计量经济学考试复习精简版

计量精简版

1、内生变量：内生变量是由模型系统内部因素所决定的变量，表现为具有一定

概率颁的随机变量，其数值受模型中其他变量的影响，是模型求解的结果。

2、外生变量：外生变量是由模型统计之外的因素决定的变量，不受模型内部因

素的影响，表现为非随机变量，但影响模型中的内生变量，其数值在模型求解之前就已经确定。

3、滞后变量：滞后变量是滞后内生变量和滞后外生变量的合称，前期的内生变

量称为滞后内生变量；前期的外生变量称为滞后外生变量。

4、前定变量：通常将外生变量和滞后变量合称为前定变量，即是在模型求解以

前已经确定或需要确定的变量。

5、参数估计的无偏性：它的均值或期望值是否等于总体的真实值。

6、参数估计量的有效性：它是否在所有线性无偏估计量中具有最小方差。估计量的期望方差越大说明用其估计值代表相应真值的有效性越差；否则越好，越有效。不同的估计量具有不同的方差，方差最小说明最有效。

7、结构式模型：根据经济理论和行为规律建立的描述经济变量之间直接关系结

构的计量经济学方程系统。

8、异方差：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。

9、联立方程模型：是指由两个或更多相互联系的方程构建的模型。

10 结构式模型：是根据经济理论建立的反映经济变量间直接关系结构的计量方

程系统。

11、简化式模型：是指联立方程中每个内生变量只是前定变量与随机误差项的函数。

12、 识别：就是指是否能从简化式模型参数估计值中推导出结构式模型的参数估计值。

1、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。

2、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。

3、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？

答：①线性，是指参数估计量0ˆb 和1

ˆb 分别为观测值t y 和随机误差项t u 的线性函数或线性组合。②无偏性，指参数估计量0ˆb 和1

ˆb 的均值（期望值）分别等于总体参数0b 和1b 。③有效性（最小方差性或最优性），指在所有的线性无偏估计量

中，最小二乘估计量0ˆb 和1

ˆb 的方差最小。

4、BLUE 的含义。

答：在古典假定条件下，OLS 估计量0ˆb 和1

ˆb 是参数0b 和1b 的最佳线性无偏估计量，即BLUE ，这一结论就是著名的高斯－马尔可夫定理。

5、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。 解答：（1）随机误差项的期望为零，即()0t E u =。（2）不同的随机误差项之间相互独立，即cov(,)[(())(()]()0t s t t s s t s u u E u E u u E u E u u =--==。（3）随机误差项的方差与t 无关，为一个常数，即2var()t u σ=。即同方差假设。（4）随机误差项与解释变量不相关，即cov(,)0(1,2,...,)jt t x u j k = =。通常假定jt x 为非随机变量，

这个假设自动成立。（5）随机误差项t u 为服从正态分布的随机变量，即

2(0,)t

u N σ。（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。

6、异方差性是指：模型违反了古典假定中的同方差假定，它是计量经济分析中的一个专门问题。在线性回归模型中，如果随机误差项的方差不是常数，即对不同的解释变量观测值彼此不同，则称随机项i u 具有异方差性，即常数≠=2)var(t i u σ （t=1，2，……，n ）。例如，利用横截面数据研究消费和收入之间的关系时，对收入较少的家庭在满足基本消费支出之后的剩余收入已经不多，用在购买生活必需品上的比例较大，消费的分散幅度不大。收入较多的家庭有更多可自由支配的收入，使得这些家庭的消费有更大的选择范围。由于个性、爱好、储蓄心理、消费习惯和家庭成员构成等那个的差异，使消费的分散幅度增大，或者说低收入家庭消费的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。这种被解释变量的分散幅度的变化，反映到模型中，可以理解为误差项方差的变化。

2.产生原因：（1）模型中遗漏了某些解释变量；（2）模型函数形式的设定误差；

（3）样本数据的测量误差；（4）随机因素的影响。

产生的影响：如果线性回归模型的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的无偏性；（2）参数的最小二乘估计量不是一个有效的估计量；（3）对模型参数估计值的显著性检验失效；（4）模型估计式的代表性降低，预测精度精度降低。

3.检验方法：（1）图示检验法；（2）戈德菲尔德—匡特检验；（3）怀特检验；（4）戈里瑟检验和帕克检验（残差回归检验法）；（5）ARCH 检验（自回归条件异方差检验）

7、简述DW检验的局限性。

答：从判断准则中看到，DW检验存在两个主要的局限性：首先，存在一个不能确定的..

DW检验只DW值区域，这是这种检验方法的一大缺陷。其次：..

能检验一阶自相关。但在实际计量经济学问题中，一阶自相关是出现最多的一类序列相关，而且经验表明，如果不存在一阶自相关，一般也不存在高阶序列相关。所以在实际应用中，对于序列相关问题—般只进行..

DW检验。

8、答：多重共线性是指解释变量之间存在完全或近似的线性关系。

产生多重共线性主要有下述原因：

（1）样本数据的采集是被动的，只能在一个有限的范围内得到观察值，无法进行重复试验。

（2）经济变量的共同趋势

例如，在做电力消费对收入和住房面积的回归时，总体中有这样的一种约束，即收入较高家庭的住房面积一般地说比收入较低的家庭住房面积大。资本投入、劳动投入等，收入消费、投资、价格、就业等。

（3）滞后变量的引入

例如消费不仅受当期可支配收入Xt的影响，而且也受前期可支配收入Xt-1,Xt-2,…的影响。当Xt，Xt-1,Xt-2,…共同作为解释变量时，高度多重共线性就不可避免。

（4）模型的解释变量选择不当

9、模型中引入虚拟变量的作用是什么？

答案：（1）可以描述和测量定性因素的影响；

（2）能够正确反映经济变量之间的关系，提高模型的精度；

（3）便于处理异常数据。