计量经济学复习材料

一、名词解释

1、时间序列数据（time series data）：一批按照时间先后排列的统计数据。

2、截面数据（cross-section data）：一批发生在同一时间截面上的调查数据。

3、虚变量数据（）：是认为设定的虚拟变量的取值,也称二进制数据,一般取0或1。

4、总离差平方和（total sum of squares）：用TSS表示，用以度量被解释变量的总变动。

5、残差平方和（residual sum of squares）：用 RSS 表示，用以度量由解释变量引起的被解释变量变化的部分。

6、回归平方和（explained sum of squares）：用ESS表示，用以度量实际值与拟合值之间的差异，是由除解释变量以外的其他因素引起的被解释变量变化的部分。

7、可决系数（coefficient of determination）：度量回归方程拟合优度的指标，为由解释变量引起的被解释变量的变化占被解释变量总变化的比重。

8、随机干扰项（stochastic disturbance）：也称随机误差项，指总体观测值与回归方程理论值之间的偏差。

9、普通最小二乘法（OLS）：用估计的剩余平方和最小的原则确定样本回归函数的方法。

10、广义最小二乘法（GLS）：是最具普遍意义的二乘法，可用来处理模型存在异方差或序列相关的估计问题。

11、加权最小二乘法（WLS）：是对原模型加权，使之变成一个新的不存在异方差性的模型，然后采用OLS法估计其参数。

12、异方差性（heteroskedastictity）：指对于不同样本值，随机干扰项的方差不再是常数，而是互不相同的。

13、序列相关性（serial correlation）：指对于不同样本值，随机干扰项之间不再是完全相互，而是存在某种相关性。

14、多重共线性（multicollinearity）：指两个或两个以上解释变量之间存在某种线性相关关系。

15、间接最小二乘法（ILS）：先对关于内生解释变量的简化式方程采用普通最小二乘法估计简化式参数，得到简化式参数估计量，然后通过参数关系体系，计算得到结构式参数的估计量。这种方法称为间接最小二乘法。

16、二阶段最小二乘法（2ILS）：估计联立方程计量经济学模型中的某个结构式方程时，先用OLS对其中内生解释变量的简化式进行估计，得到它的估计值，用此估计值代替原结构式方程，用OLS进行估计。这种方法称为二阶段最小二乘法。

17、内生变量（endogenous variables）：是具有某种概率分布的随机变量，它的参数是联立方程系统估计的元素，由模型系统决定，同时也对模型系统产生影响。内生变量一般都是经济变量。

18、外生变量（exogenous variables）：一般是确定性变量。具有临界概率分布的随机变量。其参数不是模型系统研究的元素，会影响系统，但不受系统影响。

19、先决变量（predetermined variables）：外生变量与滞后内生变量被统称为先决变量。滞后内生变量是联立方程计量经济学模型中重要的不可缺少的一部分变量，用以反映经济系统的动态性与连续性。

20、结构式模型（structural model）：根据经济理论和行为规律建立的描述经济变量的直接关系结构的计量经济学方程系统。

21、简化式模型（reduced-form model）：将联立方程计量经济学模型的每个内生变量表示成所有先决变量和随机干扰项的函数。即用所有先决变量作为每个内生变量的解释变量所形成的模型。

