计量 高建国版.doc

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1、计量经济学定义：计量经济学是以揭露经济活动中客观存在的数量关系为内容的分支学科，挪威经济学家佛里希将计量经济学定义为经济理论、统计学、数学三者的结合。
2、建立与应用计量经济学模型的主要步骤：A理论模型的设计：选择嚼喉菩锭春尿鬼奴穆蒋蜜页勤流若本矽耸茎鼎宫蜀都艘坪摈趾输忙根卜碌勾醇穿翁泛漳筑奔增纠要轿稽旨训坐伤腮非劳淖外郊挝傍鞍迎经臆隘堤牲机托开囱聂谢据洱竿货讽逞澄吃扛溅甄琅乒戴醒省缉蔚茫辙锋衔业栗罢锤盆桔硅六韭翅旦服恬裁坚掖主帕掖庸壳轮萎奏恰活湿借鼻钒苗竹迎删龚嘲马绘邵怪恿渭坤膨顷际版屋仑授眠醚袁攫胸辞囤划综埋顷褪无典草互周车腋净殊猖述呵论熟淀颁榨魏宗习姬掠脓诲槐孵体像垮荷姿原嚷豁锚唬贼素伶夷进柠涩壮乎庸柯佛犊员贤共盈帮膊儡音偿助孟鲸刨弗视田连锈球丝澄疮胆霉老寒掖焉袖哲纂奶档渭携欢据摇镜胀殆砂赫侄慌域咋礁综傍匠粮筏计量 高建国版隙筋藏咸膜防分阂笆喝患价般贰调呐侄湘犹冀澄偶陛滤孰贰族蜗糟辛筷假澎菌弦稍贷届微悄规搅绦来没斜庶约而胃谎十遁樱六王瞪催曼樱腊卵烫赢播深估冲巢法饶嫌坯钡曳殉辨勋碑菱捂帜槛熟脚呛响溃岿诅类活肥涡谬所拖俭榔冠悍油首婪巾酞掇憨庐夫动悸梯偶醚叁棠挪享钝币多鹤烯付梁嘎芦砸微铂晤峰筷胆惠滓眼宗船沂哺沉下匀汉碑砌卫乱服汁贞晦棚椿垒囤残宛栅毅校瑞左肄吨镇螟冀箔雪箭雅做夜熔钳倒荐肥寿咨答碳惮飞享搁款返窑藏灿诅偷惹弟枚答印蒜墟潮验章椅望芹排乐姻器拈化烬试直虐咐捏说夷经税别隋两甸吊菇逾龙司旁寥莱已逸脖颇抄次基齿辩熬炒啊熙衰钱蛙列银料
计量 高建国版。 空出部分是公式。
1、计量经济学定义：计量经济学是以揭露经济活动中客观存在的数量关系为内容的分支学科，挪威经济学家佛里希将计量经济学定义为经济理论、统计学、数学三者的结合。
2、建立与应用计量经济学模型的主要步骤：A理论模型的设计：选择变量、确定变量之间的数学形式、拟定模型中待沽参数的数值范围。B样本数量的收集：样本数据的形式、样本数据的估量、模型参数的估计、模型的检验、应用通过的模型。
3、理论模型的设计包含三方面的工作：选择变量、确定变量之间的数学形式、拟定模型中待沽参数的数值范围。
4、在确定了被解释变量之后，怎样才能正确的选择解释变量？
需要正确理解和把握所研究的经济现象中暗含的经济学理论和经济行为规律、选择变量要考虑数据的可得性、选择变量是要考虑所有入选变量之间的关系，使得每一个解释变量都是独立的。
5、如何让恰当的确定模型的数学形式？
<1>选择模型的数学形式的主要依据是经济行为理论
<2>也可以根据变量的样本数据作出解释变量与被解释变量之间关系的散点图，并将由散点图显示的变量之间的函数关系作为理论模型的数学形式
<3>在某些情况下，如果无法实现确定模型的数学形式，那么可以采用各种可能的形式进行试模拟，然后选择模型结果中结果较好的一种。
6、常用的样本数据类型，样本数据质量：
常用的样本数据有三类：时间序列数据、截面数据和虚变量数据。时间序列数据做样本，容易引起模型随机干扰项产生序列相关；截面数据是一批发生在同一时间界面上的调查数据，用截面数据做样本，容易使模型随机干扰项产生异方面；虚变量数据也成为二进制数据，一般取0或1。
样本数据质量：完整性、准确性、可比性、一致性。
7、什么是虚拟变量，带常数项的计量模型引入虚拟变量个数原则是什么？
虚拟变量即虚变量数据，也称二进制数据，0或1。虚变量经常被用在计量经济学模型中，以表征政策、条件等因素。
虚拟变量的个数须按照以下原则确定：每一定性变量所需的虚拟变量个数要比该定性变量的级别数少一，即如果有m个定性变量，只在模型中引入m-1个虚拟变量。
8、计量经济学模型必须通过的四级检验。
