计量经济学期末复习总结整理版

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《计量经济学》期末重点知识归纳整理

计量经济学期末重点知识归纳1.普通最小二乘法：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。

如果某两个或多个解释变量之间出现了相关性，则称为存在多重共线性。

计量经济学期末考试重点整理

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；⑶模型结构—线性或者可以化为线性，因果分析，解释变量具有同等地位，模型具有明确的形式和参数；⑷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；⑸估计方法—仅利用样本信息，采用最小二乘方法或者最大似然方法估计模型。

经典计量经济学在应用方面的特征是：⑴应用模型方法论基础—实证分析、经验分析、归纳；⑵应用模型的功能—结构分析、政策评价、经济预测、理论检验与发展；⑶应用模型的领域—传统的应用领域，例如生产、需求、消费、投资、货币需求，以及宏观经济等。

5）、微观计量经济学和宏观计量经济学3、为什么说计量经济学是经济学的一个分支？（4点和综述）答：（1）、从计量经济学的定义看（2）、从计量经济学在西方国家经济学科中的地位看（3）、从计量经济学与数理统计学的区别看（4）、从建立与应用计量经济学模型的全过程看综上所述，计量经济学是一门经济学科，而不是应用数学或其他。

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。

计量经济学期末考试复习

计量经济学期末考试复习资料第一章绪论参考重点：计量经济学的一般建模过程第一章课后题1.4.61.什么是计量经济学计量经济学方法与一般经济数学方法有什么区别答：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,是由经济学、统计学和数学三者结合而成的交叉学科;计量经济学方法揭示经济活动中各个因素之间的定量关系,用随机性的数学方程加以描述；一般经济数学方法揭示经济活动中各个因素之间的理论关系,用确定性的数学方程加以描述;4.建立与应用计量经济学模型的主要步骤有哪些答：建立与应用计量经济学模型的主要步骤如下：1设定理论模型,包括选择模型所包含的变量,确定变量之间的数学关系和拟定模型中待估参数的数值范围；2收集样本数据,要考虑样本数据的完整性、准确性、可比性和—致性；3估计模型参数；4检验模型,包括经济意义检验、统计检验、计量经济学检验和模型预测检验;6.模型的检验包括几个方面其具体含义是什么答：模型的检验主要包括：经济意义检验、统计检验、计量经济学检验、模型的预测检验;在经济意义检验中,需要检验模型是否符合经济意义,检验求得的参数估计值的符号与大小是否与根据人们的经验和经济理论所拟订的期望值相符合；在统计检验中,需要检验模型参数估计值的可靠性,即检验模型的统计学性质；在计量经济学检验中,需要检验模型的计量经济学性质,包括随机扰动项的序列相关检验、异方差性检验、解释变量的多重共线性检验等；模型的预测检验主要检验模型参数估计量的稳定性以及对样本容量变化时的灵敏度,以确定所建立的模型是否可以用于样本观测值以外的范围;第二章经典单方程计量经济学模型：一元线性回归模型参考重点：1.相关分析与回归分析的概念、联系以及区别2.总体随机项与样本随机项的区别与联系3.为什么需要进行拟合优度检验4．如何缩小置信区间P46由上式可以看出1.增大样本容量;样本容量变大,可使样本参数估计量的标准差减小；同时,在同样置信水平下,n越大,t分布表中的临界值越小;2提高模型的拟合优度;因为样本参数估计量的标准差和残差平方和呈正比,模型的拟合优度越高,残差平方和应越小;5．