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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、考試內容與考試要求

●考試目標：

1、比較系統完整的掌握現代計量經濟學的基本知識、基本概念以及現代計量經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、假設檢驗，能熟練運用現代計量經濟學方法進行基本的數值測算與比較。

3、熟練掌握計量經濟學的中模型設定問題，對現實數據不滿足計量經濟學若干經典假定條件的檢驗和校正也要加以掌握和理解，在學習了現代計量經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，同時能夠運用現代計量經濟學的基本理論和方法分析和解決現實經濟問題。

●考試內容

(一)計量經濟學的理論框架與概念含義

1、計量經濟學的基本概念與學科分類比較。

2、計量經濟學的主要作用和功能評價。

3、計量經濟學研究問題的基本思路與分析方法。

4、時間序列、橫截面數據和面板數據的名詞解釋與評析。

(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典假定。

3、無偏性、線性性、最小方差性、BLUE的定義。

4、擬合優度、樣本相關系數的定義，擬合優度和斜率估計量之間的關系。

5、系數顯著性檢驗的步驟。

6、置信區間的定義以及求解。

7、點預測、區間預測的定義。

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計性質。

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、修正可決系數的定義，修正可決系數的性質，可決系數和修正可決系數之間的關系。

5、系數顯著性檢驗的步驟，模型顯著性檢驗的定義，模型顯著性檢驗和系數顯著性檢驗之間的聯系和區別。

6、模型參數之間的線性約束檢驗步驟，經濟關系的結構穩定性檢驗步驟和應用，置信區間的定義以及求解。

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、樣本數據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，存在奇異樣本數據的后果。

(五)異方差

1、異方差的本質及來源。

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。