《计量经济学》题库考试复习资料

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1、《计量经济学》要点一、单项选择题(每小题2分,共20分)二、简答题(每题10分,共40分)三、计算分析题(20分2=40分)涉及第1、2、3、4、5、6、7、8、10、11章的内容;讲课方式:按照考试题型,逐章逐个知识点(考点)进行讲解。一、单项选择题知识点:第一章时间序列数据定义横截面数据定义同一统计指标按时间顺序记录的数据称为(b)。A、横截面数据    B、时间序列数据   C、修匀数据   D、原始数据同一时间,不同单位相同指标组成的观测数据称为(b)A.原始数据B.横截面数据C.时间序列数据D.修匀数据变量定义(被解释变量、解释变量、

2、内生变量、外生变量、前定变量)单方程中可以作为被解释变量的是(控制变量、前定变量、内生变量、外生变量);在回归分析中,下列有关解释变量和被解释变量的说法正确的有(c)A、被解释变量和解释变量均为随机变量B、被解释变量和解释变量均为非随机变量C、被解释变量为随机变量,解释变量为非随机变量D、被解释变量为非随机变量,解释变量为随机变量什么是解释变量、被解释变量?从变量的因果关系上,模型中变量可分为解释变量(Explanatoryvariable)和被解释变量(Explainedvariable)。在模型中,解释变量是变动的原因,被解释变量是变动的结

3、果。被解释变量是模型要分析研究的对象,也常称为“应变量”(Dependentvariable)、“回归子”(Regressand)等。解释变量也常称为“自变量”(Independentvariable)、“回归元”(Regressor)等,是说明应变量变动主要原因的变量。因此,被解释变量只能由内生变量担任,不能由非内生变量担任。单方程计量经济模型中可以作为被解释变量的是(c)A、控制变量B、前定变量C、内生变量D、外生变量单方程计量经济模型的被解释变量是(A)A、内生变量B、政策变量C、控制变量D、外生变量在回归分析中,下列有关解释变量和被解释

4、变量的说法正确的有(C)A、被解释变量和解释变量均为随机变量B、被解释变量和解释变量均为非随机变量C、被解释变量为随机变量,解释变量为非随机变量D、被解释变量为非随机变量,解释变量为随机变量双对数模型中参数的含义;双对数模型中,参数的含义是(d)A.X的相对变化,引起Y的期望值绝对量变化B.Y关于X的边际变化C.X的绝对量发生一定变动时,引起因变量Y的相对变化率D、Y关于X的弹性双对数模型中,参数的含义是(c)A.Y关于X的增长率B.Y关于X的发展速度C.Y关于X的弹性D.Y关于X的边际变化计量经济学研究方法一般步骤计量经济学的研究方法一般分为

5、以下四个步骤(b)A.确定科学的理论依据、模型设定、模型修定、模型应用B.模型设定、估计参数、模型检验、模型应用C.搜集数据、模型设定、估计参数、预测检验D.模型设定、检验、结构分析、模型应用对计量经济模型应当进行哪些方面的检验?经济意义检验:检验模型估计结果,尤其是参数估计,是否符合经济理论。统计推断检验:检验参数估计值是否抽样的偶然结果,运用数理统计中的统计推断方法,对模型及参数的统计可靠性做出说明。主要有t,F,R2等检验;计量经济学检验:检验模型是否符合计量经济方法的基本假定,例如检验模型是否存在多重共线性,检验模型中的随机扰动项是否存

6、在自相关和异方差性等等。预测检验:模型预测的结果与经济运行的实际结果相对比,以此检验模型的有效性。在使用计量经济模型分析问题时,通常会使用哪些类型数据?使用这些类型数据各自应该注意哪些问题?(1)时间序列数据(TimeSeriesData)把反映某一总体特征的同一指标的数据,按照一定的时间顺序和时间间隔(如月度、季度、年度)排列起来,这样的统计数据称为时间序列数据;(2)截面数据(Cross-SectionData)同一时间(时期或时点)某个指标在不同空间的观测数据,称为截面数据;(3)面板数据(PanelData)面板数据指时间序列数据和截面

7、数据相结合的数据,对若干个体进行多期观测。例如在居民收支调查中收集的对各个固定调查户在不同时期的调查数据,又如全国各省市不同年份的经济发展状况的统计数据,就都是面板数据;(4)虚拟变量数据(DummyVariablesData)。表示客观存在的定性现象时间序列数据若是非平稳的,可能造成“伪回归”;截面数据往往存在异方差;利用面板数据的计量经济模型已成为计量经济学研究的专门问题,容易产生异方差、自相关性。计量经济模型检验通常包含哪些检验?每种检验基本思想是什么?经济意义检验:检验模型估计结果,尤其是参数估计,是否符合经济理论。统计推断检验:检验参

8、数估计值是否抽样的偶然结果,运用数理统计中的统计推断方法,对模型及参数的统计可靠性作出说明。计量经济学检验:检验模型是否符合计量经济方法的基本假定,例

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