计量经济学复习-最终

李芳凤[e-mail]考试题型•一单项选择题（共30分，10小题）•二多项选择题（共20分，5小题）•三填空题（共9分，3小题）•四计算和分析题（共41分，3小题）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。它是经济理论、统计学和数学三者的结合。第一章绪论•经典计量经济学在应用方面的特征是：⑴应用模型方法论基础—实证分析、经验分析、归纳；⑵应用模型的功能—结构分析、政策评价、经济预测、理论检验与发展；⑶应用模型的领域—传统的应用领域，例如生产、需求、消费、投资、货币需求，以及宏观经济等。几类常用的样本数据•时间序列数据(TimeSeriesData)•截面数据(Cross-SectionData)•面板数据(PanelData)•虚变量数据(DummyVariablesData)一、变量间的关系及回归分析的基本概念1.变量间的关系（1）确定性关系或函数关系：研究的是确定现象非随机变量间的关系。（2）统计依赖或相关关系：研究的是非确定现象随机变量间的关系。第二章经典单方程计量经济学模型：一元线性回归模型相关系数的计算公式:两个变量X,Y的总体相关系数为:cov(,)()()XYXYXXYYXYDXDY如果给出X,Y的一组样本点(Xi,Yi),i=1,2,...,n,则样本相关系数为:12211()()()()XYniiinniiiixxyyrxxyy(||1)XY(||1)XYr相关系数r的意义r=0r=-0.8r=0.9r=-1r=1r=0.1完全正线性相关完全负线性相关非线性相关正线性相关负线性相关不相关-1.0+1.00-0.5+0.5完全负相关无线性相关完全正相关负相关程度增加r正相关程度增加总体回归函数总体回归模型样本回归函数样本回归模型回归分析相关概念iiXXYE10)|(iiiXXfY10ˆˆ)(ˆiiiiieXYY10ˆˆˆˆ回归系数的估计值XYxyxiii1021ˆˆˆ•称为观察值围绕它的期望值的离差(deviation)，是一个不可观测的随机变量，又称为随机干扰项（stochasticdisturbance）或随机误差项（stochasticerror）。)|(iiiXYEY线性回归模型的基本假设假设1.解释变量X是确定性变量，不是随机变量；假设2.随机误差项具有零均值、同方差和不序列相关性：E(i)=0i=1,2,…,nVar(i)=2i=1,2,…,nCov(i,j)=0i≠ji,j=1,2,…,n假设3.随机误差项与解释变量X之间不相关：Cov(Xi,i)=0i=1,2,…,n假设4.服从零均值、同方差、零协方差的正态分布i~N(0,2)i=1,2,…,n另外，在进行模型回归时，还有两个暗含的假设：假设5.随着样本容量的无限增加，解释变量X的样本方差趋于一非零的有限常数。即nQnXXi,/)(2假设6.回归模型是正确设定的一、参数的普通最小二乘估计（OLS）给定一组样本观测值（Xi,Yi）（i=1,2,…n）要求样本回归函数尽可能好地拟合这组值.普通最小二乘法（Ordinaryleastsquares,OLS）给出的判断标准是：二者之差的平方和niiiniXYYYQ121021))ˆˆ(()ˆ(最小。记22221)(iiiiXnXXXxiiiiiiiiYXnYXYYXXyx1))((上述参数估计量可以写成：XYxyxiii1021ˆˆˆ称为OLS估计量的离差形式（deviationform）。三、最小二乘估计量的性质当模型参数估计出后，需考虑参数估计值的精度，即是否能代表总体参数的真值，或者说需考察参数估计量的统计性质。一个用于考察总体的估计量，可从如下几个方面考察其优劣性：（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。•这三个准则也称作估计量的小样本性质。拥有这类性质的估计量称为最佳线性无偏估计量（bestlinerunbiasedestimator,BLUE）。（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。当不满足小样本性质时，需进一步考察估计量的大样本或渐近性质：2的最小二乘估计量为2ˆ22nei它是关于2的无偏估计量。参数估计量的概率分布及随机干扰项方差的估计§2.3一元线性回归模型的统计检验一、拟合优度检验二、变量的显著性检验三、参数的置信区间一、拟合优度检验拟合优度检验：对样本回归直线与样本观测值之间拟合程度的检验。度量拟合优度的指标：判定系数（可决系数）R2TSS=ESS+RSS22)(YYyTSSii记22)ˆ(ˆYYyESSii22)ˆ(iiiYYeRSS总离差平方和（TotalSumofSquares）回归平方和（ExplainedSumofSquares）残差平方和（ResidualSumofSquares）TSSRSSTSSESSR1记22、可决系数R2统计量称R2为（样本）可决系数/判定系数（coefficientofdetermination)。可决系数的取值范围：[0，1]R2越接近1，说明实际观测点离样本线越近，拟合优度越高。