计量经济学复习资料007.doc

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1、计量经济学复习题一、简答题:1、计量经济学研究的对象和内容是什么?计量经济学研究的对象是经济现象,是研究经济现象中的具体数量规律。或者说,计量经济学是利用数学方法,根据统计测定的经济数据,对反映经济现象本质的经济数量关系进行研究。计量经济学的内容可概括为两个方面,一方面是它的方法论,即计量经济学方法或理论计量经济学;另一方面是它的应用,即应用计量经济学。但是它们都包括理论、方法和数据三要素,缺一不可。理论既经济理论,也就是研究对象的行为理论,它是计量经济学的基础;方法既模型的建立和计算方法,它是计量经济学研究的工具和手段;数据反映研究对象活动的信

2、息,它是计量经济学研究的原料.2、诺贝尔经济学奖何时设立?到2009年为止,共有多少人获得此奖?请说出2009年获奖人名。Key:1969年设立,获奖总人数为64人,…瑞典皇家科学院12日宣布,将2009年诺贝尔经济学奖授予两位美国经济学家埃莉诺·奥斯特罗姆和奥利弗·威廉森,以表彰他们在经济管理分析方面所作的贡献。3、建立计量经济学模型的基本思想是什么?计量经济学方法,就是定量分析经济现象中各因素之间的因果关系。因此,首先根据经济理论分析所研究的经济现象,找出经济现象间的因果关系及相互之间的联系。把问题作为因变量(或被解释变量),影响问题的主要因

3、素作为自变量(解释变量),非主要因素归入随机项。其次,按照它们之间的行为关系,选择适当的数学形式描述这些变量之间的关系,一般用一组数学上的彼此独立、互不矛盾、完整有解的方程组表示.现代经济学比较重视实证研究,任何理论模型建立,如果不能很好解释过去,那是不能这人们所接受的。这应酬求理论模型在参数估计、模型检验的过程中不断得到修正,以便得到一个较好的反映客观经济规律的数学模型,此外,还可以根据散点图或模拟的方法,选择一个拟合效果较好的数学模型.4、线性回归模型的基本假设有哪些?Key:⒈)解释变量X1……Xn…是确定性变量,不是随机变量;而且解释变量

4、之间互不相关.⒉)随机误差项具有0均值和同方差.即   E(ui)=0i=1,2,…nVar(ui)=σ2i=1,2,…n其中E表示均值或期望,也可用M表示;Var表示方差,也可以用D表示.⒊)随机误差项在不同样本点之间是独立的,不存在序列相关。即    Cov(ui,uj)=0i≠ji,j=1,2,…n其中Cov表示协方差。⒋)随机误差项与解释变量之间不相关。即   Cov(ui,Xi)=0j=1,2,…ki=1,2,…n⒌)随机误差项服从0均值、同方差的正态分布。即   ui~N(0,σ2)  i=1,2,…n在实际建立模型的过程中,除了基本

5、假设5外,对模型是否满足假设都要进行检验.这就是“建立计量经济学模型步骤”中“计量经济学检验"的任务。对于基本假设5,根据中心极限定理,当样本容量趋于无穷大时,对于任何实际模型,都是满足的。1、写出联立方程回归模型的一般形式和矩阵内容。Key:                  参数矩阵为:       二、列出下列联立方程模型的内生变量、外生变量和滞后变量。(5分)Ct=α0+α1(Yt-Tt)+α2Ct—1+μ1tIt=β0+β1(Yt-Tt)+β2(Yt-1—Tt—1)+β3It—1+β4Kt—1+μ2tMt=m0+m1Yt+μ3tYt=C

6、t+It+Gt+Et—MtKt=Kt—1+ItKEY:内生变量:CtItMtYtKt外生变量:GtEtTt滞后变量:Yt-1Tt-1It—1Ct—1Kt—1三、多元线性计量经济学模型Yi=β0+β1X1i+β2X2i+……+βkXki+uiui~N(0,σ2)i=1,2,……n1.请分别写出随机误差项具有同方差且无序列相关、具有异方差但无序列相关、具有异方差且具有一阶序列相关时的方差—协方差矩阵;2.当模型满足基本假设时,写出OLS法参数估计量的矩阵表达式,写出矩阵的具体内容;3.当模型具有异方差时,写出WLS法参数估计量的矩阵表达式,并指出在实

7、际估计时权矩阵是如何选择的;4.如果模型中X2为随机解释变量且与U相关,选择Z为X2的工具变量,写出工具变量法参数估计量的矩阵表达式,并写出每个矩阵的具体内容;5.当模型存在一阶序列相关时,常用的检验统计量是什么?如果用广义差分法估计模型,指出在常用的软件中是如何实现的.1、;      2、3、如何得到权矩阵W?仍然是对原模型(2。6。2)首先采用普通最小二乘法,得到随机误差项的近似估计量,以此构成权矩阵的估计量,即4、    通常,对于没有选择另外的变量作为工具变量的解释变量,可以认为用自身作为工具变量.于是被称为工具变量矩阵。5、最具有应用

8、价值的是D。W.检验,但是它仅适用于一阶自相关的检验。构造统计量:当选择普通最小二乘法估计参数时,如果同时选择常数项、,作为解释变量,即

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