计量经济学总结
2024年计量经济学心得样本(2篇)
2024年计量经济学心得样本在我学习计量经济学的过程中，我意识到这门学科不仅仅是理论与方法的学习，更是一门能够帮助我们理解经济现象、预测经济变化和做出决策的实践性学科。
通过学习计量经济学，我不仅提高了自己的数据分析和统计建模的能力，还了解了经济学在实证研究、政策分析和商业决策中的应用。
在这篇文章中，我想总结一下我在学习计量经济学过程中的心得体会。
首先，计量经济学的核心思想是数据驱动的。
数据是计量经济学研究的基础，因此我们需要学习如何获取、处理和分析数据。
通过学习计量经济学，我对数据的重要性有了更加深刻的认识。
在实际研究中，我们需要搜集各种可靠的数据，然后通过合适的统计方法分析这些数据，得出可靠的结论。
这就要求我们掌握一些基本的数据处理和统计分析的方法，如数据的描述性统计、假设检验、回归分析等。
这些方法在计量经济学中被广泛使用，帮助我们理解经济现象和预测经济变化。
其次，计量经济学的模型是对现实世界的简化和抽象。
在计量经济学的学习过程中，我们学习了许多经济理论模型，如需求-供给模型、消费函数、投资函数等。
通过这些模型，我们可以理解经济决策者的行为规律和经济变量之间的关系。
然而，我们必须要注意到，这些模型只是对现实世界的一种简化和抽象，不能完全描述现实。
因此，在实际研究中，我们必须合适地选择模型，并根据实际情况对模型进行修正和拓展。
通过调整模型的参数，我们可以增加模型的准确性和解释力，提高我们对经济现象的理解和预测能力。
另外，计量经济学的核心问题是因果关系。
在计量经济学中，我们经常要回答一个非常重要的问题：某个变量的变动是由于什么原因而引起的？例如，我们经常要研究一个政策的效果，我们需要知道该政策对经济变量的影响。
而要回答这个问题，我们需要运用计量经济学的方法，如工具变量法、自然实验等，来解决内生性问题。
内生性问题是计量经济学中一个非常困难的问题，因为经济变量之间往往存在多种因果关系。
通过学习计量经济学，我对于如何解决内生性问题有了更深刻的理解，并学会了如何利用现有的数据和模型来分析因果关系。
计量经济学知识点总结
计量经济学知识点总结1. 引言计量经济学是经济学的一个分支，它运用数学和统计学的方法来研究经济现象和经济理论。
计量经济学的研究对象包括经济数据的收集、整理和分析，以及对经济模型和经济政策的评估和检验。
本文将总结计量经济学的一些重要知识点。
2. 回归分析回归分析是计量经济学中最基础的方法之一。
它用来研究一个或多个自变量对一个因变量的影响程度和方向。
回归分析包括简单线性回归和多元线性回归。
简单线性回归假设自变量和因变量之间存在线性关系，用一条直线拟合数据。
多元线性回归则考虑多个自变量对因变量的影响，通过最小二乘法求解回归方程。
在回归分析中，参数估计的标准工具是OLS（Ordinary Least Squares）估计法。
OLS估计法用于最小化预测值与观测值的残差平方和，并得到回归系数的估计值。
3. 验证回归模型在应用回归模型之前，需要对模型进行验证。
通过检验回归模型的假设和具体形式，我们可以评估模型的有效性和适用性。
3.1 线性假设回归模型的核心假设之一是线性假设。
线性假设意味着自变量和因变量之间的关系是线性的。
我们可以通过残差分析和显著性检验来验证线性假设。
残差分析用于检验模型的残差是否具有随机性、无序列相关和常方差性。
一般来说，在线性假设下，残差应该满足以上条件。
通过观察残差的图形和假设检验，我们可以对模型的线性假设进行评估。
3.2 检验回归系数的显著性回归系数的显著性检验用于确定自变量对因变量的影响是否显著。
在回归模型中，我们希望得到对回归系数的置信区间和显著性水平的判断。
常用的显著性检验包括t检验和F检验。
t检验用于检验单个回归系数的显著性，而F检验则用于检验整个回归模型的显著性。
4. 模型选择与评估在回归分析中，模型选择和评估是重要的步骤。
选择一个合适的模型可以提高估计的准确性和解释力。
4.1 变量选择变量选择是指在多元回归分析中选择自变量。
我们可以通过相关系数矩阵、逐步回归和信息准则等方法进行变量选择。
计量经济学知识点总结
计量经济学知识点总结计量经济学是一门融合了经济学、统计学和数学的交叉学科，它通过建立经济模型，运用统计方法对经济数据进行分析，以揭示经济变量之间的关系和规律。
以下是对计量经济学中一些重要知识点的总结。
一、回归分析回归分析是计量经济学的核心方法之一。
简单线性回归模型表示为：＄Y ＝＼beta_0 ＋＼beta_1 X ＋＼epsilon$，其中$Y$是被解释变量，＄X$是解释变量，＄＼beta_0$是截距项，＄＼beta_1$是斜率系数，＄＼epsilon$是随机误差项。
在进行回归分析时，需要对模型进行估计。