以一元线性回归为例,写出β的假设检验1.对总体参数提出假设H 0：=0, H1：2以原假设H0构造t统计量,3由样本计算其值4给定显着性水平,查t分布表得临界值t/2n-2 5比较,判断若 |t|> t /2n-2,则拒绝H0 ,接受H1；若 |t| t /2n-2,则拒绝H 1 ,接受H 0 ；上届重点：一元线性回归模型的基本假设、随机误差项产生的原因、最小二乘法、参数经济意义、决定系数、第二章PPT 里的表中国居民人均消费支出对人均GDP 的回归、t 检验△平方代表意义；△平方的认识、能够读懂Eviews 输出的估计结果第二章课后题1.3.9.101.为什么计量经济学模型的理论方程中必须包含随机干扰项经典模型中产生随机误差的原因答：计量经济学模型考察的是具有因果关系的随机变量间的具体联系方式;由于是随机变量,意味着影响被解释变量的因素是复杂的,除了解释变量的影响外,还有其他无法在模型中独立列出的各种因素的影响;这样,理论模型中就必须使用一个称为随机干扰项的变量宋代表所有这些无法在模型中独立表示出来的影响因素,以保证模型在理论上的科学性;3.一元线性回归模型的基本假设主要有哪些违背基本假设的模型是否不可以估计答：线性回归模型的基本假设有两大类：一类是关于随机干扰项的,包括零均值,同方差,不序列相关,满足正态分布等假设；另一类是关于解释变量的,主要有：解释变量是非随机的,若是随机变量,则与随机干扰项不相关;实际上,这些假设都是针对普通最小二乘法的;在违背这些基本假设的情况下,普通最小二乘估计量就不再是最佳线性无偏估计量,因此使用普通最小二乘法进行估计己无多大意义;但模型本身还是可以估计的,尤其是可以通过最大似然法等其他原理进行估计;假设1. 解释变量X 是确定性变量,不是随机变量；假设2. 随机误差项具有零均值、同方差和不序列相关性：E i =0 i=1,2, …,nVar i =2 i=1,2, …,nCov i, j =0 i≠j i,j= 1,2, …,n假设3. 随机误差项与解释变量X 之间不相关：CovX i , i =0 i=1,2, …,n假设4. 服从零均值、同方差、零协方差的正态分布i ~N0, 2 i=1,2, …,n假设5. 随着样本容量的无限增加,解释变量X 的样本方差趋于一有限常数;即假设6. 回归模型是正确设定的9、10题为计算题,见课本P52,答案见P17第三章经典单方程计量经济学模型：多元线性回归模型上届重点：F 检验、t 检验调整的样本决定系数、“多元”里为什么要对△平方系数进行调整第三章课后题1.2.7.1.多元线性回归模型的基本假设是什么在证明最小二乘估计量的无偏性和有效性的过程中,哪些基本假设起了作用答：多元线性回归模型的基本假定仍然是针对随机干扰项与针对解释变量两大类的假设;针对随机干扰项的假设有：零均值,同方差,无序列相关且服从正态分布;针对解释量的假设有；解释变量应具有非随机性,如果后随机的,则不能与随机干扰项相关；各解释变量之间不存在完全线性相关关系;在证明最小二乘估计量的无偏性中,利用了解释变量非随机或与随机干扰项不相关的假定；在有效性的证明中,利用了随机干扰项同方差且无序列相关的假定;2.在多元线性回归分析中,t检验和F检验有何不同在一元线性回归分析中二者是否有等价作用见课本P70答：在多元线性回归分析中,t检验常被用作检验回归方程中各个参数的显着性,而F检验则被用作检验整个回归关系的显着性;各解释变量联合起来对被解释变量有显着的线性关系,并不意味着每一个解释变量分别对被解释变量有显着的线性关系;在一元线性回归分析中,二者具有等价作用,因为二者都是对共同的假设——解释变量的参数等于零一一进行检验;7、9、10题为计算题,见课本P91,答案见P53第四章经典单方程计量经济学模型：放宽基本假定的模型重点掌握：参考重点：1.