(完整版)计量经济学考试重点整理

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计量经济学考试必看重点

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经济计量学1、费里希(R.Frish)是经济计量学的主要开拓者和奠基人。

2、经济计量学与数理经济学和树立统计学的区别的关键之点是“经济变量关系的随机性特征”。

3、经济计量学识以数理经济学和树立统计学为理论基础和方法论基础的交叉科学。

它以客观经济系统中具有随机性特征的经济关系为研究对象,用数学模型方法描述具体的经济变量关系,为经济计量分析工作提供专门的指导理论和分析方法。

4、时序数据即时间序列数据。

时间序列数据是同一统计指标按时间顺序记录的数据列。

5、横截面数据是在同一时间,不同统计单位的相同统计指标组成的数据列。

6、对于一个独立的经济模型来说,变量可以分为内生变量和外生变量。

内生变量被认为是具有一定概率分布的随机变量,它们的数值是由模型自身决定的;外生变量被认为是非随机变量,它们的数值是在模型之外决定的。

7、对于模型中的一个方程来说,等号左边的变量称为被解释变量,等号右边被称为解释变量。

在模型中一个方程的被解释变量可以是其它方程的解释变量。

被解释变量一定是模型的内生变量,而解释变量既包括外生变量,也包括一部分内生变量。

8、滞后变量与前定变量。

有时模型的设计者还使用内生变量的前期值作解释变量,在计量经济学中将这样的变量程为滞后变量。

滞后变量显然在求解模型之前是已知量,因此通常将外生变量与滞后变量合称为前定变量。

9、控制变量与政策变量。

由于控制论的思想不断渗入经济计量学,使某些经济计量模型具有政策控制的特点,因此在经济计量模型中又出现了控制变量、政策变量等名词。

政策变量或控制变量一般在模型中表现为外生变量,但有时也表现为内生变量。

10、经济参数分为:外生参数和内生参数。

外生参数一般是指依据经济法规人为确定的参数,如折旧率、税率、利息率等。

内生参数是依据样本观测值,运用统计方法估计得到的参数。

如何选择估计参数的方法和改进估计参数的方法,这是理论经济计量学的基本任务。

11、用数学模型描述经济系统应当遵循以下两条基本原则:第一、以理论分析作先导;第二模型规模大小要适度。

计量经济学期末考试重点整理

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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 考试要点整理

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6.1如何使用DW统计量来进行自相关检验?该检验方法的前提条件和局限性有哪些? 答:DW 检验是杜宾和 沃特森于1951年提出的一种适用于小样本的检验方法,一般的计算 机软件都可以计算出DW 值。 给定显著水平α, 依据样本容量n和解释变量个数k’, 查D.W.表得d统计量的上界du和下界dL, 当0<d<dL时, 表明存在一阶正自相关, 而且正自相关的程度随d向0的靠近而增强。 当dL<d<du 时,表明为不能确定存在自相关。当du<d<4-du时,表明不存在一阶自相关。当4-du<d<4-dL 时,表明不能确定存在自相关。当4-dL<d<4时,表明存在一阶负自相关,而且负自相关的 程度随d向4的靠近而增强。 DW检验的前提条件:(1)回归模型中含有截距项;(2)解释变量是非随机的(因此与随 机扰动项不相关)(3)随机扰动项是一阶线性自相关。;(4)回归模型中不把滞后内生变 量(前定内生变量)做为解释变量(5)没有缺失数据,样本比较大。 DW检验的局限性:(1)DW检验有两个不能确定的区域,一旦DW值落在这两个区域,就 无法判断。 这时, 只有增大样本容量或选取其他方法 (2) DW统计量的上、 下界表要求n 15, 这是因为样本如果再小,利用残差就很难对自相关的存在性做出比较正确的诊断(3) DW检 验不适应随机误差项具有高阶序列相关的检验.(4) 只适用于有常数项的回归模型并且解释 变量中不能含滞后的被解释变量
ˆ i y) 2 ei2 ( yi y) 2 ( y
在通过分析可知,回归平方差越大,残差平方和越小,回归直线与样本点拟 合程度越高,而我们要检验总体的线性是否显著,先看一下
ˆi y ) 2 ( y ei2
的比
值,如果其比值越大,则解释变量 X 对被解释变量 Y 的解释程度越高,可推测

