计量经济学攻略

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如何自学学好计量经济学

如何自学学好计量经济学自学计量经济学要从矩阵运算开始学起，掌握最基本的矩阵变换法则，之后循序渐进。

下面店铺整理了自学计量经济学的方法，希望对你有所帮助!如何系统地自学计量经济学【1】自学的话不要读别人的课件和lecture notes。

读教科书才是正道!【2】不要同时读两本以上的教科书。

建议主读一本，另一本做比较。

把一本书读透比读很多本书有用得多得多!【3】选择有课后习题和附带应用，软件code，数据的教科书。

计量是一门实用的课程，你得动手做!【4】读英文原版!不管开始觉得多困难，坚持到后来就明白读翻译本是多么愚蠢了。

基于以上理由，我推荐你精读Wooldridge 的Introductory Econometrics: A Modern Approach。

如果你能把坚持花一年时间把这本书认真啃完，收获一定超过你想象!同时推荐Stock and Watson 的书作为比较和补充。

自学计量经济学该怎么做1.由于计量经济学涉及到概率论和数理统计方面的知识(比如统计量的构造、P值，t检验和F检验等等)，我觉得掌握这方面的知识是很有必要的。

推荐教材的话，首推茆诗松版本的《概率论与数理统计》(个人觉得这应该是目前国内这方面教材最好的一个版本)。

2.有了概率论和数理统计方面的知识后，你可以着手学习计量经济学了。

入门教材有很多。

国内的话，首推庞皓的《计量经济学》，理论知识和实际应用之间的权衡把握的不错，其次就是李子奈的《计量经济学》，可能这本书稍微会难一点。

国外的话，优秀的教材就很多了，比如伍德里奇的《计量经济学导论》、古扎拉蒂的《计量经济学基础》等等。

3.以上书籍学完以后你差不多计量经济学基础就算不错了，但是要注意，计量经济学作为一门工具学科，总要到解决实际的经济学问题中才能发挥的作用，所以我建议你如果是非数量经济学专业的话，掌握基础的计量经济学用好就够了，如果遇到什么计量经济方面的问题的话，再来学习这方面的知识也不迟。

大二计量经济学知识点

大二计量经济学知识点计量经济学是经济学中一个重要的分支学科，它通过运用数理统计方法，对经济现象进行实证研究和分析，并建立经济模型以进行预测和政策评估。

大二阶段的计量经济学主要涉及以下几个知识点：一、回归分析方法回归分析是计量经济学中最常用的方法之一，它用于研究变量之间的关系。

在回归模型中，因变量与自变量之间的关系被建立为一个线性方程。

大二计量经济学课程中，学生需要了解简单线性回归、多元线性回归以及截断和截尾回归等基本概念和方法。

二、假设检验假设检验是计量经济学中常用的工具，用于判断经济理论假设的合理性。

该方法通过对统计数据进行推断，判断某一假设是否能在给定置信水平下被接受或拒绝。

大二计量经济学课程中，学生需要学习关于假设检验的基本概念、检验统计量的计算以及拒绝域的确定等内容。

三、时间序列分析时间序列分析是用于研究时间上相关数据的方法。

在计量经济学中，时间序列数据经常用于对宏观经济变量进行建模和预测。

在大二计量经济学中，学生需要了解平稳性、自相关性和单位根等基本概念，并学习相关的建模和预测方法，如移动平均法和ARIMA模型等。

四、面板数据分析面板数据分析是对个体观测数据和时间序列数据同时进行分析的方法。

面板数据能提供更多的信息和数据点，增强了计量分析的能力。

在大二计量经济学中，学生需要掌握面板数据模型的假设、估计方法以及面板数据的固定效应和随机效应等重要概念。

五、工具变量法工具变量法是用于解决内生性问题的一种方法。

当自变量与误差项存在内生性时，传统的最小二乘估计将失效。

大二计量经济学课程中，学生需要学习工具变量法的理论基础，了解如何构建工具变量以及如何使用工具变量法进行估计。

六、计量经济模型计量经济学基于经济理论，通过建立数学模型进行经济现象的度量和分析。

在大二阶段，学生需要学习和掌握一些常用的计量经济模型，如消费函数模型、投资函数模型、生产函数模型等。

总结起来，大二计量经济学知识点主要包括回归分析方法、假设检验、时间序列分析、面板数据分析、工具变量法以及计量经济模型等。

计量经济学复习知识点重点难点

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→∞。

计量经济学知识点、学习指导及框架图

EViews/Stata计量经济学入门：导论与第一、二章EViews/Stata操作知识点：介绍计量经济学的简史，为什么研究计量经济学，计量经济学的数据类型及因果关系；EViews与Stata操作入门。

