2010计量经济学复习要点摘录整理
计量经济学复习笔记要点
计量经济学 总复习第一部分：统计基础知识均值的概念：通常人们所说的均值就是“平均数”，统计意义上的均值是“期望值”。
方差：变量的每个样本与均值的距离大小的概念。
标准差：对方差开根号就是标准差。
数学期望值与方差的数学性质总体方差： 1.常量aE （a ）=a 2σ(a)=0抽样方差： 2.变量 y=a+bxE(y)=a+bE(x)总体标准偏差： 2σ(y)=b^2 * 2σ(x)抽样标准偏差：假设检验的定义：事先做一个假设，然后再用统计方法来检验这个假设是否有统计意义。
假设检验的步骤：第一步，设定假设条件。
原定假设，H0:u=u0，和替代假设，Ha:u ≠u0。
第二步，决定用哪种检验， 如果n ≥30,用Z 检验，如果n<30, 用t 检验。
第三步，找出临界值， 根据给定的定义域的大小，即α=1%、α=5%、或 α=10% 从概率分布表中查出Zc 值，或tc 值。
第四步，计算统计值， 或者第五步，比较统计值与临界值而得出结论。
如果统计值的绝对值大于临界值，那么我们就否定原定假设； 如果统计值的绝对值小于临界值，那么我们就不能否定原定假设。
第二部分 最小二乘法最小二乘法的假设条件：（1） （2） （3） （4） （5） 文字解释：Nu x Ni ∑-=22)(σ1)(22--=∑n x xs ni2σσ=2s s =nux Z σ0*-=n s u x t 0*-=)(=X E i ε∞<=22,)(σσεi Var 0),(=j i Cov εε0),(=i i X Cov ε1),(±≠j i X X Cov(1)每个误差必须是随机的，其误差的期望值是零；(2)误差都是雷同的，其方差相等，同时其方差的变化量必须是有限的； (3)每个误差之间必须是相互独立的； (4)误差项与方程式中的自变量是无关的； (5)自变量之间无直接的线性关系。
通用最小二乘法的步骤：第一步：求出误差项：第二步：求误差的平方和最小。
计量经济学重点
计量经济学重点计量经济学复习资料一、名词解释1.广义计经济学:利用经济理论、统计学和数学定量研究经济现象的经济计量方法的统称，包括回归分析方法、投入产出分析方法、时间序列分析方法等。
2.狭义计经济学以揭示经济现象中的因果关系为目的，在数学上主要应用回归分析方法。
3.总体回归函数:指在给定Xi下Y分布的总体均值与Xi所形成的函数关系(或者说总体被解释变量的条件期望表示为解释变量的某种函数)。
4.样本回归函数:指从总体中抽出的关于Y, x的若干组值形成的样本所建立的回归函数。
6、随机的总体回归函数:含有随机千扰项的总体回归函数(是相对于条件期望形式而言的)。
5.线性回归模型:既指对变量是线性的，也指对参数β为线性的，即解释变量与参数β只以他们的I次方出现。
6.随机干扰项:即随机误差项，是一个随机变量，是针对总体回归函数而言的。
9、残差项:是一随机变量，是针对样本回归函数而言的。
7.条件期望:即条件均值，指X取特定值Xi时Y的期望值。
8.回归系数:回归模型中βo, β1等未知但却是固定的参数。
9.回归系教的估计量:指用β 0^ β1^等表示的用已知样本提供的信息所估计出来总体未知参数的结果。
10.最小二乘法:又称最小平方法，指根据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。
11.最大似然法:又称最大或然法，指用生产该样本概率最大的原则去确定样本回归函数的方法。
12.估计的标准差:度量一个变量变化大小的测量值。
13.总离差平方和:用TSS表示，用以度量被解释变量的总变动。
14.回归平方和:用ESS表示:度量由解释变量变化引起的被解释变量的变化部分。
15.残差平方和:用RSS表示:度量实际值与拟合值之间的差异，是由除解释变量以外的其他因素引起的被解释变量变化的部分。
16.协方差:用Cov(X, Y)表示，度量XY两个变量关联程度的统计量。
17.拟合优度检验:检验模型对样本观测值的拟合程度，用R2表示，该值越接近1,模型对样木观测值拟合得越好。
计量经济学复习重点
1、统计检验是利用统计推断的原理，对参数估计的可靠程度、观察数据的拟合程度进行检验；主要方法有拟合优度检验、变量和方程的显著性检验2、计量经济学检验：检验模型的计量经济学性质，即检验模型基本假设的满足程度、各种经济计量假设的合理性。
主要检验准则：序列相关检验、异方差检验和多重共线检验。
3、模型预测检验：检验模型参数估计量的稳定性以及相对样本容量变化时的灵敏度，确定所建立的模型是否可以用于观察值以外的范围。
具体检验方法：（1）利用扩大了的样本 重新估计参数，检验两次估计结果的差异显著性；（2）将所建立的模型用于样本以外某一时期的实际预测，预测值与实际值进行比较并检验差异显著性。
4、建立计量经济模型的步骤5、样本回归模型回归分析是研究一个变量关于另一个（些）变量的具体依赖关系的计算方法和理论。
由于总体的信息往往无法掌握，现实的情况只能是在一次观测中得到总体的一组样本样本散点图近似于一条直线，画一条直线以尽可能好地拟合该散点图，由于样本取自总体，可以该线近似地代表总体回归线。
该线称为样本回归线，其函数形式记为：6、随机扰动项U ：理论经济学和数理经济学一般假定经济变量之间存在确定性的规律，从而建立确定性的模型。
引入随机扰动项是为了更准确地描述社会经济系统。
随机扰动项是不可观察的，只能通过残差——实际值与拟合值的差——进行估计7、Gauss —Markov 定理（高斯-马克）：满足性质1、2、3的最小二乘估计量是最优线性无偏估计量 最小二乘法求出参数估计量达到最小值。
性质1：线性特性；估计量a,b 均可由被解释变量Y 线性表示出来。
性质2：无偏性E （a ）= E （b ）= β 性质3：在a 、β的各种线性无偏估计中，最小二乘估计量a,b 具有最小方差。
8、完全共线性：如果存在 c 1X 1i +c 2X 2i +…+c k X ki =0 i=1,2,…,nii i X X f Y 10ˆˆ)(ˆββ+== （2.1.4）称为样本回归函数（sample regression function ）SRF 。
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.
