一分钟搞定计量经济学
计量经济学基础知识
计量经济学基础知识引言计量经济学是经济学中的一个重要分支，通过运用统计学和数学工具来研究经济现象并进行经济数据的分析和量化。
本文将介绍计量经济学的基础知识，包括计量经济学的定义、应用领域、研究方法和重要概念。
1. 计量经济学的定义计量经济学是一门研究经济现象的科学，它利用统计学和数学工具来分析和解释经济数据。
计量经济学不仅关注经济理论的推导和验证，还关注经济现象的实证研究和政策分析。
计量经济学可以帮助经济学家理解经济现象背后的规律，预测经济变量的未来走势，并为政策制定者提供政策建议。
2. 计量经济学的应用领域计量经济学的应用领域非常广泛，涵盖了许多经济学的分支领域。
以下列举几个常见的应用领域：2.1. 劳动经济学劳动经济学研究劳动市场的行为和结果，包括就业、工资、劳动力供给和劳动力需求等方面。
计量经济学的方法可以帮助研究者理解劳动市场的运作机制，评估劳动市场政策的效果，以及预测未来的劳动力需求和就业机会。
2.2. 产业经济学产业经济学研究产业结构、企业行为和市场竞争等方面。
计量经济学的方法可以用来评估市场垄断程度、分析市场结构的变动、研究企业决策的影响因素等。
2.3. 金融经济学金融经济学研究与金融市场有关的经济现象，包括金融资产定价、投资组合选择、风险管理等方面。
计量经济学的方法可以用来构建金融模型、分析金融市场数据，帮助投资者进行投资决策和风险管理。
2.4. 国际贸易经济学国际贸易经济学研究国际贸易的原因和影响，包括比较优势、贸易政策和国际收支平衡等方面。
计量经济学的方法可以用来检验贸易理论的有效性，评估贸易政策的影响以及预测国际贸易的走势。
3. 计量经济学的研究方法计量经济学的研究方法包括理论推导、数据收集、模型建立、变量选择和实证分析等环节。
以下是计量经济学常用的研究方法和技巧：3.1. 线性回归模型线性回归模型是计量经济学中最常用的方法之一，它使用线性方程来描述因变量和自变量之间的关系。
经济学考研计量经济学核心知识
经济学考研计量经济学核心知识计量经济学是经济学中的一个重要分支，通过运用数理统计方法和经济理论来分析经济现象和经济行为的关系。
在经济学考研中，计量经济学是必修内容之一，对于候选人们来说，掌握计量经济学的核心知识是非常重要的。
一、回归分析回归分析是计量经济学中最基本的方法之一。
其通过建立经济模型，通过样本数据对模型进行估计，并利用估计结果进行经济问题的预测和对经济政策的评估。
回归分析包括单元根检验、OLS估计、假设检验等内容。
1. 单元根检验单元根检验是回归分析中的一个重要步骤，用于检验一个时间序列是否具有平稳性。
常用的单元根检验方法有ADF检验、PP检验等。
2. OLS估计OLS估计是回归分析中最常用的估计方法，通过最小化残差平方和来估计模型中的参数。
需要注意的是，OLS估计的有效性需要满足一定的假设条件，如线性性、正态性、无多重共线性等。
3. 假设检验假设检验是回归分析中用于判断经济模型的显著性的方法。
常用的假设检验方法有t检验、F检验等。
二、时间序列分析时间序列分析是计量经济学中的另一个重要内容，通过对时间序列数据的统计方法和经济理论进行结合，来评估经济现象和经济政策的影响。
时间序列分析包括平稳性检验、协整关系检验、Granger因果检验等内容。
1. 平稳性检验平稳性检验是时间序列分析的首要步骤，用于判断一个时间序列是否具有平稳性。
常用的平稳性检验方法包括ADF检验、PP检验等。
2. 协整关系检验协整关系检验是时间序列分析中的一个重要内容，用于研究两个或多个非平稳时间序列之间的长期均衡关系。
常用的协整关系检验方法有Johansen检验、Engle-Granger检验等。
3. Granger因果检验Granger因果检验是时间序列分析中用于检验两个变量之间是否存在因果关系的方法。
通过引入滞后项对自变量进行延迟处理，然后进行假设检验，判断因果关系是否显著。
三、面板数据模型面板数据模型是计量经济学中用于分析横截面和时间序列数据的一种方法。
计量经济学的方法
计量经济学的方法
计量经济学是研究经济现象和经济政策的一种方法，它主要利用数理统计学和经济理论来分析和评估经济问题。
计量经济学的方法包括以下几个方面：
1. 建立经济模型：计量经济学通常从建立经济模型开始，通过建立一定的假设和框架来描述经济现象，并对经济变量之间的关系进行定量分析。
2. 数据收集和处理：计量经济学依靠可量化的数据来分析经济问题，因此数据的收集和处理是非常重要的一步。
这包括选择合适的样本和时间范围，以及对数据进行清洗和转换，使其适合进行统计分析。
3. 统计推断：计量经济学依赖于统计方法来进行推断和判断。
通过使用统计学的方法，如假设检验、置信区间和回归分析等，计量经济学可以得出关于经济变量之间关系的结论。
4. 回归分析：回归分析是计量经济学中最常用的方法之一。
它可以用来研究因变量和自变量之间的关系，并通过计算回归系数来评估这种关系的强度和方向。
通过回归分析，我们可以对经济变量之间的因果关系进行检验。
5. 自然实验：在某些情况下，计量经济学可以利用已有的自然实验来进行研究。
这些自然实验是由外部因素引起的经济变化或政策变化，可以用来评估这些变化对经济现象的影响。
