计量经济学考试复习资料.docx
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1、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1.什么是计量经济学?计量经济学方法及一般经济数学方法有什么区分?答:计量经济学是经济学的一个分支学科,是以提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穿插学科。计量经济学方法提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;一般经济数学方法提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.建立及应用计量经济学模型的主要步骤有哪些?答:建立及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
2、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, 精确性, 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料检验。5.模型的检验包括几个方面?其详细含义是什么?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, 模型的预料检验。在经济意义检验中,须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及大小是否及依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,须要检验模型参数估计值的牢靠性,即检验模型的统计学性质;在计量经济学检验中,须要检验模型的计量经济学性质,包括
3、随机扰动项的序列相关检验, 异方差性检验, 说明变量的多重共线性检验等;模型的预料检验主要检验模型参数估计量的稳定性以及对样本容量改变时的灵敏度,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:一元线性回来模型参考重点:1.相关分析及回来分析的概念, 联系以及区分?2.总体随机项及样本随机项的区分及联系?3.为什么须要进展拟合优度检验?4如何缩小置信区间?P46由上式可以看出1.增大样本容量。样本容量变大,可使样本参数估计量的标准差减小;同时,在同样置信水平下,n越大,t分布表中的临界值越小。2提高模型的拟合优度。因为样本参数估计量的标准差和残差平方和呈正
4、比,模型的拟合优度越高,残差平方和应越小。5以一元线性回来为例,写出0的假设检验1.对总体参数提出假设H0:b0=0, H1:b002以原假设H0构造t统计量, 3由样本计算其值4给定显著性水平a,查t分布表得临界值t a/2(n-2)5比拟,推断假设 |t| t a/2(n-2),那么拒绝H0 ,承受H1 ;假设 |t| t a/2(n-2),那么拒绝H1 ,承受H0 ;上届重点:一元线性回来模型的根本假设, 随机误差项产生的缘由, 最小二乘法, 参数经济意义, 确定系数, 第二章PPT里的表中国居民人均消费支出对人均GDP的回来, t检验平方代表意义;平方的相识, 能够读懂Eviews输出
5、的估计结果第二章课后题.101.为什么计量经济学模型的理论方程中必需包含随机干扰项?经典模型中产生随机误差的缘由答:计量经济学模型考察的是具有因果关系的随机变量间的详细联系方式。由于是随机变量,意味着影响被说明变量的因素是困难的,除了说明变量的影响外,还有其他无法在模型中独立列出的各种因素的影响。这样,理论模型中就必需运用一个称为随机干扰项的变量宋代表全部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。3.一元线性回来模型的根本假设主要有哪些?违反根本假设的模型是否不行以估计?答:线性回来模型的根本假设有两大类:一类是关于随机干扰项的,包括零均值,同方差,不序列相关,满意正
6、态分布等假设;另一类是关于说明变量的,主要有:说明变量是非随机的,假设是随机变量,那么及随机干扰项不相关。事实上,这些假设都是针对一般最小二乘法的。在违反这些根本假设的状况下,一般最小二乘估计量就不再是最正确线性无偏估计量,因此运用一般最小二乘法进展估计己无多大意义。但模型本身还是可以估计的,尤其是可以通过最大似然法等其他原理进展估计。假设1. 说明变量X是确定性变量,不是随机变量; 假设2. 随机误差项m具有零均值, 同方差和不序列相关性: E(mi)=0 i=1,2, ,n Var (mi)=sm2 i=1,2, ,n Cov(mi, mj)=0 ij i,j= 1,2, ,n假设3. 随
7、机误差项m及说明变量X之间不相关: Cov(Xi, mi)=0 i=1,2, ,n假设4. m听从零均值, 同方差, 零协方差的正态分布 miN(0, sm2 ) i=1,2, ,n假设5. 随着样本容量的无限增加,说明变量X的样本方差趋于一有限常数。即 假设6. 回来模型是正确设定的9, 10题为计算题,见课本P52,答案见P17第三章 经典单方程计量经济学模型:多元线性回来模型上届重点:F检验, t检验 调整的样本确定系数, “多元里为什么要对平方系数进展调整?第三章课后题.9.101.多元线性回来模型的根本假设是什么?在证明最小二乘估计量的无偏性和有效性的过程中,哪些根本假设起了作用?答
8、:多元线性回来模型的根本假定仍旧是针对随机干扰项及针对说明变量两大类的假设。针对随机干扰项的假设有:零均值,同方差,无序列相关且听从正态分布。针对说明量的假设有;说明变量应具有非随机性,假如后随机的,那么不能及随机干扰项相关;各说明变量之间不存在(完全)线性相关关系。在证明最小二乘估计量的无偏性中,利用了说明变量非随机或及随机干扰项不相关的假定;在有效性的证明中,利用了随机干扰项同方差且无序列相关的假定。2.在多元线性回来分析中,t检验和F检验有何不同?在一元线性回来分析中二者是否有等价作用?见课本P70答:在多元线性回来分析中,t检验常被用作检验回来方程中各个参数的显著性,而F检验那么被用作
9、检验整个回来关系的显著性。各说明变量联合起来对被说明变量有显著的线性关系,并不意味着每一个说明变量分别对被说明变量有显著的线性关系。在一元线性回来分析中,二者具有等价作用,因为二者都是对共同的假设说明变量的参数等于零一一进展检验。7, 9, 10题为计算题,见课本P91,答案见P53第四章 经典单方程计量经济学模型:放宽根本假定的模型重点驾驭:参考重点:1.以多元线性回来为例说明异方差性会产生怎样的后果?可能为论述题2.检验, 修正异方差性的方法?3.以多元线性回来为例说明序列相关会产生怎样的后果?预料,矩阵表达式推到4.检验, 修正序列相关的方法?5.什么是DW检验法前提条件?7.检验, 修
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