计量经济学复习资料(不分章节).docxVIP

建立与应用计量经济学模型的主要步骤有哪些？答：建立与应用计量经济学模型的主要步骤包括：①设定理论模型，包括选择模型所包含的变量，确定变量之间的数学关系和拟定模型中待估参数的数值范围；②收集样本数据，要考虑样本数据的完整性、准确性、可比性和一致性；③估计模型参数；④检验模型，包括经济意义检验、统计检验、计量经济学检验和模型预测检验。计量经济学模型主要有哪些应用领域？各自的原理是什么？答：计量经济学模型主要有以下几个方面的用途：⑴。结构分析，其原理是弹性分析、乘数分析与比较分析；⑵。经济预测，其原理是模拟历史，从已经发生的经济活动中找出变化规律；⑶。政策评价，是对不同政策执行情况的“模拟仿真”；⑷。检验与发展经济理论，其原理是如果按照某种经济理论建立的计量经济学模型可以很好地拟合实际观察数据。模型的检验包括哪些方面？答：模型的检验主要包括经济意义检验、统计检验、计量经济学检验和模型的预测检验四个方面。相关分析和回归分析的联系和区别。答：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。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式对称的，而且都是随机变量；回归分析则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，有解释变量和被解释变量之分，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联系程度，不关注具体的依赖关系；而回归分析则更加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，达到深入分析变量间依存关系，掌握其运动规律的目的。一元线性回归模型的基本假设主要有哪些？违背基本假设的计量经济学模型是否就不可以估计？答：假设1、解释变量X是确定性变量，不是随机变量； 假设2、随机误差项具有零均值、同方差和不序列相关性：E(i)=0 i=1,2, …,n Var (i)=2 i=1,2, …,nCov(i, j)=0 i≠ji,j= 1,2, …,n假设3、随机误差项与解释变量X之间不相关：Cov(Xi, i)=0 i=1,2, …,n假设4、服从零均值、同方差、零协方差的正态分布i~N(0, 2 ) i=1,2, …,n假设5：随着样本容量的无限增加，解释变量X的样本方差趋于一有限常数。即假设6：回归模型是正确设定的这些假设都是针对普通最小二乘法的。在违背这些基本假设的情况下，普通最小二乘法就不再是最佳线性无偏估计量，因此使用普通最小二乘法进行估计已无多大意义。但模型本身还是可以估计的，尤其是可以通过最大似然法等其他原理进行估计。最大似然法和最小二乘法依据的不同原理。答：对于最小二乘法，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；而对于最大似然法，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。在满足一系列基本假设的情况下，模型结构参数的最大或然估计量与普通最小二乘估计量是相同的。最小二乘估计量的性质。答：（1）线性性，即它是否是另一随机变量的线性函数；（2）无偏性，即它的均值或期望值是否等于总体的真实值；（3）有效性，即它是否在所有线性无偏估计量中具有最小方差。（4）渐近无偏性，即样本容量趋于无穷大时，是否它的均值序列趋于总体真值；（5）一致性，即样本容量趋于无穷大时，它是否依概率收敛于总体的真值；（6）渐近有效性，即样本容量趋于无穷大时，是否它在所有的一致估计量中具有最小的渐近方差。（1）－（3）准则也称作估计量的小样本性质，拥有这类性质的估计量称为最佳线性无偏估计量（BLUE）。（4）－（6）准则考察估计量的大样本或渐进性质。高斯—马尔可夫定理：普通最小二乘估计量具有线性性、无偏性和最小方差性等优良性质，是最佳线性无偏估计。变量显著性检验的步骤。答：（1）对总体参数提出假设： H0：1=0， H1：10。 （2）以原假设H0构造t统计量，并由样本计算其值： （3）给定显著性水平，查t分布表得临界值t/2(n-2) （4）比较，判断若 |t| t /2(n-2)，则拒绝H0 ，接受H1 ；若 |t| t /2(n-2)，则接受H0 ，拒绝H1 ； 对于一元线性回归方程中的0，也可构造如下t统计量进行显著性检验在多元线性回归分析中，为什么用调整的可决系数衡量估计模型对样本观测值的拟合优度？未调整可决系数R2的一个总要特征是：随着样本解释变量个