计量经济学复习要点1

计量经济学复习要点

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，其他条件不变的概念 习题：C1、C2

第2章 简单线性回归

回归分析的基本概念，常用术语

现代意义的回归是一个被解释变量对若干个解释变量依存关系的研究，回归的实质是由固定的解释变量去估计被解释变量的平均值。

简单线性回归模型是只有一个解释变量的线性回归模型。 回归中的四个重要概念

1. 总体回归模型（Population Regression Model ，PRM)

t t t u x y ++=10ββ--代表了总体变量间的真实关系。

2. 总体回归函数（Population Regression Function ，PRF ）

t t x y E 10)(ββ+=--代表了总体变量间的依存规律。

3. 样本回归函数（Sample Regression Function ，SRF ）

t

t t e x y ++=10??ββ--代表了样本显示的变量关系。 4. 样本回归模型（Sample Regression Model ，SRM ）

t

t x y 10???ββ+=---代表了样本显示的变量依存规律。 总体回归模型与样本回归模型的主要区别是：①描述的对象不同。总体回归模型描述总体中变量y 与x 的相互关系，而样本回归模型描述所关的样本中变量y 与x 的相互关系。②建立

模型的依据不同。总体回归模型是依据总体全部观测资料建立的，样本回归模型是依据样本观测资料建立的。③模型性质不同。总体回归模型不是随机模型，而样本回归模型是一个随机模型，它随样本的改变而改变。

总体回归模型与样本回归模型的联系是：样本回归模型是总体回归模型的一个估计式，之所以建立样本回归模型，目的是用来估计总体回归模型。

线性回归的含义

线性：被解释变量是关于参数的线性函数（可以不是解释变量的线性函数） 线性回归模型的基本假设

简单线性回归的基本假定：对模型和变量的假定、对随机扰动项u 的假定（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的原则是以“残差平方和最小”。

Min 21?()n

i i

i Y Y =-∑

01

??(,)ββ： 1

1

2

1

()()

?()n

i

i i n i

i X

X Y Y X X ==--β=-∑∑ ，

01??Y X β=-β

OLS 的代数性质

拟合优度R 2

离差平方和的分解：TSS=ESS+RSS

“拟合优度”是模型对样本数据的拟合程度。检验方法是构造一个可以表征拟合程度的指标——判定系数又称决定系数。

（1）21SSE SST SSR SSR

R SST SST SST

-=

==-，表示回归平方和与总离差平方和之比；反映了样本回归线对样本观测值拟合优劣程度的一种描述； （2） 2[0,1]R ∈；

（3） 回归模型中所包含的解释变量越多，2R 越大！

改变度量单位对OLS 统计量的影响

函数形式（对数、半对数模型系数的解释）

（1）01???i i

Y X =β+β：X 变化一个单位Y 的变化 （2）01???ln ln i i Y X =β+β: X 变化1%，Y 变化1?β%，表示弹性。 （3）01???ln i i Y X =β+β：X 变化一个单位，Y 变化百分之1001?β （4）01???ln i i Y X =β+β：X 变化1%，Y 变化1?β%。 OLS 无偏性，无偏性的证明 OLS 估计量的抽样方差 误差方差的估计 OLS 估计量的性质

（1）线性：是指参数估计值μ0

β和μ1β分别为观测值t y 的线性组合。 （2）无偏性：是指μ0β和μ

1β的期望值分别是总体参数0β和1β。

（3）最优性（最小方差性）：是指最小二乘估计量μ0β和μ

1β在在各种线性无偏估计中，具有最小方差。

高斯-马尔可夫定理 OLS 参数估计量的概率分布

OLS 随机误差项μ的方差σ2的估计

2

^

22()i

Var x

σβ=

∑2^

2

2

i

e n σ=

-∑

简单回归的高斯马尔科夫假定 对零条件均值的理解 习题：4、5、6；C2、C3、C4

第3章 多元回归分析：估计

1、变量系数的解释（剔除、控制其他因素的影响）

01122????i i i

Y X X =β+β+β 对斜率系数1?β的解释：在控制其他解释变量（X2）不变的条件下，X1变化一个单位对Y 的影响；或者，在剔除了其他解释变量的影响之后，X1的变化对Y 的单独影响！ 2、多元线性回归模型中

对随机扰动项u 的假定，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。

3、多元线性回归模型

参数的最小二乘估计式；参数估计式的分布性质及期

望、方差和标准误差；在基本假定满足的条件下，多元线性回归模型最小二

乘估计式是最佳线性无偏估计式。

最小二乘法 (OLS) 公式： Y ' X X)' (X ?-1=β

估计的回归模型:

的方差协方差矩阵：

残差的方差 ：

??Y =X β

+u β

?2??'u u n k -s =2?var(σ-1(X'X)β)

=

估计的方差协方差矩阵是：

拟合优度 遗漏变量偏误

多重共线性

多重共线性的概念

多重共线性的后果 多重共线性的检验 多重共线性的处理

习题：1、2、6、7、8、10；C2、C5、C6

第4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β值的其他假设 P 值

实际显著性与统计显著性 检验参数的一个线性组合假设 多个线性约束的检验：F 检验

理解排除性约束 报告回归结果

习题：1、2、3、4、6、7、10、11；C3、C5、C8

第6章 多元回归分析：专题

测度单位对OLS 统计量的影响 进一步理解对数模型 二次式的模型 交互项的模型

2?var(s -1(X'X)β)

=

拟合优度

修正可决系数的作用和方法。

2

222

2()

111()(1)

()i i

i i e n k e n R Y Y n n k Y Y --=-=-----∑∑∑∑ 习题：1、3、4、7；C2、C3、C5、C9、C12

第7章 虚拟变量

虚拟变量的定义

如何引入虚拟变量：如果一个变量分成N 组，引入该变量的虚拟变量形式是只能放入N-1个虚拟变量

虚拟变量系数的解释

虚拟变量系数的解释：不同组均值的差（基准组或对照组与处理组） 以下几种模型形式表达的不同含义；

1）t

t t t u D X Y +++=210βββ：截距项不同； 2）t

t t t t u X D X Y +++=210βββ：斜率不同；

3）

t

t t t t t u X D D X Y ++++=3210ββββ：截距项与斜率都不同；

其中D 是二值虚拟变量，X 是连续的变量。 虚拟变量陷阱 虚拟变量的交互作用

习题：2、4、9；C2、C3、C6、C7、C11

第8章 异方差

异方差的后果 异方差稳健标准误 BP 检验

异方差的检验（White检验）

加权最小二乘法

习题：1、2、3、4；C1、C2、C8、C9

Eviews回归结果界面解释表

计量经济学复习题

第1章习题：C1、C2

第2章习题：4、5、6；C2、C3、C4

第3章习题：1、2、6、7、8、10；C2、C5、C6 第4章习题：1、2、3、4、6、7、10、11；C3、C5、C8 第6章习题：1、3、4、7；C2、C3、C5、C9、C12 第7章习题：2、4、9；C2、C3、C6、C7、C11 第8章习题：1、2、3、4；C1、C2、C8、C9

1、判断下列表达式是否正确2469

010

1010101, 1,2,,???, 1,2,,(), 1,2,,(), 1,2,,??(), 1,2,,i i i

i

i i i i i i i i i i y x i n

y

x i n E y x x i n E y x x i n E y x x i n ββββββμββββ=+==+==++==+==+=L L L L L 0101010

