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计量经济学填空题精选2

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填空题：
1、 计量经济模型中，参数估计的方法应符合尽可能地接近总体参数真实值的原则。
2．在计量经济模型中，加入虚拟变量的途径有两种基本类型：一是加法方式；二是乘法方式。
3所谓模型检验就是要对模型和所估计的参数加以评判，判定在理论上是否有意义，在统计上是否有足够的可靠性。
4.被解释变量的变化仅仅依赖于解释变量当期影响，没有考虑变量之间的前后联系，这样的模型称为静态模型。
5.所谓滞后变量，是指过去时期的，对当前被解释变量产生影响的变量。
6.无偏性保证了参数估计值是在参数真实值的左右波动，并且“平均位置”就是参数的真实值。
7. 应用计量经济学是运用理论计量经济学提供的工具，研究经济学中某些特定领域的经济数量问题。
8.当总体回归模型的随机误差项在不同观测点上彼此相关时就产生了自相关或序列相关
问题。
9. 经济变量的内在联系是产生多重共线性的根本原因。
10. 只有两个变量的相关关系，称为简单相关。三个或三个以上变量的相关关系，称为多重相关或复相关。
1. 数理经济模型揭示经济活动中各个因素之间的理论关系，用确定性的数学方程加以描述，计量经济模型揭示经济活动中各因素之间的关系，用随机性的数学方程加以描述。
2. 经济计量学对模型“线性”含义有两种解释，一种是模型就变量而言是线性的；另一种是模型就参数而言是线性的。通常线性回归更关注第二种解释。
3. 理论计量经济学研究如何建立合适的方法去测定有计量经济模型所确定的经济关系。
4. 模型设定或建立理论模型是计量经济学研究的起点，也是整个计量经济分析过程中最关键的一步。
5.计量经济学研究的经济关系具有两个特征：一是随机关系；二是因果关系。
6.构成计量经济模型的基本要素有：经济变量、待确定的参数和随机误差项。
8. 无偏性保证了参数估计值是在参数真实值的左右波动，并且“平均位置”就是参数的真实值。
9.计量经济学研究中，人们通常使用人为构造的虚拟变量表示客观存在的定性现象或特征。
10.被解释变量受自身或其他经济变量过去值影响的现象称为滞后效应。
1.计量经济学分为理论计量经济学和应用计量经济学。
4.阿尔蒙提出利用多项式来逼近滞后参数变化结构，从而减少待估参数的数目。
5.滞后变量可分为滞后解释变量和和滞后被解释变量两类。
6.一般来说，多重共线性是指各个解释变量X之间有精确或近似的线性关系。
9.各种经济变量相互之间的依存关系有两种不同的类型：一种是确定性的函数关系；另一种是不确定的统计关系，也成为相关关系。
1.计量经济学的主体是经济现象及其发展规律。
2.在残差et的趋势图上，如果，残差et在连续几个时期中，逐次变化并不断地改变符号，即图形呈锯齿形  ，那么残差et具有负自相关；如果，残差et在连续几个时期中，逐次变化并不频繁地改变符号，而是几个负的残差et以后跟着几个正的残差et，然后又是几个负的残差et，.......，那么残差et具有正自相关。
3.以时间序列数据为样本建立起来的计量经济模型中的随机误差项往往存在自相关或序列相关。
4.常用的三类样本数据是时间序列数据、截面数据和虚拟变量数据。
7.可以用回归平方和ESS占总离差平方和TSS的比重作为衡量模型对样本数据拟合优度的指标，该指标称为可决系数（或判定系数）。
8.一阶差分法是模型存在完全一阶正自相关时消除自相关的一种简单有效方法。9.所谓经济模型是指对经济现象或过程的一种数学模拟。
1.计量经济学的核心内容是建立和应用计量经济模型。
2.计量经济学检验主要是检验模型是否符合计量经济方法的基本假定。
3．最小二乘法估计的理论依据是高斯—马尔科夫定理。 定理可以简述如下，给定古典线性回归模型的假定下，在各种b 1或b 0的线性无偏估计量中，最小二乘估计量具有方差最小的特性，亦即BLUE估计量。
4.计量经济学模型用于预测前必须通过的检验分别是经济、统计、计量经济、预测性能的检验。
5.以横截面数据为样本建立起来的计量经济模型中的随机误差项往往存在异方差或异方差性。
8.当总体回归模型的随机误差项在不同观测点上彼此相关时就产生了自相关或序列相关问题。
1.若所建模型的残差分布呈现逐渐扩大的趋势，则表明模型可能存在异方差性~异方差
2.假设有如下根据广义差分变换的模型，若要利用Durbin估计法估计，则相应的EVIEWS命令为LS Y C Y(-1) X X(-1)
3.若有若干年的某经济变量月度数据，假定一年有1月、5月、10月表现出季节变动，则应引入的虚拟变量个数为3.
4.二元线形回归模型中，自变量的相关系数的平方值为0.95，则则其方差膨胀因子数值为20。
1.在Eviews软件中，估计线性模型的命令是LS。
2.在Eviews软件中，估计非线性模型的命令是NLS。
3.被解释变量的观测值与其回归理论值之间的偏差，称为随机扰动项；被解释变量的观测值与其回归估计值之间的偏差，称为残差。
4.对线性回归模型进行最小二乘估计，最小二乘准则是 残差平方和最小。
5.高斯—马尔可夫定理证明在总体参数的各种无偏估计中，普通最小二乘估计量具有方差最小的特性，并由此才使最小二乘法在数理统计学和计量经济学中获得了最广泛的应用。
9.对计量经济学模型作统计检验包括 R平方检验、F 检验、T检验。
10．判定系数R2可以判定回归直线拟合的优劣，又称为 可决系数 。
11.可以利用线性回归模型的系数直接进行边际分析，利用双对数模型的回归系数进行弹性分析。
12．动态模型是在方程中引入滞后变量。

