研究生中级计量经济学绝密复习资料
计量经济学重点复习资料
计量经济学1、 P5 计量经济学的研究步骤① 模型设定 ②估计参数 ③模型检验 ④模型应用2、 P11 数据类型① 时间序列数据（同一空间不同时间）② 截面数据（同一时间不同空间） ③面板数据 ④虚拟变量数据3、P18 回归分析① 回归的现代意义：一个被解释变量对若干个解释变量依存关系的研究。
② 回归的实质：由解释变量去估计被解释变量的平均值。
4、P22-25总体和样本 总体回归函数：12()i i i E Y X X ββ=+ 样本回归函数：12ˆˆˆi i Y X ββ=+总体回归模型：12ii i Y X u ββ=++样本回归模型：12ˆˆi i iY X e ββ=++ 5、P22 “线性”的两种解释① 就变量而言是线性的——Y 的条件期望（均值）是X 的线性函数12()i i i E Y X X ββ=+：对参数“线性”，对变量“非线性” ② 就参数而言是线性的——Y 的条件期望（均值）是参数β的线性函数12()ln i i i E Y X X ββ=+：对变量“线性”，对参数“非线性”6、P22 随机扰动项随机扰动项是被解释变量实际值与条件均值的偏差，实际代表了排除在模型以外的所有因素对Y 的影响，i u 是其期望为0有一定分布的随机变量。
7、P23 总体回归线、样本回归线的意义① 样本回归线随抽样波动而变化：每次抽样都能获得一个样本，就可以拟合一条样本回归线。
（SRF 不唯一)② 样本回归函数的函数形式应与设定的总体回归函数的函数形式一致。
③ 样本回归线只是样本条件均值的轨迹，还不是总体回归线，它至多只是未知的总体回归线的近似表现。
8、P25i e ：剩余项或残差项① 表达式：ˆi ii e Y Y =- 或 12ˆˆi i iY X e ββ=++ ② 经济含义：被解释变量Y 的实际观测值不完全等于样本条件均值，二者之差用i e 表示 ③ 与随机扰动项的联系：i e 在概念上类似总体回归函数中的i u ，可视为对i u 的估计。
计量经济学期末复习提纲（红色部分要注意）绝密!!
计量经济学期末复习提纲（红色部分要注意）绝密!!计量经济学复习提纲第一章绪论一、计量经济学的含义二、计量经济学与其他学科的联系与区别三、计量经济学的内容体系四、计量经济学的研究步骤五、计量经济学的发展概况需要掌握的主要内容1.如何理解计量经济学？（研究对象、理论基础、与经济学的区别、所研究变量的特点）计量经济学是经济学的一个分支，（起因：对经济问题的定量研究名词：1926年弗瑞希仿造出“Biometrics” “Econometrics”标志：1930年成立计量经济学会 1933年创刊《Econometrica》说明：“计量经济学” “经济计量学”）“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。
”2.狭义计量经济学研究的是具有因果关系的经济现象，用的是回归的分析方法。
3.计量经济学的建模步骤？一、理论模型的设计: 确定模型包含的变量;确定模型的数学形式;拟定模型中待估计参数的理论期望值区间二、样本数据的收集三、模型参数的估计四、模型的检验计量经济学模型成功的三要素 :理论,数据,方法,三者缺一不可.4.选择解释变量时需要注意的问题：（1）根据经济规律确定变量的数目（2）考虑数据的可得性（3）考虑所有入选变量的关系，要求各变量独立。
---否则会引起多重共线性5.如何确定模型的数学形式？（1）根据经济理论（2）画散点图（3）试模拟6.什么是时间序列数据？在不同时间点上收集到的数据，这类数据反映了某一事物、现象等随时间的变化状态或程度。
如我国国内生产总值从1949到2009的变化就是时间序列数据。
计量经济学复习资料
计量经济学复习资料一、引言计量经济学是研究经济现象的数量关系和经济变量之间相互影响的学科。
它通过运用统计学和数学方法，以实证的方式分析经济模型和数据，以期为经济理论的验证和决策制定提供科学依据。
计量经济学作为经济学的重要分支，在经济学领域里起着举足轻重的作用。
本文将为大家提供一个关于计量经济学的复习资料，以便大家更好地复习和理解这门学科。
二、计量经济学基础1. 理论基础：回顾计量经济学的理论基础，包括经济学中的基本原理、假设和模型，以及计量经济学方法的发展演变过程。
2. 计量经济学的基本概念：介绍计量经济学中的一些基本概念，如变量、参数、模型、数据等，帮助读者建立对计量经济学基础概念的理解和认知。