101, 1,2,,???, 1,2,,??, 1,2,,???, 1,2,,????, 1,2,,i i i i i i i i i i

i

i

i i

i y x i n y x i n y x i n y x i n

y x i n ββμββμββμβ

βμββμ=++==++==++==++==++=L L L L L

2、给定一元线性回归模型：

t t t X Y μββ++=10 n t ,,2,1Λ=

（1）叙述模型的基本假定；

（2）写出参数0β和1β的最小二乘估计公式； （3）说明满足基本假定的最小二乘估计量的统计性质； （4）写出随机扰动项方差的无偏估计公式。 3、对于多元线性计量经济学模型：

t kt k t t t X X X Y μββββ+++++=Λ33221 n t ，，，Λ21=

（1）该模型的矩阵形式及各矩阵的含义； （2）对应的样本线性回归模型的矩阵形式； （3）模型的最小二乘参数估计量。

4、根据美国1961年第一季度至1977年第二季度的数据，我们得到了如下的咖啡需求函数的回归方程：

D D D P I P t t t t t t t

T Q 321'0097.0157.00961.00089.0ln 1483.0ln 5115.0ln 1647.02789.1?ln ----++-= (-2.14) (1.23) (0.55) (-3.36) (-3.74) (-6.03) (-0.37)

80.02=R

其中，Q=人均咖啡消费量（单位：磅）；P=咖啡的价格（以1967年价格为不变价格）；I=人均可支配收入（单位：千元，以1967年价格为不变价格）；P '

=茶的价格（1/4磅，以1967年价格为不变价格）；T=时间趋势变量（1961年第一季度为1，…，1977年第二季度为66）；D 1=1：第一季度；D 2=1：第二季度；D 3=1：第三季度。 请回答以下问题：

① 模型中P 、I 和P '

的系数的经济含义是什么？

② 咖啡的需求是否很有弹性？ ③ 咖啡和茶是互补品还是替代品？ ④ 你如何解释时间变量T 的系数？ ⑤ 你如何解释模型中虚拟变量的作用？ ⑥ 哪一个虚拟变量在统计上是显著的？ ⑦ 咖啡的需求是否存在季节效应？

5、为研究体重与身高的关系，我们随机抽样调查了51名学生（其中36名男生，15名女生），并得到如下两种回归模型：

h W 5662.506551.232?+-= （5.1）

t=(-5.2066) (8.6246)

h D W

7402.38238.239621.122?++-= (5.2) t=(-2.5884) (4.0149) (5.1613)

其中，W(weight)=体重 （单位：磅）；h(height)=身高 （单位：英寸）

??

?= 0

1

女生男生D

请回答以下问题：

① 你将选择哪一个模型？为什么？

② 如果模型（5.2）确实更好，而你选择了（5.1），你犯了什么错误？ ③ D 的系数说明了什么？

6、简述异方差对下列各项有何影响：（1）OLS 估计量及其方差；（2）置信区间；（3）显著性t 检验和F 检验的使用。(4)预测。

7、假设某研究者基于100组三年级的班级规模（CS ）和平均测试成绩（TestScore ）数据估计的OLS 回归为：

?2520.4 5.82, 0.08,11.5

(20.4) (2.21)

TestScore CS R SER =-?== （1） 若某班级有22个学生，则班级平均测试成绩的回归预测值是多少？ （2） 某班去年有19个学生，而今年有23个学生，则班级平均测试成绩变

化的回归预测值是多少？

（3） 100个班级的样本平均班级规模为21.4，则这100个班级的样本平均

测试成绩是多少？

（4） 100个班级的测试成绩样本标准差是多少？（提示：利用R 2和SER 的

公式）

（5） 求关于CS 的回归斜率系数的95%置信区间。

（6） 计算t 统计量，根据经验法则（t=2）来判断显著性检验的结果。

8、设从总体中抽取一容量为200的20岁男性随机样本，记录他们的身高和体重。得体重对身高的回归为：

·299.41 3.94, 0.81,10.2

(2.15) (0.31)

W eight Height R SER =-+?==

其中体重的单位是英镑，身高的单位是英寸。

（1） 身高为70英寸的人，其体重的回归预测值是多少？65英寸的呢？74

英寸的呢？

（2） 某人发育较晚，一年里蹿高了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和3.94的含义。

（4） 假定不用英镑和英寸度量体重和身高而分别用厘米和千克，则这个新

的厘米-千克回归估计是什么？给出所有结果，包括回归系数估计值，R 2和SER 。

（5） 基于回归方程，能对一个3岁小孩的体重（假设身高1米）作出可靠

预测吗？

9、假设某研究使用250名男性和280名女性工人的工资（Wage ）数据估计出如下OLS 回归：

，Male 12.252.12G E A W ?+=) 2.4SER 06.0R 2==，

（标准误）（0.23）（0.36）

其中WAGE 的单位是美元/小时，Male 为男性=1，女性=0的虚拟变量。用男性和女性的平均收入之差定义工资的性别差距。

（1）性别差距的估计值是多少？

（2）计算截距项和Male 系数的t 统计量，估计出的性别差距统计显著不为0吗？（5%显著水平的t 统计量临界值为1.96）

（3）样本中女性的平均工资是多少？男性的呢？

（4）对本回归的R 2你有什么评论，它告诉了你什么，没有告诉你什么？这个很小的R 2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的数据，但建立了WAGE 对Female 的回归，其中Female 为女性=1，男性=0的变量。由此计算出的回归估计是什么？

2WAGE _______________________,_________Female SER =+?==)

， R

10、基于美国CPS 人口调查1998年的数据得到平均小时收入对性别、教育和其他特征的回归结果，见下表。该数据集是由4000名全年工作的全职工人数据组成的。

其中：AHE=平均小时收入；College=二元变量（大学取1，高中取0）；Female 女性取1，男性取0；Age=年龄（年）；Northeast 居于东北取1，否则为0；Midwest 居于中西取1，否则为0；South 居于南部取1，否则为0；West 居于西部取1，否则取0。

表1：基于2004年CPS 数据得到的平均小时收入对年龄、性别、教育、地区的回归结果因变量：AHE (1) (2) (3) 回归变量 College(X1） 5.46 5.48 5.44

(0.21) (0.21) （0.21） Female(X2) -2.64 -2.62 -2.62

(0.20) (0.20) (0.20) Age(X3) 0.29 0.29

(0.04) (0.04) Northeast(X4) 0.69

(0.30) Midwest(X5) 0.60

(0.28)

R2

（1）计算每个回归的调整R2。

（2）利用表1中列（1）的回归结果回答：大学毕业的工人平均比高中毕业的工人挣得多吗？多多少？这个差距在5%显著性水平下统计显著吗？男性平均比女性挣的多吗？多多少？这个差距在5%显著性水平下统计显著吗？

（3）年龄是收入的重要决定因素吗？请解释。使用适当的统计检验来回答。（4）Sally是29岁女性大学毕业生，Betsy是34岁女性大学毕业生，预测她们的收入。

（5）用列（3）的回归结果回答：地区间平均收入存在显著差距吗？利用适当的假设检验解释你的答案。

（6）为什么在回归中省略了回归变量West？如果加上会怎样。解释3个地区回归变量的系数的经济含义。

(7)Juantia是南部28岁女性大学毕业生，Jennifer是中西部28岁女性大学毕业生，计算她们收入的期望差距

计量经济学补充复习题

一、填空题

1、 计量经济学常用的三类样本数据是_横截面数据__、__时间序列数据__和_面板数据。

2、虚拟解释变量不同的引入方式产生不同的作用。若要描述各种类型的模型在截距水平的差异，则以 加法形式 引入虚拟解释变量；若要反映各种类型的模型的不同相对变化率时，则以 乘法形式 引入虚拟解释变量。

二、选择题

1、参数的估计量β

?具备有效性是指【 】B A Var(β

?)=0 B Var(β?)为最小 C (β

?－)＝0 D (β?－)为最小 2、产量（x ，台）与单位产品成本（y ， 元/台）之间的回归方程为y

?＝356－1.5x ，这说明【 】D

A 产量每增加一台，单位产品成本增加356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356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 x y

10)?(ββ+=中，1β表示【 】B A 当x 增加一个单位时，y 增加1β个单位 B 当x 增加一个单位时，y 平均增加1β个单位 C 当y 增加一个单位时，x 增加1β个单位 D 当y 增加一个单位时，x 平均增加1β个单位

4、以y 表示实际观测值，y ?表示回归估计值，则普通最小二乘法估计参数的准则是使【 D 】

A )?(i i

y

y -∑＝0 B 2)?(i i

y

y

-∑＝0 C

)?(i i

y

y

-∑为最小 D 2)?(i i

y

y

-∑为最小

5、设y 表示实际观测值，y

?表示OLS 回归估计值，则下列哪项成立【 D 】 A y

?=y B y ?=y C y

?=y D y ?=y 6、用普通最小二乘法估计经典线性模型t t t u x y ++=10ββ，则样本回归线通过点【 D 】

A （x ，y ）

B (x ，y ?)

