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<>东校老师画的重点
08营销计量经济学重点（首发一二章，后面的打好再发）
&计量经济学第一章1&计量经济学：是应用经济学的一个分支学科，它以一定的经济理论和实际统计资料为依据，运用数学，统计学方法和计算机技术，通过建立计量经济模型，定量分析经济变量之间的随&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&机因果关系。2&计量经济学研究的经济关系具有两个特征：随机关系和因果关系3&计量经济学与经济学的两层关系：计量经济规模描述的是经济变量之间的数量关系，这就决定了计量经济研究必须以经济理论和经济运行机制作为建立模型的理论依据；&&由于计量经济研究过程的将经济理论与客观事实紧密联系起来进行分析，计量经济研究的结论反过来可以验证有关经济理论的正确与否，因此计量经济学的研究成果又可以进一步充实完善和发展经济理论。4&数理经济学：是一门以数学形式描述经济变量之间逻辑关系，运用数学符号和公式分析研究经济现象的学科。5&计量经济学在数理经济学上做的两点改进：一是在模型中加入了随机误差项；二是利用统计资料和数理统计方法估计出模型的具体形式6&数理统计方法成为计量经济研究过程中的主要建模工具，计算机是计量经济研究中必不可少的工具7&计量经济学中一般将方程中的变量分成两类，方程等号左端的变量成为被解释变量，右端的变量被称为解释变量8&确定统计指标并搜集整理数据技巧：有时对于同一个变量，可以选择不同的统计指标9&建立计量经济模型的统计数据主要有三种类型：一是时间序列数据，即按时间先后顺序排列的数据；二是横截面数据，即某一时点上不同单位的数据；三是面板数据，即时间序列数据与横截面数据的混合数据10&模型的检验&&经济检验：主要是检验参数估计值的符号以及数值的大小在经济意义上是否合理。&&统计检验是通用的检验&&&&计量经济检验是数理统计基础上发展起来的检验方法，是专用的检验11&计量经济模型的用途：结构分析，经济预测，政策评价，实证分析12&本书主要研究狭义计量经济学，主要研究经济变量之间的随机因果关系，主要研究随机方程。&&&静态模型：只考虑本期变量之间相互关系的模型；&&动态模型：可以反映经济变量各期值之间的影响，更确切地描述了经济变量之间的相互关系。13&计量经济学发展概述&&1926年挪威经济学家费里希提出&计量经济学&，1930年成立&国际计量经济学会&。&&社会需求极大地促进了计量经济学的迅速发展。&&60年代出现了滞后变量模型。&&诺贝尔经济学获奖者2/3以上为计量经济学家，&第二次世界大战后的经济学为计量经济学时代&。&&第二章1&总体回归方程&P18&&&&&&&&&&&&&样本回归方程P192&随机误差项（字母打不出来）：&&是一个不可观测，可正可负的随机变量&&残差&&&作为随机误差的估计3&产生随机误差的原因：一是模型中被忽略因素的影响；二是模型函数形式的设定误差；三是数据的测量与归并误差；四是随机因素的影响（经济活动本身固有的随机性；公共事件的随机性；信息技术的发展；自然灾害；文明冲突；人类本性固有的随机性）4&&Yi的取值由两部分组成，一是总体的平均值，其变化由模型中的解释变量来决定，称之为系统内影响；二是随机误差，其主要反映那些对y有影响，但又未能包括到回归模型中的所有因素的综合影响，成为系统外影响5&古典回归模型的基本假定：解释变量x为非随机变量；零均值假定；同方差假定；非自相关假定；解释变量与随机误差项不相关假定；不存在完全的多重共线性假定6&&Eviews软件应用：建立工作文件&&CREATE&&&输入统计资料&DATA&&&估计回归模型&Least&Squares7&最小二乘估计的性质：无偏性P29&；有效性；一致性8&
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全国2012年10月自学考试计量经济学试题&nbsp
试题类型：WORD文档
试题时间：2012年10月
所属省份：
试卷资费：免费下载
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试卷内容预览
