计量经济学 (精)11.3
-计量经济学11章部分参考答案
P313 11.1解：（1）G u Y Y u Y G I C Y t t t t t t t t t t +++++++=++=-2122212011110ββββββββββββββββ21112121112111122211120101111--++--+--+--+=-u uGY ttttυπππt t t G Y 11211110+++=-ββ1110+=C t(βββββββββββ21112121112111122211120101111--++--+--+--+-uu GY tttt ) +ut1u u u G Y t t t t t 1211111211112211112010101)()(+--++++++=-ββββββββββ υπππt t t G Y 22212120++=+-(2120ββ+=Itβββββββββββ21112121112111122211120101111--++--+--+--+-uu GY tttt ）+u Yt t 2122+-β)1)((1)1()1)((22111212121112112111222122211120102120u u u G Y t tttt +--++--+--++--++=-βββββββββββββββββυπππtt t G Y33213130+++=-即有简化模型：=Y t υπππtt t G Y11211110+++- C tυπππttt G Y 22212120++=+-I tυπππttt G Y33213130+++=-其中内生变量有Yt、Ct、It即M=3，前定变量有Yt 1-、G t即K=2 。
对模型：uY C ttt 11110++=ββ——①u YY It t tt21222120+++=-βββ——②G I C Yt t t t++= ——③用阶条件进行方程识别：对方程①：m1=2，k=0，因为K-k=2-0 > 2-1=1，所以方程①过度识别 对方程②：m2=2，k=1，因为K-k=2-1-1=m2-1=1，所以方程②恰好识别 对方程③为定义式，故可以不判断其识别性。
计量经济学要点
第一章绪论计量经济学是由挪威经济学家、第一届诺贝尔经济学奖得主弗里希提出来的。
定义：计量经济学是统计学、经济学、数学相结合的一门综合性学科，是一门从数量上研究物质资料生产、交换、分配、消费等经济关系和经济活动规律及其应用的科学。
时间序列统计资料：指同一统计指标按时间顺序排列的数据列。
在同一数据列中各个数据统计的对象、范围和时间长度必须一致，是同一口径的，具有可比性。
同对象，不同时间。
横截面统计资料：横截面统计资料指在同一时间、不同单位按同一统计指标排列的数据列。
在同一数据列中各个数据也必须是同一口径的，具有可比性。
与时间序列数据的区别在于，横截面数据统计的对象和范围不同，但必须是同一时间截面上的数据。
计量经济学的目的: 结构分析：指应用计量经济模型对经济变量之间的关系作出定量的度量。
预测未来：指应用已建立的计量经济模型求因变量未来一段时期的预测值。
政策评价：指通过计量经济模型仿真各种政策的执行效果，对不同的政策进行比较和选择。
计量经济学研究问题分为四个阶段:建立模型。
根据所研究的问题与经济理论，找出经济变量间的因果关系及相互间的联系。
估计参数。
模型建立以后，首先收集模型中经济变量的统计资料，再应用相应的计量经济方法，估计模型中的待定系数。
检验模型。
模型的参数估计以后，这些参数是否可靠，是否符合经济理论和要求，要通过以下几个方面对模型进行检验。
1.检验估计参数是否符合经济理论和实际经济问题的要求。
2.用数理统计中关于假设检验的原理，对估计参数进行统计检验，对估计模型进行统计检验，对估计方法的假定条件进行检验。
经济预测。
应用估计出的并经过检验的回归模型预测因变量的未来值。
第二章一元线性回归模型回归分析是处理变量与变量之间关系的一种数学方法。
1.变量之间存在确定的函数关系。
2.变量之间存在着非确定的依赖关系。
随机变量误差因素:(1)回归模型中省略的变量。
(2)人们的随机行为。
(3)建立的数学模型的形式不够完善。
计量经济学-第11章 异方差性
White的一般异方差性检验
基本思想：
对于 Yi 1 2 X 2i 3 X 3i ui
(11.5.20)
看uˆi2与X
2i
,
X
3i
,
X
2 2i
,
X
2 3i
,
X
2i
X
3i
是否存在
回归关系.
