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简答题：1.选择工具变量的原则是什么:（1）工具变量必须与所替代的随机解释变量高度相关；（2）工具变量与随机误差项不相关（3）工具变量与其它解释变量不相关，避免出现多重共线性。2.实际经济问题中的多重共线性(1)经济变量的趋同性（2）滞后变量的引入（3）样本资料的限制3.序列相关性产生的原因:（1）惯性；（2）模型设定误差；（3）蛛网现象；（4）数据加工。4、随机解释变量问题及其解决方法。如果存在一个或多个随机变量作为解释变量，则称原模型出现随机解释变量问题。第一、随机解释变量与误差项相互独立；第二、随机解释变量与误差项同期无关，而异期相关；第三、随机解释变量与误差项同期相关；第四、解决方法为工具变量法。5.随机解释变量产生的后果1.若相互独立，则参数估计量仍然无偏一致。2若同期相关，异期不相关，得到的参数估计有偏，但却是一致的3若同期相关，则估计量有偏且非一致。6.简述最小二乘估计量的性质：（1）线性性，即它是否是另一随机变量的线性函数；（2）无偏性，即它的均值或期望值是否等于总体的真实值；（3）有效性，即它是否在所有线性无偏估计量中具有最小方差。（4）渐近无偏性，即样本容量趋于无穷大时，是否它的均值序列趋于总体真值；（5）一致性，即样本容量趋于无穷大时，它是否依概率收敛于总体的真值；（6）渐近有效性，即样本容量趋于无穷大时，是否它在所有的一致估计量中具有最小的渐近方差。7、虚拟变量的作用：（1）表现定性因素对被解释变量的影响（2）提高模型的说明能力与水平（3）季节变动分析。（4）方程差异性检验。8、虚拟变量设置的原则：如果有定性因素共有个结果需要区别，那么至多引入m-1个虚拟变量9、实际经济问题中的多重共线性：（1）经济变量的趋同性（2）滞后变量的引入（3）样本资料的限制10.引入随机误差形式为了：（1）代表未知的影响因素（2）代表残缺数据（3）代表众多细小的影响因素（4）代表数据观测误差（5）代表模型设定误差（6）变量的随机存在性11.12.回归分析的主要内容有：（1）根据样本观测值对经济计量模型参数进行估计，求得回归方程（2）对回归方程、参数估计值进行显著性检验（3）利用回归方程进行分析、评价及预测。13.叙述原理：最小二乘法：当从模型总体随机抽取n组样本观测值后，最合理的参数估计量应该使得模型能最好的的拟合样本数据：最大似然法：当从模型的总体随机抽取n组样本观测值后，最合理的参数估计量应该使得从模型中抽取该n组样本观测值的概率最大。在满足一系列基本假设的情况下，模型结构参数的最大或然估计量与普通最小二乘估计量是相同的。14.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包括：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、可比性和一致性；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。15.建立计量经济学模型的基本思想是什么？计量经济学方法，就是定量分析经济现象中各因素之间的因果关系。因此，首先根据经济理论分析所研究的经济现象，找出经济现象间因果关系及相互间的联系。把问题作为被解释变量，影响问题的主要因素作为解释变量，非主要因素归入随机项。其次，按照它们之间的行为关系，选择适当的数学形式描述这些变量之间的关系，一般用一组数学上彼此独立、互不矛盾、完整有解的方程组表示。16.生产函数在技术进步测定中的应用:第一、测定技术进步的年速度；第二、测定中技术进步对增长的贡献率。第三、比较不同行业、企业的技术进行水平比较。17、生产函数有哪些？意义:它反映了生产过程中投入要素与产出量之间的技术关系。类型：线性生产函数模型、投入产出生产函数模型、C—D生产函数模型、不变替代弹性（CES）生产函数模型、变替代弹性（VES）生产函数模型、多要素生产函数模型、超越对数生产函数模型等。