内容发布更新时间 : 2024/11/16 16:33:57星期一 下面是文章的全部内容请认真阅读。

计量经济学 复习题

题型：选择2*10；填空2*10；名词解释4*5；综合题10*4

一 选择填空考点 1.

截面数据，时间序列，面板数据定义。P12/1.3.3 截面数据：同一时间（时期或时点）某个指标在不同空间的

观测数据。

时间序列数据：把反映某一总体特征的同一指标的数据，按

照一定的时间顺序和时间间隔（如月度.季度.年度）排列起来，这样的统计数据称为时间序列数据。时间序列数据可以是时期数据，也可以是时点数据。

面板数据：指时间序列数据和截面数据相结合的数据。如在

具名手指调查中收集的对各个固定调查户在不同时期的调查数据。

2.

有限分布滞后模型定义P184/7.1.3

被解释变量受解释变量的影响分布在解释变量不同时期的滞后值上，即模型形如

具有这种滞后分布结构的模型称为分布滞后模型，其中 s 为滞后长度。根据滞后长度 s取为有限和无限，模型分别称为有限分布滞后模型和无限分布滞后模型。 3.

设定误差定义P244/9.1

计量经济模型是对变量间经济关系因果性的设想，若所设定的回归模型是“正确”的，主要任务是所选模型参数的估计和假设检验。但是如果对计量模型的各种诊断或检验总不能令人满意，这时应把注意力集中到模型的设定方面： 考虑所建模型是否遗漏了重要的变量？ 是否包含了多余的变量？ 所选模型的函数形式是否正确？ 随机扰动项的设定是否合理？ 变量的数据收集是否有误差？

所有这些，计量经济学中被统称为设定误差。 4.

时间序列平稳性阶数判定P267-270/10.1

所谓时间序列的平稳性，是指时间序列的统计规律不会随着时间的推移而发生变化。

直观上，一个平稳的时间序列可以看作一条围绕其均值上下波动的曲线。从理论上，有两种意义的平稳性，一是严格平稳，另一种是弱平稳。

5.

有效，无偏含义P35/2.2.4 有效性

一个估计式若不仅具有无偏性而且具有最小方差性时,成这个估计式为有效估计式.无偏估计式可能有多个,但在所有无偏估计式中,只有最小的最佳无偏估计式才是有效估计式.

6.

t，F检验 统计量表达式P47/2.4.3 P87/3.3.2 t*?2?2

???~t(n?2)SE^????2(?2)SE^(??2)F?ESS(k-1)RSS(n-k)~F(k-1,n-k)

7. 协整定义P273/10.3

所谓协整，是指多个非平稳变量的某种线性组合是平稳的。 例如，收入与消费，工资与价格，政府支出与税收，出口与进口等，这些经济时间序列一般是非平稳序列，但它们之间却往往存在长期均衡关系。

8.

ADF检验三种模型形式P272/10.2.3

9. 虚拟变量设定方法P217/8.1.2 虚拟变量的设置规则涉及三个方面: 1.“0”和“1”选取原则

2.属性（状态、水平）因素与设置虚拟变量数量的关系

3.虚拟变量在回归分析中的角色以及作用等方面的问题

10. OLS参数估计的统计学性质P35

(1)无偏性;(2)最小方差性;(3)线性特性

二 名词解释:

1. 工具变量P198/7.4.2

所谓工具变量法，就是在进行参数估计的过程中选择适当的工具变量，代替回归模型中同随机扰动项存在相关性的解释变量。 2. 分布滞后模型P185/7.1.3

被解释变量受解释变量的影响分布在解释变量不同时期的滞后值上，即模型形如

具有这种滞后分布结构的模型称为分布滞后模型，其中s 为滞后长度。根据滞后长度s 取为有限和无限，模型分别称为有限分布滞后模型和无限分布滞后模型。 3. 序列相关性P158

自相关，又称序列相关是指总体回归模型的随机误差项之间存在相关关系。即不同观测点上的误差项彼此相关。 4. 异方差性P130/5.1

设模型为

Yi??1??2X2i??3X3i?...??kXki?uii?1,2,...,n

如果对于模型中随机误差项 ui有：

Var(u2i)??i,i?1,2,3,...,n 则称具有异方差性。 5. 判定系数P41/2.3.2

回归平方和（解释了的变差ESS）

?y2i在总变差（TSS）

?y2i中所占的比重称为可决系数（或称判定系数），用 r2

表示 6. 戈德菲尔特-匡特检验P134/5.3.2

戈德菲尔特-匡特检验方法是戈德菲尔特和匡特于1965年提出的，可用于检验递增性或递减性异方差。

基本思想：将样本分为两部分，然后分别对两个样本进行回归，并计算两个子样的残差平方和所构成的比，以此为统计量来

判断是否存在异方差。 7. DW检验P165/6.3.2

是杜宾和沃特森于1951年提出的一种适用于小样本的检验方法。 8 科克伦-奥克特迭代法P169/6.4.2

其基本思想是通过逐次迭代去寻找更为满意的ρ的估计值，然后再采用广义差分法。具体来说，该方法是利用et去估计未知的ρ。

三 综合题

1. 假设要求你建立一个计量经济模型来说明在学校跑道上慢跑一英里或一英里以上的人数，以便决定是否修建第二条跑道以满足所有的锻炼者。你通过整个学年收集数据，得到两个可能的解释性方程： 方程A：