C (x ，y

?) D (x ，y ) 7、判定系数2

R 的取值范围是【 C 】 A 2

R

－1 B 2

R

1 C 0

2

R 1 D －1

2

R 1

8、对于总体平方和TSS 、回归平方和RSS 和残差平方和ESS 的相互关系，正确的是【 B 】 A TSS>RSS+ESS B TSS=RSS+ESS C TSS

=RSS 2

+ESS 2

9、决定系数2

R 是指【 C 】 A 剩余平方和占总离差平方和的比重 B 总离差平方和占回归平方和的比重 C 回归平方和占总离差平方和的比重 D 回归平方和占剩余平方和的比重

10、如果两个经济变量x 与y 间的关系近似地表现为当x 发生一个绝对量变动（x ）时，y 有一个固定地相对量（y/y ）变动，则适宜配合地回归模型是【 B 】 A i i i u x y ++=10ββ B ln i i i u x y ++=10ββ C i i

i u x y ++=1

1

0ββ D ln i i i u x y ++=ln 10ββ 11、下列哪个模型为常数弹性模型【 A 】

A ln i i i u x y ++=ln ln 10ββ

B ln i i i u x y ++=10ln ββ

C i i i u x y ++=ln 10ββ

D i i

i u x y ++=1

1

0ββ

12、模型i i i u x y ++=ln 10ββ中，y 关于x 的弹性为【 C 】 A

i x 1β B i x 1β C i

y 1β

D i y 1β 13、模型ln i i i u x y ++=ln ln 10ββ中，1β的实际含义是【 B 】 A x 关于y 的弹性 B y 关于x 的弹性 C x 关于y 的边际倾向 D y 关于x 的边际倾向 14、当存在异方差现象时，估计模型参数的适当方法是【 A 】 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

15、加权最小二乘法克服异方差的主要原理是通过赋予不同观测点以不同的权数，从而提高估计精度，即【 B 】

A 重视大误差的作用，轻视小误差的作用

B 重视小误差的作用，轻视大误差的作用

C 重视小误差和大误差的作用

D 轻视小误差和大误差的作用

16、容易产生异方差的数据是【 C 】

A 时间序列数据

B 修匀数据

C 横截面数据

D 年度数据

17、设回归模型为i i i u x y +=β，其中var(i u )=2

2i x σ，则的最小二乘估计量为【 C 】

A. 无偏且有效 B 无偏但非有效 C 有偏但有效 D 有偏且非有效 18、如果模型t t t u x b b y ++=10存在序列相关，则【 D 】 A cov （t x ，t u ）=0 B cov （t u ，s u ）=0（t s ）

C cov （t x ，t u ）

0 D cov （t u ，s u ）0（t s ）

19、下列哪种形式的序列相关可用DW 统计量来检验（i v 为具有零均值，常数方差，且不存在序列相关的随机变量）【 A 】

A t t t v u u +=-1ρ

B t t t t v u u u +++=--Λ22

1ρρ

C t t v u ρ=

D Λ++=-12

t t t v v u ρρ

20、DW 的取值范围是【D 】

A －1DW 0

B －1DW 1

C －2DW

2 D 0

DW

4 21、当DW ＝4是时，说明【 D 】

A 不存在序列相关

B 不能判断是否存在一阶自相关

C 存在完全的正的一阶自相关

D 存在完全的负的一阶自相关 22、模型中引入一个无关的解释变量【 C 】 A 对模型参数估计量的性质不产生任何影响 B 导致普通最小二乘估计量有偏 C 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

23、如果方差膨胀因子VIF ＝10，则认为什么问题是严重的【 C 】 A 异方差问题 B 序列相关问题

C 多重共线性问题

D 解释变量与随机项的相关性

24、某商品需求函数为i i i u x b b y ++=10，其中y 为需求量，x 为价格。为了考虑“地区”（农村、城市）和“季节”（春、夏、秋、冬）两个因素的影响，拟引入虚拟变量，则应引入虚拟变量的个数为【 B 】

A 2

B 4

C 5

D 6

25、根据样本资料建立某消费函数如下：t C ?=100.50+55.35t D +0.45t x ，其中C 为消费，x 为收入，虚拟变量D ＝农村家庭城镇家庭?

??01，所有参数均检验显著，则城镇家庭的消费函数为【A 】

A t C ?=155.85+0.45t x

B t

C ?=100.50+0.45t x C t C ?=100.50+55.35t x

D t

C ?=100.95+55.35t x 26、假设某需求函数为i i i u x b b y ++=10，为了考虑“季节”因素（春、夏、秋、冬四个不同的状态），引入4个虚拟变量形式形成截距变动模型，则模型的【

D 】 A 参数估计量将达到最大精度 B 参数估计量是有偏估计量

计量经济学模拟试题一答案

计量经济学模拟试题答案 一、单项选择题：本大题共10个小题，每小题2分，共20分。 1、回归分析中使用的距离是点到直线的垂直坐标距离。最小二乘准则是指（D ）。 A 、使 () ∑=-n t t t Y Y 1 ?达到最小值 B 、使∑=-n t t t Y Y 1 ?达到最小值 C 、使t t Y Y ?max -达到最小值 D 、使() 2 1 ?∑=-n t t t Y Y 达到最小值 2、为了研究制造业设备利用率和通货膨胀之间的关系，做以下回归：Y=b 0+b 1X ，Y ：通胀率，X ：制造业设备利用率，输入数据，回归结果如下：（C ） Y=-70.85 +0.888X ，各系数t 值分别为5.89，5.90。那么以下说法错误的是： A 、先验的，预期X 的符号为正。 B 、回归得到的斜率的显著不为零 C 、回归得到的斜率显著不为1 D.、依据理论，X 和Y 应当正相关 3、.容易产生异方差的数据为(C ) A.时序数据 B.修匀数据 C.横截面数据 D.年度数据 4、在多元线性回归分析中，调整的判定系数2R 与一般判定系数2R 之间（ A ）。 A 、2R ≤2R B 、2R ≥2R B 、2R 只能大于零 D 、2R 恒为负 5、Goldfeld —Quandt 检验法可用于检验( B )。 A 复杂异方差性 B.递增异方差性 C.序列相关 D.设定误差 6、已知三元线性回归模型估计的残差平方和为8002=∑t e ，估计用样本容量为24=n ， 则随机误差项t u 的方差估计量2 S 为(B )。 A 、33.33 B 、 40 C 、 38.09 D 、36.36 7、在给定的显著性水平之下，若DW 统计量的下和上临界值分别为L d 和u d ,则当 L d