计量经济学复习要点
计量经济学复习要点第一篇：计量经济学复习要点计量经济学复习要点第一章、概率论基础1.随机事件的概念P22.古典概行例题P5例1.1P2例1.2利用第一章的知识说明抽签的合理性如何利用第一章的知识估计一个池塘有多少鱼还有一个关于晚上紧急集合穿错鞋的题目，记不太清楚了3.期望与方差的概念，切比雪夫不等式，看例题1.4-例题1.8，不要求求出数4.变异系数的概念P175.大数定律和中心极限定律（具有独立同分布的随机变量序列的有限和近似地服从正态分布）的概念P24、P25第二章、矩阵代数1.矩阵的定义，加（page29）、减（page29）、乘（page30）、转置（page30）、逆（page31）知道怎么回事2.最小二乘法P39-P41（定义最小二乘解）3.第三节没有听，求听课学霸补充第三章、数据的分析方法和参数的统计推断1.数据的分析方法（算数平均、加权算数平均、几何平均、移动平均）（1）几种分析方法的定义（2）几中分析方法的不同（3）每种分析方法的具体作用（4）移动平均法中k的选择（5）指数平滑法的意义，α的选择，P552.t分布的概率密度函数3.矩估计法定义4.几大似然估计法P65，例题3.7例题3.85.贝叶斯估计和极大极小估计（应该是只看一下概念就可以了）6.假设检验（1）基本思想P75（2）双边假设检验（3）单边假设检验（4）参数检验P807.方差分析的思想、作用和模型第四章、一元线性回归（计算题）回归方程的求法，显著性检验，经济解释（各参数的解释），不显著的解释第六章、虚拟变量的回归模型1.虚拟变量的作用及模型2.应用虚拟变量改变回归直线的截距、斜率3.对稳定性的检验第二篇：2007计量经济学复习要点2007年计量经济学课程要点归纳1.十大经典假设的证明（关于两变量模型的性质检验）2.BLUE估计量的证明3.自相关检验方法（检验方法一定要记住）4.异方差检验方法（至少三种）5.孙老师讲过的附录要留意6.异方差与自相关的补救措施7.违反十大经典假设情况下的问题怎么解决（如多重共线性，异方差，自相关问题，虚拟变量的估计）注：以上重点均是提供参考，不做考试说明计量考察的重点是对计量模型的建立与估算，结果评价与补救思路的考察，没有大量的数学计算，请同学们放心！建议大家根据参考要点确定进度，并根据孙老师上课的重点决定自己的复习范围！希望同学们认真复习，考出好成绩！王琳第三篇：计量经济学复习笔记计量经济学复习笔记CH1导论1、计量经济学：以经济理论和经济数据的事实为依据，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。
计量经济学考试重点总结
1、简述计量经济学：是以经济理论和经济数据为事实依据，运用数学统计学的的方法建立数学模型，来研究经济数量关系和和规律的一门经济学科。
2、计量经济模型有哪些应用：①结构分析。
②经济预测。
③政策评价。
④检验和发展经济理论。
3、计量经济学研究的主要步骤：①确定变量和数学关系式——模型设定；②分析变量间具体的数量关系式——估计参数；③检验所的结论的可靠性——模型检验；④作经济分析和经济预测——模型应用。
5．计量经济学数据的分类：①时间序列数据；②截面数据；③面板数据；④虚拟变量数据。
6.在计量经济模型中，为什么会存在随机误差项：随机误差项是计量经济模型中不可缺少的一部分。
产生随机误差项的原因有以下几个方面：①模型中被忽略掉的影响因素造成的误差；②模型的设定误差；③变量的测量误差；④随机因素。
7、总体回归函数中，引进随机误差想的原因：①作为位置影响因素的代表；作为无法取得数据的已知因素的代表；作为众多细小影响因素的综合代表；②模型设定的误差；③变量测定的误差；③经济现象内在的随机性。
8、古典线性回归模型的基本假定：①零均值假定。
即在给定xt的条件下，随机误差项的数学期望为0；②同方差假定。
误差项的方差与t无关，为一个常数。
③无自相关假定。
即不同的误差项相互独立。
④解释变量与随机误差项不相关假定。
（1分）⑤正态性假定，即假定误差项服从均值为0，方差为的正态分布。
9、总体回归模型与样本回归模型的区别：①描述的对象不同。
总体回归模型描述总体中变量y与x的相互关系，而样本回归模型描述所观测的样本中变量y与x的相互关系。
②建立模型的不同。
总体回归模型是依据总体全部观测资料建立的，样本回归模型是依据样本观测资料建立的。
③模型性质不同。
总体回归模型不是随机模型，样本回归模型是随机模型，它随着样本的改变而改变。
联系：样本回归模型是总体回归模型的一个估计式，之所以建立样本回归模型，目的是用来估计总体回归模型。
10．在满足古典假定条件下，一元线性回归模型的普通最小二乘估计量的统计性质：①线性，是指参数估计量和分别为观测值和随机误差项的线性函数或线性组合。
计量经济学总复习知识点汇总
计量经济学 总复习第一部分：统计基础知识均值的概念：通常人们所说的均值就是“平均数”，统计意义上的均值是“期望值”。
方差：变量的每个样本与均值的距离大小的概念。