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全国2012年10月自学考试计量经济学试题
课程代码：00142
请考生按规定用笔将所有试题的答案涂、写在答题纸上。
选择题部分
注意事项：
1. 答题前，考生务必将自己的考试课程名称、姓名、准考证号用黑色字迹的签字笔或钢笔填写在答题纸规定的位置上。
2. 每小题选出答案后，用2B铅笔把答题纸上对应题目的答案标号涂黑。如需改动，用橡皮擦干净后，再选涂其他答案标号。不能答在试题卷上。
一、单项选择题（本大题共20小题，每小题1分，共20分）
在每小题列出的四个备选项中只有一个是符合题目要求的，请将其选出并将“答题纸”的相应代码涂黑。错涂、多涂或未涂均无分。
1．计量经济学模型是
A．揭示经济活动中各个因素之间的定量关系，用随机性的数学方程加以描述
B.揭示经济活动中各个因素之间的定性关系，用随机性的数学方程加以描述
C.揭示经济活动中各个因素之间的定量关系，用非随机性的数学方程加以描述
D.揭示经济活动中各个因素之间的因果关系，用随机性的数学方程加以描述
2．选择模型的数学形式的主要依据是
A．数理统计理论 B.经济统计理论
C.经济行为理论 D.数学理论
3．相关分析的目的为
A．研究被解释变量对解释变量的依赖关系
B.研究解释变量和被解释变量的相关关系
C.研究随机变量间的相关形式及相关程度
D.研究随机变量和非随机变量间的相关形式及相关程度
4．经典假定中误差项u具有零均值是指
A．随机误差项u的期望值为O
B.残差项e的期望值为O
C.随机误差项u的取值为O
D.随机误差项u的观测值的均值为0
5．最佳线性无偏估计量是
A．具有线性、无偏和最小方差性质的估计量
B.具有线性、有偏和最小方差性质的估计量
C.具有线性、有偏和最小误差性质的估计量
D.具有线性、无偏和最小误差性质的估计量
6．拟合优度检验是检验
A．模型对总体回归线的拟合程度
B.模型对样本观测值的拟合程度
C.模型对回归参数的拟合程度
D.模型对解释变量的观测值的拟合程度
7．在X与Y的回归分析中
A．X是随机变量，Y是非随机变量
B.Y是随机变量，X是非随机变量
C.X和Y都是随机变量
D.X和Y均为非随机变量
8．相关系数r的取值范围为
A．1≤r≤4 B.O≤r≤4
C.0≤r≤2 D.-1≤r≤1
9．解释变量X的回归系数为β2，下列哪种情况表明变量X是显著的？
A.t统计量大于临界值
B.t统计量的绝对值大于临界值
C.t统计量小于临界值
D.t统计量的绝对值小于临界值
10．多元回归模型中F检验的备择假设为
A．偏回归系数全为O
B.偏回归系数不全为O
C.常数项不为O
D.偏回归系数都不为0
11．最可能出现序列相关的样本数据类型是
A．时间序列数据 B.虚拟变量数据
C.截面数据 D.混合数据
12．样本分段比较法适用于检验
A．序列相关 B.异方差
C.多重共线性 D.设定误差
13．随机解释变量情形下，常用的估计方法是
A．一阶差分法 B.广义差分法
C.工具变量法 D.加权最小二乘法
14．下列哪种方法不是检验异方差的方法？
A．残差图分析法 B.方差比检验法
C.方差扩大因子法 D.怀特检验法
15．设Yi=β0+β1Xi+ui，Yi=居民消费支出，Xi=居民收入，D=1代表城镇居民，D=O代表农村居民，则斜率变动模型为
A．Yi=β0+β1Xi+β2D+ui
B. Yi=(β0+β2)+β1Xi+ui
C. Yi=(β0+β1)+β1Xi +ui
D. Yi=β0+β1Xi+β2DiX+ui
16．对于部分调整模型，采用什么方法估计参数比较合适？
A．普通最小二乘法 B.加权最小二乘法
C.工具变量法 D.广义差分法
17．使用二阶段最小二乘法估计参数，结构式参数估计量的性质为
A．无偏、一致 B.有偏、一致
C.无偏、非一致 D.有偏、非一致
18．生产函数中的要素产出弹性是指当其它投入要素不变时，该要素增加1%时所引起的产出量的变化率，在C-D生产函数中如果α+β=1，则表示
A．资本产出弹性=劳动产出弹性
B.产出的弹性为1
C.资本和劳动增加一个单位，产出也增加一个单位
D.生产的规模报酬不变
19．C-D生产函数模型的资本产出弹性为
B.随解释变量的变化而变化
C.随被解释变量的变化而变化
20．在Solow生产函数的含义为
A．技术进步对产出增长的贡献
B.平均技术进步水平
