计量经济学框架图

计量经济学框架图
计量经济学框架图

平稳序列ARMA模型

单变量序列ARIMA模型

非平稳序列

SARMA模型单方程模型

平稳序列建模方法同截面数据

多变量序列单位根检验

时协整(同阶单整)间非平稳序列

序误差修正模型

数注:对上述单方程模型的扰动项均需做ARCH效应检验

格兰杰因果关系

简化式V AR 脉冲响应分析

V AR

方差分解分析系统方程模型

结构式V AR

状态空间模型

混合模型

LM检验常系数模型

F检验

F检验

个体效应模型固定效应模型

变系数模型类似截面数据的方法Hausman检验

随机效应模型

面时间效应模型

PV AR

类似时间序列数据的方法

面板数据的计量经济分析

面板单位根

白仲林,南开大学出版社。2008

面板协整

计量经济学题库超完整版及复习资料

计量经济学题库 三、名词解释(每小题3分) 1.经济变量 2.解释变量3.被解释变量4.内生变量 5.外生变量 6.滞后变量 7.前定变量 8.控制变量9.计量经济模型10.函数关系 11.相关关系 12.最小二乘法 13.高斯-马尔可夫定理 14.总变量(总离差平方和)15.回归变差(回归平方和) 16.剩余变差(残差平方和) 17.估计标准误差 18.样本决定系数 19.点预测 20.拟合优度 21.残差 22.显著性检验23.回归变差 24.剩余变差 25.多重决定系数 26.调整后的决定系数 27.偏相关系数 28.异方差性 29.格德菲尔特-匡特检验 30.怀特检验 31.戈里瑟检验和帕克检验 32.序列相关性 33.虚假序列相关 34.差分法 35.广义差分法 36. 自回归模型 37.广义最小二乘法38.DW 检验 39.科克伦-奥克特跌代法 40.Durbin 两步法 41.相关系数 42.多重共线性 43.方差膨胀因子 44.虚拟变量 45.模型设定误差 46.工具变量 47.工具变量法 48.变参数模型 49.分段线性回归模型 50.分布滞后模型 51.有限分布滞后模型52.无限分布滞后模型 53.几何分布滞后模型 54.联立方程模型 55.结构式模型 56.简化式模型 57.结构式参数 58.简 化式参数 59.识别 60.不可识别 61.识别的阶条件 62.识别的秩条件 63.间接最小二乘法 四、简答题(每小题5分) 1.简述计量经济学与经济学、统计学、数理统计学学科间的关系。 2.计量经济模型有哪些应用? 3.简述建立与应用计量经济模型的主要步骤。 4.对计量经济模型的检验应从几个方面入手? 5.计量经济学应用的数据是怎样进行分类的? 6.在计量经济模型中,为什么会存在随机误差项? 7.古典线性回归模型的基本假定是什么? 8.总体回归模型与样本回归模型的区别与联系。 9.试述回归分析与相关分析的联系和区别。 10.在满足古典假定条件下,一元线性回归模型的普通最小二乘估计量有哪些统计性质? 11.简述BLUE 的含义。 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0的t 检验? 13.给定二元回归模型:01122t t t t y b b x b x u =+++,请叙述模型的古典假定。 14.在多元线性回归分析中,为什么用修正的决定系数衡量估计模型对样本观测值的拟合优度? 15.修正的决定系数2R 及其作用。 16.常见的非线性回归模型有几种情况? 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。 ①t t t u x b b y ++=310 ②t t t u x b b y ++=log 10 ③ t t t u x b b y ++=log log 10 ④t t t u x b b y +=)/(10 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。

计量经济学资料整理

计量经济学资料整理

第一节 异方差性的概念 ●异方差性的实质 同方差的含义 同方差性:对所有的 有: 因为方差是度量被解释变量Y 的观测值围绕回 归线 的分散程度,因此同方差性指的是所有观测值的 分散程度相同。 异方差的含义 设模型为 如果对于模型中随机误差项ui 有: 则称具有异方差性。进一步,把异方差看成是由 于某个解释变量的变化而引起的,则 ●异方差产生的原因 (一)模型中省略了某些重要的解释变量 假设正确的计量模型是: 假如略去 ,而采用 (1,2,...,)i i n =2 Var()=i u σ12233...1,2,...,i i i k ki i Y X X X u i n ββββ=+++++=2Var(), 1,2,3,...,i i u i n σ==12233E()...i i i k ki Y X X X ββββ==++++22Var()() i i i u f X σσ==12233i i i i Y X X u βββ=+++*122i i i Y X u ββ=++3i X (5.5)