标准差：对方差开根号就是标准差。
总体方差：抽样方差： 总体标准偏差：抽样标准偏差：假设检验的定义：事先做一个假设，然后再用统计方法来检验这个假设是否有统计意义。
假设检验的步骤：第一步，设定假设条件。
原定假设，H0:u=u0，和替代假设，Ha:u ≠u0。
第二步，决定用哪种检验， 如果n ≥30,用Z 检验，如果n<30, 用t 检验。
第三步，找出临界值， 根据给定的定义域的大小，即α=1%、α=5%、或 α=10% 从概率分布表中查出Zc 值，或tc 值。
第四步，计算统计值， 或者第五步，比较统计值与临界值而得出结论。
如果统计值的绝对值大于临界值，那么我们就否定原定假设； 如果统计值的绝对值小于临界值，那么我们就不能否定原定假设。
第二部分 最小二乘法最小二乘法的假设条件：（1） （2） （3） （4） （5） Nu x Ni ∑-=22)(σ1)(22--=∑n x x s ni 2σσ=2s s =nu x Z σ0*-=n s u x t 0*-=)(=X E i ε∞<=22,)(σσεi Var 0),(=j i Cov εε0),(=i i X Cov ε1),(±≠j i X X Cov文字解释：(1)每个误差必须是随机的，其误差的期望值是零；(2)误差都是雷同的，其方差相等，同时其方差的变化量必须是有限的； (3)每个误差之间必须是相互独立的； (4)误差项与方程式中的自变量是无关的； (5)自变量之间无直接的线性关系。
通用最小二乘法的步骤：第一步：求出误差项：第二步：求误差的平方和最小。
第三步：求一阶导数等于零，二阶导数大于零来得出估计方程中的对数。
第四步：同样求出统计量t 、F 进行假设检验。
解释回归结果的步骤：第一步：根据判定系数来判断方程回归结果的好坏。
计量经济学期末考试重点整理.docx
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谢谢阅读第一章绪论
1、什么是计量经济学？由哪三组组成？
答：计量经济学是经济学的一个分支学科，是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。
统计学、经济理论和数学三者结合起来便构成了计量经济学。
2、计量经济学的内容体系，重点是理论计量和应用计量和经典计量经济学理论方法方面的特
征
答：1）广义计量经济学和狭义计量经济学2）初、中、高级计量经济学3）理论计量经济学和应用计量经济
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，与数理统计联系极为密切。
除了介绍计量经济模型的数学理论基础、普遍应用的计量经济模型的参数估计方法与检验方法外，还研究特殊模型的估计方法与检验方法，应用了广泛的数学知识。
应用计量经济学则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学基础，侧重于建立与应用模型过程中实际问题的处理。
本课程是二者的结合。
4）、经典计量经济学和非经典计量经济学
经典计量经济学（Classical Econometrics）一般指20世纪70年代以前发展并广泛应用的计量经济学。
经典计量经济学在理论方法方面特征是：
⑴模型类型—随机模型；
⑵模型导向—理论导向；
谢谢阅读。
计量经济学期末复习总结整理版
计量经济学期末复习总结整理版第⼀章导论1．计量经济学是⼀门什么样的学科？答：“经济计量学”不仅要研究经济问题的计量⽅法，还要研究经济问题发展变化的数量规律。
可以认为，计量经济学是以经济理论为指导，以经济数据为依据，以数学、统计⽅法为⼿段，通过建⽴、估计、检验经济模型，揭⽰客观经济活动中存在的随机因果关系的⼀门应⽤经济学的分⽀学科。
2．计量经济学与经济理论、数学、统计学的联系和区别是什么？答：计量经济学是经济理论、数学、统计学的结合，是经济学、数学、统计学的交叉学科（或边缘学科）。
6．计量经济学模型的检验包括哪⼏个⽅⾯？为什么要进⾏模型的检验？答：对模型的检验通常包括经济意义经验、统计推断检验、计量经济检验、模型预测检验四个⽅⾯。
8．计量经济学模型中的被解释变量和解释变量、内⽣变量和外⽣变量是如何划分的？答：在联⽴⽅程计量经济学模型中，按是否由模型系统决定，将变量分为内⽣变量（endogenous variables）和外⽣变量（exogenous variables）两⼤类。
内⽣变量是由模型系统决定同时可能也对模型系统产⽣影响的变量，是具有某种概率分布的随机变量，外⽣变量是不由模型系统决定但对模型系统产⽣影响的变量，是确定性的变量。
9．计量经济学模型中包含的变量之间的关系主要有哪些？答：计量经济学模型中变量之间的关系主要是解释变量与被解释变量之间的因果关系，包括单向因果关系、相互影响关系、恒等关系。
