计量经济学解决问题的步骤

合集下载

计量第一次作业答案

C、函数形式的设定误差
D、省略掉的变量
答案：（1）A（2）A（3）B（4）B（5）B（6）A（7）B（8）A（9）B
答案要点这一题目是对数理统计知识的复习，目的在于练习数据整理。
8、已知某厂1985年～1991年产量X和利润Y的数据如下表。（1）在下图中画出利润随产量变化的散点图。（2）按照散点图，数据是正相关还是负相关的？（3）我们应当采用什么线拟合数据？手划一条拟合线。写出拟合方程，并大致估计方程中的参数。（4）如果产量是100，你预测利润大致是多少？
-0.0112X6
X1的系数0.068：其他因素不变的条件下，X1增加1个单位，Y平均增
加0.068；
X2的系数99.69：其他因素不变的条件下，X2增加1个单位，Y平均增
加99.69；
……
（4）Y变化：0.892*1-0.0936*2=0.71
（5）设检验的显著性水平是5％。将回归结果中的p值和5%比较：
7、随机调查了某城市30个家庭的人均收入（单位：百元）:
19 43 38 37 22
37 39 31 27 25
25 33 34 27
6
54 35 30 28 49
14 24 24 27 14
34 31 36 14 40
（1）计算算术平均值，方差和标准差；
（2）请用下表进行分组整理，完成该表，并根据结果画出频率直方图
答案要点：考虑随机因素的影响，并使用数理统计方法估计和检验模型成为可能。随机项包括：（1）随机因素或偶然因素；（2）被省略的变量；（3）变量的测量误差；（4）不恰当的函数形式。
4、解释概念：（1）残差；（2）回归方程：（3）最小二乘估计：（4）BLUE；（5）TSS，RSS，ESS

计量经济学简答题

第一章1、什么叫计量经济学.计量经济学是统计学、经济学和数学的结合，是根据理论和观测的事实,运用合理的推理方法使之联系起来同时推导,对实际经济现象进行的数量分析。

2、计量经济学与经济理论、统计学、数学的联系是什么？计量经济学是统计学、数学和经济学的结合,经济学理论是分析经济数量关系的理论基础,经济统计是计量经济学据以估计参数、验证理论的基本依据，数理统计学是计量经济学的方法论基础.3、运用计量经济学研究问题，一般可分为哪四个步骤？①模型设定，确定变量和数学关系式②估计参数，分析变量间具体的估计参数③模型检验，检验所的结论的可靠性④模型应用,作经济分析和经济预测4、设定合理计量经济模型应注意的问题。

要有科学的理论依据；模型要选择适当的数学形式；变量要具有可观测性.5、计量经济模型检验主要包括哪几个方面。

包括经济意义检验、统计推断检验、计量经济学检验、模型预测检验.6、简述模型应用的具体内涵？①经济结构分析，用已经估计出参数的模型，对所研究的经济关系作进行定量的考察，以说明经济变量之间的数量比例关系②经济预测，是指利用估计了参数的计量经济模型,由已知的或预先测定的解释变量，去预测被解释变量在所观测的样本数据以外的数值③政策评价，是利用计量经济模型对各种可供选择的政策方案的实施后果进行模拟预测,从而对各种政策方案作出评价④检验与发展经济理论，是利用计量经济模型去验证既有经济理论或提出新的理论结论7、经济变量用来描述经济因素数量水平的指标。

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.外生变量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。

8、计量经济学应用的数据主要分为哪几类？时间序列数据、横截面数据、面板数据;虚拟变量数据。

第二章9、回归分析与相关分析之间的区别和联系。

相关分析与回归分析既有联系又有区别。

简述计量经济学的研究步骤

简述计量经济学的研究步骤
计量经济学是一种研究和分析经济系统的应用性经济学，它涉及经济学的宏观经济、微观经济和公共经济等多个领域，旨在通过经济数据和数学模型来解释宏观和微观经济行为，并提出可能影响经济运行的相关假设和政策建议。