以多元线性回归为例说明异方差性会产生怎样的后果可能为论述题2.检验、修正异方差性的方法3.以多元线性回归为例说明序列相关会产生怎样的后果预测,矩阵表达式推到4.检验、修正序列相关的方法5.什么是DW检验法前提条件6.以多元线性回归为例说明多重共线性会产生怎样的后果7.检验、修正多重共线性的方法8.随机解释变量问题的三种分类分别造成的后果是什么9.工具变量法的前提假设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与模型中其他解释变量不相关,以避免出现多重共线性上届重点：异方差、序列相关、多重共线性等违背基本假设的情况产生原因、后果、识别方式方法、、广义差分法第四章课后题1、2题为计算题,见课本P134,答案见P84第五章经典单方程计量经济学模型：专门问题上届重点：虚拟变量的含义与设定、滞后变量的含义、为何加入滞后和虚拟变量第五章课后题1.3.4.101.回归模型中引入虚拟变量的作用是什么有哪几种基本的引入方式它们各适合用于什么情况答：在模型中引入虚拟变量,主要是为了寻找某些定性因素对解释变量的影响;加法方式与乘法方式是最主要的引入方式;前者主要适用于定性因素对截距项产生影响的情况,后者主要适用于定性因素对斜率项产生影响的情况;除此外,还可以加法与乘法组合的方式引入虚拟变量,这时可测度定性因素对截距项与斜率项同时产生影响的情况;3.滞后变量模型有哪几种类型分布滞后模型使用OLS方法存在哪些问题答：滞后变量模型有分布滞后模型和自回归模型两大类,前者只有解释变量及其滞后变量作为模型的解释变量,不包含被解释变量的滞后变量作为模型的解释变量；而后者则以当期解释变量与被解释变量的若干期滞后变量作为模型的解释变量;分布滞后模型有无限期的分布滞后模型和有限期的分布滞后模型；自回归模型又以Coyck模型、自适应预期模型和局部调整模型最为多见;分布滞后模型使用OLS法存在以下问题：1对于无限期的分布滞后模型,由于样本观测值的有限性,使得无法直接对其进行估计;2对于有限期的分布滞后模型,使用OLS方法会遇到：没有先验准则确定滞后期长度,对最大滞后期的确定往往带有主观随意性；如果滞后期较长,由于样本容量有限,当滞后变量数目增加时,必然使得自由度减少,将缺乏足够的自由度进行估计和检验；同名变量滞后值之间可能存在高度线性相关,即模型可能存在高度的多重共线性;4.产生模型设定偏误的主要原因是什么模型设定偏误的后果以及检验方法有哪些答：产生模型设定偏误的原因主要有：模型制定者不熟悉相应的理论知识；对经济问题本身认识不够或不熟悉前人的相关工作：模型制定者手头没有相关变量的数据；解释变量无法测量或数据本身存在测量误差;模型设定偏误的后果有：1如果遗漏了重要的解释变量,会造成OLS估计量在小样本下有偏,在大样本下非一致；对随机干扰项的方差估计也是有偏的;2如果包含了无关的解释变量,尽管OLS估计量具有无偏性与一致性,但不具有最小方差性;3如果选择了错误的函数形式,则后果是全方位的,不但会造成估计的参数具有完全不同的经济意义,而且估计结果也不同;对模型设定偏误的检验方法有：检验是否含有无关变量,可以使用t检验与F 检验完成：检验是否有相关变量的遗漏或函数形式设定偏误,可以使用残差图示法,Ramsey提出的RESET检验来完成;10.