12．计量经济学中常⽤的数据类型有哪些？答：根据⽣成过程和结构⽅⾯的差异，计量经济学中应⽤的数据可分为时间序列数据（time series data）、截⾯数据（cross sectional data）、⾯板数据（panal data）和虚拟变量数据（dummy variables data）。
13．什么是数据的完整性、准确性、可⽐性、⼀致性？答：1）完整性，指模型中所有变量在每个样本点上都必须有观察数据，所有变量的样本观察数据都⼀样多。
计量经济学复习笔记
第一章统计概念1.什么是计量经济学计量经济学是对经济的测度，利用经济理论、数学、统计推断等工具对经济现象进行分析的一门社会科学。
2.计量经济学的方法论（计量经济分析步骤）（1）建立理论假说。
（2）收集数据。
（3）假定数学模型。
（4）设立统计或计量模型。
（5）估计经济模型参数（6）核查模型的适用性：模型设定检验。
（7）检验源自模型的假定（8）利用模型进行预测4.数据类型（1）时间序列数据：按时间跨度获得的数据。
特征是一般变量如 Y t、X t下标为t。
（2）截面数据：同一时点上的一个或多个变量的数据集合。
如：各地区2002年人口普查数据。
（3）合并数据：既包括时间序列数据有包括截面数据。
例：20年间10个国家的失业数据。
20年失业数据是时间序列，10个国家又是截面数据。
（4）面板数据：同一个横截面的单位的跨期调查数据。
例：对相同的家庭数量在几个时间间隔内进行的财务状况调查。
5.理解回归关系回归关系是一种统计上的相关关系，并不意味着自变量和因变量之间存在着因果关系。
第二章线性回归的基本思想1.回归分析的含义: 回归分析是反映的自变量和因变量之间的统计关系，回归分析是在自变量给定条件下的因变量的变化，是一种条件回归分析E（Y i|X i）=B1+B2X i2.随机误差项的性质（为什么要引入随机误差项）（1）随机误差项代表着未纳入模型变量对因变量的影响（2）即使模型包括了影响因变量的所有因素，模型也有不可避免的随机性。
（3）μ还代表着度量误差（4）模型设定应该尽可能简单，只要不遗漏重要变量，把因变量的次要影响因素归于随机项 μ 。
（奥卡姆剃刀原则）3.参数估计方法———普通最小二乘法的基本思想 选择参数使得残差平方和最小——Min ∑e i 2=Min ∑（Y i −Yi ̌）2=Min ∑（Y i −b 1−b 2X i ）^24.根据Ols 法得出参数 b 1 b 2 称为最小二乘估计量，最小二乘估计量的性质： （1）Ols 方法获得样本回归直线过样本均值点（X ，Y ） （2）残差的均值总为0，（3）残差项与解释变量的乘积求和为0，即残差项与解释变量不相关。
2010年经济学部分复习提纲
2010年经济学部分复习提纲第一章绪论第一节西方经济学的研究对象第二节西方经济学的研究方法第三节西方经济学简史第二章需求、供给和均衡价格第一节需求理论第二节供给理论第三节均衡价格理论第四节弹性理论第三章效用论与消费者行为理论第一节基数效用论第二节序数效用论第三节收入和价格的变化对需求量的影响第四节替代效应和收入效应第四章生产和成本第一节生产函数第二节成本函数第三节短期生产函数第四节短期成本函数第五节长期生产函数第六节长期成本函数第七节厂商的收益与利润最大化原则第五章市场结构与厂商均衡第一节完全竞争市场第二节完全垄断市场第二节垄断竞争市场第六章寡头市场与博弈第一节寡头市场第二节博弈论基本概念第七章生产要素定价理论第一节生产要素定价理论概述第二节工资、地租和利润第八章市场失灵与政府的微观经济政策第一节市场失灵及其原因第二节微观经济政策第九章宏观经济核算第一节宏观经济的循环模型第二节国民收入指标体系第三节国民收入核算方法第十章凯恩斯模型第一节凯恩斯革命第二节消费和储蓄第三节投资、乘数与加速数第四节均衡国民收入的决定第五节IS—LM模型第十一章AS—AD模型第一节总供给曲线第二节总需求曲线第三节总供给—总需求模型第十二章通货膨胀和失业第一节通货膨胀及其影响第二节通货膨胀的原因第三节失业和菲利普斯曲线第十三章经济周期和经济增长第一节经济周期第二节经济增长第十四章宏观经济政策第一节经济政策概论第二节财政政策第三节货币政策第四节收入政策和人力政策第五节相机抉择和政策目标的矛盾与协调参考书：许纯祯等编著《西方经济学》高等教育出版社（第二版）。
(完整版)计量经济学重点知识归纳整理
1.普通最小二乘法(Ordinary Least Squares,OLS)：已知一组样本观测值{}n i Y X i i ,2,1:),(⋯=，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∧i Y 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估计方法。
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i k i i X X X Y μββββ++⋯+++=i k 22110i ，其基本假设之一是解释变量X 1,X 2,…,Xk 是相互独立的。