总之，计量经济学的方法是以数理统计学和经济理论为基础，通过建立经济模型、收集和处理数据、进行统计推断和回归分析等手段，来研究经济现象和评估经济政策。
计量经济学基本概念和知识
计量经济学基本概念和知识1.计量经济学与经济学、统计学和数学的关系 (3)2.计量经济学三要素 (3)3.计量经济学方法与一般经济数学方法的区别 (3)4.计量经济学研究的对象和核心内容 (4)5.建立与应用计量经济学模型的主要步骤 (4)6.随机误差项包含哪些因素影响 (4)7.多重共线性的概念、后果和补救措施 (5)8.序列相关的概念、后果和补救措施 (5)9.用方差膨胀因子检验多重共线性的检验过程 (5)10.异方差性 (6)11.回归模型中有哪些计量经济学问题 (6)12.滞后变量模型的类型及分布滞后模型使用OLS会存在的问题 (6)13.两个阶段最小乘法估计方法的思路 (7)14.时间序列的单整性 (7)15.相关关系与因果关系的区别与联系 (8)16.建立误差校正模型的步骤 (8)17.计量经济学模型的检验包括哪些方面及其具体含义 (8)18.计量经济学模型研究的经济关系的两个基本特征 (9)19.计量经济学中应用的数据类型及其结构 (9)20.用OLS建立多元线性回归模型的基本假设 (9)21.为什么要计算调整后的可决系数 (10)22.异方差性的概念、后果和补救措施 (10)23.用WHITE检验进行异方差的检验过程 (11)24.用杜宾-沃森DW方法检验序列相关的检验过程 (11)25.多远线性回归模型的回归系数符号与预期不一致时，应该检查什么 (11)26回归模型中引入虚拟变量的作用及基本引入方式 (12)27.对联立方程模型进行估计之前需要先做哪些工作 (12)28.平稳时间序列应满足的条件 (12)29.非平稳变量直接建立ARMA模型 (13)30.协整 (13)31.建立误差校正模型（ECM）的基本思路 (14)1.计量经济学与经济学、统计学和数学的关系计量经济学是一门运用经济理论和统计技术来分析经济数据的科学和艺术，它以经济理论为指导，以客观事实为依据，运用数学、统计学的方法和计算机技术，研究带有随机影响的经济变量之间的数量关系和规律。
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。
大三计量经济学知识点
大三计量经济学知识点计量经济学是经济学的一个重要分支，研究经济现象和经济关系的数量化方法。
在大三阶段，学生们需要掌握一些基本的计量经济学知识点，以提升对经济现象的理解和分析能力。
本文将介绍一些大三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中最基本的分析方法之一。
它用来研究因变量与自变量之间的关系，并通过建立数学模型来解释这种关系。
回归分析可分为简单线性回归和多元回归两种类型。
简单线性回归适用于只有一个自变量的情况，而多元回归适用于有多个自变量的情况。
在进行回归分析时，需要通过最小二乘法来估计模型的系数。
最小二乘法是一种通过最小化观测值与模型预测值之间的差异来确定模型参数的方法。
二、假设检验假设检验是计量经济学中用来检验经济理论假设是否成立的统计方法。
常用的假设检验方法有t检验和F检验。
t检验用于检验一个变量的系数是否显著不等于零，而F检验用于检验整体回归模型的显著性。
在进行假设检验时，需设置原假设和备择假设。
原假设通常是认为变量的系数等于零，备择假设则是认为变量的系数不等于零。
通过计算统计量的值，我们可以根据其显著性水平来判断是否拒绝原假设。
三、时间序列分析时间序列分析是计量经济学中用于研究时间序列数据的方法。
时间序列数据是按照时间顺序排列的统计观测值。
时间序列分析包括趋势分析、季节性分析和周期性分析等。
趋势分析是用来研究数据中长期增长或减少的趋势。
常用的趋势分析方法有简单移动平均法和指数平滑法。
季节性分析则用来研究数据中按季度或按特定时间间隔的周期性变动。
周期性分析是用来研究数据中长期周期性波动的方法。
四、面板数据分析面板数据是指包含多个单位（如个人、公司或国家）和多个时间周期的数据集合。
面板数据分析是计量经济学中用来研究面板数据的方法。
面板数据分析可以区分固定效应模型和随机效应模型。
固定效应模型假设不同单位之间存在固定的差异，而随机效应模型则假设这些差异是随机的。
面板数据分析可以更好地控制了个体间和时间间的异质性，帮助我们更准确地估计变量之间的关系。
计量经济学简明教程
计量经济学简明教程计量经济学是经济学的一个重要分支，旨在运用数学和统计方法分析经济现象。
它的研究对象包括各种不同的经济问题，例如市场需求和供应、价格形成机制、生产与成本、国际贸易等。
本文将从计量经济学的基础概念、常用模型以及实证研究方法三个方面进行讨论。
一、基础概念变量在计量经济学中，变量是指表示不同因素的度量。
可以将变量分为自变量和因变量。
自变量通常表示影响因素，而因变量则表示被影响的结果。
模型模型是对真实情况的简化描述，通常用数学公式表达。
模型可以帮助我们理解现象，并预测未来可能发生的情况。
在计量经济学中，常见的模型有线性回归模型、时间序列模型等。
假设在建立模型时，我们需要假设某些条件得到满足。
