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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 （1.4.5） 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- ?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。 计量经济学方法揭不经济活动屮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Z 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
2、模型，包括选择模型所包 含的变量，确定变虽之间的数学关系和拟定模型屮待估参数的数值范围；（2）收集样木数据， 要考虑样木数据的完整性、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。 5?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。 在经济意义检验屮， 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人小是否 与根据人们的经验和经济理论所拟订的期望值相符合；在统计检验屮， 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
3、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、界方差性检验、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讣量的稳定性以及对样木容量变化吋的灵敏度，以确定所建立的模型是 否可以用于样木观测值以外的范I 制。 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? （5）回归分析是讨论被解释变量与一个或多个解释变量之间具体依存关系的分析方 法；相关分析是讨论变量之间线性相关程度的分析方法。二者的区别在于：研究的目 的不同，相关分析着重探讨变量间的关联程度，而回归分析却 要进一步探寻变量间具
4、体依赖关系，即希望根据解释变量的固定值去估计和预 测被解释变量的平均值；对变量的处理不同，相关分析对称地处理相互联系的 变量，而回归分析必须明确解释变量与被解释变量。二者的联系在于：回归分 析建立在相关分析基础之上，当相互有关联的变量进一步有因果关系时，可进一步进行 回归分析。相关分析中线性相关系数的平方等于回归分析中的拟合优度。 iff; in 2.总体随机项与样本随机项的区别与联系? （2）随机干扰项“是指总体观测值与回归方程理论值之间的偏差，而残差页勺是指 样本观测值与回归方程理论值Z间的偏差，二者是有区别的。但是，曲于总体观察值无法 得到，从而造成总体回归函数事实上是未知的，因此，一艮
5、的做法是通过样本观测获得的 信息去估计总体回归函数，这样，残差项习就昱随机干扰项何的一个样本估计量。 3.为什么需要进行拟合优度检验? （3）普通垠小二乘法所保证的最好拟合是同一个问题内部的比较，即使用给出的样 本数据满足残差的平方和最小；拟合优度检验结果所表示的优劣可以 对不同的问题进行比较，即可以辨别不同的样本回归结果谁好谁坏。 4.如何缩小置信区间？（P46） - 斥 X% t a/2（n-2）,贝 U 拒绝 H（）,接受 H】； 若|t|1。说明此期间IBM的股票不是易变证 券。 例6对于人均存款与人均收入之间的关系式+ 十同，使用美国36年的年度数据，得 到如下估计模型 ( 括号内为
6、标准差： =38405 + 0?067乙 (151.105) (0.011) R 2 =0.538 (1) 0的经济解释是什么？ (2) a和0的符号是什么？为什么？实际的符号与你的直觉一致吗？如果有冲突的 话，你可以给出可能的原因吗？ (3)你对于拟合优度有什么看法吗？ (4)检验是否每一个回归系数都与零显著不同( 在1%水平下 ) 。同时对零假设和备 择假设，检验统计值及其分布和自由度，以及拒绝零假设的标准进行陈述。你的结论是 什么？ 解答(1) 0为收入的边际储蓄倾向，表示人均收入每增加1美元时人均 储蓄的预期平均变化量。 (2)由于收入为零时，家庭仍会有支出，可预期零收入时的平均储蓄为
7、负, 因此a符号 应为负。储蓄是收入的一部分，且会随着收入的增加而增加，因此 预期0的符号为正。实际的回归式中，0的符号为正，与预期的致：但截距 项为正，与预期不符。这可能是由于模型的错误设定造成的。例如，家庭的人 口数可能影响家庭的储蓄行为，省略该变量将对截距项的估计产生影响；另 种可能就是线性设定可能不正确。 (3)拟合优度刻画解释变量对被解释变量变化的解释能力。模型中53.8% 的拟合优 度表明收入的变化可以解释储蓄中53.8%的变动。 (4)检验单个参数采用f检验，零假设为参数为零，备择假设为参数不为零。双变 量情形下， 在零假设下 / 分布的自由度为旷2=36-2=34。由f分布表可知， 双侧1%下的 临界值位于2.750与2.704之间。斜率项计算的t值为0.067/0.011-6.09；截距项计算 的f值为384.105/151.105=2.54。可见斜率项计算的值大于临界值，截距项小于临界 值. 因此拒绝斜率项为零的假设，但不拒绝截距项为零的假设。