计量经济学重点简答论述题
计量经济学考试题
（3）对数—线性模型：
对数—线性模型又称增长模型，X变化一个单位，Y变化B2个百分点； （4分）
（4）线性—对数模型：
X变化一个百分点，Y变化0.01×B2个单位。 （4分）
2.(12分)答：(1)不是。因为农村居民储蓄增加额应与农村居民可支配收入总额有关，而与城镇居民可支配收入总额之间没有因果关系。
（3）
令：资本的产出弹性记为B。
H0：B=0.5，H1：B 0.5
查表得：
而5.2>1.96， （5分）
所以拒绝H0：B=0.5，接受H1：B 0.5。 （2分）
（4）由上表结果，可知F统计量的值为1628，相应的尾概率为0.0000<0.05，故模型是总体显著的。 （4分）
（5）根据模型结果可知：某国在1980—2001年间，资本的产出弹性约为0.76，即在其他情况不变的条件下，资本投入每增加一个百分点，产出平均提高0.76个百分点。 （3分）劳动投入的产出弹性为0.64，即在其他条件不变的条件下，劳动投入每增加一个百分点，产出平均提高0.64个百分点。 （3分）
4.答：（1）间接二乘法适用于恰好识别方程，而两阶段最小二乘法不仅适用于恰好识别方程，也适用于过度识别方程；（2）间接最小二乘法得到无偏估计，而两阶段最小二乘法得到有偏的一致估计；都是有限信息估计法。
5.答：对模型参数施加约束条件后，就限制了参数的取值范围，寻找到的参数估计值也是在此条件下使残差平方和达到最小，它不可能比未施加约束条件时找到的参数估计值使得残差平方达到的最小值还要小。但当约束条件为真时，受约束回归与无约束回归的结果就相同了。
2.答：显著性检验分模型的拟合优度检验和变量的显著性检验。前者主要指标为可决系数以及修正可决系数，后者主要通过计算变量斜率系数的t统计量进行检验……
计量经济学简答题及答案
计量经济学简答题及答案简答：1、时间序列数据和横截面数据有何不同？时间序列数据是一批按照时间先后排列的统计数据。
截面数据是一批发生在同一时间截面上的调查数据。
这两类数据都是反映经济规律的经济现象的数量信息，不同点：时间序列数据是含义、口径相同的同一指标按时间先后排列的统计数据列；而横截面数据是一批发生在同一时间截面上不同统计单元的相同统计指标组成的数据列。
2、建立计量经济模型赖以成功的三要素。
P16（课本）成功的要素有三：理论、方法和数据。
理论：即经济理论，所研究的经济现象的行为理论，是计量经济学研究的基础；方法：主要包括模型方法和计算方法，是计量经济学研究的工具与手段，是计量经济学不同于其他经济学分支科学的主要特征；数据：反映研究对象的活动水平、相互间以及外部环境的数据，更广义讲是信息，是计量经济学研究的原料。
三者缺一不可。
3、什么是相关关系、因果关系；相关关系与因果关系的区别与联系。
相关关系是指两个以上的变量的样本观测值序列之间表现出来的随机数学关系，用相关系数来衡量。
因果关系是指两个或两个以上变量在行为机制上的依赖性，作为结果的变量是由作为原因的变量所决定的，原因变量的变化引起结果变量的变化。
因果关系有单向因果关系和互为因果关系之分。
具有因果关系的变量之间一定具有数学上的相关关系。
而具有相关关系的变量之间并不一定具有因果关系。
4、回归分析与相关分析的区别与关系。
P23-P24（课本）相关分析与回归分析既有联系又有区别。
首先，两者都是研究非确定性变量间的统计依赖关系，并能测度线性依赖程度的大小。
其次，两者间又有明显的区别。
相关分析仅仅是从统计数据上测度变量间的相关程度，而无需考察两者间是否有因果关系，因此，变量的地位在相关分析中饰对称的，而且都是随机变量；回归分析则更关注具有统计相关关系的变量间的因果关系分析，变量的地位是不对称的，有解释变量与被解释变量之分，而且解释变量也往往被假设为非随机变量。
计量经济学31个简答参考答案
计量经济学31个简答参考答案来源：皮卡箱1.什么是计量经济学？它与经济学、统计学和数学的关系怎样？答:1、计量经济学是一门运用经济理论和统计技术来分析经济数据的科学和艺术，它以经济理论为指导，以客观事实为依据，运用数学、统计学的方法和计算机技术，研究带有随机影响的经济变量之间的数量关系和规律。
2、经济理论、数学和统计学知识是在计量经济学这一领域进行研究的必要前提，这三者中的每一个对于真正理解现代经济生活中的数量关系是必要的，但不充分，只有结合在一起才行。
