2023年计量经济学填空题.docx

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1、2023年计量经济学填空题 第一篇：计量经济学填空题 1、计量经济学是_经济学_ 的一个分支学科，是以揭示_经济活动_ 中的客观存在的_数量关系_为内容的分支学科。挪威经济学家弗里希将它定义为_经济理论、_统计学_和_数学_三者的结合。 2、数理经济模型揭示经济活动中各个因素之间的_理论关系_，用_确定性_ 的数学方程加以描述；计量经济学模型揭示经济活动中各个因素之间的_定量关系_，用_随机性_ 的数学方程加以描述。 3、广义计量经济学是利用经济理论、数学及统计学定量探讨经济现象的经济计量方法的统称，包括_回来分析方法_，_投入产出分析方法_，_时间序列分析方法_等。狭义的计量经济学以揭示经济

2、现象中的_因果关系为目的，在数学上主要应用_回来分析方法_。 4、计量经济学模型包括单方程模型和联立方程模型两类。单方程模型的探讨对象是 _单一经济现象_，揭示存在其中的_单项因果关系 _。联立方程模型探讨的对象是_ 一个经济系统 _，揭示存在其中的_困难的因果关系_。 5、“阅历说明，统计学、经济理论和数学这三者对于真正了解现代经济生活的数量关系来说，都是必要的，但本身并非是充分条件。三者结合起来，就是力气，这种结合便构成了 _计量经济学_。我们不妨把这种结合称之为_定量化的经济学_或_经济学的定量化_。 6、建立计量经济学模型的步骤：1_理论模型的设计 _2_样本数据的收集 _3_模型参数

3、的估计_4_模型的检验_。 7、常用的三类样本数据是_时间序列数据、_截面数据_和_虚变量数据_。 8、计量经济学模型的四级检验是_经济意义检验_、_统计检验_、_计量经济学检验_和_意料检验_。 9、计量经济学模型胜利的三要素是_理论_、方法_和_数据_。 10、计量经济学模型的应用可以概括为四个方面：结构分析、经济意料、政策评价、检验和进展经济理论。 1、在计量经济模型中引入反映_其他随机_ 因素影响的随机扰动项，目的在于使模型更符合_经济_活动。 2、样本观测值与回来理论值之间的偏差，称为_残差项_，我们用残差估计线性回来模型中的_随机误差项_。 3、对于随机扰动项我们作了5项基本假定。

4、为了进行区间估计，我们对随机扰动项作了它听从_经典_的假定。假如不满意2-5项之一，最小二乘估计量就不具有_最正确线性无偏性_。 4、TSS_反映样本观测值总体离差的大小；_ESS_反映由模型中说明变量所说明的那部分别差的大小；_RSS_反映样本观测值与估计值偏离的大小，也是模型中说明变量未说明的那部分别差的大小。 6、回来方程中的回来系数是自变量对因变量的_净影响_。某自变量回来系数的意义，指的是该自变量转变一个单位引起因变量平均转变_。 1、在模型古典假定成立的状况下，多元线性回来模型参数的最小二乘估计具有线性、无偏性和 有效性。 3、高斯马尔可夫定理是指_假如满意五个经典假设，则最小二乘

5、估计量B 是B 的最优线性无偏估计量。 4、在总体参数的各种线性无偏估计中，最小二乘估计量具有_方差最小 _的特性。 1、存在近似多重共线性时，回来系数的标准差趋于0, _, T趋于_。 2、方差膨胀因子VIF越大，OLS估计值的_方差_将越大。 3、存在完全多重共线性时，OLS估计值是_不存在_。 4、检验样本是否存在多重共线性的常见方法有：_相关系数检验_和逐步回来检验法。 5、处理多重共线性的方法有：保存重要说明变量、去掉不重要说明变量、_逐步回来法_、_增加样本容量_。 其次篇：计量经济学 经济计量学一词是由挪威经济学家塑里希于1926年提出来的。经济计量学起源于对经济问题的定量探讨。

