计量经济学复习题(含答案)ppt课件
2024版计量经济学全册课件(完整)pptx
REPORTING
2024/1/28
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EViews软件介绍及操作指南
EViews软件概述
EViews是一款功能强大的计量经济学 软件，提供数据处理、统计分析、模型
估计和预测等功能。
统计分析与检验
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详细讲解EViews中的统计分析工具， 包括描述性统计、假设检验、方差分
析等。
数据导入与预处理 介绍如何在EViews中导入数据，进行 数据清洗、转换和预处理等操作。
随着大数据时代的到来，机器学 习算法在数据挖掘、预测和分类 等方面展现出强大的能力，为计 量经济学提供了新的研究工具和 方法。
机器学习在计量经济 学中的应用领域
机器学习在计量经济学中的应用 领域广泛，如变量选择、模型选 择、非线性模型估计、高维数据 处理等。
机器学习在计量经济 学中的常用算法
机器学习在计量经济学中常用的 算法包括决策树、随机森林、支 持向量机（SVM）、神经网络等。 这些算法可以用于分类、回归、 聚类等任务，提高模型的预测精 度和解释力。
面板数据特点
同时具有时间序列和截面数据的特征，能够提供更多的信息、更多的变化、更少共 线性、更多的自由度和更高的估计效率。
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固定效应模型与随机效应模型
固定效应模型（Fixed Effects Model）
对于特定的个体而言，其截距项是固定的，不随时间变化而变化。
随机效应模型（Random Effects Mode…
经典线性回归模型
REPORTING
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一元线性回归模型
模型设定与参数估计
介绍一元线性回归模型的基本形式， 解释因变量、自变量和误差项的含义， 阐述最小二乘法（OLS）进行参数估 计的原理。
计量经济学课件PPT课件
非线性模型转换方法
多项式回归
通过引入自变量的高次项，将非线性关系转化为线性 关系进行处理。
变量变换
对自变量或因变量进行某种函数变换，以改善模型的 拟合效果。
非参数回归
不假定具体的函数形式，通过数据驱动的方式拟合非 线性关系。
实例分析：金融时间序列预测
数据准备
收集金融时间序列数据，如股票 价格、交易量等，并进行预处理。
模型选择依据
Hausman检验，LM检验等。
实例分析：经济增长收敛性问题研究
研究背景
探讨不同国家或地区间经济增长差异及其收 敛性。
模型构建
选择合适的面板数据模型，设定经济增长收 敛假设。
实证分析
收集相关数据，运用计量经济学软件进行回 归分析，检验收敛性假设是否成立。
结论与政策建议
根据实证结果得出结论，提出促进经济增长 收敛的政策建议。
机器学习算法与计量经济学模型结合
将机器学习算法与传统计量经济学模型相结合，形成更具解释性和预测能力的混合模型。
大数据背景下计量经济学挑战与机遇
01
大数据背景概述
数据量巨大、类型多样、处理速度快等 特点。
02
计量经济学面临的挑 战
数据质量、计算效率、模型可解释性等 问题。
03
计量经济学面临的机 遇
利用大数据技术挖掘更多信息，提高模 型预测精度和政策评估效果；同时推动 计量经济学理论和方法的发展创新。
Geary's C指数
与Moran's I指数类似，也是用于检验全局空间自相关。
LISA集聚图 用于检验局部空间自相关，可以直观展示空间集聚或异常 值区域。
空间滞后和空间误差模型选择
空间滞后模型（SLM）
计量经济学(共33张PPT)
假定3>2，其几何意义：
问题：
虚拟变量为何只选“0”, ‘1“，选择0，1，2 等 可以吗
同一种属性，两个变量能够表示几种状态？ 思考，如果在模型中引入季节效应？月份效应？
（3）多个虚拟变量的引入——多种因素
例：研究学历（本科及以上，本科以下），性别（男、女）对员工工资的 影响。
在例1基础上，再引入代表学历的虚拟变量D2：
离散选择模型（离散被解释变量）
D （2）多个虚拟变量的设定和引入 0 女职工本科以上学历的平均薪金：
本科以下
当回归模型有截距项时，只能引入 m-1 个虚拟变量
注意:加法方式引入虚拟变量，考察了截距的不同。
交互作用的引入方法：在模型中引入相关变量的乘积。
反映性别的虚拟变量可取为： 女职工本科以下学历的平均薪金：
