计量经济学作业,DOC

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计量经济学作业

第二章

为了初步分析城镇居民家庭平均每百户计算机用户有量(Y)与城镇居民平均每人全年家庭总收入(X)的关系,可以作以X为横坐

所估计的参数,

总收入每增加1元,平均说来城镇居民每百户计算机拥有量将增加0.002873台,这与预期的经济意义相符。

拟合优度和统计检验

拟合优度的度量:本例中可决系数为0.8320,说明所建模型整体上对样本数据拟合较好,即解释变量“各地区城镇居民家庭人均总

收入”对被解释变量“各地区城镇居民每百户计算机拥有量”的绝大部分差异做出了解释。

对回归系数的t检验:针对和,估计的回归系数的标准误差和t值分别为:,;

的标准误差和t值分别为:,。

。因为,

绝;因

,所以应拒绝。

城镇居民人均总收入对城镇居民每百

取,平均置信度

已经得到、、、n=31,可计算出

当时,将相关数据代入计算得到83.7846 3.1627,即是说当地区城镇居民人均总收入达到25000元时,城镇居民每百户计算机拥有量平均值置信度95%的预测区间为(80.6219,86.9473)台。

个别置信度95%的预测区间为

当时,将相关数据代入计算得到83.784616.7190

是说,当地区城镇居民人均总收入达到元时,城镇居民每百户计算机拥有量

化,选择“教育支出在地方财政支出中的比重”作为其代表。

探索将模型设定为线性回归模型形式:

根据图中的数据,模型估计的结果写为

(935.8816)(0.0018)(0.0080)(0.0517)(9.0867)(470.3214)

t=(-2.5820)(6.3167)(4.9643)(2.8267)(2.5109)(1.8422)

=0.9732F=181.7539n=31

模型检验

1.经济意义检验

模型估计结果说明,在嘉定齐天然变量不变的情况下,地区生产1

2

中数据可以得到:=0.9732

可决系数为=0.9679

:,

性水平,在分布表中查出自由度为k-1=5何n-k=25

界值.由表3.4得到F=181.7539,由于F=181.7539>

,应拒绝原假设:,说明回归方程显著,即“地区生产总值”,“年末人口数”,“居民平均每人教育现金消费”,“居民教育消费价格指数”,“教育支出在地方财政支出中的比重”等变量联合起来确实对“地方财政教育支出”有显

著影响。

(3)t检验:分别针对,

给定显著水平,查t分布表得自由度为

。由表中数据可得,除了

以外,与、、、、对应的t统计量分别为

,这说明在显著水平

,也就是说,当在其他解释

()

()()

响。当给定显著性水平时,由于与

,小于,不能拒绝

的显著性水平下,“教育支出在地方财政支出中的比重”

,表明在α

在地方财政支出中的比重”()对“地方财政教育支出”(Y)有显著的影响。这样的结论从表中的P值也可以判断,与、、、

、估计值对应的P值均小于,表明在的显著

性水平下,对应解释标量对被解释变量影响显著。与估计值对应的P值为0.0773,小于,表明在的显著性水平下,

“教育支出在地方财政支出中的比重”()对“地方财政教育支出”(Y)的影响是显著的。

利用所估计的地方财政教育支出模型,可以通过某地区相应的“地区生产总值”()、“年末人口数”()、“居民平均每人现金教育消费”()、“居民教育消费价格指数”()、“教育支出在地方财政支出

该模型,可决系数很高,

,不仅

实确实存在一定的多重共线性。

将各变量进行对数变换,再对以下模型进行估计。

利用EViews软件,对、X2、X3、X4、X5分别取对数,分别生

型,

,所有系数估计值高度显著。对系数估计值的解释如下:在其他变量保持不变的情况下,如果旅游人数每增加1%,则国内旅游收入平均增加0.921%;如果城镇居民旅游支出每增加1%,则国内旅游收入平均增加0.41%;如果农村居民旅游支出每增加1%,则国内旅游收入平均增加0.29%;如果铁路里程每增加1%,则国内旅游收入平均增加1%。

所有解释变量的符号都与先验预期相一致,即旅游人数、城乡居民旅游支出和铁路里程都与国内旅游收入正相关。

在这个例子中,经过数据变换后,尽管解释变量之间高度相关,但相关的统计检验指标,如回归方程检验的F统计量、各回归系数的t统计量都高度显著,且所有系数都具有正确的符号,这表明所有这

残差平方

大致看出残差平方随

趋势。因此,模型很可能存在异方差。但是是否确实存在异方差还应

样本区间1~8的回归结果:

样本区间14~21的回归结果:

1.求F统计量值。基于以上两图中残差平方和的数据,即Sumsquaredresid的值。由样本区间1~8的回归结果图中得到残差平

方和为=144958.9,由样本区间14~21的回归结果图得到残差平

方和为=734355.8,根据Goldfeld-Quandt检验,F统计量为

2.判断:

在下,上式分子、分母的自由度均为6,查F分布表得临

辅助函数为

经估计出现White检验结果,见下图

,,在

查分布表,得临界值,同时和

也显计算的统计量值

,所以拒绝原假设,不拒绝

上图为加权最小二乘估计结果。可以看出,运用加权最小二乘法消除了异方差性后,参数的t检验均为显著,F检验也显著,即估计结果为

这说明人口数量每增加1万人,平均说来将增加2.7236个卫生医疗机构,而不是引子中得出的需要增加5.3735个医疗机构。虽然这个模型可能还存在某些其他需要进一步解决的问题,但这一估计结果或许比引子中的结论更为接近真实情况。

图中显示,

表明存在自相关。可见,模型中t统计量和F统计量的结论并不可信,

的回归可得残差序列,为估计自相关系数,用进行滞后一期的自回归,在EWiews命令栏中输入“lsee(-1)”可得回归方程:

由式可知,,对原模型进行广义差分回归:

在EWiews中操作得到广义差分回归的输出结果,如图:

由图可得回归方程为

Se=(6.4927)(0.0234)

式中,.