三、计量经济模型1. 线性回归模型：介绍线性回归模型的基本原理和假设，包括最小二乘估计法、截距项、解释变量的选择和回归结果的解释等。
2. 多元线性回归模型：介绍多元线性回归模型的基本原理、假设和参数估计方法，包括多重共线性、异方差和自相关等问题的处理方法。
3. 非线性回归模型：介绍非线性回归模型，如对数线性模型、二项式模型和估计方法等。
4. 时间序列模型：介绍时间序列模型的基本原理、假设和参数估计方法，包括平稳性、季节性和趋势性等问题的处理方法。
四、计量经济学常用方法1. 模型诊断：介绍计量经济学中的模型诊断方法，包括残差分析、异方差检验和自相关检验等。
2. 假设检验：介绍计量经济学中的假设检验方法，包括参数显著性检验、模型拟合优度检验和模型比较等。
3. 预测方法：介绍计量经济学中的预测方法，包括时间序列分析、回归分析和面板数据分析等。
4. 因果推断：介绍计量经济学中的因果推断方法，包括工具变量法、自然实验和计量分析的注意事项等。
五、计量经济学在实际应用中的案例研究1. 劳动经济学：介绍计量经济学在劳动经济学领域的实际应用，包括劳动力市场分析、教育回报率和人力资本投资等。
2. 金融经济学：介绍计量经济学在金融经济学领域的实际应用，包括资本市场分析、投资组合选择和风险管理等。
计量经济学总复习
《中级计量经济学》总复习1．重温所学知识。
2．考试时带计算器（并不意味着有大量计算）。
3．熟知Eviews 输出结果。
（不考计算机操作知识） 4．重点掌握内容是（1）OLS 回归；（2）时间序列分析；（3）单位根检验。
第1章 经典回归模型相关理论相关分析是研究变量间相互关系的最基本方法。
相关指两个或两个以上变量间相互关系的程度或强度。
相关指的是线性相关。
1．相关的分类：（1）按强度分：完全相关，强相关，弱相关，零相关。
（2）按变量个数分：简单相关（按形式：线性、非线性相关；按符号：正、负、零相关。
）复相关，偏相关。
2．相关的度量：简单线性相关系数，简称相关系数，用 ρ 表示。
r 的统计表达式是r =∑∑∑===----T t t T t t Tt t t y y T x x T y y x x T 12121)(1-1)(1-1))((1-1=∑∑∑===----T t t T t t Tt t t y y x x y y x x 12121)()())((其中T ，样本容量；x t ，y t 变量的观测值；x ,y 变量观测值的均值。
3．简单相关系数的检验查相关系数临界值表6．偏相关系数以3个变量x t , y t , z t ,为例（多于3个变量的情形与此相似。
），假定控制z t 不变，测度x t , y t偏相关关系的偏相关系数定义如下。
t t t z y x ,ρ= 控制z t 不变条件下的x t , y t 的简单相关系数。
7．复相关系数（2）计算y t 与t y ˆ的简单相关系数，则称tt y y r ˆ是y t 与x t 1, x t 2, …, x t k -1的复相关系数。
复相关系数t t y y r ˆ与简单相关系数r 的区别是简单相关系数r 的取值范围是[-1，1]，复相关系数t t y y r ˆ的取值范围是[0，1]。
简单线性回归模型（熟知各个量，学会分析EViews 输出结果）简单线性回归模型如下，y t = β0 + β1 x t + u t模型包含的经济意义。
计量经济学复习要点及例题汇总
计量经济学复习题第一章&&建立经典单方程计量经济学模型的步骤一、理论模型的设计⒈ 确定模型所包含的变量 ⒉ 确定模型的数学形式 3.拟定模型的数学形式 二、样本数据的收集 ⒈ 几类常用的样本数据常用的样本数据有三类：时间序列数据、截面数据和虚变量数据。
⒉ 样本数据的质量(准确性，可比性，一致性). 三、模型参数的估计 四、模型的检验⒈ 经济意义检验⒉ 统计检验⒊ 计量经济学检验⒋ 模型预测检验&&总体回归函数：在给定解释变量i X 条件下被解释变量i Y 的期望轨迹称为总体回归线（population regression line ），或更一般地称为总体回归曲线。
相应的函数：)()|(ii X f X Y E =称为（双变量）总体回归函数 &&样本回归函数：kiki i i i X X X Y ββββˆˆˆˆˆ22110++++=第二章&&一元线性回归模型的一般形式：i i i X Y μββ++=10， i=1,2,…n&&一元线性回归模型的经典假设及其数学表达式：假设1：解释变量X 是确定性变量，不是随机变量，而且在重复抽样中取固定值。
假设2：随机误差项μ具有０均值、同方差及不序列相关性。