6、根据弗里希的观点，经济计量学可定义为经济理论、缠计学和数学三者的统一。 经济计量学的任务是以经济学、统计学和数学之间的统一为充分条件，去实际理解现实经济生活中的数量关系。用数学模型定量描述经济变量关系是经济计量学的基本任务 经济计量分析工作：是指根据经济理论分析，运用计量经济模型，研览现实经济系统的结构、水平、供应经济意料情报和评价经济政策等的经济研兜和分析工作 经济理论准则：指由经济理论确定的判别标准。即用经济学的原则、定理和规律等准则来判别模型估计结果的合理性程度 统计准则：由统计学理论确定的判别标准。依统计准则评价模型。目的在于确定模型参数估计值的统计牢靠性。包括参数估计结果的显著性检验

7、和变量与被变量相关程度的度量。如t检验、F检验以及标准误和测定系数的计算等。 经济计量准则：是由经济计量学理论确定的判剐标准。其目的是探讨特定条件下所接受的参数估计是否令人满足经济计量准则是统计检验基础上的再检验 经济计量准则二级检验：统计检验基础上的再检验，亦称二级检验。区间意料：根据给定的说明变量值，意料相应的被说明变量Y取值的一个可能范围，即供应Y的一个置信区间 回来分析：是指探讨一个变量(被变量)对于一个或多个其它变量(变量)的依存关系，其目的在于根据变量的数值来估计或意料被变量的总体均值。 判定系数：是建立在回来分析的理论基础上的，探讨的是一个一般变量对另一个髓机变量的定量说明程度。

8、外生变量：是指非随机变量，它的取值是在模型之外确定的，是求解模型时的已知数。 拟合优度：是指样本回来直线与样本观测值之间的拟合程度，通常用判定系数r2表示。 时间序列数据：是指同一统计指标按时间依次记录的数据列，在同一数据列中的各个数据必需是同口径的，要求具有可比性。 横截面数据：是指在同一时间内，不同统计单位的相同统计指标组成的数据苑 平稳时间序列：是指均值和方盖固定不变，自协方差只与所考察的两期间隔长度有关，而与时间的转变无关的时间序列 非平稳时间序列：平稳时间序列的均值和方差是固定不变的，自协方差只与所考察的两期问隔长度有关，而与时间t的转变无关。明显，平稳时间序列不包含“趋势。假如一个

9、时间序列呈上升(或下降)趋势，这个时间序列就是非平稳时间序列 外生参数：一般是指根据经济法规人为确定的参数，如固定资产折旧率、税率、利息率。 内生参数：是指根据样本视察值，运用统计方法估计得到的参数。恰好识别，就是能够从简化式参数中获得唯一的结构式参数。过度识别：就是从简化式参数中获得的结构式参数不止一个。收入弹性：是用来说明收入的相对的变动与由此引起的需求量相对变动之间的关系 替代弹性：两种生产要素之间相对价格每变动1所引起的两种生产要素运用比率变动的百分比，称为这两种生产要素之间的替代弹性 模型的需要向导：所谓需求导向，在模型中表现为总产量或国民收入是由消费需求、投资需求以及净出口所确定。

10、 供应导向：在模型中表现为总产量或国民收入是由社会各物质生产部门的总产出或净产出所形成。 混合导向：是模型中包含供应和需求的双向确定，即供应和需求之间互相作用和影响，因此，混合导向模型又称为双导向模型 协整：假犹如阶单整变量的线性组合是平稳时间序列，则这些变量之间的关系就是协整的。协整意味着变量之间存在长期均衡关系 K阶单整：假如一个非平稳的时间序列经过K次差分后为平稳时间序列，则称这个时间序列是K阶单整的序列相关：线性回来模型中各个随机误差项之间存在关系，之间的协方差不为0，即有Cov(ui,uj)0,ij,称为序列相关或自相关。 相关关系：假如给定了变量X的值，被变量Y的值不是唯一的。Y与

11、X的关系就是相关关系。 相关分析：是指探讨变量之间互相关联的程度，用相关系数来表示。相关系数的检验：根据样本相关系数r对总体相关系数p进行统计检验，被称作相关系数的检验 简洁相关系数检验法：两变量间的简洁相关系数r是测定两变量之间线性相关程度的重要指标，因此可用来检测回来模型的变量之间的共线程度。 函数关系：假如给定变量X的值，被变量(或称因变量)Y的值就唯一地确定了，Y与X的关系就是函数关系，即Y=f(x)。 生产函数是反映生产过程中生产要素投入的组合与产出结果之问的物质技术关系的数学方程式 方差非齐性或异方差：假如回来模型中的随机误差项的方差不是常数，则称随机误差项的方差非齐性或异方差。

