研究生中级计量经济学绝密复习资料
研究生中级计量经济学绝密复习资料
一、问答题
1.线性回归模型的基本假设有哪些？
2.写出联立方程回归模型的一般形式和矩阵内容
3.写出假设地方政府决定在其管辖区内提高居民财产税税率，这对当地房价有何影响？按照计量经济学方法论来回答这个问题。
二、陈述题
1.
三、计算题1
四、简单题
（一）艾斯特里欧(Asteriou)和霍尔(Hall)根据英国1990年第一季度至1998年第二季度的季度数
高级计量经济学绪论
第 1 章绪论 1.1 什么是计量经济学 “计量经济学”(Econometrics)是运用概率统计方法对经济变量之间的(因果)关系进行定量分析的科学。 计量经济学常不足以确定经济变量间的因果关系(由于实验数据的缺乏)； 多数实证分析正是要确定变量间的因果关系(X 是否导致Y)，而非仅仅是相关关系。
【例】看到街上人们带伞，可预测今天要下雨。这是相关关系；“人们带伞”并不造成“下雨”。 计量分析须建立在经济理论基础上。但即使有理论，因果关系依然不好分辨。 首先，可能存在“逆向因果”(reverse causality)。 【例】FDI 促进经济增长，但FDI 也可能被吸引到高增长地区。 其次，可能是被遗漏的第三个变量(Z)对这两个变量(X，Y)同时起作用。 2
图1.1 可能的因果关系 例：决定教育投资回报率(returns to schooling)的因素 =α+βS i+εi ln W i 其中，ln W (工资对数)为“被解释变量”(dependent variable)，S (教育年限)为“解释变量”(explanatory variable, regressor)，ε 为“随机扰动项”(stochastic disturbance)或“误差项”(error term)； 3
下标i 表示第i 个观测值(个体i)；α与β为待估参数。 用数据估计此一元回归会发现，工资与受教育年限显著正相关，而且教育投资回报率β还挺高。 但工资收入也与能力有关；能力无法观测，而能力高的人通常选择接受更多教育。教育的高回报率包含了对能力的回报。 影响工资收入的因素还可能包括工作经验、毕业学校、人种、性别、外貌等。 须尽可能多地引入“控制变量”(control variables)，即多元回归的方法，才能准确估计“感兴趣的参数”(parameters of interest)，即本例的教育投资回报率β。 4
《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：
高级计量经济学知识点总结
1. 计量经济分析的步骤 2）建立计量经济模型。 ①确定模型包含的变量；②确定模型的数学形式；③拟定模型中待估计参数的理论期望值区间 3）收集数据。数据质量: 完整性、准确性、可比性、一致性 4）估计参数。参数估计为经济理论提供了实际经验的内容，并验证经济理论。 5）假设检验。①经济意义检验：根据拟定的符号、大小、关系②统计检验③计量经济学检验 ④模型预测检验 6）预测和政策分析。①结构分析②经济预测③政策评价④实证分析（理论检验与发展 经典线性回归模型 2.统计假设 ②E(ui uj)=0,③E(ut 2)=σ2④Xjt 是非随机量，⑤（K+1）< n; ⑥各解释变量之间不存在严格的线性关系。 2）A1. E(u)=0 A2. A3. X 是一个非随机元素矩阵 A4. Rank(X) = (K+1) < n 3.β的统计值及其分布 ~ 4.拟合优度（决定系数、修正决定系数） 使用修正决定系数原因：决定系数是一个与解释变量的个数有关的量，解释变量个数增加，RSS 减小，从而使R 2 增大。人们总是可以通过增加模型中解释变量的方法来增大 R2 的值。 5.假设检验 1）单个系数显著性检验 2）若干个系数的显著性检验（联合假设检验） ～t(n-k-1) ～F(g,n-k-1) 3）全部斜率系数为0的检验 4）检验其他形式的系数约束条件（同联合检验） ～F(g,n-k-1) 6. 回归结果的提供和分析： DW 检验值说明是否存在扰动项的自相关。 7. 斜率和截距都变动（分别检验β2和β4的显著性即可） n I u u E 2)(σ='?''-1β=(X X)X Y )6(??)5()()())((?2222X Y x y x X X n Y X Y X n X X Y Y X X t t t t t t t t t t t t βαβ-==--=---=∑∑∑∑∑∑∑∑∑β?),(22∑t x N σβ2?~(,)j j jj N c ββσ()TSS RSS TSS ESS R Y Y e R -==--==∑∑112222或总变差解释变差()∑∑-----=22)1()1(1Y Y K n e n ())1()1(1222-----=∑∑n Y Y K n e R 1)1)(1(12-----=K n R n /2?(1)j t n k αβ±--σ)?(?)?(?j j j j ββββVar Se t ==())1(---=K n S g S S F R )1()1(22---=K n R K R u DX X D Y u X D D Y ++++=++++=)()()(43214321ββββββββ即：