即 )(i E μ=0 ， i=1,2,…n ；)(i Var μ=2σ，i=1,2,…n ；),(j i Cov μμ=0 i ≠j i,j=1,2,…n假设3：随机误差项与解释变量之间不相关。
即),(i i X Cov μ=0 i=1,2,…n 假设4：随机误差项服从０均值、同方差、零协方差的正态分布。
即),0(~2σμN i 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 ∞→→-∑n Q n X X i ,/)(2 假设6：回归模型是正确设定的。
&&随机干扰项i μ：观察值Y i 围绕它的期望值的离差，它是一个不可观测的随机变量，又称为随机干扰或随即误差项；残差项e ：代表其他影响Y i 的随机因素的集合，可看成是i μ的估计量i μˆ &&普通最小二乘原理：样本回归函数尽可能好地拟合这组值，即样本回归线上的点iY ˆ与真实观测点i Y 的“总体误差”尽可能地小，或者说被解释变量的估计值与观测值应该在总体上最为接近，最小二乘法给出的判断标准是：二者之差的平方和 21)ˆ(ini Y Y Q -=∑=2101))ˆˆ((iniX Yββ+-∑最小。
中级计量复习题
中级计量复习题中级计量复习题计量经济学作为经济学的一个重要分支，研究经济现象的量化方法和经济理论之间的关系。
它是经济学中的一门实证科学，通过运用数学和统计学的方法，对经济数据进行分析和解释。
在这篇文章中，我们将回顾一些中级计量经济学的复习题，帮助读者巩固知识和提高理解能力。
1. 什么是计量经济学？计量经济学是一门研究经济现象的量化方法和经济理论之间关系的学科。
它使用数学和统计学的方法，对经济数据进行分析和解释。
计量经济学的目标是通过建立经济模型，对经济现象进行量化分析，并通过统计推断来验证经济理论。
2. 什么是回归分析？回归分析是计量经济学中最常用的方法之一。
它用于研究两个或多个变量之间的关系。
回归分析可以帮助我们确定自变量对因变量的影响程度，并预测因变量的值。
在回归分析中，我们通常使用最小二乘法来估计模型参数。
3. 什么是多重共线性？多重共线性是回归分析中的一个常见问题。
当自变量之间存在高度相关性时，会导致多重共线性。
多重共线性会使估计的参数不稳定，难以解释。
为了解决多重共线性问题，我们可以使用变量选择方法，如逐步回归或岭回归。
4. 什么是异方差性？异方差性是回归分析中的另一个常见问题。
当误差项的方差与自变量之间存在关系时，会导致异方差性。
异方差性会影响参数估计的有效性和统计推断的准确性。
为了解决异方差性问题，我们可以使用加权最小二乘法或进行异方差性稳健性检验。
5. 什么是自相关性？自相关性是回归分析中的另一个重要问题。
当误差项之间存在相关性时，会导致自相关性。
自相关性违背了回归模型的基本假设，使得参数估计不一致和统计推断无效。
为了解决自相关性问题，我们可以使用自相关性稳健的标准误差或进行自相关性检验。
6. 什么是面板数据？面板数据是一种特殊类型的数据，它包含了多个观察单位和多个时间点的信息。
面板数据可以用于研究个体之间的差异和时间的动态变化。
在面板数据分析中，我们可以使用固定效应模型或随机效应模型来控制个体特征的影响。
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。
计量经济学复习要点汇编
计量经济学复习要点参考教材：李子奈 潘文卿 《计量经济学》 数据类型：截面、时间序列、面板第二章 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”。
考研名校：《计量经济学》各章重点知识总结整理笔记
《计量经济学》各章重点知识总结整理笔记第二章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 E Y X 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。
4、随机扰动项i u 是被解释变量实际值i Y 与条件均值()i i E Y X的偏差，代表排除在模型以外的所有因素对Y 的影响。
5、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）6、普通最小二乘法（OLS ）估计参数的基本思想及估计式；OLS 估计式的分布性质及期望、方差和标准误差；OLS 估计式是最佳线性无偏估计式。
7、对回归系数区间估计的思想和方法。