几何意义：
•两个函数有相同的斜率，说明男女职工平均薪金对工龄的变 化率是一样的。
•如果2>0，表明两个函数截距不相同，且男职工平均薪金比 女职工高，两者平均薪金水平相差2。 •如果2<0，表明两个函数截距不相同，且男职工平均薪金比女 职工低，两者平均薪金水平相差2。 •如果2＝0，表明两个函数截距相同，即男职工，女职工的平
均薪金没有显著差异。
可以通过传统的回归检验，对2的统计显著性进行 检验，以判断企业男女职工的平均薪金水平是否有 显著差异。
2
0
（2）多个虚拟变量的设定和引入
——一种因素多种状态（水平）：
例：研究收入和教育水平（分为高，中，低三类）对个人保健支出的影响。
教育水平考虑三个层次：
低学历：高中以下，
中等学历：高中，及大中专 高学历：大学及其以上。
2、基本概念
定量因素——可直接测度，数值性的因素 定性因素——属性因素，表征某种属性存在
计量学复习资料(经济类)
《计量经济学》复习题(含答案)第一章绪论一、填空题：1．计量经济学是以揭示经济活动中客观存在的__________为内容的分支学科，挪威经济学家弗里希，将计量经济学定义为__________、__________、__________三者的结合。
2．数理经济模型揭示经济活动中各个因素之间的__________关系，用__________性的数学方程加以描述，计量经济模型揭示经济活动中各因素之间的_________关系，用__________性的数学方程加以描述。
3．经济数学模型是用__________描述经济活动。
4．计量经济学根据研究对象和内容侧重面不同，可以分为__________计量经济学和__________计量经济学。
5．计量经济学模型包括__________和__________两大类。
6．建模过程中理论模型的设计主要包括三部分工作，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取值范围。
7．确定理论模型中所包含的变量，主要指确定__________。
8．可以作为解释变量的几类变量有_外生经济_变量、_外生条件_变量、_外生政策_变量和_滞后被解释_变量。
9．选择模型数学形式的主要依据是_经济行为理论_。
10．研究经济问题时，一般要处理三种类型的数据：_时间序列_数据、_截面_数据和_虚变量_数据。
11．样本数据的质量包括四个方面_完整性_、_可比性_、_准确性_、_一致性_。
12．模型参数的估计包括_对模型进行识别_、_估计方法的选择_和软件的应用等内容。
13．计量经济学模型用于预测前必须通过的检验分别是_经济意义_检验、_统计_检验、_计量经济学_检验和_预测_检验。
14．计量经济模型的计量经济检验通常包括随机误差项的_异方差_检验、_序列相关_检验、解释变量的_多重共线性_检验。
15．计量经济学模型的应用可以概括为四个方面，即_结构分析_、_经济预测_、_政策评价_、_检验和发展经济理论_。
计量经济学复习题及答案(超完整版)
计量经济学复习题及答案(超完整版)C ．正相关关系和负相关关系D ．简单相关关系和复杂相关关系16．相关关系是指（ ）。
A ．变量间的非独立关系B ．变量间的因果关系C ．变量间的函数关系D ．变量间不确定性的依存关系17．进行相关分析时的两个变量（ ）。
A ．都是随机变量B ．都不是随机变量C ．一个是随机变量，一个不是随机变量D ．随机的或非随机都可以18．表示x 和y 之间真实线性关系的是（ ）。
A ．01ˆˆˆt tY X ββ=+ B ．01()t t E Y X ββ=+ C ．01t t t Y X u ββ=++ D ．01t t Y X ββ=+19．参数β的估计量ˆβ具备有效性是指（ ）。
A ．ˆvar ()=0βB ．ˆvar ()β为最小C ．ˆ()0ββ－＝D ．ˆ()ββ－为最小 20．对于01ˆˆi i iY X e ββ=++，以σˆ表示估计标准误差，Y ˆ表示回归值，则（ ）。
A ．i i ˆˆ0Y Y 0σ∑＝时，（－）＝ B ．2i i ˆˆ0Y Y σ∑＝时，（－）＝0C ．i i ˆˆ0Y Y σ∑＝时，（－）为最小D ．2i i ˆˆ0Y Y σ∑＝时，（－）为最小21．设样本回归模型为i 01i i ˆˆY =X +e ββ+，则普通最小二乘法确定的iˆβ的公式中，错误的是（ ）。