2计量经济学三个要素是什么？经济理论、经济数据和统计方法。
3.计量经济学模型的检验包括哪几个方面？其具体含义是什么？答:(1)经济意义检验，即根据拟定的符号、大小、关系，对参数估计结果的可靠性进行判断(2)统计检验，由数理统计理论决定。
包括:拟合优度检验、总体显著性检验。
(3)计量经济学检验，由计量经济学理论决定。
包括:异方差性检验、序列相关性检验、多重共线性检验。
(4)模型预测检验，由模型应用要求决定。
包括: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。
4.计量经济学方法与一般经济数学方法有什么区别？答:计量经济学揭示经济活动中各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因素之间的理论关系，用确定性的数学方程加以描述。
5.计量经济学模型研究的经济关系有那两个基本特征？答：一是随机关系，二是因果关系6.计量经济学研究的对象和核心内容是什么？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。
计量经济学的核心内容包括两个方面:一是方法论，即计量经济学方法或者理论计量经济学。
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。
7.计量经济学中应用的数据类型怎样？举例解释其中三种数据类型的结构。
答：计量经济模型:WA GE=f(EDU,EXP,GEND,μ)1)时间序列数据是按时间周期收集的数据，如年度或季度的国民生产总值。
计量经济学简答题及答案
计量经济学简答题及答案计量经济学简答题及答案1、比较普通最小二乘法、加权最小二乘法和广义最小二乘法的异同。
答：普通最小二乘法的思想是使样本回归函数尽可能好的拟合样本数据，反映在图上就是是样本点偏离样本回归线的距离总体上最小，即残差平方和最小。
只有在满足了线性回归模型的古典假设时候，采用OLS才能保证参数估计结果的可靠性。
在不满足基本假设时，如出现异方差，就不能采用OLS加权最小二乘法是对原模型加权，对较小残差平方和赋予较大的权重，对较大赋予较小的权重，消除异方差，然后在采用OLS估计其参数。
在出现序列相关时，可以采用广义最小二乘法，这是最具有普遍意义的最小二乘法。
最小二乘法是加权最小二乘法的特例，普通最小二乘法和加权最小二乘法是广义最小二乘法的特列。
6、虚拟变量有哪几种基本的引入方式? 它们各适用于什么情况?答: 在模型中引入虚拟变量的主要方式有加法方式与乘法方式，前者主要适用于定性因素对截距项产生影响的情况，后者主要适用于定性因素对斜率项产生影响的情况。
除此外，还可以加法与乘法组合的方式引入虚拟变量，这时可测度定性因素对截距项与斜率项同时产生影响的情况。
7、联立方程计量经济学模型中结构式方程的结构参数为什么不能直接应用OLS估计？答：主要的原因有三：第一，结构方程解释变量中的内生解释变量是随机解释变量,不能直接用OLS来估计；第二，在估计联立方程系统中某一个随机方程参数时，需要考虑没有包含在该方程中的变量的数据信息，而单方程的OLS估计做不到这一点；第三，联立方程计量经济学模型系统中每个随机方程之间往往存在某种相关性，表现于不同方程随机干扰项之间，如果采用单方程方法估计某一个方程，是不可能考虑这种相关性的，造成信息的损失。
2、计量经济模型有哪些应用。
答：①结构分析，即是利用模型对经济变量之间的相互关系做出研究，分析当其他条件不变时，模型中的解释变量发生一定的变动对被解释变量的影响程度。
②经济预测，即是利用建立起来的计量经济模型对被解释变量的未来值做出预测估计或推算。
计量经济学试题与答案
计量经济学试题与答案一、选择题（每题5分，共25分）1. 以下哪个选项是计量经济学的基本任务？A. 建立经济模型B. 进行经济预测C. 分析经济现象的规律性D. 所有以上选项答案：D2. 以下哪个方法不属于计量经济学的研究方法？A. 最小二乘法B. 最大似然法C. 线性规划D. 广义矩估计答案：C3. 在线性回归模型中，以下哪个选项表示随机误差项的方差？A. σ²B. μC. εD. β答案：A4. 在计量经济学模型中，以下哪个选项表示解释变量与被解释变量之间的关系？A. 相关性B. 因果关系C. 联合分布D. 条件分布答案：B5. 在实证研究中，以下哪个选项可以用来检验模型的稳定性？A. 残差分析B. 异方差性检验C. 单位根检验D. 联合检验答案：C二、填空题（每题5分，共25分）1. 计量经济学是一门研究______、______和______的科学。
