计量经济学

计量经济学重点考点

什么是异方差？产生的原因？后果？检验方法？答：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。原因：对于采用截面数据作样本的计量经济学问题，由于不同样本点上解释变量以外的其他因素的差异较大，所以往往存在异方差性。后果：参数估计量非有效，变量的显著性检验失去意义，模型的预测失效。检验方法图示检验法，帕克检验与戈里瑟检验，G-Q检验，怀特检验

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？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。

计量经济学模型的理论方程中必须包含随机干扰项？代表未知的影响因素，代表残缺数据；代表众多细小影响因素；代表数据观测误差；代表模型设定的误差，变量的内在随机性。

什么是结构式模型？答：根据经济理论和行为规律建立的描述经济变量之间直接关系结构的计量经济学方程系统称为结构式模型。

什么是简化式模型？答：将联立方程计量经济学的每个内生变量表示成所有先决变量和随机干扰项的函数，即用所有先决变量作为每个内生变量的解释变量，所形成的模型称为简化式模型。什么叫平稳序列？哪些是平稳序列？答：平稳时间序列是指序列的统计特性不随时间的平均而变化，及其均值和协方差都是常数，并不是随着时间而变化的

3、为什么说计量经济学在当代经济学科中占据重要地位？当代计量经济学发展的基本特征和动向是什么？答：动向：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。

外生变量外生变量一般是确定性变量，或是具有临界概率分布的随机变量，其参数不是模型系统研究的元素。外生变量影响系统，但本身不受系统的影响。外生变量一般是经济变量、条件变量、政策变量、虚变量。

多元线性回归模型的基本假设是？说明在证明最小二乘估计量的无偏性和有效性的过程中，哪些基本假设起作用多元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。

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？

答：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。

在多元线性回归分析中，t检验与F检验有何不同？在一元线性回归分析中二者是否有等价的作用？答：（1）t检验是检验回归中各个系数的显著性，即线性关系通过检验后，来检验每一个自变量对因变量的影响程度是否显著；而F检验则是检验整个回归关系的显著性，即检验自变量与因变量之间的关心能否用一个线性模型来表示，即是否存在线性关系。一元线性回归分析中二者具有等价的作用，即H。：β=0被T检验所拒绝（接受），它也将被F检验所拒绝。什么是序列相关？产生的原因？后果？检验方法？多元线性回归模型的基本假设之一是模型

的随机干扰项相互独立或不相关如果模型的随机干扰项违背了相互鼓励的基本假设，称为存在序列相关。原因：经济变量的固有惯性，模型设定的偏误，数据的“编造”后果：参数估计量的非有效，变量的显著性检验失去意义，模型的预测失效。检验方法图示法，回归检验法，杜宾——瓦森检验法，拉格朗日乘数检验

产生多重共线性的主要原因是什么经济变量相关的共同趋势，滞后变量的引入，样本资料的限制

什么是工具变量法？答：某一个变量与模型中随机解释变量高度相关，但却不与随机误差项相关，那么就可以用此变量与模型中相应回归系数的一个一致估计量，这个变量就成为估计变量，这种方法就叫工具变量法。

设置原则：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。

序列相关性：指对不同的样本值，随机干扰项之间不再是完全相互独立的，而是存在某种相关性，产生的原因1，经济变量固有惯性2模型设定的偏误3数据的编造

杜宾瓦森检验法：假定条件：1，解释变量X非随机2随机干扰项u1为一阶自回归形式3，回归模型中不应含有之后应变量作为解释变量4回归模型含有截距项

多重共线性的概念及检验：概念：对于模型

其基本假设之一是解释变量是相互独立的，如果某两个或多个解释变量之间出现了相关性，则称之为多重共线性。

检验：1检验多重共线性是否存在2判明存在多重共线性的范围

先决变量：外生变量与滞后内生变量统称为先决变量，滞后内生变量是联立方程计量经济学模型中重要的，不可缺少的一部分变量，用以反映经济系统的动态性与连续性，先决变量只能用作解释变量。

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