计量经济学复习重点

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时间:2018-08-02

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1、计量经济学复习重点第一章课后练习题--------------------------------------------------------------------------------  1-1.什么是计量经济学?  1-2.简述当代计量经济学发展的动向。  1-3.计量经济学方法与一般经济数学方法有什么区别?  1-4.为什么说计量经济学是经济理论、数学和经济统计学的结合?试述三者之关系。  1-5.为什么说计量经济学是一门经济学科?它在经济学科体系中的作用和地位是什么?  1-6.计量经济学的研究的对象和

2、内容是什么?计量经济学模型研究的经济关系有哪两个基本特征?  1-7.试结合一个具体经济问题说明建立与应用计量经济学模型的主要步骤。  1-8.建立计量经济学模型的基本思想是什么?  1-9.计量经济学模型主要有哪些应用领域?各自的原理是什么?  1-10.试分别举出五个时间序列数据和横截面数据,并说明时间序列数据和横截面数据有和异同?  1-11.试解释单方程模型和联立方程模型的概念,并举例说明两者之间的联系与区别。  1-12.模型的检验包括几个方面?其具体含义是什么?  1-13.常用的样本数据有哪些?  1-1

3、4.计量经济模型中为何要包括随机误差项?简述随机误差项形成的原因。  1-15.估计量和估计值有何区别?哪些类型的关系式不存在估计问题?  1-16.经济数据在计量经济分析中的作用是什么?  1-17.下列假想模型是否属于揭示因果关系的计量经济学模型?为什么?第二章课后练习题--------------------------------------------------------------------------------2-1.解释下列概念:1)总体回归函数2)样本回归函数3)随机的总体回归函数4)线性回归

4、模型5)随机误差项(ui)和残差项(ei)6)条件期望7)非条件期望8)回归系数或回归参数9)回归系数的估计量10)最小平方法11)最大似然法12)估计量的标准差13)总离差平方和14)回归平方和15)残差平方和16)协方差17)拟合优度检验18)t检验19)F检验2-2.判断正误并说明理由:1)随机误差项ui和残差项ei是一回事2)总体回归函数给出了对应于每一个自变量的因变量的值3)线性回归模型意味着变量是线性的4)在线性回归模型中,解释变量是原因,被解释变量是结果5)随机变量的条件均值与非条件均值是一回事2-2.回

5、答下列问题:1)线性回归模型有哪些基本假设?违背基本假设的计量经济学模型是否就不可估计?2)总体方差与参数估计误差的区别与联系。3)随机误差项ui和残差项ei的区别与联系。4)根据最小二乘原理,所估计的模型已经使得拟合误差达到最小,为什么还要讨论模型的拟合优度问题?5)为什么用决定系数R2评价拟合优度,而不用残差平方和作为评价标准?6)R2检验与F检验的区别与联系。7)回归分析与相关分析的区别与联系。8)最小二乘法和最大似然法的基本原理各是什么?说明它们有何区别?9)为什么要进行解释变量的显著性检验?10)是否任何两个

6、变量之间的关系,都可以用两变量线性回归模型进行分析?2-3.下列方程哪些是正确的?哪些是错误的?为什么?第三章课后练习题--------------------------------------------------------------------------------3-1.解释下列概念:1)多元线性回归2)虚变量3)正规方程组4)无偏性5)一致性6)参数估计量的置信区间7)被解释变量预测值的置信区间8)受约束回归9)无约束回归10)参数稳定性检验3-2.观察下列方程并判断其变量是否呈线性?系数是否呈线性?

7、或都是?或都不是?第四章课后练习题--------------------------------------------------------------------------------4-1.解释下列概念:(1)异方差性(2)序列相关性(3)多重共线性(4)偏回归系数(5)完全多重共线性(6)不完全多重共线性(7)随机解释变量(8)差分法(9)广义最小二乘法(10)D.W.检验4-2.判断下列各题对错,并简单说明理由:1)在存在异方差情况下,普通最小二乘法(OLS)估计量是有偏的和无效的;2)如果存在异方差,

8、通常使用的t检验和F检验是无效的;3)在存在异方差情况下,常用的OLS法总是高估了估计量的标准差;4)如果从OLS回归中估计的残差呈现系统模式,则意味着数据中存在着异方差;5)当存在序列相关时,OLS估计量是有偏的并且也是无效的;6)消除序列相关的一阶差分变换假定自相关系数第五章课后练习题---------------------

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