由于使用了广义差分数据,样本容量减少了1个,为26个。查

统计表可知.461

相关。可决系数统计量也均达到理想水平。

由差分方程由

们得到最终的中国农

由图DW=1.7813可以判断,,说明在5%显著性水平下广义差分后模型中已无自相关。

由中国农村居民消费的广义差分模型可知,中国农村居民的编辑消费倾向为0.7162,即中国农民人均实际纯收入每增加1元,平均说来人均实际消费支出将增加0.7162元。

第七章

7.4为了研究1955~1974年美国制造业库存量Y和销售额X的关系,下面用阿尔蒙法估计如下有限分布滞后模型:

在实际应用中,Eviews提供了多项式分布滞后指令“PDL”用于估计

行研究。

为了考察货币供应量的变化对物价的影响,我们用广义货币M2的月增长量M2Z作为解释变量,以居民消费价格月度同比指数TBZS为被解释变量进行研究。首先估计如下回归模型:

得到的回归结果见下图:

从回归结果来看,M2Z的t统计量值显著,表明当期货币供应量的变化对当期物价水平的影响在统计意义上有一定影响,但没有显现出这种影响的滞后性。为了分析货币供应量变化影响物价的滞后性,作滞后6个月的分布滞后模型的估计,在Eviews工作文档的方程设

结果表明,从滞后12个月开始t统计量值显著,一直到滞后15个月位置,从滞后第16个月开始t值变得不再显著;再从回归系数来看,从滞后11个月开始,货币供应量变化对物价水平的影响明显增加,在滞后13个月时达到最大然后逐步下降。

通过上述一系列分析,我们可以做出这样的判断:在我国,货币

供应量变化对物价水平的影响具有明显的滞后性,滞后期大约为三个季度,而且滞后影响具有持续性,持续的长度大约为半年,其影响力度先递增然后递减,滞后结构为∧型。

当然,从上述回归结果也可以看出,回归方程不高,DW值也偏低,表明除了货币供应量以外,还有其他因素影响物价变化;同时,

阶段性特征。

为了分析居民储蓄行为在1996~2011年不同时期的数量关系,以1996年、2000年、2005年、2007年和2009年的五个转折点为依据,分别引入虚拟变量、,这五个年度所对应的GNI分别为701420.5亿元、98000.5元、184088.6亿元、251483.2亿元、

340320亿元。据此我们设定了如下以加法和乘法两种方式同时引入虚拟变量的模型:

对上式进行回归,结果如下图所示。

se=(0.056512)(0.069078)(0.056164)

t=(-4.9543)(8.0005)(-9.1692)

由于的参数估计量的t值大于临界值(30-6)=1.711,其余各个斜率系数的t值均大于临界值(30-6)=2.064,表明各解释变量的斜率系数在显著性水平

下显著地不等于0,居民人民币储蓄存款年增加额的回归模型分别为

运用虚拟变量的规则和方法,没有考虑通货膨胀等因素,也没有考虑时间序列数据的特殊问题。而在实证分析中,储蓄函数还应考虑如通货膨胀、消费行为变动等其他因素。

计量经济学期末考试试卷B

读书破万卷下笔如有神 山东轻工业学院08/09学年第二学期《计量经济学》期末考试试卷 (B卷)(本试卷共7 页) 适用班级:经管学院07级所有学生 20 分)共(本题共一、单项选择题10 小题,每小题2 分, 得分请将其代码填写在每小题列出的四个备选项中只有一个 1. 在多元回归中,调整后的判定系数与判定系数的关系有() A. < B. > C. D.关系不能确定 2R=1时有()根据判定系数2. 与F统计量的关系可知,当 A.F=-1 B.F=0 C.F=1 D. F=∞ 3.DW检验法适用于检验() A.异方差性 B.序列相关 C.多重共线性 D.设定误差 2=0.98,X1的t值=如果一个二元回归模型的 4. OLS结果为R0.00001,X2的t 值=0.0000008,则可能存在()问题。 A. 异方差 B. 自相关 C. 多重共线 D. 随机解释变量 读书破万卷下笔如有神

5. 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() A.异方差性 B.序列相关 C.多重共线性 D.拟合优度低 6.容易产生自相关的数据是() A.横截面数据 B.时间序列数据 C.年度数据 D.混合数据 ????中,模型:检验7. 线性回归??????x?ux?x?y i20ik1i12kii?时,所用的统计量为:()),2,(,?0?k?,1H:0? i ?i0????????ii1k?1?t?nt??ttn?k.. B A ?????? ??VV ????ii1??n?tFnk?1,?k?1ktF?.. D C?????? ii22???? ??VV ii2????,8. 对于线性回归模型:检验随机误差项是否u?xxy????????x tkt221ttt0k1存在自相关的统计 量是:() ???2ee?d61?tti2t?1t??d B. A.??1r nn2? ??n1nn???2e t1?t??2n?r i?t.. D C?t?? ?V2r1?i9. 若回归模型中的随机误差项存在一阶自回归形式的序列相关,则估计模型参数应采用() A.普通最小二乘法 B.加权最小二乘法 C.广义差分法 D.工具变量法 d和d,在给定显著水平下,若DW统计量的下和上临界值分别为则当10. ul d DW d 时,可认为随机误差项()ul