8、拟合优度是样本回归线对样本观测数据拟合的优劣程度，可决系数是在总变差分解基础上确定的。
可决系数的计算方法、特点与作用。
9、对回归系数假设检验的基本思想。
对回归系数t 检验的思想与方法；用P 值判断参数的显著性。
10、被解释变量平均值预测与个别值预测的关系，被解释变量平均值的点预测和区间预测的方法，被解释变量个别值区间预测的方法。
11、运用EViews 软件实现对简单线性回归模型的估计和检验。
第二章主要公式表第三章1、多元线性回归模型是将总体回归函数描述为一个被解释变量与多个解释变量之间线性关系的模型。
通常多元线性回归模型可以用矩阵形式表示。
2、多元线性回归模型中对随机扰动项u的假定，除了零均值假定、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、正态性假定以外，还要求满足无多重共线性假定。
研究生经济学计量经济学知识点归纳总结
研究生经济学计量经济学知识点归纳总结经济学是一门研究人类社会经济活动的学科，而计量经济学则是经济学中一个重要的分支，它运用数理统计和计量方法来研究经济现象和经济关系。
作为研究生学习经济学的学生，对计量经济学的知识点归纳总结是非常重要的。
本文将就研究生经济学计量经济学的主要知识点进行系统梳理和总结。
1. 计量经济学简介1.1 计量经济学的定义与发展- 计量经济学的定义及其在经济学中的地位- 计量经济学的发展历程及其与经济学的关系1.2 计量经济学的基本原理与方法- 建立与检验经济模型的方法- 如何进行数据的采集和处理- 计量经济学常用的工具与技术2. 单变量回归模型2.1 单变量回归模型的基本概念- 自变量、因变量、误差项的含义和关系- 回归分析的基本思想和目标2.2 单变量回归模型的估计与检验 - 最小二乘法估计- 各类假设检验- 回归模型的拟合度与解释度2.3 单变量回归模型的应用与扩展 - 异常值与多重共线性的处理- 非线性回归模型的建立与分析 - 面板数据模型的应用3. 多元回归模型3.1 多元回归模型的基本概念- 多个自变量与一个因变量的关系 - 多元回归模型的形式和假设3.2 多元回归模型的估计与检验- 最小二乘法估计与系数解释- 多元回归模型常见检验方法3.3 多元回归模型的应用与扩展- 多重共线性与变量选择- 面板数据模型的建立与应用- 虚拟变量与交互项的使用4. 时间序列分析4.1 时间序列分析的基本概念- 时间序列数据的特点与类型- 时间序列分析的目标和方法4.2 时间序列模型的建立与估计- AR、MA、ARMA模型的定义和性质 - 时间序列模型的参数估计方法4.3 时间序列模型的诊断与预测- 残差序列的诊断方法- 时间序列的预测与模型选择5. 面板数据分析5.1 面板数据的概念和分类- 面板数据的含义和特点- 面板数据的分类及其应用领域5.2 面板数据模型的估计与检验- 固定效应模型与随机效应模型的概念- 面板数据模型的估计方法和效果评估5.3 面板数据模型的应用与扩展- 异质性与端点问题的处理- 面板数据模型的非线性建模方法- 面板数据模型的动态分析框架通过对以上内容的整理和总结，我们可以对研究生经济学计量经济学的主要知识点有一个全面的了解和掌握，为今后的学习和研究提供良好的基础。
计量经济学复习资料1.docx
《计量经济学》复习资料第一章绪论一、填空题：1．计量经济学是以揭示经济活动中客观存在的__________为内容的分支学科，挪威经济学家弗里希，将计量经济学定义为__________、__________、__________三者的结合。
2．数理经济模型揭示经济活动中各个因素之间的__________关系，用__________性的数学方程加以描述，计量经济模型揭示经济活动中各因素之间的关系，用__________性的数学方程加以描述。
3．经济数学模型是用__________描述经济活动。
4．计量经济学根据研究对象和内容侧重面不同，可以分为__________计量经济学和__________计量经济学。
5．计量经济学模型包括__________和__________两大类。
6．建模过程中理论模型的设计主要包括三部分工作，即__________、____________________、____________________。
7．确定理论模型中所包含的变量，主要指确定__________。
8．可以作为解释变量的几类变量有__________变量、__________变量、__________变量和__________变量。
