計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)第一階段復(fù)習(xí)綱要

1、2016.5.25第一階段復(fù)習(xí)綱要第一階段復(fù)習(xí)綱要計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)2一、時(shí)間序列數(shù)據(jù)、橫截面數(shù)據(jù)一、時(shí)間序列數(shù)據(jù)、橫截面數(shù)據(jù)1 1、同一統(tǒng)計(jì)指標(biāo)按時(shí)間順序記錄的數(shù)據(jù)稱為、同一統(tǒng)計(jì)指標(biāo)按時(shí)間順序記錄的數(shù)據(jù)稱為( )( )。A A、橫截面數(shù)據(jù)、橫截面數(shù)據(jù) B B、時(shí)間序列數(shù)據(jù)、時(shí)間序列數(shù)據(jù) C C、修勻數(shù)據(jù)、修勻數(shù)據(jù) D D、原始數(shù)據(jù)、原始數(shù)據(jù)2 2、同一時(shí)間，不同單位相同指標(biāo)組成的觀測(cè)數(shù)據(jù)稱為（、同一時(shí)間，不同單位相同指標(biāo)組成的觀測(cè)數(shù)據(jù)稱為（ ）A A原始數(shù)據(jù)原始數(shù)據(jù) B B橫截面數(shù)據(jù)橫截面數(shù)據(jù) C C時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)間序列數(shù)據(jù) D D修勻數(shù)據(jù)修勻數(shù)據(jù)二、變量的因果關(guān)系：解釋變量、被解釋變量二

2、、變量的因果關(guān)系：解釋變量、被解釋變量從變量的因果關(guān)系上，模型中變量可分為解釋變量和被解釋變量。從變量的因果關(guān)系上，模型中變量可分為解釋變量和被解釋變量。在模型中，解釋變量是變動(dòng)的原因，被解釋變量是變動(dòng)的結(jié)果。在模型中，解釋變量是變動(dòng)的原因，被解釋變量是變動(dòng)的結(jié)果。被解釋變量是模型要分析研究的對(duì)象，也常稱為被解釋變量是模型要分析研究的對(duì)象，也常稱為“應(yīng)變量應(yīng)變量”。解釋變量也常稱為解釋變量也常稱為“自變量自變量”，是說(shuō)明應(yīng)變量變動(dòng)主要原因的變量。，是說(shuō)明應(yīng)變量變動(dòng)主要原因的變量。因此，被解釋變量只能由內(nèi)生變量擔(dān)任，不能由非內(nèi)生變量擔(dān)任。因此，被解釋變量只能由內(nèi)生變量擔(dān)任，不能由非內(nèi)生變量擔(dān)任。

3、三、變量的性質(zhì)：內(nèi)生變量、外生變量三、變量的性質(zhì)：內(nèi)生變量、外生變量3 3、模型中其數(shù)值由模型本身決定的變量變是、模型中其數(shù)值由模型本身決定的變量變是( )( )A A、外生變量、外生變量 B B、內(nèi)生變量、內(nèi)生變量 C C、前定變量、前定變量 D D、滯后變量、滯后變量第一章第一章 基本概念基本概念3四、雙對(duì)數(shù)模型中參數(shù)的含義四、雙對(duì)數(shù)模型中參數(shù)的含義4 4、雙對(duì)數(shù)模型、雙對(duì)數(shù)模型 中，參數(shù)的含義是中，參數(shù)的含義是 （ ）A A. .Y Y關(guān)于關(guān)于X X的增長(zhǎng)率的增長(zhǎng)率 B B. .Y Y關(guān)于關(guān)于X X的發(fā)展速度的發(fā)展速度 C C. .Y Y關(guān)于關(guān)于X X的彈性的彈性 D D. .Y Y關(guān)于