计量经济学1

计量经济学： 是以经济理论为指导，以经济事实为依据，以数学、统计学为方法，以计量经济模型的建立和应用为核心，对经济关系与经济活动数量规律进行研究的一门应用型经济学科。 计量经济四个要素：经济变量（x ，y ）、参数（β）、误差项（u ）及方程的形式f （·） 利用方差分解表计算F 统计量的过程 完全多重共线性如果存在某解释变量是其他解释变量的线性组合，则称为存在完全多重共线性 近似（不完全）多重共线性若解释变量之间无准确的或完全的线性相关关系，但它们之间存在高度的线性相关性，称模型存在近似（不完全）多重共线性。 Y=X β+u 在多元线性回归模型中，回归系数 表示：在其它解释变量不变的条件下，第j 个解释变量的单位变动对被解释变量平均值的影响。u 是随机误差项。 多重共线性的判断：“经典”判断法多重共线性的“经典”特征是R2较高，方程的F 检验高度显著但参数t 检验显著的不多，如果一个回归分析结果中存在这一特征，则应考虑其是否存在多重共线性的问题。 方差扩大因子法（1-Rj 方）为自变量Xj 的容忍度（Tolerance ），其倒数称为方差扩大因子 经验表明，当VIFj ≥10时，自变量xj 与其它自变量之间的多重共线性程度就非常大了，以至于足以影响到OLSE 的稳定性（方差增大）。 双对数函数模型：βj 称为偏弹性系数。它度量了在其他变量不变的条件下，被解释变量y 对于解释变量Xi 的弹性系数。 对样本回归方程解释如下：斜率系数0.3397表示产出对劳动投入的弹性，即表明在资本投入保持不变的条件下，劳 动投入每增加一个百分点，平均产出将增加0.3397个百分点。同样地，在劳动投入保持不变的条件下，资本投入每增加一个百分点，产出将平均增加0.8419个百分点。两个弹性系数相加为规模报酬系数，其数值大于1，表明该市经济的特征很可能是规模报酬递增的（如果数值等于1，属于规模报酬不变；小于1，则属于规模报酬递减）。根据单边检验的结果，这两个系数各自均是统计显著的（这是用单边检验，即 ，因为我们预期劳动力和资本对产出影响都是正向的），模型的F 值也是高度显著的（因为prob=0.0000），因此能够拒绝零假设：劳动力与资本对产出无影响。R2值为0.995，表明劳动力和资本（对数）的变动解释了大约99.5%的产出（对数）的变动，说明了模型很好地拟合了样本数据。 误差项一阶自相关的DW 检验DW 值越接近于2，ut 的自相关性越小；DW 值越接近于零， ut 正自相关程度越高；DW 值越接近于4， ut 负自相关程度越高 DW 检验的准则如下：⑴当DW

(4－ dL)时,拒绝原假设 H0:ρ=0 ；接受备择假设H1:ρ≠0，ut 存在一阶负自相关。⑶当dU

计量经济学重点知识整理

计量经济学重点知识整理 1一般性定义 计量经济学是以经济理论和经济数据的事实为依据,运用数学和统计学的方法,通过建立数学模型来研究经济数量关系和规律的一门经济学科。 研究的主体（出发点、归宿、核心）: 经济现象及数量变化规律 研究的工具（手段）: 模型数学和统计方法 必须明确: 方法手段要服从研究对象的本质特征（与数学不同),方法是为经济问题服务 2注意:计量经济研究的三个方面 理论：即说明所研究对象经济行为的经济理论——计量经济研究的基础 数据:对所研究对象经济行为观测所得到的信息——计量经济研究的原料或依据 方法：模型的方法与估计、检验、分析的方法——计量经济研究的工具与手段 三者缺一不可 3计量经济学的学科类型 ●理论计量经济学 研究经济计量的理论和方法 ●应用计量经济学：应用计量经济方法研究某些领域的具体经济问题 4区别: ●经济理论重在定性分析,并不对经济关系提供数量上的具体度量 ●计量经济学对经济关系要作出定量的估计,对经济理论提出经验的内容 5计量经济学与经济统计学的关系 联系: ●经济统计侧重于对社会经济现象的描述性计量 ●经济统计提供的数据是计量经济学据以估计参数、验证经济理论的基本依据 ●经济现象不能作实验，只能被动地观测客观经济现象变动的既成事实，只能依赖于经济统计数据 6计量经济学与数理统计学的关系 联系: ●数理统计学是计量经济学的方法论基础 区别： ●数理统计学是在标准假定条件下抽象地研究一 般的随机变量的统计规律性; ●计量经济学是从经济模型出发，研究模型参数 的估计和推断,参数有特定的经济意义,标准 假定条件经常不能满足，需要建立一些专门的 经济计量方法 ３、计量经济学的特点：

计量经济学复习要点1

计量经济学复习要点 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，其他条件不变的概念 习题：C1、C2 第2章 简单线性回归 回归分析的基本概念，常用术语 现代意义的回归是一个被解释变量对若干个解释变量依存关系的研究，回归的实质是由固定的解释变量去估计被解释变量的平均值。 简单线性回归模型是只有一个解释变量的线性回归模型。 回归中的四个重要概念 1. 总体回归模型（Population Regression Model ，PRM) t t t u x y ++=10ββ--代表了总体变量间的真实关系。 2. 总体回归函数（Population Regression Function ，PRF ） t t x y E 10)(ββ+=--代表了总体变量间的依存规律。 3. 样本回归函数（Sample Regression Function ，SRF ） t t t e x y ++=10??ββ--代表了样本显示的变量关系。 4. 样本回归模型（Sample Regression Model ，SRM ） t t x y 10???ββ+=---代表了样本显示的变量依存规律。 总体回归模型与样本回归模型的主要区别是：①描述的对象不同。总体回归模型描述总体 中变量y 与x 的相互关系，而样本回归模型描述所关的样本中变量y 与x 的相互关系。②建立模型的依据不同。总体回归模型是依据总体全部观测资料建立的，样本回归模型是依据样本观测资料建立的。③模型性质不同。总体回归模型不是随机模型，而样本回归模型是一个随机模型，它随样本的改变而改变。 总体回归模型与样本回归模型的联系是：样本回归模型是总体回归模型的一个估计式，之所以建立样本回归模型，目的是用来估计总体回归模型。 线性回归的含义 线性：被解释变量是关于参数的线性函数（可以不是解释变量的线性函数） 线性回归模型的基本假设 简单线性回归的基本假定：对模型和变量的假定、对随机扰动项u 的假定（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的原则是以“残差平方和最小”。

计量经济学期末考试题库完整版)及答案

计量经济学题库、单项选择题（每小题1分） 1．计量经济学是下列哪门学科的分支学科（C）。 A．统计学B．数学C．经济学D．数理统计学 2．计量经济学成为一门独立学科的标志是（B）。 A．1930年世界计量经济学会成立B．1933年《计量经济学》会刊出版 C．1969年诺贝尔经济学奖设立D．1926年计量经济学（Economics）一词构造出来 3．外生变量和滞后变量统称为（D）。 A．控制变量B．解释变量C．被解释变量D．前定变量4．横截面数据是指（A）。 A．同一时点上不同统计单位相同统计指标组成的数据B．同一时点上相同统计单位相同统计指标组成的数据 C．同一时点上相同统计单位不同统计指标组成的数据D．同一时点上不同统计单位不同统计指标组成的数据 5．同一统计指标，同一统计单位按时间顺序记录形成的数据列是（C）。 A．时期数据B．混合数据C．时间序列数据D．横截面数据6．在计量经济模型中，由模型系统内部因素决定，表现为具有一定的概率分布的随机变量，其数值受模型中其他变量影响的变量是（ B ）。 A．内生变量B．外生变量C．滞后变量D．前定变量7．描述微观主体经济活动中的变量关系的计量经济模型是（A ）。 A．微观计量经济模型B．宏观计量经济模型C．理论计量经济模型D．应用计量经济模型 8．经济计量模型的被解释变量一定是（ C ）。 A．控制变量B．政策变量C．内生变量D．外生变量9．下面属于横截面数据的是（ D ）。