常用的估计方法是最小二乘法（OLS），其基本思想是使残差平方和最小，从而确定参数的估计值。
通过估计得到的回归方程可以用于预测和解释变量之间的关系。
回归分析还需要进行一系列的检验，包括拟合优度检验（如判定系数$R^2$）、变量的显著性检验（＄t$检验）和方程的显著性检验（＄F$检验）等。
二、多重共线性多重共线性指的是解释变量之间存在较强的线性关系。
这可能导致参数估计值不稳定、方差增大、＄t$检验失效等问题。
检测多重共线性的方法有多种，如计算解释变量之间的相关系数、方差膨胀因子（VIF）等。
解决多重共线性的方法包括剔除一些相关变量、增大样本容量、使用岭回归或主成分回归等方法。
三、异方差性异方差性是指随机误差项的方差不是常数，而是随解释变量的变化而变化。
异方差性会影响参数估计的有效性和假设检验的可靠性。
常用的检测方法有图形法（如绘制残差平方与解释变量的关系图）、怀特检验等。
解决异方差性的方法有加权最小二乘法（WLS）等。
四、自相关性自相关性是指随机误差项在不同观测值之间存在相关关系。
自相关性会导致参数估计值有偏、无效，以及$t$检验和$F$检验不可靠。
常用的检测方法有杜宾沃森（DW）检验等。
解决自相关性的方法有广义差分法等。
五、虚拟变量虚拟变量用于表示定性变量，如性别、季节等。
在模型中引入虚拟变量可以更准确地反映经济现象。
2024年计量经济学学习心得范本(3篇)
2024年计量经济学学习心得范本在计量经济学的学习过程中，我通过课堂学习、实践操作和参与讨论等方式逐渐领悟到了计量经济学在经济研究中的重要性和实用性。
本文将围绕我的学习心得进行分享，主要涵盖了计量经济学的基本概念、模型构建和实证分析三个方面。
首先，在学习计量经济学的初期，我对基本概念的理解起着重要的作用。
课程中详细介绍了诸如变量、模型、假设、因果关系等概念的含义和应用。
通过对这些概念的学习和掌握，我逐渐了解了计量经济学的研究领域和方法。
特别是在面对大量经济数据时，变量的选择和模型的构建显得至关重要。
我学会了如何对变量进行合理的选择和分类，并通过建立适当的经济模型来描述真实世界中的经济现象。
同时，我也认识到了在实际研究中，概念的准确性和清晰性对于结果的解释和推导具有重要意义。
只有在具备清晰而准确的理论基础上，才能进行合理的实证分析。
其次，在计量经济学中，模型的构建是一个至关重要的环节。
模型的建立既要能够准确描述经济现象，又要具有实用性。
在学习过程中，我通过案例分析和实践操作，逐步熟悉了模型构建的方法和技巧。
在模型构建中，我了解到变量的选择和功能形式的设定对结果的解读和推导具有重要影响。
合理选择变量需要充分考虑经济理论和实证分析的需要，确保变量之间的相关性和解释性。
同时，我也了解到模型的功能形式是模型构建中的关键环节，其选择应该基于对经济现象的了解和经验研究的依据。
在实践操作中，我结合具体的经济问题进行了模型构建，增强了自己对模型构建的理解和技能。
最后，在计量经济学的学习中，实证分析是巩固理论知识的重要手段。
实证分析通过对已有数据的统计处理和回归分析来验证经济理论和模型的有效性。
通过实证分析，我不仅学会了如何使用计量经济学软件（如Stata、Eviews等），还能够合理解读统计结果和提出合理的政策建议。
在实证分析中，对数据的选择和处理显得至关重要。
数据的可靠性和合理性对结果的准确性和解释性起着重要的作用。
计量经济学心得范文
计量经济学心得范文
计量经济学作为一门应用广泛的学科，对于理解和分析经济现象具有重要意义。
通过学习计量经济学，我对经济数据的处理、经济模型的构建以及经济关系的量化分析有了更深入的认识。
在探索计量经济学的过程中，我特别关注了如何运用统计学和数学工具来揭示经济变量之间的关系。
这种量化分析的方法使我能够更加客观地评估经济政策的效果，预测经济趋势，从而为决策提供科学依据。
同时，计量经济学的学习也让我认识到了模型假设的重要性。
一个合理的经济模型必须建立在科学的假设基础之上，这些假设应当能够反映现实经济活动中的关键因素。
在实践中，我学会了如何根据实际情况设定假设，并通过数据检验这些假设的合理性。
此外，计量经济学还强调了实证分析的重要性。
通过对历史数据的分析，我学会了如何验证经济理论，并从中发现新的经济规律。
这种实证研究的方法不仅提高了我的数据分析能力，也锻炼了我的批判性思维。
在学习计量经济学的过程中，我也意识到了这门学科的局限性。
由于现实经济活动的复杂性，任何经济模型都无法完全捕捉所有的经济现象。
因此，我学会了在分析结果时保持谨慎，避免过度依赖模型的预测。
总结我的学习心得，计量经济学不仅为我提供了一套强大的分析工具，也培养了我严谨的科学态度和批判性思维。
未来，我将继续深化对计量经济学的理解，并将其应用于实际问题的解决中，为经济研究和政策制定做出自己的贡献。