C.相对技术进步水平
D.技术进步率
二、多项选择题（本大题共5小题，每小题2分，共10分）
在每小题列出的五个备选项中至少有两个是符合题目要求的，请将其选出并将“答题纸”的相应代码涂黑。错涂、多涂、少涂或未涂均无分。
21．对于经典线性回归模型，随机误差项应满足的条件有
A．零均值 B.同方差
C.无多重共线性 D.无序列相关
22．计量经济模型中序列相关的主要检验方法有
A．残差图法 B.方差比检验法
C.ADF检验法 D.DW检验法
E.戈里瑟检验法
23．对于有限分布滞后模型，对它应用阿尔蒙多项式法主要解决了哪些问题？
A．多重共线性问题 B.异方差问题
C.产生自相关问题 D.损失自由度问题
E.最大滞后期k的确定问题
24．若查表得到DW上、下限dL和dU，则DW检验的不确定区间为
A.dU≤DW≤4-dU B.4-dU≤DW≤4-dL
C.dL≤DW≤dU D.4-dL≤DW≤4
E.0≤DW≤dL
25．应用经济计量模型进行结构分析的主要方法有
A．均值分析 B.弹性分析
C.比较静力学分析 D.方差分析
E.乘数分析
非选择题部分
注意事项：
用黑色字迹的签字笔或钢笔将答案写在答题纸上，不能答在试题卷上。
三、名词解释题（本大题共5小题，每小题3分，共15分）
26．截面数据
27．随机误差项
28．多重共线性
29．恰好识别
30．前定变量
四、简答题（本大题共5小题，每小题5分，共25分）
31．简述经济计量模型检验的工作内容。
32．简述在经典线性回归模型的假定满足的条件下最小二乘估计量的性质。
33．简述DW检验的假设条件。
34．什么是随机解释变量问题？随机解释变量问题分为哪几种情况？
35．简述自适应预期模型的参数估计方法。
五、简单应用题（本大题共3小题，每小题7分，共21分）
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在经典计量经济学模型中，通常选择哪些类型的数据作为样本数据？对被解释变量样本数据有哪些假定？
悬赏：0&答案豆
提问人：匿名网友
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在经典计量经济学模型中，通常选择哪些类型的数据作为样本数据？对被解释变量样本数据有哪些假定？
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1在第三章的习题11中，给出了中国2000年按行业分的全部制造业国有企业及规模以上制造业非国有企业的工业总产值Y，资产合计K及职工人数L，要求估计C-D生产函数Y=AKαLβeμ。如果将C-D生产函数设定为Y=AKαLβ+μ，则模型是非线性的，而且无法线性化。试给出这一设定的非线性普通最小二乘估计结果，并与第三章的估计结果进行比较。2令Y表示一个学生在一所大学是否在第4年后能免试推荐攻读硕士学位的虚拟变量。设X1与X2分别是其入学时的考试成绩以及大学前二年各门必修课的平均成绩，X3是其在第三学年每周学习的小时数。假设利用420个学生的数据得到如下的Logit模型：&&&&假设X1与X2固定在85分的水平上，计算每周花40小时与花20小时学习的学生在推荐攻读硕士学位概率上的估计差异。3对重复观测数据(分组数据)，试证明以“成败比例”为特征的Logit模型&&&&中误差项的方差为&&&&这里己知4在申请出国读学位的16名学生中有如下GRE数量与词汇分数。其中9位学生获得入学准入。请根据表8-16中资料估计Logit模型与Probit模型。&&表8-16学生编号数量成绩Q词汇成绩V是否准入Y(1=准，0=不准)学生编号数量成绩Q词汇成绩V是否准入Y(1=准，O=不准)17605501952066012600350010800250037203200116704800471063011267052015530430113780710166505700145204500780050011568059018650680l165003800
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计量经济学应用研究的可信性革命