中级计量经济学第四章习题以及解答思路
第4章 习题一 表1给出了1965~1970年美国制造业利润和销售额的季度数据。假定利润不仅与销售额有关，而且和季度因素有关。要求对下列二种情况分别估计利润模型：（1）如果认为季度影响使利润平均值发生变异，应如何引入虚拟变量 （2）如果认为季度影响使利润对销售额的变化率发生变异，如何引入虚拟变量 表1 Quarterly 65-70 Quick- Equation Estimation Y c x @seas(1) @seas(2) @seas(3) Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 11/26/14 Time: 18:38 Sample: 1965Q1 1970Q4 Included observations: 24 Variable Coefficie nt Std. Error t-Statistic Prob.?? C X @SEAS(1) @SEAS(2) @SEAS(3)
R-squared????Mean dependent var Adjusted R-squared????. dependent var . of regression????Akaike info criterion Sum squared resid????Schwarz criterion Log likelihood????F-statistic Durbin-Watson stat????Prob(F-statistic) T和P在5%情况下都不通过，第二季度相对还好一点 假设第二季度显着，结果的经济含义是什么 Y c x @seas(2) @seas(3) @seas(4) Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 11/26/14 Time: 18:47 Sample: 1965Q1 1970Q4 Included observations: 24 Variable Coefficie nt Std. Error t-Statistic Prob.?? C X @SEAS(2) @SEAS(3) @SEAS(4) R-squared????Mean dependent var Adjusted R-squared????. dependent var . of regression????Akaike info criterion Sum squared resid????Schwarz criterion Log likelihood????F-statistic Durbin-Watson stat????Prob(F-statistic) 第二季度依旧显着影响 四种都试一下（去掉一个季节），选一个最显着的 124 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 11/26/14 Time: 18:51 Sample: 1965Q1 1970Q4 Included observations: 24
计量经济学重点知识归纳整理
1.普通最小二乘法(Ordinary Least Squares,OLS)：已知一组样本观测值 {}n i Y X i i ,2,1:),(?=，普通最小二乘法要求样本回归函数尽可以好地拟合这组 值，即样本回归线上的点∧ i Y 与真实观测点Yt 的“总体误差”尽可能地小。普通 最小二乘法给出的判断标准是：被解释变量的估计值与实际观测值之差的平方和 最小。 2.广义最小二乘法GLS ：加权最小二乘法具有比普通最小二乘法更普遍的意义， 或者说普通最小二乘法只是加权最小二乘法中权恒取1时的一种特殊情况。从此 意义看，加权最小二乘法也称为广义最小二乘法。 3.加权最小二乘法WLS ：加权最小二乘法是对原模型加权，使之变成一个新的不 存在异方差性的模型，然后采用普通最小二乘法估计其参数。 4.工具变量法IV ：工具变量法是克服解释变量与随机干扰项相关影响的一种 参数估计方法。 5.两阶段最小二乘法2SLS, Two Stage Least Squares ：两阶段最小二乘法是一种既适 用于恰好识别的结构方程，以适用于过度识别的结构方程的单方程估计方法。 6.间接最小二乘法ILS ：间接最小二乘法是先对关于内生解释变量的简化式方程 采用普通小最二乘法估计简化式参数，得到简化式参数估计量，然后过通参数关 系体系，计算得到结构式参数的估计量的一种方法。 7.异方差性Heteroskedasticity ：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。 8.序列相关性Serial Correlation ：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独立的基本假设， 称为存在序列相关性。 9.多重共线性Multicollinearity ：对于模型i k i i X X X Y μββββ++?+++=i k 22110i ， 其基本假设之一是解释变量X 1,X 2,…,Xk 是相互独立的。如果某两个或多个解释
