì)依賴關(guān)系，并能測(cè)度線性依賴程度的大小。其

31、次，兩者間又有明顯的區(qū)別。相關(guān)分析僅僅是從統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)上測(cè)度變量間的相關(guān)程度，而無(wú)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(duì)稱的，而且都是隨機(jī)變量；回歸分析則更關(guān)注具有統(tǒng)計(jì)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(duì)稱的，有解釋變量和被解釋變量之分，而且解釋變量也往往被假設(shè)為非隨機(jī)變量。再次，相關(guān)分析只關(guān)注變量間的聯(lián)系程度，不關(guān)注具體的依賴關(guān)系；而回歸分析則更加關(guān)注變量間的具體依賴關(guān)系，因此可以進(jìn)一步通過(guò)解釋變量的變化來(lái)估計(jì)或預(yù)測(cè)被解釋變量的變化，達(dá)到深入分析變量間依存關(guān)系，掌握其運(yùn)動(dòng)規(guī)律的目的。63、假設(shè)1、解釋變量X是確定性變量，不是隨機(jī)變量； 假設(shè)2、隨機(jī)誤差項(xiàng)m具有零

32、均值、同方差和不序列相關(guān)性： E(mi)=0 i=1,2, ,n Var (mi)=sm2 i=1,2, ,n Cov(mi, mj)=0 ij i,j= 1,2, ,n假設(shè)3、隨機(jī)誤差項(xiàng)m與解釋變量X之間不相關(guān)： Cov(Xi, mi)=0 i=1,2, ,n假設(shè)4、m服從零均值、同方差、零協(xié)方差的正態(tài)分布 miN(0, sm2 ) i=1,2, ,n假設(shè)5：隨著樣本容量的無(wú)限增加，解釋變量X的樣本方差趨于一有限常數(shù)。即假設(shè)6：回歸模型是正確設(shè)定的 這些假設(shè)都是針對(duì)普通最小二乘法的。在違背這些基本假設(shè)的情況下，普通最小二乘法就不再是最佳線性無(wú)偏估計(jì)量，因此使用普通最小二乘法進(jìn)行估計(jì)已無(wú)多大意

33、義。但模型本身還是可以估計(jì)的，尤其是可以通過(guò)最大似然法等其他原理進(jìn)行估計(jì)。64、對(duì)于最小二乘法，當(dāng)從模型總體隨機(jī)抽取n組樣本觀測(cè)值后，最合理的參數(shù)估計(jì)量應(yīng)該使得模型能最好地?cái)M合樣本數(shù)據(jù)；而對(duì)于最大似然法，當(dāng)從模型總體隨機(jī)抽取n組樣本觀測(cè)值后，最合理的參數(shù)估計(jì)量應(yīng)該使得從模型中抽取該n組樣本觀測(cè)值的概率最大。在滿足一系列基本假設(shè)的情況下，模型結(jié)構(gòu)參數(shù)的最大或然估計(jì)量與普通最小二乘估計(jì)量是相同的。65、（1）線性性，即它是否是另一隨機(jī)變量的線性函數(shù)；（2）無(wú)偏性，即它的均值或期望值是否等于總體的真實(shí)值；（3）有效性，即它是否在所有線性無(wú)偏估計(jì)量中具有最小方差。（4）漸近無(wú)偏性，即樣本容量趨于無(wú)窮大

34、時(shí)，是否它的均值序列趨于總體真值；（5）一致性，即樣本容量趨于無(wú)窮大時(shí)，它是否依概率收斂于總體的真值；（6）漸近有效性，即樣本容量趨于無(wú)窮大時(shí)，是否它在所有的一致估計(jì)量中具有最小的漸近方差。注意：（1）（3）準(zhǔn)則也稱作估計(jì)量的小樣本性質(zhì)，擁有這類性質(zhì)的估計(jì)量稱為最佳線性無(wú)偏估計(jì)量（BLUE）。（4）（6）準(zhǔn)則考察估計(jì)量的大樣本或漸進(jìn)性質(zhì)。高斯馬爾可夫定理：普通最小二乘估計(jì)量具有線性性、無(wú)偏性和最小方差性等優(yōu)良性質(zhì)，是最佳線性無(wú)偏估計(jì)。66、（1）對(duì)總體參數(shù)提出假設(shè)： H0：b1=0， H1：b1¹0。（2）以原假設(shè)H0構(gòu)造t統(tǒng)計(jì)量，并由樣本計(jì)算其值：（3）給定顯著性水平a，查t分布表