简述约化建模理论与传统理论的异同点答：Hendry的约化建模理论的核心是“从一般到简单”的建模思想,即首先提出一个包括各种因素在内的“一般”模型,然后再通过观测数据,利用各种检验对模型进行检验并化简,最后得到一个相对简单的模型;传统建模理论的主导思想是“从简单到复杂”的建模思想,它首先提出一个简单的模型,然后从各种可能的备选变量中选择适当的变量进入模型,最后得到一个与数据拟合较好的较为复杂的模型;从二者的主要联系上看,它们都以对经济现象的解释为目标,以已有的经济理论为建模依据,以对数据的拟合程度作为模型优劣的重要的判定标准之一,也都有若干检验标推;从二者的主要区别上看,传统的建模理论往往更依赖于某种单一的经济理论,旧“从一般到简单”的建模理论则更注重将各种不同经济理论纳入到最初的“一般”模型中,甚至更多地是从直觉和经验来建立“一般”的模型；尽管两者都有若干种检验标准,但约化建模理论从实践上有更大量的诊断性检验来看每一步建模的可行性,或寻找改善模型的路径：与传统建模实践中存在的过渡“数据开采”问题相比,由于约化建模理论的初估模型是一个包括所有可能变量的“一般”模型,因此也就避免了过度的“数据开采”问题；另外,由于初始模型的“一般”性,所有研究者在建模的初期往往有着相同的“起点”,因此,在相同的约化程序下,最后得到的最终模型也应该是相同的;而传统建模实践中对同一经济问题往往有各种不同经济理论来解释,如果不同的研究者采用不同的经济理论建模,得到的最终模型也会不同;当然,由于约化建模理论有更多的检验,使得建模过程更复杂,相比之下,传统建模方法则更加“灵活”;第六章联立方程计量经济学模型理论与方法上届重点：内生变量、外生变量、先定变量、结构式模型、简化式模型、参数关系体系、模型识别第六章课后题1.2.3.1.为什么要建立联立方程计量经济学模型联立方程计量经济学模型适用于什么样的经济现象答：经济现象是极为复杂的,其中诸因素之间的关系,在很多情况下,不是单一方程所能描述的那种简单的单向因果关系,而是相互依存,互为因果的,这时,就必须用联立的计量经济学方程才能描述清楚;所以与单方程适用于单一经济现象的研究相比,联立方程计量经济学模型适用于描述复杂的经济现象,即经济系统;2.联立方程计量经济学模型的识别状况可以分为几类其含义各是什么答：联立方程计量经济学模型的识别状况可以分为可识别和不可识别,可识别又分为恰好识别和过度识别;如果联立方程计量经济学模型中某个结构方程不具有确定的统计形式,则称该方程为不可识别,或者根据参数关系体系,在已知简化式参数估计值时,如果不能得到联立方程计量经济学模型中某个结构方程的确定的结构参数估计值,称该方程为不可识别;如果一个模型中的所有随机方程都是可以识别的,则认为该联立方程计量经济学模型系统是可以识别的;反过来,如果一个模型系统中存在一个不可识别的随机方程,则认为该联立方程汁量经济学模型系统是不可以识别的;如果某一个随机方程具有唯一一组参数估计量,称其为恰好识别；如果某一个随机方程具有多组参数估计量,称其为过度识别;3.联立方程计量经济学模型的单方程估计有哪些主要方法其适用条件和统计性质各是什么答：单方程估计的主要方法有：狭义的工具变量法IV,间接最小二乘法ILS,两阶段最小二乘法2SLS;狭义的工具变量法IV和间接最小二乘法ILS只适用于恰好识别的结构方程的估计;两阶段最小二乘法2SLs既适用于恰好识别的结构方程,又适用于过度识别的结构方程;用工具变量法估计的参数,一般情况下,在小样本下是有偏的,但在大样本下是渐近无偏的;如果选取的工具变量与方程随机干扰项完全不相关,那么其参数估计量是无偏估计量;对于间接最小二乘法,对简化式模型应用普通最小二乘法得到的参数估计量具有线性性、无偏性、有效性;通过多数关系体系计算得到结构方程的结构参数估计量在小样本下是有偏的,在大样本下是渐近无偏的;采用二阶段最小二乘法得到结构方程的结构参数估计量在小样本下是有偏的,在大样本下是渐近无偏的;补充资料计算题一给出多元线性回归的结果1.判断模型估计的结果如何,拟合效果如何2.说明每一个参数所代表的经济意义3.判断有没有违背四个基本假设计算题二给出数值,计算：1.t检验,F检验的自由度2.在给定显着性水平下参数是否显着3.估计值是有偏、无偏、有效计算题三加入虚拟变量D1,D2,D3问：虚拟变量的经济含义。

