計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)簡(jiǎn)答題及答案

1、1計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)簡(jiǎn)答題及答案計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)簡(jiǎn)答題及答案1、比較普通最小二乘法、加權(quán)最小二乘法和廣義最小二乘法的異同。答：普通最小二乘法的思想是使樣本回歸函數(shù)盡可能好的擬合樣本數(shù)據(jù)，反映在圖上就是是樣本點(diǎn)偏離樣本回歸線的距離總體上最小，即殘差平方和最小。只有在滿足了線性回歸模型的古典假設(shè)時(shí)候，采用OLS才能??niie12min保證參數(shù)估計(jì)結(jié)果的可靠性。在不滿足基本假設(shè)時(shí)，如出現(xiàn)異方差，就不能采用OLS。加權(quán)最小二乘法是對(duì)原模型加權(quán)，對(duì)較小殘差平

2、方和賦予較大的權(quán)重，對(duì)較大賦予較小的2ie2ie權(quán)重，消除異方差，然后在采用OLS估計(jì)其參數(shù)。在出現(xiàn)序列相關(guān)時(shí)，可以采用廣義最小二乘法，這是最具有普遍意義的最小二乘法。最小二乘法是加權(quán)最小二乘法的特例，普通最小二乘法和加權(quán)最小二乘法是廣義最小二乘法的特列。6、虛擬變量有哪幾種基本的引入方式它們各適用于什么情況答:在模型中引入虛擬變量的主要方式有加法方式與乘法方式，前者主要適用于定性因素對(duì)截距項(xiàng)產(chǎn)生影響的情況，后者主要適用于定性因素對(duì)斜率

3、項(xiàng)產(chǎn)生影響的情況。除此外，還可以加法與乘法組合的方式引入虛擬變量，這時(shí)可測(cè)度定性因素對(duì)截距項(xiàng)與斜率項(xiàng)同時(shí)產(chǎn)生影響的情況。7、聯(lián)立方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型中結(jié)構(gòu)式方程的結(jié)構(gòu)參數(shù)為什么不能直接應(yīng)用OLS估計(jì)？答：主要的原因有三：第一，結(jié)構(gòu)方程解釋變量中的內(nèi)生解釋變量是隨機(jī)解釋變量不能直接用OLS來(lái)估計(jì)；第二，在估計(jì)聯(lián)立方程系統(tǒng)中某一個(gè)隨機(jī)方程參數(shù)時(shí)，需要考慮沒(méi)有包含在該方程中的變量的數(shù)據(jù)信息，而單方程的OLS估計(jì)做不到這一點(diǎn)；第三，聯(lián)立方程計(jì)量經(jīng)

4、濟(jì)學(xué)模型系統(tǒng)中每個(gè)隨機(jī)方程之間往往存在某種相關(guān)性，表現(xiàn)于不同方程隨機(jī)干擾項(xiàng)之間，如果采用單方程方法估計(jì)某一個(gè)方程，是不可能考慮這種相關(guān)性的，造成信息的損失。2、計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型有哪些應(yīng)用。答：①結(jié)構(gòu)分析，即是利用模型對(duì)經(jīng)濟(jì)變量之間的相互關(guān)系做出研究，分析當(dāng)其他條件不變時(shí)，模型中的解釋變量發(fā)生一定的變動(dòng)對(duì)被解釋變量的影響程度。②經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)，即是利用建立起來(lái)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型對(duì)被解釋變量的未來(lái)值做出預(yù)測(cè)估計(jì)或推算。③政策評(píng)價(jià)，對(duì)不同的政策方案可能產(chǎn)生