高级计量经济学复习精要
高级计量经济学复习精要 一、简答题（10分x 2）: （一）多重共线性问题：（主要看修正方法） 1、多重共线性是指线性回归模型中的解释变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系 而使模型估计失真或难以估计准确。完全共线性的情况并不多见，一般岀现的是在一定程度上的 共线性，即近似共线性。 2、产生原因主要有3各方面：（1）经济变量相关的共同趋势；（2）滞后变量的引入；（3）样本资料的限制。 3、造成的后果：（1）完全共线性下参数估计量不存在；（ 2）近似共线性下 OLS估计量非有效；（3）参数估计量经济含义不合理；（ 4）变量的显着性检验失去意义；（ 5）模型的预测功能失效。 4、识别方法：（1）经验识别：对模型估计后，R1 2 3极高，多个变量不显着，出现与理论预期 相悖的情况，有理由怀疑存在多重共线性。（2）相关系数法：计算变量间两两相关系数。只要 其中一个大等于 0.6或0.7，则表明可能存在严重的共线性。（3）膨胀因子法：计算每个解释 变量的VIF，若某一个 VIF > 10,则表明存在严重的共线性。 5、修正方法［（※※※［根据潘老师讲课内容进行整理 共线性的修正方法有很多，按照优劣程度排序，主要有五种方法： 方法1:扩充样本以减弱共线性。主要通过增加自由度来提高精度，如将时序数据或截面数 据变为面板数据，从而将一维数据变为二维。 评价：这种方法最理想，但存在的缺点是：①效果不定；②不可行。 方法2：工具变量法（IV）。主要通过工具变量，运用两阶段最小二乘完成。 评价：这种方法目前最受欢迎，高质量的期刊论文通常都采用该方法。缺点是：①由于相关 关系具有传导性，工具变量S很难找；②用S替代X,有时经济正当性不足。 方法3:变量变换法。可以通过对数变换、绝对转相对和方程变换进行变量变换。 评价：这种方法最简单易行，但存在的缺点是：①简单相关系数描述的是线性关系，而对数 是非线性化过程；②功效不足；③不是所有变量都能用来做变换，必须有明确的经济学指代。 方法4:逐步回归法。主要是通过降维减少变量来减弱共线性。 评价：这种方法要慎用，最大的缺点是：虽然能很好地解决共线性问题，但是却引发了更严 重的内生性问题。 方法5:主成份分析法或因子分析法。具有降维的作用，主要用于多指标评价。 评价：该方法很好地消除了共线性。但这种方法要慎用，最大的缺点是：经济含义伤害过大。 （二）内生性问题 2内生性是指：模型中的解释变量与扰动项相关。通常我们做古典假设①；i为白噪声， _ 2 叮叮 E（；）=0，var （） =；- ，cov（j）=0 :②X是非随机变量（微观可以通过固定抽样得到 解决，宏观则不可），贝U cov （X, ）=0成立。但是当cov （X,'、丰0时上述假设便不再成立，我们称之为内生性，进而导致OLS失效，是非一致性的。 3 内生性产生的原因：①X与丫存在双向因果，即 X影响丫的同时，丫也影响X;如金融发展与经济增长；外商直接投资FDI与经济增长；犯罪率与警备投入。②模型遗漏重要解释变量。无论是缺失重要解释变量导致，还是无法获取数据导致，被遗漏的重要变量进入了残差项， 如果与其他解释变量相关，就会岀现 cov（U t,X t）工0,也就是内生性问题。③度量误差：由于关键变量的度量上存在误差，使其与真实值之间存在偏差，这种偏差可能会成为回归误差的一部分，
计量经济学考试重点整理
计量经济学考试重点整理 第一章： P1：什么是计量经济学？由哪三组组成？ 定义：“用数学方法探讨经济学可以从好几个方面着手，但任何一个方面都不能和计量经济学混为一谈。计量经济学与经济统计学绝非一码事；它也不同于我们所说的一般经济理论，尽管经济理论大部分具有一定的数量特征；计量经济学也不应视为数学应用于经济学的同义语。经验表明，统计学、经济理论和数学这三者对于真正了解现代经济生活的数量关系来说，都是必要的，但本身并非是充分条件。三者结合起来，就是力量，这种结合便构成了计量经济学。” P9：理论模型的设计主要包含三部分工作，即选择变量，确定变量之间的数学关系，拟定模型中待估计参数的数值范围。 P12：常用的样本数据：时间序列，截面，虚变量数据 P13：样本数据的质量（4点） 完整性；准确性；可比性；一致性 P15-16：模型的检验（4个检验） 1、经济意义检验 2、统计检验 拟合优度检验 总体显著性检验 变量显著性检验 3、计量经济学检验 异方差性检验 序列相关性检验 共线性检验 4、模型预测检验 稳定性检验：扩大样本重新估计 预测性能检验：对样本外一点进行实际预测 P16计量经济学模型成功的三要素：理论、方法和数据。 P18-20：计量经济学模型的应用 1、结构分析 经济学中的结构分析是对经济现象中变量之间相互关系的研究。 结构分析所采用的主要方法是弹性分析、乘数分析与比较静力分析。 计量经济学模型的功能是揭示经济现象中变量之间的相互关系，即通过模型得到弹性、乘数等。 2、经济预测 计量经济学模型作为一类经济数学模型，是从用于经济预测，特别是短期预测而发展起来的。 计量经济学模型是以模拟历史、从已经发生的经济活动中找出变化规律为主要技术手段。 对于非稳定发展的经济过程，对于缺乏规范行为理论的经济活动，计量经济学模型预测功能失效。 模型理论方法的发展以适应预测的需要。