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:

影响居民消费水平的主要因素分析

计量经济学大作业――影响居民消费水平的主要因素分析 学号:0120231 姓名:孙馥琳 专业:122税务 修课时间:2014—2015学年第二学期 任课教师:万建香老师 成绩: 评语:

影响居民消费水平的主要因素分析 摘要 就我国近阶段消费方面出现的一些情况,利用1993年至2008年的相关数据对我国消费的影响因素进行实证分析。目的在于让我们更加了解我国消费的因素。先通过相关的背景理论提出问题;搜集了相关的数据,利用EVIEWS软件对计量模型进行了参数估计和检验,并加以修正。本文主要是通过对影响居民消费水平的主要因素分析揭示中国居民消费水平的现状及问题,并依此提出部分政策 关键词:居民消费水平国内生产总值收入 Abstract Abstractthe recent phase of consumption in China is in some cases, using the related data from 1993 to 2008, the empirical analysis on the influence factors of consumption in our country. Purpose is to let us know more about China's consumption factors. To pass the relevant background theory questions; Collected the relevant data, using EVIEWS software measurement model for the parameter estimation and test, and modified. This article mainly through the analysis of the main factors influencing the residents' consumption level to reveal current situation and problems of Chinese residents' consumption level, and accordingly puts forward some policies. Keywords: residents' consumption level Gross domestic product (GDP)

(完整word版)计量经济学知识点总结

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.OLS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.OLS估计量”尽可能接近”原则:无偏性,有效性,一致性 5.OLS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Y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量不相关⑤无多重共线性⑥正态性…一元中有12346 3. OLS回归线数学性质:同第二章3 4. OLS估计式的统计性质:线性特征,无偏性特征,最小方差性特征 5.为什么用修正可决系数不用可决系数?可决系数只涉及变差没有考虑自由度,如果用自由度去校正所计算的变差,可纠正解释变量个数不同引起的对比困难 第四章:1.多重共线性背景:①经济变量之间具有共同变化趋势②模型中包含滞后变量③利用截面数据建立模型可出现..④样本数据自身原因 2.后果:A完全①参数估计值不确定②csgj值方差无限大B不完全①csgj量方差随贡献程度的增加而增加②对cs区间估计时,置信区间区域变大③假设检验用以出现错误判断④可造成可决系数较高,但对各cs估计的回归系数符号相反,得出错误结论 3.检验:A简单相关系数检验法:COR 解释变量.大于0.8,就严重B方差膨胀因子法:因子越大越严重;≥10,严重C直观判断法:增加或剔除一个解释变量x,估计值y发生较大变化,则存在;定性分析,重要x标准误差较大并没通过显著性检验时,则存在;x回归系数所带正负号与定性分析结果违背,则存在;x相关矩阵中,x之间相关系数较大,则存在D逐步回归检验法:将变量逐个引入模型,每引入一个x,都进行F检验,t检验,当原来引入的x由于后面引入的x不显著是,将其剔除.以确保每次引入新的解释变量之前方程种植包含显著变量. 4.补救措施:①剔除变量法②增大样本容量③变换模型形式:自相关④利用非样本先验信息⑤截面数据与时序数据并用:异方差⑥变量变换 第五章:1.异方差产生原因:①模型中省略了某些重要的解释变量②模型设定误差③数据测量误差④截面数据中总体各单位的差异 2.后果:A参数估计统计特性:参数估计的无偏性仍然成立;参数估计方差不再是最小B参数显著性检验:t统计量进行参数检验失去意义C预测影响:将无效 3检验:A图示①相关图形分析data x y,看散点图,quick→graph→x,y→OK→scatter diagram→

《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

计量经济学大作业——建立模型

学院:__________金融学院_____________ 上课学期: ___ 2011-2012第一学期_________ 课程名称: _______ 金融计量学_____________ 指导教师:_______ _ ______________ 实验主题:_ GDP增长与三大产业关系模型____ 小组成员: 二零一一年十一月二十四日 目录

摘要 (3) 1.引言 (3) 2.提出问题 (3) 3.建立模型 (4) 4.制作散点图 (4) 5.模型参数估计 (8) 6.模型的检验 (9) 6.1.计量经济学检验 (9) 6.1.1.多重共线性检验 (9) 6.1.1.1.简单回归系数检验 (10) 6.1.1.2.找出最简单的回归形式 (10) 6.1.1.3.逐步回归法检验 (14) 6.1.2.异方差性检验 (15) 6.1.2.1.图示检验法 (16) 6.1.2.2.White检验 (16) 6.1.2.3.异方差的修正 (17) 6.1.3.随即扰动项序列相关检验 (18) 6.1.3.1.D.W.检验 (18) 6.1.3.2.拉格朗日乘数(LM)检验 (19) 6.1.3.3.序列相关性修正 (19) 6.2.经济意义检验 (20) 6.3.统计检验 (21) 6.3.1.拟合优度检验 (21) 6.3.2.方程显著性检验——F检验 (21) 6.3.3.参数显著性检验——t检验 (21) 7.结论 (22) 8.对策与建议 (23) 9.参考文献: (23)

