计量经济学整理重点

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1、一、名词解释（5*3分=15分）(斜体表明仅供参考)计量经济学：以经济理论和经济数据的事实为依据，运用数学和统计学的方法，通过建立数学模型来研究经济数量关系和规律的一门经济学科。最小二乘法：指在满足古典假设的条件下，用使估计的剩余平方和最小的原则确定样本回归函数的方法，简称OLS随机扰动项：总体回归函数中，各个Y值与条件期望的Y值的偏差，又称随机误差项。是代表那些对Y有影响但又未纳入模型的诸多因素的影响。总体回归函数：在给定解释变量Xi条件下，总体被解释变量Yi的期望轨迹，函数式表示为E（Yi∣Xi）=f(Xi)=β0+β1Xi样本回

2、归函数：在总体中抽取若干个样本构成新的总体，然后在新的总体下，给定解释变量Xi，被解释变量Yi的期望轨迹，函数式表示为E（Yi∣Xi）=Yi^=β0^+β1^Xi系数显著性检验:（t检验）对回归系数对应的解释变量是否对被解释变量有显著影响的统计学检验方法方程显著性检验:（F检验）对模型的被解释变量与所有解释变量之间的线性关系在整体上是否显著的统计学检验方法高斯-马尔可夫定理：在古典假设的条件下，OLS估计量是总体参数的最佳线性无偏估计量，即BULE。拟合优度：为说明多元线性回归模型中对观测值的拟合情况，可以考察在Y的总变差中能由解释变

3、量所解释的那部分变差的比重，即回归平方和与总体平方和的比值，R2=ESS/TSS=1-RSS/TSS.调整的可决系数:是一个用于描述多个解释变量对被解释变量的联合影响程度的统计量，相对可决系数而言，克服了随解释变量的增加而变大的缺陷。表达式为R—2=1-(n-1)RSS/(n-k)TSS多重共线性:指解释变量之间存在的完全或近似的线性关系异方差：模型中随机误差项不再满足经典假设的同方差假定，其方差随观测个体的变化而变化，即D（εi）=σi2加权最小二乘法：在拟合存在异方差的模型中，对不同的σi2区别对待（重小轻大原则）,构造权数Wi=

4、1/σi2，根据最小二乘原理，使加权的残差平方和最小，从而估计参数，这种求解参数估计式的方法为加权最小二乘法。自相关：又称序列相关，是指在总体回归模型的随机误差项ui之间存在相关关系就，即cov(ui,uj)≠0.(i≠j)判断题（10*1分=10分）1、随机误差项ui与残差项ei是一回事。（乂）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。（乂）3、线性回归模型意味着因变量是自变量的线性函数。（乂）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、在实际中，一元回归没什么用，因为因变量的行为不可能仅由一个解释

5、变量来解释。(乂)6、尽管有完全的多重共线性，OLS估计量仍然是最优线性无偏估计量。（乂）7、在高度多重共线的情形中，要评价一个或多个偏回归系数的个别显著性是不可能的。（乂）8、如果有某一辅助回归显示出高的值，则高度共线性的存在是肯定无疑的了。（√）9、变量的两两高度相关并不表示高度多重共线性。（乂）10、如果分析的目的仅仅是预测，则多重共线性是无害的。(√)11、在多元回归中，根据通常的t检验，每个参数都是统计上不显著的，你就不会得到一个高的值。(乂)12、变量不存在两两高度相关表示不存在高度多重共线性。(乂)13、当异方差出现时，

6、最小二乘估计是有偏的和不具有最小方差特性。（乂）14、当异方差出现时，常用的t检验和F检验失效。（√）15、在异方差情况下，通常OLS估计一定高估了估计量的标准差。（乂）16、如果OLS回归的残差表现出系统性，则说明数据中有异方差性。（√）17、如果回归模型遗漏一个重要的变量，则OLS残差必定表现出明显的趋势。（√）18、在异方差情况下，通常预测失效。（√）19、当模型存在高阶自相关时，可用D-W法进行自相关检验。（乂）20、当模型的解释变量包括内生变量的滞后变量时，D-W检验就不适用了。（√）21、DW值在0和4之间，数值越小说明正

7、相关程度越大，数值越大说明负相关程度越大。（√）22、假设模型存在一阶自相关，其他条件均满足，则仍用OLS法估计未知参数，得到的估计量是无偏的，不再是有效的，显著性检验失效，预测失效。（√）23、当存在自相关时，OLS估计量是有偏的，而且也是无效的。（乂）24、消除自相关的一阶差换变换假定自相关系数必须等于－1。（乂）25、发现模型中存在误差自相关时，都可以利用差分法来消除自相关。（√）26、在自回归模型中，由于某些解释变量是被解释变量的滞后变量，如那么杜宾—沃森（D—W）检验法不适用。（√）27、在杜宾—沃森（D—W）检验法中，我们

8、假定误差项的方差是同方差。（√）28、模型中的与中的不可以直接进行比较。（√）三、汉译英（15分）1、Autocorrelationalsoknownas serialcorrelation,isthe cross-co