2019年高级计量经济学考试
高级计量经济学考试 一、单选题（25 *2分） 1. Which of the following correctly identifies a difference between cross-sectional data and time series data? a. Cross-sectional data is based on temporal ordering, whereas time series data is not. b. Time series data is based on temporal ordering, whereas cross sectional data is not. c. Cross-sectional data consists of only qualitative variables, whereas time series data consists of only quantitative variables. d. Time series data consists of only qualitative variables, whereas cross-sectional data does not include qualitative variables. 2. A stochastic process refers to a: a. sequence of random variables indexed by time. b. sequence of variables that can take fixed qualitative values. c. sequence of random variables that can take binary values only. d. sequence of random variables estimated at the same point of tim e. 3. The model: yt = β0 +β1ct +μ , t = 1,2,……., n is an example of a(n): a. Autoregressive conditional heteroskedasticity model. b. static model. c. finite distributed lag model. d. infinite distributed lag model. 4. Refer to the following model yt = α0 +β0st +β1st?1 +β2st?2 +β3st?3 +μt This is an example of a(n): a. infinite distributed lag model. b. finite distributed lag model of order 1. c. finite distributed lag model of order 2. d. finite distributed lag model of order 3. 5. Refer to the following model. yt = α0 +β0st +β1st?1 +β2st?2 +β3st?3 +μtβ0+ β1 + β2 + β3 represents: a. the short-run change in y given a temporary increase in s. b. the short-run change in y given a permanent increase in s. c. the long-run change in y given a permanent increase in s. d. the long-run change in y given a temporary increase in s. 6. Which of the following is an assumption on which time series regression is based? a. A time series process follows a model that is nonlinear in parameters. b. In a time series process, no independent variable is a perfect linear combination of the others. c. In a time series process, at least one independent variable is a constant. d. For each time period, the expected value of the error ut, given the explanatory variables for all time periods, is positiv e.