计量经济学知识点重点总结

一、一些应该掌握的概念（课都上完以后回顾时候提到的应该知道的一些知识，有可能会出简答题）1、中心极限定理2、大数定理3、正态分布4、契比雪夫不等式5、方差，期望6、协方差及其相关系数，二、一些基本题型1、随机变量分布，“离散型100%考，图形不会的补考！”（此为他课上威胁性话语，所以重视程度排在第一位了……不知道是不是真考，《北方工业大学》版本有一个其他的数据的例子，供参考）例：设对任意x，定义F(x)=P{X≤x}=P{w|X(w)≤x}X 1 2 3P 1/3 1/3 1/3求F(x)=P(X≤x)的分布1）x<1时，F(x)= P(X<1)=02）1≤x<2时，F(x)= P(X≤1)=P(X=1)=1/33）2≤x<3时，F(x)= P(X≤2) =P(X=1)+ P(X=2)=2/34）3≤x时，F(x)= P(X≤3) =P(X=1)+P(X=2)+ P(X=3)=1图形:次图形为右连续F(x)0 1 2 3 x2、需求量，很容易考（原话）P15的例1.5，实在打不出来，留个地，大家自己写上去吧。

3、联合概率密度（简单被积分数，身高、体重作为随机变量）例：用X表示身高，Y表示体重，（X,Y）为二维随机变量定义F(l,w)=P{X≤l1, Y≤w1}当两个事件相互独立时，得出F(l,w)=F X(l) * F Y(w)即同时满足身高、体重条件的概率为满足身高事件的概率与满足体重的概率乘积。

4、古典概型例子例一：有藏品100个，其中5个次品，求取8个里面最多2个次品的概率？解：书上p6，例1.1其中应注意公式：n!C m n =----------------------m!(n-m)! (公式打得难看了一点，但是很有用)例二：黑球a个，白球b个，放在一起抓阄。

1≤k≤a+b，求在第k个位置抓到黑球的概率？解：a*(a+b-1)! / (a+b)! =a/(a+b)此用来证明第k次抽签时与前面抽到的概率都相等，（本人认为考的可能性小，哈哈）例三：n个人坐一圈，求其中2个熟人坐一起的概率解：P=2/(n-1)即为，把两个人看作一个整体，与其他n-1个人排列，有n-1种方法，他们之间的座位左右更换，有两个，所以得出上式。

计量经济学考试重点整理

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：计量经济学是指用数学方法探讨经济学的一门学科，由统计学、经济理论和数学三者结合而成。