22、恰好识别（just identification）：如果能从参数关系体系求出某结构方程参数的唯一解，称其为恰好识别。

23、过度识别（over identification）：如果能从参数关系体系求出某结构方程参数的多个解，称其为过度识别。

24、工具变量法（IV）：如果某个解释变量与随机干扰项相关，只要找到1个工具变量，仍然可以构成一组矩条件，这就是工具变量法。

二、思考题

1、计量经济学的基本组成？

（1）广义计量经济学和狭义计量经济学

（2）初、中、高级计量经济学

（3）理论计量经济学和应用计量经济学

（4）经典计量经济学和非经典计量经济学

（5）微观计量经济学和宏观计量经济学

2、计量经济学的应用？

一、结构分析

经济学中的结构分析是对经济现象中变量之间相互关系的研究。 

结构分析所采用的主要方法是弹性分析、乘数分析与比较静力分析。 

计量经济学模型的功能是揭示经济现象中变量之间的相互关系，即通过模型得到弹性、乘数等。

二、经济预测

计量经济学模型作为一类经济数学模型，是从用于经济预测，特别是短期预测而发展起来的。 

计量经济学模型是以模拟历史、从已经发生的经济活动中找出变化规律为主要技术手段。 

对于非稳定发展的经济过程，对于缺乏规范行为理论的经济活动，计量经济学模型预测功能失效。

模型理论方法的发展以适应预测的需要。 

三、评价

评价的重要性。

经济的不可试验性。

计量经济学模型的“经济实验室”功能。

四、理论检验与发展

实践是检验真理的唯一标准。 

任何经济学理论，只有当它成功地解释了过去，才能为人们所接受。 

计量经济学模型提供了一种检验经济理论的好方法。 

对理论假设的检验可以发现和发展理论。 

3、计量经济学方法

4、计量经济学工作流程

一、理论模型的设计

1.确定模型所包含的变量

2.确定模型的数学形式

3.拟定理论模型中待估参数的理论期望值

二、样本数据的收集

三、模型参数的估计

四、模型的检验

1.经济意义的检验

2.统计检验

3.计量经济学检验

4.模型预测检验

5、计量经济学模型主要变量有哪几类？

在单方程计量经济学模型中，变量分为两类。作为研究对象的变量，也就是因果关系中的“果”，如生产函数中的产出量，是模型中的被解释变量；而作为“原因”的变量，如生产函数中的资本、劳动、技术，是模型中的解释变量。对于联立方程计量经济学模型系统而言，将变量分为内生变量和外生变量两大类，外生变量与滞后内生变量又被统称为先决变量。

6、计量经济学常用数据有哪几类？

时间序列数据、截面数据、虚变量数据。

7、常见的计量经济学软件有哪几种？

EViews、SPSS/PC、SAS、GAUSS、PC-GIVE、Micro TSP

8、数据类型有哪几种？

时间序列数据、截面数据、虚变量数据。

9、模型类型有哪几种？

语义模型（也称逻辑模型）、物理模型、几何模型、数学模型和计算机模拟模型等

10、最小二乘估计的原理是什么？

原理是：用估计的剩余平方和最小的原则确定样本回归函数。

普通最小二乘法给出的判断标准是：被解释变量的估计值与实际观察值之差的平方和Q最小，即在给定样本观测值之下，选择b0，b1使y与yi之差的平方和最小。因为样本回归线上的点Yi与真实观测点y之差可正可负，简单求和可能将很大的误差抵消，只有平方和才能真正反映二者在总体上的接近程度，这就是最小二乘原理。

11、参数估计的优劣标准是什么？

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，即他是否是另一个随机变量的线性函数；

（2）无偏性，即它的均值或期望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）渐进无偏性，即样本容量趋于无穷大时，它的均值序列是否趋于总体真值；

（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）渐进有效性，即样本容量趋于无穷大时，它在所有的一致估计量中是否具有最小的渐进方差。

12、从经济学和数学两个角度说明为什么计量经济模型必须包含随机误差（干扰）项？

计量经济学所研究的变量是具有因果关系的随机变量，变量之间是相关关系，而 非确定的函数关系，作为被解释变量除了受解释变量的影响之外，还受到其他各 因素的影响，而在一个回归模型中，不可能反映所有的对被解释变量有影响的变 量， 因而理论模型就要求有一个变量来代表那些所有无法在模型中列出来且对解 释变量有影响的随机变量，这个变量就是随机干扰项。

