计量经济学知识点总结[精品文档]
计量经济学重点整理
㈢多重共线性的理论后果:①在古典线性回归模型(CLRM)的假定下,即使存在变量之间的多 重共线性,OLS 估计量仍然是最优线性无偏估计量,即使多元回归方程的一个或多个偏回归系 数是统计不显著的;②多重共线性通常是一个样本特有的现象. ㈣多重共线性的实际后果:①OLS 估计量的方差和标准误较大;②置信区间变宽;③t 值不显 著;④R2 值较高,但 t 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)
个数,从 D-W 表中查到临界的 dL 和 dU;⑷根据规则进行判定.
4.内生变量、外生变量、前定变量、滞后变量、虚拟变量 ㈠内生变量:是由模型体现的经济体系本身所决定的,在模型中是随机变量的变量,内生变量 受模型中其它变量的影响,也可能影响其它内生变量,即内生变量既可以是被解释变量,也可 以是解释变量.内生变量受模型内随机误差项的影响,是随机变量. ㈡外生变量:一些变量是在模型体现的经济体系之外给定的,在模型中是非随机的. 由模型系统以外的因素决定其取值的变量,独立于该变量所在方程前期、当期、未来各期随 机误差项的变量.外生变量只影响系统内的其它变量,而不受其它变量的影响,因此在方程中 只能做解释变量,不能做被解释变量.由定义可看出,外生变量不受模型中随机误差项的影响. ㈢前定变量:是指独立于变量所在方程当期和未来各期随机误差项的变量.由定义可知,外生 变量属于前定变量,另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.把滞后变量引入回归模型,这种回归模型称为滞后变量模型. ①滞后的原因:心理上(惯性)/技术上(新旧更替时旧的降价)/制度上. ②滞后变量模型一般形式为下式，s/p 分别为滞后解释变量和滞后被解释变量的滞后期长度。
(完整word版)计量经济学重点知识归纳整理(word文档良心出品)
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 主要知识点
《计量经济学》《经济计量学》《Econometrics》一、主要知识点第一章绪论第一节计量经济学一、经济计量学的产生过程1930 世界经济计量学会二、经济计量学与其他学科的关系计量经济学的定义第二节建立计量经济学模型的步骤和要点一、数据类型1、时间序列数据2、截面数据3、面板数据二、经济变量与经济参数（一）、经济变量1、内生变量和外生变量内生变量(endogenous variable)：随机变量，模型自身决定；内生变量影响模型中内生变量，同时又受外生变量和其它内生变量影响。
外生变量(exogenous variable)：通常为非随机变量，在模型之外决定。
而外生变量只影响模型中的内生变量，不受模型中任何其它变量影响。
2、解释变量与被解释变量3、滞后变量与前定变量（二）建模步骤和要点。
模型假定把所研究的经济变量之间的关系用适当的数学模型表达出来。
估计参数模型检验：经济意义的检验、统计推断的检验、计量经济的检验、预测的检验第三节计量经济学模型的应用模型应用：政策评价、经济预测、结构分析、检验和发展经济理论第二章一元线性回归模型第一节概述一、相关关系与回归分析1、函数关系与统计相关关系2、相关分析与回归分析的区别和联系二、总体回归模型与样本回归模型1、总体回归模型（PRF）：总体回归函数随机扰动项2、样本回归模型（SRF）：样本回归函数残差第二节简单线性回归模型的参数估计一、对线性回归模型的假设（古典假定）如何表示？1、零均值假定2、同方差假定3、无自相关假定4、 与解释变量不相关5、 正态性假定二、普通最小二乘法（OLS ）1、 OLS 的思想 参数估计式2、Y i 的分布三、普通最小二乘估计量的统计性质 高斯—马尔可夫定理 BLUE1、参数估计量的性质 高斯-马尔科夫定理2、 总体方差/随机扰动项方差的估计式3、 参数估计量的概率分布四、最大似然估计的概念第三节 简单线性回归模型的检验一、对估计值的直观判断（经济意义的检验） 二、拟和优度的检验1、 TSS=ESS+RSS2、 TSS ESS RSS 各自的含义3、 R2的构造4、 ∑∑==22212ˆiyx TSSESS R iβ5、 2R [0，1]三、对1β的显著性检验（T 检验） 检验步骤 四、均值预测与个值预测的置信区间 P49 第三章 多元线性回归模型 第一节 概述一、基本概念偏回归系数及其解释二、多元线性回归的基本假定如何表示和理解？1、零均值假定2、同方差假定3、无自相关假定4、无多重共线性5、扰动项与解释变量不相关6、正态性假定第二节多元线性回归模型的最小二乘估计一、矩阵形式的OLS参数估计式二、总体方差/随机扰动项方差的OLS估计式三、参数估计量的性质：同一元情形四、样本容量问题第三节多元回归模型的检验一、拟和优度检验1、判定系数2、调整后的判定系数二、对单个回归系数的显著性检验（T检验）检验步骤三、总体回归模型的显著性检验（F检验）检验步骤第四节预测对个值预测、区间预测的理解：p74第五节可以线性化的其他函数形式一、线性回归模型的形式：对参数而言是线性的回归系数的含义:边际效应二、几种常见的线性回归模型1、 双对数模型 回归系数的经济含义:弹性2、 半对数模型3、 倒数变换模型第六节 受约束回归 基本思想和检验步骤 第四章 违背经典假设的回归模型第一节 异方差一、异方差1、 异方差，指的是回归模型中的随机误差项的方差不是常数。