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计量经济学实训报告心得
一、前言计量经济学作为一门应用性极强的学科，在经济学、管理学、统计学等领域具有广泛的应用。
为了更好地学习和掌握计量经济学知识，我参加了为期一个月的计量经济学实训。
在此期间，我通过实际操作，对计量经济学有了更深入的理解和认识，现将实训心得总结如下。
二、实训内容1. 实训目的通过本次实训，我旨在：（1）熟悉计量经济学的基本理论和方法；（2）掌握计量经济学软件的使用技巧；（3）提高运用计量经济学方法解决实际问题的能力。
2. 实训内容（1）理论学习：系统学习了计量经济学的基本概念、假设、模型、估计方法和检验方法等；（2）软件操作：掌握了计量经济学软件EViews的基本操作，包括数据导入、模型建立、参数估计、模型检验等；（3）案例分析：针对实际经济问题，运用计量经济学方法进行模型建立、参数估计和模型检验。
三、实训心得1. 理论与实践相结合在实训过程中，我深刻体会到理论联系实际的重要性。
通过理论学习，我掌握了计量经济学的基本知识，但在实际操作中，我遇到了很多困难。
在老师的指导下，我逐渐学会了如何将理论知识应用于实际问题，提高了自己的实际操作能力。
2. 学会了如何使用计量经济学软件在实训过程中，我学习了EViews软件的基本操作，包括数据导入、模型建立、参数估计、模型检验等。
通过实际操作，我掌握了EViews软件的使用技巧，为今后的学习和研究奠定了基础。
3. 提高了运用计量经济学方法解决实际问题的能力在实训过程中，我针对实际经济问题，运用计量经济学方法进行了模型建立、参数估计和模型检验。
通过这个过程，我学会了如何根据实际问题选择合适的模型，如何进行参数估计和模型检验，提高了自己的实际操作能力。
4. 培养了团队协作精神在实训过程中，我与同学们一起完成了案例分析，共同探讨问题，共同解决问题。
在这个过程中，我学会了如何与团队成员沟通、协作，提高了自己的团队协作能力。
5. 认识到自己的不足在实训过程中，我发现自己在理论知识和实际操作方面还存在很多不足。
计量经济学知识点总结+名词解释重点+简答题
计量经济学知识点总结什么是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。
一、什么是计量经济学？答：计量经济学以经济理论为指导，以事实为依据，以数学和统计学为方法，以电脑技术为工具，从事经济关系与及经济活动数量规律的研究，并以建立和应用随机性的经济计量模型为核心的一门经济学科。
计量经济学模型揭示经济活动中各种因素之间的定量关系，用随机性的数量方程加以描述。
二、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、数据三、计量经济学模型的应用方面（功能）答：结构分析，经济预测，政策评价，检验与发展经济理论四、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）五、什么是随机误差项和残差，他们之间的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的估计六、一元线性回归模型的基本假设主要有哪些？违背基本假设是否就不能进行估计1.回归模型是正确设定的；2.解释变量X是确定性变量不是随机变量；在重复抽样中取固定值。
计量经济个人总结范文
计量经济个人总结范文引言作为计量经济学这门课程的学习者，我认为通过这门课程的学习，我对经济学和统计学的知识有了更深入的了解，并学会了如何运用这些知识进行实证分析和预测。
在这篇文章中，我将总结我在学习计量经济学过程中所学到的知识和技能，并对自己的学习效果进行评估。
学习内容在计量经济学的学习过程中，我学习了一系列重要概念和技术，包括：- 统计学基础知识：学习了统计学的基本概念、概率分布和假设检验等内容，为后续的实证分析打下了基础。
- 线性回归模型：了解了线性回归模型的原理和假设，并学会了如何通过最小二乘法估计模型参数。
- 模型诊断和残差分析：学习了如何通过观察残差、检验模型的假设前提以及检验模型的正确性。
学习方法在学习计量经济学的过程中，我采用了以下几种学习方法，以帮助我更好地掌握知识和技能：1. 认真听讲：在课堂上，我始终保持专注，认真听讲，并尽量做好笔记，以确保对老师所讲内容的全面理解。
2. 练习题目：在课后，我会针对老师布置的练习题进行复习和练习，并在课下积极思考和解决遇到的问题。
3. 参考资料：除了课堂讲授的资料外，我还阅读了相关的教材和论文，以加深对知识点的理解和应用。
学习成果通过这门课程的学习，我取得了以下几方面的学习成果：1. 理论知识：掌握了计量经济学的基本概念和模型，了解了如何对经济问题进行实证分析和预测，并能够独立处理和解决实际问题。