答案：经济模型、经济数据、经济预测2. 最小二乘法的原理是使______的平方和最小。
答案：回归残差3. 在线性回归模型中，回归系数的估计值是______的线性函数。
答案：解释变量4. 异方差性检验的方法有______检验、______检验和______检验。
答案：Breusch-Pagan检验、White检验、Goldfeld-Quandt检验5. 在实证研究中，单位根检验的目的是检验______。
答案：时间序列数据的平稳性三、计算题（每题20分，共40分）1. 设线性回归模型为：Y = β0 + β1X + ε，其中Y表示被解释变量，X表示解释变量，ε表示随机误差项。
给定以下数据：Y: 2, 3, 4, 5, 6X: 1, 2, 3, 4, 5求：回归系数β0和β1的估计值。
答案：首先，计算X和Y的均值：X̄ = (1 + 2 + 3 + 4 + 5) / 5 = 3Ȳ = (2 + 3 + 4 + 5 + 6) / 5 = 4然后，计算回归系数β1的估计值：β1̄= Σ[(Xi - X̄)(Yi - Ȳ)] / Σ[(Xi - X̄)²]= [(1-3)(2-4) + (2-3)(3-4) + (3-3)(4-4) + (4-3)(5-4) + (5-3)(6-4)] / [(1-3)² + (2-3)² + (3-3)² + (4-3)² + (5-3)²]= 4 / 10= 0.4最后，计算回归系数β0的估计值：β0̄ = Ȳ - β1̄X̄= 4 - 0.4 3= 2.2所以，回归系数β0和β1的估计值分别为2.2和0.4。
计量经济学简答
计量经济学简答简答1、简述经济计量分析工作的程序设定模型、估计参数、检验模型、应用模型2、简述回归分析与相关分析区别与联系两者都是研究相关关系的方法。
但二者也有区别。
相关分析关心的是变量之间的相关程度，但并不能反映变量之间的因果关系；而回归分析则要通过建立回归方程来估计解释变量与被解释变量之间的因果关系。
此外，在回归分析中，定义被解释变量为随机变量，解释变量为非随机变量；而在相关分析中，把所考察的变量都看作是随机变量。
3、简述普通最小二乘法估计原理普通最小二乘法简称OLS，是应用最多的参数估计方法，也是从最小二乘原理出发的其他估计方法的基础。
具有以下优良特性：残差平方和最小，无偏性和线性特征。
4、简述方差非齐性的后果参数的普通最小二乘估计虽然是无偏的，但却是非有效的。
参数估计量的方差是有偏的，这将导致参数的假设检验失效，模型预测失效，是非有效的。
5、简述序列相关的后果当一个线性回归模型的随机误差项存在自相关时，就违背了线性回归方程的古典假定，如果仍然用普通最小二乘法估计参数，将会产生严重后果。
自相关产生的后果与异方差情形类似。
自相关影响OLS估计量的有效性，有效性不再成立，存在比OLS模型更为有效的估计方法。
存在序列相关时，OLS方法下的各种检验失效，模型预测失效。
因为βi估计的方差不等于OLS方法下计算的方差。
6、简述多重共线处理方法追加样本信息,使用非样本先验信息,进行变量形式的转换,使用有偏估计7、简述DW的局限性DW检验只适合一阶自回归形式，而并不适用于检验高阶自回归形式或其它形式的序列相关；模型中不含有滞后因变量。
若届时变量中有滞后变量，则DW检验将会失效；模型中含有截距项；存在不能判定的区域。
8、简述方差非齐性的检验方法样本分段比较法；残差回归检验法9、简述发达市场经济国家模型特点建模依据各流派经济理论；模型全面反映西方核算体系10、简述经济计量模型评价的准则经济理论准则；统计准则；经济计量准则11、简述需求函数的特性非负性，可加性，零阶齐次性，对称性，单调性12、什么是内生变量是指模型要解释的变量。
计量经济学简答题
第一章三、简答题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。
