计量经济学复习要点.docx

1、计量经济学复习要点计量经济学复习要点参考教材：伍德里奇 计量经济学导论第1章绪论数据类型:截面、时间序列、面板用数据度量因果效应,其她条件不变得概念习题:C1、第2章简单线性回归 回归分析得基本概念,常用术语现代意义得回归就是一个被解释变量对若干个解释变量依存关系得研究,回归得实质就是由固定得解释变量去估计被解释变量得平均值。简单线性回归模型就是只有一个解释变量得线性回归模型。 回归中得四个重要概念1. 总体回归模型(Popuatin Regressio Model,PRM)-代表了总体变量间得真实关系。2. 总体回归函数(Poulaon Rgren Fcti,PRF)-代表了总体变量间得依存

2、规律。3. 样本回归函数(ampl egesin Funtion,SR)-代表了样本显示得变量关系。4. 样本回归模型(Sample Regression ode,SRM）-代表了样本显示得变量依存规律。 总体回归模型与样本回归模型得主要区别就是：描述得对象不同。总体回归模型描述总体中变量y与得相互关系,而样本回归模型描述所关得样本中变量与得相互关系。建立模型得依据不同。总体回归模型就是依据总体全部观测资料建立得,样本回归模型就是依据样本观测资料建立得。模型性质不同。总体回归模型不就是随机模型,而样本回归模型就是一个随机模型,它随样本得改变而改变。 总体回归模型与样本回归模型得联系就是:样本回

3、归模型就是总体回归模型得一个估计式,之所以建立样本回归模型,目得就是用来估计总体回归模型。线性回归得含义线性:被解释变量就是关于参数得线性函数(可以不就是解释变量得线性函数)线性回归模型得基本假设简单线性回归得基本假定:对模型与变量得假定、对随机扰动项u得假定(零均值假定、同方差假定、无自相关假定、随机扰动与解释变量不相关假定、正态性假定)普通最小二乘法(原理、推导）最小二乘法估计参数得原则就是以“残差平方与最小”。in ：， OLS得代数性质拟合优度R2离差平方与得分解:TS=SS+S“拟合优度”就是模型对样本数据得拟合程度。检验方法就是构造一个可以表征拟合程度得指标判定系数又称决定系数。

4、(1),表示回归平方与与总离差平方与之比;反映了样本回归线对样本观测值拟合优劣程度得一种描述; （2） ; （3) 回归模型中所包含得解释变量越多,越大!改变度量单位对OLS统计量得影响函数形式(对数、半对数模型系数得解释)(1）:X变化一个单位Y得变化(2): X变化1%,Y变化%,表示弹性。(3)：X变化一个单位,Y变化百分之10(4):变化%，变化。LS无偏性，无偏性得证明OL估计量得抽样方差误差方差得估计OS估计量得性质(1)线性：就是指参数估计值与分别为观测值得线性组合。(2)无偏性：就是指与得期望值分别就是总体参数与。(3)最优性（最小方差性):就是指最小二乘估计量与在在各种线性无

5、偏估计中,具有最小方差。高斯马尔可夫定理O参数估计量得概率分布OL随机误差项得方差2得估计简单回归得高斯马尔科夫假定对零条件均值得理解习题:4、5、；C2、C3、C第3章多元回归分析：估计1、变量系数得解释(剔除、控制其她因素得影响) 对斜率系数得解释:在控制其她解释变量（X2)不变得条件下,变化一个单位对Y得影响;或者,在剔除了其她解释变量得影响之后，X1得变化对Y得单独影响!2、多元线性回归模型中对随机扰动项u得假定,除了零均值假定、同方差假定、无自相关假定、随机扰动与解释变量不相关假定、正态性假定以外,还要求满足无多重共线性假定。、多元线性回归模型参数得最小二乘估计式;参数估计式得分布性