A．1991－2003年各年某地区20个乡镇企业的平均工业产值 B．1991－2003年各年某地区20个乡镇企业各镇的工业产值 C．某年某地区20个乡镇工业产值的合计数D．某年某地区20个乡镇各镇的工业产值 10．经济计量分析工作的基本步骤是（ A ）。 A．设定理论模型→收集样本资料→估计模型参数→检验模型B．设定模型→估计参数→检验模型→应用模型 C．个体设计→总体估计→估计模型→应用模型D．确定模型导向→确定变量及方程式→估计模型→应用模型 11．将内生变量的前期值作解释变量，这样的变量称为（ D ）。 A．虚拟变量B．控制变量C．政策变量D．滞后变量 12．（ B ）是具有一定概率分布的随机变量，它的数值由模型本身决定。 A．外生变量B．内生变量C．前定变量D．滞后变量 13．同一统计指标按时间顺序记录的数据列称为（ B ）。 A．横截面数据B．时间序列数据C．修匀数据D．原始数据 14．计量经济模型的基本应用领域有（ A ）。 A．结构分析、经济预测、政策评价B．弹性分析、乘数分析、政策模拟 C．消费需求分析、生产技术分析、D．季度分析、年度分析、中长期分析 15．变量之间的关系可以分为两大类，它们是（ A ）。 A．函数关系与相关关系B．线性相关关系和非线性相关关系 C．正相关关系和负相关关系D．简单相关关系和复杂相关关系 16．相关关系是指（ D ）。 A．变量间的非独立关系B．变量间的因果关系C．变量间的函数关系D．变量间不确定性

1什么是计量经济学

1什么是计量经济学? 计量经济学是以一定的经济理论和统计资料为基础，运用数学、统计学方法与电脑技术，以建立经济计量模型为主要手段，定量分析研究具有随机性特性的经济变量关系的一门经济学学科。主要内容包括理论计量经济学和应用经济计量学。 2计量经济学分析问题的一般步骤？ 设计理论模型，包括模型中变量及模型形式的确定。收集样本数据。估计参数。对模型进行检验，包括经济意义的检验，模型参数的检验，模型假定条件的检验等 3现实数据包括哪几种类型？ 横截面数据时间序列数据集合数据 4回归分析的含义？ 回归分析是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。回归分析是应用极其广泛的数据分析方法之一。它基于观测数据建立变量间适当的依赖关系，以分析数据内在规律，并可用于预报、控制等问题。 5回归分析和相关分析的区别？ 相关分析中两组变量的地位是平等的，不能说一个是因，另外一个是果。或者他们只是跟另外第三个变量存在因果关系。而回归分析可以定量地得到两个变量之间的关系，其中一个可以看作是因，另一个看作是果。两者位置一般不能互换。 6线性回归和线性分析 8最小二乘法原则：最小二乘法的基本原则是各观察点距直线的纵向距离的平方和最小.这里的“二乘”指的是用平方来度量观测点与估计点的远近,“最小”指的是参数的估计值要保证各个观测点与估计点的距离的平方和达到最小. 9经典线性回归模型的基本假设：1、模型对参数为线性2、重复抽样中X是固定的或非随机的3、干扰项的均值为零4、u的方差相等5、各个干扰项之间无自相关6、无多重共线性,即解释变量间没有完全线性关系7、u和X不相关8、X要有变异性9、模型设定正确 10最小二乘估计量的统计性质？ 1.线性特性。 2.无偏性。 3.有效性 4.渐近无偏性 5.一致性 6.渐近有效性 17什么是多重共线性？ 对于多元性回归模型，如果某两个或多个解释变量间出现相关性，则称为多重共线性 18多重共线性诊断方法？ 1）对两个解释变量的模型，采用简单相关系数法 求出X1和X2的简单相关系数r，若|r|接近1，则说明两变量间存在较强的多重共 线性。 （2）对多个解释变量的模型，采用综合统计检验法 若在OLS下，模型的与F值较大，但各参数估计值的t检验值较少，说明各解释变量对Y的联合线性作用显著，但各解释变量间存在共线性而使得它们对Y的独立作用不能分辨，故t检验不显著。 20虚拟变量引入的原则是什么？虚拟变量的个数按以下原则确定：每一定性变量所需的虚拟变量个数要比该定性变量的类别少1，即如果有m个定性变量，只在模型中引入m-1个虚拟变量

《计量经济学》复习重点及答案

各位同学：请大家按照这个复习重点进行认真复习，考试时请大家带上计算器，平时成绩占30%，期末占70%。 考试题型： 一、名词解释题(每小题4分，共20分) 计量经济学：一门由经济学、统计学和数学结合而成的交叉学科. 经济学提供理论基础,统计学提供资料依据,数学提供研究方法 总体回归函数：被解释变量的均值同一个或者多个解释变量之间的关系 样本回归函数：是总体回归函数的近似 OLS 估计量 ：以残差平方和最小的原则对回归模型中的系数进行估计的方法。普通最小二乘法估计量 OLS 估计量可以由观测值计算 OLS 估计量是点估计量 一旦从样本数据取得OLS 估计值，就可以画出样本回归线 BLUE 估计量、BLUE ：最优线性无偏估计量, 其估计量是无偏估计量，且在所有的无偏估计量中其方差最小。 拟合优度、衡量了解释变量能解释的离差占被解释变量的百分比。 拟合优度R 2(被解释部分在总平方和(SST)中所占的比例) 虚拟变量陷阱、 带有截距项的回归模型，如果有m 个定性变量，只能引入m-1个虚拟变量。如果引入了m 个，就将陷入虚拟变量陷阱。既模型中存在完全共线性，使得模型无法估计 方差分析模型、解释变量仅包含定性变量或虚拟变量的模型。 协方差分析模型、回归模型中的解释变量有些是定性的有些是定量的。 多重共线性 多重共线性是指解释变量之间存在完全的线性关系或近似的线性关系. 分为完全多重共线性和不完全多重共线性 ??)X |E(Y ?) )X |E(Y ( ??? :SRF 2211i 21i 21的估计量。是的估计量；是的估计量；是其中相对于ββββββββi i i i Y X X Y +=+=∑∑==2 22?i i y y TSS ESS R

计量经济学复习笔记要点(达莫达尔版)

1、什么是计量经济学？ 计量经济学（Econometrics） 意为“经济测量”，它是利用经济理论、数学、统计推断等工具，对经济现象进行分析的一门社会科学。 区别与联系经济理论 计量经济学vs {数理经济学 统计学 2、计量经济学的传统方法论 Step1 理论或假说的陈述经典步骤 →分析经济问题的八个经典步骤 Step5 计量模型的参数估计 Step6 检验模型设定是否正确 Step7 假设检验（检验来自模型的假说） Step8 预测或控制 ◆关于数据 1、数据分类 （1）时间序列数据（Time Series Data）： 对一个变量在不同时间取值的一组观测结果。如每年、每月、每季度等 （2）横截面数据（Cross Section Data）： 对一个变量在同一个时间点上搜集的数据。如同一年的分国别、分省、分厂家数据 （3）混合数据（Pooled Data）： 时序和横截面的混合数据，既有分时，每一时点的观察对象又有不同(多个横截面单元) 广泛运用的一类特殊的混合数据——面板数据/综列数据/合成数据（Panel Data）： 在时间轴上对相同的横截面单元跟踪调查得到的数据。如每年对各省GDP的报告。 2、研究结果永远不可能比数据的质量更好 观测误差、近似进位计量、高度加总、选择性偏误 3、数据来源： 网站、统计年鉴、商业数据库等 （1）统计局、央行、证券交易所、世行、IMF等官方网站 （2）图书馆（纸质、电子版年鉴） （3）商业数据库 ◆两个例子 例1：凯恩斯消费理论 ①人们倾向于随他们收入的增加而增加消费，但消费的增加不如收入的增加那么多。 ②C=a+bI →确定性关系 ③Y=β1+β2X+μ→μ为扰动项，非确定性关系 ④搜集80～91年美国消费及收入数据 ⑤估计参数： 解释：平均而言，收入↑1美元，消费↑72美分 ⑥检验模型设定的正确性：是否应当加入别的可能影响消费额的变量，如就业等。