当被略去的 与 有呈同方向或反方向变化的趋势时,随 的有规律变化会体现在 式的 中。 (二)模型的设定误差 模型的设定主要包括变量的选择和模型数学形式的确定。模型中略去了重要解释变量常常导致异方差,实际就是模型设定问题。除此而外,模型的函数形式不正确,如把变量间本来为非线性的关系设定为线性,也可能导致异方差。 (三)数据的测量误差 样本数据的观测误差有可能随研究范围的扩大而增加,或随时间的推移逐步积累,也可能随着观测技术的提高而逐步减小。 (四)截面数据中总体各单位的差异 通常认为,截面数据较时间序列数据更容易产生异方差。这是因为同一时点不同对象的差异,一般说来会大于同一对象不同时间的差异。不过,在时间序列数据发生较大变化的情况下,也可能出现比截面数据更严重的异方差。 第二节 异方差性的后果 ●对参数估计统计特性的影响 2i X 2i X 3i X *i u

计量经济学复习10

1 根据1961年到1985年期间美国个人消费支出和个人可支配收入数据,得到如下的回归模型: ()() () 8755 .0.9979 .06933.22936.702392.20925.088544.04664.49?232==-=++-=W D R t X X Y t t t 其中:=Y 个人消费支出(1982年10亿美元),=2X 个人可支配收入(PDI )(1982年10亿美元),=3X 道.琼斯工业平均指数。0.946, 1.543L U d d == (1)在回归方程的残差中存在一阶自相关吗?你是如何知道的。 (2)利用杜宾两阶段回归,将上述回归模型进行转换,重新进行回归,结果如下: ()() 28 .2.981 .066.272.3009.089.097.17?2*3*2*===++-=W D R t X X Y t t t 自相关问题解决了吗?你是如何知道的? (3)比较初始回归和变换后的回归,PDI 的t 值急剧下降,这一变化说明了什么? (4)初始方程的2 0.9979R =大于变换后的方程2 0.981R =,因此,初始方程的解释能力比变换后的方程的解释能力强,这种说法是否正确,为什么? 1)存在。因为0.946, 1.543L U d d ==,0.87550.946<,所以存在正相关。 2)自相关问题已经解决。因为0.946, 1.543L U d d ==,1.543 2.284 1.543<<-, 所以不存在自相关。 3)这一变化说明,初始回归方程中,由于存在自相关,使得PDI 的方差被高估了。 4)这种说法不正确。因为被解释变量不同。 2.下面是一个回归模型的检验结果。 White Heteroskedasticity Test: F-statistic 19.41659 Probability 0.000022 Obs*R-squared 16.01986 Probability 0.006788 Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 05/31/06 Time: 10:54 Sample: 1 18 Included observations: 18 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

计量经济学知识点总结培训资料

计量经济学知识点总

第一章:1计量经济学研究方法:模型设定,估计参数,模型检验,模型应用 2. 计量经济模型检验方式:①经济意义:模型与经济理论是否相符②统计推断:参数估计值是否抽样的偶然结果③计量经济学:是否复合基本假定④预测:模型结果与实际杜比 3. 计量经济学中应用的数据类型:①时间序列数据(同空不同时)②截面数据(同时不同空)③混合数据(面板数据)④虚拟变量数据(学历,季节,气候,性别)第二章:1.相关关系的类型:①变量数量:简单相关/多重相关(复相关)②表现形式:线性相关(散布图接近一条直线”非线性相关(散布图接近一条直线)③变化的方向:正相关(变量同方向变化,同增同减”负相关(变量反方向变化,一增一减不相关)2?引入随机扰动项的原因:①未知影响因素的代表(理论的模糊性)②无法取得数据的已知影响因素的代表(数据欠缺)③众多细小影响因素综合代表(非系统性影响)④模型可能存在设定误差(变量,函数形式设定)⑤模型中变量可能存在观测误差(变量数据不符合实际)⑥变量可能有内在随机性(人类经济行为的内在随机性) 3.0LS回归线数学性质:①剩余项的均值为零②OLS回归线通过样本均值③估计值的均值等于实际观测值的均值④被解释变量估计值与剩余项不相关⑤解释变量与剩余项不相关 4.0LS估计量”尽可能接近”原则:无偏性,有效性,一致性 5.0LS估计式的统计性质/优秀品质:线性特征,无偏性特征,最小方差性特征第三章:1.偏回归系数:控制其他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,即对丫平均值直接或净的影响 2. 多元线性回归中的基本假定:①零均值②同方差③无自相关④随机扰动项与解释变

