《金融計(jì)量學(xué)》復(fù)習(xí)重點(diǎn)

1、金融計(jì)量學(xué)復(fù)習(xí)重點(diǎn)考試題型：一、名詞解釋題（每小題4分，共20分）計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)：是以數(shù)理經(jīng)濟(jì)學(xué)和數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)為方法論基礎(chǔ)，對(duì)于經(jīng)濟(jì)問題試圖對(duì)理論上的數(shù)量接近和經(jīng)驗(yàn)（實(shí)證）上的數(shù)量接近這兩者進(jìn)行綜合而產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)學(xué)分支?？傮w回歸函數(shù)：指在給定Xi下Y分布的總體均值與 Xi所形成的函數(shù)關(guān)系（或者說總體被解釋變量的條件期看表示為解釋變量的某種函數(shù)）。樣本回歸函數(shù)： 指從總體中抽出的關(guān)于 Y , X的若干組值形成的樣本所建立的回回函數(shù)。OLS估計(jì)量：指在對(duì)樣本進(jìn)行線性回歸時(shí)，用最小二乘法估算出來的截距和參數(shù)BLUE估計(jì)量：BLUE即最佳線性無偏估計(jì)量，是best linear unbiased estima

2、tors 的縮寫。（2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BLUE這一結(jié)論就是著名的高斯馬爾可夫定理。擬合優(yōu)度：樣本回歸直線與樣本觀測(cè)數(shù)據(jù)之間的擬合程度。虛擬變量陷阱：一般在引進(jìn)虛擬變量時(shí)要求假如有m個(gè)定性變量，只在模型中引進(jìn)m-1個(gè)虛擬變量。否則，假如引進(jìn)m個(gè)虛擬變量，就會(huì)導(dǎo)致模型解釋變量間出現(xiàn)完全共線性的情況。我們一般稱由于引進(jìn)的虛擬變量個(gè)數(shù)與定性因素個(gè)數(shù)相同時(shí)出現(xiàn)的模型無法估計(jì)的題目，稱為虛擬變量陷阱“方差分析模型：是從觀測(cè)變量的方差入手，研究諸多控制變量中哪些變量是對(duì)觀測(cè)變量有顯著影響的變量。協(xié)方差分析模型：多重共線性：指多個(gè)解釋變量間

3、存在線性相關(guān)的情形。假如存在完全的線性相關(guān)性，則模型的參數(shù)就無法求出，OLS回回?zé)o法進(jìn)行。是指解釋變量之間存在完全或不完全的線性關(guān)系。自相關(guān)：在古典線性回歸模型中，我們假定隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)序列的各項(xiàng)之間，如果這一假定不滿足，則稱之為自相關(guān)。如果對(duì)于不同的樣本點(diǎn)，隨機(jī)誤差項(xiàng)之間不再是完全互相獨(dú)立，而是存在某種相關(guān)性，則出現(xiàn)序列相關(guān)性。如存在：E（ i i 1） 0,稱為一階序列相關(guān)，或自相關(guān)。異方差：在線性回歸模型中，如果隨機(jī)誤差項(xiàng)的方差不是常數(shù)，即對(duì)不同的解釋變量觀測(cè)值彼此不同（即隨機(jī)變量的方差隨X的變化而變化）隨機(jī)誤差項(xiàng)：一個(gè)不可觀測(cè)的可正可負(fù)的隨機(jī)變量，是從模型中省略下來的而又集體地影響著Y的全

