计量经济学最全小抄整理好了直接用1
计量经济学知识点(超全版)
1．经济变量：经济变量是用来描述经济因素数量水平的指标。
（3分）2．解释变量：是用来解释作为研究对象的变量（即因变量）为什么变动、如何变动的变量。
（2分）它对因变量的变动做出解释，表现为方程所描述的因果关系中的“因”。
（1分）3．被解释变量：是作为研究对象的变量。
（1分）它的变动是由解释变量做出解释的，表现为方程所描述的因果关系的果。
（2分）4．内生变量：是由模型系统内部因素所决定的变量，（2分）表现为具有一定概率分布的随机变量，是模型求解的结果。
（1分）5．外生变量：是由模型系统之外的因素决定的变量，表现为非随机变量。
（2分）它影响模型中的内生变量，其数值在模型求解之前就已经确定。
（1分）6．滞后变量：是滞后内生变量和滞后外生变量的合称，（1分）前期的内生变量称为滞后内生变量；（1分）前期的外生变量称为滞后外生变量。
（1分）7．前定变量：通常将外生变量和滞后变量合称为前定变量，（1分）即是在模型求解以前已经确定或需要确定的变量。
（2分）8．控制变量：在计量经济模型中人为设置的反映政策要求、决策者意愿、经济系统运行条件和状态等方面的变量，（2分）它一般属于外生变量。
（1分）9．计量经济模型：为了研究分析某个系统中经济变量之间的数量关系而采用的随机代数模型，（2分）是以数学形式对客观经济现象所作的描述和概括。
（1分）10．函数关系：如果一个变量y的取值可以通过另一个变量或另一组变量以某种形式惟一地、精确地确定，则y与这个变量或这组变量之间的关系就是函数关系。
（3分）11．相关关系：如果一个变量y的取值受另一个变量或另一组变量的影响，但并不由它们惟一确定，则y与这个变量或这组变量之间的关系就是相关关系。
（3分）12．最小二乘法：用使估计的剩余平方和最小的原则确定样本回归函数的方法，称为最小二乘法。
（3分）13．高斯－马尔可夫定理：在古典假定条件下，OLS估计量是模型参数的最佳线性无偏估计量，这一结论即是高斯－马尔可夫定理。
计量经济学知识点总结
计量经济学知识点总结计量经济学是一门融合了经济学、统计学和数学的交叉学科，它通过建立经济模型，运用统计方法对经济数据进行分析，以揭示经济变量之间的关系和规律。
以下是对计量经济学中一些重要知识点的总结。
一、回归分析回归分析是计量经济学的核心方法之一。
简单线性回归模型表示为：＄Y ＝＼beta_0 ＋＼beta_1 X ＋＼epsilon$，其中$Y$是被解释变量，＄X$是解释变量，＄＼beta_0$是截距项，＄＼beta_1$是斜率系数，＄＼epsilon$是随机误差项。
在进行回归分析时，需要对模型进行估计。
常用的估计方法是最小二乘法（OLS），其基本思想是使残差平方和最小，从而确定参数的估计值。
通过估计得到的回归方程可以用于预测和解释变量之间的关系。
回归分析还需要进行一系列的检验，包括拟合优度检验（如判定系数$R^2$）、变量的显著性检验（＄t$检验）和方程的显著性检验（＄F$检验）等。
二、多重共线性多重共线性指的是解释变量之间存在较强的线性关系。
这可能导致参数估计值不稳定、方差增大、＄t$检验失效等问题。
检测多重共线性的方法有多种，如计算解释变量之间的相关系数、方差膨胀因子（VIF）等。
解决多重共线性的方法包括剔除一些相关变量、增大样本容量、使用岭回归或主成分回归等方法。
三、异方差性异方差性是指随机误差项的方差不是常数，而是随解释变量的变化而变化。
异方差性会影响参数估计的有效性和假设检验的可靠性。
常用的检测方法有图形法（如绘制残差平方与解释变量的关系图）、怀特检验等。
解决异方差性的方法有加权最小二乘法（WLS）等。
四、自相关性自相关性是指随机误差项在不同观测值之间存在相关关系。
自相关性会导致参数估计值有偏、无效，以及$t$检验和$F$检验不可靠。
常用的检测方法有杜宾沃森（DW）检验等。
解决自相关性的方法有广义差分法等。
五、虚拟变量虚拟变量用于表示定性变量，如性别、季节等。
在模型中引入虚拟变量可以更准确地反映经济现象。
计量经济学重点知识整理
计量经济学重点知识整理计量经济学是经济学中重要的一个分支，主要研究经济现象和经济理论的数理化方法。
本文将整理计量经济学中的重点知识，帮助读者系统地理解和掌握这门学科。
一、计量经济学简介计量经济学是运用统计方法和经济模型对经济问题进行定量分析的学科。
它利用数理统计学的工具，根据经济理论和实证研究的需要，对经济现象进行测度和解释。
计量经济学方法的特点是同时考虑了外生性和内生性变量之间的关系，能够揭示其中的因果关系。
二、计量经济学的基本原理1. 线性回归模型线性回归模型是计量经济学中最基本的模型之一，用于描述因变量与自变量之间的线性关系。
常见的线性回归模型有简单线性回归模型和多元线性回归模型。
对于简单线性回归模型，可以通过最小二乘法估计模型参数，求得最佳拟合曲线。
而多元线性回归模型则通过矩阵运算推导出参数的估计公式。
2. 假设检验在计量经济学中，假设检验是一种重要的统计方法，用于验证经济理论的假设。
常见的假设检验包括 t 检验、F 检验和卡方检验等。
通过构建原假设和备择假设，并计算相应的统计量，可以对经济理论提出的假设进行检验，从而得出结论。
3. 时间序列分析时间序列分析是计量经济学中的一个重要分支，用于研究随时间变化的经济现象。
常见的时间序列分析方法包括自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）的计算，以及平稳性检验、白噪声检验、单位根检验等。
这些方法可以帮助我们了解时间序列数据的性质，并进行有效的预测。
4. 面板数据分析面板数据是计量经济学中常用的一种数据类型，指同一时期内多个个体或单位的多个观测数据。
面板数据分析方法可以更好地解决普通截面数据和时间序列数据的缺陷，提高分析的效果。