计量经济学重点知识整理
计量经济学重点知识整理1一样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（动身点、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点（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：模型的方法与估量、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量，对经济理论提出体会的内容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量参数、验证经济理论的差不多依据●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，只能依靠于经济统计数据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动身，研究模型参数的估量和推断，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，而是依照其它经济理论，应用计量经济方法将这些理论数量化。
4、计量经济学什么缘故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给予体会内容。
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。
计量经济学重点知识整理
计量经济学重点知识整理方法：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。
2、经济统计学的问题主要是收集、加工并通过图或表的形式以展现经济数据，他们不考虑怎样用所收集的数据来检验经济理论。
3、虽然数理统计学提供了这一行业中使用的许多工具，但由于大多数经济数据的独特性，计量经济学家常常需要有特殊的方法。
§2、计量经济学的方法论1、用计量经济学来分析问题的一般方法; （1）理论或假说的陈述（2）理论的数学模型的设定（3）理论的计量模型的设定（4）获取数据（5）计量经济模型的参数估计（6）模型检验（假设检验）（7）模型的应用：A、预报或预测B、利用模型进行控制或制定政策2、应用举例（消费函数）：（1）理论或假说的陈述：凯恩斯认为：随着收入的增加，消费也会增加，但是消费的增加不及收入增加的多。
计量经济学基础知识梳理(超全)
如果我们用100乘以上述方程，并记 logx logx1 logx0 那么，对x的微小变化，便有
100 logx %x
“微小”的含义取决于具体情况。
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
然对数，或简称为对数函数，记为
y logx
还有几种不同符号可以表示自然对数，最常用的是 lnx
或 loge x 。当对数使用几个不同的底数时，这些不同的
都用 logx 表示自然对数。
符号是有作用的。目前，只有自然对数最重要，因此我们
2.自然对数
y
y logx
x
图2.1.4 y=log（x） 的图形
2.自然对数
另一种关系式在应用经济学中也是有意义的：
y 0 1 logx
其中，x>0。若取y的变化，则有 y 1 logx ，这又可以 写为 y 1 100100 logx 。 利用近似计算，可得
y 1 100%x
当x增加1%时，y变化 1 100 个单位。
2.自然对数
对数可用于计量经济学应用中的各种近似计算。
1.对于x≈0，有log（1+x）≈x。这个近似计算随着x变
大而越来越不精确。 2.两对数之差可用作比例变化的近似值。令x0和x1为两
个正数，可以证明（利用微积分），对x的微小变化，有
logx1 logx0 x1 x0 x0 x x0
例： 对数工资方程
假设小时工资与受教育年数有如下关系： 根据前面所述方程，有
logwage 2.78 0.094edu
%wage 100 0.094edu 9.4edu
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。
(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。
计量经济学知识点总结
计量经济学知识点总结基本概念：变量与参数：变量是可以随着时间或其他因素而变化的量，而参数是在模型中不变的常量。
线性关系与非线性关系：线性关系是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。
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。
研究内容：理论计量经济学：研究如何运用、改造和发展数理统计的方法，使之成为经济关系测定的特殊方法。
应用计量经济学：在一定的经济理论的指导下，以反映事实的统计数据为依据，用经济计量方法研究经济数学模型的实用化或探索实证经济规律。
