计量记忆

1. 异方差性是指模型违反了古典假定中的同方差假定，它是计量经济分析中的一个专门问题。在线性回归模型中，如果随机误差项的方差不是常数，即对不同的解释变量观测值彼此不同，则称随机项 具有异方差性，即 （t=1，2，……，n）。例如，利用横截面数据研究消费和收入之间的关系时，对收入较少的家庭在满足基本消费支出之后的剩余收入已经不多，用在购买生活必需品上的比例较大，消费的分散幅度不大。收入较多的家庭有更多可自由支配的收入，使得这些家庭的消费有更大的选择范围。由于个性、爱好、储蓄心理、消费习惯和家庭成员构成等那个的差异，使消费的分散幅度增大，或者说低收入家庭消费的分散度和高收入家庭消费得分散度相比较，可以认为牵着小于后者。这种被解释变量的分散幅度的变化，反映到模型中，可以理解为误差项方差的变化。 2.产生原因：（1）模型中遗漏了某些解释变量；（2）模型函数形式的设定误差；（3）样本数据的测量误差；（4）随机因素的影响。 产生的影响：如果线性回归模型的随机误差项存在异方差性，会对模型参数估计、模型检验及模型应用带来重大影响，主要有：（1）不影响模型参数最小二乘估计值的无偏性；（2）参数的最小二乘估计量不是一个有效的估计量；（3）对模型参数估计值的显著性检验失效；（4）模型估计式的代表性降低，预测精度精度降低。 3.检验方法：（1）图示检验法；（2）戈德菲尔德—匡特检验；（3）怀特检验；（4）戈里瑟检验和帕克检验（残差回归检验法）；（5）ARCH检验（自回归条件异方差检验） 4.解决方法：（1）模型变换法；（2）加权最小二乘法；（3）模型的对数变换等 5.加权最小二乘法的基本原理：最小二乘法的基本原理是使残差平方和 为最小，在异方差情况下，总体回归直线对于不同的 的波动幅度相差很大。随机误差项方差 越小，样本点 对总体回归直线的偏离程度越低，残差 的可信度越高（或者说样本点的代表性越强）；而 较大的样本点可能会偏离总体回归直线很远， 的可信度较低（或者说样本点的代表性较弱）。因此，在考虑异方差模型的拟合总误差时，对于不同的 应该区别对待。具体做法：对较小的 给于充分的重视，即给于较大的权数；对较大的 给于充分的重视，即给于较小的权数。更好的使 反映 对残差平方和的影响程度，从而改善参数估计的统计性质。 6. 样本分段法（即戈德菲尔特—匡特检验）的基本原理：将样本分为容量相等的两部分，然后分别对样本1和样本2进行回归，并计算两个子样本的残差平方和，如果随机误差项是同方差的，则这两个子样本的残差平方和应该大致相等；如果是异方差的，则两者差别较大，以此来判断是否存在异方差。使用条件：（1）样本容量要尽可能大，一般而言应该在参数个数两倍以上；（2） 服从正态分布，且除了异方差条件外，其它假定均满足。 1、什么是多重共线性？产生多重共线性的原因是什么？ 1、答：多重共线性是指解释变量之间存在完全或近似的线性关系。 产生多重共线性主要有下述原因： （1）样本数据的采集是被动的，只能在一个有限的范围内得到观察值，无法进行重复试验。 （2）经济变量的共同趋势 例如，在做电力消费对收入和住房面积的回归时，总体中有这样的一种约束，即收入较高家庭的住房面积一般地说比收入较低的家庭住房面积大。资本投入、劳动投入等，收入消费、投资、价格、就业等。 （3）滞后变量的引入 例如消费不仅受当期可支配收入Xt的影响，而且也受前期可支配收入Xt-1,Xt-2,…的影响。当Xt，Xt-1,Xt-2,…共同作为解释变量时，高度多重共线性就不可避免。 （4）模型的解释变量选择不当 5、从哪些症状中可以判断可能存在多重共线性？ 5、答：（1）模型总体性检验F值和R2值都很高，但各回归系数估计量的方差很大，t值很低，系数不能通过显著性检验。 （2）回归系数值难以置信或符号错误。 （3）参数估计值对删除或增加少量观测值，以及删除一个不显著的解释变量非常敏感。 6、答：所谓方差膨胀因子是存在多重共线性时回归系数估计量的方差与无多重共线性时回归系数估计量的方差对比而得出的比值系数。 其中 若 时，认为原模型不存在“多重共线性问题”； 若 时，则认为原模型存在“多重共线性问题”；若 时，则模型的“多重共线性问题”的程度是很严重的，而且是非常有害的。 1、模型中引入虚拟变量的作用是什么？ 答案 八年级地理上册填图题岩土工程勘察试题省略号的作用及举例应急救援安全知识车间5s试题及答案 ：（1）可以描述和测量定性因素的影响； （2）能够正确反映经济变量之间的关系，提高模型的精度； （3）便于处理异常数据。 4、判断计量经济模型优劣的基本原则是什么？ 答案：（1）模型应力求简单；（2）模型具有可识别性；（3）模型具有较高的拟合优度；（4）模型应与理论相一致；（5）模型具有较好的超样本功能。 5、模型设定误差的类型有那些？ 答案：（1）模型中添加了无关的解释变量；（2）模型中遗漏了重要的解释变量；（3）模型使用了不恰当的形式。 6、工具变量选择必须满足的条件是什么？ 答案：选择工具变量必须满足以下两个条件：（1）工具变量与模型中的随机解释变量高度相关；（2）工具变量与模型的随机误差项不相关。 7、滞后变量模型包括哪几种类型？写出各自的模型形式。 答案：滞后变量模型包括两种类型：自回归模型和分布滞后模型。