4、部變量的替代物。顯著性檢驗(yàn)：利用樣本結(jié)果，來證實(shí)一個(gè)虛擬假設(shè)的真?zhèn)蔚囊环N檢驗(yàn)程序。二、單項(xiàng)選擇題（從下列每小題的四個(gè)備選答案中選出一個(gè)正確答案，并將正確答案的序號(hào) 填在題干后面的括號(hào)內(nèi)。每小題2分，共20分）三、簡(jiǎn)答題（每題10分，共40分）1、為什么說計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是一門經(jīng)濟(jì)學(xué)科？它在經(jīng)濟(jì)學(xué)科體系中的地位和經(jīng)濟(jì)研究中的作用是什么？答：計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是是以數(shù)理經(jīng)濟(jì)學(xué)和數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)為方法論基礎(chǔ)，對(duì)于經(jīng)濟(jì)問題試圖對(duì)理論上的數(shù)量接近和經(jīng)驗(yàn)（實(shí)證）上的數(shù)量接近這兩者進(jìn)行綜合而產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)學(xué)分支。是經(jīng)濟(jì)學(xué)從定性研究到定量分析的發(fā)展， 是用數(shù)理統(tǒng)計(jì)的方法來表達(dá)經(jīng)濟(jì)理論，研究主體是經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象和經(jīng)濟(jì)關(guān)系的數(shù)量規(guī)律。從計(jì)量經(jīng)

5、濟(jì)學(xué)的定義看， 它是定量化的經(jīng)濟(jì)學(xué)； 其次，從計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)在西方國(guó)家經(jīng)濟(jì)學(xué)科中 居于最重要的地位看， 也是如此，尤其是從諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)設(shè)立之日起，已有多人因直接或間接對(duì)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的創(chuàng)立和發(fā)展作出貢獻(xiàn)而獲得諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)；計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)有嚴(yán)格的區(qū)別，它僅限于經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域； 從建立與應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的全過程看，不論是理論模型的設(shè)定還是樣本數(shù)據(jù)的收集，都必須以對(duì)經(jīng)濟(jì)理論、 對(duì)所研究的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象有透徹的認(rèn)識(shí)為基礎(chǔ)。綜上所述，計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)確實(shí)是一門經(jīng)濟(jì)學(xué)科。2、為什么說計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是經(jīng)濟(jì)理論、數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)的結(jié)合？計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是以經(jīng)濟(jì)理論和事實(shí)為依據(jù)，以數(shù)學(xué)方法和統(tǒng)計(jì)推斷為工具，研究經(jīng)濟(jì)活動(dòng)規(guī)律的一門經(jīng)濟(jì)學(xué)分

6、支。 首先，計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是揭示經(jīng)濟(jì)變量之間定量關(guān)系的學(xué)科，研究對(duì)象是經(jīng)濟(jì)問題。其次，模型的建立是在已有的經(jīng)濟(jì)理論基礎(chǔ)上對(duì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的進(jìn)一步解釋，例如消費(fèi)問題，經(jīng)濟(jì)長(zhǎng)期增長(zhǎng)及商業(yè)周期的波動(dòng)問題。再有，它是一種分析經(jīng)濟(jì)問題的工具。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)，是對(duì)經(jīng)濟(jì)學(xué)的作用存在有某種期待的結(jié)果，它把數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，以使數(shù)理經(jīng)濟(jì)學(xué)構(gòu)造出來的模型得到經(jīng)驗(yàn)上的支持，并獲得數(shù)值結(jié)果。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)可定義為實(shí)際經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的數(shù)量分析。這種分析乃是基于理論與觀測(cè)的并行發(fā)展，而理論與觀測(cè)又通過適當(dāng)?shù)耐茢喾椒ǘ靡月?lián)系。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是一門把經(jīng)濟(jì)理論、數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)推斷作為工具，應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的分析。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究經(jīng)濟(jì)定律的經(jīng)驗(yàn)判定。綜述