主要原理：样本与总体：样本是从总体中选取的一部分个体或观测值，用于进行研究和分析。
总体指全部个体或观测值的集合。
样本必须具有代表性、随机性和独立性，才能保证统计推断的准确性。
回归分析：常用的统计工具，用于研究变量之间的关系，以及预测某个变量的取值。
包括简单线性回归、多元线性回归等。
假设检验：用于检验某个假设是否成立的重要方法。
多重共线性：回归方程中自变量之间存在高度相关关系的问题，可能导致回归系数的不准确性和不同自变量的解释能力的降低。
异方差性：回归模型中误差项方差不同的现象，可能导致回归系数的偏误和统计推断的不准确性。
特点与意义：研究对象发生变化：从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。
研究方法发生根本变化：基于概率论和数理统计，是一种新的数学形式。
研究结果发生变化：计量经济学模型的结论是概率意义上的，不太确定。
应用领域：金融市场分析：研究金融市场中的价格变动、波动性和流动性等。
风险管理：评估金融风险，并开发相应的风险管理策略。
资产定价：解释金融资产价格的变动和波动性，并预测未来的价格走势。
市场微观结构分析：研究金融市场的微观结构和市场行为。
经济政策分析：评估经济政策对金融市场的影响，并提供相应的政策建议。
以上总结仅供参考，计量经济学是一个涉及多个领域的复杂学科，如需更详细或更深入的理解，建议参考相关教材或咨询经济学专家。
《计量经济学》各章主要知识点
第一章：绪论1．计量经济学的学科属性、计量经济学与经济学、数学、统计学的关系；2．计量经济研究的四个基本步骤（1）建立模型（依据经济理论建立模型，通过模型识别、格兰杰因果关系检验、协整关系检验建立模型）；（2）估计模型参数（满足基本假设采用最小二乘法，否则采用其他方法：加权最小二乘估计、模型变换、广义差分法等）；（3）模型检验：经济意义检验（普通模型、双对数模型、半对数模型中的经济意义解释，见例1、例2），统计检验（T 检验，拟合优度检验、F 检验，联合检验等）；计量经济学检验（异方差、自相关、多重共线性、在时间序列模型中残差的白噪声检验等）；（4）模型应用。
例1：在模型中，y 某类商品的消费支出，x 收入，P 商品价格，试对模型进行经济意义检验，并解释21,ββ的经济学含义。
t t t P x y 31.0ln 25.0213.0ln -+=∧,其中参数21,ββ都可以通过显著性检验。
经济意义检验可以通过（商品需求与收入正相关、与商品价格负相关）。
商品消费支出关于收入的弹性为0.25（)/ln(25.0)/ln(11-∧-=t t t t x x y y ）；价格增加一个单位，商品消费需求将减少31%。
例2：研究金融发展与贫富差距的关系，认为金融发展先使贫富差距加大（恶化），尔后会使贫富差距降低（好转），成为倒U 型。
贫富差距用GINI 系数表示，金融发展用（贷款余额/存款总额）表示。
回归结果为： 229.164.034.2t t t x x GINI -+=∧，模型参数都可以通过显著性检验。
在x 的有意义的变化范围内，GINI 系数的值总是大于1，细致分析后模型变的毫无意义；同样的模型还有：GINI 系数的值总是为负231.1412.734.13t t t x x GINI -+-=∧。
3．计量经济学中的一些基本概念数据的三种类型：横截面数据、时间序列数据、面板数据；线性模型的概念；模型的解释变量与被解释变量，被解释变量为随机变量（如 果一个变量为随机变量，并与随机扰动项相关，这个变量称为内生变量），被解释变量为内生变量，有些解释变量也为内生变量。
计量经济学知识点
计量经济学知识点
1、计量经济学的学科性质及与其它学科的关系
2、根据研究内容计量经济学的类别划分（P10）
3、计量经济模型的构成（4部分）
4、计量经济模型中变量可以划分为哪些
5、计量模型中某个参数表示的意义
6、计量经济模型的应用（4个方面）
7、计量分析中时间序列数据和截面数据的区别
8、计量经济学的分析步骤（4个），每个步骤的主要任务
9、计量经济模型中随机误差项的产生原因
10、古典线性回归模型的基本假定有哪些
11、统计检验包含的主要内容（每种检验的检验目的）
12、拟合优度的内涵
13、t统计量服从怎样的统计分布
14、异方差性的内涵及表现
15、异方差性的产生原因
16、异方差性的检验方法
17、异方差性的解决办法（加权最小二乘法）
18、自相关性的内涵及表现
19、自相关性的产生原因
20、自相关性的检验方法（DW判断标准）
21、多重共线性的内涵及表现
22、多重共线性的产生原因
23、多重共线性的检验方法（见书本，4种）
24、多重共线性的解决方法（见书本，4种）。
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。
(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
（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.。
计量经济学基础知识梳理(超全)
然对数，或简称为对数函数，记为
y logx
还有几种不同符号可以表示自然对数，最常用的是 lnx