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计量经济学考试重点整理第一章:P1:什么是计量经济学?由哪三组组成?定义:“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。

”P9:理论模型的设计主要包含三部分工作,即选择变量,确定变量之间的数学关系,拟定模型中待估计参数的数值范围。

P12:常用的样本数据:时间序列,截面,虚变量数据P13:样本数据的质量(4点)完整性;准确性;可比性;一致性P15-16:模型的检验(4个检验)1、经济意义检验2、统计检验拟合优度检验总体显著性检验变量显著性检验3、计量经济学检验异方差性检验序列相关性检验共线性检验4、模型预测检验稳定性检验:扩大样本重新估计预测性能检验:对样本外一点进行实际预测P16计量经济学模型成功的三要素:理论、方法和数据。

P18-20:计量经济学模型的应用1、结构分析经济学中的结构分析是对经济现象中变量之间相互关系的研究.结构分析所采用的主要方法是弹性分析、乘数分析与比较静力分析。

计量经济学模型的功能是揭示经济现象中变量之间的相互关系,即通过模型得到弹性、乘数等。

2、经济预测计量经济学模型作为一类经济数学模型,是从用于经济预测,特别是短期预测而发展起来的。

计量经济学模型是以模拟历史、从已经发生的经济活动中找出变化规律为主要技术手段。

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

模型理论方法的发展以适应预测的需要。

3、政策评价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。

计量经济学复习重点

计量经济学复习重点

1、经济变量:用来描述经济因素数量水平的指标。

2、解释变童:用来解释作为研究对象的变量(即因变量)为什么变动、如何变动的变量。

它对因变量的变额为发热所引5动做出解释。

3、被解释变量:是作为研究对象的变量。

它的变动是由•解释变量做出廉释的4、控制变量:在计量经济模型中人为设置的反映政黃要求、决策者意愿、经济系统运行条件和状态等方面的变量。

5、计量经济模型:为了研究分析某个系统中经济变量之问的数量关系而采用的随机代数模型。

6、相关关系:如果一个变量y的取值受另一个变量或另一组变量的彩响.但并不由它们惟一确定,则y与这个变量或这组变量之问的关系就是相关关系。

7、最小二乘法:用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。

8、拟合优度:样本回归直线与样本观测数据之问的拟合程度。

(9、残差:样本回归方程的拟合值与观測值的误差。

10、显著性检验:利用样本结果,来证实一个虚拟假设的真伪的一种检豔程序。

11、偏相关系数:在Y. X|. 1三个变量中,当儿既定时,表示Y与X2之问相关关系的指标。

12、异方差性:在线性回归模型中,如果随机误差项的方差不是常数,即对不同的解释变量观测值彼此不同,则称葩机项U1具有异方差性。

13、序列相关性:对于模型Xi = % + 妙九 +色乜+•••+%%+“i = 12 …屮菠机误差项互相独立的基本假设表现为C"(冷"” =0 /> j,i,j = \2…』(I分)如果出现Cov(比,“ J) H 0 i H人i J = 12…屮即对于不同的样本点•随机误差项之问不再是完全互相独立,而是存在某种相关性,则认为出现了序列相关性。

14、自回归模型:15、广乂最小二乘法:是最有普遍意义的最小二乘法,普通最小二乘法和加权最小二乘法是它的特例。

16、相关系数:度量变量之问相关程度的一个系数,一般用P表示。

17、多重共线性:解释变量之问存在完全或不完全的线性关系。

计量经济学重点知识整理

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计量经济学重点知识整理计量经济学是经济学中重要的一个分支,主要研究经济现象和经济理论的数理化方法。