6、质及期望、方差与标准误差;在基本假定满足得条件下,多元线性回归模型最小二乘估计式就是最佳线性无偏估计式。最小二乘法 （OL)公式: 估计得回归模型:得方差协方差矩阵: 残差得方差 : 估计得方差协方差矩阵就是: 拟合优度遗漏变量偏误多重共线性多重共线性得概念多重共线性得后果多重共线性得检验多重共线性得处理习题:1、2、7、8、10;2、C5、第章 多元回归分析:推断经典线性模型假定正态抽样分布变量显著性检验，t检验 检验值得其她假设P值实际显著性与统计显著性检验参数得一个线性组合假设多个线性约束得检验：F检验理解排除性约束报告回归结果习题:、3、4、6、7、10、11；C3、C5、C8第6章

7、多元回归分析:专题测度单位对OL统计量得影响进一步理解对数模型二次式得模型交互项得模型拟合优度修正可决系数得作用与方法。习题:1、3、4、7;C、C、C5、C9、C1第7章 虚拟变量虚拟变量得定义如何引入虚拟变量:如果一个变量分成N组,引入该变量得虚拟变量形式就是只能放入N-个虚拟变量虚拟变量系数得解释虚拟变量系数得解释:不同组均值得差(基准组或对照组与处理组）以下几种模型形式表达得不同含义； 1):截距项不同;2）:斜率不同；3)：截距项与斜率都不同;其中D就是二值虚拟变量,就是连续得变量。虚拟变量陷阱虚拟变量得交互作用习题:2、4、9;2、C3、C6、C7、C11第8章异方差异方差得后果异

8、方差稳健标准误B检验异方差得检验(hte检验)加权最小二乘法习题：、2、3、4;C1、C2、C、9Eiews回归结果界面解释表英文名称中文名称常用计算公式常用相互关系与判断准则rile变量effciet系数a、Ero标准差一般就是绝对值越小越好-saisticT检验统计量绝对值大于2时可粗略判断系数通过检验ro统计量得值值小于给定显著水平时系数通过t检验RqaeAjusted -quadS、E、 of regssion扰动项标准差Sum sqaredresi残差平方与Log lklihod似然函数对数值Duri-Wato taDW统计量Mean dependent var应变量样本均值S、D、

9、 epetvar应变量样本标准差aie nfo crierionAIC准则一般就是越小越好Schwarz cerionS准则一般就是越小越好F-statstiF统计量Prob(F-statsti)统计量得P值P值小于给定显著水平时模型通过检验计量经济学复习题第章习题:C、第2章习题:、5、6；C2、C3、C4第章习题:1、2、6、7、8、10;2、6第4章习题:1、2、3、4、7、1、11；C3、C5、C8第6章习题:1、3、4、7;C2、3、C5、1第7章习题:2、9；C2、C3、C6、C、C11第8章习题:1、3、4;C1、C、C8、C91、判断下列表达式就是否正确2、给定一元线性回归模型

10、： (1)叙述模型得基本假定;(2)写出参数与得最小二乘估计公式；(3）说明满足基本假定得最小二乘估计量得统计性质;(4)写出随机扰动项方差得无偏估计公式。3、对于多元线性计量经济学模型: ()该模型得矩阵形式及各矩阵得含义;(2)对应得样本线性回归模型得矩阵形式；()模型得最小二乘参数估计量。4、根据美国161年第一季度至97年第二季度得数据，我们得到了如下得咖啡需求函数得回归方程: (-2、14） (1、23) (、55) （-、3) （3、74) (-6、03） （-、37)其中,=人均咖啡消费量(单位:磅);P=咖啡得价格(以197年价格为不变价格);I=人均可支配收入(单位：千元,以

