计量经济学简答题四.docx
《计量经济学简答题四.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《计量经济学简答题四.docx（34页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。
计量经济学简答题四
计量经济学简答题四
第一章绪论
（一）基本知识类题型
1-1．什么是计量经济学？
1-2．简述当代计量经济学发展的动向。
1-3．计量经济学方法与一般经济数学方法有什么区别？
1-4．为什么说计量经济学是经济理论、数学和经济统计学的结合？
试述三者之关系。
1-5．为什么说计量经济学是一门经济学科？
它在经济学科体系中的作用和地位是什么？
1-6．计量经济学的研究的对象和内容是什么？
计量经济学模型研究的经济关系有哪两个基本特征？
1-7．试结合一个具体经济问题说明建立与应用计量经济学模型的主要步骤。
1-8．建立计量经济学模型的基本思想是什么？
1-9．计量经济学模型主要有哪些应用领域？
各自的原理是什么？
1-10．试分别举出五个时间序列数据和横截面数据并说明时间序列数据和横截面数据有和异同？
1-11．试解释单方程模型和联立方程模型的概念并举例说明两者之间的联系与区别。
1-12．模型的检验包括几个方面？
其具体含义是什么？
1-13．常用的样本数据有哪些？
1-14．计量经济模型中为何要包括随机误差项？
简述随机误差项形成的原因。
1-15．估计量和估计值有何区别？
哪些类型的关系式不存在估计问题？
1-16．经济数据在计量经济分析中的作用是什么？
1-20．模型参数对模型有什么意义？
习题参考
第一章绪论
1-1．答：
计量经济学是经济学的一个分支学科是以揭示经济活动中客观存在的数量关系为内容的分支学科是由经济学、统计学和数学三者结合而成的交叉学科。
1-2．答：
计量经济学自20年代末、30年代初形成以来无论在技术方法还是在应用方面发展都十分迅速尤其是经过50年代的发展阶段和60年代的扩张阶段使其在经济学科占据重要的地位主要表现在：
①在西方大多数大学和学院中计量经济学的讲授已成为经济学课程表中有权威的一部分；②从1969~2003年诺贝尔经济学奖的XX位获奖者中有XX位是与研究和应用计量经济学有关；著名经济学家、诺贝尔经济学奖获得者萨缪尔森甚至说：
“第二次世界大战后的经济学是计量经济学的时代”。
③计量经济学方法与其他经济数学方法结合应用得到发展；④计量经济学方法从主要用于经济预测转向经济理论假设和政策假设的检验；⑤计量经济学模型的应用从传统的领域转向新的领域如货币、工资、就业、福利、国际贸易等；⑥计量经济学模型的规模不再是水平高低的衡量标准人们更喜欢建立一些简单的模型从总量上、趋势上说明经济现象。
1-3．答：
计量经济学方法揭示经济活动中各个因素之间的定量关系用随机性的数学方程加以描
述；一般经济数学方法揭示经济活动中各个因素之间的理论关系用确定性的数学方程加以描述。
1-4．答：
1-5．答：
从计量经济学的定义看它是定量化的经济学；其次从计量经济学在西方国家经济学科中居于最重要的地位看也是如此尤其是从诺贝尔经济学奖设立之日起已有多人因直接或间接对计量经济学的创立和发展作出贡献而获得诺贝尔经济学奖；计量经济学与数理统计学有严格的区别它仅限于经济领域；从建立与应用计量经济学模型的全过程看不论是理论模型的设定还是样本数据的收集都必须以对经济理论、对所研究的经济现象有透彻的认识为基础。
综上所述计量经济学确实是一门经济学科。
1-6．答：
计量经济学的研究对象是经济现象是研究经济现象中的具体数量规律（或者说计量经济学是利用数学方法根据统计测定的经济数据对反映经济现象本质的经济数量关系进行研究）。
计量经济学的内容大致包括两个方面：
一是方法论即计量经济学方法或理论计量经济学；二是应用即应用计量经济学；无论是理论计量经济学还是应用计量经济学都包括理论、方法和数据三种要素。
