李子奈计量经济学第三版考点整理汇编.docx

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李子奈计量经济学第三版考点整理汇编

题型1名词解释（5题10分）2、选择题（10题20分）3、判断题（8

题8分）4、问答题（2题20分）5、计算题（3题42分）

一.名词解释

1•计量经济学：

计量经济学是一门从数量上研究物质资料的生产、交

换、分配、消费等经济关系和经济活动规律及其应用的科学。

2数据质量：

数据满足明确或隐含需求程度的指标。

3.相关分析：

主要研究变量之间的相互关联程度，用相关系数表示。

包括简单相关和多重相关（复相关）。

4•回归分析：

研究一个变量（因变量）对于一个或多个其他变量（解

释变量）的数量依存关系。

其目的在于根据已知的解释变量的数值来估计或预测因变量的总体平均值。

5•面板数据：

时间序列数据和截面数据的混合。

时间序列数据：

一批按先后顺序排列的统计数据。

截面数据：

是一批

发生在同一时间截面上的调查数据。

6.拟合优度（修正的拟合优度）：

指检验模型对样本观测值的拟合程度，

用R2表示，该值越接近1拟合程度越好。

7异方差：

对于不同的样本点，随机干扰项的方差不再是常数，而是

互不相同，则认为出现了异方差性。

8•自相关：

自相关是在时间序列资料中按时间顺序排列的观测值之间

的相关或在横截面资料中按空间顺序排列的观测值之间的相关。

9.多重共线性：

解释变量之间存在完全的或近似的线性关系。

解释变量存在完全的线性关系叫完全多重共线；解释变量之间存在近似的线性关系叫不完全（近似）多重共线。

10•工具变量：

在模型估计过程中被作为工具使用，以替代模型中与随机误差项相关的随机解释变量。

11虚拟变量：

根据这些因素的属性类型，构造只取“0”或“1”的人工变量，通常称为虚拟变量，记为D。

12滞后变量：

滞后变量是指在回归模型中，因变量与解释变量的时间滞后量。

13分布滞后模型：

若滞后变量模型中没有滞后被解释变量，仅有解释变量X的当期值，称为分布滞后模型。

（自回归模型：

如果滞后变量模型中的解释变量仅包含X的当期值与被解释变量Y的一个或多个滞后值，则称为自回归模型。

）

14.联立方程模型：

需要多个单一方程和在一起的联立方程组来描述。

这个方程组就是描述这个经济系统的联立方程模型。

15内生（外生）变量：

内生变量指由模型系统内决定的变量，取值在系统内决定，如D、SP。

外生变量指模型系统外决定的变量，本身不受系统的影响。

如Y、W

等。

政策变量属于外生变量。

16前定变量：

所有的外生变量和滞后的内生变量。

前定变量二外生变量+滞后内生变量+滞后外生变量。

17结构式（简化式）模型：

体现经济理论中经济变量之间的关系结

构的联立方程模型，称为结构式模型。

根据结构式模型推导得到，把内生变量表示为预定变量和随机项的函数形式的方程组，这种模型称为简化式模型。

18识别（恰好识别、过度识别）：

如果联立方程计量经济学模型中某个结构方程不具有确定的统计形式，则称该方程不可识别。

如果某个随机方程具有一组参数估计量，称其为恰好识别。

如果某个随机方程具有多组参数估计量，称其为过度识别。

19•随机过程：

有些随机现象，要认识它必须研究其发展变化过程，随机现象的动态变化过程就是随机过程。

随机过程的严格定义：

若对于每一特定的t（t€T）,Yt为一随机变量，则称这一族随机变量｛Yt｝为一个随机过程。

若T为一区间，则｛Yt｝为一连续型随机过程。

若T为离散集合，如T=（0,1,2,……）或T=（……,-2,-1,

0,1,2,……），贝Yt｝为离散型随机过程。

20平稳（不平稳）时间序列：

所谓时间序列的平稳性，是指时间序列的统计规律不会随着时间的推移而发生变化。