这些假设可能基于理论或者统计分析，并且可能是暂时或者永久性的。
假设通常会影响我们对数据进行解释和预测。
二、常用模型线性回归模型线性回归模型是计量经济学中最常用的模型之一。
它是基于自变量和因变量之间的线性关系建立的。
线性回归模型通常表示为：Y = β0 + β1X1 + β2X2 + …+ ε其中，Y表示因变量，Xi表示自变量，βi表示自变量的系数，ε表示误差项。
差分法差分法是用于解决非平稳时间序列数据问题的一种方法。
它将时间序列数据转换为相邻观测值之间的差异。
这样可以消除数据中的趋势和季节性，使得数据更有利于进行统计推断。
面板数据模型面板数据模型也称为长期追踪研究。
它是一种同时考虑个体和时间维度上变化的方法。
通过面板数据模型，我们可以更好地理解不同个体之间以及不同时期之间的差异。
三、实证研究方法在计量经济学中，实证研究方法主要依赖于统计分析技术。
以下是几种常用方法：假设检验假设检验是一种确定样本是否代表总体、相对大小是否具有显著性的方法。
在假设检验中，我们需要先提出一个关于总体参数值的假设，然后通过样本数据来判断这个假设是否成立。
参数估计参数估计是计算线性回归模型中的系数的一种方法。
最常用的参数估计方法是普通最小二乘法（OLS）。
计量经济学：第1章 总论
一、计量经济学的定义
称上强调它是一门计量经济活 动方法论的学科；后者试图通 过名称强调它是一门经济学科。
计量经济学是以经济理论为指导，以事 实为依据，以数学和统计推断为方法， 以电脑技术为工具，以建立经济计量模 型为手段，定量分析研究具有随机性特 征的经济变量关系的经济学科。
企业和政府都十分重视基于计量经济学关于经 济景气、循环周期的研究，以及政策模拟、预 测分析。于是计量经济学就应运而生。
近70年来，理论计量经济学取 得了长足的进步。
1．最初10年，主要研究微观经济问题 2．40-70年代，重点是研究宏观经济问
题 3．计量经济学之今日 4．计量经济学在西方国家经济学科中的
二、计量经济学的种类
广义上讲，计量经济学有两个主要的研究
内容：
一是如何运用、改进和发展数理统计方法，
使之成为适合测定随机性特征的经济关系的特
殊方法——计量经济学方法，这部分研究内容称
为理论计量经济学，也称经济计量方法。
二是在一定的经济理论指导下，以反映事
实的统计数据为依据，以经济计量方法研究经
济数学模型，探索实证经济规律，这一方面的
研究内容称为应用计量经济学。
三、经济计量模型是计量经济 学研究的核心
计量经济学方法及其应用，都是围绕建立、估 计、检验和运用经济计量模型这一核心进行的。
人们可以通过各种各样的模型来揭示、阐明自 然相象和社会经济现象的本质与发展规律。例 如，物理模型，几何模型，传统经济学的文字 模型等等。
模型是对现实抓住本质的抽象与简化，更深刻 地揭示出现实的本质与规律。
1．研究有关经济理论
2．确定变量和函数形式
1．研究有关经济理论
计量经济学基础知识梳理(超全)
2.自然对数
近似计算的作用： 定义y对x的弹性（elasticity）为
y x %y x y %x
换言之，y对x的弹性就是当x增加1%时y的百分数变化。
若y是x的线性函数：y 0 1x ，则这个弹性是
y x
x y
1
x y
1
0
x
1x
它明显取决于x的取值（弹性并非沿着需求曲线保持不变）。
在经验研究工作中还经常出现使用对数函数的其他可 能性。假定y>0，且
logy 0 1x 则 logy 1x ，从而 100 logy 100 1x。
由此可知，当y和x有上述方程所示关系时，
%y 100 1x
例： 对数工资方程
假设小时工资与受教育年数有如下关系：
logwage 2.78 0.094edu
y 0 1 x;dy dx 1 2 x1 2
y 0 1logx;dy dx 1 x y exp0 1x;dy dx 1 exp0 1x
4.微分学
当y是多元函数时，偏导数的概念便很重要。假定y=f
（x1，x2），此时便有两个偏导数，一个关于x1，另一个关
于 x1的x2普。通y对导x1数的。偏类导似数的记，为yxy1就，是就固是定把xx12时看方做程常对数x时2的方导程数对。
的最大值出现在x*=8/4=2处，并且这个最大值是6+8×2-
2×（2）2=14。
y 16
14
12
10
8
6
4
2
0
x
0
1
2
3
4
1.二次函数
对方程式 y 0 1x 2x2
2 0 意味着x对y的边际效应递减，这从图中清晰可
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
计量经济学知识点1.假设检验：在计量经济学中，研究者通常会提出一些假设，然后使用统计方法来检验这些假设的有效性。
例如，研究者可能提出一个关于变量之间关系的假设，并使用样本数据来检验这个假设是否成立。
2.回归分析：回归分析是计量经济学中一种常用的统计方法，用于分析因变量与自变量之间的关系。
通过回归分析，研究者可以确定自变量对因变量的影响程度，并进一步预测因变量的数值。
回归模型的选择和估计是计量经济学中的核心内容之一3.模型设定：在计量经济学中，研究者通常会基于对经济理论的理解来设定一个经济模型，并使用实证分析来验证模型的有效性。