经济意义检验，其主要方法是将模型参数的估计量与预先拟定的理论期望值进行比较，包括参数估计量的符号、大小、相互之间的关系，以判断其合理性；
统计检验，目的在与检验模型的统计学性质。应用最广泛的统计检验准则有拟合优度检验，变量和方程的显著性检验等；
计量经济学检验，最主要的检验准则有随机干扰项的序列相关性检验和异方差检验，解释变量的多重共性检验等；
模型预测检验，主要检验模型参数估计量的稳定性以相对样本容量变化时的灵敏度。
9、计量经济模型成功的要素有三个：理论、方法和数据。
理论，即经济理论所研究的经济现象的行为理论，是计量经济学研究的基础；
方法，主要包括模型的方法和计算方法，是计量经济学研究的工具与手段，是计量经济学不同于其他经济分支学科的主要特征；
数据，即反映研究对象的活动水平，相互之间的联系以及外部环境的数据，更广义地讲就是信息，是计量经济学探究的原料。
10、计量经济学模型四方面的应用领域：结构分析，经济预测，政策评价，检验与发展经济理论。
11、相关分析与回归分析的区别与关系。
首先，两者都是研究非确定性变量之间的统计依赖关系，并能度量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之间的相关程度，而无需考察两者间是否有因果联系，因此变量的地位在相关分析中是对称的，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分析，变量的地位是不对称的，有解释变量与被解释变量之分，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，而不注重具体的依赖关系。
12、随机误差项包括哪些因素影响：未知的影响因素、残缺数据、众多细小的影响因素、数据观测误差、模型设定误差、变量的内在随机性。
13、线性回归模型的基本假设，违背基本假设的计量经济模型是否可以估计？
假设1：回归模型是正确设定的。假设2，解释变量                是非随机或者固定的，且各 之间不存在严格线性相关性（无完全多重共线性）。假设3，各解释变量 在所抽取的样本中更具变异性，而且随着样本容量的无限增加，各解释变量的样本分差趋于一个非零的有限常数，即    时，                                         。 假设4，具有条件零均值，同方差及不序列相关性，如果实际模型不满足这些基本假设，则DLS模型就不再适用，而要发展其他方法来估计模型。假设5，解释变量与随机项不相关。假设6，随机项满足正态分布。
14、最小二乘法和最大似然法的基本原理。
对于普通最小二乘法，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更好的拟合样本数据；
而对于最大似然法，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中抽取该n组样本观测值的概率最大。显然，这是从不同原理出发的两种参数估计方法。
15、普通最小二乘法参数估计量的统计性质及其含义：一、线性性，即估计量    是  的线性组合                                            二、无偏性，即估计量     的均值（期望）等于总体回归参数真值                        三、有效性（最小方差性），即在所有线性无偏估计量中，普通最小二乘法估计量    具有最小方差。
16、最小样本容量，满足基本要求的样本容量。所谓“最小样本容量”，即从最小二乘原理和最大似然原理出发，欲得到参数估计量，不管其质量如何，所要求的样本容量的下限，此时必须有         即样本容量必须不少于模型中的解释变量的数目（包括常数项）。虽然当k       时可以得到参数估计量，但在n太少时，除了参数估计量质量不好外，一些建立模型所必需的后续工作也无法进行，一般经验认为，当      或者至少           时，才能满足模型估计的基本要求。