计量经济学模拟试题及答案

模拟试题一 一、单项选择题 1．一元线性样本回归直线可以表示为（） A．B. C.D. 2．如果回归模型中的随机误差存在异方差性，则参数的普通最小二乘估计量是（） A．无偏的，但方差不是最小的 B.有偏的，且方差不少最小C．无偏的，且方差最小D.有偏的，但方差仍最小 3．如果一个回归模型中包含截距项，对一个具有k个特征的质的因素需要引入（）个虚拟变量 A．（k-2） B.(k-1)C.kD.K+1 4．如果联立方程模型中某结构方程包含了模型系统中所有的变量，则这个方程是（） A．恰好识别的 B．不可识别的C．过渡识别的D．不确定

5．平稳时间序列的均值和方差是固定不变的，自协方差只与（）有关 A．所考察的两期间隔xxB．与时间序列的上升趋势C．与时间序列的下降趋势D．与时间的变化 6．对于某样本回归模型，已求得DW统计量的值为1，则模型残差的自相关系数近似等于（） A．0B．．-0.5D．1 7．对于自适应预期模型，估计参数应采取的方法为（）A．普通最小二乘法 B．甲醛最小二乘法 C．工具变量法D．xx差分法 8．如果同阶单整变量的线性组合是平稳时间序列，则这些变量之间的关系就是（） A．协整关系B．完全线性关系 C．伪回归关系 D．短期均衡关系

9．在经济数学模型中，依据经济法规认为确定的参数，如税率、利息率等，称为（） A．定义参数B．制度参数C．内生参数D．短期均衡关系 10．当某商品的价格下降时，如果其某需求量的增加幅度稍大雨价格的下降幅度，则该商品的需求（） A．缺乏弹性B．富有弹性C．完全无弹性D．完全有弹性 二、多项选择题 1.在经济计量学中，根据建立模型的目的不同，将宏观经济计量模型分为（） A．经济预测模型B．经够分析模型 C．政策分析模型D．专门模型 E.发达市场经济国家模型 2.设k为回归模型中参数的个数，F统计量表示为（） A．B．C．D．E.

计量经济学1

计量经济学试题 一、单项选择题(本大题共25小题，每小题1分，共25分) 在每小题列出的四个备选项中只有一个是符合题目要求的。请将其代码填写在题后的括号内。错选、多选或未选均无分。 1．经济计量分析工作的研究对象是（） A．经济理论 B．经济数学方法 C．经济数学模型 D．社会经济系统 2．在双对数线性模型lnY i=lnβ0+β1lnX i+u i中,β1的含义是（） A．Y关于X的增长量 B．Y关于X的发展速度 C．Y关于X的边际倾向 D．Y关于X的弹性 3．在二元线性回归模型：中，表示（） A．当X2不变、X1变动一个单位时，Y的平均变动 B．当X1不变、X2变动一个单位时，Y的平均变动 C．当X1和X2都保持不变时， Y的平均变动 D．当X1和X2都变动一个单位时， Y的平均变动 4．如果线性回归模型的随机误差项存在异方差，则参数的普通最小二乘估计量是（） A．无偏的，但方差不是最小的 B．有偏的，且方差不是最小的C．无偏的，且方差最小 D．有偏的，但方差仍为最小 5．DW检验法适用于检验（） A．异方差 B．序列相关 C．多重共线性 D．设定误差 6．如果X为随机解释变量，X i与随机误差项u i相关，即有Cov(X i， u i)≠0，则普通最小二乘估计是（） A．有偏的、一致的 B．有偏的、非一致的 C．无偏的、一致的 D．无偏的、非一致的 7．设某商品需求模型为Y t=β0+β1X t+ u t，其中Y是商品的需求量，X是商品价格，为了考虑全年4个季节变动的影响，假设模型中引入了4个虚拟变量，则会产生的问题为（） A．异方差性 B．序列相关 C．不完全的多重共线性 D．完全的多重共线性

计量经济学知识点(超全版)

1 .经济变量：经济变量是用来描述经济因素数量水平的指标。（3分） 2. 解释变量：是用来解释作为研究对象的变量（即因变量）为什么变动、如何变动的变量。（2分）它对因变量的变动做出解释，表现为方程所描述的因果关系中的因”。1 分） 3. 被解释变量：是作为研究对象的变量。（1分）它的变动是由解释变量做出解释的，表现为方程所描述的因果关系的果。（2分） 4. 内生变量：是由模型系统内部因素所决定的变量，（2分）表现为具有一定概率分布的随机变量，是模型求解的结果。（1分） 5. 外生变量：是由模型系统之外的因素决定的变量，表现为非随机变量。（2分）它影响模型中的内生变量，其数值在模型求解之前就已经确定。（1分） 6?滞后变量：是滞后内生变量和滞后外生变量的合称，（1分）前期的内生变量称为滞后 内生变量；（1分）前期的外生变量称为滞后外生变量。（1分） 7.前定变量：通常将外生变量和滞后变量合称为前定变量，（1分）即是在模型求解以前 已经确定或需要确定的变量。（2分） &控制变量：在计量经济模型中人为设置的反映政策要求、决策者意愿、经济系统运行条 件和状态等方面的变量，（2分）它一般属于外生变量。（1分） 9?计量经济模型：为了研究分析某个系统中经济变量之间的数量关系而采用的随机代数模 型，（2分）是以数学形式对客观经济现象所作的描述和概括。（1分） 10 .函数关系：如果一个变量y的取值可以通过另一个变量或另一组变量以某种形式惟一

地、精确地确定，则y与这个变量或这组变量之间的关系就是函数关系。（3分） 11 .相关关系：如果一个变量y的取值受另一个变量或另一组变量的影响，但并不由它们 惟一确定，则y与这个变量或这组变量之间的关系就是相关关系。（3分） 12 .最小二乘法：用使估计的剩余平方和最小的原则确定样本回归函数的方法，称为最小 二乘法。（3分） 13 .高斯-马尔可夫定理：在古典假定条件下，OLS估计量是模型参数的最佳线性无偏估计量，这一结论即是高斯—马尔可夫定理。（3分） 14 ?总变差（总离差平方和）：在回归模型中，被解释变量的观测值与其均值的离差平方 和。（3分） 15 ?回归变差（回归平方和）：在回归模型中，因变量的估计值与其均值的离差平方和，（2分）也就是由解释变量解释的变差。（1分） 16 ?剩余变差（残差平方和）：在回归模型中，因变量的观测值与估计值之差的平方和，（2分）是不能由解释变量所解释的部分变差。（1分） 17 ?估计标准误差：在回归模型中，随机误差项方差的估计量的平方根。（3分） 18 .样本决定系数：回归平方和在总变差中所占的比重。（3分） 19 ?点预测：给定自变量的某一个值时，利用样本回归方程求出相应的样本拟合值,以此 作为因变量实际值和其均值的估计值。（3分） 20 ?拟合优度：样本回归直线与样本观测数据之间的拟合程度。（3分） 21 ?残差：样本回归方程的拟合值与观测值的误差称为回归残差。（3分） 22 ?显著性检验：利用样本结果，来证实一个虚拟假设的真伪的一种检验程序。（3分） 23 ?回归变差：简称ESS表示由回归直线（即解释变量）所解释的部分（2分），表示x 对y的线