Y??125.0?15.0X1?1.0X2?1.5X3 R2?0.75

方程B：

Y??123.0?14.0X1?5.5X2?3.7X4 R2?0.73

其中：Y—某天慢跑者的人数；

X1—该天降雨的英寸数；

X2—该天日照的小时数；X3—该天的最高温度

（按华氏温度）； X4—第二天需交学期论文的班级数

请回答下列问题：

（1）这两个方程你认为哪个更合理些，为什么？

（2）为什么用相同的数据去估计相同变量的系数得到不同的符号？

（1）我认为方程B更合理些。因为虽然方程A的修正的可决系数更大，表明方程A的拟合优度更好，但从定性的角度分析，认为方程A中X2与X3的系数符号与实际情况不符，修正的可决系数可能是因为存在多重共线性而变大，故我认为方程B更合理。 （2）可能是因为某一方程中存在多重共线性导致。 2. 估计消费函数模型Ci=???Yi?ui得

C?i=15?0.81Yi

t值 （13.1） （18.7） n=19 R2

=0.81

其中，C：消费（元）Y：收入（元）。 已

知

t0.(012?95)2，.t00.05(19)93?1.7290，

t0.025(17)?2.1098，t0.05(17)?1.7396。

问：（1）利用t值检验参数?的显著性（α＝0.05）；

（2）确定参数?的标准差； （3）判断一下该模型的拟合情况。

（1）针对原假设H0：?=0和备择假设H1：?≠0，由题可知：t（?）=18.7.取α＝0.05，查t分布表得自由度为n-2=19-2=17的临界值t0.025（17）=2.1098.因为t（?）=18.7> t0.025（17）

=2.1098，所以应拒绝H0：?=0。这表明，收入对消费有显著影响。

^^^（2）因为t*

=(β-?)/SE(β),而假设H0：?=0，可以求的

^^^^^^t*

=β/SE(β)，SE(β)=β/ t=0.81/18.7=0.04332

（3）由于R2

=0.81，所以在被解释变量（消费）观测值的总变差中，有81%由所估计的样本回归模型做出了解释。

3. 根据我国1978——2000年的财政收入Y和国内生产总值X的统计资料，可建立如下的计量经济模型：

Y?556.6477?0.1198?X

（2.5199） （22.7229）

R2

＝0.9609，SE＝731.2086，F＝516.3338，DW＝0.3474 请回答以下问题：

(1) 何谓计量经济模型的自相关性？

(2) 试检验该模型是否存在一阶自相关，为什么？ (3) 自相关会给建立的计量经济模型产生哪些影响？

(4) 如果该模型存在自相关，试写出消除一阶自相关的方法和步

骤。 （临界值

dL?1.24，dU?1.43）

（1）自相关，又称序列相关是指总体回归模型的随机误差项之间存在相关关系。即不同观测点上的误差项彼此相关。 （2）因为dL=1.24，dU=1.43，DW=0.3474，得DW

（3）1.当存在自相关时，普通最小二乘估计量不再是最佳线性

无偏估计量，即它在线性无偏估计量中不是方差最小的。 2.其次将会低估存在自相关时参数估计值的真实方差。 3.对模型的t检验、F检验和R2

检验将变得不可靠。 4.降低了预测的精度。 （4）

4. 某公司经理试图建立识别对管理有利的个人能力模型，他选取了15名新近提拔的职员作一系列测试，确定为交易能力（X1）、与其他人联系的能力（X2）及决策能力（X3）。每名职员的工作情况Y对上述三个变量作回归，数据如表6-3。 表6-3 能力模型数据 序号 Y X1 X2 X3 1 80 50 72 18 2 75 51 74 19 3 84 42 79 22 4 62 42 71 17 5 92 59 85 25 6 75 45 73 17 7 63 48 75 16 8 69 39 73 19 9 68 40 71 20 10 87 55 80 30 11 92 48 83 33 12 82 45 80 20 13 74 45 75 18 14 80 61 75 20 15 62 59 70 15

请回答以下问题：