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。
计量经济学复习重点资料讲解
计量经济学复习重点一、1、列举计量经济分析过程的几个要素：1、数据；2、计量模型。
3、解释变量；4、被解释变量；5、相关影响。
2、计量经济分析过程基本围绕着四类值。
例如要预测一个硬币被抛1000次出现正面的次数，第一步: 从理论上研究，出现正面的概率是1/2, 这个概率是真值；第二步：做实验，例如抛硬币100次，观察出现正面的次数，那么这个次数为观察值；第三步：估计概率，用观察的次数除以100作为概率的估计值；第四步：用估计的概率乘以1000作为硬币被抛1000次出现正面的预测值。
3、估计量一般都采用哪三种评选标准：1、无偏性；2、有效性；3、一致性.4、无偏估计量的概念：若估计量的数学期望存在且等于其对应真值，即()E θθ=。
4估计量的有效性：设1θ与2θ均为θ的无偏估计量，若对于任意θ，有1θ的方差小于等于2θ的方差，则1θ较2θ有效。
5、列举计量经济分析的三种数据类型：1、横截面数据；2、时间序列数据；3、面板数据。
6、虚拟变量即一种二值变量，是对解释变量的一种定性描述。
二、：1、简述多元线性回归中('i i i y x βε=+)的高斯-马科夫假设（Gauss – Markov assumption ）?若要求得到无偏估计量需满足其中的哪（些）项？112{}0,1,2,...,{,...,}{,...,}{}1,2,...,{,}0i N N i i j E i N x x V i NCov εεεεσεε=====与相互独立，若想得到无偏估计量，需满足{}0,1,2,...,i E i N ε==，和11{,...,}{,...,}N N x x εε与相互独立 某种元件的寿命X(以小时计)服从正态分布N(),均未知.现测得16只元件的寿命如下(已知 t 0.05(15) =1.7531) :159 280 101 212 224 379 179 264222 362 168 250 149 260 485 170 问是否有理由认为元件的平均寿命大于225(小时)?2：解 按题意需检验: =225, :取a =0.05.此检验问题的拒绝域为t=t a (n-1).现在n=16, t 0.05(15) =1.7531.又根据 ,s=算得 =241.5, s=98.7259,即有 t ==0.66851.7531.t没有落在拒绝域中,故接受,即认为元件的平均寿命不大于225小时.3、在平炉上进行一项试验以确定改变操作方法的建议是否会增加钢的得率,试验是在同一只平炉上进行的,每炼一炉钢时除操作方法外,其他条件都尽可能做到相同.先用标准方法炼一炉,然后用建议的方法炼一炉,以后交替进行,各炼成了10炉,其得率分别为(1) 标准方法 78.1 72.4 76.2 74.3 77.4 78.476.0 75.5 76.7 77.3(2) 新方法 79.1 81.0 77.3 79.1 80.0 79.179.1 77.3 80.2 82.1设这两个样本相互独立,且分别来自正态总体N()和N(),,均未知.问建议的新操作方法能否提高得率?(取 a=0.05,已知 t0.05(18)=1.7341)3：解需要检验假设: -0,: -0分别求出标准方法和新方法下的样本均值和样本方差如下:根据 ,s==10, =76.23, =3.325,根据,s= =10, =79.43, =2.225.又,==2.775, t 0.05(18)=1.7341, 故拒绝域为 t =-t 0.05(18)=-1.7341.现在由于样本观察值t = -4.295-1.7341,所以拒绝,即认为建议的新操作方法较原来的方法为优.4、时间序列过程t Y 为平稳过程需要满足哪些条件？若121.20.32t t t t Y Y Y ε--=-+，试问这个过程是一个平稳过程吗？解：平稳过程需满足三个条件：1、{}t E Y μ=，期望为有限常数与时间t 无关。
计量经济学复习知识点重点难点
计量经济学知识点第一章导论1、计量经济学的研究步骤：模型设定、估计参数、模型检验、模型应用。
2、计量经济学是统计学、经济学和数学的结合。
3、计量经济学作为经济学的一门独立学科被正式确立的标志：1930年12月国际计量经济学会的成立。
4、计量经济学是经济学的一个分支学科。
第二章简单线性回归模型1、在总体回归函数中引进随机扰动项的原因：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作为众多细小影响因素的综合代表；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。
2、简单线性回归模型的基本假定：①零均值假定；②同方差假定；③随机扰动项和解释变量不相关假定；④无自相关假定；⑤正态性假定。