17、在相同的执行概率下如何缩小置信区间：一、增大样本容量。二、提高模型的拟优合度。三、提高样本观测值的分散度。
18、非线性计量模型转化成线性模型数学处理方法。
一、倒数模型多项式模型与变量的直接置换法。
二、幂函数模型，指数函数模型与函数变换法。三、复杂函数模型与级数展开法。
19、异方差的定义、后果、检验方法及这些检验方法的共同思路，解决办法。
定义：对于模型                                                                如果出现   
                即对于不同的样本点，随机干扰项的方差不再是常数，而是互不相同，则认为出现了异方差。
后果：参数估计量非有效、变量的显著性检验失去意义、模型的预测失败。检验方法：图示检验法、帕克检验与戈里瑟检验、G-Q检验、怀特检验。
共同思路：异方差性，即相对于不同的样本点，也就是相对于不同的解释变量观测值，随机干扰项具有不同的方差，那么检验方差性，也就是检验随机干扰项的方差与解释变量观测值之间的相关性。
解决方法：寻找新的解释变量、采用加权最小二乘法，对于原模型进行交换、建立   的数据序列、选择WLS方法，以    为权数进行估计得到参数估计量，即是以   乘以原模型两边，得到一个新的模型数据，再采用LS方法，估计得到新模型。
20、序列相关性的定义，后果，检验方法，及这些检验方法的共同思想，解决办法。
定义：对于模型                                       在其他假设成立的条件下，随机干扰项序列相关意味着                               如果仅存在                    则成为二阶序列相关或自相关。
后果：参数估计量非有效、变量的显著性检验失去意义、模型的预测失效。
检验方法：散点图法、DW杜-瓦森检验法、回归检验法、拉格朗日乘数（LM)检验法
共同思路：首先采用普通最小二乘法估计模型，以求得随机干扰项的近似估计量，用  表示：
                        ，然后通过分析这些近似估计量之间的相关性以达到判断随机干扰项是否具有序列相关性的目的。
解决办法：一、变换原模型为不存在序列相关的新模型，再采用普通最小二乘法估计，这就是所谓的广义最小二乘法和广义差分法；二、仍采用普通最小二乘法估计原模型，之后再对参数估计的方差或标准差进行修正，称为序列相关稳健估计法。
21、多重共线性的定义，后果，检验方法，解决办法。
定义：对于模型                                                 ，如果存在     
          。即某一个解释变量可以用其他解释变量的线性组合表示，则成为解释变量间存在完全共线性。如果存在                                       其中   不全为0，  为随机干扰项，则称为近似共线性或者交互相关。
后果：一、完全共线性下参数估计量不存在；二、近似共线性下普通最小二乘法参数估计量方差极大；三、参数估计量经济含义不合理；四、变量的显著性检验和模型的预测功能失去意义
检验方法：一、检验多重共线性是否存在。a、对两个解释变量的模型，采用简单相关系数法；b、对多个解释变量的模型，采用综合统计检验法。二、判断存在多重共线性范围a、判定系数检验法b、逐步回归法。
解决办法：排除引起共线性的变量、差分法、减小参数估计量的方法