或 loge x 。当对数使用几个不同的底数时，这些不同的
都用 logx 表示自然对数。
符号是有作用的。目前，只有自然对数最重要，因此我们
2.自然对数
y
y logx
x
图2.1.4 y=log（x） 的图形
例：劳动供给函数
假定一个工人的劳动供给可描述为
式中，wage为小时工资而hours为每周工作小时数，于是， 由方程可得：
hours 33 45.1logwage
hours 45.1 logwage 45.1 100%wage 0.451%wage
换言之，工资每增加1%，将使每周工作小时增加约0.45或 略小于半个小时。若工资增加10%，则 hours 0.451 10 4.51 或约四个半小时。 注意：不宜对更大的工资百分数变化应用这个近似计算。
2.自然对数
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
则 log y 1x ，从而 100 log y 100 1 x。 由此可知，当y和x有上述方程所示关系时，
log y 0 1 x
%y 100 1x
于x2。y对x1的偏导数记为 若
y ，就是把x2看做常数时方程对 x1 y x1的普通导数。类似的， 就是固定x1时方程对x2的导数。 x 2
y 0 1 x1 2 x2
则
这些偏导数可被视为经济学所定义的偏效应。
y y 1， 2 x1 x2
例： 含交互项的工资方程
2.自然对数
对数可用于计量经济学应用中的各种近似计算。
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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。
最小二乘准则：用使估计的剩余平方和最小的原则确定杨讷回归函数
最小二乘估计量评价标准：无偏性、有效性、一致性。
统计特性：线性特性、无偏性、有效性。
E （）=
P28
拟合优度：样本回归直线与样本观测数据之间的拟合程度。
可决系数=1-
修正的决定系数2
R及其作用。
解答：
2
2
2
/1
1
()/1
t
t
e n k
R
y y n
--
=-
--
∑
∑（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
产生多重共线性的原因？
（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
（3）严重的多重共线性时，假设检验容易作出错误的判断
（4）当多重共线性严重时，可能造成可决系数较高
多重共线性检验方法？
（1）简单相关系数检验法（2）方差膨胀因子法（3）直接观测法（4）逐步回归检测法
降低多重共线性的经验方法？
（1）利用外部或经验信息（2）横截面与时间序列数据并用（3）剔除高度共线性的变量（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
（2）对模型假定检验的影响：参数估计的方差若还是用OLS方法去估计方差，通常得到t统计量不再服从t分布，并且使用大样本也不能解决这个问题
(3)对预测的影响：导致参数的显著性检验失效和预测的精度降低。
异方差性的检验
1．图示检验法相关图分析残差分布图分析
2．（Goldfeld—Quandt）检验 3．（White）检验 4．RCH检验
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。
（2）自相关对参数估计的影响：导致低估真实的
（3）对模型检验的影响：参数的最小二乘估计量是无效的，使得F检验和R2检验也是不可靠的。
（4）对模型预测的影响：使预测的置信区间不可靠，从而降低了预测精度
自相关检验？
（1）图示检验法（2）DW检验法（3）LM检验
自相关的补救？
（1）广义差分法（2）自相关系数的确定
残差平方和2
i e ∑ 2
^22i n e σ=-∑ 21ess rss tss tss R
==- ()()()
22/11111/11RSS n k n TSS n n k R R ---=-=----- 2111n n k kF R -=---+ ()()22/1/1k F n k R R =--- F 检验的步骤：
()01122,1,2,n i i i k ik Y x x x i ββββμ=++++=…+? 1、提出假设 ()012k 1:000
:1,2,k j H H j ββββ====，…，…，不全为零
2、在原假设0H 成立的条件下，统计量()//1ess k F rss n k =
-- 3、给定显著性水平α，查表可得临界值(),1F k n k α
-- 4、(),1F F k n k α>--显著
T 检验步骤; 1、提出假设：0111:0:0
H H ββ=≠ 2、在0H 成立的前提条件下，由2^112~,i N x ββσ⎛⎫ ⎪ ⎪⎝⎭∑构造统计量
()^1
^
11~1t t n k S βββ-=-- ~t （n-2）
3、给定显著性水平α，查表可得()21n k t α--。
得出拒绝域()2
1t n k t α>--
4、把样本带入，求统计量值。
若2
t t α>，则落入拒绝域，拒绝原假设 。