摘要 经济发展是以GDP增长为前提的,而GDP增长与产业结构变动又有着密不可分的关系。本文采用1981年至2010年的统计数据,通过建立多元线性回归模型,运用最小二乘法,研究三大产业增长对我国GDP增长的贡献,从而得出调整产业结构对转变经济发展方式,促进我国经济可持续发展的重要性。 关键字:GDP增长;三大产业;产业结构 1.引言 GDP增长通常是指在一个较长的时间跨度上,一个国家人均产出(或人均收入)水平的持续增加。GDP增长率的高低体现了一个国家或地区在一定时期内经济总量的增长速度,也是衡量一个国家或地区总体经济实力增长速度的标志。它构成了经济发展的物质基础,而产业结构的调整与优化升级对于GDP增长乃至经济发展至关重要。 一个国家产业结构的状态及优化升级能力,是GDP发展的重要动力。十六大报告提出,推进产业结构优化升级,形成以高新技术产业为先导、基础产业和制造业为支撑、服务业全面发展的产业格局。十七大报告明确指出,推动产业结构优化升级,这是关系国民经济全局紧迫而重大的战略任务。《十二五规划纲要》又将经济结构战略性调整作为主攻方向和核心任务。产业结构优化升级对于促进我国经济全面协调可持续发展具有重要作用。 2.提出问题 我国把各种产业划分为第一产业,第二产业和第三产业。他们在整个国民经济中各自发挥着不同程度的作用。近几十年来来我国的经济已经发生了天翻地覆的变化。各大产业在整个国民经济中所占的地位和作用也在发生着相应的变化和调整。对于这种变化是否符合我国的经济发展趋势,对我国的经济影响作用是否

计量经济学期末试题

一、判断正误(20分) 1. 随机误差项i u 和残差项i e 是一回事。( F ) 2. 给定显著性水平a 及自由度,若计算得到的t 值超过临界的t 值,我们将接受零 假设( F ) 3. 利用OLS 法求得的样本回归直线t t X b b Y 21? +=通过样本均值点),(Y X 。( T ) 4. 判定系数ESS TSS R =2 。( F ) 5. 整个多元回归模型在统计上是显著的意味着模型中任何一个单独的变量均是统计显著的。( F ) 6. 双对数模型的2 R 值可以与对数线性模型的相比较,但不能与线性对数模型的相比较。( T ) 7. 为了避免陷入虚拟变量陷阱,如果一个定性变量有m 类,则要引入m 个虚拟变量。( F ) 8. 在存在异方差情况下,常用的OLS 法总是高估了估计量的标准差。( T ) 9. 识别的阶条件仅仅是判别模型是否可识别的必要条件而不是充分条件。( T ) 10. 如果零假设H 0:B 2=0,在显著性水平5%下不被拒绝,则认为B 2一定是0。 ( F ) 六、什么是自相关杜宾—瓦尔森检验的前提条件和步骤是什么(15分) 解:自相关,在时间(如时间序列数据)或者空间(如在截面数据中)上按顺序排列的序列的各成员之间存在着相关关系。在计量经济学中指回归模型中随机扰动项之间存在相关关系。用符号表示: ()j i u u E u u j i j i ≠≠=0 ),cov( 杜宾—瓦尔森检验的前提条件为: (1)回归模型包括截距项。 (2)变量X 是非随机变量。 (3)扰动项t u 的产生机制是 表示自相关系数),11(1≤≤-+=-ρρt t t v u u 上述这个描述机制我们称为一阶自回归模型,通常记为AR(1)。 (4)在回归方程的解释变量中,不包括把因变量的滞后变量。即检验对于自回归模型是不使用的。 杜宾—瓦尔森检验的步骤为: (1)进行OLS 的回归并获得e t 。 (2)计算d 值。 (3)给定样本容量n 和解释变量k 的个数,从临界值表中查得d L 和d U 。

计量经济学知识点(超全版)

1 .经济变量:经济变量是用来描述经济因素数量水平的指标。(3分) 2. 解释变量:是用来解释作为研究对象的变量(即因变量)为什么变动、如何变动的变量。(2分)它对因变量的变动做出解释,表现为方程所描述的因果关系中的因”。1 分) 3. 被解释变量:是作为研究对象的变量。(1分)它的变动是由解释变量做出解释的,表现为方程所描述的因果关系的果。(2分) 4. 内生变量:是由模型系统内部因素所决定的变量,(2分)表现为具有一定概率分布的随机变量,是模型求解的结果。(1分) 5. 外生变量:是由模型系统之外的因素决定的变量,表现为非随机变量。(2分)它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。(1分) 6?滞后变量:是滞后内生变量和滞后外生变量的合称,(1分)前期的内生变量称为滞后 内生变量;(1分)前期的外生变量称为滞后外生变量。(1分) 7.前定变量:通常将外生变量和滞后变量合称为前定变量,(1分)即是在模型求解以前 已经确定或需要确定的变量。(2分) &控制变量:在计量经济模型中人为设置的反映政策要求、决策者意愿、经济系统运行条 件和状态等方面的变量,(2分)它一般属于外生变量。(1分) 9?计量经济模型:为了研究分析某个系统中经济变量之间的数量关系而采用的随机代数模 型,(2分)是以数学形式对客观经济现象所作的描述和概括。(1分) 10 .函数关系:如果一个变量y的取值可以通过另一个变量或另一组变量以某种形式惟一

