计量经济学总复习提要.doc

总复习提要： 名词解释 1、样本回归模型　2、总体回归模型　3、系数的估计标准误　4、判定系数 5、异方差性　6、多重共线性　7、滞后变量模型　8、自相关　9、结构型模型　10、高斯——马尔可夫定理　11、恰好识别　12、虚拟变量　 二、简答题 1、古典回归模型的基本假定有哪些？ 2、线性回归模型中F检验通不过的原因主要有哪些？ 3、简述异方差性产生的主要原因和后果。 4、虚拟变量有哪些特殊应用？ 5、简述多重共线性产生的主要原因和后果。 6、简化型模型的特点有哪些？ 7、联立方程模型识别的秩条件如何表述？ 8、对回归系数假设检验的基本思想是什么？ 9、DW检验法的前提条件是什么？ 10、简述虚拟变量数量的设置原则。 1、样本回归模型 从总体中随机抽取一个样本，确定一条直线来较好地拟合该样本观察值，称这条直线为样本回归直线，其对应的方程：，为样本回归方程，、分别为总体回归参数、的估计，为被解释变量样本观测值与估计值之差。 2、总体回归模型 ，常数a、b称为总体回归参数（或回归系数）。 它表明：在给定解释变量下，被解释变量y的总体条件均值与的函数关系。 3、系数的估计标准误 系数的估计标准误是反映回归模型系数的估计值与真实值之间偏差的平均程度的指标。系数的估计标准误越小，说明系数的估计值与真实值的相对偏离程度越小。 4、判定系数 回归模型中，回归平方和(ESS)占总平方和(TSS)的比重作为衡量模型对样本拟合优度的指标，该指标称为判定系数（或可决系数），用符号表示，即 ，的值越接近于1，则表明模型对样本数据的拟合优度越高。 5、异方差性 对于多元线性回归模型： 若出现： ，即对于不同的样本点，线性回归模型中随机误差项的离散程度（方差）是不同的，则称模型出现了异方差性。 6、多重共线性 对于多元线性回归模型 若模型的解释变量之间存在较强的线性相关关系，或者说，存在一组不全为零的常数，，…，使得：，其中是一个随机误差项，则称模型存在着多重共线性。 7、滞后变量模型 含有滞后变量的模型称为滞后变量模型，分为分布滞后模型和自回归模型两类。 分布滞后模型： 自回归模型： 8、自相关又称序列相关，是指总体回归模型的随机误差项之间存在相关关系。即。 9、结构型模型：是指根据经济行为理论或经济活动规律，描述经济变量之间现实的经济结构关系的模型。 10、高斯——马尔可夫定理 在古典回归模型的若干假定成立的情况下，最小二乘估计是所有线性无偏估计量中的有效估计量。这就是著名的高斯——马尔可夫定理。它表明：最小二乘估计与用其他方法得到任何线性无偏估计量相比，具有方差最小的特性。 11、恰好识别 如果结构模型中某个方程的参数能够由简化型模型估计值唯一解出，则称该方程恰好识别。 12、虚拟变量 是人工构造的取值为0或1的作为属性变量的变量，一般用D表示。 1、古典回归模型的基本假定有哪些？ 答：⑴解释变量x为非随机变量，是可控的变量。 ⑵零均值假定：。 ⑶同方差假定：（常数）。 ⑷非自相关假定： （）。 ⑸解释变量与随机误差项不相关假定：。 ⑹无多重共线性假定。 ⑺随机误差项服从正态分布，即。 2、线性回归模型中F检验通不过的原因主要有哪些？ 答：⑴所选取的解释变量不是影响被解释变量变动的主要因素,或者说影响被解释变量y变动的因素除模型中的因素外，还有其它不可忽略的因素； ⑵解释变量与被解释变量之间无相关关系； ⑶解释变量与被解释变量之间不存在线性相关关系； ⑷样本容量n比较小； ⑸回归模型存在序列相关(时间序列中,不同时期)。 3、简述异方差性产生的主要原因和后果。 答：原因：⑴模型中遗漏了随时间变化影响逐渐增大的因素 ⑵模型函数形式的设定误差随机因素的影响t检验的可靠性降低。 ⑷增大模型的预测误差调整季节波动 ⑵检验模型结构的稳定性 ⑶分段回归混合回归⑵经济变量变化趋势的“同向性”。 ⑶滞后变量作为解释变量。 后果：⑴增大OLS估计的方差⑵无法正确反映每个解释变量对被解释变量的单独影响