18.线性回归模型基本假设的内容以及违背后果（1）解释变量1x，2x，…，kx是确定性变量，不是随机变量；而且解释变量之间互不相关。随机误差项具有0均值和同方差。（2）随机误差项在不同的样本点间是独立的，不存在序列相关。（3）随机误差项与解释变量之间不相关。（4）随机误差项服从0均值和同方差的正态分布。（5）随着样本容量的无限增加，解释变量X的样本方差趋于一有限常数。（6）回归模型是正确设定的。这些假设都是针对普通最小二乘法的。在违背这些基本假设的情况下，普通最小二乘法就不再是最佳线性无偏估计量，因此使用普通最小二乘法进行估计已无多大意义。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行估计。5、6点为一元19.不满足基本假定（基本假设违背）的情况有哪些？（1）随机误差项序列存在异方差性；（2）随机误差项序列存在序列相关性；（3）解释变量之间存在多重共线性；（4）解释变量是随机变量且与随机误差项相关的随机解释变量问题；（5）模型设定有偏误；（6）解释变量的方差不随样本容量的增而收敛。20.使用加权最小二乘法必须先进行异方差性检验吗？在实际操作中人们通常采用如下的经验方法：不对原模型进行异方差性检验，而是直接选择加权最小二乘法，尤其是采用截面数据作样本时。如果确实存在异方差性，则被有效地消除了；如果不存在异方差性，则加权最小二乘法等价于普通最小二乘法。21、什么是“虚拟变量陷阱”？一般在引入虚拟变量时要求如果有m个定性变量，只在模型中引入m-1个虚拟变量。否则，如果引入m个虚拟变量，就会导致模型解释变量间出现完全共线性的情况。我们一般称由于引入的虚拟变量个数与定性因素个数相同时出现的模型无法估计的问题，称为“虚拟变量陷阱“。22.模型设定时，如果遗漏了相关变量，OLS估计会出现什么后果？而在包含了无关变量时，后果又如何？答：如果遗漏相关变量，则OLS估计结果在小样本下是有偏的，在大样本下也不具有一致性，随机干扰项的方差估计ô2也是有偏的，同时估计的参数的方差也是有偏的，从而不再能够保证最小方差性。在多选无关解释变量的情形下，OLS估计量仍是无偏的、一致的，随机干扰项的方差σ2也能被正确估计，但OLS估计量却往往是无效的。也就是说，包含无关变量的偏误主要表现为“错误”模型的OLS估计量的方差一般会大于“正确”模型相应参数估计量的方差。23、计量经济学模型主要有哪些应用领域？各自的原理是什么？答：计量经济学模型主要有以下几个方面的用途：⑴。结构分析，其原理是弹性分析、乘数分析与比较分析；⑵。经济预测，其原理是模拟历史，从已经发生的经济活动中找出变化规律；⑶。政策评价，是对不同政策执行情况的“模拟仿真”；⑷。检验与发展经济理论，其原理是如果按照某种经济理论建立的计量经济学模型可以很好地拟合实际观察数据。24、简述D.W.检验的步骤。答：（1）计算DW值（2）给定a，由n和k的大小查DW分布表，得临界值dL和dU（3）比较、判断若0D.W.dL，存在正自相关dLD.W.dU，不能确定dUD.W.4－dU，无自相关4－dUD.W.4－dL，不能确定4－dLD.W.4，存在负自相关当D.W.值在2左右时，模型不存在一阶自相关。25、简述变量显著性检验的步骤。答：（1）对总体参数提出假设：H0：b1=0，H1：b1¹0。（2）以原假设H0构造t统计量，并由样本计算其值：（3）给定显著性水平a，查t分布表得临界值ta/2(n-2)（4）比较，判断若|t|ta/2(n-2)，则拒绝H0，接受H1；若|t|£ta/2(n-2)，则接受H0，拒绝H1；对于一元线性回归方程中的b0，也可构造如下t统计量进行显著性检验26、多元线性回归模型的基本假设是什么？提示：一般表达式式和矩阵符号表达式。27、为什么说对模型参数施加约束条件后，其回归的残差平方和一定不比未加约束的残差平方和小？