学习指导：本部分的重点知识是：计量经济学的四种数据结构——横截面数据、时间序列数据、面板数据和混合数据；因果关系；对于四种数据结构的区别要清晰，本课程重点讲解横截面数据和面板数据的处理方法；而混合数据的处理方法与横截面数据相同，而对于考虑相关性的时间序列数据，可以在另开设一门课程来介绍。

因果关系是所有学科分析重要的内容。

但由于经济社会中各变量之间关系十分复杂，所以通常需要控制其他变量后再具体分析所关心自变量对于因变量的影响，而这正是计量经济学研究的重要的内容之一。

关于EViews与Stata的详细操作不是本课程的重点，可以不单独介绍，本课程将会在后续章节的应用例题中介绍与计量经济学密切相关的软件操作步骤。

第三章一元线性回归模型知识点：一元线性回归模型的假设、最小二乘估计及其估计量的性质、系数显著性检验和预测区间。

学习指导：本部分的重点知识是：模型的假设是确保模型可以估计和估计方法好坏的基础，所以要了解假设估计间的关系；最小二乘估计是计量经济学的最基本估计方法之一，所以要熟练掌握其求解过程和其估计量的统计性质；系数显著性检验是经济分析中的重要一环，要了解检验的步骤和意义；本章难点一是如何证明在本章假设下最小二乘估计量是最优的，对于要求较高的院校，可以介绍这里所使用的添项减项技巧，并指出证明的关键是使用线性无偏条件来证明交叉相乘项为0。

本章难点二是如何证明S2是方差的无偏估计量，这里证明的关键是注意到不同误差项之间的无关性对计算过程化简的重要性。

对于要求较低的院校也可以对证明做忽略处理，仅仅指出结论也是入门计量经济学的一种常见处理方法。

第四章多元线性回归模型知识点：多元线性回归模型的假设、最小二乘估计及其估计量的性质、决定系数与修正的决定系数、单系数与线性约束的检验、多重共线性的相关问题。

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。

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。

计量经济学学习方法：从入门到进阶

计量经济学学习方法：从入门到进阶首先声明我的观点，计量是工具也是理论，它不是普通计算机软件，不懂背后的道理也可以用，我个人强烈反对不掌握扎实的理论就去“应用”计量经济学，那绝对是强奸数据。

本人学习经历：读过大多数国际流行的各种“级别”的计量教科书（除了HAY ASHI那本，没借到），熟悉SAS，做过大量计算机练习，“蹂躏”过不少中国的数据，现在读paper，参考手册。

开始篇（不是入门，那是很往后的事情了）个人认为只有wooldridge那本书是值得反复读的（是那个初级本，国内译本也很好），古扎拉弟就算了，很多理论上的原因大家学到后来就明白了。

古的书我读了两遍，现在早就扔了。

但现在依然常常翻阅WOO.对于开始的人，woo书上的海量例子太宝贵了，而且绝大多数取材于著名论文，值得仔细品味。

学习方法：用随便那个软件（我用SAS）把书中的例子几乎全部做一遍，知道你用的软件所报告的结果中那些重要的东西是怎么来的（不用知道的太精确），该怎么解释。

―――书上后来那几章不懂也没关系。

数学要求：基础数理统计学（就是一般初级书上附录那些内容），不用懂大样本理论，知道有一致性这个概念就行了，并且记住它是计量经济学中几乎唯一重要的评价统计量的标准。

什么无偏啊有效啊都几乎是空中楼阁，达不到的标准。

忠告：1、别管R- square，几乎不用管多重共线性，知道异方差和自相关的概念就行了，知道大概怎么诊断，至于纠正嘛，不用太在意。

不过对于GLS还是要有个认识。

2、对于简单二元模型中OLS相关的重要推导全部背下来，不多，但很重要。

3、这个阶段不要陷入公式推导。

4、如果你是初学者，不要指望把woo的书处处看懂，差不多就行了。

5、可以拿中国的数据“蹂躏”一下。

入门篇数学要求：矩阵，大样本理论稍微再难一点的统计学矩阵书很多，GREEN附录也可以（推荐Dhrymes --mathematics for econometrics,这本书对大多数人来说需要看的也就大概三四十页吧）。