计量经济学期末考试试题 是模拟试卷

练习题一 一、单选题（15小题，每题2分，共30分） 1.有关经济计量模型的描述正确的为( ) A.经济计量模型揭示经济活动中各个因素之间的定性关系 B.经济计量模型揭示经济活动中各个因素之间的定量关系，用确定性的数学方程加以描述 C.经济计量模型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 D.经济计量模型揭示经济活动中各个因素之间的定性关系，用随机性的数学方程加以描述 2.在X 与Y 的相关分析中( ) A.X 是随机变量，Y 是非随机变量 B.Y 是随机变量，X 是非随机变量 C.X 和Y 都是随机变量 D.X 和Y 均为非随机变量 3.对于利用普通最小二乘法得到的样本回归直线，下面说法中错误的是( ) A. 0i e =∑ B.0i i e X =∑ C. 0i i eY ≠∑ D.?i i Y Y =∑∑ 4.在一元回归模型中，回归系数2β通过了显著性t 检验，表示( ) A.20β= B.2?0β≠ C.20β=,2?0β≠ D.22 ?0,0ββ≠= 5．如果X 为随机解释变量，X i 与随机误差项u i 相关，即有Cov(X i ，u i )≠0，则普通最小二乘估计β?是（ ） A ．有偏的、一致的 B ．有偏的、非一致的 C ．无偏的、一致的 D ．无偏的、非一致的 6.有关调整后的判定系数2 R 与判定系数2 R 之间的关系叙述正确的是（ ） A.2R 与2 R 均非负 B.模型中包含的解释个数越多，2R 与2 R 就相差越小 C.只要模型中包括截距项在内的参数的个数大于1，则2 2 R R < D.2 R 有可能大于2 R 7.如果回归模型中解释变量之间存在完全的多重共线性，则最小二乘估计量( ) A ．不确定，方差无限大 B.确定，方差无限大 C ．不确定，方差最小 D.确定，方差最小 8.逐步回归法既检验又修正了（ ） A ．异方差性 B.自相关性 C ．随机解释变量 D.多重共线性 9．如果线性回归模型的随机误差项存在异方差，则参数的普通最小二乘估计量是（ ） A ．无偏的，但方差不是最小的 B ．有偏的，且方差不是最小的 C ．无偏的，且方差最小 D ．有偏的，但方差仍为最小 10.如果dL

计量经济学1

计量经济学 1、一元线性回归模型：建立两个变量的数学模型：Yi=β?＋β?Xi ＋μi ，Yi 为被解释变量。 Xi 为解释变量。μi 为随机误差项（随机扰动项或随机项、误差项）。β?，β?为回归系数（待 定系数、待定参数）,这样的模型含有一个解释变量，而且变量之间的关系又是线性的，所 以上式称为一元线性回归模型。 2、线性回归模型的基本假设：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μi 具有零均值、同方差和不序列相关性：E(μi )=0 i=1,2, …,n 。 Var(μi )= δu2 i=1,2, …,n 。Cov(μi ,μj)=0，i≠j i,j= 1,2, …n,假设3、随机误差项μi 与解释变量X 之间不相关：Cov(Xi,μi)=0 i=1,2, …,n,假设4、μi 服从零均值、同方差、零协方差 的正态分布: μi -N(0,δu2)i=1,2, …,n 。注意：1、如果假设1、2满足，则假设3也满足;2、如 果假设4满足，则假设2也满足。 3、普通最小二乘法（OLS ）：为了研究总体回归模型中变量X 和Y 之间的线性关系，需要求 一条拟合直线，一条好的拟合直线应该是使残差平方和达到最小，以此为准则，确定X 与Y 之间的线性关系。 4、回归系数：β?=1／n ﹙∑Yi -β?∑Xi ﹚,β?=n∑XiYi -∑Xi∑Yi ／n∑Xi2-﹙∑Xi ﹚2 5、常用结果：1、∑ei=0即残差项ei 的均值为0，2、∑eiXi=0即残差项ei 与解释变量Xi 不 相关。3、样本回归方程可以写成Yi o-ˉYˉ=β?（Xi-ˉXˉ）即样本回归直线过点（ˉXˉ, ˉYˉ） 4、ˉYi oˉ=ˉYˉ即被解释变量的样本平均值等于其估计值的平均值 6、样本可决系数：对样本回归直线与样本观测值之间拟合程度的检验。样本观测值距回归 曲线越近，拟合优度越好，X 对Y 的解释程度越强。TSS=∑（Yi- ˉYˉ）2,RSS=∑（Yi o-ˉYˉ） 2,ESS=∑（Yi- Yi o）2其中TSS 为总离差平方和，RSS 为回归平方和（为样本回归线解释的 部分），ESS 为残差平方和（样本回归线不解释的部）R2=RSS ／TSS=1-∑ei2／∑yi2=β?2∑xi2 ／∑yi=(∑xiyi) 2／∑xi2∑yi2，可决系数的取值范围：[0，1]，R2越接近1，说明实际观测点离 样本线越近，拟合优度越高。 7、样本相关系数：R=∑xiyi ／（∑xi2∑yi2）? 检验相关系数的t 统计量t=R(n-2) ?／(1-R 2)?～ t(n-2) 8、置信区间：β?～N （β·, δu2∑Xi2／n∑xi 2）, β?～﹙βo, δu2／∑xi2﹚令δu2=∑ei2／n-2，t=β?-βo ／δβ?～t(n-2)，＝＝≥βo∈[β?-tα／2δβ?,β?+tα／2δβ?],β·∈[β?-tα／2δβ?,β?+tα／2δβ?] 9、回归系数估计值的显著性检验-t 检验：t=β?-βo／δβ?～t(n-2),提出假设H0：βo=0，H1： βo≠0 计算t=β2／δβ?，然后比较t 与tα／2(n-2)的大小 10、一元线性回归方程的预测：（1）点预测。将X 的一个特定值 代入样本回归方程，计算得出的 就是 的点预测 （2）区间预测。是求出 的点预测值 之后在一定置信度下求 落在以 为中心的的一个区间，从而可以分析 与 的接近程度，分析结果的可靠性。（1）单个值的预测区间Var(e o)=se 2[1+1／n+( - ) 2／∑xi 2],t= - ／δ(e o) ～t(n-2), ∈[ -t α／2δ(e o), + t α／2δ(e o) ]（2）均值的预测区间Var(δ0)= se 2[1／n+( - )2／∑xi 2],,t=E( )- ／δ0～t(n-2), E( ) ∈[ - t α／2δ0， + t α／2δ0] 11、回归系数的经济意义：β?表示边际倾向，表示Xi 每增加或减少一单位，Yi 便增加或 减少β?个单位，β?是样本回归线在y 轴的截距，表示Yi 不受Xi 影响的情况下自发产生的 行为。 12、多元线性回归模型的基本假定：1、E （ui ）=0,即随机误差项是一个期望值或平均值为 零的随机变量。2、var(ui)=E(ui 2) =δ2即对于解释变量X1、X2、·····Xk 的所有观测值， 随机误差项有相同的方差3、cov(ui,uj)=E(uiuj)=0即随机误差项彼此之间不相关。4、 cov(Xij,uj)=0即解释变量X1、X2、····Xk 是确定性变量，不是随机变量，与随机误差项彼 X 0 Y ?0Y 0Y 0Y ?0Y 0Y ?0Y ?0Y 0X 0X Y 0Y ?0Y 0Y ?0Y ?0X 0X Y 0Y ?0 Y 0Y ?0Y ?0