时间序列的非平稳性：

是指时间序列的统计规律随着时间的位移而发生变化，即生成变量时间序列数据的随机过程的特征随时间而变化。

21•伪回归：

所谓“伪回归”，是指变量间本来不存在相依关系，但回归结果却得出存在相依关系的错误结论。

22•协整：

所谓协整，是指多个非平稳时间序列变量的某种线性组合是平稳的。

二、简答

1•什么是计量经济学？

简述计量经济学的工作步骤。

计量经济学是一门从数量上研究物质资料的生产、交换、分配、消费等经济关系和经济活动规律及其应用的科学。

它以数学和统计推断为工具，在经济理论指导下对经济现象进行分析，并对经济理论进行检验和发展的一门综合性学科。

计量经济学研究过程：

（1）模型的设定

1确定模型必须包含的因变量（被解释变量）和解释变量；

2选定模型的数学形式；

3根据经济理论确定模型中参数的符号和大小。

（2）估计参数

1数据的收集与整理；

2模型条件分析（异方差、自相关、多重共线）；

3选择恰当的估计参数的计量经济学方法。

（3）模型检验

1经济意义检验；

2统计检验；

3计量经济学检验。

（4）模型应用

1结构分析；结构分析所采用的主要方法是弹性分析、乘数分析与比较静力分析。

2经济预测；以模拟历史、从已经发生的经济活动中找出变化规律为

主要技术手段。

3政策评价；计量经济学模型有“经济政策实验室”功能

4检验和发展经济理论。

实践是检验真理的唯一标准；计量经济学模

型提供了一种检验经济理论的好方法；对理论假设的检验可以发现和

发展理论。

2•简述多元线性回归模型的六个基本假定。

1、u零均值。

所有的ui均值为0,E（ui）=0。

2、u同方差。

Var（ui）=込i=1,2,…,n

3、m无自相关.Cov气＞=£{1^-Eut\\Uj-EUj|}

-E（-0i工j

4.解释变量X//二hN…，p）与随机扰动项＜不相关，即C”叩二0

5.■服从正态分布’u,-N（0,戸）

6.无多重共线。

设GV”X新…，为CV1TXh；XJ的第i个观测值,

<1

…灯

记’x=

1

X监

…X"

«■■¥

V«

■•■■■•

<1

X催

…X

dnPJ

则：

X为矩阵，KRankCX）=p+1

3•简述多元线性回归分析的步骤。

1＞根据样本观测值写粗阵匕F;

2.计算:

疋兀XTYt

3.

V计算：

B=（XtX）aXtY

4.简述普通最小二乘估计的性质。

1.线性性口衣是数据啲线性组合。

证：

由§=*0一\¥"只^L=（XrX）~lXTr贝阮是常数矩阵

SB=LY,直是Y的线性组合心

2.无偏性£是真实参麴的亠个线性无偏估计即丑（&）=反

E（B}=B-hO=B

3.最小方差性"在所消线性无偏估计中，掇二乘估计的方差垠£

其方差为工％F®=Q

5什么是异方差性？

异方差性产生的原因有那些？

异方差性产生的

后果是什么？

（-）什么是异方差性：

总体回归國数中的随机误差项满足同方差性，即它们都有相同的方差。

如果这一假定不满足，则称线性回归模型存在异方差性

（二）、异方差的原因：

1.省略了重要的解釋变量引起异方差。

2、模型形式设定不当”引起异方差。

又统计资料误差引起异方差*

（时间序列数据中,观测技术的缺陷引起的视测值的误差）

〔三」异方差的后果

基于CLRM假定的OLS估计参数结果將受到影响。

K考虑异方差性的OLS估计，估计量是线性无偏的，但不是最优估计量C具有最小方差性人

2、参数的显著性检验失去意义，t.F检验都是在同方差下推岀的，岀现异方差，将失去意义。

4.预撫度降低〔预测结杲不可信）

6.简述用戈德菲尔德一夸特（Goldfeld-Quandt）检验异方差的步骤。

G-Q检验适用于大样本、随机项的方差与某个解释变量存在正相关的情况。

检验的前提条件是：

随机项服从正态分布；无序列相关。

步骤:

