《金融計量學(xué)》復(fù)習(xí)重點及答案.

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1、 《金融計量學(xué)》復(fù)習(xí)重點 考試題型： 一、名詞解釋題 ( 每小題 4 分，共 20 分) 計量經(jīng)濟(jì)學(xué)： 一門由經(jīng)濟(jì)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)和數(shù)學(xué)結(jié)合而成的交叉學(xué)科 . 經(jīng)濟(jì)學(xué)提供理論基礎(chǔ) , 統(tǒng)計學(xué)提供資料依據(jù) , 數(shù)學(xué)提供研究方法 總體回歸函數(shù) ： 是指在給定 X 下 Y 分布的總體均值與 X 所形成的函數(shù)關(guān)系（或者說將總 i i 體被解釋變量的條件期望表示為解釋變量的某種函數(shù)） 樣本回歸函數(shù) 、 ? ? ? 12 X i ) SRF: Y

2、i 1 2 X i (相對于 E(Y | X i ) 其中 ?是 的估計量； Yi E(Y | X i ) ?1是 1的估計量； ?2是 2的估計量。 OLS估計量 ：普通最小二乘法估計量 OLS估計量可以由觀測值計算 OLS估計量是點估計量 一旦從樣本數(shù)據(jù)取得 OLS估計值，就可以畫出樣本回歸線 BLUE估計量 、BLUE：最優(yōu)線性無偏估計量 , 在給定經(jīng)典線性回歸的假定下， 最小二乘估計 量是具有最小方差的線性無偏估計量 2 2

3、 ESS ?2 擬合優(yōu)度 、擬合優(yōu)度 R( 被解釋部分在總平方和 (SST) 中所占的比例 ) R yi TSS yi2 虛擬變量陷阱 、 自變量中包含了過多的虛擬變量造成的錯誤； 當(dāng)模型中既有整體截距 又對每一組都設(shè)有一個虛擬變量時，該陷阱就產(chǎn)生了。 或者說，由于引入虛擬變量帶來的 完全共線性現(xiàn)象就是虛擬變量陷阱 （ ( 如果有 m 種互斥的屬性類型，在模型中引入 （ m-1 ）個虛擬變量，否則會導(dǎo)致多重共線性。稱作虛擬變量陷阱。 ) ） 方差分析模型 、方差分析模型是檢驗多組樣本均值間

4、的差異是否具有統(tǒng)計意義的而建立的一種模型。 協(xié)方差分析模型 、一般進(jìn)行方差分析時，要求除研究的因素外應(yīng)該保證其他條件的一致。 作動物實驗往往采用同一胎動物分組給予不同的處理， 研究不同處理對研究對象的影響就是這個道理。 多重共線性  多重共線性是指解釋變量之間存在完全的線性關(guān)系或近似的線性關(guān)系分為完全多重共線性和不完全多重共線性  . 自相關(guān)：在古典線性回歸模型中，我們假定隨機(jī)擾動項序列的各項之間，如

5、果這一假定不滿足，則稱之為自相關(guān)。即用符號表示為： cov(  i ,  j )  E(  i  j )  0存在 i  j 自相關(guān)常見于時間序列數(shù)據(jù)。 異方差、 異方差性是為了保證回歸參數(shù)估計量具有良好的統(tǒng)計性質(zhì) 型的一個重要假定是： 總體回歸函數(shù)中的隨機(jī)誤差項滿足同方差性， 果這一假定不滿足，則稱線性回歸模型存在異方差性。  BLUE，線性回歸模 即服從相同的方差。 如 隨機(jī)誤差項： 模型中沒有包含的所有因素的代表 例

6、： Y X u Y — 消費支出 X —收入 、 — —參數(shù) u —隨機(jī)誤差項 顯著性檢驗 顯著性檢驗時利用樣本結(jié)果，來證實一個零假設(shè)的真?zhèn)蔚囊环N檢驗程序。 顯著性檢驗的基本思想在于一個檢驗統(tǒng)計量 （作為估計量） 以及在虛擬假設(shè)下， 這個統(tǒng)計量 的抽樣分布。根據(jù)已有數(shù)據(jù)算出的統(tǒng)計量值決定是否接受零假設(shè)。 二、單項選擇題 ( 從下列每小題的四個備選答案中選出一個正確答案，并將正確答案的序號 填在題干后面的括號內(nèi)。每小題 2 分，共 20 分) 三、簡答題 ( 每題 10 分，共 40 分 ) 1、為什么說計量經(jīng)濟(jì)學(xué)