常见的面板数据模型包括固定效应模型和随机效应模型，通过估计模型参数，可以得到各个因素对经济变量的影响。
三、计量经济学的应用领域1. 消费者行为分析计量经济学方法可以应用于消费者行为的分析，通过对消费者支出和收入等因素的测度和分析，揭示消费者行为背后的规律。
计量经济学知识分享
计量经济学知识分享
计量经济学是以一定的经济理论和统计资料为基础，运用数学、统计学方法与电脑技术，以建立经济计量模型为主要手段，定量分析研究具有随机性特性的经济变量关系的一门经济学学科。
以下是一些计量经济学的基本知识分享：
1. 变量：计量经济学中常用的变量包括因变量和自变量。
因变量是我们想要解释或预测的变量，而自变量是用来解释因变量的因素。
2. 数据类型：计量经济学中使用的数据类型包括横截面数据、时间序列数据和面板数据。
横截面数据是在同一时间点上收集的不同个体的数据，时间序列数据是在不同时间点上收集的同一个体的数据，面板数据则是在不同时间点上收集的不同个体的数据。
3. 模型建立：计量经济学中常用的模型包括简单线性回归模型、多元线性回归模型、非线性回归模型等。
模型建立的过程包括选择变量、选择模型形式、估计模型参数等。
4. 模型估计：计量经济学中常用的模型估计方法包括最小二乘法、最大似然估计法等。
这些方法用于估计模型中的参数，以使模型能够最好地拟合数据。
5. 模型检验：计量经济学中常用的模型检验方法包括拟合优度检验、假设检验、平稳性检验等。
这些方法用于检验模型的合理性和可靠性。
6. 预测和推断：计量经济学可以用于预测和推断经济变量的未来值。
通过建立合适的模型并使用历史数据进行估计，可以预测未来的经济趋势和变化。
计量经济学重点总结
计量经济学重点总结计量经济学的研究方法可以分成以下几个步骤：建立模型、收集数据、估计参数、模型检验和模型运用。
上个一学期课，觉得初级计量经济学课程主要关注估计参数和模型检验这两个部分。
话不多说，先开始吧。
因为一元和多元很相似，所以放在一起总结了。
1.估计参数1.1回归方程1.1.1 一元回归线性模型总体回归方程（PRF）E(Y|Xi)=f(Xi)=β0+β1Xi ( β0 、β1 为回归系数，是要估计的参数)设μi=Yi−E(Y|Xi) ,上式代入，可求得总体回归模型为Yi=β0+β1Xi+μi样本回归模型（SRF）和总体回归模型的差别在于样本回归模型是由于取的是样本，所以β0 、β1 、Yi 都是估计值因此，可以建立样本回归方程Y^i=β^0+β^1Xi 。
设残差ei=Yi−Y^i ，原方程带入可求得样本回归模型为Yi=β^0+β^1Xi+ei1.1.2 多元回归线性模型一样的道理，构建总体回归方程与样本回归模型，解释变量为k个。
总体回归方程（PRF），，，E(Y|Xi1，Xi2，……，Xik))=β0+β1Xi1+β2Xi2+……+βkXik所以总体回归模型为Yi=E(Y|Xi1,……+Xik)+μi=β0+β1Xi1+……+βkXik+μi样本回归方程同理样本观察值带入总体回归模型得Y1=β0+β1X11+……+βkX1k+μ1Y2=β0+β1X21+……+βkX2k+μ2可以得到总体回归模型的矩阵表示为Y=Xβ+U样本回归模型的矩阵表示为Y=Xβ^+e1.2 基本假定1）模型假设正确2）解释变量具有变异性，方差趋向于一个非零常数（所以多元函数的列满秩）3）随机误差项零均值、条件同方差、不同随机误差项彼此独立，是零均值同方差的正态分布1.3 OLS估计法1.3.1 一元回归线性方程样本回归方程中残差为ei=Yi−Y^i=Yi−β^0−β^1Xi因此残差平方和为（Q=Σei2=Σ（Yi−Y^i=Yi−β^0−β^1Xi)2分别对β0 、β1 求偏导。
研究生经济学计量经济学知识点归纳总结
研究生经济学计量经济学知识点归纳总结经济学是一门研究人类社会经济活动的学科，而计量经济学则是经济学中一个重要的分支，它运用数理统计和计量方法来研究经济现象和经济关系。
作为研究生学习经济学的学生，对计量经济学的知识点归纳总结是非常重要的。
本文将就研究生经济学计量经济学的主要知识点进行系统梳理和总结。
1. 计量经济学简介1.1 计量经济学的定义与发展- 计量经济学的定义及其在经济学中的地位- 计量经济学的发展历程及其与经济学的关系1.2 计量经济学的基本原理与方法- 建立与检验经济模型的方法- 如何进行数据的采集和处理- 计量经济学常用的工具与技术2. 单变量回归模型2.1 单变量回归模型的基本概念- 自变量、因变量、误差项的含义和关系- 回归分析的基本思想和目标2.2 单变量回归模型的估计与检验 - 最小二乘法估计- 各类假设检验- 回归模型的拟合度与解释度2.3 单变量回归模型的应用与扩展 - 异常值与多重共线性的处理- 非线性回归模型的建立与分析 - 面板数据模型的应用3. 多元回归模型3.1 多元回归模型的基本概念- 多个自变量与一个因变量的关系 - 多元回归模型的形式和假设3.2 多元回归模型的估计与检验- 最小二乘法估计与系数解释- 多元回归模型常见检验方法3.3 多元回归模型的应用与扩展- 多重共线性与变量选择- 面板数据模型的建立与应用- 虚拟变量与交互项的使用4. 时间序列分析4.1 时间序列分析的基本概念- 时间序列数据的特点与类型- 时间序列分析的目标和方法4.2 时间序列模型的建立与估计- AR、MA、ARMA模型的定义和性质 - 时间序列模型的参数估计方法4.3 时间序列模型的诊断与预测- 残差序列的诊断方法- 时间序列的预测与模型选择5. 面板数据分析5.1 面板数据的概念和分类- 面板数据的含义和特点- 面板数据的分类及其应用领域5.2 面板数据模型的估计与检验- 固定效应模型与随机效应模型的概念- 面板数据模型的估计方法和效果评估5.3 面板数据模型的应用与扩展- 异质性与端点问题的处理- 面板数据模型的非线性建模方法- 面板数据模型的动态分析框架通过对以上内容的整理和总结，我们可以对研究生经济学计量经济学的主要知识点有一个全面的了解和掌握，为今后的学习和研究提供良好的基础。
