計經(jīng)名詞解釋與簡答題(編輯修改稿)
2025-07-04 22:38 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 下幾個方面的用途：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)濟預(yù)測，其原理是模擬歷史，從已經(jīng)發(fā)生的經(jīng)濟活動中找出變化規(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)濟理論，其原理是如果按照某種經(jīng)濟理論建立的計量經(jīng)濟學模型可以很好地擬合實際觀察數(shù)據(jù)。模型的檢驗包括哪些方面？答：模型的檢驗主要包括經(jīng)濟意義檢驗、統(tǒng)計檢驗、計量經(jīng)濟學檢驗和模型的預(yù)測檢驗四個方面。第二章簡述相關(guān)分析和回歸分析的聯(lián)系和區(qū)別。答：相關(guān)分析與回歸分析既有聯(lián)系又有區(qū)別。首先，兩者都是研究非確定性變量間的的統(tǒng)計依賴關(guān)系，并能測度線性依賴程度的大小。其次，兩者間又有明顯的區(qū)別。相關(guān)分析僅僅是從統(tǒng)計數(shù)據(jù)上測度變量間的相關(guān)程度，而無需考察兩者間是否有因果關(guān)系，因此，變量的地位在相關(guān)分析中式對稱的，而且都是隨機變量；回歸分析則更關(guān)注具有統(tǒng)計相關(guān)關(guān)系的變量間的因果關(guān)系分析，變量的地位是不對稱的，有解釋變量和被解釋變量之分，而且解釋變量也往往被假設(shè)為非隨機變量。再次，相關(guān)分析只關(guān)注變量間的聯(lián)系程度，不關(guān)注具體的依賴關(guān)系；而回歸分析則更加關(guān)注變量間的具體依賴關(guān)系，因此可以進一步通過解釋變量的變化來估計或預(yù)測被解釋變量的變化，達到深入分析變量間依存關(guān)系，掌握其運動規(guī)律的目的。一元線性回歸模型的基本假設(shè)主要有哪些？違背基本假設(shè)的計量經(jīng)濟學模型是否就不可以估計？答：假設(shè)解釋變量X是確定性變量，不是隨機變量； 假設(shè)隨機誤差項m具有零均值、同方差和不序列相關(guān)性： E(mi)=0 i=1,2, …,n Var (mi)=sm2 i=1,2, …,n Cov(mi, mj)=0 i≠j i,j= 1,2, …,n假設(shè)隨機誤差項m與解釋變量X之間不相關(guān)： Cov(Xi, mi)=0 i=1,2, …,n假設(shè)m服從零均值、同方差、零協(xié)方差的正態(tài)分布 mi~N(0, sm2 ) i=1,2, …,n假設(shè)5：隨著樣本容量的無限增加，解釋變量X的樣本方差趨于一有限常數(shù)。即假設(shè)6：回歸模型是正確設(shè)定的 這些假設(shè)都是針對普通最小二乘法的。在違背這些基本假設(shè)的情況下，普通最小二乘法就不再是最佳線性無偏估計量，因此使用普通最小二乘法進行估計已無多大意義。但模型本身還是可以估計的，尤其是可以通過最大似然法等其他原理進行估計。簡述最大似然法和最小二乘法依據(jù)的不同原理。答：對于最小二乘法，當從模型總體隨機抽取n組樣本觀測值后，最合理的參數(shù)估計量應(yīng)該使得模型能最好地擬合樣本數(shù)據(jù)；而對于最大似然法，當從模型總體隨機抽取n組樣本觀測值后，最合理的參數(shù)估計量應(yīng)該使得從模型中抽取該n組樣本觀測值的概率最大。在滿足一系列基本假設(shè)的情況下，模型結(jié)構(gòu)參數(shù)的最大或然估計量與普通最小二乘估計量是相同的。簡述最小二乘估計量的性質(zhì)。答：（1）線性性，即它是否是另一隨機變量的線性函數(shù)；（2）無偏性，即它的均值或期望值是否等于總體的真實值；（3）有效性，即它是否在所有線性無偏估計量中具有最小方差。（4）漸近無偏性，即樣本容量趨于無窮大時，是否它的均值序列趨于總體真值；（5）一致性，即樣本容量趨于無窮大時
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