模型设定是计量经济学研究的第一步，决定了后续研究的方向和方法。
4.面板数据分析：面板数据是一种具有时间序列和截面维度的数据，可以用于研究变量的动态关系。
在面板数据分析中，研究者可以使用固定效应模型或者随机效应模型来估计变量的影响。
5.工具变量法：工具变量法是计量经济学中一种常用的估计方法，用于解决内生性问题。
内生性问题是由于自变量和误差项之间的相关性而导致的估计结果不准确的问题，在工具变量法中，研究者使用一个与自变量相关但与误差项无关的变量作为工具变量来解决内生性问题。
6.时间序列分析：时间序列分析是计量经济学中研究时间序列数据的方法。
研究者可以使用时间序列模型来分析和预测经济变量的发展趋势和波动性。
常用的时间序列模型包括ARMA模型、ARIMA模型等。
7.异方差问题：异方差问题是指误差项的方差不是恒定的，而是与自变量或其他变量相关的情况。
异方差问题会导致估计结果的不准确性，在计量经济学中，研究者可以使用加权最小二乘法或者稳健标准误等方法来解决异方差问题。
8.时间序列平稳性：时间序列平稳性是指时间序列数据的均值和方差在时间上不发生系统性的变化。
平稳时间序列数据能够提供可靠的统计推断结果，因此在时间序列分析中需要对数据的平稳性进行检验。
9.效应估计方法：在计量经济学中，研究者通常会使用OLS估计法来估计参数的值。
计量经济学课件
计量经济学课件1. 引言计量经济学是经济学领域中一个重要的分支，通过运用数学和统计方法来研究和分析经济现象。
本课件将介绍计量经济学的基本概念、方法和应用，并提供实际案例进行演示和说明。
2. 计量经济学的基本概念2.1 变量与观测计量经济学的核心是对经济变量进行测量和观测。
在本节中我们将介绍不同类型的变量和观测方法，以及它们在计量经济学中的应用。
2.1.1 数值变量与分类变量•数值变量是可以用数值或数字来表示的变量，如收入、价格等。
•分类变量是具有特定类别或标签的变量，如性别、地区等。
2.1.2 原始观测与数据集•原始观测是指直接从调查或实验中得到的原始数据。
•数据集是包含多个观测的集合，可以是以表格形式展示的数据。
2.2 概率分布与统计量概率分布和统计量是计量经济学中常用的工具，用来描述和分析变量的分布和特征。
2.2.1 概率分布•概率分布是描述随机变量的取值和概率的函数。
常见的概率分布包括正态分布、均匀分布等。
2.2.2 统计量•统计量是根据样本数据计算得出的数值，用来对总体特征进行估计。
常见的统计量包括均值、方差、标准差等。
3. 计量经济学的方法和模型计量经济学研究中常用的方法和模型对于我们了解和解释经济现象至关重要。
在本节中，我们将介绍一些常见的计量经济学方法和模型。
3.1 线性回归模型线性回归模型是一种常用的计量经济学模型，用于探讨变量之间的关系。
该模型假设自变量和因变量之间存在线性关系。
3.1.1 单变量线性回归•单变量线性回归是指只有一个自变量和一个因变量的线性回归模型。
例如，收入和消费之间的关系。
3.1.2 多变量线性回归•多变量线性回归是指有多个自变量和一个因变量的线性回归模型。
例如，收入、教育水平和消费之间的关系。
3.2 时间序列分析时间序列分析是计量经济学中用于研究时间相关数据的方法。
它包括对趋势、季节性和周期性等进行建模和分析。
3.3 面板数据分析面板数据分析是指对同时具有时间序列和跨个体观测的数据进行分析。
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
计量经济学的步骤
计量经济学的步骤1.概念计量经济学是以经济理论和经济数据为事实为依据,运用数学,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;2.计量经济学的性质 1计量经济学所研究的主体是经济现象及其发展变化的规律,所以它是一门经济学科;2计量经济学的目的是要把实际经验的内容纳入经济理论,确定表现各种经济关系的经济参数,从而验证经济理论,预测经济发展趋势,为制定经济政策提供依据;为了解决达到上述目的的理论和方法论问题,计量经济学分成了两种类型：理论计量经济学和应用计量经济学;3.计量经济学的研究步骤 1模型设定设定一个合理的模型,应该注意以下3个方面的问题：要有科学的理论依据；模型要选择适当的数学形式；方程中的变量要有可观测性;2估计参数参数与变量不同,它是计量经济模型中表现经济变量相互依存程度的那些因素,通常参数在模型中式一些相对稳定的量;如何通过变量的样本观测数据正确的估计总体模型的参数,这是计量经济学研究的核心内容；如何去确定满足计量经济要求的参数估计式,是理论计量经济学的主要内容之一;3模型检验对计量经济模型的检验主要应从以下4个方面进行：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;4模型应用计量经济模型主要可以用于经济结构分析,经济预测和政策评价等几个方面;4.与其他经济学科的关系计量经济学是与经济学,经济统计学及数理统计学都有关系的交叉学科;计量经济学是建立在经济理论的基础上,对经济学现象和关系进行分析的学科；数理统计学是计量经济学的方法论基础；经济统计提供的数据时计量经济学估计参数,验证理论的基本依据；三者独立存在,都不是计量经济学,三者的有力结合才构成了计量经济学;线性回归模型经典假设a.