斯托克,沃森计量经济学第七章实证练习stata

E7.2 E7.3 E7.4

-------------------------------------------- (1) (2) ahe ahe -------------------------------------------- age 0.605*** 0.585*** (15.02) (16.02) female -3.664*** (-17.65) bachelor 8.083*** (38.00) _cons 1.082 -0.636 (0.93) (-0.59) (表2)Robust ci in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 -------------------------------------------- N 7711 7711 -------------------------------------------- t statistics in parentheses * p<0.10, ** p<0.05, *** p<0.01 (表1) (1) 建立ahe 对age 的回归。截距估计值是1.082,斜率估计值是0.605。 (2) ①建立ahe 对age ,female 和bachelor 的回归。Age 对收入的效应的估计值是0.585。 ② age 回归系数的95%置信区间: (0.514,0.657) (3) 设H 0:βa,(2)-βa,(1)=0 H1:βa,(2)-βa (1)≠0 由表3,得SE ,SE(βa,(2)-βa,(1))=√(0.0403)2+(0.0365)2=0.054 t=(0.605-0.585)/0.054=0.37<1.96 所以不拒绝原假设,即在5%显著水平下age 对ahe 的效应估计没有显著差异,所以(1)中的回归没有遭遇遗漏变量偏差。 (4) B ob’s predicted ahe=0.585×26-3.664×0+8.083×0-0.636=$14.574 Alexis ’s predicted ahe=0.585×30-3.664×1+8.083×1-0.636=$21.333 VARIABLES ahe age 0.585*** (0.514 - 0.657) female -3.664*** (-4.071 - -3.257) bachelor 8.083*** (7.666 - 8.500) Constant -0.636 (-2.759 - 1.487) Observations 7,711 R-squared 0.200

计量经济学试卷汇总 含答案

选择题(单选题1-10 每题 1 分,多选题11-15 每题 2 分,共20 分) 1、在多元线性回归中,判定系数R2随着解释变量数目的增加而 B A.减少 B.增加 C.不变 D.变化不定 2、在多元线性回归模型中,若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近1,则表 明模型中存在 C A.异方差性 B.序列相关 C.多重共线性 D.拟合优度低 3、经济计量模型是指 D A.投入产出模型 B.数学规划模 C.模糊数学模型 D.包含随机方程的经济数学模型 4、当质的因素引进经济计量模型时,需要使用 D A.外生变量 B.前定变量 C.内生变量 D.虚拟变量 5、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 6、根据样本资料已估计得出人均消费支出Y对人均收入X的回归模型Ln Y=5+,这表 明人均收入每增加1%,人均消费支出将预期增加 B A.% B.% C.5% D.% 7、对样本相关系数r,以下结论中错误的是 D

A.越接近于1,Y与X之间线性相关程度越高 B.越接近于0,Y与X之间线性相关程度越弱 C.-1≤r≤1 D.若r=0,则X与Y独立 8、当DW>4-d L,则认为随机误差项εi A.不存在一阶负自相关 B.无一阶序列相关 C.存在一阶正自相关D.存在一阶负自相关 9、如果回归模型包含二个质的因素,且每个因素有两种特征,则回归模型中需要引入 A.一个虚拟变量B.两个虚拟变量 C.三个虚拟变量 D.四个虚拟变量 10、线性回归模型中,检验H0: i =0(i=1, 2,…,k) 时,所用的统计量t i 服从var(i ) (n-k+1) (n-k-2) (n-k-1) (n-k+2) 11、对于经典的线性回归模型,各回归系数的普通最小二乘法估计量具有的优良特 性有ABC A.无偏性 B.有效性 C.一致性 D.确定性 E.线性特性 12、经济计量模型主要应用于ABCD A.经济预测 B.经济结构分析 C.评价经济政策 D.政策模拟

计量经济学考试复习资料

《计量经济学》期末考试复习资料第一章绪论 参考重点: 计量经济学的一般建模过程 第一章课后题(1.4.5) 1.什么是计量经济学?计量经济学方法与一般经济数学方法有什么区别? 答:计量经济学是经济学的一个分支学科,是以揭示经济活动中客观存在的数量关系为内容的分支学科,是由经济学、统计学和数学三者结合而成的交叉学科。 计量经济学方法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;一般经济数学方法揭示经济活动中各个因素之间的理论关系,用确定性的数学方程加以描述。 4.建立与应用计量经济学模型的主要步骤有哪些? 答:建立与应用计量经济学模型的主要步骤如下:(1)设定理论模型,包括选择模型所包含的变量,确定变量之间的数学关系和拟定模型中待估参数的数值范围;(2)收集样本数据,要考虑样本数据的完整性、准确性、可比性和—致性;(3)估计模型参数;(4)检验模型,包括经济意义检验、统计检验、计量经济学检验和模型预测检验。 5.模型的检验包括几个方面?其具体含义是什么? 答:模型的检验主要包括:经济意义检验、统计检验、计量经济学检验、模型的预测检验。在经济意义检验中,需要检验模型是否符合经济意义,检验求得的参数估计值的符号与大小是否与根据人们的经验和经济理论所拟订的期望值相符合;在统计检验中,需要检验模型参数估计值的可靠性,即检验模型的统计学性质;在计量经济学检验中,需要检验模型的计量经济学性质,包括随机扰动项的序列相关检验、异方差性检验、解释变量的多重共线性检验等;模型的预测检验主要检验模型参数估计量的稳定性以及对样本容量变化时的灵敏度,以确定所建立的模型是否可以用于样本观测值以外的范围。 第二章经典单方程计量经济学模型:一元线性回归模型 参考重点: 1.相关分析与回归分析的概念、联系以及区别? 2.总体随机项与样本随机项的区别与联系? 页12 共页1 第