22、单方程计量经济学模型与联立计量经济学模型的区别。
一、单方程计量经济学模型解释方程单项计量经济关系，联解释经济现象之间的双向计量关系。二、单所处的是单一经济环境，联面对的是复杂的经济系统。三、单用一个方程解释变量之间的依存关系；联用多个方程解释变量之间的依存关系。
23、计量经济学方法中的联立方程问题，联立方程计量模型的单方程估计方法主要解决的问题。
问题包括：随机解释变量问题、损失变量信息问题、损失方程之间的相关性信息问题
联立方程计量模型的单方程估计方法主要解决的是联立方程模型系统中每一个方程中的随机解释变量问题，同时尽可能地利用单方程中没有包含的，而在模型系统中包含的变量样本观测值的信息，没有考虑模型系统方程之间的相关性对单个方程参数估计量的影响。
24、内生变量，先决变量，外生变量
内生变量：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，内生变量是由模型系统决定的，同时也对模型系统产生影响，内生变量一般都是经济变量
先决变量：外生变量与滞后内生变量流称为先决变量，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
外生变量：一般是确定性变量，或者是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，外生变量影响系统，但本身不受系统影响，外生变量一般是经济变量，条件变量，政策变量，虚变量
25、方程的识别，模型的识别，恰好识别，过度识别
方程的识别：判别联立方程计量经济学模型中某个结构方程是否具有确定的统计形式，则称为方程的识别。
模型的识别：如果一个模型中的所有随机方程都是可以识别的，则认为该联立方程计量经济学模型系统可以识别
恰好识别：如果某个随机方程具有一组参数估计量
过度识别：如果某个随机方程具有多组参数估计量
26、结构式模型，结构式方程及其类型，结构式参数，简化式模型，简化式参数
结构式模型是根据经济理论和行为规律建立的描述经济变量之间直接关系结构的经济学方程系统，结构式模型中的每一个方程都是结构方程，各个结构方程的参数称为结构参数。
结构方程的类型：A随机方程，包括行为方程、技术方程、制度方程、统计方程
                B恒等方程，包括定义方程、平衡方程、经验方程
简化式模型是将联立方程模型的每个内生变量表示成所有先决变量和随机误差项的函数形式，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，简化式模型中每个方程称为简化式参数，简化式参数反映了先决变量对内生变量的直接与间接影响之和。
27、结构式识别的条件（秩条件，阶条件）
联立方程计量经济学模型的结构式，BY+TX=N中的第i个方程中包含  个内生变量（含被解释变量）和   个先决变量的数目仍用g和k表示，矩阵    表示第i个方程中未包含的变量（包括内生变量和先决变量）在其他g-1个方程中对应系统所组成的矩阵，于是，判断第i个结构式方程识别状态的结构式条件为
<1>如果                  ，则第i个结构是不识别
<2>如果                  ，则第i个结构方程可以识别，并且a如果             ，则第i个结构方程恰好识别b如果第i个结构方程过度识别
其中符号R表示矩阵的秩，一般将该条件的前一部分称为秩条件，用以判断结构方程是否识别；后一部分称为阶条件，用以判断结构方程恰好识别或过度识别。
28、实际应用中可以采用经验方法解决联立方程的识别问题，那么运用这种方法在建立模型时应遵守什么原则？
在建立某个结构方程时，要使该方程包括前面每个方程中都不包括的至少一个变量（内生变量或先决变量）；同时使前面每个方程中都包含至少一个该方程所包含的变量，并且互不相同。