零均值假定,在给定解释变量Xi的条件下,随机干扰项Ui的条件均值为0b.同方差假定,对于给定的每一个Xi,随机干扰项Ui的条件方差都等于一个参数c.无自相关假定,随机干扰项u的逐次只互不相关,或者说对于所有的i 和j,Ui,Uj的协方差为0d.随机干扰项Ui与解释变量Xi不相关e.正态性假定,随机干扰项Ui服从正态分布;计量经济学的异方差1概念在基本假定中,要求对所有的i都有Vui=a2,也就是ui也有同方差,假设标准多元模型中其他假设不变,但是Vui=ai2,则称Ui具有异方差;即模型中随即误差项的方差不是常量,而且它的变化与解释变量变动有关;2原因：1.模型中省略了某种重要的解释变量；2.模型设定误差,如同把变量间本来为非线性的关系设定为线性,也可能导致方差；3.测量误差的变化；4.截面数据中总体各单位的差异3对模型的影响 1.对参数估计式特性的影响：参数的OLS估计仍然具有无偏性,但是参数OLS估计式的方差不再是最小；2.对参数的显着性检验有影响：在Ui存在异方差,OLS估计式不再具有最小方差,如果仍然用不存在异方差时的OLS方式估计其方差,可能会低估存在异方差时的真实方差,这将导致夸大用于参数显着性检验t统计量;如果仍用夸大的t统计量进行参数的显着性检验,可能造成本应接受的原假设被错误地拒绝,从而夸大所估计参数的统计显着性；3.对预测的影响：尽管参数的OLS估计量仍然无偏,并且基于此的预测也是无偏的,并且基于此的预测也是无偏的,但是由于参数估计量不是有效的,从而对Y的预测也将不是有效的;4检验 1.图式检验法 a 相关图形分析 b 残差图形分析；2.戈德菲尔德-夸特检验：将样本分为两部分,然后分别对两个样本进行回归,并计算比较两个回归的剩余平方和是否有明显差异,以此判断是否存在异方差；检验：如果存在异方差,其方差与解释变量有关系,分析方差是否与解释变量有某些形式的联系以判断异方差；检验：在时间序列数据中,可以为存在的异方差性为ARCH过程,兵通过检验这一过程是否成立去判断时间序列是否存在异方差；检验：由OLS法得到残差,去残差的绝对值,然后将残差绝对值对某个解释变量回归,根据回归模型的显着性和拟合度来判断是否存在异方差; 5补救措施 1.模型变换：但可以确定异方差的具体形式,将模型作适合变换有可能消除或减轻异方差的影响；2.加权最小二乘法；3.模型的对数变换：首先,运用对数变换能使测定变量值的尺度缩小,其次,经过对数变换后的线性模型,其残差e表示相对误差,而相对误差往往比绝对误差有较小的差异;计量经济学模型的自相关性1.概念自相关是指总体回归模型的随机误差项Ui之间存在相关关系;CovUi,Uj=EUi,Uj=0,如果该假设不能满足,就称Ui和Uj存在自相关;2.原因 1.经济系统的惯性,如：GDP、销售量、人口等,用他们的时间序列数据做回归分析时,Ut通常具有相关性,故称序列相关；中包含的其他次要变量,他们具有相关惯性;3.经济活动的滞后性；4.数据处理造成；5.蛛网现象；6.模型设定偏误3.后果出项自相关时,OLS依然无偏, 一致,但是已经无效；仍用OLS 计算参数估计值的方差,会低估了估计值的真实方差,导致参数估计值方差也被低估,最终导致t检验F检验无法有效的应用,也会使得预测置信区间不可靠,降低了预测的精度;4.检验 1 图式检验发 a 散点图 b按照时间顺序绘制回归残差项的图形；2DW检验前提条件：解释变量X为非随机；随机误差项为一阶自回归形式；线性回归模型的解释变量中不包含滞后的被解释变量；截距项不为零；数据序列无缺失项;5.补救在自相关系数已知,广义差分法；自相关系数未知,用科克伦-奥科特迭代法或德宾两部法先求出自相关系数,然后再用广义差分法; 计量经济学的多重共线性1概念一般来说,多重共线性是指各个解释变量X之间有准确或近似的线性关系;数学意义上: X2 X3....Xk ,如果存在不全为0的数 N1 N2.....Nk,使得N1+N2X2+N2X3.....+NkXk=0,则称解释变量X2 X3.....Xk之间存在完全的多重共线性;2原因经济变量之间具有共同变化趋势；模型中包含滞后变量；利用截面数据建立模型；样本数据自身原因;3后果完全多重共线性产生的后果：1.参数估计为不定式2.参数估计量的方差无限大不完全多重共线性下产生的后果：1.参数估计量的方差增大 2.对参数区间估计时,置信区间趋于变大 3.严重多重共线性时,假设检验容易做出错误的判断 4.当多重共线性严重时,可能造成可绝系数R2较高,经F 检验的参数联合显着性也很高,但对各个参数单独的t检验却可能不显着,甚至可能使估计的回归系数符号相反,得出完全错误的结论;4检验简单相关系数法；方差扩大因子法；直观判断法；逐步回顾法；特征值与病态指数法5补救方法剔除高度共线性的变量；增大样本容量；变换模型形式；利用外部或先验信息法；横截面数据与时间序列数据并用；变量变换；逐步回归法；选择有偏估计量如岭回归;计量经济学联立方程模型1.概念联立方程指的是用若干个相互关系的单一方程,同时表示一个经济系统中经济变量相互联立依存性的模型,即用一个联立方程组去表现多个变量相互为因果的联立关系;2.