计量经济学复习题

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时间:2017-12-26

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1、《金融计量经济导论》复习题一、名词解释1计量经济学:2计量经济模型:3.多重共线性:4.序列相关性:5.随机解释变量问题:6.内生变量:7.外生变量:8.先决变量:9.异方差性:10.滞后变量模型:二、填空题:1.总体线性回归模型;总体线性回归函数;2.样本线性回归模型;样本线性回归函数;3.一般来说,计量经济学模型必须通过四级检验:4.金融数据的主要类型:5.最小二乘估计量的性质:6.多元线性回归模型参数的最小二乘估计值为;7.可决系数是指8.可决系数的取值范围:9.异方差的类型:10.随机解释变量问题,分三种不同情况三、简答题1.由国内生

2、产总值Y、居民消费总额C、投资总额I和政府消费额G等变量构成简单的宏观经济系统。将政府消费额G由系统外部给定,其他内生。(1)完备的结构式模型的矩阵表示为写出B和(2)写出简化式模型的矩阵形式的具体形式,并写出和B,的关系式。提示:(1)B和为(2)2.虚拟变量的引入模型有哪两种基本方式?分别是征对什么情况的?提示:加法方式征对截距;乘法方式征对斜率。3.叙述多重共线性产生的原因和克服多重共线性的方法6第6页共6页4.序列相关性产生的原因大致有哪几类提示:1、经济变量固有的惯性:大多数经济时间数据都有一个明显的特点:惯性,表现在时间序列不同时

3、间的前后关联上。2、模型设定的偏误:所谓模型设定偏误是指所设定的模型“不正确”。主要表现在模型中丢掉了重要的解释变量或模型函数形式有偏误。3、数据的“编造”:在实际经济问题中,有些数据是通过已知数据生成的因此,新生成的数据与原数据间就有了内在的联系,表现出序列相关性。5.异方差的检验有哪几种方法?6、异方差性的后果提示:1、参数估计量非有效2、变量的显著性检验失去意义3、模型的预测失效7.虚拟变量的设置原则提示:虚拟变量的个数须按以下原则确定:每一定性变量所需的虚拟变量个数要比该定性变量的类别数少1,即如果有m个定性变量,只在模型中引入m-1

4、个虚拟变量。四、试将下列非线性函数模型线性化1.S型函数:2.3.4.5.6第6页共6页五、分析题1.判断模型方程是不可识别的,恰好识别的还是过度识别的?说明理由。提示::判断第1个结构方程的识别状态所以,该方程可以识别。因为第1个结构方程为恰好识别的结构方程。判断第2个结构方程的识别状态该方程可以识别。因为所以,第2个结构方程为过度识别的结构方程。第3个方程是平衡方程,不存在识别问题。综合以上结果,该联立方程模型是可以识别的。2.需要识别的结构式模型为已知其简化式模型参数矩阵为。现利用简化式条件判断结构式模型的识别状态。此题见教材P191提

5、示::对于第1个结构方程的识别状态6第6页共6页该方程是可以识别的。又因为所以该方程是恰好识别的对于第2个结构方程的识别状态该方程是可以识别的。又因为所以该方程是过度识别的对于第3个结构方程的识别状态所以该方程是不可识别的综上,该模型是不可识别的。六、综合题:1、线性回归模型的经典假设是什么?提示:假设1、解释变量X是确定性变量,不是随机变量;假设2、随机误差项m具有零均值、同方差和不序列相关性:假设3、随机误差项m与解释变量X之间不相关假设4、m服从零均值、同方差、零协方差的正态分布2、用Goldfeld-Quandt检验下列模型是否存在异

6、方差。模型形式如下;其中样本容量,按由小到大排序后,去掉中间10个样本,并对余下的样本按的大小分为两组,分别作回归,得到两个残差平方和,写出检验步骤(提示::Goldfeld-Quandt检验步骤如下:1.提出原假设和备择假设。具有同方差,具有异方差2.根据题意计算F统计量:3.根据临界值进行判断:查表,则于1.2389<2.82,因此不能拒绝原假设。认为模型随机干扰项是同方差的6第6页共6页3、试说明联立方程计量经济学模型的三种经典估计方法的步骤。提示::一、狭义的工具变量法:1.对于联立方程模型的每一个恰好识别的结构方程(g1-1)=(k

7、-k1),例如第1个方程,可以写成如下形式:2.可以选择(k-k1)个方程没有包含的先决变量作为(g1-1)个内生解释变量的工具变量3.用所有先决变量乘方程两边求和构成正规方程组4.求解正规方程组,得参数估计值二、间接最小二乘法:1。对于联立方程模型的每一个恰好识别的结构方程(g1-1)=(k-k1),例如第1个方程,将其中的内生变量化为简化式方程。2.对简化式方程采用最小二乘法求出其参数3.用参数关系体系计算出原方程中待估的系数。三、二阶段最小二乘法:1。对于联立方程模型的某一个结构方程,例如第1个方程,将其中的内生变量化为简化式方程,用最

8、小二乘法估计其参数;2.求出内生变量的估计值3.用的估计值代替结构方程中的,得到新的方程4.再最小二乘法求出结构方程的系数。4、用矩估计法推导多元线性回归模型的参数

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