对于 Yi 1 2 X 2i 3 X 3i ui
(11.5.20)
(11.2.2) 返回 (11.2.3) 返回
在经典模型的各种假定，包括同方差性假定在 内，全部成立的情形下，OLS估计量是BLUE
其他假定不变，同方差性假定不成立时，OLS 估计量不再是BLUE
OLS估计量仍然是线性的和无偏的，但是，不
再是“最优的”或“有效的”，即2 ，3
，， n
E (u i2
)
2 i
见P388 Fig. 11.2
(11.1.2)
异方差的理由
按照边错边改学习模型（error—learning models)， 人们的行为误差随时间而减少。见Fig. 11.3
随着收入的增长，人们在支出和储蓄中有更大的灵
活性。在做储蓄对收入的回归中，
2 i
与收入俱增
其中vi是变换后的干扰项，vi
ui Xi
。可以证明：
2
E(vi2 )
E
ui Xi
1
X
2 i
E(ui2 )
2 利用(11.6.5)
假定2.：
误差方差正比于X
：
i
E(ui2 ) 2 X i
第十一章 非平稳时间序列分析 《计量经济学》PPT课件
Δyt = δyt-1 + ut 的参数，如图11.2.4所示：
图11.2.4
由图11.2.4可知，ˆ =0.105475， Tδ=9.987092。此结
果也可以由EViews软件中的单位根检验功能（选择 不包含常数项和滞后项数为零）直接给出， 如图11.2.5所示:
第十一章 非平稳时间序列分析 【本章要点】（1）非平稳时间序列基本概念 （2）时间序列的平稳性检验（3）协整的概念以 及误差修正模型(ECM) 本章将只对非平稳时间序列的基本概念、时间序 列的平稳性的单位根检验以及协整理论等进行简 要讲述。
时间序列的非平稳性，是指时间序列的统计规律随 着时间的位移而发生变化，即生成变量时间序列数 据的随机过程的统计特征随时间变化而变化。只要 宽平稳的三个条件不全满足，则该时间序列便是非 平稳的。当时间序列是非平稳的时候，如果仍然应 用OLS进行回归，将导致虚假的结果或者称为伪回 归。这是因为其均值函数、方差函数不再是常数， 自协方差函数也不仅仅是时间间隔的函数。
就是带趋势项的随机游走过程。
（二）单位根检验的基本思想
在（11.2.6）式中，若α = 0，则式（11.2.6）可以
写成：
yt = ρyt-1 + ut
（11.2.7）
式（11.2.7）称为一阶自回归过程，记作AR(1),可以
证明当| ρ | <1时是平稳的，否则是非平稳的。
AR(1)过程也可以写成算符形式：
（三）DF检验 (Dickey-Fuller Test) 1.DF检验 DF检验的具体作法是用传统方法计算出的参数的T— 统计量，不与t 分布临界值比较而是改成DF分布临界 值表。
计量经济学第三版部分答案(第六章之后的)
第六章1、答：给定显著水平α，依据样本容量n 和解释变量个数k’，查D.W.表得d 统计量的上界du 和下界dL ，当0<d<dL 时，表明存在一阶正自相关，而且正自相关的程度随d 向0的靠近而增强。
当dL<d<du 时，表明为不能确定存在自相关。
当du<d<4-du 时，表明不存在一阶自相关。
当4-du<d<4-dL 时，表明不能确定存在自相关。
当4-dL<d<4时，表明存在一阶负自相关，而且负自相关的程度随d 向4的靠近而增强。
前提条件：DW 检验的前提条件：（1）回归模型中含有截距项；（2）解释变量是非随机的（因此与随机扰动项不相关）（3）随机扰动项是一阶线性自相关。
；（4）回归模型中不把滞后内生变量（前定内生变量）做为解释变量。
（5）没有缺失数据，样本比较大。
DW 检验的局限性：（1）DW 检验有两个不能确定的区域，一旦DW 值落在这两个区域，就无法判断。
这时，只有增大样本容量或选取其他方法（2）DW 统计量的上、下界表要求n ≥15, 这是因为样本如果再小，利用残差就很难对自相关的存在性做出比较正确的诊断(3) DW 检验不适应随机误差项具有高阶序列相关的检验.(4) 只适用于有常数项的回归模型并且解释变量中不能含滞后的被解释变量2、答：（1）当回归模型随机误差项有自相关时，普通最小二乘估计量是有偏误的和非有效的。
判断：错误。
当回归模型随机误差项有自相关时，普通最小二乘估计量是无偏误的和非有效的。
（2）DW 检验假定随机误差项u i 的方差是同方差。
判断：错误。
DW 统计量的构造中并没有要求误差项的方差是同方差 。
（3）用一阶差分法消除自相关是假定自相关系数为-1。
判断：错误。
用一阶差分法消除自相关是假定自相关系数为1，即原原模型存在完全一阶正自相关。