计量经济学重点
计量经济学（==、可以骂人嘛。
这丫就是一本书。
）第一章：1、什么是计量经济学的研究对象，一般性定义、定义：计量经济学是以经济理论为指导，以经济数据事实为依据，以数学、统计学为方法，以计算机为手段，研究经济关系和经济活动数量规律及其应用，并以建立计量经济模型为核心的一门经济学学科。
计量经济学研究的三个方面：理论：即说明所研究对象经济行为的经济理论——计量经济研究的基础数据：对所研究对象经济行为观测所得到的信息——计量经济研究的原料或依据方法：模型的方法与估计、检验、分析的方法——计量经济研究的工具与手段2、计量经济学的研究的步骤：研究的步骤：1、模型设定（选择变量和数学关系式）2、估计参数（确定变量间的数量关系）3、模型检验（检验所得结论的可靠性）4、模型应用（作经济分析和经济预测）3、模型如何设定：基本要素：1、经济变量：不同时间、不同空间的表现不同，取值不同，是可以观测的因素。
是模型的研究对象或影响因素。
2、经济参数：表现经济变量相互依存程度的、决定经济结构和特征的、相对稳定的因素，通常不能直接观测。
基本要求：1、要有科学的理论依据2、选择适当的数学形式类型:（单一方程、联立方程、线性形式、非线性形式）3、模型要兼顾真实性和实用性（两种不好的模型：太过复杂—真实但不实用、过分简单—不真实）4、包含随机误差项（经济模型与计量经济模型的重要区别）5、方程中的变量要具有可观测性4、参数如何估计：原因：一般来说参数是未知的，又是不可直接观测的。
由于随机项的存在，参数也不能通过变量值去精确计算。
只能通过变量样本观测值选择适当方法去估计。
两个概念：1、参数估计值：估计参数具体数值2、参数估计式：估计参数数值公式参数估计的常用方法：普通最小二乘、广义最小二乘、极大似然估计、二段最小二乘、三段最小二乘、其它估计方法。
5、如何检验模型：原因：1、建模理论依据可能不充分2、统计数据或其他信息可能不可靠3、样本较小，结论只是抽样某种偶然结果4、可能违反计量经济方法某些基本假定。
计量经济学重点知识整理
计量经济学重点知识整理1一般性定义计量经济学是以经济理论和经济数据的事实为依据，运用数学和统计学的方法，通过建立数学模型来研究经济数量关系和规律的一门经济学科。
研究的主体（出发点、归宿、核心）：经济现象及数量变化规律研究的工具（手段）：模型数学和统计方法必须明确：方法手段要服从研究对象的本质特征（与数学不同）,方法是为经济问题服务2注意：计量经济研究的三个方面理论：即说明所研究对象经济行为的经济理论——计量经济研究的基础数据：对所研究对象经济行为观测所得到的信息——计量经济研究的原料或依据方法：模型的方法与估计、检验、分析的方法——计量经济研究的工具与手段三者缺一不可3计量经济学的学科类型●理论计量经济学研究经济计量的理论和方法●应用计量经济学：应用计量经济方法研究某些领域的具体经济问题4区别：●经济理论重在定性分析,并不对经济关系提供数量上的具体度量●计量经济学对经济关系要作出定量的估计，对经济理论提出经验的内容5计量经济学与经济统计学的关系联系：●经济统计侧重于对社会经济现象的描述性计量●经济统计提供的数据是计量经济学据以估计参数、验证经济理论的基本依据●经济现象不能作实验，只能被动地观测客观经济现象变动的既成事实，只能依赖于经济统计数据6计量经济学与数理统计学的关系联系：●数理统计学是计量经济学的方法论基础区别：●数理统计学是在标准假定条件下抽象地研究一般的随机变量的统计规律性；●计量经济学是从经济模型出发，研究模型参数的估计和推断，参数有特定的经济意义，标准假定条件经常不能满足，需要建立一些专门的经济计量方法3、计量经济学的特点：计量经济学的一个重要特点是：它自身并没有固定的经济理论，而是根据其它经济理论，应用计量经济方法将这些理论数量化。
4、计量经济学为什么是一门单独的学科计量经济学是经济理论、数理经济、经济统计与数理统计的混合物。
1、经济理论所作的陈述或假说大多数是定性性质的，计量经济学对大多数经济理论赋予经验内容。
计量经济学必备知识点总结
计量经济学必备知识点总结一、基本概念1. 变量与参数：在计量经济学中，经济模型通常会涉及到各种变量和参数，其中变量是指可以随着时间或其他因素而变化的量，而参数是指在模型中不变的常量。
2. 线性关系与非线性关系：线性关系是指两个变量之间的关系可以用一条直线来表示，而非线性关系则不符合这一特点。
3. 动态关系与静态关系：动态关系是指变量之间的关系随着时间的推移而变化，而静态关系则在一个时间点上成立。
二、假设检验1. 假设检验的基本逻辑：假设检验是计量经济学中最基本的一种统计推断方法，其基本逻辑是通过对样本数据进行分析，判断某一经济理论假设的合理性。
2. 一类和二类错误：在假设检验中，如果我们拒绝了一个实际上是真实的假设，就犯了一类错误；而如果我们接受了一个实际上是错误的假设，就犯了二类错误。
三、最小二乘法1. 最小二乘估计的基本原理：最小二乘法是一种常用的参数估计方法，其基本原理是选择使得残差平方和最小的参数值作为估计值。
2. 普通最小二乘法和加权最小二乘法：普通最小二乘法是指在残差的平方和最小化的情况下对参数进行估计，而加权最小二乘法则是在普通最小二乘法的基础上引入了加权因素。
3. 最小二乘估计的性质：最小二乘估计具有无偏性、有效性和一致性等重要性质。
四、多元回归分析1. 多元回归模型的建立：在多元回归分析中，我们通常会建立包括多个自变量和一个因变量的回归模型，用来描述自变量对因变量的影响。
2. 多元回归模型的识别：在多元回归分析中，识别问题是指通过样本数据估计出的回归系数能否代表总体数据中的真实关系。
五、时间序列分析1. 时间序列数据的特点：时间序列数据是指在一段时间内观察到的一系列数据，其特点包括趋势、季节性和周期性等。