3、OLS回归线的性质：①样本回归线通过样本均值；②估计值的均值等于实际值的均值；③剩余项ei的均值为零；④被解释变量的估计值与剩余项不相关；⑤解释变量与剩余项不相关。
4、参数估计量的评价标准：无偏性、有效性、一致性。
5、OLS估计量的统计特征：线性特性、无偏性、有效性。
6、可决系数R²的特点：①可决系数是非负的统计量；②可决系数的取值范围为[0,1]；③可决系数是样本观测值的函数，可决系数是随抽样而变动的随机变量。
第三章多元线性回归模型1、多元线性回归模型的古典假定：①零均值假定；②同方差和无自相关假定；③随机扰动项和解释变量不相关假定；④无多重共线性假定；⑤正态性假定。
2、估计多元线性回归模型参数的方法：最小二乘估计、极大似然估计、矩估计、广义矩估计。
3、参数最小二乘估计的性质：线性性质、无偏性、有效性。
4、可决系数必定非负，但是根据公式计算的修正的可决系数可能为负值，这时规定为0。
5、可决系数只是对模型拟合优度的度量，可决系数越大，只是说明列入模型中的解释变量对被解释变量的联合影响程度越大，并非说明模型中各个解释变量对被解释变量的影响程度也大。
6、当R²=0时，F=0；当R²越大时，F值也越大；当R²=1时，F→∞。
计量经济学考试重点整理
计量经济学考试重点整理第一章：P1：什么是计量经济学？由哪三组组成？定义：“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。
”P9：理论模型的设计主要包含三部分工作，即选择变量，确定变量之间的数学关系，拟定模型中待估计参数的数值范围。
P12：常用的样本数据：时间序列，截面，虚变量数据P13：样本数据的质量（4点）完整性；准确性；可比性；一致性P15-16：模型的检验（4个检验）1、经济意义检验2、统计检验拟合优度检验总体显著性检验变量显著性检验3、计量经济学检验异方差性检验序列相关性检验共线性检验4、模型预测检验稳定性检验：扩大样本重新估计预测性能检验：对样本外一点进行实际预测P16计量经济学模型成功的三要素：理论、方法和数据。
P18-20：计量经济学模型的应用1、结构分析经济学中的结构分析是对经济现象中变量之间相互关系的研究。
结构分析所采用的主要方法是弹性分析、乘数分析与比较静力分析。
计量经济学模型的功能是揭示经济现象中变量之间的相互关系，即通过模型得到弹性、乘数等。
2、经济预测计量经济学模型作为一类经济数学模型，是从用于经济预测，特别是短期预测而发展起来的。
计量经济学模型是以模拟历史、从已经发生的经济活动中找出变化规律为主要技术手段。
对于非稳定发展的经济过程，对于缺乏规范行为理论的经济活动，计量经济学模型预测功能失效。
模型理论方法的发展以适应预测的需要。
3、政策评价政策评价是指从许多不同的政策中选择较好的政策予以实行，或者说不同的政策对经济目标所产生的影响的差异。
计量经济学复习要点摘录整理
计量经济学复习要点摘录整理2010计量经济学复习要点摘录整理一绪论1计量经济学定义：是一门经济学科。
计量经济学是经济理论、统计学和数学三者的结合。
对象：经济问题；依据：经济学原理；方法：统计学和数学2计量经济学的功能: (具体化)结构分析;;结构：是经济变量之间的相互关系结构分析：计量经济学对经济变量之间的相互关系进行定量揭示。
结构分析：弹性分析、乘数分析和比较静态分析。
经济预测;预测是寻找出经济变量过去的变化规律，并据此对经济变量未来的值进行预测。
政策评价“经济政策实验室”检验与发展经济理论检验的重要性：任何经济学理论，只有当它成功地解释了过去，才能为人们所接受。
计量经济学模型是检验经济理论的有效工具。
在对经济学理论的检验过程中推动经济学理论的发展。
3计量经济学的功能如何实现：建模型解模型建模型（１）、确定模型的变量(经济学理论和经济行为分析;用统计检验的方法确定)（２）、确定模型的数学形式()注意1：现在和未来不能解释过去。
注意2：计量经济学模型中的变量为随机变量。
解模型:通过数据来估计模型中的函数或参数数据类型:截面数据; 时间序列数据; 面板数据模型的检验【熟知估计结果各项之间联系】⑴经济学意义的检验根据模型中参数的意义：符号、大小、关系，对参数估计结果的可靠性进行判断-模型的合理性⑵统计检验拟合优度检验；方程显著性检验；变量显著性检验⑶计量经济学检验（计量经济学理论）异方差性检验；序列相关性检验；多重共线性检验随机解释变量的检验⑷模型预测检验（最后的word中无）由模型的应用要求决定。
包括：稳定性检验；扩大样本重新估计；预测性能检验；对样本外一点进行实际预测4、计量经济学功能的评价与决定计量经济学模型成功的要素。
（1）：四大功能中，检验经济理论与结构分析功能可靠性强，而政策分析与经济预测的功能较弱。
（2）：建立模型的理论、解模型的方法与数据的质量是决定模型能否成功建立的三要素。