（4）当回归模型随机误差项有自相关时，普通最小二乘估计的预测值的方差和标准误差不再是有效的。
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假设样本回归直线已做出，设它为
yˆi ˆ ˆ xi
(2.2.3)
其中ˆ 是α的估计量， ˆ 是β的估计量，这样
就可以用样本回归直线(2.2.3)估计总体回归直线
(2.2.2)。
设给定的样本观测值（xi,yi），i =1,2，…，n， 在直角坐标系里，做出它们的对应点（xi,yi）， i =1,2，…，n，构成散点图，如图2.2.1
COV(ui，xj) = 0 (i，j =1,2,3,…,n )
显然，如果x是非随机变量，则假定5将自动满足。 以上假定通常也叫高斯—马尔可夫 (Gauss Markov) 假定，也称古典假定。满足以上古典假定的线性回 归模型，也称为古典线性模型或经典线性模型。
根据假定2，对(2.1.1)式两边同时取期望值，则有
E(ui)= 0 （i =1,2,3,…,n）
假定3 每个ui（ i = 1,2,3,…,n ）的方差均为同一个
常数，即V(ui)
=
E( ui2)=
2 u
=常数
称之同方差假定或等方差性。
假定4 与自变量不同观察值xi相对应的随机项ui彼 此独立，即COV(ui，uj) = 0 （i≠j） 这个假定称为非自相关假定。 假定5 随机项ui与自变量的任一观察值xj不相关，即
2003年诺贝尔经济学奖再次垂青计量经济学家美 国的罗伯特F.恩格尔(Robert F.Engle)和英国的克 莱夫W.J. 格兰杰(Clive W.J.Granger)是因为他们 在时间序列数据研究方法方面的重要贡献，这再 一次向世人证明计量经济学是经济学中最重要的 学科之一。 另一方面，绝大多数诺贝尔经济学奖获得者即使 其主要贡献不在计量经济学领域，也都普遍应用 了计量经济学方法。
计量经济学1-5章(超详细完整版)
26
理论计量经济学和应用计量经济学
计量经济学根据研究对象和内容侧重面不同，
可以分为理论计量经济学和应用计量经济学。 理论计量经济学：是以介绍研究计量经济学的 理论与方法为主要内容，侧重于理论与方法的数学 证明与推导。
应用计量经济学：以建立与应用计量经济学模
型为主要内容，强调应用模型的经济学和经济统计
拉格纳·弗里希（ R. Frish ）
19
计量经济学是用数学语言 来表达经济理论，以便通 过统计方法来论述这些理 论的一门经济学分支。
计量经济学可定义为：根据
理论和观测的事实，运用合
适的推理方法使之联系起来 同时推导，对实际经济现象 进行的数量分析。
20
教科书中的一般表述： 统计学、经济
理论和数学
（1.1） （1.1）式为数理经济模型，该模型是不可以 估计的。要研究收入I 的变化对消费支出C的数量 影响程度，需要对（1.1）进行改造模型。
35
首先，明确（1.1）式的函数形式。例如， C a bI （1.2） 其中 a、 b 为未知的参数， 其次，在（1.2）式右端引入随机变量u，以
16
当前的计量理 论前沿问题
17
○ 计 量 经 济 学 在 中 国 的 发 展
我国计量经济学研究
和应用水平同世界前
沿的差距迅速缩小
2000年
我国计量经济学研 究和应用的普及阶 段
成立了“中国数量经济研
究会”，为创立我国的计
1984年 量经济学奠定了基础
1979年
18
二、什么是计量经济学？
用数学方法探讨经济学可以从好几个方面着手，但 任何一个方面都不能和计量经济学混为一谈。计量 经济学与经济统计学绝非一码事；它也不同于我们 所说的一般经济理论，尽管经济理论大部分具有一 定的数量特征；计量经济学也不应视为数学应用于 经济学的同义语。经验表明，统计学、经济理论和 数学这三者对于真正了解现代经济生活的数量关系 来说，都是必要的，但本身并非是充分条件。三者 结合起来，就是力量，这种结合便构成了计量经济 学。
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。
《高级计量经济学》课程教学大纲
《高级计量经济学》课程教学大纲一、课程名称:高级计量经济学Advanced Econometrics二、课程编号：0200131三、学时与学分:64/4四、先修课程：数学分析、高等代数、概率论与数理统计、微观经济学、宏观经济学、计量经济学五、课程教学目标：在学习计量经济学的基本理论和基本方法的基础上,从矩阵代数的角度，进一步了解计量经济学的理论、方法，具备应用所学的理论和方法分析经济问题能力。
六、适用学科专业：经济学实验班七、基本数学内容与学时安排第一章两个变量之间的关系（2学时）1。