本文将整理计量经济学中的重点知识,帮助读者系统地理解和掌握这门学科。

一、计量经济学简介计量经济学是运用统计方法和经济模型对经济问题进行定量分析的学科。

它利用数理统计学的工具,根据经济理论和实证研究的需要,对经济现象进行测度和解释。

计量经济学方法的特点是同时考虑了外生性和内生性变量之间的关系,能够揭示其中的因果关系。

二、计量经济学的基本原理1. 线性回归模型线性回归模型是计量经济学中最基本的模型之一,用于描述因变量与自变量之间的线性关系。

常见的线性回归模型有简单线性回归模型和多元线性回归模型。

对于简单线性回归模型,可以通过最小二乘法估计模型参数,求得最佳拟合曲线。

而多元线性回归模型则通过矩阵运算推导出参数的估计公式。

2. 假设检验在计量经济学中,假设检验是一种重要的统计方法,用于验证经济理论的假设。

常见的假设检验包括 t 检验、F 检验和卡方检验等。

通过构建原假设和备择假设,并计算相应的统计量,可以对经济理论提出的假设进行检验,从而得出结论。

3. 时间序列分析时间序列分析是计量经济学中的一个重要分支,用于研究随时间变化的经济现象。

常见的时间序列分析方法包括自相关函数(ACF)和偏自相关函数(PACF)的计算,以及平稳性检验、白噪声检验、单位根检验等。

这些方法可以帮助我们了解时间序列数据的性质,并进行有效的预测。

4. 面板数据分析面板数据是计量经济学中常用的一种数据类型,指同一时期内多个个体或单位的多个观测数据。

面板数据分析方法可以更好地解决普通截面数据和时间序列数据的缺陷,提高分析的效果。

常见的面板数据模型包括固定效应模型和随机效应模型,通过估计模型参数,可以得到各个因素对经济变量的影响。

三、计量经济学的应用领域1. 消费者行为分析计量经济学方法可以应用于消费者行为的分析,通过对消费者支出和收入等因素的测度和分析,揭示消费者行为背后的规律。

(完整版)计量经济学重点知识归纳整理

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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。

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。

计量经济学开卷知识点大全

计量经济学开卷知识点大全

计量经济学开卷知识点大全
计量经济学开卷考试的知识点大致可以包括以下内容:
1. 简单回归模型:包括线性回归模型、非线性回归模型、多元回归模型等,了解模型的公式、
假设和限制条件等。

2. 模型估计与检验:包括最小二乘法估计、最小二乘法的性质与假设、OLS估计量的性质和统计推断、假设检验和显著性检验等。

3. 多元线性回归模型:包括多个自变量的线性回归模型、多元回归模型的假设和限制、多元回
归模型的OLS估计和统计推断等。

4. 虚拟变量模型:包括虚拟变量的概念与应用、虚拟变量的编码方式、虚拟变量的解释与推断等。

5. 动态模型:包括滞后变量模型、一阶差分模型、滞后差分模型等,了解动态模型的估计方法
和问题。

6. 面板数据模型:包括固定效应模型、随机效应模型、混合效应模型等,了解面板数据模型的
特点和估计方法。

7. 检验方法与模型选择:包括功能形式检验、异方差检验、自相关检验、多重共线性检验等,
了解模型选择的常用方法和准则。

8. 非线性回归模型:包括非线性最小二乘法估计、非线性回归模型的推断、非线性回归模型的
应用和问题等。

9. 最大似然估计方法:包括最大似然估计的基本思想和步骤、最大似然估计的性质和推断等。

10. 序列模型:包括自回归模型、移动平均模型、ARMA模型等,了解序列模型的性质和推断。

11. 时间序列模型:包括时间序列的基本特征、平稳时间序列、非平稳时间序列等,了解时间
序列模型的估计和预测。

12. 异方差和自相关问题:包括异方差性问题、自相关性问题的检验和处理方法等。

以上只是计量经济学开卷考试可能涉及的知识点,具体考试内容还需参考教材和教授提供的要求。

计量经济学考试重点总结

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。

(完整word版)计量经济学复习笔记

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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:模型设定一一确定变量和数学关系式估计参数一一分析变量间具体的数量关系模型检验一一检验所得结论的可靠性模型应用一一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 (人3 )= 3 随机变量,变量的函数?有效:最小方差性一致:N趋近无穷时,3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)一一估计参数一一检验一一拟合优度一一预测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。