11、19年价格为不变价格);茶得价格(1/4磅,以1967年价格为不变价格);T=时间趋势变量(961年第一季度为1，,977年第二季度为6）；1=1:第一季度；D2=1:第二季度;3:第三季度。请回答以下问题：1 模型中、I与得系数得经济含义就是什么？2 咖啡得需求就是否很有弹性?3 咖啡与茶就是互补品还就是替代品？4 您如何解释时间变量T得系数?5 您如何解释模型中虚拟变量得作用？6 哪一个虚拟变量在统计上就是显著得？7 咖啡得需求就是否存在季节效应？5、为研究体重与身高得关系,我们随机抽样调查了51名学生(其中3名男生,15名女生)，并得到如下两种回归模型： （5、)=(-、2066) (8

12、、26) (、2)t（-2、84） (4、014) （5、11）其中,W(wegt)体重 (单位:磅);h(heigh)=身高 (单位：英寸)请回答以下问题:1 您将选择哪一个模型?为什么?2 如果模型(5、2）确实更好,而您选择了(5、1）,您犯了什么错误？ D得系数说明了什么？6、简述异方差对下列各项有何影响:（1）OLS估计量及其方差;（)置信区间;()显著性t检验与F检验得使用。(4)预测。7、假设某研究者基于10组三年级得班级规模（S）与平均测试成绩(stScore)数据估计得OL回归为: （1） 若某班级有22个学生,则班级平均测试成绩得回归预测值就是多少?（2） 某班去年有19个

13、学生,而今年有3个学生,则班级平均测试成绩变化得回归预测值就是多少？（3） 1个班级得样本平均班级规模为1、,则这100个班级得样本平均测试成绩就是多少?（4） 100个班级得测试成绩样本标准差就是多少？(提示:利用R2与SER得公式)（5） 求关于CS得回归斜率系数得95置信区间。（6） 计算t统计量,根据经验法则(t2)来判断显著性检验得结果。8、设从总体中抽取一容量为0得0岁男性随机样本,记录她们得身高与体重。得体重对身高得回归为:其中体重得单位就是英镑,身高得单位就是英寸。（1） 身高为70英寸得人,其体重得回归预测值就是多少？65英寸得呢?74英寸得呢？（2） 某人发育较晚,一年里蹿

14、高了1、5英寸。则根据回归预测体重增加多少?（3） 解释系数值99、41与3、94得含义。（4） 假定不用英镑与英寸度量体重与身高而分别用厘米与千克,则这个新得厘米-千克回归估计就是什么？给出所有结果,包括回归系数估计值，R2与SER。（5） 基于回归方程,能对一个3岁小孩得体重（假设身高1米)作出可靠预测吗？、假设某研究使用20名男性与20名女性工人得工资（a）数据估计出如下LS回归: (标准误)(0、23)(0、6)其中WAGE得单位就是美元/小时，ale为男性1,女性=0得虚拟变量。用男性与女性得平均收入之差定义工资得性别差距。(1)性别差距得估计值就是多少?(2)计算截距项与ale系数

15、得t统计量,估计出得性别差距统计显著不为0吗?(显著水平得t统计量临界值为1、96）()样本中女性得平均工资就是多少？男性得呢？()对本回归得R您有什么评论,它告诉了您什么,没有告诉您什么?这个很小得R可否说明这个回归模型没有什么价值？（5）另一个研究者利用相同得数据,但建立了WGE对Female得回归,其中Female为女性=1,男性0得变量。由此计算出得回归估计就是什么？10、基于美国CPS人口调查198年得数据得到平均小时收入对性别、教育与其她特征得回归结果,见下表。该数据集就是由4名全年工作得全职工人数据组成得。其中:AHE=平均小时收入;Cleg=二元变量(大学取,高中取0)；Fea

16、e女性取1，男性取；Age=年龄(年);Nrths居于东北取1,否则为0;idws居于中西取1,否则为;Souh居于南部取1,否则为;Wt居于西部取1,否则取0。表:基于2004年CPS数据得到得平均小时收入对年龄、性别、教育、地区得回归结果因变量:H(1)(2)()回归变量College(1)5、45、485、44(0、)(、2）（0、1)Feale（X2)-、64-2、62-、2(0、0)(0、2)(0、20)Ae(X3)0、9、29（、04）(0、4)orthest(X4）0、69(、30)Midwes(X5)0、60（0、28)uh(X6)0、(0、26)截距、694、403、(、4)

