計量經(jīng)濟(jì)學(xué)重要簡答題

1、計量經(jīng)濟(jì)學(xué)重點簡答題1.簡述計量經(jīng)濟(jì)學(xué)與經(jīng)濟(jì)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、數(shù)理統(tǒng)計學(xué)學(xué)科間得關(guān)系。答：計量經(jīng)濟(jì)學(xué)就是經(jīng)濟(jì)理論、統(tǒng)計學(xué)與數(shù)學(xué)得綜合.經(jīng)濟(jì)學(xué)著重經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象得定性研究,計量經(jīng)濟(jì)學(xué)著重于定量方面得研究。統(tǒng)計學(xué)就是關(guān)于如何收集、整理與分析數(shù)據(jù)得科學(xué)，而計量經(jīng)濟(jì)學(xué)則利用經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計所提供得數(shù)據(jù)來估計經(jīng)濟(jì)變量之間得數(shù)量關(guān)系并加以驗證。數(shù)理統(tǒng)計學(xué)作為一門數(shù)學(xué)學(xué)科,可以應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域，也可以應(yīng)用于其她領(lǐng)域；計量經(jīng)濟(jì)學(xué)則僅限于經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域。計量經(jīng)濟(jì)模型建立得過程，就是綜合應(yīng)用理論、統(tǒng)計與數(shù)學(xué)方法得過程,計量經(jīng)濟(jì)學(xué)就是經(jīng)濟(jì)理論、統(tǒng)計學(xué)與數(shù)學(xué)三者得統(tǒng)一。、計量經(jīng)濟(jì)模型有哪些應(yīng)用？答：結(jié)構(gòu)分析經(jīng)濟(jì)預(yù)測政策評價 檢驗與發(fā)展經(jīng)濟(jì)理論3

2、、簡述建立與應(yīng)用計量經(jīng)濟(jì)模型得主要步驟。答: 模型設(shè)定估計參數(shù)模型檢驗?zāi)Ｐ蛻?yīng)用或 1)經(jīng)濟(jì)理論或假說得陳述) 收集數(shù)據(jù) 3）建立數(shù)理經(jīng)濟(jì)學(xué)模型4)建立經(jīng)濟(jì)計量模型 5）模型系數(shù)估計與假設(shè)檢驗）模型得選擇7)理論假說得選擇 )經(jīng)濟(jì)學(xué)應(yīng)用4、對計量經(jīng)濟(jì)模型得檢驗應(yīng)從幾個方面入手？答：經(jīng)濟(jì)意義檢驗統(tǒng)計推斷檢驗計量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗?zāi)Ｐ皖A(yù)測檢驗5、計量經(jīng)濟(jì)學(xué)應(yīng)用得數(shù)據(jù)就是怎樣進(jìn)行分類得？答: 時間序列數(shù)據(jù) 截面數(shù)據(jù) 面板數(shù)據(jù)虛擬變量數(shù)據(jù)6、解釋變量與被解釋變量，內(nèi)生變量與外生變量被解釋變量就是模型要研究得對象，被稱為“因變量”，就是變動得結(jié)果。解釋變量就是說明被解釋變量變動得原因,被稱為“自變量” ，就是變動

3、得原因 .內(nèi)生變量就是其數(shù)值由模型所決定得變量，就是模型求解得結(jié)果。外生變量就是其數(shù)值由模型以外決定得變量。7、計量經(jīng)濟(jì)學(xué)得含義計量經(jīng)濟(jì)學(xué)就是以經(jīng)濟(jì)理論與經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)得事實為依據(jù),運用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)得方法，通過建立數(shù)學(xué)模型來研究經(jīng)濟(jì)數(shù)量關(guān)系與規(guī)律得一門經(jīng)濟(jì)學(xué)科。8、在計量經(jīng)濟(jì)模型中,為什么會存在隨機誤差項？答: 隨機誤差項就是計量經(jīng)濟(jì)模型中不可缺少得一部分.產(chǎn)生隨機誤差項得原因有以下幾個方面: 模型中被忽略掉得影響因素造成得誤差;模型關(guān)系認(rèn)定不準(zhǔn)確造成得誤差;變量得測量誤差；隨機因素.9對于多元線性回歸模型,為什么在進(jìn)行了總體顯著性檢驗之后，還要對每個回歸系數(shù)進(jìn)行就是否為 0 得檢驗 ?答：多元線性