A ．()()()i i 12i X X Y -Y ˆX X β--∑∑＝ B ．()i i i i 122i i n X Y -X Y ˆn X -X β∑∑∑∑∑＝C ．i i 122i X Y -nXY ˆX -nX β∑∑＝D ．i i i i12x n X Y -X Y ˆβσ∑∑∑＝22．对于i 01i iˆˆY =X +e ββ+，以ˆσ表示估计标准误差，r 表示相关系数，则有（ ）。
A ．ˆ0r=1σ＝时， B ．ˆ0r=-1σ＝时， C ．ˆ0r=0σ＝时， D ．ˆ0r=1r=-1σ＝时，或 23．产量（X ，台）与单位产品成本（Y ，元/台）之间的回归方程为ˆY 356 1.5X -＝，这说明（ ）。
计量经济学复习题(含答案)
uˆ u 是随机误差项 i
的一个近似(估计值)。
i
2、总体回归函数给出了与自变量每个取值相对应的因变量的值。
答：错误。总体回归函数给出了在解释变量给定条件下被解释变量的 条件均值。
3、线性回归模型意味着模型变量是线性的。
答：错误。线性回归模型是指所建立的模型中回归系数为线性。而其 中的解释变量和被解释变量不一定是线性的。
当虚拟假设
H0 :被拒j 绝0时，就称
x 是统计显著的。 j
2.2判断正误并说明理由。
(1)OLS就是使误差平方和最小化的估计过程。 答：错误。 其最小化的是残差平方和，即最小化
n
uˆi2
i 1
(2)高斯—马尔可夫定理是OLS的理论依据。 答：正确。
(3)在双变量回归模型中，若扰动项 服
1.3讨论；“既然不能观察到总体回归函数，为什么还要研究它呢？”
答：就像经济理论中的完全竞争模型一样，总体回归函数也是一个理 论化的、理想化的模型，在现实中很难得到。但是这样一个理想化的 模型有助于我们把握所研究问题的本质。
1.4判断正误并说明理由。
1、随机误差项与残差项是一回事。
答：错误。残差项
分离差平方和，即
n
SSR ( yi yˆi )2 i 1
(10)判定系数： 它衡量了解释变量解释的那部分离差平方和占被解释变量总离差平方
和的比例。即，
R2 SSE SST
(11)BLUE：
称为最佳线性无偏估计量，即该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。
(12)t检验： 基于t分布的条件假设检验过程。
第二部分 简单线性回归模型：假设检验
2.1 解释概念
(1)最小二乘法；(2)OLS估计量；(3)估计量的方 差；(4)估计量的标准误；(5)同方差性；(6)异方 差性；(7)自相关；(8)总平方和(SST)；(9)解释平 方和(SSE);(10)残差平方和(SSR)；(11)判定系数 ;(12)估计值的标准误；(13)BLUE；
计量经济学期末复习题库(带答案)
计量经济学题库Array一、单项选择题（每小题1分）1．计量经济学是下列哪门学科的分支学科（C）。
A．统计学B．数学C．经济学D．数理统计学2．计量经济学成为一门独立学科的标志是（B）。
A．1930年世界计量经济学会成立B．1933年《计量经济学》会刊出版C．1969年诺贝尔经济学奖设立D．1926年计量经济学（Economics）一词构造出来3．外生变量和滞后变量统称为（D）。
A．控制变量B．解释变量C．被解释变量D．前定变量4．横截面数据是指（A）。
A．同一时点上不同统计单位相同统计指标组成的数据B．同一时点上相同统计单位相同统计指标组成的数据C．同一时点上相同统计单位不同统计指标组成的数据D．同一时点上不同统计单位不同统计指标组成的数据5．同一统计指标，同一统计单位按时间顺序记录形成的数据列是（C）。
A．时期数据B．混合数据C．时间序列数据D．横截面数据6．在计量经济模型中，由模型系统内部因素决定，表现为具有一定的概率分布的随机变量，其数值受模型中其他变量影响的变量是（ B ）。
A．内生变量B．外生变量C．滞后变量D．前定变量7．描述微观主体经济活动中的变量关系的计量经济模型是（A ）。
A．微观计量经济模型B．宏观计量经济模型C．理论计量经济模型D．应用计量经济模型8．经济计量模型的被解释变量一定是（ C ）。
A．控制变量B．政策变量C．内生变量D．外生变量9．下面属于横截面数据的是（ D ）。
A．1991－2003年各年某地区20个乡镇企业的平均工业产值B．1991－2003年各年某地区20个乡镇企业各镇的工业产值C．某年某地区20个乡镇工业产值的合计数D．某年某地区20个乡镇各镇的工业产值10．经济计量分析工作的基本步骤是（ A ）。
A．设定理论模型→收集样本资料→估计模型参数→检验模型B．设定模型→估计参数→检验模型→应用模型C．个体设计→总体估计→估计模型→应用模型D ．确定模型导向→确定变量及方程式→估计模型→应用模型11．将内生变量的前期值作解释变量，这样的变量称为（ D ）。