1 双变量关系示例2.1 相关系数1。
3 双变量概率模型双量线性回归模型双变量最小二乘模型中的推断双变量的回归型的方差分析与预测第二章双变量关系的其他方面（2学时）2.1时间作为回归元2.2变量变换2。
3非线性关系2。
4滞后因变量作为回归元2.5平稳和非平稳序列2.6自回归方程的最大似然估计第三章K元线性方程（4学时）3.1 K变量模型的矩阵表达式3。
2偏相关系数3.3 K元方程的推断3。
4预测第四章K元线性方程设定错误的若干检验（8学时)4。
1设定错误4.2模型评估与诊断检验4.3参数不变性的检验4。
4结构变化的检验4.5 虚拟变量第五章最大似然估计、广义最小二乘法及工具变量估计（6学时）5.1最大似然估计量5.2线性模型的ML估计5.3似然比、沃尔德与拉格郎日乘数检验5.4有非球性干扰项的线性模型的ML估计5.5工具变量估计量第六章异方差和自相关(8学时)6.1异方差性的检验6。
2异方差性下的估计6.3自相关干扰6。
4自相关干扰的检验6.5对具有自相关干扰关系式的估计6.6预测6。
7自回归条件异方差(ARCH模型、GARCH模型等）第七章单变量时间序列建模（4学时）7。
1 AR、MA和ARMA 过程的性质7.2平稳性检验7。
3ARIMA模型的识别、估计和检验7。
4预测第八章自回归分布滞后关系（6学时）8.1 自回归分布滞后关系8。
计量经济学课件全
时间序列预测方法
移动平均法
通过对时间序列数据进行移动平均处理，消除随机波动的影响，从 而揭示现象的发展趋势。
指数平滑法
利用指数平滑技术对时间序列进行修匀处理，根据历史数据预测未 来值。
ARIMA模型法
自回归移动平均模型（ARIMA）是一种广泛应用于时间序列预测的统 计模型，通过对历史数据的拟合和预测，实现对未来值的预测。
计量经济学课件全
contents
目录
• 计量经济学导论 • 经典线性回归模型 • 广义线性模型与非线性模型 • 时间序列分析 • 面板数据分析方法及应用 • 计量经济学软件应用实践
01
计量经济学导论
计量经济学定义与特点
定义
计量经济学是运用数学、统计学和经 济学等方法，对经济现象进行定量分 析和预测的一门学科。
计量经济学模型设定
介绍如何在EViews中设定各种计量经济学模型，如线性回归模型、时间序列模型等， 包括模型变量的选择、滞后阶数的确定等。
Stata软件基本操作介绍
Stata软件界面及功能概述
介绍Stata软件的主界面、菜单栏、命令窗口等组成部分， 以及数据管理、统计分析、图形绘制等核心功能。
数据导入与处理
回归模型检验与诊断
模型的拟合优度检验
通过可决系数、调整可决系数等指标评 估模型的拟合效果。
变量的显著性检验
通过t检验判断单个解释变量是否显著 。
模型的显著性检验
通过F检验判断模型整体是否显著。
模型的诊断与修正
识别并处理模型中的异方差性、自相 关性等问题，以提高模型的稳定性和 预测精度。
03
广义线性模型与非线 性模型
动态面板数据模型特 点
《计量经济学》课件
序计 量 经 济 研 究 的 工 作 程
（三）参数估计
矩法 常用的参数估计方法极大似然法
最小二乘法
• 矩法——以样本矩代替总体矩建立方程， 求解参数的方法。
• 极大似然法——根据极大似然原理建立方 程，求解参数的方法。
• 最小二乘法——根据最小二乘原理建立方 程，求解参数的方法。
（四）模型的检验
前定变量外 滞生 后变 变量 量
滞后内生变量 滞后外生变量
前期的内生变量 前期的外生变量
• （4）控制变量
• 控制变量——人为设置的反映政策要求、决策 者意愿、经济系统的运行条件和运行状态等方 面的变量。
模型设计工作
经济变量的确定 模型方程的设定
• 计量经济模型——为了研究分析经济系统中的经 济变量之间的数量关系而采用的随机性 的数学方程。 y f (x1, x2 ,, xn ) u
• 结构分析包括：（1）利用模型分析和测度系统 中某一变量的（绝对和相对）变化对其他变量 的影响；（2）比较分析变量及参数变化对经济 系统平衡的影响；（3）分析与研究变量相互关 系的变化对经济系统平衡点位移的内在联系。
• 政策评价——利用计量经济模型和计算机技术， 模拟在不同政策（或决策）条件下，经济系统 运行的态势和结果，对政策（或决策）进行评 价和优选。
济 学 概
• 数理经济学为计量经济学提供经济模型； • 经济统计学为计量经济学提供经济数据；
述 • 数理统计学为计量经济学提供分析工具和
研究方法；
计量经济学与相关学科的关系图
经济学
数理经 济学
计量经 济学
经济统 计学
数学
数理统 计学
统计学
（四） 计量经济学的分类
