计量经济学简答部分_中级计量经济学简答

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计量经济学简答部分：（仅总结了课后习题那部分）

1.建立与应用计量经济学模型的主要步骤有哪些？

(1)设计理论模型：①确定模型中所包含的变量 ②确定模型的数学形式 ③拟定理论模型中待估参数的理论期望值。

(2)搜集样本数据，要考虑样本数据的完整性、准确性、可比性和一致性。

(3)估计模型参数

(4)检验模型，包括经济意义的检验、统计检验、计量经济学检验、模型预测检验

2.为什么计量经济学模型的理论方程中必须包含随机干扰项？

计量经济学所研究的变量是具有因果关系的随机变量，变量之间是相关关系，而非确定的函数关系，作为被解释变量除了受解释变量的影响之外，还受到其他各因素的影响，而在一个回归模型中，不可能反映所有的对被解释变量有影响的变量，因而理论模型就要求有一个变量来代表那些所有无法在模型中列出来且对解释变量有影响的随机变量，这个变量就是随机干扰项。

3.一元线性回归模型的基本假设主要有哪些?违背基本假设的计量经济学模型是否就不可以估计？ ① 回归模型是正确设定的。

② 解释变量是确定性变量，在重复抽样中取固定值。

③ 解释变量在所抽取的样本中具有变异性，且随着样本容量的无限增加，解释变量的样本方差趋于一个非零有限常数。

④ 随机误差项的零均值，同方差及不序列相关性。

⑤ 随机误差项与解释变量之间不相关。

⑥ 随机误差项服从零均值，同方差的正态分布。

违背基本假设的计量经济学模型还是可以估计的，只是不能使用普通最小二乘法进行估计。

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4.（课本P60）线性回归模型Yi=+Xi+i中的0均值假设E（i）=0不可以表示为i0，ni1

因为前者表示的随机干扰项的期望，是总体随机误差的平均数；实际上表示的是E（︱Xi）=0，即在X取特定值Xi的条件下，随机干扰项代表的因素对Y的平均影响为0。而后者只是随机干扰项一个样本的平均值，而样本平均值只是总体平均值（期望）的一个估计量，不能简单将二者等同起来。

5.多元线性回归模型的基本假设是什么？试说明在证明最小二乘估计量的无偏性和有效性的过程中，那些基本假设起了作用？

基本假设：随机干扰项零均值假定、同方差假定、无序列相关假定、解释变量的非随机性及与随机解释变量不相关假定、解释变量之间不存在完全线性关系（完全多重共线性）的假定、随机误差项i服从均值为0方差为的正态分布假定。

在证明最小二乘估计量的无偏性中，利用了解释变量与随机误差项不相关的假定；在有效性的证明中，利用了随机干扰项同方差与无序列相关假定。

6.在多元线性回归分析中，t检验与F检验有何不同？在一元线性回归分析中二者是否有等价的作用？

在多元线性回归模型分析中，t检验常被用于检验回归方程各个参数的显著性，是单一检验；而F检验则被用作检验整个回归关系的显著性，是对回归参数的联合检验。在多元线性回归中，若F检验拒绝原假设，意味着解释变量与被解释变量之间线性关系是显著的，但具体是哪个解释变量与被解释变量之间关系显著则需要通过t检验来进一步验证，但若F检验接受原假设，则意味着所有的检验均不显著。在一元线性回归模型中，由于解释变量只有一个，因此F检验的联合假设等同于t检验的单一假设，两检验作用是等价的。2

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