35、得臨界值t a/2(n-2)（4）比較，判斷若 |t|> t a/2(n-2)，則拒絕H0 ，接受H1 ；若 |t|£ t a/2(n-2)，則接受H0 ，拒絕H1 ；對(duì)于一元線性回歸方程中的b0，也可構(gòu)造如下t統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行顯著性檢驗(yàn) 67、提示：一般表達(dá)式式和矩陣符號(hào)表達(dá)式。68、模型施加約束條件后進(jìn)行回歸稱為受約束回歸。而不加任何約束的回歸稱為無(wú)約束回歸。對(duì)模型參數(shù)施加約束條件后，就限制了參數(shù)的取值范圍，尋找到的參數(shù)估計(jì)值也是在此條件下使殘差平方和達(dá)到最小，它不可能比未施加約束條件時(shí)找到的參數(shù)估計(jì)值使得殘差平方和達(dá)到最小值還要小。這意味著，通常情況下，對(duì)模型施加約束條件會(huì)降低

36、模型的解釋能力。但當(dāng)約束條件為真時(shí)，受約束回歸與無(wú)約束回歸的結(jié)果就相同。69、（1）必須保證最小樣本容量。樣本最小容量必須不少于模型中解釋變量的數(shù)目（包括常數(shù)項(xiàng)）,即n ³ k+1，因?yàn)?，無(wú)多重共線性要求：秩(X)=k+1。（2）滿足基本要求的樣本容量。雖然當(dāng)n ³ k+1時(shí)可以得到參數(shù)估計(jì)量，但除了參數(shù)估計(jì)量質(zhì)量不好外，一些建立模型必須的后續(xù)工作也無(wú)法進(jìn)行。所以，一般經(jīng)驗(yàn)認(rèn)為，當(dāng)n³30或者至少n³3(k+1)時(shí)才能說(shuō)滿足模型估計(jì)的基本要求。 70、（1）隨機(jī)誤差項(xiàng)序列存在異方差性；（2）隨機(jī)誤差項(xiàng)序列存在序列相關(guān)性；（3）解釋變量之間存在多重共線性；

37、（4）解釋變量是隨機(jī)變量且與隨機(jī)誤差項(xiàng)相關(guān)的隨機(jī)解釋變量問(wèn)題；（5）模型設(shè)定有偏誤；（6）解釋變量的方差不隨樣本容量的增而收斂。71、在實(shí)際操作中人們通常采用如下的經(jīng)驗(yàn)方法：不對(duì)原模型進(jìn)行異方差性檢驗(yàn)，而是直接選擇加權(quán)最小二乘法，尤其是采用截面數(shù)據(jù)作樣本時(shí)。如果確實(shí)存在異方差性，則被有效地消除了；如果不存在異方差性，則加權(quán)最小二乘法等價(jià)于普通最小二乘法。72、在模型中引入虛擬變量，主要是為了尋找某（些）定性因素對(duì)解釋變量的影響。加法方式與乘法方式是最主要的引入方式，前者主要適用于定性因素對(duì)截距項(xiàng)產(chǎn)生影響的情況，后者主要適用于定性因素對(duì)斜率項(xiàng)產(chǎn)生影響的情況。除此外，還可以加法與乘法組合的方式引入

