2018年河南自学考试计量经济学知识点(2)

发布日期:2018-10-07 22:50:00 编辑整理:河南自考网 【字体: 】   【自考招生老师微信】
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11、用数学模型描述经济系统应当遵循以下两条基本原则:第一、以理论分析作先导;第二模型规模大小要适度。

12、联立方程模型中的方程一般划分为:随机方程和非随机方程。随机方程是根据经济机能或经济行为构造的经济函数关系式。在随机方程中,被解释变量被认为是服从某种概率分布的随机变量,且假设解释变量是非随机变量。非随机方程是根据经济学理论和政策、法规的规定而构造的反应映某些经济变量关系得恒等式。

13、所谓经济计量分析工作是指依据经济理论分析,运用经济计量模型方法,研究现实经济系统的结构、水平、提供经济预测情报和评价经济政策等的经济研究和分析工作。

14、经济计量分析工作的程序包括四部分:1、设定模型;2、估计参数;3、检验模型;4、应用模型。

15、在社会经济现象中,变量之间的关系可分为两类:函数关系和相关关系。函数关系是指如果给定解释变量X的值,被解释变量Y的值就唯一地确定了,Y与X的关系就是函数关系,即Y=f(X)。相关关系是指如果给定了解释变量X的值,被解释变量Y的值不是唯一确定,Y与X的关系就是相关关系。

16、回归分析与相关关系的联系与区别:回归分析研究一个变量(被解释变量)对于一个或多个其它变量(解释变量)的依存关系,其目的在于根据解释变量的数值来估计或预测被解释变量的总体均值。相关分析研究变量之间相互关联的程度,用相关系数来表示,相关系数又分为简单相关系数和复相关系数;前者表示两个变量之间的相互关联程度,后者描述三个或三个以上变量之间的相关程度。回归分析和相关分析二者是有联系的,它们都是研究相关关系的方法。但二者之间也有区别:相关分析关心的是变量之间的相关程度,但并不能给出变量之间的因果关系;而回归分析则要通过建立回归方程来估计解释变量与被解释变量之间的因果关系。此外,在回归分析中,定义被解释变量为随机变量,解释变量为非随机变量;而在相关分析中,把所考察的变量都看作是随机变量。

17、总体回归模型是根据总体的全部资料建立的回归模型,又称为理论模型。样本回归模型是根据样本资料建立的回归模型。在绝大多数情形下,得到总体的全部资料是不可能的。

18、估计回归参数的方法主要有最小二乘法,极大似然估计法和矩估计法,其中最简单的是普通最小二乘法。这种方法要求回归模型满足以下假设:

1.随机误差μi的均值为零,即:E(μi)=0;

2.所有随机误差μi都有相同的方差,即:Var(μi)=E(μi—E(μi))2=E(μi2)=σ2;

3.任意两个随机误差μi和μj(i≠j)互不相关,也即μi和μj的协方差为零:

E(μi—E(μj))(μi—E(μj))=E(μiμj)=0

4.解释变量X是确定变量,与随机误差μi不相关。

5.对回归参数进行统计检验时,还须假定μi服从正态分布。

满足上述假定的线性回归模型称为经典线性回归模型。

19、求解一元线性回归模型参数的应用公式:

nΣXY—ΣXΣY  ΣYΣX2—ΣXΣXY— —

β1=—————————— β0=————————————=Y —β1X

nΣX2—(ΣX)2 nΣX2—(ΣX)2

其中X、Y均为样本值。




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2018年河南自学考试计量经济学知识点(2)

日期:2018-10-07 22:50:00  整理:河南自考网  浏览(

11、用数学模型描述经济系统应当遵循以下两条基本原则:第一、以理论分析作先导;第二模型规模大小要适度。

12、联立方程模型中的方程一般划分为:随机方程和非随机方程。随机方程是根据经济机能或经济行为构造的经济函数关系式。在随机方程中,被解释变量被认为是服从某种概率分布的随机变量,且假设解释变量是非随机变量。非随机方程是根据经济学理论和政策、法规的规定而构造的反应映某些经济变量关系得恒等式。

13、所谓经济计量分析工作是指依据经济理论分析,运用经济计量模型方法,研究现实经济系统的结构、水平、提供经济预测情报和评价经济政策等的经济研究和分析工作。

14、经济计量分析工作的程序包括四部分:1、设定模型;2、估计参数;3、检验模型;4、应用模型。

15、在社会经济现象中,变量之间的关系可分为两类:函数关系和相关关系。函数关系是指如果给定解释变量X的值,被解释变量Y的值就唯一地确定了,Y与X的关系就是函数关系,即Y=f(X)。相关关系是指如果给定了解释变量X的值,被解释变量Y的值不是唯一确定,Y与X的关系就是相关关系。

16、回归分析与相关关系的联系与区别:回归分析研究一个变量(被解释变量)对于一个或多个其它变量(解释变量)的依存关系,其目的在于根据解释变量的数值来估计或预测被解释变量的总体均值。相关分析研究变量之间相互关联的程度,用相关系数来表示,相关系数又分为简单相关系数和复相关系数;前者表示两个变量之间的相互关联程度,后者描述三个或三个以上变量之间的相关程度。回归分析和相关分析二者是有联系的,它们都是研究相关关系的方法。但二者之间也有区别:相关分析关心的是变量之间的相关程度,但并不能给出变量之间的因果关系;而回归分析则要通过建立回归方程来估计解释变量与被解释变量之间的因果关系。此外,在回归分析中,定义被解释变量为随机变量,解释变量为非随机变量;而在相关分析中,把所考察的变量都看作是随机变量。

17、总体回归模型是根据总体的全部资料建立的回归模型,又称为理论模型。样本回归模型是根据样本资料建立的回归模型。在绝大多数情形下,得到总体的全部资料是不可能的。

18、估计回归参数的方法主要有最小二乘法,极大似然估计法和矩估计法,其中最简单的是普通最小二乘法。这种方法要求回归模型满足以下假设:

1.随机误差μi的均值为零,即:E(μi)=0;

2.所有随机误差μi都有相同的方差,即:Var(μi)=E(μi—E(μi))2=E(μi2)=σ2;

3.任意两个随机误差μi和μj(i≠j)互不相关,也即μi和μj的协方差为零:

E(μi—E(μj))(μi—E(μj))=E(μiμj)=0

4.解释变量X是确定变量,与随机误差μi不相关。

5.对回归参数进行统计检验时,还须假定μi服从正态分布。

满足上述假定的线性回归模型称为经典线性回归模型。

19、求解一元线性回归模型参数的应用公式:

nΣXY—ΣXΣY  ΣYΣX2—ΣXΣXY— —

β1=—————————— β0=————————————=Y —β1X

nΣX2—(ΣX)2 nΣX2—(ΣX)2

其中X、Y均为样本值。


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