4、回歸模型得總體顯著性f 檢驗就是檢驗?zāi)Ｐ椭腥拷忉屪兞繉Ρ唤忉屪兞康霉餐绊懢褪欠耧@著。通過了此f 檢驗，就可以說模型中得全部解釋變量對被解釋變量得共同影響就是顯著得 ,但卻不能就此判定模型中得每一個解釋變量對被解釋變量得影響都就是顯著得。因此還需要就每個解釋變量對被解釋變量得影響就是否顯著進(jìn)行檢驗,即進(jìn)行 t檢驗 .10、古典線性回歸模型具有哪些基本假定。答：1 隨機誤差項與解釋變量不相關(guān)。隨機誤差項得期望或均值為零。 隨機誤差項具有同方差 ,即每個隨機誤差項得方差為一個相等得常數(shù)。4 兩個隨機誤差項之間不相關(guān),即隨機誤差項無自相關(guān)。1、在多元線性回歸分析中，為什么用修正得決定系數(shù)衡量估計模

5、型對樣本觀測值得擬合優(yōu)度？答 :因為人們發(fā)現(xiàn)隨著模型中解釋變量得增多,多重決定系數(shù)得值往往會變大,從而增加了模,從而改善參型得解釋功能。這樣就使得人們認(rèn)為要使模型擬合得好,就必須增加解釋變量。但就是，在樣本容量一定得情況下,增加解釋變量必定使得待估參數(shù)得個數(shù)增加,從而損失自由度,而實際中如果引入得解釋變量并非必要得話可能會產(chǎn)生很多問題，比如,降低預(yù)測精確度、引起多重共線性等等.為此用修正得決定系數(shù)來估計模型對樣本觀測值得擬合優(yōu)度。12、修正得決定系數(shù)及其作用。解答 :,其作用有 :(1) 用自由度調(diào)整后 ,可以消除擬合優(yōu)度評價中解釋變量多少對決定系數(shù)計算得影響；（ 2）對于包含解釋變量個數(shù)不同

6、得模型， 可以用調(diào)整后得決定系數(shù)直接比較它們得擬合優(yōu)度得高低 ,但不能用原來未調(diào)整得決定系數(shù)來比較。1、多重共線性含義 :多重共線性就是指解釋變量之間存在完全或近似得線性關(guān)系。產(chǎn)生原因 :（ 1）樣本數(shù)據(jù)得采集就是被動得，只能在一個有限得范圍內(nèi)得到觀察值，無法進(jìn)行重復(fù)試驗。（ 2)經(jīng)濟(jì)變量得共同趨勢 (3）滯后變量得引入（ 4）模型得解釋變量選擇不當(dāng)后果 :（ 1）完全多重共線性產(chǎn)生得后果參數(shù)得估計值不確定、參數(shù)估計值得方差無限大（ 2）不完全多重共線性產(chǎn)生得后果參數(shù)估計值得方差無限大；對參數(shù)區(qū)間估計時,置信區(qū)間趨于變大；嚴(yán)重多重共線性時假設(shè)檢驗易作出錯誤判斷;模型總體性檢驗f 值與 r值都很