计量经济学(第四版)习题及参考答案详细版

计量经济学(第四版)习题参考答案 潘省初

第一章 绪论 1.1 试列出计量经济分析的主要步骤。 一般说来,计量经济分析按照以下步骤进行: (1)陈述理论(或假说) (2)建立计量经济模型 (3)收集数据 (4)估计参数 (5)假设检验 (6)预测和政策分析 1.2 计量经济模型中为何要包括扰动项? 为了使模型更现实,我们有必要在模型中引进扰动项u 来代表所有影响因变量的其它因素,这些因素包括相对而言不重要因而未被引入模型的变量,以及纯粹的随机因素。 1.3什么是时间序列和横截面数据? 试举例说明二者的区别。 时间序列数据是按时间周期(即按固定的时间间隔)收集的数据,如年度或季度的国民生产总值、就业、货币供给、财政赤字或某人一生中每年的收入都是时间序列的例子。 横截面数据是在同一时点收集的不同个体(如个人、公司、国家等)的数据。如人口普查数据、世界各国2000年国民生产总值、全班学生计量经济学成绩等都是横截面数据的例子。 1.4估计量和估计值有何区别? 估计量是指一个公式或方法,它告诉人们怎样用手中样本所提供的信息去估计总体参数。在一项应用中,依据估计量算出的一个具体的数值,称为估计值。如Y 就是一个估计量,1 n i i Y Y n == ∑。现有一样本,共4个数,100,104,96,130,则 根据这个样本的数据运用均值估计量得出的均值估计值为 5.1074 130 96104100=+++。 第二章 计量经济分析的统计学基础 2.1 略,参考教材。

2.2请用例2.2中的数据求北京男生平均身高的99%置信区间 N S S x = =45 =1.25 用α=0.05,N-1=15个自由度查表得005.0t =2.947,故99%置信限为 x S t X 005.0± =174±2.947×1.25=174±3.684 也就是说,根据样本,我们有99%的把握说,北京男高中生的平均身高在170.316至177.684厘米之间。 2.3 25个雇员的随机样本的平均周薪为130元,试问此样本是否取自一个均值为120元、标准差为10元的正态总体? 原假设 120:0=μH 备择假设 120:1≠μH 检验统计量 () 10/25X X μσ-Z == == 查表96.1025.0=Z 因为Z= 5 >96.1025.0=Z ,故拒绝原假设, 即 此样本不是取自一个均值为120元、标准差为10元的正态总体。 2.4 某月对零售商店的调查结果表明,市郊食品店的月平均销售额为2500元,在下一个月份中,取出16个这种食品店的一个样本,其月平均销售额为2600元,销售额的标准差为480元。试问能否得出结论,从上次调查以来,平均月销售额已经发生了变化? 原假设 : 2500:0=μH 备择假设 : 2500:1≠μH ()100/1200.83?X X t μσ-= === 查表得 131.2)116(025.0=-t 因为t = 0.83 < 131.2=c t , 故接受原假 设,即从上次调查以来,平均月销售额没有发生变化。

计量经济学复习资料

一、单选题: 1.拉格朗日乘数检验法适用于检验( c ) A. 异方差性 B. 多重共线性 C. 序列相关 D. 设定误差 2.解释变量X 的回归系数为β,下列哪种情况表明变量X 是显著的?( b ) A. t 统计量大于临界值 B. t 统计量的绝对值大于临界值 C. t 统计量小于临界值 D. t 统计量的绝对值小于临界值 3.回归分析中定义的( b ) A. 解释变量和被解释变量都是随机变量 B. 解释变量为非随机变量,被解释变量为随机变量 C. 解释变量和被解释变量都为非随机变量 D. 解释变量为随机变量,被解释变量为非随机变量 4.下列样本模型中,哪一个模型通常是无效的?( b ) A. C(消费)=500+0.8I(收入) B. Q D (商品需求)=10+0.8I(收入)-0.9P(价格) C. Qs(商品供给)=20-0.75P(价格) D. Y(产出量)=0.65K 0.6(资本)L 0.4(劳动) 5.判定系数R 2=0.75,说明回归直线能解释被解释变量总离差的:( b ) A. 80% B. 64% C. 20% D. 75% 6.根据20个观测值估计的结果,一元线性回归模型的DW=0.6,在α=0.05的显著性水 平下查得样本容量n=20,解释变量k=1个时,d L =1.20,d U =1.41,则可以判断:( d ) A.不存在一阶自相关 B.存在正的一阶自相关C.存在负的一阶自相关 D.无法判断 7.普通最小二乘法确定一元线性回归模型Y i =i i 10e X ??+β+β的参数0?β和1? β的准则是使 ( b ) A .∑e i 最小 B .∑e i 2最小 C .∑e i 最大 D .∑e i 2最大 8.在多元线性回归模型中,若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近于1,则表明模型中存在( a ) A. 多重共线性 B. 异方差性 C. 序列相关 D. 高拟合优度 9.拟合优度检验是检验 (b ) A .模型对总体回归线的拟合程度 B. 模型对样本观测值的拟合程度 C. 模型对回归参数的拟合程度 D. 模型对解释变量的观测值的拟合程度 10.根据样本资料已估计得出人均消费支出Y 对人均收入X 的回归模型是 t t t LnX LnY μ++=76.05.3,这表明人均收入每增加1%,人均消费支出将( d ) A.增加24% B.增加76% C.增加0.24% D.增加0.76% 二、填空题: 1. 杜宾—沃森检验法可用于诊断序列相关性 。 2. 在给定的显著性水平之下,若DW 统计量临界值的上、下限分别为d U 和d L ,则当