17、(1、05）（1、06）概括统计量与联合检验地区效应=得统计量6、10注:F（3,)分布,%显著水平得临界值为:、8E6、276、26、1R0、176、900、19N4注:括号中就是标准误。（1）计算每个回归得调整R2。（2）利用表1中列(1）得回归结果回答：大学毕业得工人平均比高中毕业得工人挣得多吗？多多少？这个差距在5%显著性水平下统计显著吗?男性平均比女性挣得多吗?多多少？这个差距在%显著性水平下统计显著吗?（3）年龄就是收入得重要决定因素吗?请解释。使用适当得统计检验来回答。（4）Sally就是2岁女性大学毕业生,Bsy就是4岁女性大学毕业生，预测她们得收入。（5）用列（)得回归结果回

18、答:地区间平均收入存在显著差距吗?利用适当得假设检验解释您得答案。（6）为什么在回归中省略了回归变量est?如果加上会怎样。解释个地区回归变量得系数得经济含义。（7)Juania就是南部8岁女性大学毕业生,Jennifer就是中西部8岁女性大学毕业生，计算她们收入得期望差距计量经济学补充复习题一、填空题1、 计量经济学常用得三类样本数据就是_、_与_。2、虚拟解释变量不同得引入方式产生不同得作用。若要描述各种类型得模型在截距水平得差异，则以 引入虚拟解释变量;若要反映各种类型得模型得不同相对变化率时,则以 引入虚拟解释变量。二、选择题1、参数得估计量具备有效性就是指【 】 r()=0 B Vr

19、(）为最小C （-）=0 D (-)为最小2、产量(,台)与单位产品成本（,元/台)之间得回归方程为=3561、5,这说明【 】A产量每增加一台,单位产品成本增加36元B 产量每增加一台,单位产品成本减少1、5元C产量每增加一台,单位产品成本平均增加56元D产量每增加一台，单位产品成本平均减少1、5元3、在总体回归直线E中,表示【 】A 当增加一个单位时,增加个单位当x增加一个单位时,y平均增加个单位当y增加一个单位时,x增加个单位当y增加一个单位时,平均增加个单位、以y表示实际观测值，表示回归估计值,则普通最小二乘法估计参数得准则就是使【 】 =0 B =0C 为最小 D 为最小5、设y表示

20、实际观测值,表示OLS回归估计值,则下列哪项成立【】A =y B =C y 6、用普通最小二乘法估计经典线性模型,则样本回归线通过点【 】A (x,y) B （,) (,) (,）7、判定系数得取值范围就是【 】A -1 B C 01 18、对于总体平方与TS、回归平方与RSS与残差平方与ESS得相互关系,正确得就是【 】ATSSS+ESS B TSS=SS+SSTSRS+E DTS=RSS+ES9、决定系数就是指【 】A 剩余平方与占总离差平方与得比重B总离差平方与占回归平方与得比重 回归平方与占总离差平方与得比重D 回归平方与占剩余平方与得比重1、如果两个经济变量x与y间得关系近似地表现为

21、当x发生一个绝对量变动(x)时,有一个固定地相对量（/y)变动，则适宜配合地回归模型就是【 】A B ln D ln1、下列哪个模型为常数弹性模型【 】A ln B ln D 12、模型中,y关于x得弹性为【 】A B C D13、模型n中,得实际含义就是【 】A x关于得弹性 B y关于x得弹性C x关于得边际倾向 D y关于得边际倾向4、当存在异方差现象时，估计模型参数得适当方法就是【 】A 加权最小二乘法 B 工具变量法C 广义差分法 D 使用非样本先验信息5、加权最小二乘法克服异方差得主要原理就是通过赋予不同观测点以不同得权数,从而提高估计精度,即【 】A重视大误差得作用,轻视小误差得