38、虛擬變量，這時(shí)可測(cè)度定性因素對(duì)截距項(xiàng)與斜率項(xiàng)同時(shí)產(chǎn)生影響的情況。73滯后變量模型有分布滯后模型和自回歸模型兩大類，前者只有解釋變量及其滯后變量作為模型的解釋變量，不包含被解釋變量的滯后變量作為模型的解釋變量；而后者則以當(dāng)期解釋變量與被解釋變量的若干期滯后變量作為模型的解釋變量。分布滯后變量有無(wú)限期的分布滯后模型和有限期的分布滯后模型；自回歸模型又以Coyck模型、自適應(yīng)預(yù)期模型和局部調(diào)整模型最為多見(jiàn)。分布滯后模型使用OLS法存在以下問(wèn)題：（1）對(duì)于無(wú)限期的分布滯后模型，由于樣本觀測(cè)值的有限性，使得無(wú)法直接對(duì)其進(jìn)行估計(jì)。（2）對(duì)于有限期的分布滯后模型，使用OLS方法會(huì)遇到：沒(méi)有先驗(yàn)準(zhǔn)則確定滯后期

39、長(zhǎng)度，對(duì)最大滯后期的確定往往帶有主觀隨意性；如果滯后期較長(zhǎng)，由于樣本容量有限，當(dāng)滯后變量數(shù)目增加時(shí)，必然使得自由度減少，將缺乏足夠的自由度進(jìn)行估計(jì)和檢驗(yàn)；同名變量滯后期之間可能存在高度線性相關(guān)，即模型可能存在高度的多重共線性。74、分布滯后模型的估計(jì)主要需解決滯后期長(zhǎng)度的問(wèn)題。其基本的解決思路就是減少模型中解釋變量的個(gè)數(shù)。常用的估計(jì)方法有：經(jīng)驗(yàn)加權(quán)法Almon多項(xiàng)式法，以及Koyck方法，前兩者主要用于估計(jì)有限期分布滯后模型，第三者主要用于估計(jì)無(wú)限期分布滯后模型。75、 分布滯后模型估計(jì)時(shí)遇到的主要問(wèn)題有：（1對(duì)于無(wú)限期的分布滯后模型，由于樣本觀測(cè)值的有限性，使得無(wú)法直接對(duì)其進(jìn)行估計(jì)。（2而對(duì)

40、于有限期的分布滯后模型，普通最小二乘回歸會(huì)遇到如下問(wèn)題：沒(méi)有先驗(yàn)準(zhǔn)則確定滯后期長(zhǎng)度；（3如果滯后期較長(zhǎng)，將缺乏足夠的自由度進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)；（4同名變量滯后值之間可能存在高度線性相關(guān)，即模型可能存在高度的多重共線性。 自回歸模型估計(jì)時(shí)遇到的主要問(wèn)題有：滯后被解釋變量的存在可能導(dǎo)致它與隨機(jī)干擾項(xiàng)相關(guān)，以及隨機(jī)干擾項(xiàng)出現(xiàn)序列相關(guān)性。例如，Koyck模型與自適應(yīng)預(yù)期模型就存在著滯后被解釋變量Yt-1與隨機(jī)干擾項(xiàng)的同期相關(guān)性，同時(shí)，隨機(jī)干擾項(xiàng)還是自相關(guān)的。而局部調(diào)整模型則存在著滯后被解釋變量Yt-1隨機(jī)干擾項(xiàng)的異期相關(guān)性。76、如果遺漏相關(guān)變量，則OLS估計(jì)結(jié)果在小樣本下是有偏的，在大樣本下也不具有一致性

41、，隨機(jī)干擾項(xiàng)的方差估計(jì)ô2也是有偏的，同時(shí)估計(jì)的參數(shù)的方差也是有偏的，從而不再能夠保證最小方差性。在多選無(wú)關(guān)解釋變量的情形下，OLS估計(jì)量仍是無(wú)偏的、一致的，隨機(jī)干擾項(xiàng)的方差2也能被正確估計(jì)，但OLS估計(jì)量卻往往是無(wú)效的。也就是說(shuō)，包含無(wú)關(guān)變量的偏誤主要表現(xiàn)為“錯(cuò)誤”模型的OLS估計(jì)量的方差一般會(huì)大于“正確”模型相應(yīng)參數(shù)估計(jì)量的方差。77、一般在引入虛擬變量時(shí)要求如果有m個(gè)定性變量，只在模型中引入m-1個(gè)虛擬變量。否則，如果引入m個(gè)虛擬變量，就會(huì)導(dǎo)致模型解釋變量間出現(xiàn)完全共線性的情況。我們一般稱由于引入的虛擬變量個(gè)數(shù)與定性因素個(gè)數(shù)相同時(shí)出現(xiàn)的模型無(wú)法估計(jì)的問(wèn)題，稱為“虛擬變量陷阱“。