12、多重共线性：是指线性回来模型中的若干变量或全部变量的样本观测值之间具有某种线性关系。 无形技术进步：指生产函数在时间上的变动所反映出来的综合投入效果。无形技术进步对生产中经济增长的影响不需要增加任何投入。 边际替代率：在保持产量不变的条件下，若某种生产要素的投入削减l个单位，则另一种生产要素必需增加的单位数量，称为这两种生产要素之问的边际替代率 边际生产力递减规律：具有规模酬劳不变的生产函数在数学上称为一阶齐次函数，wll。+w2K=Pf(L，K)，在其他生产要素投入量不变的条件下，连续增加某一种生产要第-e-1微观经济计量擤型素的投入量，其单位投入增量所带来的产出增量越来越少。 恩格尔定律：

13、指的是食品思格尔曲线的特性，即随着消费者收入的增加，花费在食品上的支出比例将削减。由于许多经济变量都难以特别精确地计量，所以包含有观测误差变量的模型就是误差变量模型。 收敛性蛛网： s50 共有7个说明变量 数据来源：中经网统计数据库CEINet Statistics Database 三、数据描述性分析 (一)被说明变量与各说明变量之间的散点图 Db and Avei_u Db and Avei_r Db and Avee_u Db and Avee_r Db and Cl Db and Cpi Db and R_GDP (二)全部变量的描述性统计指标 包括样本视察个数、均值、标准差、最小最

14、大值、偏度及峰度 四、回来结果分析和检验 1.全部被说明和说明变量回来结果 此时的方程为： Db=0.96Avei_u-1.99Avei_r-0.93Avee_u+0.87Avee_r+0.37Cl+2.38Cpi+0.69R_GDP-1123.520.230.330.330.340.130.510.02781.36 调整后的R2=0.9619, SER=781.36：其中Avee_u、Avee_r和Cl不能在5%的显著水平下拒绝原假设。想到城市和农村居民人均消费支出和消费水平相关，因此接受联合假设检验： 在5%的显著水平下，能拒绝Avee_u和Avee_r Cl均为0的联合假设,但觉察Cl和

15、Avee_u、Avee_r存在严峻的多重共线性，因此引入Cl项对结果无意义。解决方案是去掉Cl项。2.干脆去掉Cl 项后的回来结果： Db=0.67Avei_u-1.70Avei_r-3.33Avee_u+1.40Avee_r+1.50Cpi+0.68R_GDP-2534.50.210.320.250.290.410.02612.27 与上一问相比觉察：调整后的R2=0.9591稍稍下降，SE均下降，离散程度有所变更，Avee_r在5%的显著水平下拒绝原假设，整体数值状况变好，因此Cl的存在对Db的影响不大，可以选择舍弃。 3.由散点图和上一问可知：Avee_u和Db存在非线性关系，建立非线性

16、回来模型，引入Avee_u2 结果如下： 此时方程为： Db=0.21Avei_u-1.77Avei_r-0.00Avee_u2+1.40Avee_r+2.18Cpi+0.65R_GDP-475.090.120.315.4e-060.280.430.02908.64 调整后的R2=0.9626稍有上升，SE基本不变，但是Avee_u2的t值上升。4.引入Avee_u3 再次进行检验结果如下： 此时方程为： Db=0.34Avei_u-1.81Avei_r-4.46e-10Avee_u3+1.38Avee_r+2.11Cpi+0.66R_GDP-777.680.100.301.21e-100.2

17、70.410.02773.30 调整后的R2=0.9637再次上升，SE基本不变，但是Avee_u2在5%的显著水平下拒绝原假设，整体回来程度变好。 5.因为城镇居民收入与支出存在确定交互关系，所以引入i_e1= Avei_u* Avee_u，回来结果如下： 此时方程为： Db=0.00i_e1-2.01Avei_r-7.50e-10Avee_u3+1.40Avee_r+2.74Cpi+0.66R_GDP-1328.428.11e-060.313.43e-100.270.490.02597.69 虽然调整后的R2=0.965，但是SE数值变差，且Avee_u3在5%的显著水平下不能拒绝原假设，