答：计量经济学是经济理论、统计学和数学的综合。
经济学着重经济现象的定性研究，而计量经济学着重于定量方面的研究。
统计学是关于如何惧、整理和分析数据的科学，而计量经济学则利用经济统计所提供的数据来估计经济变量之间的数量关系并加以验证。
数量统计各种数据的惧、整理与分析提供切实可靠的数学方法，是计量经济学建立计量经济模型的主要工具，但它与经济理论、经济统计学结合而形成的计量经济学则仅限于经济领域。
计量经济模型建立的过程，是综合应用理论、统计和数学方法的过程。
因此计量经济学是经济理论、统计学和数学三者的统一。
2. 计量经济模型有哪些应用。
答：①结构分析，即是利用模型对经济变量之间的相互关系做出研究，分析当其他条件不变时，模型中的解释变量发生一定的变动对被解释变量的影响程度。
②经济预测，即是利用建立起来的计量经济模型对被解释变量的未来值做出预测估计或推算。
③政策评价，对不同的政策方案可能产生的后果进行评价对比，从中做出选择的过程。
④检验和发展经济理论，计量经济模型可用来检验经济理论的正确性，并揭示经济活动所遵循的经济规律。
3. 简述建立与应用计量经济模型的主要步骤。
答：一般分为5个步骤：①根据经济理论建立计量经济模型；②样本数据的收集；③估计参数；④模型的检验；⑤计量经济模型的应用。
4. 对计量经济模型的检验应从几个方面入手。
答：①经济意义检验；②统计准则检验；③计量经济学准则检验；④模型预测检验。
第二章三、简答题1. 简述用普通最小二乘法求解模型i i i X Y μββ++=10的参数估计量的过程。
答：一元线性回归模型i i i X Y μββ++=10，采用普通最小二乘法进行参数估计的基本准则：22010111ˆˆˆˆmin (,)()n ni i i i i Q e Y X ββββ====--∑∑ （1） 利用微积分多元函数极值原理，要使01ˆˆ(,)Q ββ达到最小，（1）式对01ˆˆββ、的一阶偏导数都等于零，即：010011ˆˆ(,)=0ˆˆˆ(,)=0ˆQ Q ββββββ⎧∂⎪∂⎪⎨∂⎪⎪∂⎩201010100201010111ˆˆ()ˆˆ(,)ˆˆ==2()ˆˆˆˆ()ˆˆ(,)ˆˆ==2()ˆˆi i i i i i i i i Y X Q Y X Y X Q Y X X ββββββββββββββββ⎧⎡⎤∂--∂⎣⎦⎪---⎪∂∂⎪⎨⎡⎤∂--⎪∂⎣⎦---⎪∂∂⎪⎩∑∑∑∑ 0101 ˆˆ()0ˆˆ()=0 i i i i i Y X Y X X ββββ⎧--=⎪⎨--⎪⎩∑∑（2）（3） 由（2）式可知，01011ˆˆ01ˆ ˆˆ()11== (4)i ii i i i Y n X Y X Y X nY Y X X n nβββββ+-=⇒=-=-∑∑∑∑∑∑（令，） 并将式（4）代入（3），可得：2011122111221ˆˆˆ ˆ0()()ˆˆ()0ˆ ()i i i i i i i i i i i i i i ii i i i i i Y X X X Y Y X X X nn X Y X Y X n X n X Y X Y n X X βββββββ=--=---⇒-+⇒-=-=-∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑ 或0111112ˆˆˆˆ0()()ˆ()()()()()ˆ=()()()(==)0?i i i i i ii i i i i i i i ii i i i i i i i i i Y X X Y Y X X X Y Y X X X X X Y Y X X Y Y x y X X X X X X X x x X X y Y Y ββββββ=--=-+-⇒------==-----=⇒∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑令，因此，可得0101112221ˆˆˆˆ()()()ˆˆ()()()i i i i i i i i i i i i i i i Y X Y X n n X Y X Y X X Y Y x y n X X X X X X x ββββββ=-=----===---∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑或或2. 计量经济学模型中随机误差项一般包括哪几个因素？答： ①内在随机性的因素，有人们的随机行为和客观存在的随机因素；②模型中被忽略掉的影响因素造成的误差；③模型的设定误差；④经济变量之间的合并误差；⑤变量的测量误差（数据观测误差）；⑥未知的影响因素。