42、78、利用普通最小二乘法求得的樣本回歸直線還有如下特點(diǎn)：、樣本回歸直線必然通過(guò)點(diǎn)（）； 、的平均值與的平均值相等；、殘差的均值為零；、殘差與解釋變量不相關(guān)。79、無(wú)偏性：、線性特性：即估計(jì)量和均為樣本觀測(cè)值的線性組合；、有效性：即和的方差最小。80、第一，模型參數(shù)的估計(jì)雖然是無(wú)偏的，但卻不是有效的，大二，參數(shù)估計(jì)量的估計(jì)方差是有差的，這將導(dǎo)致參數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)也是非有效的。81、1.回歸系數(shù)B的估計(jì)仍是無(wú)偏的，2.估計(jì)量B的方差可能大于也可能小于經(jīng)典假設(shè)之下估計(jì)量B的方差，從而使對(duì)回歸系數(shù)B的經(jīng)典假設(shè)檢驗(yàn)方法失效。82、1.所設(shè)定的模型中遺漏了某個(gè)或某些與被解釋變量有關(guān)的解釋變量，2.所設(shè)定的模型

43、中包括了若干與被解釋變量無(wú)關(guān)的某個(gè)或某些解釋變量，3.回歸方程的模型形式設(shè)定有誤。83、1. 與Y（t-1）高度相關(guān)，也即對(duì)Y（t-1）有很強(qiáng)的代表性，2.與Vt不相關(guān)，從而避免原模型出現(xiàn)的問(wèn)題。84、1.如果模型系統(tǒng)中的一個(gè)或幾個(gè)方程存在設(shè)定誤差 或測(cè)量誤差，這些誤差將會(huì)傳導(dǎo)到模型中其他 方程上，從而影響到整個(gè)模型系統(tǒng)中所有參數(shù) 的估計(jì)量，就是說(shuō)，系統(tǒng)估計(jì)法對(duì)設(shè)定誤差和 測(cè)量誤差十分敏感。 系統(tǒng)估計(jì)法要求有更大的 2.樣本容量，這是因?yàn)?，單方程估?jì)法一次僅估 計(jì)一個(gè)方程的參數(shù)，而系統(tǒng)估計(jì)法則同時(shí)要估 計(jì)模型中所有方程的參數(shù)。 系統(tǒng)估計(jì)法中的完 3. 全信息極大似然法涉及參數(shù)非線性的問(wèn)題，模

44、型系統(tǒng)求解相當(dāng)困難，需采用專門的數(shù)值迭 代方程。85、1.結(jié)構(gòu)方程中的隨機(jī)誤差項(xiàng)必須滿足最小二乘法慣用的假定，簡(jiǎn)化式方程的誤差項(xiàng)也必須滿足這些假定，2.模型中的前定變量之間不存在嚴(yán)重多重共線性，3 樣本容量足夠大。86、1二階段最小二乘法適用于估計(jì)過(guò)度識(shí)別的結(jié)構(gòu)方程，但也可以用來(lái)估計(jì)恰好識(shí)別的結(jié)構(gòu)方程，2二階段最小二乘法是一種特定的工具變量法。3 與間接最小二乘法，工具變量法相同。二階段最小二乘估計(jì)量是有偏的、一致的。87、1他有較合理的經(jīng)濟(jì)解釋。2他能自動(dòng)滿足前述需求函數(shù)的所有理論特性3他可從特殊效用函數(shù)中導(dǎo)出88、1. 生產(chǎn)一種產(chǎn)品需要兩種以上投入 2 各種投入至少有一種被充分利用，實(shí)際利