2. 平稳性的检验：在时间序列分析中，平稳性是一个重要的假设，其检验包括单位根检验和差分平稳性检验等方法。
3. ARMA模型和ARCH模型：ARMA模型是时间序列数据的经典模型，用来描述时间序列数据的自回归和移动平均关系；而ARCH模型则是用来描述时间序列数据的异方差性。
计量经济学知识点汇总
计量经济学知识点汇总1. 计量经济学概念
- 定义和作用
- 理论基础和研究方法
2. 数据处理
- 数据收集和探索性分析
- 异常值处理和缺失值处理
- 数据转换和规范化
3. 回归分析
- 简单线性回归
- 多元线性回归
- 回归假设和诊断
4. 时间序列分析
- 平稳性和单位根检验
- 自相关和偏自相关
- ARIMA模型和Box-Jenkins方法
5. 面板数据分析
- 固定效应模型和随机效应模型
- hausman检验
- 动态面板数据模型
6. 内生性和工具变量
- 内生性问题及其检验
- 工具变量法
- 两阶段最小二乘法
7. 离散选择模型
- 二项Logit/Probit模型
- 多项Logit/Probit模型
- 计数数据模型
8. 模型评估和选择
- 模型适合度检验
- 信息准则
- 交叉验证和预测评估
9. 计量经济学软件应用
- R/Python/Stata/EViews等软件使用 - 数据导入和清洗
- 模型构建和结果解释
10. 实证研究案例分析
- 经典文献阅读和评析
- 实证研究设计和实施
- 结果分析和政策建议
以上是计量经济学的主要知识点汇总,每个知识点都包含了相关的理论基础、模型方法和实践应用,可根据具体需求进行深入学习和研究。
计量经济学知识点总结
计量经济学知识点总结计量经济学是一门使用数学和统计学方法来研究经济现象的学科。
以下是计量经济学的一些关键知识点：1. 回归分析：回归分析是计量经济学中最常用的方法之一，它研究一个或多个自变量与因变量之间的关系。
简单线性回归和多元线性回归是最常见的类型。
2. 最小二乘法：最小二乘法是一种数学优化技术，用于找到能够使误差平方和最小化的参数值。
在回归分析中，它常用于估计回归模型的参数。
3. 模型评估与诊断：模型建立后，需要对其进行评估，确保其有效性。
常见的评估指标包括R平方、调整R平方、AIC、BIC等。
此外，还需要进行诊断测试，以检查模型是否满足各种假设。
4. 异方差性：异方差性是指模型中误差项的方差不是恒定的，这可能会影响最小二乘估计的稳定性。
需要进行异方差性检验，如White检验、Goldfeld-Quandt检验等，并进行相应的处理。
5. 自相关性：自相关性是指误差项之间存在相关性，这可能会导致最小二乘估计的无效性。
需要进行自相关性检验，如Durbin-Watson检验、ACF图等，并进行相应的处理。
6. 多重共线性：多重共线性是指模型中自变量之间存在高度相关性，这可能会导致最小二乘估计的不稳定性和误导性。
需要进行多重共线性检验，如VIF、条件指数等，并进行相应的处理。
7. 虚拟变量：虚拟变量也称为指标变量或二元变量，它是一个用于表示分类变量的变量。
在计量经济学中，虚拟变量常用于处理分类解释变量对被解释变量的影响。
8. 时间序列分析：时间序列分析是计量经济学的一个重要分支，它研究时间序列数据的分析和预测。
ARIMA、VAR、VECM等模型是时间序列分析中常用的模型。
9. 面板数据分析：面板数据分析是计量经济学中的另一个重要分支，它研究面板数据（即时间序列和横截面数据的结合）的分析和建模。
固定效应模型、随机效应模型等是面板数据分析中常用的模型。
10. 经济预测：经济预测是计量经济学的一个重要应用领域。
(完整word版)计量经济学知识点总结
（1）经济变量之间具有共同变化趋势（2）模型中包含滞后变量（3）利用截面数据建立模型也可能出现多重共线性（4）样本数据自身的原因
完全多重共线性的后果？
（1）参数的估计值不确定（2）参数估计值的方差无限大
不完全多重共线性下产生得到后果？
（1）参数估计值的方差与协方差增大（2）对参数区间估计时，置信区间趋于变大
异方差性的补救措施？
（1）对模型变换（2）加权最小二乘法（3）模型的的对数变换
自相关：指总体回归模型的随机误差项ui之间存在的相关关系
自相关产生的原因？
（1）经济系统的惯性（2）经济活动的滞后效应（3）数据处理造成的相关（4）蛛网现象（5）模型设定偏误
自相关的后果？
（1）一阶自回归形式的性质：自协方差均不为零。
可决系数 =1-
修正的决定系数 及其作用。
解答： （2分）其作用有：（1）用自由度调整后，可以消除拟合优度评价中解释变量多少对决定系数计算的影响；（2分）（2）对于包含解释变量个数不同的模型，可以用调整后的决定系数直接比较它们的拟合优度的高低，但不能用原来未调整的决定系数来比较（1分）。
多重共线性：指解释变量之间存在精确或近似的线性关系
（4）数据转换（5）获取补充数据或新数据（6）选择有偏估计量
异方差性：其他假设均不变，但模型中随机误差项 的方差Var（ ）= （i=1,2..n）
则 具有异方差性
异方差性产生的原因？
（1）模型设定误差（2）测量误差的变化（3）截面数据中总体名单的差异
异方差性产生的后果？
（1）对参数估计式统计特性的影响：参数的OLS估计仍然具有无偏性。参数OLS估计式得到方差不再是最小的
（4）随机扰动项ui与解释变量Xi不想管
计量经济学重点整理
量仍是线性的/无偏的/不再具有最小方差性，即不再有 效的,无论样本大小,OLS 估计量都不再是最优线性无
偏估计量.⑵OLS 估计量的方差通常是有偏的.OLS 高
估了估计量的真实偏差,产生正
的偏
差;低估则负偏差.⑶偏差的产生是
由于即不再是真实 σ2 的无偏估 ˆ 2 计
⑷建立在 t 分布和 F 分布之上的的置信区间
⑶给定显著性水平 ,查 t 分布表,得临界值 ⑷比较判断:双边检验 t /2(n-2)，当|t|> t /2(n-2),则拒绝 H0; 当|t| t /2(n-2),则不拒绝 H0.