考研经济学计量经济学的重点复习

考研经济学计量经济学的重点复习计量经济学是经济学研究中的重要分支，通过运用数理统计方法对经济现象进行定量分析和预测。

对于考研经济学专业的学生来说，掌握计量经济学的核心概念和方法对于提高解题能力和研究能力至关重要。

本文将从历年考研试卷的出题特点出发，总结计量经济学的重点复习内容，助您顺利备考。

一、计量经济学基本概念1. 计量经济学的定义和基本内容- 计量经济学的定义- 计量经济学的研究对象和特点- 计量经济学的基本方法和步骤2. 经济数据的类型和基本统计概念- 定量数据和定性数据- 总体和样本的概念- 统计量和参数的区别与联系3. 计量经济学的基本假设和模型- 随机性假设和确定性假设- 线性回归模型的假设和表达式- 经济学假设与计量经济模型的关系二、简单线性回归模型1. 简单线性回归模型的基本原理- 变量关系的线性假设- 残差项和估计项的定义及意义- 最小二乘估计法的推导和求解2. 简单线性回归模型的假设检验- 相关系数和回归系数的显著性检验 - 模型整体显著性检验- 拟合优度和解释方差的检验3. 简单线性回归模型的统计推断- 参数估计的抽样分布与性质- 参数的置信区间及解释- 参数的假设检验及结论三、多元线性回归模型1. 多元线性回归模型的基本原理- 多元回归模型的定义和表示- 模型的估计和解释- 多重共线性问题及处理方法2. 多元线性回归模型的假设检验 - 回归系数的显著性检验- 模型整体显著性检验- 拟合优度和解释方差的检验3. 多元线性回归模型的统计推断 - 参数估计的抽样分布与性质- 参数的置信区间及解释- 参数的假设检验及结论四、计量经济学的拓展内容1. 异方差问题和加权最小二乘估计 - 异方差性的检验和处理方法- 加权最小二乘法的原理和应用2. 非线性回归模型- 非线性回归模型的基本形式- 参数估计和统计推断方法- 模型的应用与分析3. 模型诊断和残差分析- 残差的定义和性质- 异常观测值和影响观测值的识别方法- 模型诊断和改进的常用方法总结：通过对历年考研试卷的分析可以看出，计量经济学在考研经济学专业中的分量较大。

计量经济知识及方法分享

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谢谢大家聆听！
（若还有时间，和大家分享几篇计量的论文）
1.3 其他常见概念
一、计量经济中的常见概念
常用的计量经济分析软件工具： Eviews 9.0 （时间序列分析、同质及异质面板分析） Stata 15 （增加了面板协整检验命令、空间计量分析）
交流提纲
一、计量经济中的常见概念二、截面数据与时间序列三、面板数据分析四、计量经济的局限性
•6
二、截面数据与时间序列
1.1 假设检验—显著性（精确P值）
计量经济学中的假设检验形式多样，其基本原理在于设定原假设（H0）和备择假设（H1），然后构造并计算检验统计量，将计算的统计量值与不同置信水平下（1%，5% 和10%）的统计量阀值进行比较，判断是否接受原假设。常用的统计量及其应用场景如下：
检验统计量 t统计量
F统计量
2.1 截面数据特征及分析方法 2.2 时间序列特征及分析流程 2.3 常用时间序列分析方法
二、截面数据与时间序列
2.1 截面数据特征及分析方法
横截面数据是指在某一时点收集的不同对象的数据。它对应同一时点上不同对象所组成的一维数据集合，研究的是某一时点上的某种经济现象，突出对象的差异。通常横截面数据表现的是无规律的而非真正的随机变化，即 “无法观测的异质性”。
X3 0.565 0.683 0.827 0.606 0.618 0.599 0.821
时间序列数据识别：针对任一变量（Y），若该变量为一维向量，且维度指标为不同时间，则该变量为实践序列数据数据。
二、截面数据与时间序列
2.3 常用时间序列分析方法
单位根检验：
Eviews中，打开对应序列，view-Unit root test选项