R把样本按斛释变量观测值大小顺序排列。

2.略去居中的c个样本，把样本分为两头的为个子样木&

〔略去的样本数c以总样本数的1/4为宜）

3＞分别对两个子样本进行回归，并分别

计算出RSS,

若显著（超过临界值匕），则说明存在异方差性。

若FW,则为同方差；如果FA,则存在异方差，F值越大〔超过临界值），说明存在并方差性的可能性就越大。

7什么是自相关？

自相关产生的原因和后果是什么？

自相关是在时间序列资料中按时间顺序排列的观测值之间的相关或在横截面资料中按空间顺序排列的观测值之间的相关。

自相关产生的原因：

1、经济惯性

大多数经济变量都有沿某一目标状态延续变化的趋势。

2、模型设定不当，造成自相关

1模型形式设定不当引起自相关；

2遗漏重要解释变量引起自相关；

3忽略经济变量的滞后作用引起自相关；

3、数据处理造成自相关。

数据“编造”。

数据的加工过程（如季度数据）或推算过程（根据某种假定）获得未调查数据）引起自相关。

4、蛛网现象：

应变量对解释变量的反应滞后

自相关产生的后果（忽略自相关使用OLS估计的后果）

1、最小二乘估计的方差变大，不再具有最小方差性（但仍满足无偏性）；

2、显著性检验失效（不知统计量服从什么分布，t、F检验失效）；

3、模型预测失效

8简述用杜宾瓦特森（Durbin-Watson）方法检验自相关的假定条件和步

骤。

基本假定：

（1）回归式中有截距项

〔2）解释变量是非随机的

C3）干扰项的模式为一阶自回归模式

叫=叫_\+耳

回归模型中，无滞后因变量被当作解释变量（即在解释变量中不能岀现冷山帖）没有缺损数据。

检验歩骤：

〔1）做015回归，得残差。

〔2）计算统计量DW

Q）对给定的样本数量和解释变量数目，在给定显著水平下，找出临界值的下界和上界血、duo

C4）根据下表的抉策规则决定是否接受原假设

决策

条件

无正自相关

0

无负自碑

无止或負的自相关

接受

du

无正我负的自相关

不能确定

叽4dv

4-@匸切“-Ql

DW検验的缺陷是存在两个不确定域。

如杲统计量落入不确定域中时，无法判断是否存在自相关。

9•计量经济模型的统计检验和计量经济学检验分别包括哪些内容？

经济惹义检验

主要是检验模型参数的符号和大小是否符合经济理论。

（二）统计检验

1.抱合优度X检验

2.相关系数检脸

3.F检验C总体回归方程显著性检验

4I栓验（解釋变量的显著性检验）

10什么是多重共线性？

多重共线性产生的原因和后果是什么？

多重共线：

解釋变量之间存在気全的线性关系或近似的线性关系令解释变量存在完全的线性关系叫完全多重共线；解释变量之间存在近似的线性关系叫不完全多重共线。

多重共线性产生的原因：

1、经济变量之间的内在联系弓I起多重共线

2、经济变量在时间上有同方问变化的趋势

3、模型中引入滞后变量弓|起多重井线。

多重共线性的后果：

b参数估计值的方差増大，估计量的精度大大降低。

診响预测结杲〔准确度和置倍区间）。

£参数估计值的标准差増大，使的t检验值变小.増大了按受比・舍弃对因变量有显署影响的变量。

乱尽管t检脸不显著，但是戎仍可能非常高。

4、0W估计量对观测值的轻微变化相当敏感八

11修正异方差、自相关、多重共线性的方法有哪些？

异方差模型的处理

思想：

变异方差为同方差，或尽量减少方差变异的程度。

一、模型变换法（适用于异方差已知的情况）

二、加权最小二乘法（WLS）

对每个点，如果残差较大，则给予较小的权重；如果残差较小，则给