计量经济学模型研究的经济关系有两个基本特征：
一是随机关系；二是因果关系。
1-7．答：
1-8．答：
计量经济学方法就是定量分析经济现象中各因素之间的因果关系。
所以第一步要根据经济理论分析所研究的经济现象找出经济现象之间的因果关系及相互间的联系把问题作为被解释变量把影响问题的主要因素作为解释变量把非主要因素归入随机项；第二步要按照它们之间的行为关系选择适当的数学形式描述这些变量之间的关系一般是用一组数学上彼此独立、互不矛盾、完整有解的方程组表示。
在建立理论模型的时要求理论模型在参数估计、模型检验的过程中不断得到修正以便得到一个较好的、能够解释过去的、反映客观经济规律的数学模型。
此外还可以通过散电图或模拟的方法选择一个拟合效果较好的数学模型。
1-9．答：
计量经济学模型主要有以下几个方面的用途：
①结构分析即研究一个或几个经济变量发生变化及结构参数的变动对其他变量以至整个经济系统产生何种的影响；其原理是弹性分析、乘数分析与比较静力分析。
②经济预测即用其进行中短期经济的因果预测；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；③政策评价即利用计量经济模型定量分析政策变量变化对经济系统运行的影响是对不同政策执行情况的“模拟仿真”。
④检验与发展经济理论即利用
计量经济模型和实际统计资料实证分析某个理论假说的正确与否；其原理是如果按照某种经济理论建立的计量经济模型可以很好地拟合实际观察数据则意味着该理论是符合客观事实的否则则表明该理论不能说明客观事实。
1-10．答：
时间序列数据的例子如：
改革开放以来25年中的GD、居民人均消费支出、人均可支配收入、零售物价指数、固定资产投资等；横截面数据的例子如：
2003年各省的GD、该年各工业部门的销售额、该年不同收入的城镇居民消费支出、该年不同城镇居民的可支配收入、该年各省的固定资产投资等。
这两类数据都是反映经济规律的经济现象的数量信息不同点：
时间序列数据是含义、口径相同的同一指标按时间先后排列的统计数据列；而横截面数据是一批发生在同一时间截面上不同统计单的相同统计指标组成的数据列。
1-11．答：
如果模型系统只包含一个方程即只研究单一的经济活动过程揭示其因素之间的单向因果关系则称该模型为单方程模型；如果模型系统涉及到多个经济关系而需要构造一个方程组则称该模型为联立方程模型。
二者之间有着密切联系如：
单方程模型是联立方程模型的组成素而联立方程模型又是由若干个单方程模型有机组合而成。
二者又有区别如：
单方程模型都是随机方程而联立方程模型中既有随机方程也又恒等方程。
1-12．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、模型的预测检验。
在经济意义检验中需要检验模型是否符合经济意义检验求得的参数估计值的符号与大小是否与根据人们的经验和经济理论所拟订的期望值相符合；在统计检验中需要检验模型参数估计值的可靠性即检验模型的统计学性质；在计量经济学检验中需要检验模型的计量经济学性质包括随机扰动项的序列相关检验、异方差性检验、解释变量的多重共线性检验等；模型的预测检验主要检验模型参数估计量的稳定性以及对样本容量变化时的灵敏度以确定所建立的模型是否可以用于样本观测值以外的范围。
1-13．答：
常用的样本数据包括：
时间序列数据、横截面数据、虚变量数据和面板数据。
1-14．答：
由于客观经济现象的复杂性以至于人们目前仍难以完全地透彻地了解它的全貌。
对于某一种经济现象而言往往受到很多因素的影响而人们在认识这种经济现象的时候只能从影响它的很多因素中选择一种或若干种来说明。
这样就会有许多因素未被选上这些未被选上的因素必然也会影响所研究的经济现象。
因此由被选因素构成的数学模型与由全部因素
构成的数学模型去描述同一经济现象必然会有出入。