计量经济学复习笔记(注释)

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。

研究主体是经济现象及其发展变化的规律。

2、运用计量分析研究步骤：模型设定——确定变量和数学关系式估计参数——分析变量间具体的数量关系模型检验——检验所得结论的可靠性模型应用——做经济分析和经济预测3、模型变量:解释变量:表示被解释变量变动原因的变量，也称自变量，回归元。

被解释变量:表示分析研究的对象，变动结果的变量，也成应变量。

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:其数值由模型意外决定的变量。

外生变量数值的变化能够影响内生变量的变化，而内生变量却不能反过来影响外生变量。

前定内生变量：过去时期的、滞后的或更大范围的内生变量，不受本模型研究范围的内生变量的影响，但能够影响我们所研究的本期的内生变量。

前定变量：前定内生变量和外生变量的总称。

数据:时间序列数据：按照时间先后排列的统计数据。

截面数据：发生在同一时间截面上的调查数据。

面板数据：虚拟变量数据：表征政策，条件等，一般取0或1.4、估计评价统计性质的标准无偏：E（＾β）=β 随机变量，变量的函数？有效：最小方差性一致：N趋近无穷时，β估计越来越接近真实值5、检验经济意义检验：所估计的模型与经济理论是否相等统计推断检验：检验参数估计值是否抽样的偶然结果，是否显著计量经济检验：是否符合计量经济方法的基本假定预测检验：将模型预测的结果与经济运行的实际对比CH2 CH3 线性回归模型模型（假设）——估计参数——检验——拟合优度——预测1、模型（线性）（1）关于参数的线性模型就变量而言是线性的；模型就参数而言是线性的。

Y i =β1+β2lnX i +u i线性影响随机影响Y i =E （Y i |X i ）+u i E （Y i |X i ）=f(X i )=β1+β2lnX i引入随机扰动项，（3）古典假设A 零均值假定 E （u i |X i ）=0B 同方差假定 Var(u i |X i )=E(u i 2)=σ2C 无自相关假定 Cov(u i ,u j )=0D 随机扰动项与解释变量不相关假定 Cov(u i ,X i )=0E 正态性假定u i ~N(0,σ2)F 无多重共线性假定Rank(X)=k2、估计在古典假设下，经典框架，可以使用OLS方法：OLS 寻找min ∑e i2 ＾β1ols = (Y 均值)-＾β2(X 均值)＾β2ols = ∑x i y i /∑x i 23、性质OLS 回归线性质（数值性质）（1）回归线通过样本均值（X 均值,Y 均值）（2）估计值＾Y i 的均值等于实际值Y i 的均值（3）剩余项e i 的均值为0（4）被解释变量估计值＾Y i 与剩余项e i 不相关 Cov(＾Y i ,e i )=0（5）解释变量X i 与剩余项e i 不相关 Cov(e i ,X i )=0在古典假设下，OLS 的统计性质是BLUE 统计最佳线性无偏估计4、检验(1)Z 检验Ho:β2=0 原假设验证β2是否显著不为0标准化： Z=（＾β2-β2）/SE （＾β2）~N （0,1）在方差已知，样本充分大用Z 检验拒绝域在两侧，跟临界值判断，是否β2显著不为0(2)t 检验——回归系数的假设性检验方差未知，用方差估计量代替＾σ2=∑e i 2/(n-k) 重点记忆t =（＾β2-β2）/＾SE （＾β2）~t （n-2）拒绝域：|t|>=t 2/a (n-2)拒绝，认为对应解释变量对被解释变量有显著影响。