t
估计量-假设值 估计量的标准误
=
ˆ1 Sˆ1
*
单边检验 t (n-2)，右侧检验 t> t (n-2)或左侧检验 t< t (n-2),则拒绝 H0.
或者 R2 的贡献. ㈤多重共线性的诊断:①是一个样本现象,是一个程度问题而不是存在与否问题;由于多重共 线性针对的是解释变量是非随机的情形,因而它是一个样本特征,而不是总体特征.
②判断:R2 较高但 t 值统计显著的不多/解释变量两两高度相关,若有两个变量之间的相关系 数很高,比如超过 0.8,则可能存在较严重的共线性,但这一标准并不十分可靠/检查偏相关系 数/从属回归或者辅助回归/方差膨胀因子(多重共线性本身并不必然导致较高的标准误).
㈥补救措施:从模型中删掉一个变量/获取额外的数据或新的样本(随着样本容量的增加,三 变量回归模型的系数方差会减小)/重新考虑模型/参数的先验信息/变量变换.
3.t 统计量以及 t 检验、F 统计量以及 F 检验、DW 统计量以及 DW 检验
㈠t 统计量以及 t 检验:①t 统计量:用来对计量经济学模型中关于参数的单个假设进行检验
（完整word版）计量经济学知识点总结
（完整word版）计量经济学知识点总结第一章:1计量经济学研究方法:模型设定,估计参数,模型检验,模型应用2.计量经济模型检验方式:①经济意义:模型与经济理论是否相符②统计推断:参数估计值是否抽样的偶然结果③计量经济学:是否复合基本假定④预测:模型结果与实际杜比3.计量经济学中应用的数据类型:①时间序列数据(同空不同时)②截面数据(同时不同空)③混合数据(面板数据)④虚拟变量数据(学历,季节,气候,性别)第二章:1.相关关系的类型:①变量数量:简单相关/多重相关(复相关)②表现形式:线性相关(散布图接近一条直线)/非线性相关(散布图接近一条直线)③变化的方向:正相关(变量同方向变化,同增同减)/负相关(变量反方向变化,一增一减不相关)2.引入随机扰动项的原因:①未知影响因素的代表(理论的模糊性)②无法取得数据的已知影响因素的代表(数据欠缺)③众多细小影响因素综合代表(非系统性影响)④模型可能存在设定误差(变量,函数形式设定)⑤模型中变量可能存在观测误差(变量数据不符合实际)⑥变量可能有内在随机性(人类经济行为的内在随机性)3.OLS回归线数学性质:①剩余项的均值为零②OLS回归线通过样本均值③估计值的均值等于实际观测值的均值④被解释变量估计值与剩余项不相关⑤解释变量与剩余项不相关4.OLS估计量”尽可能接近”原则:无偏性,有效性,一致性5.OLS估计式的统计性质/优秀品质:线性特征,无偏性特征,最小方差性特征第三章:1.偏回归系数:控制其他解释变量不变的条件下,第j个解释变量的单位变动对被解释变量平均值的影响,即对Y平均值直接或净的影响2.多元线性回归中的基本假定:①零均值②同方差③无自相关④随机扰动项与解释变量不相关⑤无多重共线性⑥正态性…一元中有123463. OLS回归线数学性质:同第二章34. OLS估计式的统计性质:线性特征,无偏性特征,最小方差性特征5.为什么用修正可决系数不用可决系数?可决系数只涉及变差没有考虑自由度,如果用自由度去校正所计算的变差,可纠正解释变量个数不同引起的对比困难第四章:1.多重共线性背景:①经济变量之间具有共同变化趋势②模型中包含滞后变量③利用截面数据建立模型可出现..④样本数据自身原因2.后果:A完全①参数估计值不确定②csgj值方差无限大B不完全①csgj量方差随贡献程度的增加而增加②对cs区间估计时,置信区间区域变大③假设检验用以出现错误判断④可造成可决系数较高,但对各cs 估计的回归系数符号相反,得出错误结论3.检验:A简单相关系数检验法:COR 解释变量.大于0.8,就严重B方差膨胀因子法:因子越大越严重;≥10,严重C直观判断法:增加或剔除一个解释变量x,估计值y发生较大变化,则存在;定性分析,重要x标准误差较大并没通过显著性检验时,则存在;x回归系数所带正负号与定性分析结果违背,则存在;x相关矩阵中,x之间相关系数较大,则存在D逐步回归检验法:将变量逐个引入模型,每引入一个x,都进行F检验,t检验,当原来引入的x由于后面引入的x不显著是，将其剔除.以确保每次引入新的解释变量之前方程种植包含显著变量.4.补救措施:①剔除变量法②增大样本容量③变换模型形式:自相关④利用非样本先验信息⑤截面数据与时序数据并用:异方差⑥变量变换第五章:1.异方差产生原因:①模型中省略了某些重要的解释变量②模型设定误差③数据测量误差④截面数据中总体各单位的差异2.后果:A参数估计统计特性:参数估计的无偏性仍然成立;参数估计方差不再是最小B参数显著性检验:t统计量进行参数检验失去意义C 预测影响:将无效3检验:A图示①相关图形分析data x y,看散点图,quick→graph→x,y→OK→scatter diagram→OK,可以看到x,y散点图②残差图形分析data x y,sort x;ls y c x;再回归结果的子菜单点resid,可以看残差分析图Bgoldfeld-quanadt:data x y;sort x;smpl 1 n1;ls y c x(RSS1);smpl n2 n;ls y c x(RSS2);计算F*=RSS2/RSS1,取α=0.05，查F分布表，得F0.05((n-c)/2,(n-c)/2),将F值与此对比.