計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)簡答題-展示頁
2025-04-03 07:58本頁面
【正文】 （1分）0b 1b的方差最小。（20 1t ty b b x= + + 0 1t tx a a y= + +答：①線性，是指參數(shù)估計(jì)量 和而言，相關(guān)分析中：與分）②對兩個變量分）兩者的區(qū)別：①回歸分析強(qiáng)調(diào)因果關(guān)系，相關(guān)分析不關(guān)心因果關(guān)系，所研究的兩個變量是對等的。分）②相關(guān)分析與回歸分析的有關(guān)指標(biāo)之間存在計(jì)算上的內(nèi)在聯(lián)系。答：兩者的聯(lián)系：①相關(guān)分析是回歸分析的前提和基礎(chǔ)；回歸分析是相關(guān)分析的深入和繼續(xù)。建立模型的依據(jù)不同聯(lián)系：樣本回歸模型是總體回歸模型的一個估計(jì)式，之所以建立樣本回歸模型，目的是用來估計(jì)總體回歸模型的。8．總體回歸模型與樣本回歸模型的區(qū)別與聯(lián)系。utxt分）7．古典線性回歸模型的基本假定是什么？分）④隨機(jī)因素。分）②模型關(guān)系認(rèn)定不準(zhǔn)確造成的誤差；（1（1（2分）③混合數(shù)據(jù)；（1分）5．計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)應(yīng)用的數(shù)據(jù)是怎樣進(jìn)行分類的？答：四種分類：①時(shí)間序列數(shù)據(jù)；（1分）④模型預(yù)測檢驗(yàn)。分）②統(tǒng)計(jì)準(zhǔn)則檢驗(yàn)；（1（1分）④模型的檢驗(yàn)；（1分）②樣本數(shù)據(jù)的收集；（1分簡述建立與應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的主要步驟。分④檢驗(yàn)和發(fā)展經(jīng)濟(jì)理論。分）③政策評價(jià)。分）②經(jīng)濟(jì)預(yù)測。計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型有哪些應(yīng)用？①結(jié)構(gòu)分析。（1（1（1（1 yxr r=1．簡述計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與經(jīng)濟(jì)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)學(xué)科間的關(guān)系。答：計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是經(jīng)濟(jì)理論、統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)學(xué)的綜合。分）經(jīng)濟(jì)學(xué)著重經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的定性研究，計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)著重于定量方面的研究。分）統(tǒng)計(jì)學(xué)是關(guān)于如何收集、整理和分析數(shù)據(jù)的科學(xué)，而計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)則利用經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)所提供的數(shù)據(jù)來估計(jì)經(jīng)濟(jì)變量之間的數(shù)量關(guān)系并加以驗(yàn)證。分）數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)作為一門數(shù)學(xué)學(xué)科，可以應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域，也可以應(yīng)用于其他領(lǐng)域；計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)則僅限于經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域。分）計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型建立的過程，是綜合應(yīng)用理論、統(tǒng)計(jì)和數(shù)學(xué)方法的過程，計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是經(jīng)濟(jì)理論、統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)學(xué)三者的統(tǒng)一。（1（1（1（2答：①根據(jù)經(jīng)濟(jì)理論建立計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型；（1分）③估計(jì)參數(shù)；（1分）⑤計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的應(yīng)用。分）對計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的檢驗(yàn)應(yīng)從幾個方面入手？答：①經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)；（2分）③計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)準(zhǔn)則檢驗(yàn)；（1（1分）②橫截面數(shù)據(jù)；（1分）④虛擬變量數(shù)據(jù)。分），為什么會存在隨機(jī)誤差項(xiàng)？答：隨機(jī)誤差項(xiàng)是計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型中不可缺少的一部分。分）產(chǎn)生隨機(jī)誤差項(xiàng)的原因有以下幾個方面：①模型中被忽略掉的影響因素造成的誤差；（1分）③變量的測量誤差；（1（1自相關(guān)性假定 與隨機(jī)誤差項(xiàng)不相關(guān)假定區(qū)別：描述的對象不同9．試述回歸分析與相關(guān)分析的聯(lián)系和區(qū)別。（1（1（1xyxy ；在回歸分析中， 和 卻是兩個完全不同的回歸方程。分別為觀測值 和隨機(jī)誤差項(xiàng) 的線性函0b 1b ty tub b等于總體參數(shù) 和分）③有效性（最小方差性或最優(yōu)性），指在所有的0b 1b線性無偏估計(jì)量中，最小二乘估計(jì)量 和（2分）③回歸分析對資料的要求是被解釋變量是隨機(jī)變量，解釋變量是非隨機(jī)變量；相關(guān)分析對資料的要求是兩個變量都隨機(jī)變量。分）10．在滿足古典假定條件下，一元線性回歸模型的普通最小二乘估計(jì)量有哪些統(tǒng)計(jì)性質(zhì)？? ?數(shù)或線性組合。分）②無偏性，指參數(shù)估計(jì)量 01BLUE答：BLUEbestunbiased的縮寫。分）在古典假定條件下，最小二乘估計(jì)量具備線性、無偏性和有效性，是最佳線性無偏估計(jì)量，即（3分）12．對于多元線性回歸模型，為什么在進(jìn)行了總體顯著性檢驗(yàn)之后，還要對每個回歸系數(shù)進(jìn)行是否為的檢驗(yàn)？答：多元線性回歸模型的總體顯著性檢驗(yàn)是檢驗(yàn)?zāi)Ｐ椭腥拷忉屪兞繉Ρ唤忉屪兞康墓餐绊懯欠耧@著。分）通過了此檢驗(yàn)，就可以說模型中的全部解釋變量對被解釋變量的共同影響是顯著的，但卻不能就此判定模型中的每一個解釋變量對被解釋變量
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