45、用的各種投入之間保持固定比例關(guān)系 3 規(guī)模報(bào)酬不變 4. 替代彈性為 0 89、1、不變彈性 2、勞動(dòng)和資本都是生產(chǎn)中不可缺少的要素，如果其中一個(gè)為0，則產(chǎn)出為零。3、邊際生產(chǎn)力為正 4、邊際生產(chǎn)力遞減 5、報(bào)酬規(guī)模由阿爾法+貝塔決定6、替代彈性等于1 90、1 預(yù)測(cè)時(shí)期條件反常 2 解釋變量Xf 有系統(tǒng)誤差。3預(yù)測(cè)其的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)發(fā)生了變化。 91、1解釋能力及合理性 2 參數(shù)估計(jì)量的優(yōu)良性。3 預(yù)測(cè)功效好。4 簡(jiǎn)單性。 92、1、按照協(xié)整的定義，消費(fèi)與收入必須是同階單整的，因此，協(xié)整檢驗(yàn)的第一步就是考察每個(gè)變量單整的階數(shù)。2、估計(jì)消費(fèi)與收入之間的長(zhǎng)期均衡關(guān)系。3、估計(jì)誤差修正模型。 93、1

46、僅隨個(gè)體不同而異，與時(shí)間無(wú)關(guān)的變量。2僅隨時(shí)間推移而變化，與個(gè)體無(wú)關(guān)的變量，如價(jià)格、利率等。3雙向變量，即同時(shí)與時(shí)間和個(gè)體有關(guān)的變量。 94、1斜率系數(shù)是常數(shù)，截距隨個(gè)體不同而變。2斜率系數(shù)是常數(shù)，截距隨個(gè)體和時(shí)間不同而變。3全部系數(shù)隨個(gè)體不同而異。4全部系數(shù)隨個(gè)體和時(shí)間不同而變。95、簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)檢測(cè)法和方差膨脹因子檢測(cè)法都是從度量解釋變量之間的相關(guān)程度來(lái)檢測(cè)多重共線性的， 判定系數(shù)增量貢獻(xiàn)法則是從解釋變量與被解釋變量的相關(guān)程度來(lái)檢測(cè)多重共線性的。96、對(duì)于模型 Y i= 0 + 1 X 1i + 2 X 2i + .+ k X ki + ui 如果出現(xiàn) Var (ui ) = i 2 即對(duì)

47、于不同的樣本點(diǎn)，隨機(jī)誤差項(xiàng)的方差不再是常數(shù)，隨樣本點(diǎn)變動(dòng)而變動(dòng)，則認(rèn)為模型出現(xiàn)了異方差性 (Heteroskedasticity)。97、最優(yōu)線性無(wú)偏性指一個(gè)估計(jì)量具有以下性質(zhì)：（1）線性，即這個(gè)估計(jì)量是隨機(jī)變量。（2）無(wú)偏性，即這個(gè)估計(jì)量的均值或者期望值E（a）等于真實(shí)值a。（3）具有有效估計(jì)值，即這個(gè)估計(jì)量在所有這樣的線性無(wú)偏估計(jì)量一類中有最小方差。 具有上述性質(zhì)的估計(jì)量，被稱為最優(yōu)線性無(wú)偏估計(jì)量。98、虛擬解釋變量模型的設(shè)定因?yàn)橘|(zhì)的因素的多少和這些因素特征的多少而引入的虛擬變量也會(huì)不同。以一個(gè)最簡(jiǎn)單的虛擬變量模型為例，如果只包含一個(gè)質(zhì)的因素，而且這個(gè)因素僅有兩個(gè)特征，則回歸模型中只需引入