若F*＞F(0.05),拒绝原假设,存在异方差Cwhite:data x y;ls y c x;在回归结果的子菜单中点击view-residual test-white heteroskedasticity,可以看到辅助回归模型的估计结果D arch;E：glejser:data x y;ls y c x;genr E1=resid;genr E2=abs(E1);genr XH=X^h;ls E2 c xh;依次根据XH的T值判断E2与XH之间是否存在异方差4.补救措施:A模型变换法:genr y1=y/根号x^h; genr x2=1/根号x^h ; genr x3=x/根号x^h;ls y1 x2 x3;B加权最小二乘法wls:权数:w1t=1/xt;w2t=1/xt^2;w3t=1/根号xt.电脑操作:genr w1=1/x;genr w2=1/(x^2);genr w3=1/sqr(x);ls (w=w1t) y c x;ls (w2=w2t) y c x;ls (w3=w3t) y c x. 第六章:1.自相关产生原因:①经济系统的惯性②经济活动的滞后效应③数据处理造成的相关④蛛网现象⑤模型设定偏误2.表现形式:自相关性质可以用自相关系数符号判断.即ρ＜0为负相关, ρ＞0为正相关.当|ρ|接近1时,表示相关的程度很高.自相关形式:见公式.3.后果:见公式.4.检验:A图示检验:data x y;ls y c x;再回归模型的子菜单点击resids,可以看到模型残差分布图;genr e=resid;data e e(-1);view-graph-scatter-simple scatter.B.DW检验:data x y;ls y c x;根据回归结果得出DW值,然后判断是否自相关.(正相关0~dl,无法判断dl~du,正相关du~2~4-du,无法判断4-du~4-dl,负相关4-dl~4).5.补救:A广义差分法:data x y;ls y c x;根据DW求ρ尖>(ρ尖=1-DW/2);smpl 2 n;genr yi=y-ρ尖*y(-1); genr xi=x-ρ尖*x(-1);ls y1 c x1;运用DW检验判断是否消除了自相关B:Cochrane orcutt迭代法:data x y;la y c x ar(1);运用DW检验判断C其他方法:①一阶差分法:data x y;ls y c x;smpl 2 n;genr y1=y-y(-1); genr x1=x-x(-1);ls y1 c x1; 运用DW检验判断②德宾两步法:data x y;smpl 2 n;ls y c y(-1)根据输出结果看y(-1)前系数,求出ρ尖; genr yi=y-ρ尖*y(-1); genr xi=x-ρ尖*x(-1);ls y1 c x1;运用DW检验判断第七章:1.虚拟变量0和1选取原则:0基期,比较的基础,参照物;1报告期:被比较类型2.虚拟变量数量的设置规则:①若定性因素具有m≥2个相互排斥属性,当回归模型有截距项时,只能引入m-1个变量②当回归模型无截距项时,引入m个变量3.虚拟解释变量的回归:加法截距:①解释变量只有一个分为两种相互排斥类型的定性变量而无定量变量②解释变量包含一个定量变量和一个分为两种类型的定性变量③解释变量包含一个定量变量和一个两种以上类型的定性变量④解释变量包含一个定量变量和两个定性变量.乘法斜率:①截距不变情形②结局斜率均发生变化③分段回归分析描述的精度.。
(财务知识)计量经济学重点最全版
（财务知识）计量经济学重点计量经济学是以经济理论为前提，利用数学、数理统计方法和计算技术，根据实际观测资料来研究带有随机影响的经济数量关系和规律的壹门学科。
经济理论、数据和统计理论这三者对于真正了解现代经济生活中的数量关系都是必要的，但本身且非是充分条件。
三者结合起来就是力量，这种结合便构成了计量经济学。
经济理论的作用是对经济现象进行分析和解释，描述在壹定条件下经济变量之间的相互关系。
体当下计量经济学模型之中。
1.三大要素的经济理论：经济理论对于计量经济学是建立计量经济模型的依据和出发点。
计量经济学对于经济理论而言是理论到实际的桥梁和检验工具。
观测数据：主要是指统计数据和各种调查数据。
是所考察的经济对象的客观反映和信息载体，是计量经济工作处理的主要现实素材。
经济数据是计量经济分析的材料。
经济数据是经济规律的信息载体。
数据类型有时间序列数据、截面数据、平行数据、虚拟变量数据。
统计理论：是指各种数理统计方法，包括参数的估计，假设检验等内容。
是计量经济的主要数学基础，很多计量经济学方法都是在数理统计的基础上发展起来的。
2.计量经济模型的应用：结构分析经济预测政策评价检验和发展经济理论3.回归的含义：回归分析是研究关于壹个叫做被解释变量的变量对另壹个或多个叫做解释变量的依赖关系。
其用意在于通过后者（在重复抽样中）的已知或被设定值去估计和（或）预测前者的（总体）均值。
回归分析构成计量经济学的方法论基础，主要内容包括：根据样本观察值对经济计量模型参数进行估计，求得回归方程；对回归方程、参数估计值进行显著性检验；利用回归方程进行分析、评价及预测。
回归分析的用途：通过自变量的值来估计应变量的值。
对独立性进行假设检验——根据经济理论建立适当的假设。
通过自变量的值对应变量进行预测。
上述多个目标的综合。
4.回归关系和确定性关系：回归关系（统计关系）：研究的是非确定现象随机变量间的关系。
确定性关系（函数关系）：研究的是确定现象非随机变量间的关系。
计量经济学重点整理
方差会减小)/重新考虑模型/参数的先验信息/变量变换.