山东省考研经济学复习资料经济计量学重要方法梳理

山东省考研经济学复习资料经济计量学重要方法梳理经济计量学是经济学的一门重要分支，通过运用数理统计学和经济理论，对经济现象进行量化研究和预测。

在山东省考研经济学的复习中，经济计量学占据着很大的比重。

本文将对经济计量学中的一些重要方法进行梳理和介绍。

一、时间序列分析时间序列分析是经济计量学中的一种重要方法，它主要研究时间上的变化。

在山东省考研经济学中，时间序列分析经常用于对宏观经济指标进行预测和分析。

其核心是对时间序列数据进行建模和分析，常用的模型包括自回归移动平均模型（ARMA）、自回归积分滑动平均模型（ARIMA）等。

二、横截面分析横截面分析是经济计量学中另一种常用的方法。

它主要研究在某一个时间点上不同个体之间的差异和关系。

在山东省考研经济学中，横截面分析常用于探讨个体之间的相关性、回归分析等。

常用的模型包括线性回归模型、多元回归模型等。

三、面板数据分析面板数据分析是横截面数据和时间序列数据的结合，主要用于研究在时间上具有变化的个体之间的关系。

在山东省考研经济学中，面板数据分析被广泛应用于实证研究中。

常用的面板数据模型包括固定效应模型和随机效应模型等。

四、计量经济模型计量经济模型是对经济理论进行量化分析的工具，它将经济理论转化为数学模型，并利用实证数据对模型进行估计和验证。

在山东省考研经济学中，计量经济模型被广泛使用于经济政策分析、预测和决策支持等领域。

五、工具变量法工具变量法是解决计量经济模型中内生性问题的一种方法。

内生性意味着存在变量间的内在关联性，而工具变量可以作为一种工具来处理这种内在关联性。

在山东省考研经济学中，工具变量法常用于两阶段最小二乘法（2SLS）估计、因果效应分析等。

六、异方差性检验异方差性是指误差项的方差不等于常数，而是随着自变量的变化而变化。

异方差性检验是判断数据是否存在异方差性的一种方法，在经济计量学中具有重要意义。

常用的异方差性检验方法包括布罗斯-普根检验和怀特检验等。

计量经济学步骤总结

OLS 过程：1 数据收集2 画图（是为了观察是否呈线性~如果不是线性，观察数据的趋势）3 稳定性检验（注意：只在老师给出的数据是时间序列时，采用这一步，横切面数据不用）4 线性化处理（既然确定数据趋势，可以对线性方程t t t u bX a Y ++=左右两边同时Ln, 或者左右两边同时指数化e 变量或者出去线性要求，可以对左边或右边进行单变换，不需要对称）5 检验自变量的多重共线性：12t x x x 方法：2 种1种： 12t x x x 求两两相关系数（缺陷：只可以确定两两是否相关） 2种： 1122t t t t x a x a x u --=++6 线性方程拟合EVIEWS （注意：若果方程的X 是随机确定的，EIVEWS 拟合时方法选用TSLS 两阶段最小方差法）拟合以后观察参数 T 值，和adjusted square注意排序标准：首先根据经济意义排序其次根据数据的相关性排序虚拟变量问题：如果存在需要，要加虚拟变量，譬如数据中途出现大的转折之类的可能有特殊事件发生。

()11t t t t t Y a a D bX b DX u =++++7 找到残差t u ，观察是否线性相关（对应于OLS 的假设u 是独立的），也就是1122t t t t u a u a u e --=++，检验方法和改正方法不再叙述，老师的给的OLS 模板里面已经有了。