48、一個(gè)虛擬變量。如果是含有多個(gè)質(zhì)的因素，自然要引入多個(gè)虛擬變量。如果只有一個(gè)質(zhì)的因素，且具有m個(gè)特征，那么如果是含有截距項(xiàng)的，就要引入 m-1個(gè)虛擬變量；不含有截距項(xiàng)的， 應(yīng)該引入m個(gè)虛擬變量，這就是虛擬變量的設(shè)定原則。99、隨機(jī)解釋變量問(wèn)題的后果： 模型中在解釋變量為隨機(jī)變量并且與擾動(dòng)項(xiàng)相關(guān)的情況下應(yīng)用普通最小二乘法估計(jì)參數(shù)可能會(huì)出現(xiàn)估計(jì)的不一致性使得估計(jì)值產(chǎn)生很大的偏誤造成擬合優(yōu)度檢驗(yàn)的全面失準(zhǔn)F檢驗(yàn)失效t檢驗(yàn)失去意義。在這種情況下各種統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)得到的是虛假的結(jié)果不能作為判別估計(jì)式優(yōu)劣的依據(jù)。 隨機(jī)解釋變量帶來(lái)何種結(jié)果取決于它與隨機(jī)誤差項(xiàng)是否相關(guān) 1隨機(jī)解釋變量與隨機(jī)誤差項(xiàng)不相關(guān) 2隨機(jī)解釋變

49、量與隨機(jī)誤差項(xiàng)在小樣本下相關(guān)在大樣本下漸進(jìn)無(wú)關(guān) 3隨機(jī)解釋變量與隨機(jī)誤差項(xiàng)高度相關(guān) 4滯后被解釋變量與隨機(jī)誤差項(xiàng)相關(guān)100、用數(shù)學(xué)方法探討經(jīng)濟(jì)學(xué)可以從好幾個(gè)方面著手，但任何一個(gè)方面都不能和計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)混為一談。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)絕非一碼事；它不同于我們所說(shuō)的一般經(jīng)濟(jì)理論，盡管經(jīng)濟(jì)理論大部分具有一定的數(shù)量特征；計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)也不應(yīng)視為數(shù)學(xué)應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)學(xué)的同義語(yǔ)。經(jīng)驗(yàn)表明，統(tǒng)計(jì)學(xué)、經(jīng)濟(jì)理論和數(shù)學(xué)這三者對(duì)于真正了解現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)生活的數(shù)量關(guān)系來(lái)說(shuō)，都是必要的，但本身并非是充分條件。三者結(jié)合起來(lái)就是力量，這種結(jié)合便構(gòu)成了計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)。101、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的研究對(duì)象是經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象，是研究經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象中的具體數(shù)量規(guī)律（或者說(shuō)，

50、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是利用數(shù)學(xué)方法，根據(jù)統(tǒng)計(jì)測(cè)定的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，對(duì)反映經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象本質(zhì)的經(jīng)濟(jì)數(shù)量關(guān)系進(jìn)行研究）。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的內(nèi)容大致包括兩個(gè)方面：一是方法論，即計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法或理論計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)；二是應(yīng)用，即應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)；無(wú)論是理論計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)還是應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)，都包括理論、方法和數(shù)據(jù)三種要素。 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型研究的經(jīng)濟(jì)關(guān)系有兩個(gè)基本特征：一是隨機(jī)關(guān)系；二是因果關(guān)系。102、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法，就是定量分析經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象中各因素之間的因果關(guān)系。所以，第一步，要根據(jù)經(jīng)濟(jì)理論分析所研究的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象，找出經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象之間的因果關(guān)系及相互間的聯(lián)系，把問(wèn)題作為被解釋變量，把影響問(wèn)題的主要因素作為解釋變量，把非主要因素歸入隨機(jī)項(xiàng)；第二步，要按