2. 数据分析能力：通过实际的数据分析项目，我学会了如何运用统计软件和编程语言进行数据处理和分析，提高了自己的实证研究能力。
3. 团队合作能力：在课堂项目和小组作业中，我与同学们积极合作，相互学习和帮助，提高了自己的团队合作能力。
学习反思在学习计量经济学的过程中，我也遇到了一些困难和挑战。
首先，由于计量经济学需要较强的数理基础，有时我在理解一些数学推导和统计方法时会感到吃力。
其次，对于一些复杂的实证分析案例，我还需要进一步提高自己的数据分析能力和解决问题的能力。
计量经济学重点总结
计量经济学重点总结计量经济学的研究方法可以分成以下几个步骤：建立模型、收集数据、估计参数、模型检验和模型运用。
上个一学期课，觉得初级计量经济学课程主要关注估计参数和模型检验这两个部分。
话不多说，先开始吧。
因为一元和多元很相似，所以放在一起总结了。
1.估计参数1.1回归方程1.1.1 一元回归线性模型总体回归方程（PRF）E(Y|Xi)=f(Xi)=β0+β1Xi ( β0 、β1 为回归系数，是要估计的参数)设μi=Yi−E(Y|Xi) ,上式代入，可求得总体回归模型为Yi=β0+β1Xi+μi样本回归模型（SRF）和总体回归模型的差别在于样本回归模型是由于取的是样本，所以β0 、β1 、Yi 都是估计值因此，可以建立样本回归方程Y^i=β^0+β^1Xi 。
设残差ei=Yi−Y^i ，原方程带入可求得样本回归模型为Yi=β^0+β^1Xi+ei1.1.2 多元回归线性模型一样的道理，构建总体回归方程与样本回归模型，解释变量为k个。
总体回归方程（PRF），，，E(Y|Xi1，Xi2，……，Xik))=β0+β1Xi1+β2Xi2+……+βkXik所以总体回归模型为Yi=E(Y|Xi1,……+Xik)+μi=β0+β1Xi1+……+βkXik+μi样本回归方程同理样本观察值带入总体回归模型得Y1=β0+β1X11+……+βkX1k+μ1Y2=β0+β1X21+……+βkX2k+μ2可以得到总体回归模型的矩阵表示为Y=Xβ+U样本回归模型的矩阵表示为Y=Xβ^+e1.2 基本假定1）模型假设正确2）解释变量具有变异性，方差趋向于一个非零常数（所以多元函数的列满秩）3）随机误差项零均值、条件同方差、不同随机误差项彼此独立，是零均值同方差的正态分布1.3 OLS估计法1.3.1 一元回归线性方程样本回归方程中残差为ei=Yi−Y^i=Yi−β^0−β^1Xi因此残差平方和为（Q=Σei2=Σ（Yi−Y^i=Yi−β^0−β^1Xi)2分别对β0 、β1 求偏导。
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。
计量经济学心得
计量经济学心得计量经济学是经济学的一个重要分支，通过运用统计和数学方法来研究经济现象。
在学习该课程的过程中，我深受启发，对计量经济学的理论和实践产生了深刻的感悟。
本文旨在分享我的心得和体会，总结我在计量经济学学习中的收获以及对其未来发展的展望。
一、理论学习在计量经济学的理论学习过程中，我学到了很多基本概念和方法。
首先，我了解到了计量经济学的基本假设，比如线性回归模型中的误差项满足独立同分布的假设。
这些假设为后续的模型推导和应用提供了基础。
其次，我学习了常见的计量经济学模型，比如最小二乘法、面板数据模型和时间序列模型等。
通过这些模型，我可以更好地理解经济变量之间的关系，并对其进行有效的量化分析。
此外，我还学到了计量经济学中的重要概念，比如内生性、一致性和外推等。
这些概念对于正确理解计量经济学模型的假设和结果十分重要。
二、数据分析实践在计量经济学的学习中，我不仅学到了理论知识，还进行了大量的数据分析实践。
通过实际操作，我更深入地理解了计量经济学的应用价值。
首先，我学会了如何选择适当的数据集，并进行数据预处理。
数据的选择和处理对于后续的计量经济学分析至关重要，只有确保数据的有效性和准确性，才能得到可靠的结果。
其次，我学习了如何运用计量经济学模型进行数据分析。
通过线性回归模型的建立和参数估计，我可以对经济变量之间的关系进行深入研究，并进行精确的结果推断。
此外，我还学到了如何进行模型的检验和诊断。
只有通过合适的统计检验和诊断方法，我们才能对模型的有效性和可靠性进行评估。
三、计量经济学的局限性尽管计量经济学在经济学研究中具有重要的地位，但它也存在一定的局限性。
首先，计量经济学模型往往基于统计前提和假设，而这些假设未必在实际情况中成立。
因此，在应用计量经济学模型时，我们需要警惕模型的偏误和误判。
其次，计量经济学模型往往只能捕捉到经济变量之间的相关关系，而不能确定因果关系。
因此，我们需要在实际应用中慎重解读计量经济学模型的结果，避免错误的因果推断。