8 找到残差t u ，检验是否存在异方差（对应于假设2var()t u σ=）检验方法：1散点图判断：大样本情况下，均方差分布的残差分布为矩形。

2 F -检验法步骤：分组；分别进行OLS 回归并计算残差平方和；进行F 检验；23210:σσ=H ；23211:σσ≠H ()()332312311211211131k n ek n e F n t t n t t----=∑∑==σσ ()33111,1~k n k n F ----计算得到的F 与()33111,1k n k n F ----α比较3 回归法：t t t bX a e η++=2t tt bX a e η++=22t t tX b a e η++=12 异方差的修正方法 t t X e 018.0ˆ2=22001.0ˆtt X e =t t X e 5.0001.0ˆ= 选择原则：2R 最大的尽量避免产生多重共线性目标模型：t t t u bX a Y ++=t t t t tt t X u X bX X a X Y ////++= t t t t u X b X a Y ++=*)/1(*t t t t tt t X u X bX X a X Y ////++= *****++=tt t u X b a Y在确认*t u 为均方差的情况下，对新的模型 *****++=tt t u X b a Y 进行参数估计，得到*a 和*b ；注意： OLS 基本是上述步骤，中间可能会有循环，但是为了节省时间，大家表明即可，就像老师在给我们的样本中写的那样~时间序列：1 平稳性检验也就是检验单位根（千万注意：带有时间趋势t 的单位根检验，千万不要用，那个即使合格只是说明趋势平稳，不是真正的数据平稳，所以只可以选用带截距和不带截距的单位根检验）2 确定采用AR, MA,或者ARMA 模型检验前，要确定滞后阶数（老师样本里有，不叙述） AR,MA,或者ARMA 怎么实现，HELP 里有Var 模型后面说明3建模4 ARCH 检验（必然满足arch 模型）5 构建arch 模型，比如什么ARCH ， GARCH , TGARCH , EGARCH稍稍解释一下TGARCH 模型和EGARCH 模型TGARCH 模型是描述2t σ变化时，加虚拟变量，譬如测定星期一效应，星期五效应的时候应用。

计量经济学步骤

下文中x1仅是变量的举例形式一、单位根检验：1、输入指令“wfopen 空格数据快捷方式的属性复制结果”→Enter键，即完成数据录入，保存。

2、选中变量（如x1）→打开open→view→Graph→Line & Symbol，确定→即得到折线图。

3、若此折线图有截距且有趋势，选择view→Unit Root Test(单位根检验) →Level和Trend and intercept，OK→得到结果Null Hypothesis: X1 has a unit root 原假设：x1有一个单位根若p>0.05，接受原假设，即x1有一个单位根；同时此图不忙关闭4、在指令框输入“plot 空格d(x1)”对x1进行一阶差分→Enter→得到一阶差分后的折线图→观察图形，看是否有趋势和截距，若有截距且有趋势，则在第3步中的结果中，选择view→Unit Root Test(单位根检验)→1st difference和Trend and intercept，OK→得到差分后的单位根检验结果。

Null Hypothesis: D(X1) has a unit root 原假设：一阶差分后x1仍有一个单位根若p>0.05说明接受原假设，所以x1共有两个单位根；此图不忙关闭。

5、输入指令“plot 空格d(x1,2)”→Enter，进行二阶差分，折线图若有截距无趋势，则在第4步中得到的一阶差分结果的基础上选择view→Unit Root Test(单位根检验)→2st difference和Intercept；一般p<0.05；一般只进行到二阶差分，如此说明x1有两个单位根。

6、再分别对于其他变量进行单位根检验。

7、若检验后发现x1和x2单位根数目不同，则对于单位根多的进行降阶[输入指令“series 空格lnx1=log(x1)”]处理；趋势。

若仅有截距无趋势，在view→Unit Root Test(单位根检验)中选择Intercept；若截距趋势都存在，选择Trend and intercept二、协整检验：步骤：构建回归模型；残差项进行单位根检验。