7、高，但各回歸系數(shù)估計量得方差很大,t 值很低，系數(shù)不能通過顯著性檢驗檢驗 :簡單相關(guān)系數(shù)檢驗法、方差擴大因子法、直觀判斷法、逐步回歸檢驗法補救措施 ：剔出不重要變量；增加樣本數(shù)量；改變模型形式;改變變量形式；利用先驗信息，逐步回歸法 。14、異方差含義 ：異方差性就是指模型中隨機誤差項得方差不就是常量,而且它得變化與解釋變量得變動有關(guān)。產(chǎn)生原因 :(1）模型中遺漏了某些解釋變量； (2）模型函數(shù)形式得設(shè)定誤差 ;(3) 樣本數(shù)據(jù)得測量誤差； (4）隨機因素得影響。后果 ：如果線性回歸模型得隨機誤差項存在異方差性， 會對模型參數(shù)估計、 模型檢驗及模型應(yīng)用帶來重大影響，主要有： （ 1）不影響模型

8、參數(shù)最小二乘估計值得無偏性； （2）參數(shù)得最小二乘估計量不就是一個有效得估計量； （ 3)對模型參數(shù)估計值得顯著性檢驗失效； （ 4)模型估計式得代表性降低 ,預(yù)測精度精度降低。檢驗方法 ：（ 1)圖示檢驗法 ;(2 ）gq 檢驗；(3）懷特檢驗 ；(4 ）g js檢驗 （） rch檢驗解決方法 ： (1）模型變換法； （） 加權(quán)最小二乘法；(）模型得對數(shù)變換等1、加權(quán)最小二乘法得基本原理最小二乘法得基本原理就是使殘差平方與為最小，在異方差情況下， 總體回歸直線對于不同得得波動幅度相差很大。隨機誤差項方差越小,樣本點對總體回歸直線得偏離程度越低，殘差得可信度越高（或者說樣本點得代表性越強);而

9、較大得樣本點可能會偏離總體回歸直線很遠(yuǎn) ,得可信度較低 （或者說樣本點得代表性較弱 )。因此， 在考慮異方差模型得擬合總誤差時，對于不同得應(yīng)該區(qū)別對待。 具體做法 :對較小得給于充分得重視 ,即給于較大得權(quán)數(shù) ;對較大得給于充分得重視，即給于較小得權(quán)數(shù)。更好得使反映對殘差平方與得影響程度數(shù)估計得統(tǒng)計性質(zhì) .16、自相關(guān)含義 ：自相關(guān)就是指總體回歸模型得隨機誤差項之間存在相關(guān)關(guān)系.產(chǎn)生原因 ：答： (1）經(jīng)濟(jì)變量慣性得作用引起隨機誤差項自相關(guān);（ ) 經(jīng)濟(jì)行為得滯后性引起隨機誤差項自相關(guān) ;（ )一些隨機因素得干擾或影響引起隨機誤差項自相關(guān);( ）模型設(shè)定誤差引起隨機誤差項自相關(guān)； （ 5)觀測

10、數(shù)據(jù)處理引起隨機誤差項自相關(guān)。后果 :(1)模型參數(shù)估計值不具有最優(yōu)性；（）隨機誤差項得方差一般會低估;（ )模型得統(tǒng)計檢驗失效；（ 4)區(qū)間估計與預(yù)測區(qū)間得精度降低。檢驗方法 :(1）圖示法 ;(2） dw 檢驗 ;（3） lm 檢驗法補救措施 :廣義差分法 、 co 迭代法17。簡述 dw 檢驗得局限性。答：從判斷準(zhǔn)則中瞧到，dw檢驗存在兩個主要得局限性: 首先，存在一個不能確定得值區(qū)域，這就是這種檢驗方法得一大缺陷。其次:檢驗只能檢驗一階自相關(guān)。但在實際計量經(jīng)濟(jì)學(xué)問題中， 一階自相關(guān)就是出現(xiàn)最多得一類序列相關(guān)，而且經(jīng)驗表明， 如果不存在一階自相關(guān)，一般也不存在高階序列相關(guān).所以在實際應(yīng)用