Yi = 3 1+ 3 2lnX i+u线性影响随机影响Y i=E (Y|X i) +u E (Y|X i) =f(X i)= 3 1+3 2lnX 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|XJ=E(u i2)=2(TC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~N(0, d 2)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 Ee i2人B iois = (Y均值)-人B 2(X均值)人B 2ois = Ex i y〃Ex i23、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)估计值人Y的均值等于实际值Y的均值(3)剩余项e i的均值为0(4)被解释变量估计值人Y与剩余项8不相关Cov(人Y,ej=0(5)解释变量X与剩余项8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: B 2=0原假设验证B 2是否显著不为0标准化:Z= (A B 2- B 2) /SE (A B 2)〜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B2显著不为0(2) t检验一一回归系数的假设性检验方差未知,用方差估计量代替 A d 2=Ee i2/(n-k) 重点记忆t =(人卩2- B 2) / A SE (A B 2)〜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。

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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

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;
谢谢阅读。

计量经济学知识点(超全版)

计量经济学知识点(超全版)

1.经济变量:经济变量是用来描述经济因素数量水平的指标。

(3分)2.解释变量:是用来解释作为研究对象的变量(即因变量)为什么变动、如何变动的变量。

(2分)它对因变量的变动做出解释,表现为方程所描述的因果关系中的“因”。

(1分)3.被解释变量:是作为研究对象的变量。

(1分)它的变动是由解释变量做出解释的,表现为方程所描述的因果关系的果。

(2分)4.内生变量:是由模型系统内部因素所决定的变量,(2分)表现为具有一定概率分布的随机变量,是模型求解的结果。

(1分)5.外生变量:是由模型系统之外的因素决定的变量,表现为非随机变量。

(2分)它影响模型中的内生变量,其数值在模型求解之前就已经确定。

(1分)6.滞后变量:是滞后内生变量和滞后外生变量的合称,(1分)前期的内生变量称为滞后内生变量;(1分)前期的外生变量称为滞后外生变量。

(1分)7.前定变量:通常将外生变量和滞后变量合称为前定变量,(1分)即是在模型求解以前已经确定或需要确定的变量。

(2分)8.控制变量:在计量经济模型中人为设置的反映政策要求、决策者意愿、经济系统运行条件和状态等方面的变量,(2分)它一般属于外生变量。

(1分)9.计量经济模型:为了研究分析某个系统中经济变量之间的数量关系而采用的随机代数模型,(2分)是以数学形式对客观经济现象所作的描述和概括。

(1分)10.函数关系:如果一个变量y的取值可以通过另一个变量或另一组变量以某种形式惟一地、精确地确定,则y与这个变量或这组变量之间的关系就是函数关系。

(3分)11.相关关系:如果一个变量y的取值受另一个变量或另一组变量的影响,但并不由它们惟一确定,则y与这个变量或这组变量之间的关系就是相关关系。

(3分)12.最小二乘法:用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,称为最小二乘法。

(3分)13.高斯-马尔可夫定理:在古典假定条件下,OLS估计量是模型参数的最佳线性无偏估计量,这一结论即是高斯-马尔可夫定理。

(完整版)计量经济学重点知识归纳整理

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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。

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。

(完整word版)计量经济学名词解释和简答题汇总(word文档良心出品)

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计量经济学第一部分:名次解释1、模型:对现实的描述和模拟。

2、广义计量经济学: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。

3、狭义计量经济学: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。

4、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)。

5、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:含有随机干扰项的总体回归函数(是相对于条件期望形式而言的)。