计
计量经济学知识点
计量经济学知识点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，它运用数学和统计方法来分析经济数据，从而揭示经济现象之间的数量关系和规律。
以下将为您介绍一些计量经济学的重要知识点。
一、回归分析回归分析是计量经济学的核心方法之一。
简单线性回归模型是最基础的形式，它假设因变量（Y）与一个自变量（X）之间存在线性关系，可以用方程 Y ＝β₀＋β₁X ＋ε 来表示。
其中，β₀是截距，β₁是斜率，ε 是随机误差项。
在进行回归分析时，我们需要估计参数β₀和β₁。
常用的估计方法是最小二乘法，其目标是使残差平方和最小。
通过计算得到的回归系数可以解释自变量对因变量的影响程度。
多元线性回归则是将简单线性回归扩展到多个自变量的情况，模型变为 Y ＝β₀＋β₁X₁＋β₂X₂＋… ＋βₖXₖ ＋ε。
回归分析还需要进行一系列的检验，包括模型的拟合优度检验（如R²统计量）、变量的显著性检验（t 检验）和整体模型的显著性检验（F 检验）等。
二、异方差性异方差性是指误差项的方差不是恒定的，而是随着自变量的取值不同而变化。
这会导致最小二乘法估计的有效性受到影响。
为了检测异方差性，可以使用图形法（如绘制残差图）或统计检验方法（如怀特检验）。
如果发现存在异方差性，可以采用加权最小二乘法等方法进行修正。
三、自相关性自相关性指的是误差项在不同观测值之间存在相关性。
常见的自相关形式有正自相关和负自相关。
自相关性会使估计的标准误差产生偏差，影响参数估计的有效性和假设检验的结果。
常用的检测方法有杜宾瓦特森检验。
解决自相关问题可以采用广义差分法等方法。
四、多重共线性多重共线性是指自变量之间存在较强的线性关系。
这会导致回归系数估计值不稳定，难以准确解释变量的影响。
可以通过计算方差膨胀因子（VIF）来判断是否存在多重共线性。
解决多重共线性的方法包括删除相关变量、增大样本容量或使用岭回归等方法。
五、虚拟变量虚拟变量常用于表示定性的因素，例如性别、季节、地区等。
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
学习方法
与一般的数学方法相比，计量经济学方法有十分重要的特点和意义：
研究对象发生了较大变化。即从研究确定性问题转向非确定性问题，其对象的性质和意义将发生巨大的变化。 因此，在方法的思路上、方法的性质上和方法的结果上，都将出现全新ห้องสมุดไป่ตู้变化。
研究方法发生根本变化。计量经济学方法的基础是概率论和数理统计，是一种新的数学形式。学习中要十分 注意其基本概念和方法思路的理解和把握，要充分认识其方法与其它数学方法的根本不同之处。
计量经济学基础据说在经济学中，应用数学方法的历史可追溯到三百多年前的英国古典政治经济学的创始人 威廉·配第的《政治算术》的问世（1676年）。
“计量经济学”一词，是挪威经济学家弗里希（R. Frisch）在1926年仿照“生物计量学”一词提出的。随 后1930年成立了国际计量经济学学会，在1933年创办了《计量经济学》杂志。
后来美国著名计量经济学家克莱因也认为：计量经济学是数学、统计技术和经济分析的综合。
特点
模型类型：采用随机模型。模型导向：以经济理论为导向建立模型。模型结构：变量之间的关系表现为线性 或者可以化为线性，属于因果分析模型，解释变量具有同等地位，模型具有明确的形式和参数。数据类型：以时 间序列数据或者截面数据为样本，被解释变量为服从正态分布的连续随机变量。估计方法：仅利用样本信息，采 用最小二乘法或者最大似然法估计变量。非经典计量经济学一般指20世纪70年代以后发展的计量经济学理论、方 法及应用模型，也称现代计量经济学。
eveiws计量经济学实验经典教案 (7)
1．Method 操作
可以选择在样本中的每一个数据点作局部回归或在数据点 的子集中作局部回归。
·Exact(full sample) 在样本中的每一数据点都作局部回归
·Cleveland subsampling 在选取的子样本中进行回归，可 以在编辑框中键入子样本的大小。
作回归实际上不是在样本每点都作，实际计算的点数非常 接近于M。这里隐含着这样的原因，选用子样本回归不会丢失 信息，因为特别邻近点的回归值几乎没有差别。
Options钮提供计算经验分位数函数的几种方法。这与上面在CDF-SurvivorQuantile中相一致，除非样本非常小，几种方法的区别将随样本数的增加而变 得微不足道。
§11.2 带有拟合线的散点图