3.t 统计量以及 t 检验、F 统计量以及 F 检验、DW 统计量以及 DW 检验
㈠t 统计量以及 t 检验:①t 统计量:用来对计量经济学模型中关于参数的单个假设进行检验的一种统计量.一般的
t 统计量写成 t=(估计值-假设值)/标准误,它服从自由度为(n-2)的 t 分布.
外还有一类变量也属于前定变量,即滞后的内生变量,因为滞后的内生变量仅与方程前期的随机误差项相关而与方
程当期、未来各期的随机误差项无关.
前定变量也只能在现期的方程中做解释变量,并且不受随机误差项的影响.
㈣滞后变量:是指过去时期的、对当前被解释变量产生影响的变量.滞后变量分为滞后解释变量与滞后被解释变量.
线性组合的一个估计值,但无法获得每个系数的估计值.
㈡近似/(不完全)多重共线性:是指两个或两个以上解释变量之间常常表现出不完全线性相关,但近似线性相关,
即共线性程度很高但不是完全共线性.(回归系数标准误差趋大,T 值趋小);在只有两个解释变量的情况下,相关
系数可用于共线性程度的度量.但当解释变量多于两个时,相关系数则不适合用于度量共线性程度.
的,Y 的变异仅来源于 差相同.简言之, Yi 与
var(Ui)= σ2.该假定表 差,即每个 Y 值以相同
变化. 于截面数据而非时 本,例如个体消费者 中/大公司,低/中/高 不变,放松同方差假 偏的/不再具有最小 再是最优线性无偏 了估计量的真实偏 即不再是真实 σ2 的
⑷建立在 t 分布和 F 分布之上的
值并不都是统计显著的;⑤OLS 估计量及其标准误对数据的微小变化非常敏感,即它们很不稳定⑥回归系数符号
有误;⑦难以评估各个解释变量对回归平方和(ESS)或者 R2 的贡献.
计量经济学重点知识归纳整理
计量经济学重点知识归纳整理(总4页) -CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One 1■CAL■本页仅作为文档封面，使用请直接删除1.普通最小二乘法(Ordinary Least Squares, OLS):已知一组样本观测值{(Xj，Z)Y = l,2...,n },普通最小二乘法要求样本回归函数尽可以好地拟合这组值，即样本回归线上的点彳与真实观测点Yt的“总体误差”尽可能地小。
普通最小二乘法给出的判断标准是：被解释变量的估计值与实际观测值之差的平方和最小。
2.广义最小二乘法GLS：加权最小二乘法具有比普通最小二乘法更普遍的意义，或者说普通最小•二乘法只是加权最小二乘法中权恒取1时的一种特殊情况。
从此意义看，加权最小二乘法也称为广义最小二乘法。
3.加权最小二乘法WLS：加权最小二乘法是对原模型加权，使之变成一个新的不存在异方差性的模型，然后采用普通最小二乘法估计其参数。
4.工具变量法IV：工具变量法是克服解释变量与随机干扰项相关影响的一种参数佔讣方法。
5.两阶段最小二乘法2SLS, Two Stage Least Squares:两阶段最小二乘法是一种既适用于恰好识别的结构方程，以适用于过度识别的结构方程的单方程估计方法。
6•间接最小二乘法ILS :间接最小二乘法是先对关于内生解释变量的简化式方程采用普通小最二乘法估计简化式参数，得到简化式参数估计量，然后过通参数关系体系，计算得到结构式参数的估计量的一种方法。
7.异方差性Heteroskedasticity :对于不同的样本点，随机干扰项的方差不再是常数，而是互不相同，则认为出现了异方差性。
8.序列相关性Serial Correlation :多元线性回归模型的基本假设之一是模型的随机干扰项相互独立或不相关。
如果模型的随机干扰项违背了相互独立的基本假设，称为存在序列相关性。
9•多重共线性Multicollinearity :对于模型« =仇+0比+J32X i2 +... + 0卫让+儿,其基本假设之—是解释变量X h X2,-,Xk是相互独立的。
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计量经济学：它是经济学的一个分支学科，以揭示经济活动中客观存在的数量关系为内容的分支学科。
时间序列数据：是一批按照时间先后顺序排列的统计数据。
截面数据：是一批发生在同一时间截面上的数据。
相关分析：主要研究随机变量间的相关形式及相关程度。
回归分析：研究一个变量关于另一个变量的依赖关系的计算方法和理论。
异方差：对于不同的样本点，随机干扰项的方差不再是常数，而是互不相同，则为是
序列相关性：如果模型的随机干扰项违背了相互独立的基本假设，则为是。
多重共线性：如果两个或多个解释变量之间出现了相关性。
随机解释变量问题：如果一个或多个随机变量作为解释变量，则为是。
虚拟变量：根据一些无法量度的影响经济变量的因素的属性类型构造只取0或1的人工变量，则为是。
内生变量：它是具有某种概率分布的随机变量，他的参数是联立方程系统估计的元素，它由模型系统决定，同时又对系统产生影响，一般皆为经济变量。
外生变量：一般为确定性变量，或是具有临界概率分布的随机变量，他影响系统，但不受系统的影响，一般为政策变量，虚变量。
结构式模型：根据经济理论和行为规律建立的描述经济变量之间直接关系的计量经济学方程系统为是。
简化式模型：将联立方程计量经济学模型的每个内生变量表示成所有先决变量和随机干扰性的函数所形成的模型。
结构分析：是指对经济现象中变量之间关系的研究。
虚假（伪）回归：如果两列时间序列数据表现出一致的变化趋势。
及时他们之间没有任何经济关系，若进行回归亦可表现出较高的可决系数，则为是。
随机误差项：观察值围绕它的期望值的离差，则为是。
工具变量：在模型估计过程中被作为工具使用，以替代模型中与随机误差项相关的随机解释变量的变量。
无偏性：是指参数估计量的均值（期望）等于模型的参数值。
识别：若联立方程计量经济学模型中某个结构不具有确定性的统计形式，则称该方程为不可识别