51、照它們之間的行為關(guān)系選擇適當(dāng)?shù)臄?shù)學(xué)形式描述這些變量之間的關(guān)系，一般是用一組數(shù)學(xué)上彼此獨(dú)立、互不矛盾、完整有解的方程組表示。在建立理論模型的時(shí)，要求理論模型在參數(shù)估計(jì)、模型檢驗(yàn)的過(guò)程中不斷得到修正，以便得到一個(gè)較好的、能夠解釋過(guò)去的、反映客觀經(jīng)濟(jì)規(guī)律的數(shù)學(xué)模型。此外，還可以通過(guò)散電圖或模擬的方法，選擇一個(gè)擬合效果較好的數(shù)學(xué)模型。103、時(shí)間序列數(shù)據(jù)的例子如：改革開(kāi)放以來(lái)25年中的GDP、居民人均消費(fèi)支出、人均可支配收入、零售物價(jià)指數(shù)、固定資產(chǎn)投資等；橫截面數(shù)據(jù)的例子如：2003年各省的GDP、該年各工業(yè)部門的銷售額、該年不同收入的城鎮(zhèn)居民消費(fèi)支出、該年不同城鎮(zhèn)居民的可支配收入、該年各省的固定資產(chǎn)

52、投資等。這兩類數(shù)據(jù)都是反映經(jīng)濟(jì)規(guī)律的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的數(shù)量信息，不同點(diǎn)：時(shí)間序列數(shù)據(jù)是含義、口徑相同的同一指標(biāo)按時(shí)間先后排列的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)列；而橫截面數(shù)據(jù)是一批發(fā)生在同一時(shí)間截面上不同統(tǒng)計(jì)單元的相同統(tǒng)計(jì)指標(biāo)組成的數(shù)據(jù)列。104、常用的樣本數(shù)據(jù)包括：時(shí)間序列數(shù)據(jù)、橫截面數(shù)據(jù)、虛變量數(shù)據(jù)和面板數(shù)據(jù)。105、由于客觀經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的復(fù)雜性，以至于人們目前仍難以完全地透徹地了解它的全貌。對(duì)于某一種經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象而言，往往受到很多因素的影響，而人們?cè)谡J(rèn)識(shí)這種經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的時(shí)候，只能從影響它的很多因素中選擇一種或若干種來(lái)說(shuō)明。這樣會(huì)有許多因素未被選上，這些未被選上的因素必然會(huì)影響所研究的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象。因此，由被選因素構(gòu)成的數(shù)學(xué)模型與由全

53、部因素構(gòu)成的數(shù)學(xué)模型去描述同一經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象，必然會(huì)有出入，為使模型更加確切地說(shuō)明客觀經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象，所以有必要引入隨機(jī)誤差項(xiàng)。106、經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)是通過(guò)對(duì)經(jīng)濟(jì)變量進(jìn)行觀測(cè)和統(tǒng)計(jì)得到的，它們反映經(jīng)濟(jì)活動(dòng)相關(guān)方面的水平和情況。從計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的角度看，經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)是計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析的材料，或者說(shuō)發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)規(guī)律的信息載體，對(duì)經(jīng)濟(jì)規(guī)律的實(shí)證研究起十分關(guān)鍵的作用。為此，要求經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)須具備完整性、準(zhǔn)確性、可比性和一致性。107隨機(jī)干擾項(xiàng)指總體觀測(cè)值與回歸方程理論值之間的偏差，而殘差項(xiàng)是指樣本觀測(cè)值與回歸方程理論值之間的偏差，二者是有區(qū)別的。但是，由于總體觀測(cè)值無(wú)法得到，從而造成總體回歸函數(shù)事實(shí)上是未知的，因此一般做法是通過(guò)樣本觀測(cè)值

54、獲得的信息去估計(jì)總體回歸函數(shù)，這樣殘差項(xiàng)就是隨機(jī)干擾項(xiàng)的一個(gè)樣本股計(jì)量。108普通最小二乘法所保證的最好擬合是同一個(gè)問(wèn)題內(nèi)部的比較，即使用給出的樣本數(shù)據(jù)滿足殘差的平方和最??；擬合優(yōu)度檢驗(yàn)結(jié)果所表示的優(yōu)劣可以對(duì)不同的問(wèn)題進(jìn)行比較，即可以辨別不同的樣本回歸結(jié)果誰(shuí)好誰(shuí)壞。109、可決系數(shù)R2含義為由解釋變量引起的被解釋變量的變化占解釋變量總變化的比重，用來(lái)判定回歸直線擬合的優(yōu)劣，該值越大說(shuō)明擬合得越好；而殘差平方和和樣本容量關(guān)系密切，當(dāng)樣本容量比較小時(shí)，殘差平方和的值也比較小，尤其是不同樣本得到的殘差平方和是不能做比較的。此外，作為檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的一般是相對(duì)量而不能用絕對(duì)量，因而不能使用殘差平方和判斷模