计量经济学(硕士)《高级计量经济学(I)》课程试卷(B卷)
1.（15%）对矩阵形式的多元线性回归模型 21111122222211,,,1k k n n kn k n X X Y X X Y X X βεβεβε=+???????? ? ? ? ? ? ? ?==== ? ? ? ? ? ? ? ????????? Y X βε Y X βε （1）简述该模型满足的经典假设，并利用OLS 法求出该模型回归参数的估计量?β （用矩阵形式表示）； （2）证明在经典假设下，OLS 估计量是无偏的，即?()E =β β； （3）在经典假设下，证明21??cov(,)()σ-'=β βX X 。 2.（15%）根据某省1995年18个纺织企业的产值y （千元）、职工人数l （人）和资产数额k （千元）的资料，欲建立柯布—道格拉斯生产函数：i i i i y Al k e ε αβ=。将此生产函数的两边取对数，可将其化为线性模型ln ln ln ln i i i i y A l k αβε=+++，记 1112221818 18ln 1ln ln ln ln 1ln ln ,,ln 1ln ln y l k A y l k y l k αβ????????????????===??????????????????Y X b ， 而且ln 194,ln 141,ln 195i i i y l k ===∑∑∑，2111'=Y Y ， 181411951411104152919515292122????'=??????X X ，19415262114????'=?????? X Y ，()138.478.31 2.458.31 1.360.212.450.210.07---????'=-????--??X X （1）用OLS 法对其参数向量b 进行估计。 （2）估计随机干扰项i ε的方差2σ，即求2 ?σ。 （3）计算?()Var α 、?()Var β的估计值。 （4）计算线性模型的判定系数2R 、调整后的判定系数2R 和F 统计量。 （5）在显著性水平0.05下， 对α、β进行显著性t 检验（已知0.025(15) 2.13t =）。
计量经济学知识点重点总结
一、一些应该掌握的概念（课都上完以后回顾时候提到的应该知道的一些知识，有可能会出简答题） 1、中心极限定理 2、大数定理 3、正态分布 4、契比雪夫不等式 5、方差，期望 6、协方差及其相关系数， 二、一些基本题型 1、随机变量分布，“离散型100%考，图形不会的补考！”（此为他课上威胁性话语，所以重视程度排在第一位了……不知道是不是真考，《北方工业大学》版本有一个其他的数据的例子，供参考） 例：设对任意x，定义F(x)=P{X≤x}=P{w|X(w)≤x} X 1 2 3 P 1/3 1/3 1/3 求F(x)=P(X≤x)的分布 1）x<1时，F(x)= P(X<1)=0 2）1≤x<2时，F(x)= P(X≤1)=P(X=1)=1/3 3）2≤x<3时，F(x)= P(X≤2) =P(X=1)+ P(X=2)=2/3 4）3≤x时，F(x)= P(X≤3) =P(X=1)+P(X=2)+ P(X=3)=1 图形:次图形为右连续 F(x) 0 1 2 3 x 2、需求量，很容易考（原话） P15的例1.5，实在打不出来，留个地，大家自己写上去吧。 3、联合概率密度（简单被积分数，身高、体重作为随机变量） 例：用X表示身高，Y表示体重，（X,Y）为二维随机变量 定义F(l,w)=P{X≤l1, Y≤w1} 当两个事件相互独立时，得出
F(l,w)=F X(l) * F Y(w) 即同时满足身高、体重条件的概率为满足身高事件的概率与满足体重的概率乘积。 4、古典概型例子 例一：有藏品100个，其中5个次品，求取8个里面最多2个次品的概率？解：书上p6，例1.1 其中应注意公式： n! C m n =---------------------- m!(n-m)! (公式打得难看了一点，但是很有用) 例二：黑球a个，白球b个，放在一起抓阄。1≤k≤a+b，求在第k个位置抓到黑球的概率？ 解： a*(a+b-1)! / (a+b)! =a/(a+b) 此用来证明第k次抽签时与前面抽到的概率都相等，（本人认为考的可能性小，哈哈） 例三：n个人坐一圈，求其中2个熟人坐一起的概率 解： P=2/(n-1) 即为，把两个人看作一个整体，与其他n-1个人排列，有n-1种方法，他们之间的座位左右更换，有两个，所以得出上式。太简单了，估计不会考吧？ 