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2023年碩士研究生入學考試自命題考試大綱

考試科目代碼：[ ] 考試科目名稱：計量經(jīng)濟學

一、試卷結構

1、試卷成績及考試時間：

本試卷滿分為150分，考試時間為120分鐘。

2、答題方式：閉卷、筆試。

3、題型結構：

名詞解釋題：4小題，每小題 5分，共20分;

簡 答 題：2小題，每小題20分，共40分;

論 述 題：3小題，每小題30分，共90分。

二、考試內(nèi)容與考試要求

●考試目標：

1、比較系統(tǒng)完整的掌握現(xiàn)代計量經(jīng)濟學的基本知識、基本概念以及現(xiàn)代計量經(jīng)濟學的基本原理和方法。

2、將總體回歸模型和樣本回歸模型及其相關關系作為基點，掌握回歸模型及其估計和估計量的性質(zhì)、假設檢驗，能熟練運用現(xiàn)代計量經(jīng)濟學方法進行基本的數(shù)值測算與比較。

3、熟練掌握計量經(jīng)濟學的中模型設定問題，對現(xiàn)實數(shù)據(jù)不滿足計量經(jīng)濟學若干經(jīng)典假定條件的檢驗和校正也要加以掌握和理解，在學習了現(xiàn)代計量經(jīng)濟學理論基礎知識的前提下，能夠運用軟件加以輔助運算。

4、在對相關理論和方法理解的基礎上，同時能夠運用現(xiàn)代計量經(jīng)濟學的基本理論和方法分析和解決現(xiàn)實經(jīng)濟問題。

●考試內(nèi)容

(一)計量經(jīng)濟學的理論框架與概念含義

1、計量經(jīng)濟學的基本概念與學科分類比較。

2、計量經(jīng)濟學的主要作用和功能評價。

3、計量經(jīng)濟學研究問題的基本思路與分析方法。

4、時間序列、橫截面數(shù)據(jù)和面板數(shù)據(jù)的名詞解釋與評析。

(二)一元線性回歸模型

1、一元線性回歸模型中引入隨機擾動項的原因解釋。

2、一元線性回歸模型的經(jīng)典假定。

3、無偏性、線性性、最小方差性、BLUE的定義。

4、擬合優(yōu)度、樣本相關系數(shù)的定義，擬合優(yōu)度和斜率估計量之間的關系。

5、系數(shù)顯著性檢驗的步驟。

6、置信區(qū)間的定義以及求解。

7、點預測、區(qū)間預測的定義。

8、隨機擾動項方差的無偏估計量以及相關證明。

(三)多元線性回歸模型

1、多元線性回歸模型的基本概念和基本假定。

2、最小二乘法的定義，最小二乘法估計量的統(tǒng)計性質(zhì)。

3、無偏性、線性性、最小方差性、BLUE的定義，高斯-馬爾可夫定理。

4、可決系數(shù)、修正可決系數(shù)的定義，修正可決系數(shù)的性質(zhì)，可決系數(shù)和修正可決系數(shù)之間的關系。

5、系數(shù)顯著性檢驗的步驟，模型顯著性檢驗的定義，模型顯著性檢驗和系數(shù)顯著性檢驗之間的聯(lián)系和區(qū)別。

6、模型參數(shù)之間的線性約束檢驗步驟，經(jīng)濟關系的結構穩(wěn)定性檢驗步驟和應用，置信區(qū)間的定義以及求解。

7、t檢驗和F檢驗的比較。

(四)模型的設定

1、模型設定偏誤，模型擬合不足、擬合過度和不正確的函數(shù)形式的含義。

2、模型設定偏誤的后果。模型擬合不足的后果，模型擬合過度的后果，不正確的函數(shù)形式的后果。

3、模型誤設的檢驗。擬合過度檢驗，擬合不足檢驗，F(xiàn)檢驗和LM檢驗的步驟和應用，拉姆齊的RESET檢驗步驟和應用。

4、樣本數(shù)據(jù)導致的模型設定問題。解釋變量、被解釋變量存在測量誤差的后果，存在奇異樣本數(shù)據(jù)的后果。

(五)異方差

1、異方差的本質(zhì)及來源。

2、異方差對OLS估計量的影響。

3、異方差檢驗以及修正。主要涉及的方法為;圖示法，LM檢驗法，懷特檢驗法。理解方法的基本操作步驟，掌握加權最小二乘法的基本原理。

(六)自相關

1、自相關的含義及其表現(xiàn)形式。

2、自相關的來源、忽略自相關的后果。

3、自相關檢驗。掌握圖示法，DW檢驗法。理解DW檢驗的步驟和應用，DW檢驗的適用條件，以及DW檢驗的判別規(guī)則。

4、自相關的解決方法。廣義最小二乘法的基本原理及其應用。

(七)多重共線性

1、完全多重共線性、近似多重共線性的基本概念。

2、多重共線性產(chǎn)生的原因及多重共線性問題造成的后果。

3、多重共線性問題的相關檢驗及實際應用。

4、多重共線性問題的解決思路，逐步回歸法的步驟及應用。