种类1描述经济变量之间现实经济结构关系的模型成为结构型模型;结构型模型表现变量间直接的经济联系,将某内生变量直接表示为内生变量和前定变量的函数;2把每个内生变量都只表示为前定变量及随机干扰项函数的联立方程模型,称为简化模型;简化模型能直接用于对内生变量的预测;3第一个方程的内生变量Y1仅有前定变量表示,而无其他内生变量,第二个方程内生变量Y2表示成前定变量和一个内生变量Y1的函数；第三个方程内生变量Y3表示成前定变量和两个内生变量Y1 Y2的函数,按此规律,最后一个方程内生变量Ym可以表示成前定变量和m-1个内生变量Y1 Y2 ....Ym-1的函数；这类型模型称之为递归模型;它的特点是直接用OLS方法对模型中的方程依次进行估计;3.联立方程的识别1对模型识别的理解：可以从方程中是否具有确定的统计形式去认识,也可以从方程中是否排除了必要的变量去理解,但是最直观的理解是看能否从简化模型参数估计值中合理求解出结构模型参数的估计值;2识别的类型：恰好识别过度识别不可识别3识别方法：阶条件识别如果模型中有M个方程,共有M个内生变量和K个前定变量；其中第i个方程包含Mi个内生变量和Ki个前定变量;由模型的阶识别条件可以判断：当K-Ki>Mi―1时,第i个方程可能是过度识别；当K-Ki=Mi―1时,第i个方程可能是恰好识别；当K-Ki<Mi-1时,方程可能是不可识别;秩条件识别步骤第一,将结构模型转化为结构模型的标准形式；第二,考察第i个方程的识别问题；第三,计算Rank,检验所余系数矩阵的秩是否等于M-1,或者检验所余系数矩阵是否能构成非零M-1行列式；第四,判断,当且仅当一个方程所排斥的变量的参数矩阵的秩Rank=M-1时,方程可以识别,Rank不等于M-1时,方程不可识别,若Rank<M-1,则方程不可识别;当只有一个M-1阶非零行列式时,方程恰好识别；当不止一个M-1阶非零行列式时,方程过度识别；当不存在M-1阶行列式时,方程不可识别;4模型识别的一般步骤：a.阶识别,不成立则方程不可识别 b.成立则秩识别,不成立则方程仍不可识别 c.成立则再阶识别,看方程恰好识别还是过度识别;虚拟变量1.概念虚拟变量是人为构造的取值为0和1的作为属性变量代表的变量,一般用字母D表示;属性因素通常具有若干类型或水平,一般虚拟变量取值0和1,当虚拟变量取值为0,即D=0时,便是某种属性或状态不出现或不存在,即不是某种类型；当虚拟变量取值为1时,即D=1,表示某种属性或状态存在,即是某种类型;2.设置规则虚拟变量的设置规则是若定性因素有m个相互排斥的类型或属性水平,在有截距项的模型中只能引入m-1个虚拟变量,否则会陷入虚拟变量陷阱,产生完全的多重共线性;在无截距项的模型中,定性因素有m个相互排斥的类型时,引入m个虚拟变量不会导致完全多重共线性,不过这时虚拟变量参数的估计结果,实际上是D=1的样本均值; 从理论上说,虚拟变量去0通常代表基础类型,取1通常代表与基础类型相比较的类型;3.作用可以作为属性因素的代表,如性别；作为某些非精确计量的数量因素的代表,如受教育程度；作为某些偶然因;素或政策因素的代表,如战争；还可以作为时间序列分析季节的代表；可以实现分段回归,研究斜率截距的变动,或比较两个回归函数的结构差异;在计量经济学中,包含有虚拟变量的模型成为虚拟变量模型：解释变量中包含虚拟变量,作用是在假定其他因素都不变时,至研究定性变量是否被解释变量表现出显着差异；解释变量中既包含定量变量又包含虚拟变量,研究虚拟变量和定量变量同时对被解释变量的影响；被解释变量本身为虚拟变量的模型,是被解释变量本身取值为0或1的模型,适用于某些社会经济现象进行是与否的判断;4.在计量经济学中,加入虚拟变量的途径有两种基本类型：以加法类型引入虚拟变量改变模型的截距；乘法变量引入虚拟变量改变模型的斜率;以乘法类型引入虚拟变量的主要作用在于对回归模型结构变化的检验；定性因素间交互作用的影响分析；分段线性回归;计量经济学的应用1,结构分析--研究经济系统变量间的因果结构及其指标,分为:1静态分析---研究平衡状态下,经济系统变量建的因果结构及其指标;包含边际分析和弹性分析.2动态分析：把所有经济变量看做时间的函数,研究整个经济系统的变化过程,获得任意时点的积极状态;3乘数分析：外生变量变化对内生变量变化的影响;2经济预测：一关于外生变量的赋值问题,way1：建立外生变量x对时间t的回归模型；way2：建立外生变量x的自回归模型；way3：主观赋值法：1专家赋值,2根据发展计划赋值. 二,关于预测不准的问题,测不准原理：不存在完全准确的预测方法,预测不准是经常发生的;原因如下：1,人的认识是有限的,模型对经济系统的简化不当,2样本数据质量差,3经济总体结构发生了变化,4预测观点干扰事物的发展,1自毁型预测：战争,衰退,2自成性预测：股价,流行色,5,小概率事件也可能发生3 政策评价：选择政策变量的值,使目标变量达到满意水平,包含：技术政策,投资政策,价格政策,工资政策。
经济学中的计量经济学方法
经济学中的计量经济学方法在经济学中，计量经济学方法是一种重要的分析工具，用于研究经济现象和解决经济问题。
它结合了数理统计学、计量经济学理论和经济数据的实证分析，旨在揭示经济变量之间的关系，并进行经济政策的评估和预测。
计量经济学方法主要包括构建经济模型、进行数据收集和处理、估计模型参数、进行假设检验和模型预测五个步骤。