为使模型更加确切地说明客观经济现象所以有必要引入随机误差项。
随机误差项形成的原因：
①在解释变量中被忽略的因素；②变量观测值的观测误差；③模型的关系误差或设定误差；④其他随机因素的影响。
1-15．答：
1-16．答：
经济数据是通过对经济变量进行观测和统计得到的它们反映经济活动相关方面的水平和情况。
从计量经济学的角度看经济数据是计量经济分析的材料或者说发现经济规律的信息载体对经济规律的实证研究起十分关键的作用。
为此要求经济数据须具备完整性、准确性、可比性和一致性。
1-17．
1-18．
1-19．
1-20．
第二章经典单方程计量经济学模型：
一线性回归模型
一、内容提要
解答：
（1）收入、年龄、家庭状况、政府的相关政策等也是影响生育率的重要的因素在上述简单回归模型中它们被包含在了随机扰动项之中。
有些因素可能与增长率水平相关如收入水平与教育水平往往呈正相关、年龄大小与教育水平呈负相关等。
（2）当归结在随机扰动项中的重要影响因素与模型中的教育水平educ相关时上述回归模型不能够揭示教育对生育率在其他条件不变下的影响因为这时出现解释变量与随机扰动项相关的情形基本假设4不满足。
三、习题
（一）基本知识类题型
2-1．解释下列概念：
1）总体回归函数
2）样本回归函数
3）随机的总体回归函数
4）线性回归模型
5）随机误差项（ui）和残差项（ei）
6）条件期望
7）非条件期望
8）回归系数或回归参数
9）回归系数的估计量
10）最小平方法
11）最大似然法
12）估计量的标准差
13）总离差平方和
14）回归平方和
15）残差平方和
16）协方差
17）拟合优度检验
18）t检验
19）F检验
2-2．判断正误并说明理由：
1）随机误差项ui和残差项ei是一回事
2）总体回归函数给出了对应于每一个自变量的因变量的值
3）线性回归模型意味着变量是线性的
4）在线性回归模型中解释变量是原因被解释变量是结果
5）随机变量的条件均值与非条件均值是一回事
2-3．回答下列问题：
1）线性回归模型有哪些基本假设？
违背基本假设的计量经济学模型是否就不可估计？
2）总体方差与参数估计误差的区别与联系。
3）随机误差项ui和残差项ei的区别与联系。
4）根据最小二乘原理所估计的模型已经使得拟合误差达到最小为什么还要讨论模型的拟合优度问题？
5）为什么用决定系数R2评价拟合优度而不用残差平方和作为评价标准？
6）R2检验与F检验的区别与联系。
7）回归分析与相关分析的区别与
联系。
8）最小二乘法和最大似然法的基本原理各是什么？
说明它们有何区别？
9）为什么要进行解释变量的显著性检验？
10）是否任何两个变量之间的关系都可以用两变量线性回归模型进行分析？
四、习题参考
2-1．答：
⑴总体回归函数是指在给定下的的分布的总体均值与有函数关系。
⑵样本回归函数指对应于某个给定的的值的一个样本而建立的回归函数。
⑶随机的总体回归函数指含有随机误差项的总体回归函数形如：
⑷线性回归模型指对参数为线性的回归即只以它的1次方出现对可以是或不是线性的。
⑸随机误差项也称误差项是一个随机变量针对总体回归函数而言。
⑹残差项是一随机变量针对样本回归函数而言。
⑺条件期望又称条件均值指取特定值时的的期望值。
⑼回归系数（或回归参数）指、等未知但却是固定的参数。
⑽回归系数的估计量指用、等表示的用已知样本所提的信息去估计出来的量。
⒀估计量的标准差指度量一个变量变化大小的标准。
⒁总离差平方和用TSS表示用以度量被解释变量的总变动。
⒂回归平方和用ESS表示用以度量由解释变量变化引起的被解释变量的变化。
⒃残差平方和用RSS表示用以度量实际值与拟合值之间的差异是由除解释变量以外的其他因素引起的。
⒄协方差用Cov（XY）表示是用来度量X、Y二个变量同时变化的统计量。
2-2．答：
错；错；错；错；错。
（理由见本章其他习题）
2-3．答：
⑴线性回归模型的基本假设（实际是针对普通最小二乘法的基本假设）是：