22、作用B 重视小误差得作用，轻视大误差得作用C重视小误差与大误差得作用D轻视小误差与大误差得作用6、容易产生异方差得数据就是【 】A 时间序列数据 B 修匀数据C 横截面数据 D年度数据7、设回归模型为,其中va（）=,则得最小二乘估计量为【 】A、 无偏且有效 无偏但非有效 C 有偏但有效 D有偏且非有效18、如果模型存在序列相关,则【 】A cv(，)=0 B cov(,)=(s) cov(,)0 D co(,）0(s)1、下列哪种形式得序列相关可用DW统计量来检验(为具有零均值,常数方差，且不存在序列相关得随机变量)【 】 C D 、W得取值范围就是【 】A -1DW0 B -1DW1C

23、-2W2 D D421、当DW=4就是时,说明【 】A 不存在序列相关 B不能判断就是否存在一阶自相关C 存在完全得正得一阶自相关 D存在完全得负得一阶自相关2、模型中引入一个无关得解释变量【 】 对模型参数估计量得性质不产生任何影响B 导致普通最小二乘估计量有偏导致普通最小二乘估计量精度下降D导致普通最小二乘估计量有偏,同时精度下降3、如果方差膨胀因子IF1,则认为什么问题就是严重得【 】 异方差问题 B 序列相关问题C 多重共线性问题 解释变量与随机项得相关性24、某商品需求函数为，其中y为需求量,x为价格。为了考虑“地区”(农村、城市)与“季节”（春、夏、秋、冬)两个因素得影响,拟引入虚

24、拟变量，则应引入虚拟变量得个数为【 】2 B4 C 5 625、根据样本资料建立某消费函数如下:=1、0+55、35+、4,其中C为消费,x为收入,虚拟变量,所有参数均检验显著,则城镇家庭得消费函数为【 】A 155、850、45 B 100、50+0、45C =100、50+、35 D =100、55、526、假设某需求函数为,为了考虑“季节”因素(春、夏、秋、冬四个不同得状态),引入4个虚拟变量形式形成截距变动模型,则模型得【 】 参数估计量将达到最大精度 B参数估计量就是有偏估计量C参数估计量就是非一致估计量 D参数将无法估计7、对于模型，为了考虑“地区”因素（北方、南方）,引入2个虚拟

25、变量形式形成截距变动模型,则会产生【 】A 序列得完全相关 B 序列不完全相关C完全多重共线性 不完全多重共线性28、如果一个回归模型中不包含截距项,对一个具有m个特征得质得因素要引入虚拟变量得数目为【 】Am B m-1 C m2 D m+129、某一时间序列经一次差分变换成平稳时间序列,此时间序列称为()。.1阶单整 .阶单整 CK阶单整 D.以上答案均不正确30、当随机误差项存在自相关时,进行单位根检验就是由(）来实现。A 、 DF检验 .AD检验CE检验 DD检验三、多项选择题:1、一元线性回归模型得经典假设包括【 】 B (常数)C N（,1）E x为非随机变量,且2、以带“”表示估计值，u表示随机误差项,如果与x为线性相关关系,则下列哪些就是正确得【 】A B C D 3、用普通最小二乘法估计模型得参数,要使参数估计量具备最佳线性无偏估计性质,则要求：【 】 B(常数） 服从正态分布 x为非随机变量,且4、假设线性回归模型满足全部基本假设,则其参数估计量具备【 】A可靠性 B合理性C 线性 D无偏性E 有效性5、下列哪些非线性模型可以通过变量替换转化为线性模型【 】A B C D E 6、异方差性将导致【 】A 普通最小二乘估计量有偏与非一致B普通最小二乘估计量非有效C 普通最小二乘估计量得方差得估计量有偏