通过view/Graph/Scatter打开一个组的视图菜单包括四种散点图。 §11.2.1 Simple Scatter（简单散点图） 其第一个序列在水平轴上，其余的在纵轴上。 §11.2.2 Scatter with Regression(回归散点图)
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2．Specification （说明操作）
因为要靠子样本点周围的点来进行局部回归，并来求拟合值，因此 specification操作就是确定选择识别周围进行回归的观测值的规则。
（1）Bandwidth span（带宽范围） 用来决定在局部回归中应包括哪些观测值，可以选取在0，1之间的一个数α。 带宽控制拟合线的平滑程度，分数α越大拟合线越平滑。这个分数α指示 Eviews在给定点使用[αN]个观测值做局部回归，[αN]是总样本个数的100α%，再 取整。
（3）Symmetric Neighbors（对称邻近）
使被估计点的两侧有相同数目的观测值。可以在Fitted series （拟合序列）框中键入一名称来储存拟合值为一序列。如果选择 了Bracket bandwidth span，那么Eviews将给三个序列在定的名称 后自动分别加上L，M，H并把它们存起来，它们的带宽分别为
计量经济学知识点总结
绪论计量经济学:根据理论和观测的事实，运用合适的推理方法使之联系起来同时推导，对实际经济现象进行的数量分析。
计量经济学（定量分析）是经济学（定性分析）、统计学和数学（定量分析)的结合.目的：把实际经验的内容纳入经济理论，确定变现各种经济关系的经济参数，从而验证经济理论，预测经济发展的趋势,为制定经济策略提供依据。
类型:理论计量经济学和应用计量经济学计量经济学的研究步骤:（一）模型设定：要有科学的理论依据选择适当的数学形式方程中的变量要具有可观测性（二）估计参数：参数不能直接观测而且是未知的（三）模型检验：经济意义的检验、统计推断检验、计量经济学检验、模型预测检验（四）模型应用：经济分析、经济预测、政策评价和检验、发展经济理论计量经济模型：计量经济模型是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，是以数学形式对客观经济现象所作的描述和概括。
计量经济研究中应用的数据包括：①时间序列②数据截面③数据面板④数据虚拟变量数据第二章简单线性回归模型：只有一个解释变量的线性回归模型相关系数：两个变量之间线性相关程度可以用简单线性相关系数去度量总体相关系数：对于研究的总体，两个相互关联的变量得到相关系数.总体相关系数 Var方差 Cov协议方差总体回归函数:将总体被解释函数Y的条件期望表现为解释变量X的函数总体个体随机扰动项引入随机扰动项的原因？①作为未知影响因素的代表②作为无法取得数据的已知因素的代表③作为众多细小因素的综合代表④模型的设定误差⑤变量的观测误差⑥经济现象的内在随机性.简单线性回归的基本假定?（1）零均值假定时，即在给定解释变量Xi得到条件下，随机扰动项Ui的条件期望或条件均值为零。
（2)同方差假定，即对于给定的每一个Xi，随机扰动项Ui的条件方差等于某一常数.（3）无相关假定，即随机扰动项Ui的逐次值互不相干,或者说对于所有的i和j(I不等于j)，ui和uj的协方差为零.（4）随机扰动项ui与解释变量Xi不想管（5）正态性假定，即假定随机扰动项ui服从期望为零、方差为的正态分布。
计量经济学伍德里奇第五版中文版)答案
第1章解决问题的办法1.1（一）理想的情况下，我们可以随机分配学生到不同尺寸的类。
也就是说，每个学生被分配一个不同的类的大小，而不考虑任何学生的特点，能力和家庭背景。
对于原因，我们将看到在第2章中，我们想的巨大变化，班级规模（主题，当然，伦理方面的考虑和资源约束）。
（二）呈负相关关系意味着，较大的一类大小是与较低的性能。
因为班级规模较大的性能实际上伤害，我们可能会发现呈负相关。
然而，随着观测数据，还有其他的原因，我们可能会发现负相关关系。
例如，来自较富裕家庭的儿童可能更有可能参加班级规模较小的学校，和富裕的孩子一般在标准化考试中成绩更好。
另一种可能性是，在学校，校长可能分配更好的学生，以小班授课。
或者，有些家长可能会坚持他们的孩子都在较小的类，这些家长往往是更多地参与子女的教育。
（三）鉴于潜在的混杂因素 - 其中一些是第（ii）上市 - 寻找负相关关系不会是有力的证据，缩小班级规模，实际上带来更好的性能。
在某种方式的混杂因素的控制是必要的，这是多元回归分析的主题。