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 总结
3.5回归模型的其他函数形式一、模型的类型与变换1.倒数模型、多项式模型与变量的直接置换法2.幂函数模型、指数函数模型与对数变换法3.复杂函数模型与级数展开法 二、非线性回归实例 三、非线性最小二乘估计 1.普通最小二乘原.2.高斯－牛顿迭代法（对原始模型展开台劳级数，取一阶近似值）⒊ 牛顿－拉夫森迭代法大部分非线性关系又可以通过一些简单的数学处理, 使之化为数学上的线性关系, 从而可以运用线性回归模型的理论方法。
⒋应用中的一个困难如何保证迭代所逼近的是总体极小值（即最小值）而不是局部极小值？一般方法是模拟试验：随机产生初始值→估计→改变初始值→再估计→反复试验, 设定收敛标准（例如100次连续估计结果相同）→直到收敛。
⒌非线性普通最小二乘法在软件中的实现给定初值 写出模型 估计模型 改变初值 反复估计1一般情况下, 线性化估计和非线性估计结果差异不大。
如果差异较大, 在确认非线性估计结果为总体最小时, 应该怀疑和检验线性模型。
2非线性估计确实存在局部极小问题。
3根据参数的经济意义和数值范围选取迭代初值。
4NLS 估计的异方差和序列相关问题。
NLS 不能直接处理。
应用最大似然估计。
3.6受约束回归– 在建立回归模型时, 有时根据经济理论需要对模型中的参数施加一定的约束条件。
例如: – 需求函数的0阶齐次性条件 – 生产函数的1阶齐次性条件模型施加约束条件后进行回归, 称为受约束回归（restricted regression ）; 未加任何约束的回归称为无约束回归（unrestricted regression ）。
一、模型参数的线性约束 1.参数的线性约束2.参数线性约束检验具体问题能否施加约束？需进行相应的检验。
常用的检验有: F 检验、x2检验与t 检验。
F 检验: 1构造统计量；2检验施加约束后模型的解释能力是否发生显著变化。
第一步：给出参数估计值 β的初值 ()β0，将f x i(, )β在 ()β0处展开台劳级数， 取一阶近似值；第二步：计算 z df x d i i =(, ) ()βββ0和 ~(, ) ()()y y f x z i i i i =-+⋅ββ00的样本观测值； 第三步：采用普通最小二乘法估计模型 i i i z y εβ+=~，得到β的估计值 ()β1； 第四步：用 ()β1代替第一步中的 ()β0，重复这一过程，直至收敛。
计量经济学必备知识点总结
计量经济学必备知识点总结一、基本概念1. 变量与参数：在计量经济学中，经济模型通常会涉及到各种变量和参数，其中变量是指可以随着时间或其他因素而变化的量，而参数是指在模型中不变的常量。
2. 线性关系与非线性关系：线性关系是指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。
3. 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。
二、假设检验1. 假设检验的基本逻辑：假设检验是计量经济学中最基本的一种统计推断方法，其基本逻辑是通过对样本数据进行分析，判断某一经济理论假设的合理性。
2. 一类和二类错误：在假设检验中，如果我们拒绝了一个实际上是真实的假设，就犯了一类错误；而如果我们接受了一个实际上是错误的假设，就犯了二类错误。
三、最小二乘法1. 最小二乘估计的基本原理：最小二乘法是一种常用的参数估计方法，其基本原理是选择使得残差平方和最小的参数值作为估计值。
2. 普通最小二乘法和加权最小二乘法：普通最小二乘法是指在残差的平方和最小化的情况下对参数进行估计，而加权最小二乘法则是在普通最小二乘法的基础上引入了加权因素。
3. 最小二乘估计的性质：最小二乘估计具有无偏性、有效性和一致性等重要性质。
四、多元回归分析1. 多元回归模型的建立：在多元回归分析中，我们通常会建立包括多个自变量和一个因变量的回归模型，用来描述自变量对因变量的影响。
2. 多元回归模型的识别：在多元回归分析中，识别问题是指通过样本数据估计出的回归系数能否代表总体数据中的真实关系。
五、时间序列分析1. 时间序列数据的特点：时间序列数据是指在一段时间内观察到的一系列数据，其特点包括趋势、季节性和周期性等。
2. 平稳性的检验：在时间序列分析中，平稳性是一个重要的假设，其检验包括单位根检验和差分平稳性检验等方法。
3. ARMA模型和ARCH模型：ARMA模型是时间序列数据的经典模型，用来描述时间序列数据的自回归和移动平均关系；而ARCH模型则是用来描述时间序列数据的异方差性。
大学生计量经济学报告总结
大学生计量经济学报告总结
计量经济学是一门研究经济现象的科学方法，通过建立数学模型来分析经济和社会现象。