7、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1次方出现。

8、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。

10、条件期望:即条件均值,指X 取特定值Xi 时Y 的期望值。

11、回归系数:回归模型中βo ,β1等未知但却是固定的参数。

12、回归系数的估计量:指用01,ββ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。

13、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。

14、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。

15、估计量的标准差:度量一个变量变化大小的测量值。

16、总离差平方和:用TSS 表示,用以度量被解释变量的总变动。

17、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。

18、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。

19、协方差:用Cov (X ,Y )表示,度量X,Y 两个变量关联程度的统计量。

20、拟合优度检验:检验模型对样本观测值的拟合程度,用2R 表示,该值越接近1,模型对样本观测值拟合得越好。

计量经济学重点整理

计量经济学重点整理

计量经济学重点整理2?σ1.同⽅差、异⽅差㈠同⽅差:回归模型中的随机误差项的⽅差相同①由于假定了X 值(解释变量)是给定的或⾮随机的,Y 的变异仅来源于u(扰动误差项).因此,给定的X i ,Y i 的⽅差与U i 的⽅差相同.简⾔之, Y i 与U i 的条件⽅差相同,即σ2.②假定扰动误差项U i 的⽅差为常数,或同⽅差,即var(U i )= σ2.该假定表明,与给定X 相对应的每个Y的条件分布具有同⽅差,即每个Y 值以相同的⽅差分布在其均值周围. ㈡异⽅差:①定义:模型误差项随观察值的不同⽽变化. var(U i )= σi 2≠常数;②研究发现,异⽅差问题多存在于截⾯数据⽽⾮时间序列数据.在截⾯数据中,处理的是某个时点上的样本,例如个体消费者或家庭/企业/⾏业/州县市.且这些样本规模不同,如⼩/中/⼤公司,低/中/⾼收⼊,即可能存在规模效应;③如果CLRM 其他假定保持不变,放松同⽅差假定,异⽅差则有如下后果:⑴OLS 估计量仍是线性的/⽆偏的/不再具有最⼩⽅差性,即不再有效的,⽆论样本⼤⼩,OLS 估计量都不再是最优线性⽆偏估计量.⑵OLS 估计量的⽅差通常是有偏的.OLS ⾼估了估计量的真实偏差,产⽣正的偏差;低估则负偏差.⑶偏差的产⽣是由于即不再是真实σ2的⽆偏估计量.⑷建⽴在t 分布和F 分布之上的的置信区间和假设检验是不可靠的.沿⽤传统的假设检验⽅法可能得出错误结论.④检验异⽅差⽅法:⑴图形法:残差平⽅图,通常检验回归模型是否符合经典线性假设的第⼀步⑵帕克检验⑶格莱泽检验:⑵⑶将图形正规化,其通过假设解释变量同误差项之间的关系来检验模型中是否存在异⽅差问题⑷怀特的⼀般异⽅差检验:⽤普通最⼩⼆乘法估计回归⽅程,做辅助回归,求辅助回归⽅程的R 2值,χ2值超过临界值或P 值很低,则拒绝零假设:不存在异⽅差.⑤异⽅差的补救措施:⑴当σi 2已知时,加权最⼩⼆乘法⑵当σi 2未知时,情形1误差⽅差与X i 成⽐例⽤平⽅根变换,情形2误差⽅差与X i 2成⽐例⽤OLS 法估计⽅程⑶重新设定模型.2.完全多重共线性(近似)㈠完全多重共线性:是指两个或两个以上解释变量之间存在多个精确的线性关系.①当解释变量之间完全线性相关或完全多重共线性时,不可能得到所有参数的唯⼀估计值,因⽽也就不能根据样本进⾏任何统计推断(即假设检验)。

计量经济学期末考试重点

计量经济学期末考试重点

1.内生变量由模型系统内部因素所决定的变量,表现为具有一定概率分布的随机变量,是模型求解的结果. 5(外生变量:是由模型系统之外的因素决定的变量,表现为非随机变量。