1.2（一）这里是构成问题的一种方法：如果两家公司，说A和B，相同的在各方面比B公司à用品工作培训之一小时每名工人，坚定除外，多少会坚定的输出从B 公司的不同？（二）公司很可能取决于工人的特点选择在职培训。
一些观察到的特点是多年的教育，多年的劳动力，在一个特定的工作经验。
企业甚至可能歧视根据年龄，性别或种族。
也许企业选择提供培训，工人或多或少能力，其中，“能力”可能是难以量化，但其中一个经理的相对能力不同的员工有一些想法。
此外，不同种类的工人可能被吸引到企业，提供更多的就业培训，平均，这可能不是很明显，向雇主。
（iii）该金额的资金和技术工人也将影响输出。
所以，两家公司具有完全相同的各类员工一般都会有不同的输出，如果他们使用不同数额的资金或技术。
管理者的素质也有效果。
（iv）无，除非训练量是随机分配。
许多因素上市部分（二）及（iii）可有助于寻找输出和培训的正相关关系，即使不在职培训提高工人的生产力。
估计面板数据的策略估计面板
教学用PPT，《高级计量经济学及Stata应用》，陈强编著，高等教育出版社，© 2010年第11章短面板11.1面板数据的特点11.2 估计面板数据的策略估计面板数据的一个极端策略是将其看成是截面数据而进行“混合回归”，即要求样本中每个个体都拥有完全相同的回归方程。
另一极端策略则是，为每个个体估计一个单独的回归方程。
在实践中常采用折衷策略，即假定个体的回归方程拥有相同的斜率，但可以有不同的截距项，以此来捕捉异质性，参见图11.1。
图11.1、面板数据中不同个体的截距项可以不同这种模型被称为“个体效应模型”（individual-specific effects model ），即y(1,,;1,,)it it i i it i n t T y u ε==′′=+++x βz δ (11.1)其中，i z 为不随时间而变的个体特征（即,it i t ∀=z z ），比如性别；而it x 可以随个体及时间而变。
扰动项由()i it u ε+两部分构成，被称为“复合扰动项”。
如果i u 与某个解释变量相关，则进一步称之为“固定效应模型”（Fixed Effects Model ，FE ）。
此时OLS 不一致。
如果i u 与所有解释变量(,)it i x z 均不相关，则进一步称之为“随机效应模型”（Random Effects Model ，RE ）。
11.3 混合回归如果所有个体都有一样的回归方程，则方程(11.1)可写为，it it i it y αε′′=+++x βz δ (11.2) 其中，it x 不包括常数项。
把所有数据放在一起，像对待横截面数据那样进行OLS 回归，故被称为“混合回归”。
11.4 固定效应模型对于固定效应模型，给定第i 个个体，将方程(11.1)两边对时间取平均，i i i i i y u ε′′=+++x βz δ (11.3)()()iti it i it i y y εε′−=−+−x x β (11.4) 定义it it i y y y ≡−，it it i ≡−x x x ，it it i εεε≡− ，则 itit it y ε′=+x β (11.5)由于上式中已将i u消去，故只要itε 与i t x 不相关，则可以用OLS一致地估计β，称为“固定效应估计量”（Fixed Effects Estimator），记为FEˆβ。
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（3）区分变量之间的长期均衡关系和短期波动关系。 长期均衡关系就是指两个时间序列共同漂移的方式。 短期波动关系是指yt对长期趋势的偏离Δyt与xt对长期 趋势的偏离Δxt之间的关系。误差修正模型便是一种 能同时考虑变量之间这两种关系的一种模别检验被分析序列是否为I(1)的，进而再判别其协整性。
§11.3协整理论简介 在进行时间序列分析时，传统上要求所用的时间序列 必须是平稳的，即没有随机趋势或确定性趋势，否则， 直接应用OLS法将会产生“伪回归”问题。但是，在现 实经济中的时间序列通常都是非平稳的。为了使回归 有意义，可以对其实行平稳化。采用的方法是对时间 序列进行差分，然后对差分序列进行回归。这样的做 法忽略了原时间序列包含的有用信息，而这些信息对 分析问题来说又是必要的。为了解决上述问题，近10 年来发展了一种处理非平稳数据的新方法—协整理论。
最简单的单整检验是通过对AR(1)模型的随机游走 性检验来进行的。先作自回归
yt = ρyt-1 +vt
(11.3.5)