可信性是计量经济学应用研究的重要问题，其核心在于实现经济理论、统计学、数学在实证研究中的科学结合。文章首先厘清计量经济学探索客观经济世界过程的本质特征，进而从模型的随机性设定、经济变量之间的因果关系识别以及模型的统计适切性评价等三个方面论述计量经济学应用研究的可信性来源。
一、计量经济学对客观经济现实的探索过程
现代经济学研究建立的基本假设前提是：现实经济世界中存在着某种具有规律性的机制，这种机制是由经济主体的生产、交易、消费等行为构成的，并进一步认为经济机制的某些规律性是可以测度的，这种可测的机制部分称为数据生成过程(简称DGP)。经济学家对于客观经济世界真实DGP的认识和探索经历了一场从决定论法则到“无序中的有序”的概率论法则的变革，而在这场变革中，计量经济学起着关键作用。计量经济学家将随机性视为客观经济现象的特殊矛盾性，并致力于寻找合适的方法论基础以保证计量经济学应用的可靠性。
计量经济学对客观经济世界的探索，蕴含着从
“现实经济世界到概率空间的映射—概率空间到概率模型的映射—概率模型到计量经济模型的映射”这一过程。把随机因素规律化，这是计量模型区别于其他经济模型的本质特征：一方面可以体现人类行为与经济活动内在的随机性，另一方面也是我们控制未知因素影响的重要途径。因而计量模型的设定包含随机扰动项及其概率分布的设定，它使得模型能最大限度地逼近客观经济现实。
经济规律的不变性是有条件的，只有在一定时空条件下，经济运行规律即真实DGP才是唯一的。从未知的真实DGP到计量经济模型，是一个探索过程，当然也就允许研究者多方尝试，从而最后的模型设定呈现多样性。但是，这种探索性和多样性并不意味着模型设定的随意性。我们认为，经验研究的可信性必须依赖以下三个重要来源：其一，扰动项的概率结构不仅体现于模型设定，而且主宰了参数估计、假设检验等经济计量分析的主要环节，其丰富的经济和统计含义应该得到重视。其二，每项实证研究都有特定的研究目的，需要通过模型设定实现对关注效应的有效识别和可靠推断；因果关系推断作为计量经济分析的重要目标，其有效识别是经验研究的核心问题。其三，模型设定是统计推断的基础，错误的设定可以导致错误的推断；模型统计适切性是评价模型对真实DGP概率结构近似程度的重要标准。
二、扰动项的含义与随机性设定
对计量经济模型的不可观测成分尤其是随机扰动概率结构的研究，包括相应的估计和检验是理论计量的主要研究对象。对应用研究而言，它们是计量模型描述客观经济现象不可或缺的一部分，也是计量经济模型“计量含义”的集中体现。
应用研究中存在诸多误区，本文对此进行了梳理。
第一，将扰动项视为一种符号，忽略其重要含义。计量经济模型的设定包含着确定性设定与随机性设定两部分。一般而言，确定性设定更多体现经济意义，随机设定更多体现统计意义，两者是相依共生的。而且，大多数计量经济学模型方法在研究条件分布的某一属性(例如条件均值)时，往往会对其他属性(如条件方差)做一些辅助性的限制假设，忽略扰动项，这些假设的合理性就得不到讨论与研究。
第二，检验过程忽略有关扰动项及DGP的设定，主观选择符合所需要的结果。很多统计量是基于有关扰动项及DGP的某种设定推导出来的，如单位根检验、Granger因果关系检验以及协整检验对于扰动项及DGP设定有很强的依赖性。
第三，忽略不同数据类型的分布特性，想当然地推广统计量。
第四，缺乏对检验的名义水平和实际拒绝概率的甄别。在扰动项是正态分布的严格假定下，可以推导某些检验统计量原假设下的有限样本分布，对应的检验称为精确检验。更多的情形是我们只能得到统计量在原假设下的渐近分布，相应的检验称为大样本检验或者渐近检验；一些复杂检验统计量甚至是服从非标准分布，必须通过模拟获得其临界值。渐近检验用样本容量趋于无穷时的分布函数来近似表示统计量有限样本的统计特性，计算出的P值都是渐近值，可能存在过度拒绝或拒绝不足的水平扭曲问题。
三、因果关系的识别和推断
因果效应可以定义为，在一个理想的随机化控制实验中，一个给定的行为或处理对某一结果的影响。计量经济学想成为一种基础创新的科学方法，关键在于必须克服由于缺少实验所带来的局限性。在实验室条件下，先验控制某因素的效应与后验分离出该因素的效应，其结果是等价的。而现实中得到的数据大多是观测数据，我们若想在计量经济学也取得这种等价性，就必须首先将与“实验”有关的所有非控制因素的效应全部测定并分离出来。