7、是一門經(jīng)濟(jì)學(xué)科？它在經(jīng)濟(jì)學(xué)科體系中的地位和經(jīng)濟(jì)研究中的作用 是什么？ 從計量經(jīng)濟(jì)學(xué)的定義來看， 他是定量化的經(jīng)濟(jì)學(xué)； 其次， 從計量經(jīng)濟(jì)學(xué)在西方國家經(jīng)濟(jì) 學(xué)科中居于最重要的地位看， 也是如此， 尤其是從諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎設(shè)立之日起， 已有多人因 直接或間接對計量經(jīng)濟(jì)學(xué)的創(chuàng)立和發(fā)展做出貢獻(xiàn)而獲得諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎； 計量經(jīng)濟(jì)學(xué)與數(shù)理 統(tǒng)計學(xué)有著嚴(yán)格的區(qū)別， 它限于經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域； 從建立與應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的全過程看， 不論是理 論模型的設(shè)定還是樣本數(shù)據(jù)的收集， 都必須以對經(jīng)濟(jì)理論、 對所研究的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象有著透徹的 認(rèn)識為基礎(chǔ)。綜上所述，計量經(jīng)濟(jì)學(xué)是一門經(jīng)濟(jì)學(xué)科。

8、 2、為什么說計量經(jīng)濟(jì)學(xué)是經(jīng)濟(jì)理論、數(shù)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)的結(jié)合？ 一門由經(jīng)濟(jì)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)和數(shù)學(xué)結(jié)合而成的交叉學(xué)科 ? 經(jīng)濟(jì)學(xué)提供理論基礎(chǔ) ? 統(tǒng)計學(xué)提供資料依據(jù) ? 數(shù)學(xué)提供研究方法 計量經(jīng)濟(jì)學(xué)通過經(jīng)濟(jì)理論數(shù)量化經(jīng)濟(jì)模型成為經(jīng)濟(jì)計量模型；事實反映為為統(tǒng)計數(shù)據(jù)， 加工數(shù)據(jù)；數(shù)理統(tǒng)計補充改造形成經(jīng)濟(jì)計量方法。根據(jù)數(shù)據(jù)運用經(jīng)濟(jì)計量方法對模型估計、 檢驗，得到結(jié)構(gòu)、分析經(jīng)濟(jì)預(yù)測、政策評價、 3、建立與應(yīng)用計量經(jīng)濟(jì)模型的主要步驟有哪些？ 經(jīng)濟(jì)理論或假說的陳述； 建立數(shù)學(xué)（數(shù)理經(jīng)濟(jì)

9、）模型； 建立統(tǒng)計或計量經(jīng)濟(jì)模型； 收集處理數(shù)據(jù)； 計量經(jīng)濟(jì)模型的參數(shù)估計； 檢驗來自模型的假說——經(jīng)濟(jì)意義檢驗； 檢驗?zāi)Ｐ偷恼_性——模型的假設(shè)檢驗； 模型的運用——預(yù)測、結(jié)構(gòu)分析、政策模擬等 4、計量經(jīng)濟(jì)學(xué)有哪些主要應(yīng)用領(lǐng)域？ 提出研究的經(jīng)濟(jì)問題和度量方式，對研究的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象進(jìn)行實際統(tǒng)計觀測 分析影響因素——根據(jù)經(jīng)濟(jì)理論、實際經(jīng)驗，選擇若干影響因素作為解釋變量 分析各種因素與所研究經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的相互關(guān)系， 根據(jù)先驗經(jīng)濟(jì)理論和實際經(jīng)驗， 決定相互間聯(lián) 系的數(shù)學(xué)關(guān)系式 確定所研究的經(jīng)濟(jì)

10、問題與各種影響因素的數(shù)量關(guān)系， 需要科學(xué)的數(shù)量分析方法 , 主要是參數(shù) 估計方法 分析和檢驗所得數(shù)量結(jié)論的可靠性，需要運用統(tǒng)計方法 , 對模型的檢驗 運用數(shù)量研究結(jié)果作經(jīng)濟(jì)分析和預(yù)測，對數(shù)量分析的實際應(yīng)用 , 對模型的應(yīng)用 ⑴。結(jié)構(gòu)分析，其原理是彈性分析、乘數(shù)分析與比較分析； ⑵。經(jīng)濟(jì)預(yù)測，其原理是模擬 歷史，從已經(jīng)發(fā)生的經(jīng)濟(jì)活動中找出變化規(guī)律； ⑶。政策評價，是對不同政策執(zhí)行情況的 “模擬仿真” ； ⑷。檢驗與發(fā)展經(jīng)濟(jì)理論，其原理是如果按照某種經(jīng)濟(jì)理論建立的計量經(jīng) 濟(jì)學(xué)模型可以很好地擬 合實際觀察數(shù)據(jù)。 5、