宁夏回族自治区考研经济学三复习资料计量经济学常见方法分析

宁夏回族自治区考研经济学三复习资料计量经济学常见方法分析计量经济学作为经济学中的一门重要学科，是运用统计和数学工具对经济现象进行实证研究的一种方法和技术体系。

本文将针对宁夏回族自治区考研经济学三复习资料中的计量经济学内容进行分析，并对常见的计量经济学方法进行综述，以供考生备考参考。

一、计量经济学概述计量经济学旨在通过收集、整理和分析实证数据，研究经济理论与实际之间的关系。

它提供了一种工具，使得经济学研究者能够更加客观地评估政策效果、预测经济变量以及分析经济现象。

计量经济学主要包括四个环节：建立经济模型、收集数据、估计模型参数、做出经济政策分析。

二、计量经济学的常见方法1. 拟合回归模型：回归分析是计量经济学中最常用的方法之一。

通过拟合回归模型，我们可以分析自变量与因变量之间的关系，并通过模型的参数估计与统计推断，获得对经济变量影响的定量认识。

2. 差分法：差分法是一种解决因果问题的方法，它通过比较不同时间段或不同地区的数据差异，去除其他可能的干扰因素，从而找出变量之间的因果关系。

差分法常用于处理面板数据或时间序列数据。

3. 随机实验法：随机实验法是计量经济学中一种重要的因果推断方法。

通过随机分配实验对象，将其分为实验组和对照组，在实验中引入干预措施，然后对干预的效果进行评估。

随机实验法能够消除其他潜在因素的干扰，更准确地评估政策或措施的效果。

4. 面板数据分析：面板数据是将多个时间点和多个个体的数据结合起来分析的一种数据形式。

面板数据分析可以充分利用时间和个体的维度，以揭示变量之间的关系。

常见的面板数据分析方法包括固定效应模型和随机效应模型等。

5. 极大似然法：极大似然估计是计量经济学中常用的参数估计方法，它通过最大化样本数据出现的概率，来确定模型参数的最优值。

极大似然法在回归分析、时间序列分析和概率模型等领域都有广泛的应用。

6. 贝叶斯方法：贝叶斯方法是一种基于贝叶斯定理的统计推断方法。

与传统的频率派统计方法不同，贝叶斯方法从先验信息和样本信息出发，通过贝叶斯公式调整先验概率，得到后验概率分布，并对参数的后验概率进行推断。

敲黑板计量经济学学习重点

敲黑板计量经济学学习重点什么是OLS估计？原理ols估计是指样本回归函数尽可能好的拟合这组织，即样本回归线上的点与真实观测点的总体误差尽可能小的估计方法。

建立计量经济学模型的步骤和要点1.理论模型的设计（确定模型所包含的变量，确定模型的数量形式，拟定理论模型中的待估参数的理论期望值）2.样本数据的收集（常用的样本数据：时间序列数据，截面数据，虚变量数据）3.模型参数的估计（选择模型参数估计方法，应用软件的使用）4.模型的检验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。

经济意义检验——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；统计检验——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；计量经济学检验——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。

5.模型成功的三要素：理论、方法、数据引入随机干扰项的原因，内容？原因：1.代表未知的影响因素2.代表数据观测误差3.代表残缺数据4.代表模型设定误差5.代表众多细小影响因素6.变量的内在随机性内容：1.被遗漏的影响因素（由于研究者对客观经济现象了解不充分，或是由于经济理论上的不完善，以至于使研究者在建立模型时遗漏了一些对被解释变量有重要影响的变量）；2.变量的测量误差（在观察和测量变量时，种种原因使观测值并不等于他的真实值而造成的误差）；3.随机误差（在影响被解释变量的诸因素中，还有一些不能控制的因素）；4.模型的设定误差（在建立模型时，由于把非线性关系线性化，或者略去模型）。

什么是随机误差项和残差？区别是什么？随机误差项u=Y-E(Y/X)，而总体回归函数Y=Y^+e，其中e就是残差,利用Y^估计Y时带来的误差e=Y-Y^是对随机变量u的估计。

计量经济学复习计划笔记

计量经济学复习笔录CH1导论1、计量经济学：以经济理论和经济数据的事实为依照，运用数学、统计学的方法，经过成立数学模型来研究经济数目关系和规律的一门经济学科。

研究主体是经济现象及其展开变化的规律。

2、运用计量剖析研究步骤：模型设定——确立变量和数学关系式预计参数——剖析变量间详细的数目关系模型查验——查验所得结论的靠谱性模型应用——做经济剖析和经济展望3、模型变量:解说变量:表示被解说变量改动原由的变量，也称自变量，回归元。

被解说变量:表示剖析研究的对象，改动结果的变量，也成应变量。

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:其数值由模型不测决定的变量。

外生变量数值的变化能够影响内生变量的变化，而内生变量却不可以反过来影响外生变量。

前定内生变量：过去期间的、滞后的或更大范围的内生变量，不受本模型研究范围的内生变量的影响，但能够影响我们所研究的本期的内生变量。

前定变量：前定内生变量和外生变量的总称。

数据:时间序列数据：依照时间先后摆列的统计数据。

截面数据：发生在同一时间截面上的检查数据。

面板数据：虚构变量数据：表征政策，条件等，一般取0或1.4、预计评论统计性质的标准无偏：E〔＾β〕=β随机变量，变量的函数？有效：最小方差性一致：N趋近无量时，β预计愈来愈靠近真切值5、查验经济意义查验：所预计的模型与经济理论能否相等统计推测查验：查验参数预计值能否抽样的有时结果，能否明显计量经济查验：能否切共计量经济方法的根本假定展望查验：将模型展望的结果与经济运转的实质对比CH2CH3 线性回归模型模型〔假定〕——预计参数——查验——拟合优度——展望1、模型〔线性〕〔1〕对于参数的线性模型就变量而言是线性的；模型就参数而言是线性的。