4、關(guān)于X X 的邊際變化的邊際變化五、五、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究方法一般步驟計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究方法一般步驟 5 5、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的研究方法一般分為以下四個(gè)步驟（、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的研究方法一般分為以下四個(gè)步驟（ ）A A確定科學(xué)的理論依據(jù)、模型設(shè)定、模型修定、模型應(yīng)用確定科學(xué)的理論依據(jù)、模型設(shè)定、模型修定、模型應(yīng)用B B模型設(shè)定、搜集數(shù)據(jù)、估計(jì)參數(shù)、模型檢驗(yàn)、模型應(yīng)用模型設(shè)定、搜集數(shù)據(jù)、估計(jì)參數(shù)、模型檢驗(yàn)、模型應(yīng)用C C搜集數(shù)據(jù)、模型設(shè)定、估計(jì)參數(shù)、預(yù)測(cè)檢驗(yàn)搜集數(shù)據(jù)、模型設(shè)定、估計(jì)參數(shù)、預(yù)測(cè)檢驗(yàn)D D模型設(shè)定、模型修定、結(jié)構(gòu)分析、模型應(yīng)用模型設(shè)定、模型修定、結(jié)構(gòu)分析、模型應(yīng)用六、六、對(duì)計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型應(yīng)當(dāng)進(jìn)行哪些方面的

5、檢驗(yàn)？對(duì)計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型應(yīng)當(dāng)進(jìn)行哪些方面的檢驗(yàn)？經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)：經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)：檢驗(yàn)?zāi)Ｐ凸烙?jì)結(jié)果，尤其是參數(shù)估計(jì)，是否符合經(jīng)濟(jì)理論。檢驗(yàn)?zāi)Ｐ凸烙?jì)結(jié)果，尤其是參數(shù)估計(jì)，是否符合經(jīng)濟(jì)理論。統(tǒng)計(jì)推斷檢驗(yàn)：統(tǒng)計(jì)推斷檢驗(yàn)：檢驗(yàn)參數(shù)估計(jì)值是否抽樣的偶然結(jié)果，運(yùn)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)中的統(tǒng)計(jì)推斷方檢驗(yàn)參數(shù)估計(jì)值是否抽樣的偶然結(jié)果，運(yùn)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)中的統(tǒng)計(jì)推斷方法，對(duì)模型及參數(shù)的統(tǒng)計(jì)可靠性做出說(shuō)明。主要有法，對(duì)模型及參數(shù)的統(tǒng)計(jì)可靠性做出說(shuō)明。主要有t t，F(xiàn) F，R R2 2等檢驗(yàn)；等檢驗(yàn)；計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn)：計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn)：檢驗(yàn)?zāi)Ｐ褪欠穹嫌?jì)量經(jīng)濟(jì)方法的基本假定，例如檢驗(yàn)?zāi)Ｐ褪欠翊鏅z驗(yàn)?zāi)Ｐ褪欠穹嫌?jì)量經(jīng)濟(jì)方法的基本假定，例如檢驗(yàn)?zāi)Ｐ褪?/p>

6、否存在多重共線性，檢驗(yàn)?zāi)Ｐ椭械碾S機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)是否存在自相關(guān)和異方差性等等。在多重共線性，檢驗(yàn)?zāi)Ｐ椭械碾S機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)是否存在自相關(guān)和異方差性等等。預(yù)測(cè)檢驗(yàn)：預(yù)測(cè)檢驗(yàn)：模型預(yù)測(cè)的結(jié)果與經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的實(shí)際結(jié)果相對(duì)比，以此檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷挠行浴ＤＰ皖A(yù)測(cè)的結(jié)果與經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的實(shí)際結(jié)果相對(duì)比，以此檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷挠行?。第一章第一?基本概念基本概念4一、一、經(jīng)典線性計(jì)量模型的假定有哪些？經(jīng)典線性計(jì)量模型的假定有哪些？假定假定1 1：零均值假定：零均值假定; ; 假定假定2 2：同方差假定：同方差假定; ; 假定假定3 3：無(wú)自相關(guān)假定：無(wú)自相關(guān)假定; ; 假定假定4 4：隨機(jī)擾：隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)與解釋變量不相關(guān)動(dòng)項(xiàng)與解釋變量不相關(guān);