1、 Glejser检验 (假定h=1时)
Ls y c x
Genr e1=abs(resid)
Ls e1 c x
F= ，或P=
结论：

2、 Park检验
Ls y c x
Genr lne2=log(resid^2)
Genr lnx=log(x)
Ls lne2 c lnx
F= , 或P=
结论：
3、 wls估计
ls y c x
genr w1=1/resid^2（建议采用此权重变量，也可以使用其他权重变量）
ls(w=w1) y c x

再次用WHITE 检验法检验此模型是否存在异方差。
在方程窗口点View/residual/white………
nR2= , 或P=

GD；Smpl 1 22 Ls y c x Smpl 39 60 Ls y c x Smpl 1 60
Ls y c x
Wls 方法修：Genr w1=1/x Ls(w=w1) y c x

虚拟变量：data d1 genr xd=x*d ls y c x d1 xd
Ident resid ls y c ar(1)
Corss y x 长度
Sort 排序

create a 1985 2003
data x y
ls log(y) c log(x)
ident resid
ls log(y) c log(x) ar(1)ar(2)

修正R2的表达：. .
多重共线性的检验方法有：相关系数检验 特征值检验
辅助回归模型检验 方差膨胀因子检验 逐步回归法 直观判断法
修正：剔除变量 增大样本容量 变换模型形式 非样本信息 横截面与实践序列

自相关检验：图示 dw bg 篇相关系数
补救：广义差分 一阶查分 德宾 柯克伦
异方差检验：gq 个栗色 arch white 图示
修正：甲醛最小二乘法 对元模型变换 对模型对数的变幻

上机操作步骤：
11. 样本回归模型：data y x ls y c x
2、Goldfeld-Quandt法：
Sort x（假设有60 个样本，去掉中间16个，则样本应是以下）
Smpl 1 22
Ls y c x
Rss1=
Smpl 39 60
Ls y c x
Rss2=
F=rss2/rss1= >F0.05(22,22) ≈2.05
模型存在异方差。
3、 White方法检验模型：（解释变量只有x,就用no cross 若是有x2 x3 x4等多个解释变量，就用cross ）
Smpl 1 60
Ls y c x
在方程窗口点View/residual/white………
nR2= ,> （2）=5.99,或P=0.0044 (n是样本个数，R^2是可决系数)
4、 加权最小二乘法（WLS）法：
ls y c x
genr w1=1/resid^2（建议采用此权重变量，也可以使用其他权重变量）
ls(w=w1) y c x
5、 使用互相关分析命令，初步判断滞后期的长度：cross y x
6、 阿尔蒙法建立分布滞后模型：ls y c pdl(x,s,m) （s代表滞后期长度，m一般取2或者3.）
7、 模型的短期乘数就是x的系数。
8、 DW检验法：DW=2，=0，DW=0，一阶高度正相关，DW=4，一阶高度负相关。，一阶正相关，，一阶负相关。
9、 BG检验法：在方程窗口点击VIEW/RESIDUIAL TEST/ SERIAL CORRELATION LM TEST
10、 广义差分法：
ident resid
ls y c x ar(1)
11、虚拟变量模型：（从1985-1998,1996为分界线）
smpl 1985 1995
genr d1 = 0
smpl 1996 1998
genr d1 = 1
data d1
genr xd = x*d1
smpl 1985 1998
ls y c x d1 xd

