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文檔簡介
1、計量經(jīng)濟學的概念。2)樣本數(shù)據(jù)的收集:①時間序列數(shù)據(jù)易引
起模型隨機誤差項產(chǎn)生序列相關(guān)0②截面
計量經(jīng)濟學是經(jīng)濟科學領(lǐng)域內(nèi)的一門應用
數(shù)據(jù)易引起模型隨機誤差項產(chǎn)生異方差。
科學,以一定的經(jīng)濟理論和實際統(tǒng)計資料
③樣本數(shù)據(jù)的質(zhì)量:完整性、準確性、可
為基礎(chǔ),運用數(shù)學、統(tǒng)計方法與計算機技
比性、一致性。
術(shù),以建立經(jīng)濟計量模型為主要手段,定
3)模型參數(shù)的估計。
量分析研究具有隨機特性的經(jīng)濟變量關(guān)
4)模型的檢驗:①經(jīng)濟意義檢驗.②統(tǒng)計
系。
檢驗:擬合優(yōu)度檢驗、變量的顯著性檢驗、
2、數(shù)理經(jīng)濟模型與計量經(jīng)濟模型的區(qū)別。
方程的顯著性檢驗。③計量經(jīng)濟學檢驗:
數(shù)理:揭示經(jīng)濟活動中各個因素之間的理
序列相關(guān)、異方差法(隨機誤差項)、多重
論關(guān)系,用確定性的數(shù)學方程加以描述。
共線性(解釋變量)④模型預測檢驗。
計量:揭示經(jīng)濟活動中各個因素之間的定
6、計量經(jīng)濟學模型的應用。
量關(guān)系,用隨機性的數(shù)學方程加以描述。
1)結(jié)構(gòu)分析;2)經(jīng)濟預測;3)政策評價;
3、經(jīng)典計量經(jīng)濟學模型的一般形式。
4)檢驗與發(fā)展經(jīng)濟理論。
4、計量經(jīng)濟學的數(shù)據(jù)類型。
7、如何正確選擇解釋變量。
時間序列數(shù)據(jù):按時間先后排列的統(tǒng)計數(shù)
作為“變量”的原因:1)據(jù)經(jīng)濟理論和經(jīng)
據(jù)。
濟行為分析;2)考慮數(shù)據(jù)的可得性;3)
截面數(shù)據(jù):一個或多個變量在某一時點上
考慮入選變量之間的關(guān)系。
的數(shù)據(jù)集合。
8、回歸分析的目的。
合并數(shù)據(jù)(平行數(shù)據(jù)):既包含時間序列數(shù)
1)根據(jù)自變量的取值,估計應變量的均值;
據(jù)乂有截面數(shù)據(jù)。
2)檢驗建立在經(jīng)濟理論基礎(chǔ)上的假設(shè);3)
5、建立計量經(jīng)濟學模型的步驟。
根據(jù)樣本外自變量的取值,預測應變量的
1)理論模型的設(shè)計:①確定模型所包含的
均值。
變量。②確定模型的數(shù)學形式。③擬定模
9、總體回歸函數(shù)(PRF)和樣本回歸函數(shù)
型中待估計參數(shù)的理論期望值。
(SRF)各變量系數(shù)名稱及函數(shù)方程。
10、隨機誤差項差i)的性質(zhì)或主要內(nèi)容。確設(shè)定的。
1)代表模型中省略的次要變量;2)奧卡15、普通最小二乘估計量(或高斯一馬爾
姆剃刀原則;3)樣本點的測量誤差;4)可夫定理)的性質(zhì)。(BLUE最優(yōu)線性無偏
一些隨機因素。估計量)
11、最小二乘法(OLS)的判斷標準。線性性、無偏性、有效性、最小方差性。1)
殘差平方和辦"可最小。b和b?是線性估計量;2)匕和b?是無偏估
X=1
計量,BPE(b1)=B1,E(b2)=B2;3)E(#)=即,
12、參數(shù)b1,b2的計算公式。
即誤差方差的OLS估計量是無偏的;4)b.
13、普通最小二乘估計量的性質(zhì)。
和b?是有效估計量。
1)樣本回歸線通過Y和X的樣本均值,即
16、普通最小二乘估計量的方差和標準差
7=歷+岳》;2)估計的Y均值等于實測的
的計算公式。
Y均值,即3)殘差小的均值為零,
17、給定顯著性水平,如何求置售區(qū)間。
即Z&/〃=。;4)殘差已和預測的Yi不相
瓜-t臨界值?se(b2),b2-t臨界
美,即?>%=();5)殘差ei和兄不相關(guān),
值?se(b2)]
即2?國=0。
18、總平方和(TSS)、解釋平方和方SS)、
14、經(jīng)典(古典)線性回歸模型的基本假
殘差平方和(RSS)三者的關(guān)系及計算公式。
定。
19、擬合優(yōu)度中判定系數(shù)P的性質(zhì)及計算
假定1:回歸模型是參數(shù)線性的,但不一
公式。
定是變量線性的。假定2:解釋變量(X)與
性質(zhì):①非負性;②0<召<1,Y愈接近1,
擾動誤差項(U)不相關(guān)。假定3:給定片,
擬合度越高,愈接近0,擬合度越低,r2=0,
擾動項的期望或均值為零,即E(U/X.}=o.