予较大的权重。

自相关的解决方法

（一）广义差分法（适用于自相关系数已知的情形）

若存在一阶自相关，可采用广义差分，利用GLS得到参数的估计量

（二）杜宾两步法

（三）广义最小二乘法（GLS）

修正多重共线的方法：

h除去不重要的变量

把回归模型中引起多重共线性，而可以剔岀对因变量的影响不大的变量。

但是变量的剔除可能导致模型的设定偏误4

乙利用先验信息

3、变换模型的形式

4、増加样本容量

5、横截面数据与时间序列数据并用

乩利用时间序列数据的差分或离差进行估计

人逐歩分析估计法

12建立区域某农（畜）产品的时间序列需求模型时，可能遇到的主

要问题是什么？

如何克服和修正。

自己想吧~\（三▽三）/~

13•什么是虚拟变量设置的陷阱？

解释变量间存在完全的共线性，因

此模型无法估计。

这就是虚拟变量陷阱。

滞后效应产生的原因？

1、心理因素：

人们的心理定势，行为方式滞后于经济形势的变化，

如中彩票的人不可能很快改变其生活方式。

2、技术原因：

如当年的产出在某种程度上依赖于过去若干期内投资

形成的固定资产。

3、制度原因：

如定期存款到期才能提取，造成了它对社会购买力的

影响具有滞后性。

14简述简化式联立方程和结构式联立方程的特点。

简化式模型的特点：

1•简化型模型中每个方程的解释变量全是前定变量，从而避免了联立

方程偏倚。

2•简化型模型中的前定变量与随机误差项不相关。

避免了联立方程偏倚。

简化型模型中的参数是原结构型模型参数的函数，由估计的简化

型模型参数，有可能求解出结构型参数。

3简化型模型表现了前定变量对内生变量的总影响（直接影响和间接影响），其参数表现了前定变量对内生变量的影响乘数。

4•已知前定变量取值的条件下，可利用简化型模型参数的估计式直接对内生变量进行预测分析。

结构式模型的特点：

（1）描述了经济变量之间的结构关系，在结构方程的右端可能出现其它的内生变量。

（2）结构型模型有明确的经济意义，可直接分析解释变量变动对被解释变量的作用。

（3）结构型模型具有偏倚性问题，所以不能直接用OLS法对结构型模型的未知参数进行估计。

（4）通过前定变量的未来值预测内生变量的未来值时，由于在结构方程的右端出现了内生变量，所以不能直接用结构型模型进行预测。

13简述用EG两步法检验变量之间的协整性。

第-步：

求残差。

若Xt与Yt是一阶单整

（I<1））序列沪即承和△”

是平稳的，用OLS法对回归方程

耳=伉+/?

去：

+码

进行估计，得到残差序列：

第—一步，检验J的平稳性°若S为平稳的，则

z与Yt是协整的，反之则不是协整的。

因为若

g与Yt不是协整的*则它们的任一线性组合都

是非平稳的-因此残差将是非平稳口换言之，

对残差序列是否具有平稳性的检验，也就是对

Xt与Yt是否存在协整的检验。

15简述建立误差修正模型的步骤。

建立误差修正模型一般采用两步，分别建立区分数据长期特征和短期待征的计量经济学模型。

第一步.建立长期关系模型。

即通过水平变量和OLS法估计出时间序列变量间的关系。

若估计结果形成平稳的残差序列时，那么这些变量间就存在相互协整的关系.长期关系模型的变量选择是合理的，回归系数具有经济意义。

第二步，建立短期动态关系.即误差修正方程。

将长期关系模型中各变量以一阶差分形式重新加以构造，并将长期关系模型所产生的残差序列作为解释变量引入，在一个从一般到特殊的检验过程中，对短期动态关系进行逐项检验，不显著的项逐渐被剔除，直到最适当的表示方法被找到为止。