它不同于经济统计学和一般经济理论，也不是数学应用于经济学的同义语。

三者结合起来，才能构成计量经济学的力量。

理论模型的设计包含三个主要部分：选择变量、确定变量之间的数学关系和拟定模型中待估计参数的数值范围。

常用的样本数据有时间序列、截面和虚拟变量数据。

样本数据的质量应具备完整性、准确性、可比性和一致性。

模型的检验包括经济意义检验、统计检验、计量经济学检验和模型预测检验。

其中，计量经济学检验包括异方差性检验、序列相关性检验和共线性检验。

计量经济学模型的成功要素包括理论、方法和数据。

应用方面，计量经济学模型可用于结构分析、经济预测、政策评价和理论检验与发展。

其中，结构分析主要采用弹性分析、乘数分析和比较静力分析等方法。

经济预测是计量经济学模型的一个主要应用领域，它是从用于经济预测，特别是短期预测而发展起来的。

对于非稳定发展的经济过程和缺乏规范行为理论的经济活动，计量经济学模型预测功能可能失效。

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。

计量经济学模型可以起到“经济政策实验室”的作用，将经济目标作为被解释变量，经济政策作为解释变量，评价各种不同政策对目标的影响。

最后，实践是检验真理的唯一标准，计量经济学模型的理论方法需要不断发展以适应预测的需要。

任何经济学理论只有在成功解释过去的情况下才能被人们所接受。

计量经济学模型提供了一种检验经济理论的好方法，通过对理论假设的检验可以发现和发展理论。

相关分析主要研究随机变量间的相关形式及相关程度，适用于所有统计关系。

但相关分析有其局限性，不能说明变量间的具体相关关系形式，也不能从一个变量推测另一个变量的具体变化。

回归分析则是研究一个变量关于另一个或几个变量的具体依赖关系的计算方法和理论，目的是根据已知的解释变量的数值去估计被解释变量的平均值。

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。

计量经济学期末考试复习重点

对于不同的解释变量的值，随机误差项的方差不再是常数，则认为出现了异方差性假性异方差:模型遗漏了重要的变量,模型函数形式的设定误差。

解决方法：设定正确模型真正的异方差,随机因素的影响(截面数据中，波动与经济规模的比例关系。

如赚钱越多，消费的选择余地越大。

时间序列中，波动的系统变化)后果：出现异方差如仍采用OLS估计模型参数，OLS估计量仍然是线性、无偏的，但是OLS 估计不再是有效估计。

无法正确估计回归系数的标准差,参数估计的标准差出现偏差。

T检验失效。

模型预测不准确（区间估计与随机误差项的方差有关）残差分析图的eview实现：(Sort X)Ls Y C X Genr E1=resid Genr E2=abs(E1) 或者genr E2=E1*E1Scat x E2G_Q检验的适用范围：样本容量较大，单调异方差的情形，对于复杂异方差则无法应用步骤：将Xi按大小排列，去掉中间C=N/4个，剩下的观察值划分成大小相同两个子样本，对每个子样本分别求回归方程，并计算各自的残差平方和，提出假设构造统计量如果F＞Fa ，误差项存在明显的递增异方差性；如果1≤F≤Fa，误差项无明显异方差性。

Sort X Smpl 1 x1 Ls Y C X ，求RSS1 Smpl x2 n Ls Y C X, 求RSS2计算F，查F临界值，并进行判断G-Q检验缺点：无法确定具体形式，对如何解决异方差没有提供建议，复杂异方差不适用，对于多元的情况，处理比较麻烦怀特检验的适用范围：任何形式的异方差，对于多元模型也很方便，可初步推测异方差形式步骤：估计回归模型，并计算残差平方，估计辅助回归方程即将残差平方关于所有解释变量的一次项，二次项和交叉项回归。

计算辅助回归判定系，可证：同方差假设下（），渐进地有：如Park和Gleiser检验：White检验形式太过一般，为了具体化，和以后修正异方差的需要。

基本思想:利用残差绝对值序列或残差平方序列，分别对Xi（的某种形式）进行一元辅助回归。

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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。

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整理

名词解释1.简单线性相关系数在各种类型的相关分析中，只有两个变量的线性相关的关系是最简单的。

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，这种关系时最常用的，简称为相关系数。

总体相关系数ρ反映总体两个变量X和Y的线性相关程度。

2.回归现代意义上的回归是关于一个变量（被解释变量或应变量）对另一个或多个变量（解释变量）依存关系的研究，是用适当的数学模型去近似地表达或估计变量之间的平均变化关系，其目的使根据解释变量的数值去估计所研究的被解释变量的总体平均值。

3.随机扰动项若令各个Y i值与条件期望E（Y│Xi）偏差为μi，μi为是一个可正可负的随机变量，称为随机扰动项或随机误差项，即μi=Y i-E（Y│Xi），Y i=E（Y│Xi）+μi 4.最佳线性无偏估计量在古典假定条件下，OLS估计量βˆ1和βˆ2是总体参数β1和β2的最佳线性无偏估计量，这一结论称为高斯-马尔可夫定理。

5.偏回归系数在多元线性回归模型中，回归系数βj（j=1，2，3，…，k）表示的正是在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，这样的回归系数称为偏回归系数。

6.多重共线性计量经济学中的多重共线性，不仅包括解释变量之间精确的线性关系，还包括解释变量之间近似的线性关系。

从数学意义上去说明多重共线性，即若存在不全为0的数λ1，λ2，λ3，…λk，使得λ1X1i+λ2X2i+…λk X ki=0(i=1,2,…，n)则称解释变量X1，X2，X3，…，X k 之间存在完全的多重共线性。

不完全的多重共线性是指对于解释变量X1，X2，X3，…，X k，存在不全为0 的数λ1，λ2，λ3，…λk，使得λ1X1i+λ2X2i+λ3X3…λk X ki+V i=0（i=1,2,…，n）7.VIF将VIF定义为 VIF表明，参数估计的方差是由于多重共线性的出现而膨胀起来的。