计量经济学题库超完整版及答案详解

计量经济学题库 计算与分析题(每小题10分) 1 X:问题:(1)画出X 与Y 关系的散点图。 (2)计算X 与Y 的相关系数。其中X 129.3=,Y 554.2=,2 X X 4432.1∑(-)=, 2 Y Y 68113.6∑ (-)=,()()X X Y Y ∑--=16195.4 (3)采用直线回归方程拟和出的模型为 t 值 R 2= F= 解释参数的经济意义。 2.已知一模型的最小二乘的回归结果如下: i i ?Y =101.4-4.78X 标准差 () () n=30 R 2= 其中,Y :政府债券价格(百美元),X :利率(%)。 回答以下问题:(1)系数的符号是否正确,并说明理由;(2)为什么左边是i ?Y 而不是i Y ; (3)在此模型中是否漏了误差项i u ;(4)该模型参数的经济意义是什么。 3.估计消费函数模型i i i C =Y u αβ++得 i i ?C =150.81Y + t 值 ()() n=19 R 2= 其中,C :消费(元) Y :收入(元) 已知0.025(19) 2.0930t =,0.05(19) 1.729t =,0.025(17) 2.1098t =,0.05(17) 1.7396t =。 问:(1)利用t 值检验参数β的显着性(α=);(2)确定参数β的标准差;(3)判断一下该模型的拟合情况。 4.已知估计回归模型得 i i ?Y =81.7230 3.6541X + 且2X X 4432.1∑ (-)=,2 Y Y 68113.6∑(-)=, 求判定系数和相关系数。 5.有如下表数据

(1合什么样的模型比较合适 (2)根据以上数据,分别拟合了以下两个模型: 模型一:1 6.3219.14P U =-+ 模型二:8.64 2.87P U =- 分别求两个模型的样本决定系数。 7.根据容量n=30的样本观测值数据计算得到下列数据:XY 146.5=,X 12.6=,Y 11.3=,2X 164.2=,2Y =134.6,试估计Y 对X 的回归直线。 8.下表中的数据是从某个行业5个不同的工厂收集的,请回答以下问题: 总成本Y 与产量X 的数据 Y 80 44 51 70 61 X 12 4 6 11 8 (1)估计这个行业的线性总成本函数:i 01i ???Y =b +b X (2)01??b b 和的经济含义是什么 9.有10户家庭的收入(X ,元)和消费(Y ,百元)数据如下表: 10户家庭的收入(X )与消费(Y )的资料 X 20 30 33 40 15 13 26 38 35 43 Y 7 9 8 11 5 4 8 10 9 10 若建立的消费Y 对收入X 的回归直线的Eviews 输出结果如下: Dependent Variable: Y Variable Coefficient Std. Error C Adjusted R-squared F-statistic Durbin-Watson Prob(F-statistic) (1(2)在95%的置信度下检验参数的显着性。(0.025(10) 2.2281t =,0.05(10) 1.8125t =,0.025(8) 2.3060t =, 0.05(8) 1.8595t =) (3)在95%的置信度下,预测当X =45(百元)时,消费(Y )的置信区间。(其中29.3x =,2()992.1x x -=∑) 10.已知相关系数r =,估计标准误差?8σ=,样本容量n=62。 求:(1)剩余变差;(2)决定系数;(3)总变差。 11.在相关和回归分析中,已知下列资料: 222X Y i 1610n=20r=0.9(Y -Y)=2000σσ∑=,=,,,。 (1)计算Y 对X 的回归直线的斜率系数。(2)计算回归变差和剩余变差。(3)计算估计标准误差。 12.根据对某企业销售额Y 以及相应价格X 的11组观测资料计算: 22XY 117849X 519Y 217X 284958Y =,=,=,=,=49046 (1)估计销售额对价格的回归直线; (2)当价格为X 1=10时,求相应的销售额的平均水平,并求此时销售额的价格弹性。 13.假设某国的货币供给量Y 与国民收入X 的历史如系下表。