对于一元线性回归方程中的0，可构造如下t统计量进行显著性检验：对于一元线性回归方程中的0，可构造如下t统计量进行显著性检验：0000022ˆ2ˆˆ~(2)iittnSXnx)2(~ˆˆˆ1ˆ112211ntSxti变量的显著性检验变量的显著性检验步骤：(1)对总体参数提出假设H0:i=0，H1：i0(2)以原假设H0构造t统计量，并由样本计算其值ˆˆiitS(3)给定显著性水平，查t分布表得临界值t/2(n-2)(4)比较，判断若|t|t/2(n-2)，则拒绝H0，接受H1；若|t|t/2(n-2)，则拒绝H1，接受H0；统计量决策规则1.给定显著性水平，查表得出相应的临界值z或z/2，t或t/22.将检验统计量的值与水平的临界值进行比较3.作出决策–双侧检验：I统计量I临界值，拒绝H0–左侧检验：统计量-临界值，拒绝H0–右侧检验：统计量临界值，拒绝H0利用P值进行检验(决策准则)1.单侧检验–若p-值,不拒绝H0–若p-值,拒绝H02.双侧检验–若p-值/2,不拒绝H0–若p-值/2,拒绝H0非线性模型线性化方法：1变量置换法2取对数法3taylor级数展开•一、单项选择题•1．计量经济学是下列哪门学科的分支学科()•A．统计学B．数学C．经济学D．数理统计学•2.截面数据是指（）。•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•3．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（）。•A．时期数据B．混合数据•C．时间序列数据D．截面数据•4变量之间的关系可以分为两大类，它们是().•A．函数关系与相关关系•B．线性相关关系和非线性相关关系•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•5．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•6．表示x和y之间真实线性关系的是（）。•7．参数的估计量具备有效性是指（）。A．01ˆˆˆttYXB．01()ttEYXC．01tttYXuD．01ttYXA．ˆvar()=0B．ˆvar()为最小C．ˆ()0－＝D．ˆ()－为最小•8．产量（X，台）与单位产品成本（Y，元/台）之间的回归方程为，这说明（）。•A．产量每增加一台，单位产品成本增加356元•B．产量每增加一台，单位产品成本减少1.5元•C．产量每增加一台，单位产品成本平均增加356元•D．产量每增加一台，单位产品成本平均减少1.5元ˆY3561.5X＝•9．对回归模型进行检验时，通常假定ui服从（）。•A．t(n-2)B．•C．t(n)D．•10．以Y表示实际观测值，表示回归估计值，则普通最小二乘法估计参数的准则是使（）。i01iiYXu＝＋20)iN（，20)N（，ˆYA．iiˆYY0（－）＝B．2iiˆYY0（－）＝C．iiˆYY（－）＝最小D．2iiˆYY（－）＝最小•11．用OLS估计经典线性模型，则样本回归直线通过点_________。A．XY（，）B．ˆXY（，）C．ˆXY（，）D．XY（，）•12．用一组有30个观测值的样本估计模型，在0.05的显著性水平下对的显著性作t检验，则显著地不等于零的条件是其统计量t大于（）。•A．t0.05(30)B．t0.025(30)C．t0.05(28)D．t0.025(28)•13．相关系数r的取值范围是（）。•A．r≤-1B．r≥1C．0≤r≤1D．－1≤r≤1•14．判定系数R2的取值范围是（）。•A．R2≤-1B．R2≥1•C．0≤R2≤1D．－1≤R2≤1•15．回归模型中，关于检验所用的统计量,下列说法正确的是（）。•A．服从•B．服从t(n-1)•C．服从•D．服从t(n-2)）（22n21n（）010：H)ˆ(ˆ111Var•有10户家庭的收入（X，元）和消费（Y，百元）数据如下表：X20303340151326383543Y7981154810910•若建立的消费Y对收入X的回归直线的Eviews输出结果如下：•（1）说明回归直线的代表性及解释能力。•（2）在95%的置信度下检验参数的显著性。DependentVariable:YVariableCoefficientStd.ErrorX0.2022980.023273C2.1726640.720217R-squared0.904259S.D.dependentvar2.233582AdjustedR-squared0.892292F-statistic75.55898Durbin-Watsonstat2.077648Prob(F-statistic)0.000024（0.025(10)2.2281t，0.05(10)1.8125t，0.025(8)2.3060t，0.05(8)1.8595t）•若建立的消费Y对收入X的回归直线的Eviews输出结果如下：•（3）在95%的置信度下，预测当X＝45（百元）时，消费（Y）的置信区间。DependentVariable:YVariableCoefficientStd.ErrorX0.2022980.023273C2.1726640.720217R-squared0.904259S.D.dependentvar2.233582AdjustedR-squared0.892292F-statistic75.55898Durbin-Watsonstat2.077648Prob(F-statistic)0.000024（其中29.3X，2()992.1XX）参考答案•答：（1）回归模型的R2＝0.9042，表明在消费Y的总变差中，由回归直线解释的部分占到90％以上，回归直线的代表性及