计量经济学 期末考试 简答题
1．简述计量经济学及经济学、统计学、数理统计学学科间关系。 2．计量经济模型有哪些应用？
3．简述建立及应用计量经济模型主要步骤。 4．对计量经济模型检验应从几个方面入手？
5．计量经济学应用数据是怎样进行分类？ 6．在计量经济模型中，为什么会存在随机误差项？
7．古典线性回归模型基本假定是什么？ 8．总体回归模型及样本回归模型区别及联系。 9．试述回归分析及相关分析联系和区别。
10．在满足古典假定条件下，一元线性回归模型普通最小二乘估计量有哪些统计性质？ 11．简述BLUE含义。
12．对于多元线性回归模型，为什么在进行了总体显著性F检验之后，还要对每个回归系数进
行是否为0t检验？
13.给定二元回归模型： ，请叙述模型古典假定。
14.在多元线性回归分析中，为什么用修正决定系数衡量估计模型对样本观测值拟合优度？ 15.修正决定系数 及其作用。 16.常见非线性回归模型有几种情况？
17. 18观察下列方程并判断其变量是否呈线性，系数是否呈线性，或都是或都不是。 19.什么是异方差性？试举例说明经济现象中异方差性。
20.产生异方差性原因及异方差性对模型OLS估计有何影响。 21.检验异方差性方法有哪些？
22.异方差性解决方法有哪些？ 23.什么是加权最小二乘法？它基本思想是什么？
24.样本分段法（即戈德菲尔特——匡特检验）检验异方差性基本原理及其使用条件。 25．简述DW检验局限性。 26．序列相关性后果。
27．简述序列相关性几种检验方法。
28．广义最小二乘法（GLS）基本思想是什么？ 29．解决序列相关性问题主要有哪几种方法？
30．差分法基本思想是什么？ 31．差分法和广义差分法主要区别是什么？
32．请简述什么是虚假序列相关。 33．序列相关和自相关概念和范畴是否是一个意思？ 34．DW值及一阶自相关系数关系是什么？ 35．什么是多重共线性？产生多重共线性原因是什么？
36．什么是完全多重共线性？什么是不完全多重共线性？ 37．完全多重共线性对OLS估计量影响有哪些？
38．不完全多重共线性对OLS估计量影响有哪些？ 39．从哪些症状中可以判断可能存在多重共线性？
40．什么是方差膨胀因子检验法？ 41．模型中引入虚拟变量作用是什么？
42．虚拟变量引入原则是什么？ 43．虚拟变量引入方式及每种方式作用是什么？
44．判断计量经济模型优劣基本原则是什么？ 45．模型设定误差类型有那些？
46．工具变量选择必须满足条件是什么？ 47．设定误差产生主要原因是什么？
48．在建立计量经济学模型时，什么时候，为什么要引入虚拟变量？ 49．估计有限分布滞后模型会遇到哪些困难
50．什么是滞后现像？产生滞后现像原因主要有哪些？ 51．简述koyck模型特点。
52．简述联立方程类型有哪几种 53．简述联立方程变量有哪几种类型
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54．模型识别有几种类型？ 55．简述识别条件。
1．简述计量经济学及经济学、统计学、数理统计学学科间关系。 答：计量经济学是经济理论、统计学和数学综合。（1分）经济学着重经济现象定性研究，计量经济学着重于定量方面研究。（1分）统计学是关于如何收集、整理和分析数据科学，而计量经济学则利用经济统计所提供数据来估计经济变量之间数量关系并加以验证。（1分）数理统计学作为一门数学学科，可以应用于经济领域，也可以应用于其他领域；计量经济学则仅限于经济领域。（1分）计量经济模型建立过程，是综合应用理论、统计和数学方法过程，计量经济学是经济理论、统计学和数学三者统一。 2、计量经济模型有哪些应用？ ①结构分析。（1分）②经济预测。（1分）③政策评价。（1分④检验和发展经济理论。（2分 3、简述建立及应用计量经济模型主要步骤。 答：①根据经济理论建立计量经济模型；（1分）②样本数据收集；（1分）③估计参数；（1分）④模型检验；（1分）⑤计量经济模型应用。（1分） 4、对计量经济模型检验应从几个方面入手？ 答：①经济意义检验；（2分）②统计准则检验；（1分）③计量经济学准则检验；（1分）④模型预测检验。（1分）
5．计量经济学应用数据是怎样进行分类？ 答：四种分类：①时间序列数据；（1分）②横截面数据；（1分）③混合数据；（1分）④虚拟变量数据。（2分）
6.在计量经济模型中，为什么会存在随机误差项？ 答：随机误差项是计量经济模型中不可缺少一部分。（1分）产生随机误差项原因有以下几个方面：①模型中被忽略掉影响因素造成误差；（1分）②模型关系认定不准确造成误差；（1分）③变量测量误差；（1分）④随机因素。（1分） 9．试述回归分析及相关分析联系和区别。
答：两者联系：①相关分析是回归分析前提和基础；回归分析是相关分析深入和继续。（1分）②相关分析及回归分析有关指标之间存在计算上内在联系。（1分） 两者区别：①回归分析强调因果关系，相关分析不关心因果关系，所研究两个变量是对等。（1分）②对两个变量x及y而言，相关分析中：
rxy?ryx?t?a?0?a?1?ytx??b??x?t?by01t和；在回归分析中，
却是两个完全不同回归方程。（1分）③回归分析对资料要求是被解释变量y是
随机变量，解释变量x是非随机变量；相关分析对资料要求是两个变量都随机变量。（1分） 10．在满足古典假定条件下，一元线性回归模型普通最小二乘估计量有哪些统计性质？