8.异方差设模型为Y i=β1+β2X2i+…+βk X ki+μi （i=1,2,…，n）。

计量经济学期末考试总结(云南师范大学)

1、经济计量模型检验(含义):是指对经济现象或过程的一种数学模拟。

社会经济的现象和过程是非常复杂的，影响因素众多，经济模型只能把做研究的主要经济因素（表现为经济变量）之间的关系，用数学关系式近似地、简化地表示出来。

所谓模型检验，就是要对模型和所估计的参数加以评判，判定在理论上是否有意义，在统计上是否有足够的可靠性。

2、检验设定误差（所设定模型的好坏）的方法：（P243）答：（1）、DW检验，其基本思想是认为遗漏的相关变量应包含在随机扰动项中，那么回归所得的残差序列就会呈现单侧的自相关性，因此可从自相关性的角度检验相关变量的遗漏。

（2）、拉格朗日乘数检验，其基本思想是认为遗漏的相关变量包含在随机扰动项中，因此随机扰动项或回归所得的残差序列应该与遗漏的相关变量呈现出某种依存关系，可以进行残差序列的与相关变量的回归，在一定显著水平下若相关变量具有统计显著性，则认为没有遗漏变量形成的设定误差。

（3）、一般性检验，是拉姆齐于1969年提出的一种检验方法，其检验的基本思想是：如果事先知道遗漏了哪个变量只需要将此变量引入模型，估计并检验其参数是否显著不为零即可，可是问题是不知道遗漏了哪个变量，这时可寻找一个可以替代变量Ｚ来进行上述检验（替代变量通常的选所设定模型被解释变量拟合值Ｙ若干次幂的线性组合），若模型估计所得的残差包含着遗漏的相关变量，那么这个残差可用被解释变量拟合值Ｙ的线性组合近似表示；若这个线性组合是显著的，则认为原模型的设定有误。

（可引入多个多个替代变量去判断是否有多个变量被遗漏，被称为一般检验方法。

）3、测量误差存在与否的检验方法是什么？（Ｐ２４９）测量误差的存在使得回归系数被低估。

测量误差存在与否的检验是豪斯曼提出的。

方法步骤为：（１）、对所研究的回归模型，无论是否存在测量误差，先采用ＯＬＳ法得到参数估计量；（２）、对可能存在测量误差的解释变量，选择与其相关的工具变量，将可能存在测量误差的解释变量对选择的工具变量进行回归，并获得回归残差ｗ＾；（３）、将回归残差ｗ＾加入第一步中的回归表达式，再次进行ＯＬＳ估计，得到ｗ＾的参数估计量Ｂ＾及假设检验结果，（4）、若B^为显著时，则认为解释变量确实存在观测误差；反之，认为解释变量不存在测量误差。

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。

(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。

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。

计量经济学期末重点

计量经济学期末重点一、名词解释：1、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。

主要内容包括理论计量经济学和应用经济计量学。

理论经济计量学主要研究如何运用、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。

应用计量经济学是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。

2、平稳随机过程：平稳随机过程是在固定时间和位置的概率分布与所有时间和位置的概率分布相同的随机过程，即随机过程的统计特性不随时间的推移而变化，因此数学期望和方差这些参数不随时间和位置变化。

3、可决系数：可决系数，亦称测定系数、决定系数、可决指数。

与复相关系数类似的，表示一个随机变量与多个随机变量关系的数字特征，用来反映回归模式说明因变量变化可靠程度的一个统计指标，一般用符号“R”表示，可定义为已被模式中全部自变量说明的自变量的变差对自变量总变差的比值。

4、随机游走：随机游走（random walk）也称随机漫步，随机行走等是指基于过去的表现，无法预测将来的发展步骤和方向。

核心概念是指任何无规则行走者所带的守恒量都各自对应着一个扩散运输定律，接近于布朗运动，是布朗运动理想的数学状态，现阶段主要应用于互联网链接分析及金融股票市场中。

5、OLS：ols 全称ordinary least squares，是回归分析（regression analysis）最根本的一个形式,对模型条件要求最少，也就是使散点图上的所有观测值到回归直线距离的平方和最小。