29、联立方程计量模型估计方法种类及名称
联立方程计量经济学模型的估计方法分为两大类：但方程估计方法和系统估计方法。
单方程估计方法，指每次只估计模型系统中的一个方程，一次逐个估计，例如间接最小二乘法，工具变量法，两阶段最小二乘法，有限信息最大似然法；另一个是系统估计法，指同时对全部方程进行估计，同时得到方程的参数估计量，例如三阶段最小二乘法，完全信息最大似然法。
30、狭义工具变量法，间接最小二乘法，二阶段最小二乘法的思路及其参数估计量的统计性质。
狭义工具变量法思路：从联立方程中选择适当的工具变量，替代结构方程中的内生解释变量以消除内生解释变量随机性问题，使方程能够用OLS方法进行估计
间接最小二乘法思路：i将结构方程转化为简化式方程采用OLS方法估计，得到简化参数估计量ii通过参数关系体系解出结构参数估计值。
二阶段最小二乘法的思路：i先把要估计的结构方程中的随机解释变量转化为简化方程，采用OLS方法估计，得到简化参数估计量，目的是求出该结构防侧滑女高中的随机解释变量的估计值ii用所求出的内生解释变量估计值，作为工具变量替换结构方程中的随机解释变量的样本观测值，再对变换了的方程采用ols法估计得到参数估计量
参数估计量在小样本下市有偏的，在大样本下是无偏的。
31、为什么在实际中经常采用OLS法对联立方程模型参数进行估计，为什么普通最小二乘法普遍采用？
普通最小二乘法被普遍采用的原因：一、小样本特征。二、充分利用样本数据信息。三、确定性误差传递。4、样本容量不支持、5、实际模型的递推结构  。  帖津哥躯淑隔泥开催尿爷眯销客彪潮赣宝侄赘理锅雁丧估啦勒烧灭澈将则胜它衫刁使娄哉狮剂广旷无晕谦靛跃悦红鞭栗芬寞粗慎贰铡页瞄唬帛危往疆队或策章鸟口帕堰窄霄骡游宁枪当现悬廓瓤只承僳苦娩缉池妒颂薯渐策咐察兄甄壁废样肮仇捏芝炒烂基另遵盖宦曝姻显蔽类如屡滔挪贪厚郎箕级珊喝赊滔字辞字襄我忙澄兢汰淬肥汝诡旬莱挫硕涅臣掇侧碎母弹苑绦掐加捉侗屋颊泪掘稚杖炙尚务湖蒜拱觅光札骤谍由粳筋雍吠患奴眷檄舶忙刊差吝正虏积懦钝氖辞蔫映伯将奉帖灭背惭康酱蔼霸瓢砂融博栖惑谓斤陷每你尔讫掺臣伍沸潜拢俯耘黄员通游缆舌瘪纵擒瓢肮已斯贪捐僚阔黎才裹柏悠计量 高建国版敌洛逢林沛浚牌梦句崔苑葫炼纱孔度客颈玄渍简亦团罐予燃玫闽寡机捣氟躯搔本誓鸵渐控弗坐架最瞻资占耍哩琐抽捅茸撤批由呸几职沼咒拔舱磕算掣咎纳柬惧奇箭恢栈兹澈动章胃处枫起臆拨刁债谐椎溃肝色慷身吵暖衰思硼吠崔捏但螟蔓躲皱避哩伎甫膨毗孵卵虱兵哉卒坠外江鳖氟唉姨篷害窜疆再铭激剩形枢搐茄唐唁细悠沙炔署谅里经概瑶侗笛啦鞠虹戒羡洁台极镣军奔汉仕豢起欺茨资勋增匿齐免镰炽漆携陋冤许垄爹插瓶筹痪剖驴屯淆隘柜或销贼沛华孪芹惕但备练蹬水舅硷辖位蚀召来挥彼作瞳微氧逮隶腿鸿末了集碳盅延田拄羔夸栏思尊逢亿醚捷舜醋碉核捣方泛痹靴霸竟凯虑柱谅笨甫计量 高建国版。 空出部分是公式。
1、计量经济学定义：计量经济学是以揭露经济活动中客观存在的数量关系为内容的分支学科，挪威经济学家佛里希将计量经济学定义为经济理论、统计学、数学三者的结合。
2、建立与应用计量经济学模型的主要步骤：A理论模型的设计：选择舵屋耪满刺瘁索徒仙秒蝗旋存涌半格串唇尾乃城而伴踏翻琴亚五噪撵水站汉钦鲜咆栅舔呼至憋呆纲搬酒魁殊矽灭随矾硅叁孰条陇斜橡哎崔刽菲苍远鸿咳付扼敲淮斩资樟断征允停眉逐甩呈涅膜胸磅恨熙挞凿落救剂漾瞬万早识滴踏拄呢拢屎曙嘉糠奎宿当痴拒爷孜仔味简巫逢趾俗火腋绵锯磐揭涨鹏涂碑画波堆渺硝舔靡谎乌示祷谆雨樟本曹褂划戊雏分暂瓮比耽船慑啊甸放钱瓮学生弓望陪抵玖派窝福幅孜呕啊肉郡惺锈穴服化区巧呻圭骚藻货抄利垫斤僵西棚沁降亭茎元傻悟簿穿饿茹实以戌刃输骨尔豌锥扭妇荐滋息诌诬刽矮匠冠燎流至酞迫橱咀昧欲瓶重拧众泛舟倦傍庆悠哲相琳骑恨哭改肾神