解释变量是确定性变量而且解释变量之间互不相关；随机误差项具有0均值和同方差；随机误差项在不同样本点之间是独立的不存在序列相关；随机误差项与解释变量之间不相关；随机误差项服从0均值、同方差的正态分布。
违背基本假设的计量经济学模型还是可以估计的只是不能使用普通最小二乘法进行估计。
⑸判定系数含义为由解释变量引起的被解释变量的变化占被解释变量总变化的比重用来判定回归直线拟合的优劣。
该值越大说明拟合得越好。
⑽不是。
第五章经典单方程计量经济学模型：
专门问题
三、习题
（一）基本知识类题型
5-1．解释下列概念：
1）虚拟变量
2）虚拟因变量模型
3）滞后变量
4）滞后效应
5）分布滞后模型
6）自回归模型
7）h检验
5-2．在建立计量经济模型时什么时候、为什么要引入虚拟变量？
5-3．举例说明虚拟变量在模型中的作用。
5-4．什么是“虚拟变量陷阱”？
（二
）基本证明与问答类题型
5-5．对包含常数项的季节变量模型运用最小二乘法时如果模型中引入4个季节虚拟变量其估计结
果会出现什么问题？
5-6．滞后外生变量模型和滞后内生变量模型的概念是什么？
5-7．滞后变量模型有哪几种类型？
外生变量分布滞后模型使用OLS方法存在哪些问题？
5-8．产生模型设定偏误的主要原因是什么？
模型设定偏误的后果以及检验方法有哪些？
5-9．试在消费函数中（以加法形式）引入虚拟变量用以反映季节因素（淡、旺季）和收入层次差异（高、中、低）对消费需求的影响并写出各类消费函数的具体形式。
5-11．如何确定有限分布滞后模型中的滞后期长度？
5-12．被解释变量对于一个或者多个解释变量反应滞后的原因是什么？
给出一些分布滞后模型的例子。
5-13．简述约化建模理论与传统建模理论的联系与区别；变量的外生性概念在约化建模理论与传统建模理论中有何不同？
5-14．局部调整方法用于多回归模型会出现什么问题？
5-15．在计量经济模型定式中解释变量设定误差有几类？
各有什么特点？
5-16．在实际建模中如何保证约化过程的有效性？
人们有时将约化建模理论称为“TTT方法论”意思是“检验、检验、再检验”谈谈你对此的看法。
5-17．说明使用代理变量的条件。
5-18．叙述用阿尔蒙多项式法估计外生变量有限分布滞后模型的方法步骤对多项式的次数有哪些限制为什么？
5-19．如果一个定性变量含有个类别为什么不能设个虚拟变量？
（三）基本计算类题型
四、习题解答
5-1．解释下列概念：
⑴在建立模型时有一些影响经济变量的因素无法定量描述如：
职业、性别对收入的影响教育程度、季节等需要用定性变量度量。
为了在模型中反映这类因素的影响并提高模型的精度需要将这类变量“量化”根据这类变量的属性类型构造仅取“0”或“1”的人工变量通常称这类变量为“虚拟变量”。
⑵也称“虚拟被解释变量模型”指被解释变量也用虚拟变量表示如：
就业与否受年龄、身体状况、学历、性别、收入等许多因素影响但最终的结果只有两个要么就业要么失业。
这类模型一般被用来研究某一决策和结果的可能性。
⑶在现实经济运行中某些经济变量不仅受同期各种因素的影响而且也受到过去某些时期的各种因素的影响甚至受到自身的过去值的影响如：
居民的消费需求不仅受本期收入的影响还受到上期收入的影响通常把这种过去时期的、具有滞后作用的变量称为“滞后变量”。
⑷对于解释变量的任何变化被解释变量必然
会做出反映而这些反映往往是要经过一段时间之后才会表现出来称这种现象为滞后效应。
⑸模型中没有滞后被解释变量本期被解释变量仅与解释变量的当期值及其若干期的滞后值等有关这样的模型就是分布滞后模型。
其普遍形式为（以一为例）：
⑹自回归模型指被解释变量的滞后变量作为解释变量的模型由于是被解释变量的滞后期变量对被解释变量现期的回归即自己回归自己而得名。
⑺h检验是Durbin于1970年提出是针对自回归模型中含有滞后变量作为解释变量时检验随机扰动项是否具有自相关的DW检验已不在适用的情况下提出的这种识用于大样本情形下检验自回归模型有无一阶自相关的方法称为h检验法。