普通最小二乘法6、BLUE：如果一个参数的估计量具有线性性(估计量是样本观察值的线性函数)、无偏性(估计量的数学期望等于真值)和估计误差方差最小等统计学性质，称其为最佳线性无偏估计量。

7、多重共线性：指线性回归模型中的解释变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系而使模型估计失真或难以估计准确。

计量经济学复习要点

计量经济学复习要点 Standardization of sany group #QS8QHH-HHGX8Q8-GNHHJ8-HHMHGN#计量经济学复习要点第1章绪论数据类型：截面、时间序列、面板用数据度量因果效应，其他条件不变的概念习题：C1、C2第2章简单线性回归回归分析的基本概念，常用术语现代意义的回归是一个被解释变量对若干个解释变量依存关系的研究，回归的实质是由固定的解释变量去估计被解释变量的平均值。

简单线性回归模型是只有一个解释变量的线性回归模型。

回归中的四个重要概念1. 总体回归模型（Population Regression Model ，PRM)t t t u x y ++=10ββ--代表了总体变量间的真实关系。

2. 总体回归函数（Population Regression Function ，PRF ）t t x y E 10)(ββ+=--代表了总体变量间的依存规律。

3. 样本回归函数（Sample Regression Function ，SRF ）tt t e x y ++=10ˆˆββ--代表了样本显示的变量关系。

4. 样本回归模型（Sample Regression Model ，SRM ）tt x y 10ˆˆˆββ+=---代表了样本显示的变量依存规律。

总体回归模型与样本回归模型的主要区别是：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关的样本中变量y 与x 的相互关系。

②建立模型的依据不同。

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，而样本回归模型是一个随机模型，它随样本的改变而改变。

总体回归模型与样本回归模型的联系是：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。

线性回归的含义线性：被解释变量是关于参数的线性函数（可以不是解释变量的线性函数）线性回归模型的基本假设简单线性回归的基本假定：对模型和变量的假定、对随机扰动项u 的假定（零均值假定、同方差假定、无自相关假定、随机扰动与解释变量不相关假定、正态性假定）普通最小二乘法（原理、推导）最小二乘法估计参数的原则是以“残差平方和最小”。

计量经济学复习重点

计量经济学复习重点第一章1. 计量经济学的性质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2. 计量经济学与相关学科的联系与区别联系：●计量经济学研究的主体—经济现象和经济系的数量规律●计量经济学必须以经济学提供的理论原则和经济运行规律为依据●经济计量分析的结果：对经济理论确定的原则加以验证、充实、完善区别:●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3. 学习计量经济学的必要性4. 计量经济学研究的基本思路和步骤模型设定（选择变量和数学关系式）、估计参数（确定变量间的数量关系）、模型检验（检验所得结论的可靠性）、模型应用（作经济分析和经济预测）5。

模型的设定、参数估计、模型检验的要求模型设定要求●要有科学的理论依据●选择适当的数学形式（单一方程、联立方程线性形式、非线性形式）●模型要兼顾真实性和实用性●包含随机误差项●方程中的变量要具有可观测性参数估计要求参数的估计值：所估计参数的具体数值参数的估计式:估计参数数值的公式6. 模型中的变量及其类型从变量的因果关系区分：被解释变量（应变量）—-要分析研究的变量解释变量（自变量)—说明应变量变动主要原因的变量（非主要原因归入随机误差项）从变量的性质区分内生变量—其数值由模型所决定的变量，是模型求解的结果外生变量—其数值由模型以外决定的变量(相关概念：前定内生变量、前定变量) 注意：外生变量数值的变化能够影响内生变量的变化，内生变量却不能反过来影响外生变量7. 计量经济研究中数据的类型时间数列数据（同一空间、不同时间）、截面数据(同一时间、不同空间）、混合数据（面板数据 Panel Data)、虚拟变量数据8。

（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.。