计量经济学知识点总结培训资料

计量经济学知识点总

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） 3.0LS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

4.0LS估计量”尽可能接近”原则:无偏性，有效性,一致性

5.0LS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，即对丫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12346

3. OLS回归线数学性质：同第二章3

4. 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 n 1;ls y c x(RSS1);smpl n2 n;ls y c x(RSS2)计算F*=RSS2/RSS1 取a =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viewresidual 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 A 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xAh; genr x2=1/根号xAh ; genr x3=x/根号xAh;ls y1 x2 x3;B 加权最小二乘法wls:权数:w1t=1/xt;w2t=1/xtA2;w3t=1/ 根号xt. 电脑操作:genr w仁1/x;genr w2=1/(xA2);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p<0为负相关，p>0为正相关.当P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可以看至U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O~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求卩尖＞(p尖=1-DW/2);smpl 2 n;genr yi=y- p 尖y(-1); genr xi=x- p 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p 尖genr yi=y- p 尖y(-1); genr xi=x- p 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?