5、的后果進(jìn)行評(píng)價(jià)對(duì)比，從中做出選擇的過(guò)程。④檢驗(yàn)和發(fā)展經(jīng)濟(jì)理論，計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型可用來(lái)檢驗(yàn)經(jīng)濟(jì)理論的正確性，并揭示經(jīng)濟(jì)活動(dòng)所遵循的經(jīng)濟(jì)規(guī)律。6、簡(jiǎn)述建立與應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的主要步驟。答：一般分為5個(gè)步驟：①根據(jù)經(jīng)濟(jì)理論建立計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型；②樣本數(shù)據(jù)的收集；③估計(jì)參數(shù)；④模型的檢驗(yàn)；⑤計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的應(yīng)用。7、對(duì)計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的檢驗(yàn)應(yīng)從幾個(gè)方面入手。3釋變量的共同影響是否顯著。通過(guò)了此F檢驗(yàn)，就可以說(shuō)模型中的全部解釋變量對(duì)被解釋變量的共同影響是顯著的

6、，但卻不能就此判定模型中的每一個(gè)解釋變量對(duì)被解釋變量的影響都是顯著的。因此還需要就每個(gè)解釋變量對(duì)被解釋變量的影響是否顯著進(jìn)行檢驗(yàn)，即進(jìn)行t檢驗(yàn)。2.在多元線性回歸分析中，為什么用修正的決定系數(shù)衡量估計(jì)模型對(duì)樣本觀測(cè)值的擬合優(yōu)度？解答：因?yàn)槿藗儼l(fā)現(xiàn)隨著模型中解釋變量的增多，多重決定系數(shù)的值往往會(huì)2R變大，從而增加了模型的解釋功能。這樣就使得人們認(rèn)為要使模型擬合得好，就必須增加解釋變量。但是，在樣本容量一定的情況下，增加解釋變量必定使得待估

7、參數(shù)的個(gè)數(shù)增加，從而損失自由度，而實(shí)際中如果引入的解釋變量并非必要的話可能會(huì)產(chǎn)生很多問(wèn)題，比如，降低預(yù)測(cè)精確度、引起多重共線性等等。為此用修正的決定系數(shù)來(lái)估計(jì)模型對(duì)樣本觀測(cè)值的擬合優(yōu)度。3.修正的決定系數(shù)及其作用。2R解答：，其作用有：（1）用自由度調(diào)整后，可以消除22211()1ttenkRyyn????????擬合優(yōu)度評(píng)價(jià)中解釋變量多少對(duì)決定系數(shù)計(jì)算的影響；（2）對(duì)于包含解釋變量個(gè)數(shù)不同的模型，可以用調(diào)整后的決定系數(shù)直接比較它們的擬

8、合優(yōu)度的高低，但不能用原來(lái)未調(diào)整的決定系數(shù)來(lái)比較。4.常見(jiàn)的非線性回歸模型有幾種情況？解答：常見(jiàn)的非線性回歸模型主要有:(1)對(duì)數(shù)模型01lnlntttybbxu???(2)半對(duì)數(shù)模型或01lntttybbxu???01lntttybbxu???(3)倒數(shù)模型0101111ybbubbuxyx??????或(4)多項(xiàng)式模型2012...kkybbxbxbxu??????2.產(chǎn)生異方差性的原因及異方差性對(duì)模型的OLS估計(jì)有何影響。（1）模

9、型中遺漏了某些解釋變量；（2）模型函數(shù)形式的設(shè)定誤差；（3）樣本數(shù)據(jù)的測(cè)量誤差；（4）隨機(jī)因素的影響。產(chǎn)生的影響：如果線性回歸模型的隨機(jī)誤差項(xiàng)存在異方差性，會(huì)對(duì)模型參數(shù)估計(jì)、模型檢驗(yàn)及模型應(yīng)用帶來(lái)重大影響，主要有：（1）不影響模型參數(shù)最小二乘估計(jì)值的無(wú)偏性；（2）參數(shù)的最小二乘估計(jì)量不是一個(gè)有效的估計(jì)量；（3）對(duì)模型參數(shù)估計(jì)值的顯著性檢驗(yàn)失效；（4）模型估計(jì)式的代表性降低，預(yù)測(cè)精度精度降低。3.檢驗(yàn)異方差性的方法有哪些？（1）圖示檢驗(yàn)法