7、，計(jì)量是經(jīng)濟(jì)理論，數(shù)理經(jīng)濟(jì)，經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)與數(shù)理統(tǒng)計(jì)的混合物，但是它值得作為一門單獨(dú)的學(xué)科來研究。經(jīng)濟(jì)理論所做的陳述或假說大多數(shù)是定性分析的；數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是要用數(shù)學(xué)形式表述經(jīng)濟(jì)理論而不去問理論的可度量性或其經(jīng)驗(yàn)方面的可論證性；經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)的問題主要是收集，加工并通過圖或表的形式以展現(xiàn)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，數(shù)理統(tǒng)計(jì)提供了許多研究工具。1）計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)對(duì)經(jīng)濟(jì)理論的利用主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面（1）計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的選擇和確定（2）對(duì)經(jīng)濟(jì)模型的修改和調(diào)整（3）對(duì)計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析結(jié)果的解讀和應(yīng)用2）計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)對(duì)統(tǒng)計(jì)學(xué)的應(yīng)用（1）數(shù)據(jù)的收集、處理、（2）參數(shù)估計(jì)（3）參數(shù)估計(jì)值、模型和預(yù)測(cè)結(jié)果的可靠性的判斷3）計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)對(duì)數(shù)學(xué)的應(yīng)用（1

8、）關(guān)于函數(shù)性質(zhì)、特征等方面的知識(shí)（2）對(duì)函數(shù)進(jìn)行對(duì)數(shù)變換、求導(dǎo)以及級(jí)數(shù)展開（3）參數(shù)估計(jì)（4）計(jì)量經(jīng)濟(jì)理論和方法的研究3、建立與應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的主要步驟有哪些?建立與應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的主要步驟包括：設(shè)定理論模型，包括選擇模型所包含的變量，確定變量之間的數(shù)學(xué)關(guān)系和擬定模型中待估參數(shù)的數(shù)值范圍；收集樣本數(shù)據(jù)，要考慮樣本數(shù)據(jù)的完整性、正確性、可比性和一致性；估計(jì)模型參數(shù)；檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?，包括?jīng)濟(jì)意義檢 驗(yàn)、統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn)和模型猜測(cè)檢驗(yàn)。根據(jù)經(jīng)濟(jì)理論建立計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型；（1分）樣本數(shù)據(jù)的收集；（1分）估計(jì)參數(shù)；（1分）模型的檢驗(yàn)；（1分）計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的應(yīng)用。（1分）4、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)有哪些主要應(yīng)用領(lǐng)

9、域？計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型主要有以下幾個(gè)方面的用途：。結(jié)構(gòu)分析，其原理是彈性分析、乘數(shù)分析與比較分析；。經(jīng)濟(jì)猜測(cè)，其原理是模擬歷史，從已經(jīng)發(fā)生的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中找出變化規(guī)律；。政策評(píng)價(jià)，是對(duì)不同政策執(zhí)行情況的模擬仿真”；。檢驗(yàn)與發(fā)展經(jīng)濟(jì)理論，其原理是假如按照某種經(jīng)濟(jì)理論建立的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型可以 很好地?cái)M合實(shí)際觀察數(shù)據(jù)。結(jié)構(gòu)分析。（1分）經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)。（1分）政策評(píng)價(jià)。（1分）檢驗(yàn)和發(fā)展經(jīng)濟(jì)理論。5、時(shí)間序列數(shù)據(jù)和橫截面數(shù)據(jù)有何異同？順序性時(shí)間序列數(shù)據(jù)：一批按照時(shí)間先后排列的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)截面數(shù)據(jù)：一批發(fā)生在同一時(shí)間截面上的調(diào)查數(shù)據(jù)時(shí)間序列數(shù)據(jù)：經(jīng)濟(jì)變量在連續(xù)或不連續(xù)的不同時(shí)間內(nèi)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。截面數(shù)據(jù)：同一時(shí)點(diǎn)上一個(gè)或多