计量经济学讲义

计量经济学讲义

计量经济学讲义 第四讲 趋势和DF 检验(修订版) 此翻译稿制作学习之用,如有错误之处,文责自负。 趋势平稳序列(TS )(图1和2) 一个趋势平稳序列绕着一个确定的趋势(序列的均值),其波动幅度不显示增大或者减小的趋势。 线性确定性趋势: t t t y εβα++= ) ,0(~2σεiid t t=1,2,… 平方确定性趋势: t t t t y εγβα+++=2 ) ,0(~2σεiid t t=1,2,… 通常: t t t f y ε+=)( ) ,0(~2σεiid t t=1,2,… 均值是是随时间变化的(川),但是方差是常数。t ε可以为任意平稳序列,也就是说,不一 定要是白噪声过程。 通过拟合一个确定的多项式时间趋势,趋势可以来消除:拟合趋势后残差将给出一个去趋势的序列。 一个带线性确定性趋势AR (1)过程可以写作: t 1-t 1t )1)-t (y (t y εβαφβα+--=-- ) ,0(~2σεiid t 版权所

t=1,2,… 此处确定性趋势被t y 减去。然而在实践中,α、 β 是未知的而且必须估计出来。于是模型可以被 重述为: t 1-t 1111t y t )1()1(y εφβφβφαφ++-++-= 其中包含一个截距和一个趋势,也就是 t 1 -t 1 * * t y t y εφβα+++= 此处 β φαφα11* )1(+-= 且 β φβ)1(1*-= 若1 ||1 <φ ,那么此AR 过程就是围绕一个确定性 趋势的平稳过程. 差分平稳序列(DF )(也叫单整序列)和随机性趋势 如果一个非平稳序列可以由一个平稳序列通过d 次差分得到,那么我们说这个序列就是d 阶单整的,写做I (d ).这一过程也因此叫做差分平稳过程(DSP ). 因此,平稳序列就是零阶单整的,I (0)。白噪声序列是I (0)。 所以如果序列t d t y w ?=是平稳的,那么t y 就是I (d )。? 是差分算子,即 等等 2-t 1-t t 2-t 1-t 1-t t 1-t t t t 21-t t t y 2y y )y y ()y y ()y y (y y ,y y y +-=---=-?=??=?-=?

计量经济学期末复习资料及答案

一、单项选择题: 1.下面哪个假定保证了线性模型y = X β + μ的OLS 估计量的无偏性。( A ) A .X 与μ不相关。 B .μ是同方差的。 C .μ无序列相关。 D .矩阵X 是满秩的。 2.下列对于自相关问题的表述,哪个是不正确的。( B ) A .Durbin-Watson 检验只用于检验一阶自相关。 B .BG (Breusch-Godfrey )统计量只用于检验高阶自相关。 C .一阶自相关系数可以通过ρ=1-DW/2进行估计。 D .DW 检验不适用于模型中存在被解释变量的滞后项作解释变量的情形。 3.下列关于时间序列的论述哪个是不正确的。( C ) A .AR 过程的自相关函数呈拖尾特征。 B .MA 过程的偏自相关函数呈拖尾特征。 C .对于一个时间序列,其自相关函数和偏自相关函数必定有一个是截尾的。 D .在MA(q)过程中,白噪声项对该随机过程的影响只会持续q 期。 4.对于ARMA (1,1)过程(x t = ?1 x t -1 + u t + θ1 u t -1),其相关图(上)与偏相关图(下)如下: -0. 0.0 0.5 1.0 -0.0.0 0.5 1.0

则可以确定( C )是正确的。 A. ?1>0;θ1<0 B. ?1<0;θ1<0 C. ?1>0;θ1>0 D. ?1<0;θ1>0 ()() 11212120.3.0.70.1.0.60.1.0.70.6t t t t t t t t t t t t t t t t x x B x x x C x x x D x x x μμμμμ-------=+=-+=-+=++5.下列不平稳的时间序列为白噪声过程有A.(D) {}()() {}{}{}(){}01..t t t t t t t t t t X X t X B X t X D X E X δδμμμ=++---6.设时间序列是由是一白噪声过程生成,下列陈述 正确的是A.是平稳时间序列是平稳时间序列C.是平稳时间序列 是平稳时间序列 (D) {}()()() ()()()()()()()()120,11 ,22 ....t t t t t t t t t t t t t t t X E X Var X A E X Var X B E X Var X C E X Var X D E X Var X μμμμ--=-+7.设是一个期望为方差为1的独立同分布随机时间序列,定义如下随机过程:则对与的描述,下列 正确的是与均与时间t 有关 与时间t 有关,而与时间t 无关与均与时间t 无关 与时间t 无关,而与时间t 有关 (C) 二、判断并说明理由(四个全对) ()()() ()011221011221.1; 2,,.1045i i i i i i i i i i i i i Y X X Y X X X i P αααμβββνμνμν=+++-=+++=-有两个模型:为白噪声过程则对相同的样本,两个模型的最小二乘法残差相等,即对任何有教材 22.,,YX XY YX XY Y X X Y r r X Y ββββ=令和分别为对的回归方程及对回归方程中的斜率则有其中为与之间的线性相关系数.