Δyt = (ρ-1) yt-1 +vt = δyt-1 +vt (11.3.6) 其中δ =ρ-1。检验(11.3.6)式中yt-1的系数δ是否为零， 即H0∶δ＝0(即检验ρ=1的单位根零假设)，备择假设 是系数为负数，即∶δ < 0。若接受H0，表明序列yt为 I(1)，序列yt非平稳，否则，接受备择假设H1，即序列 yt平稳。
四、协整检验
设xt ,yt都是I(1)，协整回归模型如下(加进常数项和时 间趋势项)
yt = α0 + α1xt + δt + ut
uˆt yt ˆ0 ˆ1 xt ˆt
协整存在的一个重要条件是协整回归方程的残差估
计量 uˆt 是平稳的。
1.两变量的Engle-Granger(EG)检验法 Engle（恩格尔）和Granger（格兰杰）于1987年提 出检验两变量协整性的三步检验方法，简称为EG (又称AGE)检验法。 第一步:首先检验非平稳序列xt , yt 是否是I(1)。
(4) 如果xt ,yt都是I(1)，则axt+byt一般情况下是I(1)， 但不保证一定是I(1)。
xt t ~x t
yt at ~yt
(11.3.2)
其中ωt为I(1)，~x t , ~yt都是I(0)且具有零均值。由性质
(3)知，虽然xt ,yt都是I(1)，但由性质(2)
一、单整的概念
由（11.1.1）和（11.1.3）式，初始值y0取零，有：
t
yt yt1 ut ui i 1
(11.3.1)
其中ut是一个平稳序列，而yt 是由以前的 ut 累积而
成的一个单一整体，称为单整序列(Integrated series)，
即时间序列分析中的积分序列，记作yt ~ I(1)。 I(1)的含义是yt只需要经过一次差分就可变成平稳序 列。一般地，yt ~ I(d)表示yt只需经过d次差分就可变 成平稳序列。显然，平稳序列可表示为I(0)
（2）避免伪回归。如果一组非平稳时间序列不存在协 整关系，则根据它们构造的回归模型就可能是伪回归。 伪回归模型尽管有很高的R2值和T 值，但OLS的参数估 计值却是非一致的（这种结果看上去很好但却是毫无意 义的回归，被格兰杰（Granger）和纽博尔德（Newbold） 称为伪回归）。一般在时间序列的回归中，DW值很低而 R2却很高，就应怀疑存在伪回归的可能。如果建立模型 前，对变量之间的协整关系进行了检验，证明了它们是 协整的，那么所建立的回归模型就可以避免伪回归。所 以，对变量之间的协整检验是避免伪回归的事先预防。
二、协整 （一）协整的概念 根据Judge（贾奇）等人(1993)对平稳和非平稳序列
(1) 如果xt ~ I(0) ,则a+bxt是I(0) 如果xt ~ I(1),则a+bxt是I(1)。
(2) 如果xt ,yt都是I(0)，则axt+byt是I(0) (3) 如果xt ~ I(0), yt ~ I(1)，则axt+byt是I(1)，即I(1)具
第二步：若序列xt , yt 都是I(1)的，则用OLS法估计协 整回归(cointegration regression)模型（长期均衡模型）：
(a,b)称为协整向量。
协整表明：尽管两个序列都是非平稳的I(1)，但两者 的某个线性组合却可能是平稳的。两个I(1)序列之间 的这种稳定关系，是对经济学中所说的规律的定量描 述。因此，研究变量之间的协整关系就等同于研究变
（二）协整理论的意义 研究变量之间的协整关系，对研究经济问题的定量 分析有着重要的意义： （1）定量描述经济规律：协整表明尽管两个序列虽 然都是非平稳的I(1)，但两者的某个线性组合却可能 存在一种平稳关系。这种平稳关系，对于研究经济学 中变量之间存在的稳定的经济规律的定量描述具有很 重要的意义。研究变量之间的协整关系，就等于研究 变量之间的定量规律。
例11.3.1：我们仍以例11.2.1的数据为例 在EViews工作窗口中，输入命令：
GENR DDY = DY – DY(-1) 再进行单位根检验，得到的结果如图11.3.1和11.3.2 所示：
图11.3.1
图11.3.2
由图11.3.1可以得到Tδ = - 0.460324大于ADF表中 1% ~ 5%所有的临界值，不能否定H0∶δ＝0表明 DY非平稳的，再由图14.3.2可以得到Tδ = - 4.244723 小于ADF表中1% ~ 5%所有的临界值，应否定H0∶ δ＝0表明DDY是平稳的，因而DY ~ I(1)，DDY ~ I(0)。
ut yt a xt ~y t a ~x t
(11.3.3)
是I(0)且具有零均值，表明性质(4)不成立。但是，
它反映了两个变量之间的协整关系。
定义：如果xt ,yt皆为I(1)
ut = m + axt+byt
(11.3.4)
是I(0)且具有零均值，则称xt ,yt是协整的(Cointegrated),