经济学的角度：

（1）代表未知的影响因素。由于对所考察总体认识上的非完备性，许多未知的影响因素还无法引入模型，因此，只能用随机干扰项代表这些未知的影响因素。

（2）代表残缺数据。即使所有的影响变量都能够被包括在模型中，也会有某些变量的数据无法取得。

（3）代表众多细小影响因素。有一些影响因素已经被认识，而且其数据也可以收集到，但它们对被解释变量的影响却是细小的。考虑到模型的简洁性，以及取得诸多变量数据可能带来的较大成本，建模时往往省掉这些细小变量，而将它们的影响综合到随机干扰项中。

（4）代表数据观测误差。由于某些主客观的原因，在取得观测数据时，往往存在测量误差，这些观测误差也被归入随机干扰项。

（5）代表模型设定误差。由于经济现象的复杂性，模型的真实函数形式往往是未知的，因此，实际设定的模型可能与真实的模型有偏差。随机干扰项包括了这种模型的设定误差。

（6）变量的内在随机性。即使模型没有设定误差，也不存在数据观测误差，由于某些变量所固有的内在随机性，也会对被解释变量产生随机性影响。

总之，随机干扰项具有非常丰富的内容，在计量经济学模型的建立中起着重要的作用。

13、对计量经济模型所包含随机误差（干扰）项，在古典模型中有哪些要求？

①    随机误差项 具有给定 条件下的零均值、同方差以及不序列相关性，即

E( | )=0，  Var( | )=0，  Cov( , | , )=0，i≠j

②随机误差项与解释变量之间不相关，即Cov( , )=0

③随机误差项服从零均值、同方差的正态分布，即 | ～

14、参数点估计方法有哪几种？

主要参数点估计方法有普通最小二乘法（OLS）、最大似然法（ML）、矩估计法（MM）。

15、假设检验原理？

假设检验的基本思想是概率性质的反证法，概率性质的反证法的根据是小概率事件原理，该原理认为“小概率事件在一次检验中几乎是不可能发生的”。在原假设H0下构造一个事件，这个事件在假设“H0是正确”的条件下是一个小概率事件。随即抽取一组容量为n的样本观测值进行该事件的检验，如果该事件发生了，说明“H0是正确”是错误的，因为不应该出现的小概率事件出现了。因而应该拒绝原假设H0；反之，如果小概率事件没有出现，就没有理由拒绝原假设H0，应该接受原假设H0。

16、假设检验会犯哪些错误？

17、何谓异方差? 如何发现?后果？如何解决?

18、何谓一阶自相关? 如何发现? 后果？如何解决?

19、何谓共线性问题？如何发现？后果？如何解决？

20、随机解释变量问题？后果？如何解决？

21、DW检验

全称杜宾—瓦森检验，适用于一阶自相关的检验。该法构造一个统计量D.W.=            

计算该统计量的值，根据样本容量n与解释变量数目K查D.W.分布表，得到临界值dL和du，然后通过计算D.W.值与临界值的比较，来判断模型的自相关状态。

22、White检验

怀特检验不需要排序，且适合任何形式的异方差。其基本思想与步骤：

假设回归模型为：

然后做辅助回归：

可以证明，在同方差性假设下，从该辅助回归得到的可决系数R2与样本容量n的乘积，渐近地服从自由度为辅助回归方程中解释变量个数的~,则可在大样本下，对统计量

23、F检验

24、t检验

针对每个解释变量进行的显著性检验，即构造一个t统计量，如果该统计量的值落在置信区间外，就拒绝原假设。

25、格兰杰因果检验

26、估计联立方程的参数常用哪几种方法？特点？

27、联立方程计量经济学（结构式、简化式、参数关系体系、结构式识别）

28、多元线性回归OLS, WLS, GLS, IV这几种方法的参数估计矩阵表达式

29、联立方程IV, ILS, 2SLS这几种方法的参数估计矩阵表达式

30、回归模型中引入.虚变量的作用？有两个转折点的虚变量回归模型