斯托克、沃森着《计量经济学》第九章

Chapter 9. Assessing Studies Based on Multiple Regression 9.1 Internal and External Validity Multiple regression has some key virtues: ?It provides an estimate of the effect on Y of arbitrary changes ΔX. ?It resolves the problem of omitted variable bias, if an omitted variable can be measured and included. ?It can handle nonlinear relations (effects that vary with the X’s)

Still, OLS might yield a biased estimator of the true causal effect. A Framework for Assessing Statistical Studies Internal and External Validity ?Internal validity: The statistical inferences about causal effects are valid for the population being studied.

?External validity: The statistical inferences can be generalized from the population and setting studied to other populations and settings, where the “setting” refers to the legal, policy, and physical environment and related salient features.

计量经济学分析计算题

计量经济学分析计算题(每小题10分) 1.下表为日本的汇率与汽车出口数量数据, X:年均汇率(日元/美元) Y:汽车出口数量(万辆) 问题:(1)画出X 与Y 关系的散点图。 (2)计算X 与Y 的相关系数。其中X 129.3= ,Y 554.2=,2 X X 4432.1∑ (-)=,2 Y Y 68113.6∑(-)=,()()X X Y Y ∑--=16195.4 (3)采用直线回归方程拟和出的模型为 ?81.72 3.65Y X =+ t 值 1.2427 7.2797 R 2=0.8688 F=52.99 解释参数的经济意义。 2.已知一模型的最小二乘的回归结果如下: i i ?Y =101.4-4.78X 标准差 (45.2) (1.53) n=30 R 2=0.31 其中,Y :政府债券价格(百美元),X :利率(%)。 回答以下问题:(1)系数的符号是否正确,并说明理由;(2)为什么左边是i ?Y 而不是i Y ; (3)在此模型中是否漏了误差项i u ;(4)该模型参数的经济意义 是什么。 3.估计消费函数模型i i i C =Y u αβ++得 i i ?C =150.81Y + t 值 (13.1)(18.7) n=19 R 2=0.81 其中,C :消费(元) Y :收入(元) 已知0.025(19) 2.0930t =,0.05(19) 1.729t =,0.025(17) 2.1098t =,0.05(17) 1.7396t =。

问:(1)利用t 值检验参数β的显著性(α=0.05);(2)确定参数β的标准差;(3)判断一下该模型的拟合情况。 4.已知估计回归模型得 i i ?Y =81.7230 3.6541X + 且2X X 4432.1∑ (-)=,2 Y Y 68113.6∑ (-)=, 求判定系数和相关系数。 5.有如下表数据 日本物价上涨率与失业率的关系 (1)设横轴是U ,纵轴是P ,画出散点图。根据图形判断,物价上涨率与失业率之间是什么样的关系?拟合什么样的模型比较合适? (2)根据以上数据,分别拟合了以下两个模型: 模型一:1 6.3219.14 P U =-+ 模型二:8.64 2.87P U =- 分别求两个模型的样本决定系数。 7.根据容量n=30的样本观测值数据计算得到下列数据:XY 146.5=,X 12.6=,Y 11.3=,2X 164.2=,2Y =134.6,试估计Y 对X 的回归直线。 8.下表中的数据是从某个行业5个不同的工厂收集的,请回答以下问题:

计量经济学期末考试复习资料全

《计量经济学》期末考试复习资料 第一章绪论 参考重点: 计量经济学的一般建模过程 第一章课后题(1.4.6) 1.什么是计量经济学?计量经济学方法与一般经济数学方法有什么区别? 答:计量经济学是经济学的一个分支学科,是以揭示经济活动中客观存在的数量关系为内容的分支学科,是由经济学、统计学和数学三者结合而成的交叉学科。 计量经济学方法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;一般经济数学方法揭示经济活动中各个因素之间的理论关系,用确定性的数学方程加以描述。 4.建立与应用计量经济学模型的主要步骤有哪些? 答:建立与应用计量经济学模型的主要步骤如下:(1)设定理论模型,包括选择模型所包含的变量,确定变量之间的数学关系和拟定模型中待估参数的数值范围;(2)收集样本数据,要考虑样本数据的完整性、准确性、可比性和—致性;(3)估计模型参数;(4)检验模型,包括经济意义检验、统计检验、计量经济学检验和模型预测检验。 6.模型的检验包括几个方面?其具体含义是什么? 答:模型的检验主要包括:经济意义检验、统计检验、计量经济学检验、模型的预测检验。在经济意义检验中,需要检验模型是否符合经济意义,检验求得的参数估计值的符号与大小是否与根据人们的经验和经济理论所拟订的期望值相符合;在统计检验中,需要检验模型参数估计值的可靠性,即检验模型的统计学性质;在计量经济学检验中,需要检验模型的计量经济学性质,包括随机扰动项的序列相关检验、异方差性检验、解释变量的多重共线性检验等;模型的预测检验主要检验模型参数估计量的稳定性以及对样本容量变化时的灵敏度,以确定所建立的模型是否可以用于样本观测值以外的范围。 第二章经典单方程计量经济学模型:一元线性回归模型 参考重点: 1.相关分析与回归分析的概念、联系以及区别? 2.总体随机项与样本随机项的区别与联系?