(完整word版)计量经济学简答题四(word文档良心出品)
计量经济学简答题四第一章绪论（一）基本知识类题型1-1．什么是计量经济学？1-2．简述当代计量经济学发展的动向。
1-3．计量经济学方法与一般经济数学方法有什么区别？1-4．为什么说计量经济学是经济理论、数学和经济统计学的结合？试述三者之关系。
1-5．为什么说计量经济学是一门经济学科？它在经济学科体系中的作用和地位是什么？1-6．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？1-7．试结合一个具体经济问题说明建立与应用计量经济学模型的主要步骤。
1-8．建立计量经济学模型的基本思想是什么？1-9．计量经济学模型主要有哪些应用领域？各自的原理是什么？1-10．试分别举出五个时间序列数据和横截面数据并说明时间序列数据和横截面数据有和异同？1-11．试解释单方程模型和联立方程模型的概念并举例说明两者之间的联系与区别。
1-12．模型的检验包括几个方面？其具体含义是什么？1-13．常用的样本数据有哪些？1-14．计量经济模型中为何要包括随机误差项？简述随机误差项形成的原因。
1-15．估计量和估计值有何区别？哪些类型的关系式不存在估计问题？1-16．经济数据在计量经济分析中的作用是什么？1-20．模型参数对模型有什么意义？习题参考第一章绪论1-1．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。
1-2．答：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”。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
计量经济学重点(简答题)一、什么就是计量经济学？计量经济学,又称经济计量学,它就是以一定的经济理论与实际统计资料为依据,运用数学、统计学与计算机技术,通过建立计量经济学模型,定量分析经济变量之间的随机因果关系、。
二、计量经济学的研究的步骤就是什么？1)理论模型的设计A.理论或假说的陈述;B.理论的数学模型的设定;C.理论的计量经济模型的设定。
i.把模型中不重要的变量放进随机误差项中;ii.拟定待估参数的理论期望值。
2)获取数据数据来源:网络、统计年鉴、报纸、杂志数据类别:时间序列数据、截面数据、混合数据、虚变量数据。
数据要求:完整性、准确性、可比性、一致性i.完整性:模型中包含的所有变量都必须得到相同容量的样本观察值。
ii.准确性:统计数据或调查数据本身就是准确的。
iii.可比性:数据口径问题。
iv.一致性:指母体与样本的一致性。
3)模型的参数估计:普通最小二乘法。
4)模型的检验:经济学检验;统计学检验;计量经济学检验;模型的预测检验。
5)模型的应用:结构分析;经济预测;政策评价;经济理论的检验与发展。
三、简述统计数据的类别？时间序列数据、截面数据、混合数据、虚变量数据。
1)时间序列数据:按时间先后排列收集的数据。
采纳时间序列数据的注意事项:A.所选择的样本区间的经济行为一致性问题。
B.样本数据在不同样本点之间的可比性问题。
C.样本数据过于集中的问题。
不能反映经济变量间的结构关系,应增大观察区间。
D.模型的随机误差项序列相关问题。
2)截面数据:又称横向数据,就是一批发生在同一时间截面上的调查数据。
研究某时点上的变化情况。
采纳截面数据的注意事项:A.样本与母体的一致性问题。
B.随机误差项的异方差问题。
3)混合数据:也称面板数据,既有时间序列数据,又有截面数据。
4)虚变量数据:又称二进制数据,只能取0与1两个值,表示的就是某个对象的质量特征。
四、模型的检验包括哪几个方面？具体含义就是什么？1)经济学检验:参数的符合与大致取值。
2)统计学检验:拟合优度检验;模型的显著性检验;参数的显著性检验。