7、; 假定假定5 5：正態(tài)性假定；假定：正態(tài)性假定；假定6 6：無(wú)多重共線性（多元）：無(wú)多重共線性（多元）二、總體回歸方程二、總體回歸方程三、樣本回歸方程三、樣本回歸方程四、最小二乘法四、最小二乘法3 3、古典線性回歸模型的普通最小二乘估計(jì)量滿足的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)、古典線性回歸模型的普通最小二乘估計(jì)量滿足的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)( )( )A.A.最佳線性無(wú)偏估計(jì)最佳線性無(wú)偏估計(jì) B. B.僅滿足線性性僅滿足線性性 C. C.非有效性非有效性 D. D.有偏性有偏性第二章第二章 一元線性回歸模型一元線性回歸模型第二章第二章 一元線性回歸模型一元線性回歸模型4判定系數(shù)判定系數(shù)R2的取值范圍是的取值范圍是（ ）。）。AR

8、2-1 BR21C0R21 D1R215已知某一直線回歸方程的判定系數(shù)為已知某一直線回歸方程的判定系數(shù)為0.64，則解釋變量與被解釋變量間的，則解釋變量與被解釋變量間的線性相關(guān)系數(shù)為（線性相關(guān)系數(shù)為（ ）。）。A0.64 B0.8 C0.4 D0.326.t6.t檢驗(yàn)通常可以用于檢驗(yàn)檢驗(yàn)通?？梢杂糜跈z驗(yàn) （ ）A.A.模型擬合優(yōu)度模型擬合優(yōu)度 B.模型整體顯著性模型整體顯著性 C .正態(tài)性正態(tài)性 D .個(gè)體參數(shù)顯著性個(gè)體參數(shù)顯著性第二章第二章 一元線性回歸模型一元線性回歸模型第三章第三章 多元線性回歸模型多元線性回歸模型 第四章第四章 多重共線性多重共線性1.多重共線性的含義：多重共線性的含義

9、：各個(gè)解釋變量之間有準(zhǔn)確或近似準(zhǔn)確的線性關(guān)系。各個(gè)解釋變量之間有準(zhǔn)確或近似準(zhǔn)確的線性關(guān)系。2.產(chǎn)生多重共線性的原因：產(chǎn)生多重共線性的原因： 1）經(jīng)濟(jì)變量之間具有共同變化趨勢(shì)。經(jīng)濟(jì)變量之間具有共同變化趨勢(shì)。 2）模型中包含滯后變量。模型中包含滯后變量。 3）利用截面數(shù)據(jù)建立模型也可能出現(xiàn)多重共線性。利用截面數(shù)據(jù)建立模型也可能出現(xiàn)多重共線性。 4）樣本數(shù)據(jù)自身的原因。樣本數(shù)據(jù)自身的原因。3.多重共線性的后果：多重共線性的后果： （1）如果各個(gè)解釋變量之間有完全的共線性，則它們的回歸系數(shù)是不確定的，）如果各個(gè)解釋變量之間有完全的共線性，則它們的回歸系數(shù)是不確定的，并且它們的方差會(huì)無(wú)窮大。并且它們的方

10、差會(huì)無(wú)窮大。 （2）如果共線性是高度的但不完全的，回歸系數(shù)可估計(jì)，但）如果共線性是高度的但不完全的，回歸系數(shù)可估計(jì)，但參數(shù)估計(jì)值不穩(wěn)參數(shù)估計(jì)值不穩(wěn)定，方差增大對(duì)參數(shù)難以作出精確的估計(jì)?；貧w方程高度顯著，但有些回歸系定，方差增大對(duì)參數(shù)難以作出精確的估計(jì)?；貧w方程高度顯著，但有些回歸系數(shù)卻通不過(guò)顯著性檢驗(yàn)，甚至出現(xiàn)回歸系數(shù)的正負(fù)號(hào)得不到合理的經(jīng)濟(jì)解釋。數(shù)卻通不過(guò)顯著性檢驗(yàn)，甚至出現(xiàn)回歸系數(shù)的正負(fù)號(hào)得不到合理的經(jīng)濟(jì)解釋。 11 4.診斷共線性的經(jīng)驗(yàn)方法：診斷共線性的經(jīng)驗(yàn)方法：1）直觀判斷法直觀判斷法2）簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)法）簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)法3）方差擴(kuò)大（膨脹）因子法）方差擴(kuò)大（膨脹）因子法4）逐步回