恰好识别：是指对联立方程模型，我们能够唯一地估计出模型的参数。
过度识别：是指模型方程中有一个或几个参数有若干个估计值。
残差项：是指对每个样本点，样本观测值与模型估计值之间的差值。
完全共线性：对于多元线性回归模型，某一个解释变量可以用其他解释变量的线性组合表示。
先决变量：外生变量和内生变量的滞后变量。
虚假序列相关：指由于忽略了重要解释变量而导致模型出现的序列相关性。
需求函数的零介齐次性：消费者收入、商品价格和相关商品价格均增长λ倍时，商品的需求量不变。
要素替代弹性：两种要素的比例的变化率与边际替代率的变化率之比。
相对资本密集度：假设在生产活动中除了技术以外，只有资本与劳动两种劳动要素，定义两要素的产出弹性之比为相对资本密集度，用w表示。
行为方程：描述经济系统中变量之间行为关系的结构式方程。
要素替代弹性：两种要素比例的变化率与边际替代率的变化率之比。
结构分析：经济学中所说的结构分析是指对经济现象中变量之间关系的研究。
异方差性：在线性回归模型中，经典假设要去随机误差项具有0均值和同方差。
所谓异方差是指这些随机误差项服从不同方差的正态分布。
简化式模型：用所有先决变量作为每一个内生变量的解释变量，所形成的模型称为简化是模型。
结构式模型：根据经济理论和行为规律建立的描述经济变量之间直接关系的计量经济学方程。
随机解释变量问题：如果一个或多个随机变量作为解释变量，那就是随机解释变量问题。
第一、随机解释变量与误差项相互独立；第二、随机解释变量与误差项同期无关，而异期相关；第三、随机解释变量与误差项同期相关；第四、解决方法为工具变量法。
可决系数：由解释变量引起的被解释变量的变化占被解释变量总变化的比重，用来判定回归直线拟合的优劣，该值越大说明拟合的越好。
回归分析和相关分析的联系与区别？
答：联系：1皆为研究非确定性变量间的统计依赖关系，并能度量线性依赖程度大小。
区别： 1 相关分析仅从统计数据上度量变量间的相关程度，而无需考察两者间是否有因果关系，且变量地位是对称的都是随机变量；只关注变量间的联系程度，而不关注具体的依赖关系。
2 回归分析则更关注变量间的因果关系。
变量地位是不对称的，有解释与被解释之分，而且解释变量通常为非随机变量；更加关注变量间的具体依赖关系。
一元线性回归模型的基本假设?1 回归模型是正确设定的。
2 解释变量是确定性变量，在重复抽样中取固定值。
3 解释变量在所抽取的样本中具有变异性，且随着样本容量的无限增加，解释变量的样本方差趋于一个非零有限常数。
4 随机误差项的零均值，同方差及不序列相关性。
5 随机误差项与解释变量之间不相关6 随机误差项服从零均值，同方差的正态分布。
影响随机误差项的主要因素：未知的影响因素；残缺因素；众多细小影响因素；数据观测误差；模型设定误差；内在随机性；
异方差产生的原因及后果？对于采用截面数据作为样本的计量经济学问题。
由于不同的样本点上解释变量以外的其他的因素差异较大，故此。
参数估计非有效；变量的显著性检验失去意义；模型的预测失效。
参数估计非有效；变量的显著性检验失去意义；模型的预测失效。
序列相关产生的原因？经济变量固有的惯性；模型设定偏误；数据的编造；即采用时间序列数据作为样本的计量经济学问题，由于不同样本点上解释变量以外的其他因素在时间上的连续性，带来它们对被解释变量的影响的连续性，故此。
多重共线性产生的原因及后果？经济变量相关的共同趋势；滞后变量的引入；样本资料的限制；完全共线性下参数估计量不存在；近似共线性下普通最小二乘参数估计量方差变大；参数估计量经济意义不合理；变量的显著性检验和模型的预测功能失去意义；
随机解释变量产生的后果？1 若相互独立，则参数估计量仍然无偏一致。
2 若同期相关，异期不相关，得到的参数估计有偏，但却是一致的3 若同期相关，则估计量有偏且非一致。
解决方法为工具变量法。
工具变量需要满足的条件？1 与所替代的随机解释变量高度相关2 与随机干扰项不相关3 与模型中的其他解释变量不相关，以避免出现多重共线性。
计量经济学方法？就是定量分析经济现象中各因素之间的因果关系。
因此，首先根据经济理论分析所研究的经济现象，找出经济现象间因果关系及相互间的联系。
把问题作为被解释变量，影响问题的主要因素作为解释变量，非主要因素归入随机项。
其次，按照它们之间的行为关系，选择适当的数学形式描述这些变量之间的关系，一般用一组数学上彼此独立、互不矛盾、完整有解的方程组表示。
虚拟变量的作用？表现定性因素对被解释变量的影响；提高模型的说明能力与水平；季节变动分析；方程差异性检验。
计量经济学与统计学的区别是什么？1）计量经济学是以问题为导向，以经济模型为核心的；统计学则是以经济数据为核心的，且常常也是数据导向的2）计量经济学对经济问题有更重要的指导作用3）计量经济学对经济理论的实证作用
影响随机误差项的主要因素：未知影响因素、残缺因素、众多细小影响因素、数据观测误差、模型设定误差、内在随机性。
平行数据：指在时间序列上取多个截面，在这些截面上同时选取样本观测值所构成的样本数据
模型检验内容：1经济意义检验2统计检验3计量经济学的检验4模型预测检验
建立模型的步骤要点：1理论模型的设计2样本数据的收集3模型参数的估计4模型的检验
计量经济学应用范围：1结构分析2经济预测3政策评价4检验与发展经济理论
一元线性回归模型的基本假设1，回归模型时正确设定的。
2、解释变量是确定性变量，在重复抽样中取固定值。
3、解释变量在所抽取的样本中具有变异性，且随着样本容量的无限增加，解释变量的样本方差趋于一个非零有限常数。
4、随机误差项的零均值，同方差及不序列相关性。
5、随机误差项与解释变量之间不相关。
6、随机误差项服从零均值，同方差的正态分布。
D.W检验法；1 解释变量X非随机。
2 随机干扰项为一阶自回归形势。
3 回归模型中不应该含有滞后变量作为解释变量。
4 回归模型含有截距项。