Y與X無關(guān)。
假定4:口的方差為常數(shù)或同方差,即
20、樣本相關(guān)系數(shù)r的性質(zhì)及計算公式。
丫哂=小。假定5:無自相關(guān)假定,即兩
性質(zhì):①可正可負;②TWrWl,r接近1,
個誤差項之間不相關(guān),即
正相關(guān)好,接近T,負相關(guān)好;③若X與
cov&h,Uj)=0,j"°假定6:回歸模型是正
Y在統(tǒng)計上獨立,則10,反之,則不一定
成立。27、F值和R?的關(guān)系,TSS,RSS,ESS用R?
21、變量顯著性檢驗(t檢驗)的方法及表示的公式。
過程。F=R:(I),(n為觀察值個數(shù),k
(1-六)/(〃-幻
1)雙邊檢驗:設(shè)HO:B2=0,130;2)
為包括截距在內(nèi)的解釋變量的個數(shù))
單邊檢驗:設(shè)比:B?WO,H1:B2>0O
關(guān)系:R2=0時,F(xiàn)=0;V越大,F(xiàn)越大;R2=l
|t|>t臨界,拒絕零假設(shè).
時,F(xiàn)-*oo
22、E,人與隨機擾動項(UJ的分布。
28、校正的判定系數(shù)的公式及性質(zhì)。
23、多元線性回歸模型的假定。
性質(zhì):①若k>l,則產(chǎn)WI6②R2總為正
假定1:回歸模型是參數(shù)線性的,并且是
數(shù),齊可能為負數(shù)。
正確設(shè)定的。假定2:X2、尤與擾動項U不
29、F值與R魂關(guān)系。
相關(guān),Wcov(x6')=00假定3:誤差項均值
F與巨2同向變化:當巨2=0時,F(xiàn)=o;當反2=1
為0,即時,)=0。假定4:同方差假定,
時,F(xiàn)無窮大;方越大,F(xiàn)越大。
即U的方差為一常量,var(M)=*。假定5:
30、雙對數(shù)模型的形式及性質(zhì)。
誤差項U,和5無自相關(guān),即
雙對數(shù):InYi=BI+B2lnXi+Ui,性質(zhì):BZ測
cov0M)=0,/"。假定6:解釋變量X2
度為Y對X的彈性。
和X:,之間不存在完全共線性,即兩個解釋
31、半對數(shù)模型的形式及性質(zhì)。
變量之間無嚴格的線性關(guān)系。假定7:U
半對數(shù):InY產(chǎn)Bi+BM+Ui,性質(zhì):B?表示X
服從均值為0,方差為川的正態(tài)分布,即
增加一個單位,Y的平均增長率,即因變
U?N(0?2)。
量的相對增量。
32、線性模型與半對數(shù)模型中B2的含義。
何計算。
線性:B,表示X增加一個單位,Y的絕對
25、多元判定系數(shù)R2的計算公式。
量的平均增量,即Y增加B2個單位。
26、多元回歸的總體顯著性檢驗的原假設(shè)
半對數(shù):B?表示X增加一個單位,Y的相
和備擇假設(shè)。
對量的平均增量,即Y增加100*B2O
HO:B2=B3=0,HI:B2、B3不全為0。
33、線性一對數(shù)模型的形式及性質(zhì)?!鲬兞肯嗤瑫r,可以比較R%
YEi+IUnXi+Ui,性質(zhì):Bz表示X的相對37、模型中引入虛擬變量的作用。
變化引起的Y的絕對量變化量,即自變量1)分離異常因素的影響;2)檢驗不同屬
的一個單位相對增量引起因變量平均的絕性類型對因變量的作用;3)提高模型的精
對增長。度。
34、因變量取對數(shù)的半對數(shù)模型I與自變38、虛擬變量的性質(zhì)。
量取對數(shù)的半對數(shù)模型II的區(qū)別。1)若一個定性變量有m個類別,則引入
I反映自變量的絕對量變化1個單位時,mT個虛擬變量;2)虛擬變量的取值是隨
因變量變化的百分比,InK=Bi+Bzt+Ui;意的;3)被賦予零值的類別稱為基底;4)
H反映自變量變化一個百分比時,因變量虛擬變量的系數(shù)稱為級差截距系數(shù),表示
的絕對變化量,=Bi+BJnX+U取值的類別的截距值與基底截距差別。
35、倒數(shù)模型的形式。39、交互作用效應如何體現(xiàn)。
Yi=B1+B2-L+UiYi=Bi+B2D2i+Ba+B3(D2D3i)+BX+Ui,小、小
Xi
36、對于線性、雙對數(shù)、對數(shù)一線性、線為交互作用虛擬變量。
性一對數(shù)、倒數(shù)五種系數(shù)的總結(jié)。40、虛擬變量是定性的。
形式斜率二好步雅;p蛤的”懶型的螭底變
dX
1)簡約性2)可識見性量3)擬合優(yōu)度;
物崢論一效愣性)預雌帙J。