12、 多重共线性：
1、简单相关系数检验
COR X1 X2 X3 X4
2、某一解释变量(如X1)的VIF
LS X1 C X2 X3 X4 VIF=1/(1-R2)
3、某一解释变量(如X1)的TOL：TOL=1/VIF=1-R2
4、采用逐步回归法建立最终方程
13、Glejser检验 (假定h=1时)
Ls y c x
Genr e1=abs(resid)
Ls e1 c x
F= ，或P=
14、Park检验
Ls y c x
Genr lne2=log(resid^2)
Genr lnx=log(x)
Ls lne2 c lnx
F= , 或P=
15、偏相关系数检验
LS Y C X
IDENT RESID
16：非线性回归模型
1、可线性化(重点掌握)
如：LNY=a + bLNX
则 LS LOG(Y) C LOG(X)
以及多项式模型、指数模型、幂函数等。
2、不可线性化
如：Y=a(X-b)/(X-c)
则 (1) 设定待估参数的初始值。
方式1：使用PARAM命令，格式为：
PARAM 1 初始值1 2 初始值2 ……
方式2：在工作文件窗口中双击序列C，并在序列窗口中直接输入参数的初始值
(2)估计非线性模型
NLS Y= C(1)*(X-C(2))/(X-C(3))
17、趋势图 PLOT； 相关图(散点图) SCAT

庄子云：“人生天地之间，若白驹过隙，忽然而已。”是呀，春秋置换，日月交替，这从指尖悄然划过的时光，没有一点声响，没有一刻停留，仿佛眨眼的功夫，半生已过。
　　人活在世上就像暂时寄宿于尘世，当生命的列车驶到终点，情愿也罢，不情愿也罢，微笑也罢，苦笑也罢，都不得不向生命挥手作别。
　　我们无法挽住时光的脚步，无法改变人生的宿命。但我们可以拿起生活的画笔，把自己的人生涂抹成色彩靓丽的颜色。
　　生命如此短暂，岂容随意挥霍！只有在该辛勤耕耘的时候播洒汗水，一程风雨后，人生的筐篓里才能装满硕果。
　　就算是烟花划过天空，也要留下短暂的绚烂。只有让这仅有一次的生命丰盈充实，才不枉来尘世走一遭。雁过留声，人过留名，这一趟人生旅程，总该留下点儿什么！
　　生活是柴米油盐的平淡，也是行色匆匆的奔波。一粥一饭来之不易，一丝一缕物力维艰。
　　前行的路上，有风也有雨。有时候，风雨扑面而来，打在脸上，很疼，可是，我们不能向生活低头认输，咬牙抹去脸上的雨水，还有泪水，甩开脚步，接着向前。
　　我们需要呈现最好的自己给世界，需要许诺最好的生活给家人。所以，生活再累，不能后退。即使生活赐予我们一杯不加糖的苦咖啡，皱一皱眉头，也要饮下。
　　人生是一场跋涉，也是一场选择。我们能抵达哪里，能看到什么样的风景，能成为什么样的人，都在于我们的选择。
　　如果我们选择面朝大海，朝着阳光的方向挥手微笑，我们的世界必会收获一片春暖花开。如果我们选择小桥流水，在不动声色的日子里种篱修菊，我们的世界必会收获一隅静谧恬淡。
　　选择临风起舞，我们就是岁月的勇者；选择临阵脱逃，我们就是生活的懦夫。
　　没有淌不过去的河，就看我们如何摆渡。没有爬不过去的山，就看我们何时启程。
　　德国哲学家尼采说：“每一个不曾起舞的日子，都是对生命的辜负。”让我们打开朝着晨光的那扇窗，迎阳光进来，在每一个日出东海的日子，无论是鲜衣怒马少年时，还是宠辱不惊中年时，都活出自己的明媚和精彩。
　　时间会带来惊喜，只要我们不忘记为什么出发，不忘记以梦为马，岁月一定会对我们和颜悦色，前方也一定会有意想不到的惊喜。
　　人生忽如寄，生活多苦辛。
　　短暂的生命旅程，
　　别辜负时光，别辜负自己。
　　愿我们每一个人自律、阳光、勤奋，
　　活成自己喜欢的模样，
　　活成一束光，

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