斯托克计量经济学课后习题实证答案

P ART T WO Solutions to Empirical Exercises

Chapter 3 Review of Statistics Solutions to Empirical Exercises 1. (a) Average Hourly Earnings, Nominal $’s Mean SE(Mean) 95% Confidence Interval AHE199211.63 0.064 11.50 11.75 AHE200416.77 0.098 16.58 16.96 Difference SE(Difference) 95% Confidence Interval AHE2004 AHE1992 5.14 0.117 4.91 5.37 (b) Average Hourly Earnings, Real $2004 Mean SE(Mean) 95% Confidence Interval AHE199215.66 0.086 15.49 15.82 AHE200416.77 0.098 16.58 16.96 Difference SE(Difference) 95% Confidence Interval AHE2004 AHE1992 1.11 0.130 0.85 1.37 (c) The results from part (b) adjust for changes in purchasing power. These results should be used. (d) Average Hourly Earnings in 2004 Mean SE(Mean) 95% Confidence Interval High School13.81 0.102 13.61 14.01 College20.31 0.158 20.00 20.62 Difference SE(Difference) 95% Confidence Interval College High School 6.50 0.188 6.13 6.87

计量经济学复习资料——概念和问答

计量经济学复习资料——概念和问答

计量经济学复习资料 一、基本概念 1、计量经济学 以经济理论为指导,以事实为依据,以数学和统计推断为方法,以电脑技术为工具,以建立经济计量模型为手段,定量分析研究具有随机性特征的经济变量关系的经济学科。 2、相关关系 当一个或几个相互联系的变量取一定的数值时,与之相对应的另一变量的值虽然不确定,但它仍按某种规律在一定的范围内变化。 3、因果关系 一个变量(y)的变化是另一个变量(x)的变化所引起的,这两个变量间的关系称为因果关系 4、解释变量 影响研究对象的变量,它解释了研究对象的变动。 5、被解释变量 是作为研究对象的变量,又称因变量。它的变动是由解释变量做出的解释。 6、总体回归线 在给定解释变量Xi条件下因变量Yi的条件均值或期望的轨迹。 7、总体回归函数:总体回归线所对应的函数E(Y/X i)=f(X i)称为总体回归函数。总体回归函数(PRF)说明被解释变量Y的平均状态(总体条件期望)随解释变量X变化的规律。 8、拟合优度检验:就是检验模型对样本观测值的拟合程度。(拟合优度检验的方法:通过构造一个可以表征拟合程度的统计量来实现。) 9、判定系数2r:是告诉人们样本回归函数对数据拟合效果的一个总度量。2r表示在Y的总变异中由回归模型解释的那个部分所占的比例或百分比。

10、调整后的判定系数:由于增加解释变量个数引起的R2的增大与拟合好坏无关,从而对2R所进行的调整。调整的思路是:将残差平方和与总离差平方和分别除以各自的自由度,以剔除变量个数对拟 合优度的影响: 2 2 2 2 2 21 1 ) 1( 1 )1 /( ) /( 1 Y i i Se k n n R n y k n u R Λ Λ Λ - - = - - - - = - - - = ∑ ∑δ 11、置信区间:求两个正数δ和)1,0( ,∈ α α,使得随机区间) , ( 2 2 δ β δ β+ - Λ Λ包含真实 2 β的概率为α-1,如果这样的区间存在,就被称为置信区间。 12、偏回归系数:在多元回归i i i i u X X Y+ + + = 3 3 2 2 1 β β β中,2β、3β称为偏回归系数。如 2 β度量着保持X3不变的情况下,X2每变化1单位时,Y的均值E(Y| X2, X3)的变化。 13、偏相关系数:简单相关系数是指双变量回归模型中因变量与自变量的线性相关程度的度量;偏相关系数是其它变量保持不变,两个变量之间的相关程度的度量。 14、方差分析:TSS=ESS+RSS。对TSS的这些构成部分的研究从回归的观点叫做方差分析(ANOVA)。

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