??buyb0答：①线性，是指参数估计量和1分别为观测值t和随机误差项t线性函数或线性组合。（1
??bbbb分）②无偏性，指参数估计量0和1均值（期望值）分别等于总体参数0和1。（2分）③有效
??bb性（最小方差性或最优性），指在所有线性无偏估计量中，最小二乘估计量0和1方差最小。（2
分）
11．简述BLUE含义。
答：BLUE即最佳线性无偏估计量，是best linear unbiased estimators缩写。（2分）在古典假定条件下，最小二乘估计量具备线性、无偏性和有效性，是最佳线性无偏估计量，即BLUE，这一结论就是著名高斯－马尔可夫定理。（3分）
12．对于多元线性回归模型，为什么在进行了总体显著性F检验之后，还要对每个回归系数进行是否为0t检验？
答：多元线性回归模型总体显著性F检验是检验模型中全部解释变量对被解释变量共同影响是否显著。（1分）通过了此F检验，就可以说模型中全部解释变量对被解释变量共同影响是显著，但却不能就此判定模型中每一个解释变量对被解释变量影响都是显著。（3分）因此还需要就每个解释变量对被解释变量影响是否显著进行检验，即进行t检验。（1分） 13.给定二元回归模型：
yt?b0?b1x1t?b2x2t?ut，请叙述模型古典假定。
解答：（1）随机误差项期望为零，即E(ut)?0。（2）不同随机误差项之间相互独立，即
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cov(ut,us)?E[(ut?E(ut))(us?E(us)]?E(utus)?0（1分）。（3）随机误差项方差及t无
关，为一个常数，即var(ut)??。即同方差假设（1分）。（4）随机误差项及解释变量不相关，即cov(xjt,ut)?0??(j?1,2,...,k)。通常假定xjt为非随机变量，这个假设自动成立（1分）。（5）随机误差项ut为服从正态分布随机变量，即ut2N(0,?2)（1分）。（6）解释变量之间不存在
多重共线性，即假定各解释变量之间不存在线性关系，即不存在多重共线性（1分）。
14.在多元线性回归分析中，为什么用修正决定系数衡量估计模型对样本观测值拟合优度？
2解答：因为人们发现随着模型中解释变量增多，多重决定系数R值往往会变大，从而增加了模型解释功能。这样就使得人们认为要使模型拟合得好，就必须增加解释变量（2分）。但是，在样本容量一定情况下，增加解释变量必定使得待估参数个数增加，从而损失自由度，而实际中如果引入解释变量并非必要话可能会产生很多问题，比如，降低预测精确度、引起多重共线性等等。为此用修正决定系数来估计模型对样本观测值拟合优度（3分）。 15.修正决定系数R及其作用。 解答：R22?1??(yt?y)2/n?12e?t/n?k?1，（2分）其作用有：（1）用自由度调整后，可以消除拟合
优度评价中解释变量多少对决定系数计算影响；（2分）（2）对于包含解释变量个数不同模型，可以用调整后决定系数直接比较它们拟合优度高低，但不能用原来未调整决定系数来比较（1分）。
17.观察下列方程并判断其变量是否呈线性，系数是否呈线性，或都是或都不是。 ①yt?b0?b1xt?ut ②yt?b0?b1logxt?ut
③ logyt?b0?b1logxt?ut ④yt?b0/(b1xt)?ut 解答：①系数呈线性，变量非线性；（1分）②系数呈线性，变量非呈线性；（1分）③系数和变量均为非线性；（1分）④系数和变量均为非线性。（2 分）
18. 观察下列方程并判断其变量是否呈线性，系数是否呈线性，或都是或都不是。 ①yt?b0?b1logxt?ut ②yt?b0?b1(b2xt)?ut
③ yt?b0/(b1xt)?ut ④yt?1?b0(1?xt1)?ut 解答：①系数呈线性，变量非呈线性；（1分）②系数非线性，变量呈线性；（1分）③系数和变量均为非线性；(2分)④系数和变量均为非线性（1分）。 19. 异方差性是指模型违反了古典假定中同方差假定，它是计量经济分析中一个专门问题。在线性回归模型中，如果随机误差项方差不是常数，即对不同解释变量观测值彼此不同，则称随机项
b3ui具有异方差性，即var(ui)??t2?常数 （t=1，2，……，n）。（3分）例如，利用
横截面数据研究消费和收入之间关系时，对收入较少家庭在满足基本消费支出之后剩余收入已经不多，用在购买生活必需品上比例较大，消费分散幅度不大。收入较多家庭有更多可自由支配收入，使得这些家庭消费有更大选择范围。由于个性、爱好、储蓄心理、消费习惯和家庭成员构成等那个差异，使消费分散幅度增大，或者说低收入家庭消费分散度和高收入家庭消费得分散度相比较，可以认为牵着小于后者。这种被解释变量分散幅度变化，反映到模型中，可以理解为误差项方差变化。（2分）
20.产生原因：（1）模型中遗漏了某些解释变量；（2）模型函数形式设定误差；（3）样本数据测量误差；（4）随机因素影响。（2分）
产生影响：如果线性回归模型随机误差项存在异方差性，会对模型参数估计、模型检验及模型应用带来重大影响，主要有：（1）不影响模型参数最小二乘估计值无偏性；（2）参数最小二乘估
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