地、精确地确定,则y与这个变量或这组变量之间的关系就是函数关系。(3分) 11 .相关关系:如果一个变量y的取值受另一个变量或另一组变量的影响,但并不由它们 惟一确定,则y与这个变量或这组变量之间的关系就是相关关系。(3分) 12 .最小二乘法:用使估计的剩余平方和最小的原则确定样本回归函数的方法,称为最小 二乘法。(3分) 13 .高斯-马尔可夫定理:在古典假定条件下,OLS估计量是模型参数的最佳线性无偏估计量,这一结论即是高斯—马尔可夫定理。(3分) 14 ?总变差(总离差平方和):在回归模型中,被解释变量的观测值与其均值的离差平方 和。(3分) 15 ?回归变差(回归平方和):在回归模型中,因变量的估计值与其均值的离差平方和,(2分)也就是由解释变量解释的变差。(1分) 16 ?剩余变差(残差平方和):在回归模型中,因变量的观测值与估计值之差的平方和,(2分)是不能由解释变量所解释的部分变差。(1分) 17 ?估计标准误差:在回归模型中,随机误差项方差的估计量的平方根。(3分) 18 .样本决定系数:回归平方和在总变差中所占的比重。(3分) 19 ?点预测:给定自变量的某一个值时,利用样本回归方程求出相应的样本拟合值,以此 作为因变量实际值和其均值的估计值。(3分) 20 ?拟合优度:样本回归直线与样本观测数据之间的拟合程度。(3分) 21 ?残差:样本回归方程的拟合值与观测值的误差称为回归残差。(3分) 22 ?显著性检验:利用样本结果,来证实一个虚拟假设的真伪的一种检验程序。(3分) 23 ?回归变差:简称ESS表示由回归直线(即解释变量)所解释的部分(2分),表示x 对y的线

计量经济学大作业

计量经济学大作业 ――税收影响因素的研究学号: 姓名: 专业:

税收影响因素的研究 摘要 本文研究的是税收影响因素模型,通过对1991-2010年税收规模资料的分析,以了解税收的结构、规模及演变的新特点,并探讨影响税收的各因素,运用Eviews软件对1991—2010的历史数据进行分析,并通过我国实际经济发展状况和政策导向运用此关系对以后情况进行预测。 关键词:税收财政支出 OLS 1 问题的提出 从进入21世纪以来,我国的经济发展面临着巨大的挑战与机遇,在新的经济背景下,基于知识和信息的产业发展迅速,全球一体化日渐深入,中国已是WTO的一员。新形势的经济发展是经济稳定和协调增长的结果,由于税收具有敛财与调控的重要功能,因而他在现实的经济发展中至始至终都发挥着非常重要的作用,所以研究影响我国税收收入的主要原因具有非常重要的作用。改革开放以来,中国经济高涨,对税收影响最大的当属财政支出。另外各种消费价格指数也是重要影响因素,而前人有对国内生产总值是否具有影响进行过实证分析。经济发展水平是制约税制结构的生产力要素,两者之间的相关程度较高。这种相关性主要表现为经济发展水平规定着税收参与社会产品分配的比例,决定着税制结构的选择。经济发展水平的差异通常以人均国内生产总值的高低来衡量。在人均国内生产总值不同的国家里,税收规模即税收占国内生产总值的比重是不一样的。以世界银行公布的1980年的调查材料为例,在人均国内生产总值260美元的低收入国家里,国内生产总值税收率为13.2%;人均国内生产总值为2000美元的中等收入国家,这一比率为23.3%;而在人均国内生产总值为1万美元的高收入国家,这一比例是28.1%。显然,一国国内生产总值税收率愈高,税负承受能力愈强,因而也为税制结构的调整提供了物质基础。本文站在前人的基础上,引用计量的方法,将三者综合起来对税收进行探讨,作者认为,在我国经济飞速发展的过程中,国内生产总值有了很大的增长,因而本文将国内生产总值引入该项目的实证研究分析。

计量经济学重点

第1章 绪论 计量经济学的含义:一定的经济理论和实际统计资料为依据,运用数学、统计学方法和计算机技术,通过建立计量经济模型,定量的分析经济变量之间的随即因果关系。 计量经济学研究的经济关系具有两个特征:一是随机关系,产出与生产要素投入、消费与收入、投资与收入和利率之间都不是精确的函数关系。二是因果关系,计量经济模型中的每一个(随机)方程都是反映某个经济变量与其影响因素之间的因果关系。 计量经济学的研究步骤:建立理论模型、估计模型中的参数、检验估计的模型和应用模型进行定量分析。 1. 建立理论模型 其任务是依据经济理论和对所研究经济系统的认识,将系统内各经济变量之间的相互关系用一组(或一个)数学方程表示出来。这一阶段的工作又称为模型设定。模型设定一般包括总体设定和个体设定。总体设定的目标是能正确反映经济系统的运行机制。个体设定的目标是能正确反映经济变量之间的因果关系。 ①确定模型中的变量 计量经济学中一般将方程中的变量分为两类,方程等号左端的变量称为被解释变量,有端的变量称为解释变量,即用这些变量来解释或说明被解释变量的变化情况(回归分析中称为因变量和自变量)。建立理论模型时,主要是确定模型中的解释变量,一般时根据经济理论和经验确定被解释变量的主要影响因素。 ②确定模型中的函数形式 确定模型中的函数形式一般有两种方式,一种方式是根据经济行为理论,运用数理经济学的研究方法推导出模型的具体数学形式。另一种方式是根据实际统计资料绘制被解释变量和解释变量的相关图,由相关图显示的变量之间的相关关系确定模型的数学形式,这也是目前经常采用的方式。 ③确定统计指标并搜集整理数据 需要根据模型中变量的含义和统计数据的可得性,模型的研究目的,以及统计数据的可比性和一致性等因素进行综合考虑,以确定适当的统计指标。 建立计量经济模型的统计数据主要有三种类型:时间序列数据,即按时间先后顺序排列的数据,时间频率可以是年、季、月、日等;横截面数据,即某一时点上的数据;合并数据,即时间序列与横截面数据的