3)计量经济学检验:序列相关性;异方差检验;多重共线性检验。
4)模型的预测检验:a,扩大样本容量或变换样本重新估价模型;b,利用模型对样本期以外的某一期进行预测。
五、回归分析与相关分析的联系与区别就是什么？回归分析就是处理变量与变量之间关系的一种数学方法,就是研究一个变量关于另一个(些)变量的依赖关系的计算理论与方法。
其目的在于通过后者的已知或设定值,去估计或预测前者的(总体)均值。
前一个变量被称为被解释变量,后一个(些)变量称为解释变量。
回归分析与相关分析的联系:都就是对变量间非确定相关关系的研究,均能通过一定的方法对变量之间的线性依赖程度进行测定。
回归分析与相关分析的区别:1相关分析研究的就是两个随机变量之间的相关形式及相关程度,就是通过相关系数来测定的,不考虑变量之间就是否存在因果关系;而回归分析就是以因果分析为基础的,变量之间的地位就是不对称的,有解释变量与被解释变量之分,被解释变量就是随机变量,而解释变量在一般情况下假定就是确定性变量。
2相关分析所采用的相关系数,就是一种纯粹的数学计算,相关分析关注的就是变量之间的相互关联的程度,而回归分析在应用之间就对变量之间就是否存在依赖关系进行了因果分析,在此基础上进行的回归分析,达到了深入分析变量间依存关系、掌握其运动规律的目的。
六、经典假设条件的内容就是什么？(应用最小二乘法应满足的古典假定？)1)解释变量x1,x2,…,xk就是确定性变量,不就是随机变量;而且解释变量之间互不相关。
2)随机误差项具有0均值与同方差。
3)随机误差项在不同样本点之间就是独立的,不存在序列相关。
4)随机误差项与解释变量之间不相关。
5)随机误差项服从0均值,同方差的正态分布。
七、总体回归函数与样本回归函数之间有哪些区别与联系？总体回归函数就是将总体被解释变量的条件期望表示为解释变量的某种函数。
样本回归函数就是将被解释变量Y 的样本观测值的拟与值表示为解释变量的某种函数。
二者区别:描述的对象不同;模型建立的依据不同。
二者联系:样本回归模型就是总体回归模型的一个估计式,之所以建立样本回归模型,目的就是用来估计总体回归模型。
八、什么就是随机误差项？随机误差项包括哪些因素？设定随机误差项的原因有哪些？随机误差项就是模型设定中省略下来而又集体地影响着被解释变量Y的全部变量的替代物。
随机误差项包括以下因素:在解释变量中被忽略的因素的影响。
变量观测值的观察误差的影响。
模型关系的设定误差的影响。
其它随机因素的影响。
设定随机误差项的原因:理论的含糊性;数据的欠缺;节省的原则。
九、最小二乘估计量有哪些特性？高斯-马尔科夫定理的内容就是什么？判断一个估计量就是否为优良估计量需要考察的统计性质:线性,考察估计量就是否就是另一个随机变量的线性函数;无偏性,考察估计量的期望就是否等于其真值;有效性,考察估计量在所有的无偏估计量中就是否有最小方差。
上述三个统计特性称为估计量的小样本性质。
具有这类性质的估计量就是最佳的线性无偏估计量。
在模型假定条件成立的情况下,根据普通最小二乘估计法得到的估计量具有BLUE的性质,这就就是高斯-马尔科夫定理定理。
上述三个性质针对的就是小样本,针对大样本还有三个渐近性质:渐近无偏性:表示当样本容量趋于无穷大时,估计量的均值趋于总体均值。
一致性:表示当样本容量趋于无穷时,估计量依概率收敛于总体的真值。
渐近有效性:样本容量趋于无穷时,估计量在所有的一致估计中,具有最小的渐近方差。
十、为什么用可决系数R2评价拟合优度,而不就是用残差平方与作为评价标准？可决系数与相关系数有什么区别与联系?样本可决系数R2反映了回归平方与占总离差平方与的比重,表示由解释变量引起被解释变量的变化占被解释变量总的变化的比重,因而可用来判定回归直线拟合程度的优劣,该值大表示回归直线对样本店的拟合程度好。
残差平方与反映随机误差项包含因素对被解释变量变化影响的绝对程度,它与样本容量有关,样本容量大时,残差平方与一般也大,样本容量小时,残差平方与也小,因此样本容量不同时得到的残差平方与不能用于比较。
此外,检验统计量一般应就是相对量而不能就是绝对量,因而不宜使用残差平方与判断模型的拟合优度。
可决系数与相关系数的联系与区别:A.相关系数就是建立在相关分析基础上的,研究的就是随机变量之间的关系;可决系数则就是建立在回归分析基础上,研究的就是非随机变量X对随机变量Y的解释程度。