本报告主要介绍了大学生计量经济学的相关内容，总结如下：
首先，大学生计量经济学需要掌握一定的数学知识。
计量经济学是一门应用数学的学科，需要使用概率论、数理统计等数学工具来解决实际问题。
因此，大学生在学习计量经济学之前需要具备一定的数学基础，包括微积分、线性代数等知识。
其次，大学生计量经济学需要熟练掌握统计软件的使用。
在计量经济学的研究中，经常需要处理大量的数据，而统计软件能够帮助我们进行数据的处理和分析。
因此，大学生需要学习掌握统计软件的使用，例如Stata、Eviews等软件。
另外，大学生计量经济学还需要具备一定的经济学知识。
计量经济学是经济学的一个分支学科，需要了解一些经济学的基本概念和理论。
大学生在学习计量经济学之前需要先学习一些基本的经济学知识，例如宏观经济学、微观经济学等。
最后，大学生计量经济学需要进行实证研究。
计量经济学的研究方法主要是基于经验的研究，通过收集实际数据来验证经济理论的有效性。
因此，大学生在学习计量经济学之后需要进行一定的实证研究，掌握实证研究的方法和技巧。
总的来说，大学生计量经济学是一门重要的学科，通过学习计量经济学可以帮助我们更好地理解经济现象和问题。
在学习计
量经济学的过程中，我们需要掌握一定的数学知识、熟练使用统计软件、了解一定的经济学知识，并进行一定的实证研究。
通过学习计量经济学，可以培养大学生的实证研究能力和分析问题的能力。
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。
计量经济学知识点总结
计量经济学知识点总结计量经济学是一门使用数学和统计学方法来研究经济现象的学科。
以下是计量经济学的一些关键知识点：1. 回归分析：回归分析是计量经济学中最常用的方法之一，它研究一个或多个自变量与因变量之间的关系。
简单线性回归和多元线性回归是最常见的类型。
2. 最小二乘法：最小二乘法是一种数学优化技术，用于找到能够使误差平方和最小化的参数值。
在回归分析中，它常用于估计回归模型的参数。
3. 模型评估与诊断：模型建立后，需要对其进行评估，确保其有效性。
常见的评估指标包括R平方、调整R平方、AIC、BIC等。
此外，还需要进行诊断测试，以检查模型是否满足各种假设。
4. 异方差性：异方差性是指模型中误差项的方差不是恒定的，这可能会影响最小二乘估计的稳定性。
需要进行异方差性检验，如White检验、Goldfeld-Quandt检验等，并进行相应的处理。
5. 自相关性：自相关性是指误差项之间存在相关性，这可能会导致最小二乘估计的无效性。
需要进行自相关性检验，如Durbin-Watson检验、ACF图等，并进行相应的处理。
6. 多重共线性：多重共线性是指模型中自变量之间存在高度相关性，这可能会导致最小二乘估计的不稳定性和误导性。
需要进行多重共线性检验，如VIF、条件指数等，并进行相应的处理。
7. 虚拟变量：虚拟变量也称为指标变量或二元变量，它是一个用于表示分类变量的变量。
在计量经济学中，虚拟变量常用于处理分类解释变量对被解释变量的影响。
8. 时间序列分析：时间序列分析是计量经济学的一个重要分支，它研究时间序列数据的分析和预测。
ARIMA、VAR、VECM等模型是时间序列分析中常用的模型。
9. 面板数据分析：面板数据分析是计量经济学中的另一个重要分支，它研究面板数据（即时间序列和横截面数据的结合）的分析和建模。
固定效应模型、随机效应模型等是面板数据分析中常用的模型。
10. 经济预测：经济预测是计量经济学的一个重要应用领域。
(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
计量经济学学习心得
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（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.。
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计量经济学复习范围一、回归模型的比较 1.根据模型估计结果观察分析(1)回归系数的符号与值的大小就是否符合经济理论要求 (2)改变模型形式之后就是否使判定系数的值明显提高 (3)各个解释变量t 检验的显著性 2.根据残差分布观察分析在方程窗口点击View \ Actual,Fitted,Residual\Tabe(或Graph)(1)残差分布表中,各期残差就是否大都落在σˆ±的虚线框内。
(2)残差分布就是否具有某种规律性,即就是否存在着系统误差。
(3)近期残差的分布情况二、 判断新的解释变量引入模型就是否合适(遗漏变量检验) 1、基本原理如果模型逐次增加一个变量, 由于增加一个新的变量,ESS 相对于RSS 的增加,称为这个变量的“增量贡献”或“边际贡献”。