例四：n个人，至少2个人同生日的概率 如p6，例1.2 P=1 - 365*364*…（365-n+1）/365n 例五：n双不同的鞋，取2k只，（2k 第一讲作业题 为分析不同州的公共教育支出花费在学生身上的教育经费，估计了如下的回归方程： 式中，S代表第i个州花费在每个公立学校学生身上的教育经费；Y代表第i个州的资本收入；G代表第i个州公立学校学生的增长率。 1A 说明变量Y与变量G的参数估计值的经济意义。 作业题2 1B 你预期变量Y和G的参数符号各是什么请说明理由。估计结果与你的预期一致吗 作业题3 1C 变量G是用小数来衡量的，因此，当一个州的招生人数增加了10%时，G等于。如果变量G用百分比的形式来衡量，那么当一个州的招生人数增加了10%时，G等于10。此时，方程的参数估计值会如何变化（文字说明即可） 作业题4 Jaime Diaz发表在《体育画报》上的一篇论文研究了美国职业高尔夫球协会（PGA）巡回赛中不同距离的推杆次数。论文中建立了推杆进洞次数百分比（P）关于推杆距离（L，英尺）的关系式。推杆距离越长，进洞的可能性越小。可以预测，L的参数估计值为负。回归方程如下： 2A 说明L的参数估计值的经济意义。 作业题5 2B 利用该方程估计一个PGA高尔夫球员10英尺推杆进球的次数百分比。再分别估计1英尺和25英尺的情况。结果是否符合现实 作业题6 2C 上一题的答案说明回归分析时存在什么问题 第二讲作业题 作业题1 1 查尔斯·拉弗（Charles Lave）发表了一篇驾驶员交通事故率的研究报告。他的总体结论是驾驶速度的方差（同一公路上汽车驾驶速度差异的程度）是交通事故率的重要决定因素。在他的分析中，采用两年的全美数据分别估计，得出的回归方程为： 第一年： 第二年： 式中，代表第i个州州际公路上的交通事故数量（单位：车辆每行驶一亿英里的交通事故数）；代表一个不确定的估计截距；代表第i个州的驾驶速度的方差；代表第i个州每名驾驶员的平均罚单数量；代表第i个州内每平方英里医院的数量。 1a.考察变量的理论依据，给出其参数符号的预期。 作业题2 1b.这两年的参数估计的差异是否值得重视请说出你的理由。在什么情况下，应该关注这些差异呢 作业题3 1c.通过比较两个方程的调整的判定系数，哪一个方程具有更高的判定系数调整的判定系数越高，回归方程越好吗为什么 作业题4 假定你决定建一个离你学校最近的冷冻酸奶商店的销售量模型。店主很乐意帮助收集数据，因为她相信你们学校的学生是她的主要顾客。经过长时间的数据收集以及无限量的冷冻酸奶供给之后，你估计得到以下回归方程： 式中，代表第t个两周内冷冻酸奶的销售总量；代表t期的平均温度（单 位：华氏温度）；代表t期该商店冷冻酸奶价格（单位：美元）；代表反 映是否在学校报纸发布广告的虚拟变量（1=店主在学校报纸上做了广告）； 代表反映是否为学校学期时间的虚拟变量（1=t期是学校学期时间，即9月初到12月初、1月初到5月底）。 2a.为什么要假定“无限量的冷冻酸奶供给”（提示：考虑模型是否满足经典假设） 作业题5 2b.说明变量和变量的参数估计值的经济含义。 要求：1－4题必做；5－10题选做五道题完成。 1．（10%）利用1988~1996的年度数据和OLS估计方法得到如下回归方程： t t t t X X X Y 3 2 1 408 .0 18 .4 125 .0 64 .2 ?+ - + = (3.4) (0.005) (2.64) (0.15) 括号里的数字是标准差，回归平方和是131.52，残差平方和是17.84。 1）检验各解释变量的显著性； 2）计算F统计量，并检验3个解释变量的总体显著性。（上述每一检验均要求写出零假设和相应的备择假设，5% α=， 0.025 (5) 2.571 t=， 0.05 (3,5) 5.41 F=） 2．（10%）对矩阵形式的多元线性回归模型 =+ Y Xβε 其中 21311 111 22322 222 23 1 1 1 k k n n kn n k n X X X Y X X X Y X X X Y βε βε βε ?? ?????? ? ? ? ? ? ? ? ? ==== ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?????? ?? Y Xβε 1）叙述模型满足的经典假设。 2）在模型满足经典假设的情形下，证明它的OLS估计量的方差为：21 ?()() Varσ- ' = βX X，这里2 ()1,2,, i Var i n εσ == 。 3．（12%）假定有以下宏观经济模型： 其中， t C是消费， t Y是国内生产总值， t I是投资， t G是政府购买支出。 1) 指出模型中的内生变量，外生变量和前定变量； 2）将结构方程化为简化式方程； 3) 考察各方程的识别问题（要求给出详细的识别步骤）。 21 231222 1 t t t t t t t t t t t C Y u I Y Y u Y C I G α ββαβ - =+ ? ? =+++≠ ? ?=++ ? 中级计量经济学 一、课程编码： 课内学时：48学分：3 二、适用专业：应用经济学，企业管理，管理科学与工程等 三、先修课程：微积分，线性代数，概率论与数理统计，微观经济学，宏观经济学 四、教学目标 1.