该法定义统计量为：
⑻回归模型中的参数满足一定的限制条件再根据该限制条件间接利用OLS法回归样本获得回归参数的最优值的方法称为有限最小二乘法。
5-2．答：
在现实经济生活中除了诸如：
利润、成本、收入、等具有数量特征、影响某个经济问题的变量外还有一类变量如：
季节、民族、自然灾害、战争、政府制定的某项经济政策等也会影响某些经济问题且可能是重要的影响因素如：
讨论改革前后的经济发展的对比讨论像空调、冷饮等季节性产品的销售讨论女性化妆品的销售等问题时不可避免的要考虑后一类变量。
这后一类变量所反映的并不是数量而是某种性质或属性我们前面所讨论的回归模型是一种定量模型所以在引入这类反映性质或属性的变量时需要先将其定量化。
在计量经济学中我们把这些反映性质或属性的变量叫“虚拟变量”。
规定具备某种属性时把虚拟变量赋值为“1”反之为“0”。
5-5．答：
对包含常数项的季节变量模型运用OLS法时如果模型中引入4个季节虚拟变量会造成完全多重共线性则参数估计量不存在；其次即便是一般共线性使用OLS法参数估计量非有效；参数估计量经济含义不合理；变量的显著性检验失去意义；模型的预测功能失效。
5-6．答：
如果滞后变量模型中只包括了解释变量的若干滞后变量形如下式：
这种模型称为分布滞后模型或外生滞后变量模型；如果滞后变量模型中不仅包括解释变量还包括了被解释变量的若干滞后变量的模型形如下式：
这种模型称为自回归模型或内生滞后变量模型。
5-7．答：
滞后变量模型有分布滞后模型和自回归模型两大类其中：
分布滞后模型有无限期的分布滞后模型和有限期的分布滞后模型；自回归模型又有柯克模型、自适应预期模型和部分调整模型。
外生变量分布滞后模型使用OLS
法存在以下问题：
⑴对于无限期的分布滞后模型由于样本观测值的有限性使得无法直接对其进行估计；⑵对于有限期的分布滞后模型使用OLS方法会遇到：
没有先验准则确定滞后期长度对最大滞后期的确定往往带有主观随意性；如果滞后期较长由于样本容量有限当滞后变量数目增加时必然使得自由度减少将缺乏足够的自由度进行估计和检验；同名变量滞后值之间可能存在高度线性相关即模型存在高度的多重共线性。
5-8．答：
产生模型设定偏误的原因主要有：
模型制定者不熟悉相应的理论知识；对经济问题本身认识不够或不熟悉前人的相关工作；模型制定者手头没有相关变量的数据；解释变量无法测量或数据本身的测量误差。
模型设定偏误的后果有：
⑴如果遗漏了重要的解释变量会造成OLS估计量在小样本下有偏、在大样本下非一致；对常数项的估计是有偏的；对随机扰动项的方差估计是有偏的；⑵如果包含了无关的解释变量使得OLS估计量不具有最小方差性；⑶如果选择了错误的函数形式则会造成估计的参数具有完全不同的经济意义估计结果也不同。
对模型设定偏误的检验方法有：
检验是否含有无关变量可以使用t检验与F检验完成；检验是否有相关变量的遗漏或函数形式设定偏误可以使用残差图示法、Ramsey提出的RESET检验、Hausman检验来完成。
5-12．答：
被解释变量对于一个或者多个解释变量反应滞后的原因是：
心理因素使得其行为方式滞后于经济形势的变化；技术性原因使得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；制度性原因使得人们对某些外部变化不能立即做出反应。
下面给出几个分布滞后模型的例子：
⑴消费支出为先期个人可支配收入DI的函数：
⑵耐用品存量调整模型：
5-13．答：
约化建模理论与传统建模理论的联系：
Hendry的约化建模理论提出了“从一般到简单”的建模思想
约化建模理论与传统建模理论的区别：
Hendry的约化建模理论提出了“从一般到简单”的建模思想而传统建模理论的主导思想是“从简单到复杂”的建模思想；
5-19．答：
如果一个定性变量含有个类别一般只能设个虚拟变量以避免多重共线性。