计量经济学要点

第一章 导论 1、什么是计量经济学模型？它有哪些要素？要素的内容是什么？ 计量经济模型就是经济变量之间所存在的随机关系的一种数学表达式，其一般形式为： 模型由经济变量（x,y ），随机误差项（u ），参数（β）和方程的形式 f (?)等四个要素构成。 经济变量（x,y ）——用于描述经济活动水平的各种量，是经济计量建模的基础 随机误差项（u ）——表示模型中尚未包含的影响 因素对因变量的影响，一般假定其满足一定条件。 参数（β）——是模型中表示变量之间 数量关系的系数， 具体说明解释变量对解释变量的影响程度。 方程的形式 f (?) ——是将计量经济模型的三个要素联系 在一起的数学表达式，分为线性模型和非线性模型。 2、经典计量经济学模型的建模步骤及主要内容是什么？ 经典计量建模可分为四个连续的阶段：模型设定，参数估计，模型检验，模型应用。模型设定阶段需研究有关经济理论并确定变量以及函数形式，进行样本数据的收集与整理；模型的参数估计阶段要用到统计推断、回归分析方法，经常需要借助于统计软件的帮助得到参数的估计结果，参数一经确定，模型中各变量之间的关系就确定了，模型也就随之确定了。参数估计的主要方法有最小平方法（OLS ）及其拓展形式（GLS 、WLS 、2StageLS 等）、最大似然估计法、数值计算法等；模型检验包括经济意义检验、统计检验、计量经济检验；模型可应用于验证与发展经济理论、结构分析、经济预测、政策评价等方面。 3、数据及数据类型 变量的具体取值称为数据(Data)。数据是经济计量分析的原材料，根据形式不同，数据分为时间序列数据、横截面数据和合并数据。 1.时间序列数据（Time series data ）是按时间顺序排列而成的数据。 2.截面数据（Cross sectional data ）又称横断面数据，是指在同一时间，不同统计单位的相同统计指标组成的数据列。 3.合并数据（Pooled data ）是指既有时间序列数据又有横截面数据。 4、试题举例 1、在同一时间不同统计单位的相同统计指标组成的数据列，是（ ）。 A 、 原始数据 B 、 合并数据 C 、 时间序列数据 D 、 横截面数据 2、既有时间序列数据又有横截面数据的数据是( )。 A 、 原始数据 B 、时间序列数据 C 、合并数据 D 、 截面数据 第二章 一元线性回归 一、主要内容： 1为什么计量经济学模型的理论方程中必须包含随机干扰项？（或：随机误差项包含哪些内容？） 在总体回归函数中引进随机扰动项，主要有以下几方面的原因： (,,) y f x u β=

计量经济学模拟考试题(第2套)附答案

第二套 一、单项选择题 1、把反映某一总体特征的同一指标的数据，按一定的时间顺序和时间间隔排列起来，这样的数据称为（ ） A. 横截面数据 B. 时间序列数据 C. 修匀数据 D. 原始数据 2、多元线性回归分析中，调整后的可决系数2R 与可决系数2R 之间的关系（ ） A. k n n R R ----=1) 1(122 B. 2R ≥2R C. 02>R D. 1) 1(122----=n k n R R 3、半对数模型i i LnX Y μββ++=10中，参数1β的含义是（ ） A. Y 关于X 的弹性 B. X 的绝对量变动，引起Y 的绝对量变动 C. Y 关于X 的边际变动 D. X 的相对变动，引起Y 的期望值绝对量变动 4、已知五元线性回归模型估计的残差平方和为8002 =∑t e ，样本容量为46，则随机 误差项t u 的方差估计量2 ?σ 为( ) A. B. 40 C. D. 20 5、线设OLS 法得到的样本回归直线为i i i e X Y ++=21??ββ ，以下说法A 不正确的是( ) A ．0=∑i e B ．0),(≠i i e X COV C ．Y Y =? D ．),(Y X 在回归直线上 6、Goldfeld-Quandt 检验法可用于检验( ) A.异方差性 B.多重共线性 C.序列相关 D.设定误差 7、用于检验序列相关的DW 统计量的取值范围是( ) A. 0≤DW ≤1 B.－1≤DW ≤1

C. －2≤DW ≤2 ≤DW ≤4 8、对联立方程组模型估计的方法主要有两类，即（ ） A. 单一方程估计法和系统估计法 B. 间接最小二乘法和系统估计法 C. 单一方程估计法和二阶段最小二乘法 D. 工具变量法和间接最小二乘法 9、在模型t t t t u X X Y +++=33221βββ的回归分析结果报告中，有 23.263489=F ，000000 .0=值的p F ，则表明（ ） A 、解释变量 t X 2 对t Y 的影响是显著的 B 、解释变量 t X 3对t Y 的影响是显著的 C 、解释变量 t X 2和t X 3对t Y 的联合影响是显著的. D 、解释变量t X 2和t X 3对t Y 的影响是均不显著 10、如果回归模型中解释变量之间存在完全的多重共线性，则最小二乘估计量（ ） A.不确定，方差无限大 B.确定，方差无限大 C.不确定，方差最小 D.确定，方差最小 11、应用DW 检验方法时应满足该方法的假定条件，下列不是其假 定条件的为（ ） A.解释变量为非随机的 B.被解释变量为非随机的 C.线性回归模型中不能含有滞后内生变量 D.随机误差项服从一阶自回归 12、在具体运用加权最小二乘法时, 如果变换的结果是 x u x x x 1x y 21+β+β= 则Var(u)是下列形式中的哪一种( ) x D x C x B x A log ....22222σσσσ

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第二章课后习题 2.1（1）分别分析各国人均寿命与人均GDP、成人识字率、一岁儿童疫苗接种率的数量关系。 解：各国人均寿命（Y）与人均GDP（X1）之间的数量关系： Y=56.64794+0.12836X1 各国人均寿命（Y）与成人识字率（X2）之间的数量关系： Y=38.79424+0.331971X2 各国人均寿命（Y）与一岁儿童疫苗接种率（X3）之间的数量关系：

Y=31.79956+0.387276X3 （2）对所建立的回归模型近性检验（假设显著性水平α为0.05）。 解：各国人均寿命（Y）与人均GDP（X1）之间的回归模型检验： 1﹥经济意义检验：所估计的参数β1=56.64794，β2=0.12836，说明亚洲各国人均GDP每增加1美元，人均寿命将增加0.12836年，这与预期的经济意义相符。 2﹥拟合有度检验：可决系数R2=0.526082，说明所建模型整体上对样本数据拟合较好，即解释变量“人均GDP”对被解释变量“人均寿命”的一半多作出了解释。 3﹥统计检验：H0：β2=0，H1：β2≠0，因为P=0.0001＜α=0.05，所以拒绝原假设，因此亚洲各国人均GDP对人均寿命具有显著影响。 各国人均寿命（Y）与成人识字率（X2）之间的回归模型检验： 1﹥经济意义检验：所估计的参数β1=38.79424，β2=0.331971，说明亚洲各国成人识字率每增加1%，人均寿命将增加0.331971年，这与预期的经济意义相符。 2﹥拟合优度检验：可决系数R2=0.716825，说明所建模型整体上对样本数据拟合较好，即解释变量“成人识字率”对被解释变量“人均寿命”的大部分作出了解释。 3﹥统计检验：H0：β2=0，H1：β2≠0，因为P=0.0000＜α=0.05，所以拒绝原假设，因此亚洲各国成人识字率对人均寿命具有显著影响。 各国人均寿命（Y）与一岁儿童疫苗接种率（X3）之间的回归模型检验： 1﹥经济意义检验：所估计的参数β1=31.79956，β2=0.387276，说明亚洲各国一岁儿童疫苗接种率每增加1%，人均寿命将增加0.387276年，这与预期的经济意义相符。 2﹥拟合优度检验：可决系数R2=0.537929，说明所建模型整体上对样本数据拟合较好，即解释变量“一岁儿童疫苗接种率”对被解释变量“人均寿命”的一半多作出了解释。 3﹥统计检验：H0：β2=0，H1：β2≠0，因为P=0.0001＜α=0.05，所以拒绝原假设，因此亚洲各国一岁儿童疫苗接种率对人均寿命具有显著影响。 2.2（1）建立浙江省财政预算收入与全省生产总值的计量经济模型，估计模型的参数，检验模型的显著性，用规范的形式写出估计检验结果，并解释所估计参数的经济意义（假设显著性水平为0.05）。

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