研究者往往通过在回归方程中引入足够多的控制变量来构造一种类似于实验的环境，即获得关注变量的净效应。我们认为，这只是获得因果效应的必要条件而不是充分条件。经验研究中的另一种处理方式是基于描述性计量建模进行明确的因果关系推断。对此，模型结果的相关背景或者可能原因的阐述是有必要的，但不能过度推广甚至是错误推广其经济含义。
对因果关系的识别发展出两个方向：一是基于实际实验与准实验方法。这些方法往往用于对一个项目、政策或一些其他的干预或处理的影响进行研究。其中心思想是通过从一个总体中随机地选取个体，然后随机地对部分个体进行处理，进而测度因果效应。处理的随机分配可以保证处理的水平独立分布于结果的任何其他影响因素，由此消除了遗漏变量偏差的可能性。由于理想的随机化控制实验所具有的对因果关系推断的优势，越来越多的研究者进行了实际实验；有些实际实验存在着道德与成本问题，研究者转而将其思想应用于基于观测数据的准实验。但是，应该看到并不是所有的经济学领域都具备实际实验或准实验的条件；而且，这些方法更多的是验证因果效应的存在性及程度，对于背后的作用机理则多少显得无能为力，根本原因在于这其中没有多少经济理论(结构)。
二是结构计量建模。所谓结构计量经济模型，明确地将经济理论模型与统计模型相结合，从而有效识别出定量的经济因果关系。其中，“结构”是指在经济行为主体的动态最优化过程中，刻画偏好、技术、禀赋以及制度等因素的深层参数，从而使得模型具有坚实的微观基础；而且包含了更多的统计结构，变量的动态结构以及不可观测效应都得到高度重视。
经济理论在因果效应识别中扮演什么角色呢？确认经济变量之间的数量关系是否为因果关系，必须借助于经济理论的指导。
目前流行的回归分析对经济理论的应用主要体现在以下两个方面：其一，为变量的选择提供依据，或者通过施加回归模型参数的约束而将理论本身作为研究对象。其二，是在实证研究前面附加一个理论模型，然后说明后面的实证模型是对该理论模型的验证，或者认为这样的实证模型设定就有了依据。然而，这并不是真正的结构建模，理论模型中的结构参数在各种“演化”之后在实证模型中已不见踪影：如果没有进行实证模型参数与结构参数之间的识别则未能根本解决因果效应的有效识别。
&在经济理论与计量分析相结合的过程中，还存在一种现象，将理论模型的某些概念等同于统计概念，均衡方程与协整方程就是一个典型。经济模型中的均衡往往是一系列假定之下得到的经济变量关系的结构方程，而协整体现的是变量间某种长期稳定的统计关系，这种等同至少在以下三个方面存在问题：第一，即使变量之间不具备经济意义上的均衡关系，仍然可能具有协整关系；第二，均衡关系往往存在于多个时间序列之间，仅对其中部分时间序列进行协整检验进而得到的协整方程是不完全的，并不是变量之间均衡关系的真实反映；第三，经济理论的均衡有着丰富的含义，包括一般均衡与局部均衡、跨期与期内均衡、长期均衡、博弈均衡等，并不是所有均衡都能通过协整检验来验证，或者说协整未能体现其含义。忽视这种区别，一方面是导致DSGE模型均衡的计算以及动态博弈模型马尔可夫精炼均衡的计算等前沿领域没有得到重视，另一方面却出现了“为均衡而协整”的泛滥现象，协整似乎成为一种普遍关系了。 四、模型的统计适切性评价 计量分析中，参数估计与参数约束关系检验是我们获得有关经济规律一般性结论的归纳论证过程，其可靠性依赖于统计量的良好性质，而这些良好性质的获得又依赖于计量经济模型这个载体中的各种设定。问题在于，这些设定在实际应用中并不必然得到样本数据的支持。因此，在评价计量经济模型的标准中，模型在统计上的适切性逐渐成为最主要的标准。当一个模型的各种假定得到数据的支持时，我们称该模型在统计上是适切的，或者说是正确设定的。 计量经济学家从两种思路解决这一难题。一种简单的想法就是，找到稳健的计量模型方法，使得统计适切性不依赖于特定的模型设定。另一种思路则是，找到合适的方法证明自己所依赖的假定是合理的，由此形成了模型选择和模型设定检验两种模型评价思路。实证研究中，首先，我们要强调经济分析不能代替统计适切性评价；其次，稳健推断方法与模型评价体现的是对统计适切性的不同要求，各有所长；再次，对于完整的模型评价而言，模型设定检验和模型选择都具有重要意义，但前者更为关键；最后，我们强调模型设定检验并不是对数据的重复使用或者数据挖掘。
作者：王美今，林建浩，单位：中山大学岭南学院
摘自《经济研究》2012.2
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