11、歸法）逐步回歸法5.多重共線性的補(bǔ)救措施多重共線性的補(bǔ)救措施1）剔除變量法剔除變量法2）增大樣本容量）增大樣本容量3）變換模型形式變換模型形式4）利用非樣本先驗(yàn)信息利用非樣本先驗(yàn)信息5）橫截面數(shù)據(jù)與時(shí)序數(shù)據(jù)并用橫截面數(shù)據(jù)與時(shí)序數(shù)據(jù)并用6）變量變換：對(duì)模型中變量進(jìn)行變換變量變換：對(duì)模型中變量進(jìn)行變換7）逐步回歸法）逐步回歸法12單選：?jiǎn)芜x：1在多元線性回歸模型中，若某個(gè)解釋變量對(duì)其余解釋變量的判定系數(shù)接在多元線性回歸模型中，若某個(gè)解釋變量對(duì)其余解釋變量的判定系數(shù)接近于近于1，則表明模型中存在（，則表明模型中存在（ ）。）。A.異方差性異方差性 B.自相關(guān)自相關(guān) C.多重共線性多重共線性 D.高擬

12、合優(yōu)度高擬合優(yōu)度2當(dāng)模型存在嚴(yán)重的多重共線性時(shí)，當(dāng)模型存在嚴(yán)重的多重共線性時(shí)，OLS估計(jì)量將不具備（估計(jì)量將不具備（ ）。）。A線性線性 B無(wú)偏性無(wú)偏性 C有效性有效性 D一致性一致性3存在嚴(yán)重的多重共線性時(shí)，參數(shù)估計(jì)的標(biāo)準(zhǔn)差（存在嚴(yán)重的多重共線性時(shí)，參數(shù)估計(jì)的標(biāo)準(zhǔn)差（ ）。）。A變大變大 B變小變小 C無(wú)法估計(jì)無(wú)法估計(jì) D無(wú)窮大無(wú)窮大多選：多選：4多重共線性的解決方法主要有（多重共線性的解決方法主要有（ ）。）。A保留重要的解釋變量，去掉次要的或替代的解釋變量保留重要的解釋變量，去掉次要的或替代的解釋變量 B利用先驗(yàn)信息改變參數(shù)的約束形式利用先驗(yàn)信息改變參數(shù)的約束形式 C變換模型的形式變換模

13、型的形式 D綜合使用時(shí)序數(shù)據(jù)與截面數(shù)據(jù)綜合使用時(shí)序數(shù)據(jù)與截面數(shù)據(jù) E逐步回歸法以及增加樣本容量逐步回歸法以及增加樣本容量第五章第五章 異方差異方差二、產(chǎn)生異方差的原因二、產(chǎn)生異方差的原因1、模型中省略了某些重要的解釋變量、模型中省略了某些重要的解釋變量2、模型的設(shè)定誤差、模型的設(shè)定誤差3、數(shù)據(jù)的測(cè)量誤差、數(shù)據(jù)的測(cè)量誤差4、截面數(shù)據(jù)中總體各單位的差異截面數(shù)據(jù)中總體各單位的差異三、異方差性的后果三、異方差性的后果第一，第一， 參數(shù)估計(jì)量非有效參數(shù)估計(jì)量非有效第二，變量的顯著性檢驗(yàn)失去意義第二，變量的顯著性檢驗(yàn)失去意義第三，模型的預(yù)測(cè)失效第三，模型的預(yù)測(cè)失效n四、異方差性的檢驗(yàn)四、異方差性的檢驗(yàn)n概