B.在取值上,可决系数就是样本相关系数的平方。
C.样本相关系数就是由随机的X与Y抽样计算得到,因而相关关系就是否显著,还需进行检验。
十一、说明显著性检验的过程。
提出原假设与备择假设。
选择并计算在原假设成立情况下的统计量。
给定显著水平a,查临界值表进行判断。
十二、影响预测精度的主要因素就是什么？样本容量;模拟的拟合优度。
十三什么就是正规方程组？并说明多元线性回归最小二乘估计的正规方程组,能解出唯一的参数估计的条件就是什么？正规方程组就是根据最小二乘原理得到的关于参数估计值的线性代数方程组。
从最小二乘原理与最大似然原理出发,欲得到参数估计量,不管其质量如何,样本容量必须不少于模型中解释变量的数目(包括常数项),即n ≥ k + 1。
十三、在多元线性回归分析中,为什么用调整的可决系数衡量估计模型对样本观测值的拟合优度？未调整可决系数R2的一个总要特征就是:随着样本解释变量个数的增加,R2的值越来越高,(即R2就是解释变量个数的增函数)。
也就就是说,在样本容量不变的情况,在模型中增加新的解释变量不会改变总离差平方与(TSS),但可能增加回归平方与(ESS),减少残差平方与(RSS),从而可能改变模型的解释功能。
因此在多元线性回归模型之间比较拟合优度时,R2不就是一个合适的指标,需加以调整。
而修正的可决系数:其值不会随着解释变量个数k的增加而增加,因此在用于估计多元回归模型方面要优于未调整的可决系数。
十四、在多元线性回归分析中,可决系数R2与总体线性关系显著性检验统计量F之间有何关系？t检验与F检验有何不同？就是否可以替代？在一元线性回归分析中二者就是否有等价作用？在多元线性回归分析中,可决系数R2与总体线性关系显著性检验统计量F 关系如下:可决系数就是用于检验回归方程的拟合优度的,F检验就是用于检验回归方程总体显著性的。
两检验就是从不同原理出发的两类检验,前者就是从已经得到的模型出发,检验它对样本观测值的拟合程度,后者就是从样本观测值出发检验模型总体线性关系的显著性。
但两者就是关联的,这一点也可以从上面两者的关系式瞧出,回归方程对样本拟与程度高,模型总体线性关系的显著性就强。
在多元线性回归模型分析中,t检验常被用于检验回归方程各个参数的显著性,就是单一检验;而F检验则被用作检验整个回归关系的显著性,就是对回归参数的联合检验。
在多元线性回归中,若F检验拒绝原假设,意味着解释变量与被解释变量之间的线性关系就是显著的,但具体就是哪个解释变量与被解释变量之间关系显著则需要通过t检验来进一步验证,但若F检验接受原假设,则意味着所有的t检验均不显著。
两者就是不可互相替代的。
在一元线性回归模型中,由于解释变量只有一个,因此F检验的联合假设等同于t检验的单一假设,两检验作用就是等价的。
十五、什么就是异方差？异方差产生的原因就是什么？如何检验与处理？1)线性回归模型为Yt = b0 + b1X1t + b2X2t + ……+ bkXkt +ut经典回归中所谓同方差就是指不同随机误差项Ut(t =1,2,…,n) 的方差相同,即Var(Ut) = 戴尔塔方(怎么打？)如果随机误差项的方差不就是常数,则称随机项Ut具有异方差性。
Var(Ut) = 戴尔塔方≠常数2)异方差性产生的原因:A.模型中遗漏了某些逐渐增大的因素的影响。
B.模型函数形式的误定误差。
C.随机因素的影响。
3)检验异方差性的方法:图解法、帕克检验、格莱泽检验、斯皮尔曼的等级相关检验、哥德费尔德-匡特检验。
4)修正异方差性的主要方法:加权最小二乘法,通过赋予不同观测点以不同的权数,从而提高估计精度,即重视小误差的作用,轻视大误差的作用。
十六、模型存在异方差时,会对回归参数的估计与的检验产生什么影响？1)最小二乘估计不再就是有效估计。
2)无法确定估计系数的标准误差。
3)T检验的可靠性降低。
4)增大模型的预测误差。
当模型存在异方差时,根据普通最小二乘法估计出的参数估计量仍具有线性特性与无偏性,但不再具有有效性;用于参数显著性的检验统计量,要涉及到参数估计量的标准差,因而参数检验也失去意义。
十七、序列相关违背了哪些基本假定？其来源有哪些？检验方法有哪些,都适用于何种形式的序列相关检验？模型的序列相关违背的基本假定就是Cov(ui,uj) = 0 (i ≠j)。