它影响模型中的内生变量,其数值在模型求解之前就已经确定。

6(滞后变量:是滞后内生变量和滞后外生变量的合称,前期的内生变量称为滞后内生变量;前期的外生变量称为滞后外生变量。

7(最小二乘法:用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,称为最小二乘法。

13(高斯,马尔可夫定理:在古典假定条件下,OLS估计量是模型参数的最佳线性无偏估计量,这一结论即是高斯,马尔可夫定理.(点预测:给定自变量的某一个值时,利用样本回归方程求出相应的样本拟合值,以此作为因变量实际值19和其均值的估计值.20(拟合优度:样本回归直线与样本观测数据之间的拟合程度。

21、异方差性:在线性回归模型中,如果随机误差项的方差不是常数,即对不同的解释变量观测值彼此不同,则称随机项具有异方差性。

22.自相关:随机误差项u与其滞后项的相关关系.42。

多重共线性:是指解释变量之间存在完全或不完全的线性关系53(联立方程模型:是指由两个或更多相互联系的方程构建的模型.55(结构式模型:是根据经济理论建立的反映经济变量间直接关系结构的计量方程系统。

56(简化式模型:把内生变量表示成前定变量和随机项的函数(结构式参数:结构模型中的参数叫结构式参数 5758(简化式参数:简化式模型中的参数叫简化式参数.59(恰好识别:如果通过简化模型的参数估计值和参数关系式可以得到结构方程的参数估计值的唯一解则称该结构方程恰好识别。

过度识别:如果通过简化模型的参数估计值和参数关系式可以得到结构方程的参数估计值的多个解则称该结构方程过度识别。

60(不可识别:如果通过简化模型的参数估计值和参数关系式得不到结构方程的参数估计值的解则称该结构方程不可识别.61(识别的阶条件:如果一个方程能被识别,那么这个方程不包含的变量的总数应大于或等于模型系统中方程个数减1。