二、一元线性回归模型相关性分析&回归分析：同：研究非确定型变量间的统计依赖关系并能测度依赖程度的大小异：相关性分析：从统计数据的角度，不考察因果关系——变量地位是对称、随机变量；只关注变量间的联系程度，不关注依赖关系回归分析：有统计相关关系的变量间的因果关系分析——变量地位不对称、解释与被解释变量之分、解释变量常为非随机变量；更关注依赖关系，可通过解释变量的变化估计（预测）被解释变量的变化回归分析含义:是研究一个变量关于另一个(些)变量的依赖关系的计算方法和理论.其目的在于通过后者的已知或设定值,去估计和(或)预测前者的(总体)均值前一个变量——被解释变量（应变量）；后一个变量——解释变量（自变量）回归分析：分析变量之间的因果关系及影响程度相关关系&因果关系：具有因果关系的变量一定具有相关关系；具有相关关系的变量未必有因果关系。
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2010计量经济学复习要点摘录整理一绪论1计量经济学定义：是一门经济学科。
计量经济学是经济理论、统计学和数学三者的结合。
对象：经济问题；依据：经济学原理；方法：统计学和数学2计量经济学的功能: (具体化)结构分析;;结构：是经济变量之间的相互关系结构分析：计量经济学对经济变量之间的相互关系进行定量揭示。
结构分析：弹性分析、乘数分析和比较静态分析。
经济预测;预测是寻找出经济变量过去的变化规律，并据此对经济变量未来的值进行预测。
政策评价“经济政策实验室”检验与发展经济理论检验的重要性：任何经济学理论，只有当它成功地解释了过去，才能为人们所接受。
计量经济学模型是检验经济理论的有效工具。
在对经济学理论的检验过程中推动经济学理论的发展。
3计量经济学的功能如何实现：建模型解模型建模型（１）、确定模型的变量(经济学理论和经济行为分析;用统计检验的方法确定)（２）、确定模型的数学形式()注意1：现在和未来不能解释过去。
注意2：计量经济学模型中的变量为随机变量。
解模型:通过数据来估计模型中的函数或参数数据类型:截面数据;时间序列数据;面板数据模型的检验【熟知估计结果各项之间联系】⑴经济学意义的检验根据模型中参数的意义：符号、大小、关系，对参数估计结果的可靠性进行判断-模型的合理性⑵统计检验拟合优度检验；方程显著性检验；变量显著性检验⑶计量经济学检验（计量经济学理论）异方差性检验；序列相关性检验；多重共线性检验随机解释变量的检验⑷模型预测检验（最后的word中无）由模型的应用要求决定。
包括：稳定性检验；扩大样本重新估计；预测性能检验；对样本外一点进行实际预测4、计量经济学功能的评价与决定计量经济学模型成功的要素。
（1）：四大功能中，检验经济理论与结构分析功能可靠性强，而政策分析与经济预测的功能较弱。
（2）：建立模型的理论、解模型的方法与数据的质量是决定模型能否成功建立的三要素。
二、一元线性回归模型相关性分析&回归分析：同：研究非确定型变量间的统计依赖关系并能测度依赖程度的大小异：相关性分析：从统计数据的角度，不考察因果关系——变量地位是对称、随机变量；只关注变量间的联系程度，不关注依赖关系回归分析：有统计相关关系的变量间的因果关系分析——变量地位不对称、解释与被解释变量之分、解释变量常为非随机变量；更关注依赖关系，可通过解释变量的变化估计（预测）被解释变量的变化回归分析含义:是研究一个变量关于另一个(些)变量的依赖关系的计算方法和理论.其目的在于通过后者的已知或设定值,去估计和(或)预测前者的(总体)均值前一个变量——被解释变量（应变量）；后一个变量——解释变量（自变量）回归分析：分析变量之间的因果关系及影响程度相关关系&因果关系：具有因果关系的变量一定具有相关关系；具有相关关系的变量未必有因果关系。
因果关系：一个变量的变化引起另一变量的变化，此时前一变量是后一变量的原因，两变量之间具有因果关系引入随机扰动项的原因：代表影响被解释变量的未知因素；代表众多对被解释变量有微小作用的变量的综合；代表数据观测误差。
最小二乘原理:使观测值与估计值之差的平方和最小二、经典线性回归模型的基本假设(线性回归模型的经典假设或高斯（Gauss）假设)满足该假设的线性回归模型，也称为经典线性回归模型1、解释变量确定2、随机扰动项:当解释变量一定时，期望为0，且所有随机扰动项同方差，序列不相关。
3、解释变量与随机扰动项不相关4、正态性假设:当解释变量一定的条件下，随机扰动项服从正态分布进行经典假定的目的：为保证参数估计具有良好性质ML基本原理：似然原理.一元线性回归模型ML使用的条件：已知随机扰动项的分布。
最大似然估计ML与最小二乘估计量OLS的关系:在满足经典线性回归模型的基本假定之下，模型参数的最大似然估计量与普通最小二乘估计量是相同的但是，扰动项的方差估计是不同的若随机扰动项不服从正态分布，则最小二乘估计与极大似然估计不一定相同高斯—马尔可夫定理:在经典线性回归的假定下，最小二乘估计量是具有最小方差的线性无偏估计量。
通常用于衡量估计量好坏的标准：无偏性、有效性——样本容量一定时的性质。
渐近无偏性、渐近有效性、一致性——样本容量变大时的性质。