55、型的擬合優(yōu)度。110、對(duì)解釋變量進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)的目的是為了決定該變量是否應(yīng)該作為解釋變量被保留在模型中。如果該變量對(duì)被解釋變量的影響并不顯著，就應(yīng)該將其剔除，并尋找其它可能的變量建立模型。111、一是解釋變量的個(gè)數(shù)不同；二是模型的經(jīng)典假設(shè)不同，多元線性回歸模型比一元線性回歸模型多了“解釋變量之間不存在線性相關(guān)關(guān)系”的假定；三是多元線性回歸模型的參數(shù)估計(jì)式的表達(dá)更復(fù)雜；112、在多元線性回歸模型中，參數(shù)的最小二乘估計(jì)量具備線性、無(wú)偏性、最小方差性，同時(shí)多元線性回歸模型滿足經(jīng)典假定，所以此時(shí)的最小二乘估計(jì)量是最優(yōu)的線性無(wú)偏估計(jì)量，又稱BLUE估計(jì)量。對(duì)于多元線性回歸最小二乘估計(jì)的正規(guī)方程組，夠解出

56、唯一的參數(shù)估計(jì)量 得條件是（XX）-1存在。，或者說(shuō)各解釋變量間不完全線性相關(guān)。112、多元線性回歸模型的基本假定有：零均值假定、隨機(jī)項(xiàng)獨(dú)立同方差假定、解釋變量的非隨機(jī)性假定、解釋變量之間不存在線性相關(guān)關(guān)系假定、隨機(jī)誤差項(xiàng)服從均值為0方差為的正態(tài)分布假定。在證明最小二乘估計(jì)量的無(wú)偏性中，利用了解釋變量非隨機(jī)或與隨機(jī)干擾項(xiàng)不相關(guān)的假定；在有效性的證明中，利用了隨機(jī)項(xiàng)干擾項(xiàng)同方差且無(wú)序列相關(guān)的假定。113模型施加約束條件后進(jìn)行回歸稱為受約束回歸。而不加任何約束的回歸稱為無(wú)約束回歸。對(duì)模型參數(shù)施加約束條件后，就限制了參數(shù)的取值范圍，找到的參數(shù)估計(jì)值也是在此條件下使殘差平方和達(dá)最小，它不可能比未施加約

57、束條件時(shí)找到的參數(shù)估計(jì)值使得殘差平方和達(dá)到最小值還小。這意味著，通常情況下，對(duì)模型施加約束條件會(huì)降低模型的解釋能力。但當(dāng)約束條件為真時(shí)，受約束回歸與無(wú)約束回歸的結(jié)果就相同。114、（1）必須保證最小樣本容量。樣本最小容量必須不少于模型中解釋變量的數(shù)目（包括常數(shù)項(xiàng)）,即n >=k+1，因?yàn)?，無(wú)多重共線性要求：秩(X)=k+1。（2）滿足基本要求的樣本容量。雖然當(dāng)n>=k+1時(shí)可以得到參數(shù)估計(jì)量，但除了參數(shù)估計(jì)量質(zhì)量不好外，一些建立模型必須的后續(xù)工作也無(wú)法進(jìn)行。所以，一般經(jīng)驗(yàn)認(rèn)為，當(dāng)n>=30或者至少n>=3(k+1)時(shí)，才能說(shuō)滿足模型估計(jì)的基本要求。 115、區(qū)間估計(jì)是指尋找一個(gè)以未知參數(shù)的點(diǎn)估計(jì)值為中心的區(qū)