自回归模型是模型的解释变量中包含滞后被解释变量，基本形式为：    ；分布滞后模型是指模型中不仅包含解释变量的当期值，还包括解释变量的滞后值基本形式为：  。 8、设定误差产生的主要原因是什么？ 答案：原因有四：（1）模型的制定者不熟悉相应的理论知识；（2）对经济问题本身认识不够或不熟悉前人的相关工作；（3）模型制定者缺乏相关变量的数据；（4）解释变量无法测量或数据本身存在测量误差。 9、在建立计量经济学模型时，什么时候，为什么要引入虚拟变量？ 答案：在现实生活中，影响经济问题的因素除具有数量特征的变量外，还有一类变量，这类变量所反映的并不是数量而是现象的某些属性或特征，即它们反映的是现象的质的特征。这些因素还很可能是重要的影响因素，这时就需要在模型中引入这类变量。引入的方式就是以虚拟变量的形式引入。 1、估计有限分布滞后模型会遇到哪些困难 1、 直接用最小二乘法估计有限分布滞后模型的有： （1） 损失自由度（2分） （2） 产生多重共线性（2分） 滞后长度难确定的问题（1分 2.什么是滞后现像？产生滞后现像的原因主要有哪些？ 2、 因变量受其自身或其他经济变量前期水平的影响，称为滞后现象。其原因包括：（1）经济变量自身的原因；（2分）（2）决策者心理上的原因（1分）；（3）技术上的原因（1分）；（4） 制度 关于办公室下班关闭电源制度矿山事故隐患举报和奖励制度制度下载人事管理制度doc盘点制度下载 的原因（1分）。 3．简述koyck模型的特点。 3、 koyck模型的特点包括：（1）模型中的λ称为分布滞后衰退率，λ越小，衰退速度越快（2分）；（2）模型的长期影响乘数为b0· （1分）;（3）模型仅包括两个解释变量，避免了多重共线性（1分）；（4）模型仅有三个参数，解释了无限分布滞后模型因包含无限个参数无法估计的问题（1分） 1.联立方程模型中方程有：行为方程式（1分）；技术方程式（1分）；制度方程式（1分）；平衡方程（或均衡条件）（1分）；定义方程（或恒等式）（1分）。 2.联立方程的变量主要包括内生变量（2分）、外生变量（2分）和前定变量（1分）。 3.模型的识别有恰好识别（2分）、过渡识别（2分）和不可识别（1分）三种。 4.识别的条件条件包括阶条件和秩条件。阶条件是指，如果一个方程能被识别，那么这个方程不包含的变量总数应大于或等于模型系统中方程个数减1（3分）；秩条件是指，在一个具有K个方程的模型系统中，任何一个方程被识别的充分必要条件是：所有不包含在这个方程中变量的参数的秩为K－1（2分）。 1、考察下面的模型 式中I为投资，Y为收入，C为消费，r为利率。 （1）指出模型的内生变量和前定变量； （2）分析各行为方程的识别状况； （3）选择最适合于估计可识别方程的估计方法。 1.（1）内生变量为I t，Y t，C t，前定变量为Y t－1，C t－1，r t （6）（2）消费方程为过度识别，投资方程是恰好识别；（6分）（3）消费方程适合用二阶段最小二乘法，投资方程适合用间接最小二乘法（或工具变量法） （3分） 2、设有联立方程模型： 消费函数： 投资函数： 恒等式： 其中，C为消费，I为投资，Y为收入，G为政府支出，u1和u2为随机误差项，请回答： （1） 指出模型中的内生变量、外生变量和前定变量 （2） 用阶条件和秩条件识别该联立方程模型 （3） 分别提出可识别的结构式方程的恰当的估计方法 .（1）内生变量为Ct，It，Yt（2分）;外生变量为Gt（1分）；前定变量为Gt和Yt-1（2分） （2）识别方程1：被斥变量的参数矩阵: 1　－b2 0 -1 0 1 （1分） 秩为2，方程个数减1为2，故方程可识别（2）；再根据阶条件，方程2排除的变量个数正好与剩下的方程个数相等，可得方程1恰好识别（2）。 识别方程2：被斥变量的参数矩阵为 　0 　-1 0 1 （1分） 秩为1，小于方程个数减1，故方程2不可识别。（2分） 方程3是恒等式，不存在识别问题（1分）；因此，整个模型不可识别（1分） 3.识别下面模型 式1： （需求方程） 式2： （供给方程） 其中，Q为需求或供给的数量，P为价格，Y为收入，Q和P为内生变量，Y为外生变量。 3.方程1：由于包含了方程中所有变量，故不可识别。（3分） 方程2：利用秩条件，得被斥变量的参数矩阵（-α2）（2分），其秩为1（2分），与方程个数减1相等，故可知方程2可识别（2分）；再利用阶条件，方程2排除的变量个数正好与剩下的方程个数相等（2分），可知方程2恰好识别（2分）。由于方程1不可识别，所以整个模型不可识别（2）。 4.已知结构式模型为 式1： 式2： 其中，Y1和Y2是内生变量，X1和X2是外生变量。 （1） 分析每一个结构方程的识别状况； （2） 如果 ＝0，各方程的识别状况会有什么变化？ 4.（1）方程1：利用秩条件，得被斥变量的参数矩阵（-β2），其秩为1，与方程个数减1相等，故可知方程1可识别（3分）；再利用阶条件，方程2排除的变量个数正好与剩下的方程个数相等，可知方程1恰好识别（2分）。 方程2：利用秩条件，得被斥变量的参数矩阵（-α2），其秩为1，与方程个数减1相等，故可知方程2可识别（3分）；再利用阶条件，方程2排除的变量个数正好与剩下的方程个数相等，可知方程1恰好识别（2分）。