用可决系数R2来反映拟合优度，性质：1、可决系数取值范围为：[0，1]2、可决系数的意义：拟合优度越高，可决系数越接近于1，说明残差越小，模型越好。
什么情况下，线性回归模型的预测精度搞？样本容量n越大，预测精度越高。
样本容量一定时，置信区间的宽度在X均值处最小，在其附近进行预测精度越大；X越远离其均值，置信带越宽，预测可信度下降。
因此：只有当解释变量的值在其平均值附近时，利用线性回归模型进行预测才有较大的精度。
三、多元线性回归模型二元线性回归模型普通最小二乘估计的高斯-马尔可夫定理：在满足基本假设的情况下，二元线性模型参数的普通最小二乘估计仍具有线性性、无偏性、有效性，和一致性样本容量：最小样本容量：样本容量必须不少于模型中解释变量的数目（包括常数项）当n>=30 or n>=3*(k+1)时，才能说满足模型估计的基本要求可决系数的缺陷：可决系数是解释变量个数的不减函数。
调整的可决系数与可决系数的关系：方程的显著性检验（F检验）与变量的显著性检验（t检验）之间的关系。
1、两者不能互相替代。
2、若每个变量都不显著；则此时方程未必不显著，仍要进行方程的显著性检验。
3、若存在显著的解释变量；则此时方程必显著。
一元线性回归模型的方程显著性检验与变量的显著性假设检验等价原因1：对一元线性回归模型，对方程与变量显著性假设检验的假设完全相同。
原因2：对一元线性回归模型，对方程与变量显著性假设检验的统计量有如下关系:多元线性回归模型中，参数意义的解释：1、普通模型：参数的意义：解释变量变化一个单位，对被解释变量均值的影响2、双对数模型：解释变量、被解释变量均取对数参数的意义：解释变量变化一个百分点，被解释变量均值变动的百分点是多少，参数反映的是弹性。
3、单对数模型：解释变量、被解释变量均取对数参数的意义：解释变量变化一个百分点，被解释变量均值变动多少。
参数的意义：解释变量变化一个单位，被解释变量均值变动百分比是多少。
计量经济学检验的含义：对单方程多元线性回归模型的经典假定，是否成立进行的检验异方差的概念：异方差即对于不同的样本点，随机扰动项的方差并不完全相同；实际中，异方差是指不同的样本点所对应的随机扰动项的方差不同，随机扰动项的方差是样本点的函数。
存在异方差的后果：1、仍具有线性性、无偏性，但不具有有效性。
最小二乘估计量不再是线性无偏估计量中方差最小的，最小二乘估计量不是有效估计量最小二乘估计量仍然服从正态分布，但是方差已经发生变化2、原来关于变量的显著性检验失去意义。
其他检验（如方程的显著性检验）也是如此3、模型的预测失效。
参数OLS估计的变异程度增大，从而造成对Y的预测误差变大，降低预测精度，预测功能失效总之，失去使用价值异方差检验的思路：由于异方差性是指不同的样本点，随机扰动项具有不同的方差。
那么检验异方差性，就是要检验随机扰动项的方差与样本点解释变量之间是否具有函数关系。
1、图示法：直接观察的散点图在一水平直线附近，则随机扰动项同方差；否则，随机扰动项异方差。
2、对异方差进行的检验：怀特（White）检验加权最小二乘法（WLS）原理：是对原模型变形，使之变成一个新的、不存在异方差的模型，然后采用OLS估计其参数。
序列相关性的概念：模型随机扰动项之间存在相关性，常发生于时间序列数据。
模型存在序列相关的后果：模型参数估计量仍然是线性性、无偏、一致的估计量，但是参数估计量不具有有效性此外，变量的显著性检验失效，模型的预测精度下降序列相关检验方法：图示法；回归检验法；杜宾-瓦森检验法；拉格朗日乘数检验；适合于序列相关的所有情况，以及模型中存在滞后被解释变量的情形。
广义差分法是将具有自相关的原模型变换为无自相关的模型，再用OLS估计。
多重共线性的概念：如果某两个或多个解释变量之间出现了相关性，则称为多重共线性产生多重共线性的主要原因：（1）经济变量有共同的变化趋势；（2）被解释变量中含有滞后变量多重共线性的后果：完全共线性的后果：（1）参数估计量不存在；（2）近似共线性OLS估计量非有效、模型的预测功能降低当无多重共线性，r2 =0；当近似共线时, 0< r2 <1；当完全共线时，r2=1多重共线性使参数估计量的方差增大，定义1/(1-r2)为方差膨胀因子(Variance Inflation Factor, VIF)多重共线性的检验（熟知检验方法）——（包记）（1）检验多重共线性是否存在，是完全多重共线性，还是近似多重共线性。
对两个解释变量的模型，多重共线性的检验方法：简单相关系数法：求出X1与X2的简单相关系数r，若|r|接近1，则说明两变量存在较强的多重共线性。
对多个解释变量的模型考察多个解释变量之间的相关系数是否比较大，若有两个解释变量之间的相关系数比较大，则存在多重共线性如果将模型用OLS估计出以后，R2与F值较大，但t检验值较小，而且参数的意义不合理，此时，大体上可以断定解释变量存在多重共线性。
（2）判断哪些变量之间存在共线性。
判定系数检验法；逐步回归法随机解释变量含义随机解释变量后果工具变量条件多重共线性补救-掌握工具变量原理：。