计量经济学-期末考试-简答题

计量经济学期末考试简答题 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。 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:,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.修正的决定系数及其作用。 16.常见的非线性回归模型有几种情况? 17. 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。 19.什么是异方差性?试举例说明经济现象中的异方差性。 20.产生异方差性的原因及异方差性对模型的OLS估计有何影响。 21.检验异方差性的方法有哪些? 22.异方差性的解决方法有哪些? 23.什么是加权最小二乘法?它的基本思想是什么? 24.样本分段法(即戈德菲尔特——匡特检验)检验异方差性的基本原理及其使用条件。25.简述DW检验的局限性。 26.序列相关性的后果。 27.简述序列相关性的几种检验方法。 28.广义最小二乘法(GLS)的基本思想是什么? 29.解决序列相关性的问题主要有哪几种方法? 30.差分法的基本思想是什么? 31.差分法和广义差分法主要区别是什么? 32.请简述什么是虚假序列相关。 33.序列相关和自相关的概念和范畴是否是一个意思? 34.DW值与一阶自相关系数的关系是什么? 35.什么是多重共线性?产生多重共线性的原因是什么? 36.什么是完全多重共线性?什么是不完全多重共线性? 37.完全多重共线性对OLS估计量的影响有哪些? 38.不完全多重共线性对OLS估计量的影响有哪些? 39.从哪些症状中可以判断可能存在多重共线性? 40.什么是方差膨胀因子检验法? 41.模型中引入虚拟变量的作用是什么? 42.虚拟变量引入的原则是什么? 43.虚拟变量引入的方式及每种方式的作用是什么? 44.判断计量经济模型优劣的基本原则是什么? 45.模型设定误差的类型有那些? 46.工具变量选择必须满足的条件是什么? 47.设定误差产生的主要原因是什么? 48.在建立计量经济学模型时,什么时候,为什么要引入虚拟变量? 49.估计有限分布滞后模型会遇到哪些困难 50.什么是滞后现像?产生滞后现像的原因主要有哪些? 51.简述koyck模型的特点。 52.简述联立方程的类型有哪几种 53.简述联立方程的变量有哪几种类型

计量经济学要点

第一章 导论 1、什么是计量经济学模型?它有哪些要素?要素的内容是什么? 计量经济模型就是经济变量之间所存在的随机关系的一种数学表达式,其一般形式为: 模型由经济变量(x,y ),随机误差项(u ),参数(β)和方程的形式 f (?)等四个要素构成。 经济变量(x,y )——用于描述经济活动水平的各种量,是经济计量建模的基础 随机误差项(u )——表示模型中尚未包含的影响 因素对因变量的影响,一般假定其满足一定条件。 参数(β)——是模型中表示变量之间 数量关系的系数, 具体说明解释变量对解释变量的影响程度。 方程的形式 f (?) ——是将计量经济模型的三个要素联系 在一起的数学表达式,分为线性模型和非线性模型。 2、经典计量经济学模型的建模步骤及主要内容是什么? 经典计量建模可分为四个连续的阶段:模型设定,参数估计,模型检验,模型应用。模型设定阶段需研究有关经济理论并确定变量以及函数形式,进行样本数据的收集与整理;模型的参数估计阶段要用到统计推断、回归分析方法,经常需要借助于统计软件的帮助得到参数的估计结果,参数一经确定,模型中各变量之间的关系就确定了,模型也就随之确定了。参数估计的主要方法有最小平方法(OLS )及其拓展形式(GLS 、WLS 、2StageLS 等)、最大似然估计法、数值计算法等;模型检验包括经济意义检验、统计检验、计量经济检验;模型可应用于验证与发展经济理论、结构分析、经济预测、政策评价等方面。 3、数据及数据类型 变量的具体取值称为数据(Data)。数据是经济计量分析的原材料,根据形式不同,数据分为时间序列数据、横截面数据和合并数据。 1.时间序列数据(Time series data )是按时间顺序排列而成的数据。 2.截面数据(Cross sectional data )又称横断面数据,是指在同一时间,不同统计单位的相同统计指标组成的数据列。 3.合并数据(Pooled data )是指既有时间序列数据又有横截面数据。 4、试题举例 1、在同一时间不同统计单位的相同统计指标组成的数据列,是( )。 A 、 原始数据 B 、 合并数据 C 、 时间序列数据 D 、 横截面数据 2、既有时间序列数据又有横截面数据的数据是( )。 A 、 原始数据 B 、时间序列数据 C 、合并数据 D 、 截面数据 第二章 一元线性回归 一、主要内容: 1为什么计量经济学模型的理论方程中必须包含随机干扰项?(或:随机误差项包含哪些内容?) 在总体回归函数中引进随机扰动项,主要有以下几方面的原因: (,,) y f x u β=

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2010-2011第二学期 计量经济学大作业 大作业名称:2008年12月我国税收多因素分析 组长: 学号:00 姓名:专业:财政学 成员: 学号:00 姓名:专业:财政学 学号:00 姓名:专业:财政学 选课班级:A01 任课教师:徐晔成绩: 评语:__________________________________________________ 教师签名:批阅日期:

计量经济大作业要求如下: 目的要求: 1.熟练掌握计量经济学的主要理论与方法; 2.能够理论联系实际; 3.能够运用计量经济学软件Eviews进行计算和分析; 4.要求:word文档格式,内容四千字左右,并附数据。 内容: 1.确立问题: 选择一个经济预测问题或经济分析问题,根据一定的经济理论和实际经验分析所涉及的经济领域或经济系统中某一经济变量与其它一些(至少二个)经济变量之间的因果关系。 2.建立模型: 初步建立其多元线性回归模型,利用软件求解回归方程;进行经济意义检验、统计与经济计量检验,解决可能出现的违反基本假设的问题,最后确定回归方程。 3.提供图表: 给出说明该回归方程建立效果较好的必要的图表,如通过被解释变量的观察值曲线与拟合值曲线来比较其拟合效果。 4.实证分析: 利用回归方程的结果进行一定的经济预测或经济分析。 江西财经大学信息管理学院 计量经济学课程组 2011/2/19

2008年12月 我国税收多因素分析 【摘要】:本文主要分析税收收入与国民生产总值及进出口的关系,通过数据拟合模型,将几者之间的关系量化。 一、研究背景 税收是国家为了实现其职能,按照法定标准,无偿取得财政收入的一种手段,是国家凭借政治权力参与国民收入分配和再分配而形成的一种特定分配关系。是我们国财政收入的基本因素,也影响着我国经济的发展。税收收入的影响因素是来自于多方面的,如居民消费水平、城乡储蓄存款年末余额、财政支出总量以及国内生产总值等等。近年来,我国的税收增长远远快于GDP的增长速度,通过对税收增长的两个影响因素进行分析,从中找出对我国的税收增长影响最大的影响因素。 二、研究目的 税收是国家为了实现其职能,凭借政治权利,参与一部分社会产品或国民收入分配与再分配所进行的一系列经济活动。税收的课税权主体是国家,具体包括各级政府及其财税部门。税收活动的目的是为国家实现其职能服务的,这是所有国家爱税收的共性。 税收分配的对象是一部分社会产品或国民收入,可以是实物或货币,这反映出税收分配由实物形式向货币形式发展演变的过程。税收既是财政收入的支柱,又是宏观调控的杠杆。在国家的宏观调控体系中,税收是集经济、法律、行政手段于一身的重要工具,具有不可替代的作用,是国家职能实现不可缺少的手段。因此,分析税收收入,有助于正确把握宏观经济规律,有助于合理制定国家财政政策,从而起到维护国家、分配收入、配置资源、稳定经济的重要作用。 本文主要通过对国内生产总值和国内进出口总额两个因素进行多因素分析,并根据相关数据,建立模型,对此进行数量分析。在得到我国税收收入与各主要因素间的线性关系后,针对此模型分别对违背基本假设的三种情况进行假设检验和计量经济学检验,并对模型的估计结果进行分析。 我们建立税收收入模型的目的有以下三点: (1)结果分析,即对宏观经济变量之间的关系作定性的分析; (2)预测未来,即预测未来税收收入的总量及规模; (3)政策评价,利用模型对各种政策方案进行分析和比较。 在实际经济系统税收收入的实现过程中,税收收入受到经济增长、GDP总量及结构、进出口总额以及税收政策与制度等因素的影响。而由经济增长转换为税收的增长还要经过政策性和实施性两次漏出,如下图: GDP分解: GDP(C+V+M) →可征税GDP(V+M) →应税GDP →税收 ↓↓↓税收漏出:不可征税GDP(C)政策性漏出实施性漏出 ↓↓税收政策及制度:税制不完善税收征管不力税收经济生活受制于国家政策,国家政策会因税收经济现状而处于部分调整中,这种调整主要是指税收经济的动荡对整体宏观经济造成的消极影响会促使国家为稳定经济采取相应措施。

《计量经济学》期末考试复习

《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

普通高等学校在校学生总数变动的多因素分析_计量经济学大作业[1]

计量经济学大作业――普通高等学校在校学生总数变动的多因素分析学号:0090863 0090817 0090832 姓名:组长:邱碧涛组员:杨意钟丹兰 专业:财政学 修课时间:2011-2012第一学期 任课教师:朱永军 成绩: 评语:本文通过对中国普通高等学校在校学生总数的变动进行多因素分析,采用中国1985年到2009年的数据,建立以在校大学生总数为应变量,以其它可量化影响因素为自变量的多元线性回归模型,并利用模型对在校大学生总数进行数量化分析,得出各因素与在校大学生总数成正相关关系的结论。从大作业的完成情况来看,说明本小组成员对计量经济学有一定程度的理解,并能使用Eviews软件进行实证分析。 Email:275474458@https://www.360docs.net/doc/5e2170125.html,

普通高等学校在校学生总数变动的多因素分析 摘要 本文主要通过对中国普通高等学校在校学生总数的变动进行多因素分析,建立以在校大学生总数为应变量,以其它可量化影响因素为自变量的多元线性回归模型,并利用模型对在校大学生总数进行数量化分析,观察各因素是如何分别影响在校大学生总数的。 关键词:在校大学生总数多因素分析模型计量经济学检验 Abstract This text uses the total number of students in Chinese colleges and universities to do multivariate analysis, and it establishes a multiple linear regression model, which uses the total number of college students to be the dependent variable and other factors to be the independent variable .What's more, it uses the model to do quantitative analysis of the total number of college students, and observe how various factors affect the total number of college students respectively. Key words: The total number of college students, Multivariate analysis, Model, Econometric, Test