了解现代经济学的特征，了解经济数量分析课程在经济学课程体系中的地位，了解 经济数量分析在经济学科的发展和实际经济工作中的作用； 2.进一步掌握经济计量经济学的中级理论与方法，了解计量经济学理论与方法和拓展 新发展； 3.能够建立并应用计量经济模型，对现实经济现象中的数量关系进行深入分析； 4.形成在经济学领域熟练应用高等计量经济学工具进行方法研究、数学建模和科学研 究的能力，并为进一步学习高级计量课程打下基础。 五、教学方式： 课堂讲授，材料自学与课堂讨论，穿插案例分析，软件建模学习，撰写计量经济学应用论文。 六、主要内容及学时分配 1.中级计量经济学概述与经典线性计量经济学模型理论方法回顾4学时 1.1计量经济学的基本概述 1.2计量经济学的内容体系 1.3建立与应用计量经济模型的主要步骤 1.4经典线性计量经济学模型理论方法回顾 2.多元回归模型4学时 2.1多元回归模型的估计、检验、预测 2.2多元回归模型的计算过程与案例分析 2.3异方差性专题 2.4自相关性专题 2.5多重共线性专题 2.6非线性回归模型专题 3.EVIEWS软件专题4 学时 3.1计量经济学应用软件概述 3.2EVIEWS操作解析 3.3EVIEWS编程与模型技巧 3.4基于案例的EVIEWS应用概述 4.单方程回归真模型的几个专题3学时 4.1模型中的特殊解释变量概述 4.2随机解释变量 4.3滞后变量 第3章 多元线性回归模型 3.4.3 简答题、分析与计算题 1．给定二元回归模型：t t t t u x b x b b y +++=22110 （t=1，2，…n） (1) 叙述模型的古典假定；(2)写出总体回归方程、样本回归方程与样本回归模型；(3)写出回归模型的矩阵表示；(4)写出回归系数及随机误差项方差的最小二乘估计量，并叙述参数估计量的性质；(5)试述总离差平方和、回归平方和、残差平方和之间的关系及其自由度之间的关系。 2．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？ 3．决定系数2 R 与总体线性关系显著性F 检验之间的关系；在多元线性回归分析中，F 检验与t 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？ 4．为什么说对模型施加约束条件后，其回归的残差平方和一定不比未施加约束的残差平方和小？在什么样的条件下，受约束回归与无约束回归的结果相同？ 5．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。 (1) t t t u x b b y ++=310(2) t t t u x b b y ++=log 10(3)t t t u x b b y ++=log log 10 (4) t t t u x b b b y +?+=)(210(5) t t t u x b b y +=)/(10(6) t b t t u x b y +?+=)1(110(7)t t t t u x b x b b y +++=10/22110 6．常见的非线性回归模型有几种情况？ 7．指出下列模型中所要求的待估参数的经济意义： (1)食品类需求函数：u P P I Y ++++=231210ln ln ln ln αααα中的321,,ααα（其中Y 一、问答题 1.线性回归模型的基本假设有哪些？ 2.写出联立方程回归模型的一般形式和矩阵内容 3.写出假设地方政府决定在其管辖区内提高居民财产税税率，这对当地房价有何影响？按 照计量经济学方法论来回答这个问题。 二、陈述题 1. 三、计算题1 四、简单题 （一）艾斯特里欧(Asteriou)和霍尔(Hall)根据英国1990年第一季度至1998年第二季度的季 （二）根据我国1985-2001年城镇居民人均可支配收入X和人均消费性支出Y资料，按照凯恩斯绝对收入假说建立的消费函数计量经济模型为： Y t=137.422+0.772*X i （5.875）（ 127.09） R2= 0.999；DW =1.205；F= 16151 |e i|＝-451.9+0.871*X i (?0.283)(5.103) R2=0.634508；DW=1.91；F=26.04061 （1）解释模型中137.422和0.772的意义； （2）简述什么是模型的异方差性； （3）检验该模型是否存在异方差性。 （4）如果模型存在异方差性，写出消除模型异方差性的方法和步骤。 答： 1）回归方程：y=3871.805+2.177916x1+4.05198x2 系数的意义：其他不变，投资每增加1单位，国内生产总值增加2.177916单位；其他不变，进出口增加1单位，国内生产总值增加4.051980单位。 （2）回归系数检验，常数项的概率p值为0.1139，大于0.05，所以常数项是不显著的，考虑将常数项剔除。x1x2的概率p都小于0.05，说明这两个系数是统计显著的。拟合优度=0.991494，接近1，方程比较好地解释了国内生产总值。 （3）f统计量的p值为0<0.05，说明方程整体式统计显著的，可以接受。 (三)在研究生产函数时，有以下两种结果： 其中，Q＝产量，K＝资本，L＝劳动时数，t＝时间，n＝样本容量请回答以下问题： （1）证明在模型（1）中所有的系数在统计上都是显著的（α＝0.05）。 （2）证明在模型（2）中t和lnk的系数在统计上不显著（α＝0.05）。 （3）可能是什么原因造成模型（2）中lnk不显著的？ 答： （1）t0.025(18)=2.1009t Lnk的T检验：t＝10.195＞2.1009，因此lnk的系数显著。 Lnl的 T检验：t＝6.518＞2.1009，因此lnl的系数显著。（4分） （2）t0.025(17)=2.1098t t的T检验：t＝1.333＞2.1098，因此lnk的系数不显著。 Lnk的 T检验：t＝1.18＞2.1098，因此lnl的系数不显著。（4分） （3）可能是由于时间变量的引入导致了多重共线性。 《中级计量经济学》复习 一、上学期的主要内容 1、数学知识（Basic Knowledge of Mathematics ） 1） 矩阵的基础知识（Basic Knowledge of Matrix Algebra ） 2） 概率论与数理统计（Probability and Statistics ） 2、几个回归模型 1） 古典线性回归模型(Simple Classical Linear Regression ) 2） 多元线性回归模型(Linear Multiple Regression) 3） 带有线性约束的多元线性回归模型及其假设检验(Linear Multiple Regression and its Inference Prediction) 4） 正态线性统计模型的最大似然估计(Normal Linear Statistical Model and MLE) 5） 非线性回归模型初步(Nonlinear Regression Model) 二、主要知识点 1、概率论与数理统计的对应关系 概率模型：二项分布、正态分布、几何分布等。在很多种情况下，参数就决定了分布。 抽样与统计：通过样本确定参数。 顺序统计量、经验分布函数与子样矩 设（X 1，…，X n ）是从母体中抽取的一个子样，记（x 1,x 2…,x n ）是子样的一个观察值，将观察值的各分量按大小递增次序排列，得到 *1 x ≤*2x ≤…≤* n x 当（X 1，…，X n ）取值为（x 1,…,x n ）时，我们定义)(n k X 取值为* k x 。称由此得到的)()(1,,n n n X X 为（X 1，…，X n ）的一组顺序统计量。显然) (1n X ≤) (2n X ≤…≤)(n n X ，i n i n X X ≤≤=1) (1 min ，即) (1n X 的观察值是子样观察值中最小的一个，而i n i n n X X ≤≤=1) (max ，) (n n X 的观察值是子样观察值中最大的一个。 记 西南财经大学2013级博士研究生高级计量经济学学习指南 2013级博士生高级计量经济学 学习指南 第一部分条件期望与条件方差 第二部分古典假设与最小二乘法 第三部分最小二乘的有限样本性质 第四部分最小二乘的大样本性质 第五部分非球型扰动与广义回归模型 第六部分极大似然估计，广义矩估计 第七部分检验与推断 第八部分工具变量和两阶段最小二乘 第九部分模型设定检验 第一部分 条件期望与条件方差 在正式进入计量经济学的学习之前，需要对条件期望以及条件方差熟练掌握，它们是以后学习的基础。 一、条件期望 1、条件均值的定义 条件均值的定义为： []()()||() ||y y x y yf y x dy y m x E y x yP y x y ??=????∑若是连续的若是离散的 应当指出的是，条件期望是谁的函数。 2、条件均值的性质 条件均值有几个简单而有用的性质： （1）迭代期望律 ( Law of Iterated expectations, LIE) 条件期望的条件期望等于无条件期望。 [][]|x E y E E y x ??=??，其中，记号[]x E ?表示关于 x 值的期望。 Proof: 离散情形： We need to show: ()[]()|X x E y E y X x P X x ===∑ Where []()|||Y X y E Y X x yP y x ==∑. We have []()()()|||X Y X X x y x E Y X x P X x y P y x P x ===∑∑∑()()Y y yP Y y E Y ===∑. 连续情形： ()()X x E g gf x dx =?，and ()()||y E y x yf y x dy =? ()()()||X x E E Y X x E Y X x f x dx ∴===????????? ()()|x y yf y x dy f x dx ?? = ? ??? ??高级计量经济学练习试题精编版63137
2005级硕士生《计量经济学I》B
中级计量经济学
《中级计量经济学》非选择题 参考答案.
研究生中级计量经济学绝密复习资料
中级计量经济学复习
博士生高级计量经济学指南.