線性Y=B1+B2XB2
B4)
雙對數(shù)lnY=B.+B2lnX423模型設(shè)定牖煲的!類型口數(shù)
1/麴方解釋變博避取的僦幃①漏選相關(guān)
對數(shù)一線InY=BI+B2XB2(Y)
性變量,②多選無關(guān)變揖;2)關(guān)于模型函數(shù)
耐a取的偏獴性對數(shù)
線性一對Y=Bi+B』r)XB2(1)
X
數(shù)43、模型設(shè)定偏誤的后果。
(溫選相關(guān)變翻參麴倒計郭J偏誤;2)
倒數(shù)Y=BI+BJ)-B2(-L)
XX2XY
多選無關(guān)變量:估計量無偏、一致但不具
有最小方差性;3)錯誤函數(shù)形成:全方位簡化:"息+」/,+」口
偏誤。48、聯(lián)立方程模型的識別狀態(tài)。
44、模型設(shè)定偏誤的檢驗方法。1)可識別:①恰度識別(唯一地估計參數(shù));
1)無關(guān)變量:①1個變量一一t檢驗;②n②過度識別(一個或幾個參數(shù)有若干估計
個變量——F檢驗,F(xiàn)=(鼠;值)。2)不可識別:不能估計參數(shù)。
(1-心,)/5-幻
49、識別規(guī)則。
2)漏選變量和不正確函數(shù)形式一一參數(shù)
恰度識別:k>m-l,過度識別:k
(①R:產(chǎn);②t值;③估計函數(shù)的符號)
<m-l,不可識別。m:方程個數(shù);k:不包
A、殘差圖示法;B、RESET檢驗(a、如果
括在該方程中所有變量的個數(shù)。
事先知道遺漏了哪個變量,只需將此變量
50、各方程識別的方法。
引入模型,估計并檢驗其參數(shù)是否顯著不
1)恰度識別:間接最小二乘法(ILS);2)
為0即可;b、不知道哪個變量遺漏,找個
過度識另J:兩階最小二乘法(2SLS)
替代變量Z,進行上述檢驗);C、
51、多重共線性
MWD-—P176o
形式:1)統(tǒng)計學形式:①Xi、Xj…相關(guān);
45、計量經(jīng)濟學方法中的聯(lián)立方程問題主
②即兩個或多個解釋變量出現(xiàn)相關(guān)性。2)
要表現(xiàn)在哪些方面。
數(shù)據(jù)類型:時間序列數(shù)據(jù)。3)實際經(jīng)濟現(xiàn)
1)隨機解釋變量問題;2)損失變量信息
象:滯后變量的引入。
問題;3)損失方程之間的相關(guān)性信息問題。
后果:1)參數(shù)估計量:無偏、有效(經(jīng)濟
46、變量的分類。
含義不合理)。2)變量的顯著性檢驗:t
內(nèi)生變量(由系統(tǒng)內(nèi)產(chǎn)生,并影響系統(tǒng))
檢驗失效(失去意義)。3)模型的預測功
和外生變量(影響系統(tǒng),公身不受系統(tǒng)影
能:失效。
響),外生變量與滯后內(nèi)生變量稱為先決變
檢驗:1)是否存在:①簡單相關(guān)系數(shù)法:
量(只能作解釋變量)。
|t|接近1,存在較強多重共線性;②綜
47、結(jié)構(gòu)式模型與簡化式模型的形式。
合統(tǒng)計檢驗法:R2很大,t值不顯著,未
結(jié)構(gòu):Ct=BI+B2Yt+Ut
通過檢驗。2)存在范圍:①判定系數(shù)檢驗
法;②逐步回歸法;③逐步剔除法;④逐模型加權(quán),再采用OLS估計參數(shù);②對較
小的片賦予較大的權(quán)數(shù);③對較大的片賦
個引入法;⑤方差膨脹因子:WF=—
1-R±
予較小的權(quán)數(shù)。2)重新設(shè)定模型:改變
補救措施:1)排除引起共線性的變量:逐
PRFo
步回歸法;2)差分法;3)減少參數(shù)估計
53、自相關(guān)
量的方差:①改變樣本,②增加樣本容量。
形式:1)cov(Ui,Uj)H0;2)即隨機誤差
評價:1)為了利用模型預測應變量的未來
項之間存在某種相關(guān)性:3)時間序列數(shù)據(jù):
均值(壞事);2)除預測,還估計參數(shù)(好
4)Ut=pU-i+G(-l<p<l),夕為
事)。
白協(xié)方差系數(shù)或一階相關(guān)系數(shù)。
52、異方差
原因:1)慣性;2)設(shè)定誤差:模型中遺
形式:1)vag)“;2)即隨機誤差項
漏了顯著的變量;3)設(shè)定誤差:不正確的
的的方差不是常數(shù);3)截面數(shù)據(jù);4)單
函數(shù)
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