Y=β+βlnX+u12ii线性影响随机影响Y i=E〔Yi|Xi〕+ui E〔Yi|Xi〕=f(Xi)=β1+β2lnXi引入随机扰动项，〔3〕古典假定A零均值假定E〔ui|Xi〕=0B同方差假定Var(ui|Xi)=E(ui2)=σ2C无自有关假定Cov(ui,uj)=0D随机扰动项与解说变量不有关假定Cov(ui,Xi)=0E正态性假定i2u~N(0,σ)F无多重共线性假定Rank(X)=k2、预计在古典假定下，经典框架，能够使用OLS2＾β1ols =(Y均值)-＾β2(X均值)＾β2ols =∑x iyi/∑x i23、性质OLS回归线性质〔数值性质〕〔1〕回归线经过样本均值〔X均值,Y均值〕2〕预计值＾Yi的均值等于实质值Yi的均值3〕节余项ei的均值为04〕被解说变量预计值＾Yi与节余项ei不有关Cov(＾Yi,ei)=05〕解说变量Xi与节余项ei不有关Cov(ei,Xi)=0在古典假定下，OLS的统计性质是BLUE统计最正确线性无偏预计4、查验(1)Z 查验Ho:β2=0原假定考证β2能否明显不为0标准化：Z=〔＾β2-β2〕/SE〔＾β2〕~N〔0,1〕在方差，样本充足大用Z查验拒绝域在双侧，跟临界值判断，能否β2明显不为0(2)t 查验——回归系数的假定性查验方差未知，用方差预计量取代＾σ2=∑e i2/(n-k) 要点记忆t=〔＾β2-β2〕/＾SE〔＾β2〕~t〔n-2〕拒绝域：|t|>=t 2/a(n-2)拒绝，以为对应解说变量对被解说变量有明显影响。

计量经济学重点难点

《计量经济学重点难点》Ch1 导论1、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、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。

计量经济学与理论经济学、数理经济学、经济统计学、数理统计学既有区别又有联系。

2、计量经济研究分为模型设定、参数估计、模型检验、模型运用等四个步骤。

3、模型的设定主要是选择变量和确定变量间联系的数学形式。

适于对实际经济活动作计量分析的计量经济模型应包含经济变量、待确定的参数和随机误差项。

行为方程、技术方程、制度方程和定义方程可作为建立模型时参考。

4、计量经济模型中的变量分为被解释变量（应变量）和解释变量、内生变量和外生变量。

5、参数是计量经济模型中表现经济变量相互依存程度的因素，通常具有相对稳定性。

参数无法直接观测和计算，只能用适当的方法根据变量的样本观测值去估计。

参数估计的方法应符合“尽可能地接近总体参数真实值”的准则。

6、计量经济研究中应用的数据包括时间序列数据、截面数据、面板数据、虚拟变量数据等。

7、对模型检验包括经济意义检验、统计推断检验、计量经济学检验和模型预测检验。

８、计量经济模型主要可应用于经济结构分析、政策评价和经济预测。

９、相关学科补充内容：西方经济学、经济统计学、线性代数（矩阵、向量）、概率论与数理统计（各种分布、显著性检验）Ch2 简单线性回归模型1、变量间的关系分为函数关系与相关关系。

相关系数是对变量间线性相关程度的度量。

2、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。

3、总体回归函数（PRF ）是将总体被解释变量Y 的条件均值)(i i X Y E 表现为解释变量X 的某种函数。

样本回归函数（SRF ）是将被解释变量Y 的样本条件均值^i Y 表示为解释变量X 的某种函数。

总体回归函数与样本回归函数的区别与联系。