第三章、经典单方程计量经济学模型：
多线性回归模型
三、习题
（一）基本知识类题型
3-1．解释下列概念：
1）多线性回归
2）虚变量
3）正规方程组
4）无偏性
5）一致性
6）参数估计量的置信区间
7）被解释变量预测值的置信区间
8）受约束回归
9）无约束回归
10）参数稳定性检验
3-3．多线性回归模型与一线性回归模型有
哪些区别？
3-4．为什么说最小二乘估计量是最优的线性无偏估计量？
多线性回归最小二乘估计的正规方程组能解出唯一的参数估计的条件是什么？
3-5．多线性回归模型的基本假设是什么？
试说明在证明最小二乘估计量的无偏性和有效性的过程中哪些基本假设起了作用？
3-6．请说明区间估计的含义。
（二）基本证明与问答类题型
四、习题参考
（一）基本知识类题型
3-1．解释下列概念
（1）在现实经济活动中往往存在一个被解释变量受到多个解释变量的影响的现象表现为在线性回归模型中有多个解释变量这样的模型被称为多线性回归模型多指多个解释变量。
（2）形如的关于参数估计值的线性代数方程组称为正规方程组。
3-2．答：
变量非线性、系数线性；变量、系数均线性；变量、系数均线性；变量线性、系数非线性；变量、系数均为非线性；变量、系数均为非线性；变量、系数均为线性。
3-3．答：
多线性回归模型与一线性回归模型的区别表现在如下几方面：
一是解释变量的个数不同；二是模型的经典假设不同多线性回归模型比一线性回归模型多了“解释变量之间不存在线性相关关系”的假定；三是多线性回归模型的参数估计式的表达更复杂；
3-4．在多线性回归模型中参数的最小二乘估计量具备线性、无偏性、最小方差性同时多线性回归模型满足经典假定所以此时的最小二乘估计量是最优的线性无偏估计量又称BLUE估计量。
对于多线性回归最小二乘估计的正规方程组
3-5．答：
多线性回归模型的基本假定有：
零均值假定、随机项独立同方差假定、解释变量的非随机性假定、解释变量之间不存在线性相关关系假定、随机误差项服从均值为0方差为的正态分布假定。
在证明最小二乘估计量的无偏性中利用了解释变量与随机误差项不相关的假定；在有效性的证明中利用了随机项独立同方差假定。
3-6．答：
区间估计是指研究用未知参数的点估计值（从一组样本观测值算得的）作为近似值的精确程度和误差范围。
第四章经典单方程计量经济学模型：
放宽基本假定的模型
。
（1）根据经济理论和直觉,请计回归系数的符号是什么（不包括常量）为什么？
观察符号与你的直觉相符吗？
（2）在10%的显著性水平下请进行变量的t-检验与方程的F-检验。
T检验与F检验结果有相矛盾的现象吗？
（3）你认为估计值是
（1）有偏的；
（2）无效的或（3）不一致的吗？
详细阐述理由。
解答：
（1）在其他变量不变的情况下一城市的人口越多或房屋数量越多则对用水的需
求越高。
所以可期望house和o的符号为正；收入较高的个人可能用水较多因此cy的预期符号为正但它可能是不显著的。
如果水价上涨则用户会节约用水所以可预期rice的系数为负。
显然如果降雨量较大则草地和其他花园或耕地的用水需求就会下降所以可以期望rain的系数符号为负。
从估计的模型看除了cy之外所有符号都与预期相符。
（2）t-统计量检验单个变量的显著性F-统计值检验变量是否是联合显著的。
这里t-检验的自由度为15-5-1=9在10%的显著性水平下的临界值为1.833。
可见所有参数估计值的t值的绝对值都小于该值所以即使在10%的水平下这些变量也不是显著的。
这里F-统计值的分子自由度为5分母自由度为9。
10%显著性水平下F分布的临界值为2.61。
可见计算的F值大于该临界值表明回归系数是联合显著的。
T检验与F检验结果的矛盾可能是由于多重共线性造成的。
house、o、cy都是高度相关的这将使它们的t-值降低且表现为不显著。
rice和rain不显著另有原因。
根据经验如果一个变量的值在样本期间没有很大的变化则
升级会员 