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

计量经济学期末总复习

《计量经济学》期末总复习 一、单项选择题 1.在双对数线性模型lnY i =ln β0+β1lnX i +u i 中,β1的含义是( D ) A .Y 关于X 的增长量 B .Y 关于X 的发展速度 C .Y 关于X 的边际倾向 D .Y 关于X 的弹性 2.在二元线性回归模型:i i 22i 110i u X X Y +β+β+β=中,1β表示( A ) A .当X 2不变、X 1变动一个单位时,Y 的平均变动 B .当X 1不变、X 2变动一个单位时,Y 的平均变动 C .当X 1和X 2都保持不变时, Y 的平均变动 D .当X 1和X 2都变动一个单位时, Y 的平均变动 3.如果线性回归模型的随机误差项存在异方差,则参数的普通最小二乘估计量是(D ) A .无偏的,但方差不是最小的 B .有偏的,且方差不是最小的 C .无偏的,且方差最小 D .有偏的,但方差仍为最小 4.DW 检验法适用于检验( B ) A .异方差 B .序列相关 C .多重共线性 D .设定误差 5.如果X 为随机解释变量,X i 与随机误差项u i 相关,即有Cov(X i ,u i )≠0,则普通最小二乘估计β ?是( B ) A .有偏的、一致的 B .有偏的、非一致的 C .无偏的、一致的 D .无偏的、非一致的 6.设某商品需求模型为Y t =β0+β1X t + u t ,其中Y 是商品的需求量,X 是商品价格,为了考虑全年4个季节变动的影响,假设模型中引入了4个虚拟变量,则会产生的问题为( ) A .异方差性 B .序列相关 C .不完全的多重共线性 D .完全的多重共线性 7.当截距和斜率同时变动模型Y i =α0+α1D+β1X i +β2 (DX i )+u i 退化为截距变动模型时,能

计量经济学整理重点

一、名词解释(5*3分=15分)(斜体表明仅供参考) 计量经济学: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。 最小二乘法:指在满足古典假设的条件下,用使估计的剩余平方和最小的原则确定样本回归函数的方法,简称OLS 随机扰动项:总体回归函数中,各个Y值与条件期望的Y值的偏差,又称随机误差项。是代表那些对Y有影响但又未纳入模型的诸多因素的影响。 总体回归函数:在给定解释变量X i条件下,总体被解释变量Y i的期望轨迹,函数式表示为E(Y i∣X i)=f(Xi)= β0+β1X i 样本回归函数:在总体中抽取若干个样本构成新的总体,然后在新的总体下,给定解释变量X i,被解释变量Y i的期望轨迹,函数式表示为E(Y i∣X i)=Y i^= β0^+β1^X i 系数显著性检验:(t检验)对回归系数对应的解释变量是否对被解释变量有显著影响的统计学检验方法 方程显著性检验:(F检验)对模型的被解释变量与所有解释变量之间的线性关系在整体上是否显著的统计学检验方法高斯-马尔可夫定理:在古典假设的条件下,OLS估计量是总体参数的最佳线性无偏估计量,即BULE。 拟合优度:为说明多元线性回归模型中对观测值的拟合情况,可以考察在Y的总变差中能由解释变量所解释的那部分变差的比重,即回归平方和与总体平方和的比值,R2=ESS/TSS=1-RSS/TSS. 调整的可决系数:是一个用于描述多个解释变量对被解释变量的联合影响程度的统计量,相对可决系数而言,克服了随解释变量的增加而变大的缺陷。表达式为R—2=1-(n-1)RSS/(n-k)TSS 多重共线性:指解释变量之间存在的完全或近似的线性关系 异方差:模型中随机误差项不再满足经典假设的同方差假定,其方差随观测个体的变化而变化,即D(εi)=σi2 加权最小二乘法:在拟合存在异方差的模型中,对不同的σi2区别对待(重小轻大原则),构造权数W i=1/σi2,根据最小二乘原理,使加权的残差平方和最小,从而估计参数,这种求解参数估计式的方法为加权最小二乘法。 自相关:又称序列相关,是指在总体回归模型的随机误差项u i之间存在相关关系就,即cov(u i, u j)≠0.(i≠j) 判断题(10*1分=10分) 1、随机误差项u i与残差项e i是一回事。(乂) 2、总体回归函数给出了对应于每一个自变量的因变量的值。(乂) 3、线性回归模型意味着因变量是自变量的线性函数。(乂) 4、在线性回归模型中,解释变量是原因,被解释变量是结果。(√) 5、在实际中,一元回归没什么用,因为因变量的行为不可能仅由一个解释变量来解释。(乂) 6、尽管有完全的多重共线性,OLS估计量仍然是最优线性无偏估计量。(乂) 7、在高度多重共线的情形中,要评价一个或多个偏回归系数的个别显著性是不可能的。(乂) 8(√) 9、变量的两两高度相关并不表示高度多重共线性。(乂) 10、如果分析的目的仅仅是预测,则多重共线性是无害的。 ( √ ) 11、在多元回归中,根据通常的t ( 乂 ) 12、变量不存在两两高度相关表示不存在高度多重共线性。 ( 乂 ) 13、当异方差出现时,最小二乘估计是有偏的和不具有最小方差特性。(乂) 14、当异方差出现时,常用的t检验和F检验失效。(√) 15、在异方差情况下,通常OLS估计一定高估了估计量的标准差。(乂) 16、如果OLS回归的残差表现出系统性,则说明数据中有异方差性。(√) 17、如果回归模型遗漏一个重要的变量,则OLS残差必定表现出明显的趋势。(√) 18、在异方差情况下,通常预测失效。(√) 19、当模型存在高阶自相关时,可用D-W法进行自相关检验。(乂) 20、当模型的解释变量包括内生变量的滞后变量时,D-W检验就不适用了。(√)

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