计量经济学期末复习题(含答案)
第一章 习题一、简答题１、计量经济模型的运用需要哪些基本要素？ 理论、方法和数据。
２、 一般的经济模型与计量经济模型的根本区别是什么？ 数理经济模型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。
计量经济模型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。
３、 为什么在计量经济模型中要引入随机扰动项？计量经济学模型考察的是具有因果关系的随机变量间的具体联系方式。
由于是随机变量，意味着影响被解释变量的因素是复杂的，除了解释变量的影响外，还有其他无法在模型中独立列出的各种因素的影响。
这样，理论模型中就必须使用一个称为随机干扰项的变量来代表所有这些无法在模型中独立表示出来的影响因素，以保证模型在理论上的科学性。
４、 为什么对估计出参数的计量经济模型还要进行检验？你能举一个例子说明各种检验的必要性吗？首先，这是因为我们在设定模型时，对所研究的经济现象的规律性可能认识并不充分，所依据的得经济理论对研究对象也许还不能做出正确的解释和说明。
或者虽然经济理论是正确的，但可能我们对问题的认识只是从某些局部出发，或者只是考察了某些特殊的样本，以局部去说明全局的变化规律，必然会导致偏差。
其次，我们用以及参数的统计数据或其他信息可能并不十分可靠，或者较多采用了经济突变时期的数据，不能真实代表所研究的经济关系，也可能由于样本太小，所估计的参数只是抽样的某些偶然结果。
另外，我们所建立的模型，所用的方法，所用的统计数据，还可能违反计量经济的基本假定，这是也会导致错误的结论。
从上面可以看出，检验时必要的。
例如：建立居民消费t C 和居民储蓄t S 、居民的收入t Y 的一个消费函数模型：t t t t u Y S C ++++=321ααα从已经认识的经济理论出发，选择居民的储蓄余额合居民的收入作为居民的消费的解释变量，会觉得是完全合理的，但是我们作变量的协整检验就会知道，居民消费和居民储蓄的单整阶数是不同的，所以它们不是协整的，即它们之间不存在一个长期稳定的比例关系。
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• (3)一般情况下，斜率为正。 • (4)国际形势不发生重大改变的情况下，斜
率为正。 • (5)斜率可能为正。 • (6)斜率可能为负。民众对总统越熟悉，对
总统产生厌恶的可能性越大。
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• (7)斜率可能为正。 • (8) 斜率为正。统计学是计量经济学的基础
yˆi ˆ0 ˆ1xi1 ˆk xik
5
• 3、随机总体回归函数
6
• 从总体上表明了单个y同解释变量和随机干 扰项之间的关系。即
y 0 1x1 k xk u E( y | x) u
7
• 4、随机样本回归函数
8
• 从所抽取样本的角度说明了被解释变量与 被解释变量以及残差之间的关系。即
31
• 5、随机变量的条件均值与非条件均值是一 回事。
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• 答：错误。只有x和y独立时
E( y | x)和E( y)
• 才相等。
33
• 1.5下面两者之间有什么关系？
• (1) ˆ1和1 ；(2) ˆ2和2
；
• (3) uˆi和ui
。
• 上述哪些量可以观察得到？如何观察得到
？
34
• 答：
• (1) ˆ1是1 的回归估计量；
。 • (9) 斜率为正。当收入增加时，可自由支配
的收入也增加，从而导致对较为昂贵汽车 的需求上升，而大部分日本汽车都较为昂 贵，因此人们对日本汽车的需求会上升。
40
• 1.7判别下列模型是否为线性回归模型：
• (1
yi
0
1
(
1 xi
)
； (2)；yi 0 1 ln xi ui
• (3) ln yi 0 1xi ui ； (4)；ln yi 0 1 ln xi ui
• 3、线性回归模型意味着模型变量是线性的 。
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• 答：错误。线性回归模型是指所建立的模 型中回归系数为线性。而其中的解释变量 和被解释变量不一定是线性的。
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• 4、在线性回归模型中，解释变量是因，因 变量是果。