10、個(gè)變量收集的數(shù)據(jù)時(shí)間數(shù)列數(shù)據(jù)（同一空間、不同時(shí)間）截面數(shù)據(jù)（同一時(shí)間、不同空間）6、從經(jīng)濟(jì)學(xué)的角度說明，為什么計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的理論方程中必須包含隨機(jī)誤差項(xiàng)？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。（1分）產(chǎn)生隨機(jī)誤差項(xiàng)的原因有以下幾個(gè)方面：模型中被忽略掉的影響因素造成的誤差；（1分）模型關(guān)系認(rèn)定不準(zhǔn)確造成的誤差；（1分）變量的測(cè)量誤差；（1分）隨機(jī)因素。（1分）7、 運(yùn)用普通最小二乘法估計(jì)多元線性回歸模型的經(jīng)典假定有哪些？（1 ）隨機(jī)誤差項(xiàng)的期望為零，即E（Ut） =0。（2）不同的隨機(jī)誤差項(xiàng)之間相互獨(dú)立，即covgUs） =E（Ut -E（Ut）（Us -E（Us） =E（UtUs） =

11、0（分）。（3）隨機(jī)誤差項(xiàng)的方差與 t無關(guān)，為一個(gè)常數(shù)，即 var（Ut）二二2。即同方差假設(shè)（1分）。（4）隨機(jī)誤差項(xiàng)與解釋變量不相關(guān)，即cov（Xjt,uJ = 0 （jk）。通常假定Xjt為非隨機(jī)變量，這個(gè)假設(shè)自動(dòng)成立（1分）。（5）隨機(jī)誤差項(xiàng)Ut為服從正態(tài)分布的隨機(jī)變量，即Ut ' N（°Q ）（ 1分）。（6）解釋變量之間不存在多重共線性，即假定各解釋變量之間不存在線性關(guān)系，即不存在多重共線性（1分）。8、異方差存在的原因、后果及克服方法。原因：1 .模型中缺少某些解釋變量，從而隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)產(chǎn)生系統(tǒng)模式2 測(cè)量誤差3 .模型函數(shù)形式設(shè)置不正確4 異常值的出現(xiàn)異方差性的

12、后果：（1）參數(shù)估計(jì)量非有效（2）變量的顯著性檢驗(yàn)失去意義 （3）模型的預(yù)測(cè)失效 異方差性的修正：最常用的方法是加權(quán)最小二乘法，即對(duì)原模型加權(quán)，使之變成一個(gè)新的不 存在異方差的模型，然后采用OLS法估計(jì)其參數(shù)。9、多重共線性存在的原因、后果及克服方法。多重共線性是指解釋變量之間存在完全或近似的線性關(guān)系。產(chǎn)生多重共線性主要有下述原因：（1）樣本數(shù)據(jù)的采集是被動(dòng)的，只能在一個(gè)有限的范圍內(nèi)得到觀察值，無法進(jìn)行重復(fù)試驗(yàn)。（2分）（2）經(jīng)濟(jì)變量的共同趨勢(shì)（1分）（3）滯后變量的引入（1分）（4）模型的解釋變 量選擇不當(dāng)（1分）多重共線性的后果：（1）完全共線性下參數(shù)估計(jì)量不存在 （2）近似共線性下普通最小二乘法參 數(shù)估計(jì)量的方差變大（3）參數(shù)估計(jì)量經(jīng)濟(jì)含義不合理 （4）變量的顯著性檢驗(yàn)和模型的預(yù)測(cè)功 能失去意義?？朔嘀毓簿€性的方法:（1）排出引起共線性的變量（2）差分法 減小參數(shù)估計(jì)量的方差。10、自相關(guān)存在的原因、后果及克服方法。自相關(guān)性產(chǎn)生的原因有那些？答：（1）經(jīng)濟(jì)變量慣性的作用引起隨機(jī)誤差項(xiàng)自相關(guān)；（1分）（2）經(jīng)濟(jì)行為的滯后性引起隨機(jī)誤差項(xiàng)自相關(guān)；（1分）（3） 些隨機(jī)因素的干擾或影響引起隨機(jī)誤差項(xiàng)自相關(guān)；（1 分）（4）模型設(shè)定誤差引起隨機(jī)誤差項(xiàng)自相關(guān)