不引入:0H (即引入的变量不显著)())'','(~)''/(/'k k F k n RSS k ESS ESS F new old new --=或 )'','(~/)1(/)(''2'22k k F kn R k R R F NEW OLD NEW ---= 其中,'k 为新引进解释变量的个数,''k 为引进解释变量后的模型中参数个数。
判别增量贡献的准则:如果增加一个变量使2R 变大,即使RSS 不显著地减少,这个变量从边际贡献来瞧,就是值得增加的。
若F>F或者对应的P 值充分小,拒绝则认为引入新的解释变量合适;否则,接受则认为引入新的解释变量不合适。
三、伪回归的消除如果解释变量与被解释变量均虽随时间而呈同趋势变动,如果不包含时间趋势变量而仅仅就是将Y 对X 回归,则结果可能仅仅反映这两个变量的同趋势特征而没有反映它们之间的真实关系,这种回归也称为伪回归。
模型的结构稳定性检 CHOW 检验法 1、基本原理模型结构稳定性,就是指模型在样本期的不同时期(子样本),其参数不发生改变。
若模型参数样随样本期(子样本)的不同而发生改变,则称模型不具有结构稳定性。
另外,还可以引入虚拟变量 四、模型的拟合优度检验“拟合优度”,即所估计的模型对样本数据的近似程度,常用判定系数反映。
i ki k i i i X b X b X b b Y ε+++++=Λ22110n i ,,2,1Λ=1、总误差平方与的分解=-∑2)(y y i 22)ˆ(i i e y y∑+-∑总误差(TSS)＝回归误差(ESS)＋剩余误差(RSS)自由度 )1()1(--+=-k n k n2.判定系数2R∑∑∑∑--=--=22222)(1)()ˆ(y y e y y y y Ri i i i∑∑∑∑∑------=221102ˆˆˆ1y n y y x b y x b y b y i iki k i i i iK0≤2R ≤1 , R 2的值越接近于1,则表明模型对样本数据的拟合优度越高。
经济意义:在被解释变量的变动中,由模型中解释变量变动所引起的比例,即y 变动的%1002R 就是由模型中解释变量变动所引起。
3.判定系数与相关系数的区别与联系区别:(1)判定系数反映变量间不对称的因果关系(2)相关系数反映变量间对称的线性相关关系 联系:TSSRSS TSS ESS R -==1 一元线性判定系数相关系数=()()()()∑∑∑----==222y y x x y y x x R r 11≤≤-r计量经济学总结多元线性4、比较解释变量个数不同模型优劣时,利用如下三个指标 ⑴ 调整的判定系数2R)1(111)1()1(122R k n n n TSS k n RSS R -----=----=2R 越大,模型拟合优度越高。
⑵ SC(Schwarz Criterion,施瓦兹准则)SC = n nk n e i ln 1)ln(2++∑ ⑶ AIC(Akaike Information Criterion,赤池信息准则)AIC = nk n e i )1(2)ln(2++∑ SC 与AIC 越小,表明模型的拟合优度越高。
方程的显著性检验——R F ,检验法方程的显著性检验,就就是检验模型对总体的近似程度。
最常用的检验方法就是F 检验或者R 检验。
1． F 检验i ki k i i i x b x b x b b y ε+++++=Λ22110 n i ,,2,1Λ=0:210====k b b b H K1//)ˆ(22--∑-∑=k n e k y yF i i ～ )1,(--k n k F 给定的显著水平α,可由F 分布表查得临界值αF ,进行判断:若F ＞αF ,拒绝0H ,方程的线性关系显著;若F ≤ αF ,接受0H ,方程的线性关系不显著,回归方程无效、重建。
检验通不过的原因可能在于:⑴ 所选取的解释变量不就是影响被解释变量变动的主要因素,或者说影响y 变动的主要因素除方程中包含的因素外还有其它不可忽略的因素;()()∑∑---==222ˆ1y y y y R R 10≤≤R⑵ 解释变量与被解释变量之间无相关关系; ⑶ 解释变量与被解释变量之间不存在线性相关关系; ⑷ 样本容量n 小。
2．R 检验⑴ R 2与F 的关系22221111//)ˆ(RR k k n TSS RSS TSS ESS k k n k n e k y yF i i -⋅--=⋅--=--∑-∑= 可见,F 为R 2的单调递增函数 ⑵ 相关系数由于kF k n kFR +--=)1(2则 αααkF k n kF R +--=)1(在一元线性回归中,R 称为简单相关系数,且│R │≤ 1,即-1≤R ≤ 1 在多元线性回归中,,R 称为复相关系数,且0≤R ≤1。