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• 答：错误。通常情况下，解释变量与被解 释变量之间的因果关系是由经济理论决定 的，而不是由回归模型决定的。
ui yi 0 1xi1 k xik
13
• 7、残差项( uˆi )
14
• 它是随机误差项的近似。即
uˆi yi yˆi
15
• 8、回归系数或回归参数
16
•若
y 0 1x1 k xk u
• 则称 0 , 1， , k
• 为回归系数或回归参数。
17
• 9、回归系数的估计量
第1-4章 计量经济学复习题 (2015.5)
第一部分 简单线性回归的基本思想
1
2.1 解释概念
• 1、总体回归函数(PRF)
2
• 答：总体回归函数反映了被解释变量的均 值同一个或多个解释变量之间的关系。即
E( y | x) 0 1x1 k xk
3
• 2、样本回归函数(SRF)
4
• 样本回归函数是总体回归函数的近似。即
36
序号 因变量 自变量
1 GDP
利率
2 个人储蓄 利率
3 小麦产出 降雨量
4 美国国防 俄罗斯国
开支
防开支
序号 因变量 自变量
5 总统声誉 任职时间
6 学生第一 SAT分数 年GPA分 数
7 学生经济 统计学成 计量学成 绩 绩
8 日本汽车 美国人均 的进口量 国民收入
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• 答：(1)这取决于高利率水平对构成GDP的 各部分(居民消费、投资、政府消费和进出 口)的影响。无法确定。
23
1.4判断正误并说明理由。
• 1、随机误差项与残差项是一回事。
24
• 答 的：一错个误近。似残(估差计项值)。uˆi 是随机误差项 ui
25
• 2、总体回归函数给出了与自变量每个取值 相对应的因变量的值。
26
• 答：错误。总体回归函数给出了在解释变 量给定条件下被解释变量的条件均值。
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说明了被解释变量 yi 与被解释变量 xi 以 及残差 uˆi 之间的关系。即
yi ˆ0 ˆ1xi1 ˆk xik uˆi yˆi uˆi
21
• 1.3讨论；“既然不能观察到总体回归函数 ，为什么还要研究它呢？”
22
• 答：就像经济理论中的完全竞争模型一样 ，总体回归函数也是一个理论化的、理想 化的模型，在现实中很难得到。但是这样 一个理想化的模型有助于我们把握所研究 问题的本质。
每周 收入( 元)x
每周消费支出(元)y
80 55,60,65,70,75 100 65,70,74,80,85,88 120 79,84,90,94,98 140 80,93,95,103,108,113,115 160 102,107,110,116,118,125
• (2) ˆ2是2 的回归估计量；
• (3) uˆi是ui 的估计量。
• 在现实中，我们无法观测到 1，2和ui ， 但是只要得到一组观测数据，就可以通过
• ˆ1，ˆ2和uˆi 得到它们的估计量。
35
• 1.6 下表列出了若干对自变量与因变量。对 每一对变量，它们之间的关系如何？是正 的？负的？还是无法确定？也就是说，其 斜率是正还是负，或都不是？说明理由。
• (5) yi 0 12xi ui ； (6) yi 0 13 xi ui
41
• 答：(1)-(4)题是，(5)-(6)题不是。
42
• 1.8下表给出了每周家庭的消费支出y(元)与 每周家庭收入x(元)的数据。
43
每周消费支出与每周收入的假想数 据
每周 收入( 元)x
每周消费支出(元)y
18
• 回归系数的估计量( ˆ j )说明了如何通过样
• 本数据来计算回归系数( j )的估计值。也 称为样本回归估计值。
19
• 1.2 随机总体回归函数与随机样本回归函数 有什么区别？
20
• 随机总体回归函数是从总体上表明了单个y 同解释变量和随机干扰项之间的关系。即
y 0 1x1 k xk u E( y | x) u • 随机样本回归函数是从所抽取样本的角度
yi ˆ0 ˆ1xi1 ˆk xik uˆi yˆi uˆi
9
• 5、线性回归模型
10
• 回归参数为线性的回归模型。
11
• 6、随机误差项( ui )
12
• 它代表了与被解释变量y有关但未被纳入模 型变量的影响。每一个随机误差项对于y的 影响都是非常小的，且是随机的。随机误 差项的均值为零。即