9．选择模型数学形式的主要依据是__________。
10．研究经济问题时，一般要处理三种类型的数据：__________数据、__________数据和__________数据。
11．样本数据的质量包括四个方面__________、__________、__________、__________。
12．模型参数的估计包括__________、__________和软件的应用等内容。
13．计量经济学模型用于预测前必须通过的检验分别是__________检验、__________检验、__________检验和__________检验。
14．计量经济模型的计量经济检验通常包括随机误差项的__________检验、__________检验、解释变量的__________检验。
《计量经济学》复习重点及答案
各位同学：请大家按照这个复习重点进行认真复习，考试时请大家带上计算器，平时成绩占30%，期末占70%。
考试题型：一、名词解释题(每小题4分，共20分)计量经济学：一门由经济学、统计学和数学结合而成的交叉学科. 经济学提供理论基础,统计学提供资料依据,数学提供研究方法总体回归函数：被解释变量的均值同一个或者多个解释变量之间的关系样本回归函数：是总体回归函数的近似OLS 估计量 ：以残差平方和最小的原则对回归模型中的系数进行估计的方法。
普通最小二乘法估计量OLS 估计量可以由观测值计算OLS 估计量是点估计量一旦从样本数据取得OLS 估计值，就可以画出样本回归线BLUE 估计量、BLUE ：最优线性无偏估计量, 其估计量是无偏估计量，且在所有的无偏估计量中其方差最小。
拟合优度、衡量了解释变量能解释的离差占被解释变量的百分比。
拟合优度R 2(被解释部分在总平方和(SST)中所占的比例)虚拟变量陷阱、 带有截距项的回归模型，如果有m 个定性变量，只能引入m-1个虚拟变量。
如果引入了m 个，就将陷入虚拟变量陷阱。
既模型中存在完全共线性，使得模型无法估计方差分析模型、解释变量仅包含定性变量或虚拟变量的模型。
协方差分析模型、回归模型中的解释变量有些是定性的有些是定量的。
多重共线性 多重共线性是指解释变量之间存在完全的线性关系或近似的线性关系.分为完全多重共线性和不完全多重共线性ˆˆ)X |E(Y ˆ) )X |E(Y ( ˆˆˆ :SRF 2211i 21i 21的估计量。
是的估计量；是的估计量；是其中相对于ββββββββi i ii Y X X Y +=+=∑∑==222ˆi i y y TSS ESS R自相关： 随机误差项当期值和滞后期相关。
在古典线性回归模型中，我们假定随机扰动项序列的各项之间，如果这一假定不满足，则称之为自相关。
即用符号表示为：自相关常见于时间序列数据。
异方差、 是指模型误差项的方差随着变量的改变而不同随机误差项：模型中没有包含的所有因素的代表例：Y — 消费支出 X —收入、— —参数 u —随机误差项 显著性检验 ：显著性检验时利用样本结果，来证实一个零假设的真伪的一种检验程序。
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。
计量经济学复习资料（重要）
一、回归分析的基本方法和原理1、计量经济学的建模分析步骤和要点 （1） 确定模型所包含的变量 （2） 确定模型的数学模式（3） 拟定理论模型中待估参数的理论期望值 二、二、回归分析的含义？回归分析的含义？ 回归分析基本概念回归分析基本概念• 变量间的相互关系变量间的相互关系（1）函数关系）函数关系 （2）相关关系）相关关系• 相关分析与回归分析相关分析与回归分析相关分析：主要研究随机变量间的相关形式及相关程度。
相关分析：主要研究随机变量间的相关形式及相关程度。
回归分析：研究存在因果关系的变量间的依存关系。
回归分析：研究存在因果关系的变量间的依存关系。
回归分析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）均值前一个变量称为被解释变量或因变量，后一个变量成为解释变量或自变量。
三、总体回归函数三、总体回归函数• 在给定解释变量X 的条件下，被解释变量Y 的期望轨迹，称为总体回归线，或总体回归曲线。
其相应的函数则称为总体回归函数回归曲线。
其相应的函数则称为总体回归函数 • 函数一般式：函数一般式： E(Y/X)=f （X ）• 总体回归函数表明被解释变量Y 的平均状态随解释变量X 变化的规律。
变化的规律。