首先，构建经济模型是计量经济学研究的起点。
经济模型是对经济现象进行描述和解释的理论框架，通过建立适当的经济关系假设和参数设定，从数量角度刻画经济变量之间的相互作用。
其次，进行数据收集和处理是计量经济学研究的基础。
研究者需要收集与研究课题相关的经济数据，例如GDP、通货膨胀率、失业率等。
同时，还需要对收集到的数据进行清洗、处理和整理，以确保数据的准确性和可用性。
接下来，通过估计模型参数，研究者可以推断经济关系的强度和方向，并对模型进行解释和预测。
常用的估计方法包括最小二乘法、极大似然法和广义矩估计法等。
然后，进行假设检验是计量经济学研究的重要环节。
研究者通过对估计结果进行统计检验，判断模型参数的显著性和经济关系的一致性。
常见的假设检验方法包括t检验、F检验和卡方检验等。
最后，通过模型预测，可以评估经济政策的效果和预测未来经济变量的走势。
通过模型的参数估计和数据的外推，可以进行政策方案的制定和经济预测的分析。
计量经济学方法在经济学研究和实践中具有广泛的应用。
它可以用于分析消费行为、投资决策、金融市场和宏观经济等不同领域的问题。
通过采用科学的数据处理和分析方法，可以更准确地把握经济现象和规律，为政府决策和企业管理提供决策依据。
需要注意的是，计量经济学方法并非解决所有经济问题的最佳方法。
在实际应用中，研究者需要根据具体问题的特点选择合适的方法和模型，并结合经验判断结果的可靠性和适用性。
综上所述，计量经济学方法是经济学研究中不可或缺的工具，它通过构建经济模型、数据收集和处理、参数估计、假设检验和模型预测等步骤，揭示经济变量之间的关系，为经济政策的制定和经济预测提供科学的依据。
经济计量学基础到进阶教程
经济计量学基础到进阶教程经济计量学基础到进阶教程经济计量学是研究经济现象和经济理论的数量化方法。
它通过运用数学和统计学的原理，对经济现象进行测量和分析。
本教程将介绍经济计量学的基础知识，并逐步深入探讨进阶概念和应用。
一、基础知识1. 经济数据的类型：经济计量学研究的对象是经济数据，包括时间序列数据和截面数据。
时间序列数据是同一经济变量在不同时间点上的观测值，如GDP、通货膨胀率等；截面数据是同一时间点上不同个体的观测值，如不同地区的失业率、人均收入等。
2. 经济计量模型：经济计量学使用统计模型来描述经济现象，常见的包括线性回归模型、时间序列模型和面板数据模型。
线性回归模型是最基本的经济计量模型，可以用来研究因果关系和预测变量的变化。
3. 数据处理和统计检验：在进行经济计量分析之前，需要对数据进行处理和检验。
数据处理包括数据清洗、变量构造和转换等，统计检验用于验证经济理论或模型的有效性，常见的检验方法有t检验、F检验等。
二、进阶概念1. 异方差性：异方差性是指误差项的方差在不同观测值上存在差异。
当存在异方差性时，经典的最小二乘法估计结果具有不良性质，需要进行修正。
常见的修正方法包括加权最小二乘法和异方差稳健标准误等。
2. 集成与协整：集成是指时间序列数据中存在单位根，即序列之间存在长期关系；协整是指时间序列数据中存在长期平衡关系。
集成和协整在时间序列建模中具有重要意义，可以用来研究经济变量之间的长期关系。
3. 面板数据模型：面板数据是时间序列数据和截面数据的结合，可以用来研究个体之间的动态关系。
面板数据模型可以分为固定效应模型和随机效应模型，可以用来控制个体异质性和时间异质性的影响。
三、应用案例1. 金融市场预测：经济计量模型可以用来预测金融市场的走势，如股票价格、汇率等。
通过建立合适的模型，可以对金融市场进行预测和风险评估。
2. 政策评估：经济计量方法可以用来评估政策措施的效果，如货币政策、财政政策等。
一分钟看懂计量经济学
一分钟看完计量经济学！！！------开学后的计量笔记建模是计量的灵魂，所以就从建模开始。
一、建模步骤：A，理论模型的设计: a，选择变量b，确定变量关系c，拟定参数范围B，样本数据的收集: a，数据的类型b，数据的质量C，样本参数的估计: a，模型的识别b，估价方法选择D，模型的检验a，经济意义的检验1正相关2反相关等等b，统计检验：1检验样本回归函数和样本的拟合优度，R的平方即其修正检验2样本回归函数和总体回归函数的接近程度:单个解释变量显著性即t检验，函数显著性即F检验，接近程度的区间检验c，模型预测检验1解释变量条件条件均值与个值的预测2预测置信空间变化d，参数的线性约束检验：1参数线性约束的检验2模型增加或减少变量的检验3参数的稳定性检验：邹氏参数稳定性检验，邹氏预测检验----------主要方法是以F检验受约束前后模型的差异e，参数的非线性约束检验：1最大似然比检验2沃尔德检验3拉格朗日乘数检验---------主要方法使用 X平方分布检验统计量分布特征f，计量经济学检验1，异方差性问题：特征：无偏，一致但标准差偏误。
检测方法：图示法，Park与Gleiser检验法，Goldfeld-Quandt检验法，White检验法-------用WLS修正异方差2，序列相关性问题：特征：无偏，一致，但检验不可靠，预测无效。
检测方法：图示法，回归检验法，Durbin-Waston检验法，Lagrange乘子检验法-------用GLS或广义差分法修正序列相关性3，多重共线性问题：特征：无偏，一致但标准差过大，t减小，正负号混乱。