11、中,對于序列相關(guān)問題般只進(jìn)行檢驗。18、試述 d w 檢驗得適用條件及其檢驗步驟？使用條件：1）回歸模型包含一個截距項。）變量 x 就是非隨機變量。3）擾動項得產(chǎn)生機制:.4）因變量得滯后值不能作為解釋變量出現(xiàn)在回歸方程中。檢驗步驟) 進(jìn)行 ol 回歸，并獲得殘差。2)計算 d 值。3）已知樣本容量與解釋變量個數(shù)，得到臨界值。4）根據(jù)下列規(guī)則進(jìn)行判斷:零假設(shè)決策條件無正得自相關(guān)拒絕無正得自相關(guān)無法確定無負(fù)得自相關(guān)拒絕無負(fù)得自相關(guān)無法決定無正得或者負(fù)得自相關(guān)接受19.廣義最小二乘法（ gls ）得基本思想就是什么？答：基本思想就就是對違反基本假定得模型做適當(dāng)?shù)镁€性變換，使其轉(zhuǎn)化成滿足基本假定得模

12、型 ,從而可以使用 ols 方法估計模型。 0請簡述什么就是虛假序列相關(guān)，如何避免？答: 數(shù)據(jù)表現(xiàn)出序列相關(guān),而事實上并不存在序列相關(guān)。要避免虛假序列相關(guān)，就應(yīng)在做定量分析之間先進(jìn)行定性分析,瞧從理論上或經(jīng)驗上就是否有存在序列相關(guān)得可能,可能性就是多大。 .在建立計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型時，為什么要引入虛擬變量？答案 :在現(xiàn)實生活中 ,影響經(jīng)濟(jì)問題得因素除具有數(shù)量特征得變量外,還有一類變量 ,這類變量所反映得并不就是數(shù)量而就是現(xiàn)象得某些屬性或特征，即它們反映得就是現(xiàn)象得質(zhì)得特征。這些因素還很可能就是重要得影響因素，這時就需要在模型中引入這類變量。引入得方式就就是以虛擬變量得形式引入。 2模型中引入虛擬變

13、量得作用就是什么？答： (1）可以描述與測量定性因素得影響;（2) 能夠正確反映經(jīng)濟(jì)變量之間得關(guān)系 ,提高模型得精度 ; (3）便于處理異常數(shù)據(jù)。2虛擬變量引入得原則就是什么?答： (1）如果一個定性因素有方面得特征,則在模型中引入m 1 個虛擬變量；(）如果模型中有 m 個定性因素，而每個定性因素只有兩方面得屬性或特征，則在模型中引入 m 個虛擬變量 ;如果定性因素有兩個及以上個屬性，則參照“一個因素多個屬性”得設(shè)置虛擬變量。 4。虛擬變量引入得方式及每種方式得作用就是什么?答：（ 1）加法模式 :其作用就是改變了模型得截距水平；(）乘法模式 :其作用在于兩個模型間得比較、因素間得交互影響分

14、析與提高模型得描述精度 ;25、舉例說明如何引進(jìn)加法模式與乘法模式建立虛擬變量模型。答案 :設(shè) y 為個人消費支出;x 表示可支配收入,定義如果設(shè)定模型為此時模型僅影響截距項，差異表現(xiàn)為截距項得與,因此也稱為加法模型。如果設(shè)定模型為此時模型不僅影響截距項 ,而且還影響斜率項。差異表現(xiàn)為截距與斜率得雙重變化，因此也稱為乘法模型 .26.判斷計量經(jīng)濟(jì)模型優(yōu)劣得基本原則就是什么?答：（ 1）模型應(yīng)力求簡單；( ）模型具有可識別性;(3) 模型具有較高得擬合優(yōu)度;（ )模型應(yīng)與理論相一致;（ 5)模型具有較好得超樣本功能。 .設(shè)定誤差產(chǎn)生得主要原因就是什么?答案 :原因有四 :（ 1）模型得制定者不熟悉相應(yīng)得理論知識；（分）（ 2）對經(jīng)濟(jì)問題本身認(rèn)識不夠或不熟悉前人得相關(guān)工作；（ 1 分 )（ 3)模型制定者缺乏相關(guān)變量得數(shù)據(jù)；（ 1 分 )（ 4）解釋變量無法測量或數(shù)據(jù)本身存在測量誤差。(2 分 )28、以一