• 线性总体回归函数：线性总体回归函数： E(Y/X)=β0+β1x • 总体回归函数引入随机干扰项，总体回归函数引入随机干扰项，则变成计量经济学模型，则变成计量经济学模型，则变成计量经济学模型，也称为总体回归模型。
也称为总体回归模型。
也称为总体回归模型。
即：即：• Y=β0+β1x +μ 四、样本回归函数四、样本回归函数• 由于总体回归函数未知，通过从抽样，得到总体的样本，再以样本的信息来估计总体回归函数。
体回归函数。
• 以样本的资料反映总体的情况，所形成的散点连线，称为样本回归线，其函数形式则称为样本回归函数则称为样本回归函数样本回归函数的随机形式：样本回归函数的随机形式：也称样本回归函数也称样本回归函数 e 的含义的含义• e 为随机干扰项μ的估计值，称为残差项。
研究生中级计量经济学绝密复习资料
研究生中级计量经济学绝密复习资料一、问答题1.线性回归模型的基本假设有哪些？2.写出联立方程回归模型的一般形式和矩阵内容3.写出假设地方政府决定在其管辖区内提高居民财产税税率，这对当地房价有何影响？按照计量经济学方法论来回答这个问题。
二、陈述题1.三、计算题1四、简单题（一）艾斯特里欧(Asteriou)和霍尔(Hall)根据英国1990年第一季度至1998年第二季度的季度数据得到如下回归结果。
应变量是log(IM)=出口的对数(括号内的是t 值)。
解释变量模型1 模型2 模型3 Intercept 0.6318 (1.8348) 0.2139 (0.5967) 0.6857 (1.8500) Log(GDP) 1.9269 (11.4117) 1.9697 (12.5619) 2.0938 (12.1322) Log(CPI) 0.2742(1.9961) 1.0254 (3.1706) — 0.1195 Log(PPI)-0.7706 (-2.5248) 0.1195 (0.8787)Adjusted-R2 0.9638 0.96920.9602（二）根据我国1985-2001年城镇居民人均可支配收入X和人均消费性支出Y资料，按照凯恩斯绝对收入假说建立的消费函数计量经济模型为：Y t=137.422+0.772*X i（5.875）（ 127.09） R2= 0.999；DW =1.205；F= 16151|e i|＝-451.9+0.871*X i(−0.283)(5.103) R2=0.634508；DW=1.91；F=26.04061（1）解释模型中137.422和0.772的意义；（2）简述什么是模型的异方差性；（3）检验该模型是否存在异方差性。
（4）如果模型存在异方差性，写出消除模型异方差性的方法和步骤。
答：1）回归方程：y=3871.805+2.177916x1+4.05198x2系数的意义：其他不变，投资每增加1单位，国内生产总值增加2.177916单位；其他不变，进出口增加1单位，国内生产总值增加4.051980单位。
2021年《中级计量经济学》复习
x1*
≤
x
* 2
≤…≤
x
* n
当（X1，…，Xn）取值为（x1,…,xn）时，我们定义
X
( k
n
)
取值为
x
* k
。称由此得到的
X
(n 1
)
,,
X
(n n
)
为（X1，…，Xn）的一组顺序统计量。显然
X
(n) 1
≤
X
(n) 2
≤…≤
X
(n) n
，X
(n) 1
=
min
x1
X=
x2
xn
a111 + a122 + + a1n n 1
E(Z )
=
E(PX
)
=
a211 am11
+ +
a222 + +
am22 ++
a2n n amn n
=
P
2
n
=
P
(b) cov(PX) = E[(PX-P )(PX-P ) ' ]
= E[P(X- )(X- ) ' P ' ]
它具备分布函数所要求的性质，故称为经验分布函数（或子样分布函数）。 这样一来，我们就可以进行参数估计。
一个有用的结果是：
假设对于同一个参数 ，你有 n 个相互独立的无偏估计量ˆ1 ……ˆn ，它们的方差分别 为 v1, , vn 。那么总存在一个线性组合ˆ = c1ˆ1 + + cnˆn 是 的最小方差无偏估计量。
X1 + X 2 ~ x2 (n1 + n2 ) 。 2）t-分布
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一、问答题
1.线性回归模型的基本假设有哪些？
2.写出联立方程回归模型的一般形式和矩阵内容
3.写出假设地方政府决定在其管辖区内提高居民财产税税率，这对当地房价有何影响？按
照计量经济学方法论来回答这个问题。
二、陈述题
1.