在什么样的条件下，受约束回归与无约束回归的结果相同？答：模型施加约束条件后进行回归称为受约束回归。而不加任何约束的回归称为无约束回归。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和达到最小值还要小。这意味着，通常情况下，对模型施加约束条件会降低模型的解释能力。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。28、怎样选择合适的样本容量？答：（1）必须保证最小样本容量。样本最小容量必须不少于模型中解释变量的数目（包括常数项）,即n³k+1，因为，无多重共线性要求：秩(X)=k+1。（2）满足基本要求的样本容量。虽然当n³k+1时可以得到参数估计量，但除了参数估计量质量不好外，一些建立模型必须的后续工作也无法进行。所以，一般经验认为，当n³30或者至少n³3(k+1)时，才能说满足模型估计的基本要求。29、什么是计量经济学？答：计量经济学包括广义计量经济学和狭义计量经济学，本课程中的计量经济学模型，就是狭义计量经济学意义上的经济数学模型：计量经济学是经济学的一个分支学科，以揭示经济活动中客观存在的数量关系为主要内容，是由经济学、统计学和数学三者结合而成的交叉性学科。30、计量经济学方法与一般经济数学方法有什么区别？答：计量经济学方法揭示经济活动中具有因果关系的各因素间的定量关系，它用随机性的数学方程加以描述；而一般经济数学方法揭示经济活动中各个因素间的理论关系，更多地用确定性的数学方程加以描述。31、简述相关分析和回归分析的联系和区别。答：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式对称的，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，有解释变量和被解释变量之分，而且解释变量也往往被假设为非随机变量。再次，相关分析只关注变量间的联系程度，不关注具体的依赖关系；而回归分析则更加关注变量间的具体依赖关系，因此可以进一步通过解释变量的变化来估计或预测被解释变量的变化，达到深入分析变量间依存关系，掌握其运动规律的目的。32、多重共线性产生的原因：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也可能出现多重共线性。4.样本数据自身的原因。产生的后果：1.参数的估计值不确定。2.参数估计值的方差无限大。检验方法：1.简单相关系数检验法。2.方差扩大因子法。3.直观判断法4.逐步回归检验法。修正方法：1.剔除变量法。2.增大样本容量。3.变换模型形式。4.利用非样本先验信息。5.横截面数据与时序数据并用。6.变量变换。33、异方差产生原因：1.模型设定误差。2.测量误差的变化。3.截面数据中总体各单位的差异。产生后果：1.参数OLC估计仍然具有无偏性。2.参数OLC估计式的方差不再是最小的。3.严重破坏t检验和F检验的有效性。4.基于OLS估计量的预测无偏，但对Y的预测不是有效的。检验方法：1.图示检验法。2.G-Q检验3.White检验4.ARCH检验5.Glejser建议。补救措施：1.对模型变换。2.加权最小二乘法。3.模型的对数变换。34、自相关产生原因：1.经济系统的惯性。2.经济活动的滞后效应。3.数据处理造成的相关。4.蛛网现象。5.模型设定偏误。产生后果：1.参数估计量仍然无偏，但不再有效。2.低估参数估计值的方差。3.t检验和F检验失效。4.降低了预测精度。检验方法：1.图示检验法。2.DW检验法。3.LMBG检验。补救方法：1.广义差分法。2.科克伦奥特克迭代法。3.德宾两步法。DW检验的局限性：1.有两个不能确定的区域。2.其上下界表要求n=15。3.不适应随机误差项具有高阶序列相关的检验。3.有运用的前提条件。LM检验的特点：1.适合高阶自相关。2.适合检验模型解释变量中有