18、因此本次回来模型没有第4题好。 以上5个非线性回来模型的回来结果的标准化格式。附EXCEL “非线性回来结果 综上所述，认为在将数据当作横截面数据时，模型4最好，在引入较少的变量的前提下，各个变量单个检验时，t统计量的值能够在5%的显著水平下拒绝为0的假设，同时修正后的R2值较大，而SER值较小。 五、面板回来分析 1.个体固定效应回来 对面板数据进行个体固定效应回来，得到利用t统计量单个检验，在5%的显著性水平下能够拒绝R_GDP的系数为0的假设。此时调整后的R2=0.922 此时方程为： Db=0.77R_GDP+378.370.05651.49 2.加入Cpi后的个体固定效应回来 在5%

19、的显著性水平下能够拒绝R_GDP的系数为0和Cpi系数为0的单个检验的假设。调整后R2=0.9310.922，有了小幅上升，说明除了R_GDP外，Cpi对居民储蓄余额也有较大影响。此时方程为： Db=0.65Cpi+0.77R_GDP-26.930.000630.05654.84 3.加入Avei_r和Avee_r后的固定效应回来： 我们可以看到除了R_GDP以外的回来变量在5%的显著水平下都不能拒绝原假设，因此进行联合假设检验： 结果显示CPi、Avei_r和Avee_r是统计上联合显著的。 此时调整后的R2=0.942又进一步变大。方程为： Db=0.2Avei_r +0.2Avee_r+

20、0.02Cpi+0.66R_GDP-872.210.480.760.480.091090.28 4.时间固定效应分析 得到利用t统计量单个检验，在5%的显著性水平下能够拒绝R_GDP的系数为0的假设。 此时调整后的R2=0.922。方程为： Db=0.77R_GDP+378.370.02316.97 5.加入Cpi后的时间固定效应回来 在5%的显著性水平下能够拒绝R_GDP的系数为0和Cpi系数为0的单个检验的假设。此时方程为： Db=0.65Cpi+0.77R_GDP-26.930.040.02350.80 6.同时包含个体和时间固定效应回来模型 对于个体固定效应实行个体中心化法，对于时间固

21、定效应引入10-1=9个虚拟变量，进行既包含个体固定效用又包含时间固定效应的回来，单个检验除R_GDP外均不行在5%的水平下拒绝原假设。利用F统计量进行联合检验，在5%的显著性水平下拒绝联合为0的假设。因此时间效应是统计上联合显著的。 该模型说明包含时间和省份的固定效应后可以缓解由于时间不变或者省份不变的不行观测的变量引起的遗漏变量偏差的威胁。 以上6个固定效应回来结果的标准化格式。附EXCEL “面板数据的固定效应回来结果 六、结论 通过以上非线性回来和面板数据回来比较得出，非线性回来中的模型4总体效果最好。回来方程为： Db=0.34Avei_u-1.81Avei_r-4.46e-10Av

22、ee_u3+1.38Avee_r+2.11Cpi+0.66R_GDP-777.680.100.301.21e-100.270.410.02773.30 从方程可以看出，剔除了Cl项后解决了多重共线性的问题，Avee_u与Db存在非线性函数关系。调整后的R2=0.9637。 试验推翻了之前推断关于农村居民家庭人均纯收入Avei_r与居民储蓄余额正相关的关系，推翻了农村居民家庭人均消费性现金支出Avee_r和居民储蓄余额负相关的关系，推翻了居民消费水平Cl和居民储蓄余额负相关的关系。因此我们根据全部方程可以得出的结论是： 1.地区生产总值对居民储蓄余额的影响是持续正向并且相对稳定的。因此大力进展经济对居民储蓄有很大的推动作用。 2.居民消费价格指数也是始终影响居民储蓄余额的重要因素。居民价格指数同期上升，居民会削减消费，进而增加储蓄。因此对于政策制定者来说，在不同的经济形势下通货膨胀或紧缩实行不同的经济政策时Cpi是特别重要的参考指标。 3.农村人均消费和收入对储蓄余额的影响方向与城市居民不同，因此在调整经济政策时要留意城市和农村的区分。