11、時間序列數(shù)據(jù)和橫截面數(shù)據(jù)有何異同？ 時間序列數(shù)據(jù) : 經(jīng)濟(jì)變量在連續(xù)或不連續(xù)的不同時間內(nèi)的統(tǒng)計數(shù)據(jù)。 截面數(shù)據(jù) : 同一時點上一個或多個變量收集的數(shù)據(jù)。 時間序列數(shù)據(jù)和橫截面數(shù)據(jù)， 對某個統(tǒng)計指數(shù)在不同時期進(jìn)行觀測， 將得到的數(shù)據(jù)按時間先后次序進(jìn)行排列，這樣得到的統(tǒng)計數(shù)據(jù)稱為時間序列數(shù)據(jù)。 與此不同，若某個指標(biāo)在不同的個體上進(jìn)行觀測，則得到該指標(biāo)的一組橫截面數(shù)據(jù)。 6、從經(jīng)濟(jì)學(xué)的角度說明，為什么計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的理論方程中必須包含隨機(jī)誤差項？ 從經(jīng)濟(jì)學(xué)角度看， 客觀經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象是十分復(fù)雜的， 是很難用用有限個變量、 某

12、一種確定的形式來描述的，這就是設(shè)置隨機(jī)誤差項的原因。 7、運用普通最小二乘法估計多元線性回歸模型的經(jīng)典假定有哪些 ? 因而解釋變量 X j 與隨機(jī)項 ui 不相關(guān) 1. 含義 : cov( X i , u) 0 2. 所有自變量彼此線性無 關(guān)。 3. un 1是隨機(jī)向量 ui 為隨機(jī)變量 4. 零期望 5. 同方差，不相關(guān) .解釋變量取值不同，但是被解釋變量的方差相同。 6. un 1 ~ N ( 0, 2 I ) 8、異方差存在的原因、后果及克服方法。 原因：異方

13、差性是為了保證回歸參數(shù)估計量具有良好的統(tǒng)計性質(zhì) BLUE，線性回歸模型 的一個重要假定是： 總體回歸函數(shù)中的隨機(jī)誤差項滿足同方差性， 即服從相同的方差。 如果 這一假定不滿足，則稱線性回歸模型存在異方差性。 后果：若線性回歸模型存在異方差性， 則用 OLS估計模型， 得到的參數(shù)估計量不是有效 估計量，甚至也不是漸近有效的估計量；此時也無法對模型參數(shù)的進(jìn)行有關(guān)顯著性檢驗。 克服方法：  異方差的補救思路 2 1.知道 i ，利用加權(quán)最小二乘法 或者模型變換求 BLUE； 2 2 2.不知道 i ，先求出 i ，再轉(zhuǎn)到 1

14、。 （（ 或者是：克服方法：分兩種情況 1） 誤差方差為已知時，采用加權(quán)最小二乘法。 2） 誤差方差為未知時，關(guān)鍵就是找出異方差的具體形式， 然后進(jìn)行變換來消除異方差。 ）） 9、多重共線性存在的原因、后果及克服方法 。 原因： 解釋變量在時間上存在著共同變化的趨勢導(dǎo)致了多重共線的產(chǎn)生。 后果： （ 1）由于估計量的方差增大，使得估計量的精度大大降低，因而不能正確判斷各解釋變量對被解釋變量影響的大小。 （ 2）由于估計量的方差增大，相應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)差增大，在對參數(shù)進(jìn)行顯著檢驗時，增大了接受零假設(shè)的可能性，致使錯誤地舍去

15、了對因變量有顯著影響的變量。若作區(qū)間預(yù)測也將降低預(yù)測的精度。 （ 3）解釋變量多重共線時，雖然可以得到 OLS 估計量，但是估計量及標(biāo)準(zhǔn)差非常 敏感，若觀測值稍微有所變化，估計量就會產(chǎn)生較大的改變。 克服的方法： （ 1）除去不重要的解釋變量 （ 2）利用已知信息 （ 3）變換模型的形式 （ 4）增加樣本容量 （ 5）逐步回歸法 10、自相關(guān)存在的原因、后果及克服方法。 原因：一、慣性 二、模型的數(shù)學(xué)形式不妥 三、回歸模型中略去了帶有自相關(guān)的重要解釋變量 果

16、  ： 模型存在自相關(guān)的后果 1. 回歸系數(shù)的最小二乘估計量  ?j 仍具有無偏性。 2. Var( ?j ) 不再具有最小方差性。 3. 有可能低估誤差項u t 的方差（估計小了） 。 4. 由于 u t 存在自相關(guān)時， Var( ? u 2 都變大， 1 ) 和 s 都不具有最小方差性。用依據(jù)普通最小二乘法 得到的回歸方程去預(yù)測，預(yù)測無有效性。 克服方法： 1. 如果自相關(guān)是由于錯誤地設(shè)定模型的數(shù)學(xué)形式所致，那么就應(yīng)當(dāng)修改模型的數(shù)學(xué)形式。方法是用殘差 et 對解釋變量的較高次冪進(jìn)行回歸。 2. 如果自相關(guān)是由于模型中省略了重要解釋變量造成的，那么解決辦法就是找出略去的解釋變量，把它做為重要解釋變量列入模型。 四、計算題 ( 每題 10 分，共 20 分 ) 1、完成 Eviews 軟件給出的表格。 2、異方差的消除。 應(yīng)該都是最后一節(jié)老師講的內(nèi)容