计量经济学复习要点

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

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

(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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4、理论检验与发展 实践是检验真理的唯一标准。 任何经济学理论,只有当它成功地解释了过去,才能为人们所接受。 计量经济学模型提供了一种检验经济理论的好方法。 对理论假设的检验可以发现和发展理论。
第二章:
P23-24:相关分析和回归分析的含义及其联系
1、相关分析:主要是研究随机变量间的相关形式及相关程度。(相关分析适用于所有统计关系。) 相关分析的局限: 不能说明变量间的相关关系的具体形式;不能从一个变量去推测另一个变量的具体变化
P71:最小样本容量和满足基本要求的样本容量是多少?
最小样本容量:样本最小容量必须不少于模型中解释变量的数目(包括常数项),即 n k+1 因为,, 无多重共线性要求:秩(X)=k+1 满足基本要求的样本容量:一般经验认为,当 n30 或者至少 n3(k+1)时,才能说满足模型估计的 基本要求。
P73 拟合优度检验
P109-200:黑体字部分“一般经验告诉我们......”
一般经验告诉我们,对于采用截面数据做样本的计量经济学问题,由于在不同样本点上解释变量以 外的其他因素的差异较大,所以往往存在异方差性。
P110:异方差性的后果
参数估计量非有效: 变量的显著性检验失去意义: 模型的预测失效
P111:异方差性的检验
E(Y | X i ) 0 1 X i
随机形式:
2
样本回归函数 SRF 画一条直线以尽好地拟合该散点图,由于样本取自总体,可以该直线近似地代表总 体回归线。该直线称为样本回归线(sample regression lines)。样本回归线的函数形式称为样本回归函 数. 确定形式:
Yˆi f ( X i ) ˆ0 ˆ1 X i
总体平方和 TSS yi2 (Yi Y )2 回归平方和 ESS yˆi2 (Yˆi Y )2 残差平方和 RSS ei2 (Yi Yˆi )2
P45:可决系数 R2 统计量
拟合优度检验:对样本回归直线与样本观测值之间拟合程度的检验。
度量拟合优度的指标:判定系数(可决系数)R2
随机形式:
Yi Yˆi ˆi ˆ0 ˆ1 X i ei
P29:图 2.1.3
回归分析的主要目的:根据样本回归函数 SRF,估计总体回归函数 PRF。这就要求设计一方法 构造 SRF 使其尽可能接近 PRF。这里的 PRF 可能永远无法知道。
P30-32:一元线性回归模型的基本假设
假设 1、回归模型是正确的。(选择了正确的变量;选择了正确的函数形式。) 假设 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。 假设 3、解释变量 X 在所抽取的样本中具有变异性,而且随着样本容量的无限增加,解释变量 X 的方差趋于一个非零的有限常数。 假设 4、随机误差项 具有给定 X 条件下的零均值、同方差和不序列相关性:
i~N(0, 2 )
i=1,2, …,n
P33:最小二乘法的推导过程(推导至 2.3.5)
n
n
Q (Yi Yˆi )2 (Yi (ˆ0 ˆ1 X i )) 2
普通最小二乘法(OLS)给出的判断标准是:二者之差的平方和 1
1
最小。
P38-40:最小二乘估计法的性质(重点看前三个,知道线性性和无偏性的推导)
(1)线性性,即它是否是另一随机变量的线性函数; (2)无偏性,即它的均值或期望值是否等于总体的真实值; (3)有效性,即它是否在所有线性无偏估计量中具有最小方差。
2、无偏性,即估计量ˆ0 、 ˆ1 的均值(期望)等于总体回归
参数真值0 与1
3
P44:图 2.4.2 区别那三个平方和(TSS,ESS,RSS) TSS=ESS+RSS Y 的观测值围绕其均值的总离差(total variation)可分解为两部分:一部分来自回归线(ESS),另一 部分则来自随机势力(RSS)。
假设 3:各解释变量 Xj 在所抽取的样本中具有变异性,而且随着样本容量的无限增加,各解释变量的方 差趋于一个非零的有限常数。
假设 4、随机误差项 具有条件零均值、同方差和不序列相关性:
E(i|X1,X2,…Xk)=0
Var (i|X1,X2,…Xk)=2
Cov(i, j|X1,X2,…Xk)=0
2、回归分析:回归分析是研究一个变量关于另一个(些)变量的具体依赖关系的计算方法和理论。 回归分析目的:根据已知的解释变量的数值,去估计被解释变量的平均值。
3、相关分析和回归分析的区别与联系(不知道要不要) 联系:都是研究非确定性变量间的统计依赖关系,并能度量线性依赖程度的大小。 区别:从研究目的上看:相关分析是研究变量间相互联系的方向和程度;回归分析是寻求变量间联系的具 体数学形式,是要根据自变量的固定值去估计和预测因变量的值。