14、念：檢驗(yàn)異方差性，也就是檢驗(yàn)隨機(jī)誤差項(xiàng)的方差與解釋變量觀測(cè)值之概念：檢驗(yàn)異方差性，也就是檢驗(yàn)隨機(jī)誤差項(xiàng)的方差與解釋變量觀測(cè)值之間的相關(guān)性及其相關(guān)的間的相關(guān)性及其相關(guān)的“形式形式”。n方法：方法：n圖示法；帕克圖示法；帕克(Park)檢驗(yàn)與戈里瑟檢驗(yàn)與戈里瑟(Gleiser)檢驗(yàn)檢驗(yàn) ；戈德菲爾德；戈德菲爾德-匡特匡特(Goldfeld-Quandt)檢驗(yàn)檢驗(yàn) ；懷特（；懷特（White）檢驗(yàn)）檢驗(yàn)n五、異方差的修正五、異方差的修正 模型檢驗(yàn)出存在異方差性，可用模型檢驗(yàn)出存在異方差性，可用 模型變換法、加權(quán)最小二乘法、模型的對(duì)模型變換法、加權(quán)最小二乘法、模型的對(duì)數(shù)變換進(jìn)行修正。數(shù)變換進(jìn)行修正。

15、n加權(quán)最小二乘法是對(duì)原模型加權(quán)，使之變成一個(gè)新的不存在異方差性的模加權(quán)最小二乘法是對(duì)原模型加權(quán)，使之變成一個(gè)新的不存在異方差性的模型，然后采用型，然后采用OLS估計(jì)其參數(shù)。估計(jì)其參數(shù)。n1.Goldfeld-Quandt方法用于檢驗(yàn)（方法用于檢驗(yàn)（ ）nA.異方差性異方差性 B.自相關(guān)性自相關(guān)性 C.隨機(jī)解釋變量隨機(jī)解釋變量 D.多重共線性多重共線性n2.在異方差性情況下，常用的估計(jì)方法是（在異方差性情況下，常用的估計(jì)方法是（ ）nA.一階差分法一階差分法 B.廣義差分法廣義差分法 C.工具變量法工具變量法 D.加權(quán)最小二乘法加權(quán)最小二乘法n3.White檢驗(yàn)方法主要用于檢驗(yàn)（檢驗(yàn)方法主要用于

16、檢驗(yàn)（ ）nA.異方差性異方差性 B.自相關(guān)性自相關(guān)性 C.隨機(jī)解釋變量隨機(jī)解釋變量 D.多重共線性多重共線性n4.加權(quán)最小二乘法克服異方差的主要原理是通過(guò)賦予不同觀測(cè)點(diǎn)以不同的加權(quán)最小二乘法克服異方差的主要原理是通過(guò)賦予不同觀測(cè)點(diǎn)以不同的權(quán)數(shù)，從而提高估計(jì)精度，即（權(quán)數(shù)，從而提高估計(jì)精度，即（ ）nA.重視大誤差的作用，輕視小誤差的作用重視大誤差的作用，輕視小誤差的作用 nB.重視小誤差的作用，輕視大誤差的作用重視小誤差的作用，輕視大誤差的作用nC.重視小誤差和大誤差的作用重視小誤差和大誤差的作用 nD.輕視小誤差和大誤差的作用輕視小誤差和大誤差的作用17第六章第六章 自相關(guān)自相關(guān)1.自相關(guān)的含義：自相關(guān)的含義：總體回歸模型的隨機(jī)誤差項(xiàng)在總體回歸模型的隨機(jī)誤差項(xiàng)在不同觀測(cè)點(diǎn)上不同觀測(cè)點(diǎn)上彼此彼此相關(guān)相關(guān)。2.出現(xiàn)出現(xiàn)自相關(guān)的原因：自相關(guān)的原因：（1）經(jīng)濟(jì)變量慣性的作用（）經(jīng)濟(jì)變量慣性的作用（2）經(jīng)濟(jì)行）經(jīng)濟(jì)行為的滯后性為的滯后性(3)一些隨機(jī)因素的干擾或影響（一些隨機(jī)因素的干擾