三、计算题1
四、简单题
（一）艾斯特里欧(Asteriou)和霍尔(Hall)根据英国1990年第一季度至1998年第二季度的季度数据得到如下回归结果。
应变量是log(IM)=出口的对数(括号内的是t值)。
解释变量模型1 模型2 模型3
Intercept 0.6318
(1.8348)
0.2139
(0.5967)
0.6857
(1.8500)
Log(GDP) 1.9269
(11.4117)
1.9697
(12.5619)
2.0938
(12.1322)
Log(CPI) 0.2742
(1.9961)
1.0254
(3.1706)
—
0.1195
Log(PPI) -0.7706
(-2.5248)
0.1195
(0.8787)
Adjusted-R2 0.9638 0.9692 0.9602
（二）根据我国1985-2001年城镇居民人均可支配收入X和人均消费性支出Y资料，按照凯恩斯绝对收入假说建立的消费函数计量经济模型为：
Y t=137.422+0.772*X i
（5.875）（ 127.09） R2= 0.999；DW =1.205；F= 16151
|e i|＝-451.9+0.871*X i
(−0.283)(5.103) R2=0.634508；DW=1.91；F=26.04061
（1）解释模型中137.422和0.772的意义；
（2）简述什么是模型的异方差性；
（3）检验该模型是否存在异方差性。
（4）如果模型存在异方差性，写出消除模型异方差性的方法和步骤。
答：
1）回归方程：y=3871.805+2.177916x1+4.05198x2
系数的意义：其他不变，投资每增加1单位，国内生产总值增加2.177916单位；其他不变，进出口增加1单位，国内生产总值增加4.051980单位。
（2）回归系数检验，常数项的概率p值为0.1139，大于0.05，所以常数项是不显著的，考虑将常数项剔除。
x1x2的概率p都小于0.05，说明这两个系数是统计显著的。
拟合优度=0.991494，接近1，方程比较好地解释了国内生产总值。
（3）f统计量的p值为0<0.05，说明方程整体式统计显著的，可以接受。
(三)在研究生产函数时，有以下两种结果：
其中，Q＝产量，K＝资本，L＝劳动时数，t＝时间，n＝样本容量请回答以下问题：
（1）证明在模型（1）中所有的系数在统计上都是显著的（α＝0.05）。
（2）证明在模型（2）中t和lnk的系数在统计上不显著（α＝0.05）。
（3）可能是什么原因造成模型（2）中lnk不显著的？
答：
（1）t0.025(18)=2.1009t
Lnk的T检验：t＝10.195＞2.1009，因此lnk的系数显著。
Lnl的 T检验：t＝6.518＞2.1009，因此lnl的系数显著。
（4分）
（2）t0.025(17)=2.1098t
t的T检验：t＝1.333＞2.1098，因此lnk的系数不显著。
Lnk的 T检验：t＝1.18＞2.1098，因此lnl的系数不显著。
（4分）
（3）可能是由于时间变量的引入导致了多重共线性。
五、模型分析题（20分）
（二）基尼系数是反映收入差别总水平的一个指标，也是反映社会公平程度的主要指标。
基
尼系数越大，收入分配差别越大，反之基尼系数越小，收入分配差别越小，而影响我国居民正常收入差别基尼系数的因素，我们主要考察经济发展水平（人均GDP）及财政收入水平（财政收入占GDP的比重）这两个因素。
用G表示全国居民正常收入的基尼系数，PD表示人均GDP(万元)，PD2表示PD的平方，CG表示预算内财政收入占GDP的比重，利用1988——1997年的有关数据，估计的结果为：
（1）建立经济发展水平解释基尼系数的计量经济模型；
（2）检验该模型并说明其意义；
（3）问：人均GDP达到多少万元时，居民收入差别最大？
（4）建立财政收入水平解释基尼系数的计量经济模型并作出检验；（5）从实际估计结果论述预算内财政收入水平对居民收入差别的影响。