E(i)=0
Var (i)=2
Cov(i, j)=0
i≠j i,j= 1,2, …,n
假设 5、随机误差项 与解释变量 X 之间不相关:
Cov(Xi, i)=0
i=1,2, …,n
假设 6、随机误差项 服从零均值、同方差、零协方差的正态分布
注意:
如果假设 1、2 满足,则假设 3 也满足;
如果假设 4 满足,则假设 2 也满足。
增大样本容量 n。因为在同样的置信水平下,n 越大,t 分布表中的临界值越小;同时,增大样本容 量,还可使样本参数估计量的标准差减小;
提高模型的拟合优度。因为样本参数估计量的标准差与残差平方和呈正比,模型拟合优度越高,残 差平方和应越小。
4
5
第三章:
P63:多元回归模型的一般形式(3.1.1)
总体回归函数的随机表达式:
P16 计量经济学模型成功的三要素:理论、方法和数据。
P18-20:计量经济学模型的应用
1、结构分析 经济学中的结构分析是对经济现象中变量之间相互关系的研究。 结构分析所采用的主要方法是弹性分析、乘数分析与比较静力分析。 计量经济学模型的功能是揭示经济现象中变量之间的相互关系,即通过模型得到弹性、乘数等。
型中增加该解释变量。
P75:F 检验
方程的显著性检验,旨在对模型中被解释变量与解释变量之间的线性关系在总体上是否显著成立作 出推断。
在多元模型中,即检验模型中的参数 j 是否显著不为 0。
P82-83 掌握将非线性方程化为线性方程的方法
1、倒数模型、多项式模型与变量的直接置换法 如:s = a + b r + c r2,设 X1 = r,X2 = r2, 则原方程变换为 s = a + b X1 + c X2
1
3、政策评价 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。 经济数学模型可以起到“经济政策实验室”的作用。 尤其是计量经济学模型,揭示了经济系统 中变量之间的相互联系,将经济目标作为被解释变量,经济政策作为解释变量,可以很方便地评 价各种不同政策对目标的影响
从对变量的处理来看:相关分析中的变量均为随机变量,不考虑两者的因果关系;回归分析是在变 量因果关系的基础上研究自变量对因变量的具体影响,必须明确划分自变量和因变量,回归分析中通常假 定自变量为非随机变量,因变量为随机变量。
P26-27:随机干扰项:观察值 Y 围绕它的期望值的离差,是一个不可观测的随机变量,又称为随机干扰
P107-108:什么是异方差性?掌握异方差的三种类型和图 4.1.1
对于不同的样本点,随机误差项的方差不再是常数,而互不相同,则认为出现了异方差性
异方差的类型 (1)单调递增型: i2 随 X 的增大而增大 (2)单调递减型: i2 随 X 的增大而减小 (3)复 杂 型: i2 与 X 的变化呈复杂形式
2、经济预测 计量经济学模型作为一类经济数学模型,是从用于经济预测,特别是短期预测而发展起来的。 计量经济学模型是以模拟历史、从已经发生的经济活动中找出变化规律为主要技术手段。 对于非稳定发展的经济过程,对于缺乏规范行为理论的经济活动,计量经济学模型预测功能失效。 模型理论方法的发展以适应预测的需要。
P9:理论模型的设计主要包含三部分工作,即选择变量,确定变量之间的数学关系,拟定模 型中待估计参数的数值范围。
P12:常用的样本数据:时间序列,截面,虚变量数据
P13:样本数据的质量(4 点)
完整性;准确性;可比性;一致性
P15-16:模型的检验(4 个检验)
1、经济意义检验 2、统计检验
拟合优度检验 总体显著性检验 变量显著性检验 3、计量经济学检验 异方差性检验 序列相关性检验 共线性检验 4、模型预测检验 稳定性检验:扩大样本重新估计 预测性能检验:对样本外一点进行实际预测
可决系数
R 2 ESS 1 RSS
TSS
TSS
调整的可决系数:将残差平方和与总离差平方和分别除以各自的自由度,以剔除变量个数对拟合优 度的影响:
R 2 1 RSS /(n k 1) TSS /(n 1)
其中:n-k-1 为残差平方和的自由度,n-1 为总体平方和的自由度
6
P75 赤池信息准则和施瓦茨准则:要求仅当所增加的解释变量能够减少 AIC 值或 SC 值时才在原模
Yi 0 1 X 1i 2 X 2i k X ki i
样本回归函数的随机表示式:
Yi ˆ0 ˆ1 X1i ˆ2 X 2i ˆki X ki ei
P64 多元回归模型的基本假定
假设 1:回归模型是正确设定的。
假设 2:解释变量 X1,X2,…,Xk 是非随机的或固定的,且各 Xj 之间不存在严格线性相关性(无完全 多重共线性)
项或随机误差项。1
引入随机干扰项的原因
1)代表未知的影响因素;
4)代表数据观测误差;
2)代表残缺数据;
5)代表模型设定误差;
3)代表众多细小影响因素;
6)变量的内在随机性。
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