给定显著性水平α与自由度1--k n ,即可查表找到αR 判断:︱R ︱>αR ,方程线性关系显著。
︱R ︱≤αR ,方程线性关系不显著,回归方程无效,重建方程。
F 检验与R 检验结果一致,实际应用可选择其一。
解释变量的显著性检验－t 检验法对于模型 iki k i i i X b X b X b b Y ε+++++=Λ2211.0在),0(.~2σεN i 之下,检验解释变量jx 对y 就是否有显著影响,建立假设0:0=j b H ,0:1≠j b H)1(~)ˆ(0ˆ---=k n t b se b t jjj当jt ＞2αt ,或所对应的伴随概率p ＜α时,拒绝0H,即认为j X 对Y 有重要线性影响;当jt ≤2αt ,或所对应的伴随概率p ≥α时,接受0H,即认为j X 对Y 无重要影响,应考虑将其从模型中剔除,重新建立模型。
解释变量显著性检验通不过的原因可能在于: ⑴ j x 与y 不存在线性相关关系; ⑵jx 与y 不存在任何关系;⑶ i x 与jx (i ≠j)存在线性相关关系。
五、最小二乘原理所选择的回归模型应该使所有观察值的残差平方与达到最小,即∑∑-=22)ˆ(i i iyy e＝最小多重共线性产生的原因 对于模型yi=b0+b1x1i+b2x2i+…+bkxki+εi,若解释变量之间存在较强的线性相关关系,即存在一组不全为零的常数λ1,λ2,…λk,使得:λ1x1i + λ2x2i +…+ λkxki +νi=0 则称模型存在着多重共线性如果νi= 0,则称存在完全的多重共线性。
六、多重共线性的检验 (一)简单相关系数检验法计算解释变量两两之间的相关系数。
一般而言,如果每两个解释变量的简单相关系数比较高,则可认为存在着较严重的多重共线性。
【命令方式】COR 解释变量名【菜单方式】将所有解释变量设置成一个数组,并在数组窗口中点击View\ Correlations 。
(二)方差膨胀因子法方差膨胀因子越大,表明解释变量之间的多重共性越严重。
反过来,方差膨胀因子越接近于1,多重共线性越弱。
一般当VIF>10时(此时Ri2 >0、9 ),认为模型存在较严重的多重共线性。
另一个与VIF 等价的指标就是“容许度”(Tolerance),当0≤TOL ≤1;当xi 与其它解释变量高度相关时,TOL →0。
因此,一般当TOL<0、1时,认为模型存在较严重的多重共线性 (三)直观判断法1、 当增加或剔除一个解释变量,或者改变一个观测值时,回归参数的估计值发生较大变化,回归方程可能存在严重的多重共线性。
2、 从定性分析认为,一些重要的解释变量的回归系数的标准误差较大,在回归方程中没有通过显著性检验时,可初步判断可能存在严重的多重共线性。
3、 有些解释变量的回归系数所带正负号与定性分析结果违背时,很可能存在多重共线性。
4、 解释变量的相关矩阵中,自变量之间的相关系数较大时,可能会存在多重共线性问题。
(四)逐步回归检测法将变量逐个的引入模型,每引入一个解释变量后,都要进行Ｆ检验,并对已经选入的解释变量逐个进行t 检验,当原来引入的解释变量由于后面解释变量的引入而变得不再显著时,则将其剔除。
以确保每次引入新的变量之前回归方程中只包含显著的变量。
在逐步回归中,高度相关的解释变量,在引入时会被剔除。
因而也就是一种检测多重共线性的有效方法。
(五)特征值检验若模型存在完全多重共线性,rank(X)<k+1, 而当模型存在严重的多重共线性时, (六)Theil 效应系数检验法式中R2 为样本方程判定系数;Rj2为不含Xj 的样本方程判定系数,RT2为Theil 效应系数。
判断:RT2 =0,无多重共线性;RT2接近于1,样本回归方程的解释变量与被忽略的之间存在严重的多重共线性。
补救办法:(一)剔除变量法直接剔除次要或可替代的变量,或者把方差扩大因子最大者所对应的自变量首先剔除再重新建立回归方程,直至回归方程中不再存在严重的多重共线性。
需注意产生新的问题: ①模型的经济意义不合理;②就是否使模型产生异方差性或自相关性;③若剔除不当,可能会产生模型设定误差,造成参数估计严重有偏 (二) 增大样本容量如果样本容量增加,会减小回归参数的方差,标准误差也同样会减小。
因此尽可能地收集足够多的样本数据可以改进模型参数的估计。
(三) 变换模型形式将线性方程变换为差分方程、双对数模型、半对数模型等。
注意:差分会丢失一些信息,差分模型的误差 项可能存在序列相关,可能会违背经典线性回 归模型的相关假设,在具体运用时要慎重。
(四) 利用非样本先验信息通过经济理论分析能够得到某些参数之间的关系,可以将这种关系作为约束条件。
(五) 横截面数据与时序数据并用首先利用横截面数据估计出部分参数,再利用 时序数据估计出另外的部分参数,最后得到整 个方程参数的估计。