检测方法：先检验多重共线性是否存在，再检验多重共线性的范围-------------用逐步回归法，差分法或使用额外信息，增大样本容量可以修正。
4，随机解释变量问题：随机解释变量与随机干扰项独立----------对OLS没有坏影响。
随机变量与随机干扰项同期相关：有偏但一致-----扩大样本容量可以克服。
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一分钟看完计量经济学！！！------开学后的计量笔记来源：
建模是计量的灵魂，所以就从建模开始。
一、
建模步骤：A，理论模型的设计: a，选择变量b，确定变量关系c，拟定参数范围
B，样本数据的收集: a，数据的类型b，数据的质量
C，样本参数的估计: a，模型的识别b，估价方法选择
D，模型的检验
a，经济意义的检验1正相关
2反相关等等
b，统计检验：1检验样本回归函数和样本的拟合优度，R的平方即其修正检验
2样本回归函数和总体回归函数的接近程度:单个解释变量显著性即t检验，函数显著性即F检验，接近程度的区间检验
c，模型预测检验1解释变量条件条件均值与个值的预测
2预测置信空间变化
d，参数的线性约束检验：1参数线性约束的检验
2模型增加或减少变量的检验
3参数的稳定性检验：邹氏参数稳定性检验，邹氏预测检验----------主要方法是以F检验受约束前后模型的差异
e，参数的非线性约束检验：1最大似然比检验
2沃尔德检验
3拉格朗日乘数检验---------主要方法使用X平方分布检验统计量分布特征
f，计量经济学检验
1，异方差性问题：特征：无偏，一致但标准差偏误。
检测方法：图示法，Park与Gleiser 检验法，Goldfeld-Quandt检验法，White检验法-------用WLS修正异方差
2，序列相关性问题：特征：无偏，一致，但检验不可靠，预测无效。
检测方法：图示法，回归检验法，Durbin-Waston检验法，Lagrange乘子检验法-------用GLS或广义差分法修正序列相关性
3，多重共线性问题：特征：无偏，一致但标准差过大，t减小，正负号混乱。
检测方法：先检验多重共线性是否存在，再检验多重共线性的范围-------------用逐步回归法，差分法或使用额外信息，增大样本容量可以修正。
4，随机解释变量问题：随机解释变量与随机干扰项独立----------对OLS没有坏影响。
随机变量与随机干扰项同期相关：有偏但一致-----扩大样本容量可以克服。
随机变量与随机干扰项同期相关：有偏且非一致--------工具变量法可以克服
二、
参数估计量性质的分析：a小样本和大样本性质
b无偏性
c有效性
d一致性
e Gauss-Markov定理
三、
A虚拟解释变量问题
a，加法方式：定性因素对截距的影响
b，乘法方式：定性因素对斜率项产生的影响
c，加法与乘法结合方式：定性应诉对截距和斜率项同时产生影响
B滞后变量问题
a，分布滞后模型：经验加权法，Almon多项式法，Koyck方法---来减少滞后项的数目
b，自回归模型：工具变量法，OLS法
C模型设定偏误问题
a，解释变量选取偏误1漏选相关变量：OLS在小样本下有偏，大样本下不一致
2多选无关变量：OLS估计量无偏且一致，但无效
b，模型函数形式选取偏误：OLS有偏非一致且无效
c，1用t检验和f检验检验无关变量
2用RESET检验是否遗漏相关变量或模型函数选取错误
四、
联立方程计量经济学模型的单方程估计
a，工具变量法IV
b，ILS-----ab适用于恰好识别
c，2SLS---适用于恰好识别和过度识别
五、
二元离散选择模型
a，Probit离散选择模型：将随机干扰项的概率分布设定为标准正态分布----用最大似然估计法或GLS
b，Logit离散选择模型：将随机干扰项的概率分布设定为logistic分布得到---用最大似然估计法或GLS
六、
随机时间序列模型：
a，纯自回归AR模型----用Y ule-Walker方程或OLS估计
b，纯移动平均MA模型
c，自回归移动平均ARMA模型----bc可以用矩估计法，对非平稳的时间序列检验协整性可用Engle-Granger两步法或直接估计法。
注：此文只是小弟开学读书笔记的总结只能当个工程表，让大家知道所学阶段和所用罢了另：据小弟开学后了解的教材方面
最初入门书首推古扎拉蒂的《计量经济学基础》，上下两本，想很快对计量经济学有全方位认识的弟兄可以看这本书的精写版《经济计量学精要》，机械工业出版社，世纪馆书店就有第二版卖，好几十块---想要免费电子版的姐妹们可以联系我==。
伍德里奇的《计量经济学导论》真是讨论风格的啊，适合于中级使用，高级的书最经典的莫
过于格林的《计量经济学分析》，还有《Econometrics Introduction》，中国人写的书还是李子奈的《计量经济学》比较清楚，难度中级偏高级。
研究的方面，微观注意面板数据，宏观注意时间序列，面板数据推荐伍德里奇的《横截面与面板数据的经济计量分析》，68元，人大出版社，时间序列推荐汉米尔顿的《时间序列分析》，传说中的经典教材。
在此小弟加一句，尽量对照着英文看中文，因为翻译的很难==。