计量经济学是经济学的一种技术，可以通过统计分析和经济模型来进行研究。

在这方面，研究步骤通常包括以下几个步骤：
第一步，确定研究目标。

在研究计量经济学时，首先要确定研究的目的和内容，分析、理解研究的问题和背景，以及研究的主要内容、目标和方法。

第二步，收集有关信息。

在研究计量经济学时，要收集与研究有关的信息，包括经济指标、发展趋势、经济模型、宏观经济和微观经济等信息。

第三步，进行数据分析。

在研究计量经济学时，要对收集到的数据进行分析。

可以运用统计分析、回归分析、经济模型等多种数据分析方法，以便于综合分析经济现象，找出可能的因果关系。

第四步，推导假设。

在研究计量经济学时，还要根据数据分析结果推导假设，探索可能影响经济发展的因素，分析它们之间的关系，并根据假设提出相应的解决方案。

第五步，检验假设。

在研究计量经济学时，要检验推导出的假设，通过经济模型、实验或新的数据分析等方法，对假设结果进行验证，以证实假设的正确性和可靠性。

第六步，提出政策建议。

在研究计量经济学时，要根据经济数据和假设结果，分析相关的经济类型、发展趋势和政策措施，并基于此提出有效的经济政策建议，以促进经济发展和繁荣。

以上就是计量经济学的研究步骤，它们被广泛用于研究和分析宏观和微观经济，以及影响经济运行的因素和政策措施。

计量经济学实验操作指导完整李子奈

计量经济学试验 (完整版)——李子奈目录实验一一元线性回归 (4)一实验目的 (4)二实验要求 (4)三实验原理 (4)四预备知识 (4)五实验内容 (4)六实验步骤 (4)1.建立工作文件并录入数据 (4)2.数据的描述性统计和图形统计： (6)3.设定模型，用最小二乘法估计参数： (6)4.模型检验： (7)5.应用：回归预测： (7)实验二可化为线性的非线性回归模型估计、受约束回归检验及参数稳定性检验9一实验目的： (9)二实验要求 (10)三实验原理 (10)四预备知识 (10)五实验内容 (10)六实验步骤 (10)实验三多元线性回归 (11)一实验目的 (11)三实验原理 (11)四预备知识 (11)五实验内容 (11)六实验步骤 (12)6.1 建立工作文件并录入全部数据 (12)6.2 建立二元线性回归模型 (12)6.3 结果的分析与检验 (12)6.4 参数的置信区间 (12)6.5 回归预测 (13)6.6 置信区间的预测 (13)实验四异方差性 (14)一实验目的 (14)二实验要求 (14)三实验原理 (14)四预备知识 (14)五实验内容 (14)六实验步骤 (14)6.1 建立对象： (14)6.2 用普通最小二乘法建立线性模型 (14)6.3 检验模型的异方差性 (14)6.4 异方差性的修正 (15)实验五自相关性 (16)一实验目地 (16)二实验要求 (16)三实验原理 (16)四预备知识 (16)五实验内容 (16)六实验步骤 (17)6.1 建立Workfile和对象 (17)6.2 参数估计、检验模型的自相关性 (17)6.3 使用广义最小二乘法估计模型 (18)6.4 采用差分形式作为新数据，估计模型并检验相关性 (19)实验六多元线性回归和多重共线性 (20)一实验目的 (20)二实验要求 (20)三实验原理 (20)四预备知识 (20)五实验内容 (20)六实验步骤 (20)6.1 建立工作文件并录入数据 (20)6.2 用OLS估计模型 (20)6.3 多重共线性模型的识别 (20)6.4 多重共线性模型的修正 (21)实验七分布滞后模型与自回归模型及格兰杰因果关系检验 (21)一实验目的 (21)二实验要求 (21)三实验原理 (21)四预备知识 (21)五实验内容 (21)六实验步骤 (22)6.1 建立工作文件并录入数据 (22)6.2 使用4期滞后2次多项式估计模型 (22)6.3 格兰杰因果关系检验 (23)实验八联立方程计量经济学模型 (24)一实验目的 (24)二实验要求 (25)三实验原理 (25)四预备知识 (25)五实验内容 (25)六实验步骤 (25)6.1 分析联立方程模型。

计量经济学解决问题的步骤

计量经济学解决问题的步骤：
1、对需要研究的对象进行详尽的分析。

研究对象或目标有两
个方面，一个是对某一理论进行验证，另一是对某一经济
关系进行估计。

检验某个理论；
估计某种关系。

2、如果是理论验证，则设定理论的数理模型；如果是估计经
济关系，则确定经济关系的中变量，指定哪些是解释变量，
那些是被解释变量。

规范的经济建模；
依赖直觉和经验建模。

3、理论的计量经济模型的设定，如线性形式或非线性形式等。

4、获取数据。

5、计量经济模型的参数估计。

6、假设检验；（违背计量经济学假定的检验；变量关系的显著
性检验）
7、利用模型。

如：预测、控制、制定政策等。

结果可靠性的几个疑问：
第一、因素的选择；
第二、模型形式的选择（为什么选择这个模型？会产生什么问题？）；
第三、经济模型到计量模型；
第四、数据问题；
第五、模型检验（为什么要满足理论假设条件（如E（U）=0的意义是什么）？影响理论假设检验和显著性检验的
因素是什么？）；
第六、结果的解释（函数形式，度量单位等）。

fmols方法

fmols方法FMOLS（Fully Modified Ordinary Least Squares）方法是一种常用的计量经济学方法，用于解决时间序列数据的回归分析问题。

在本文中，我们将介绍FMOLS方法的原理、应用领域以及实施步骤。

让我们来了解一下FMOLS方法的原理。

FMOLS方法是对OLS （Ordinary Least Squares）方法的改进，主要用于解决存在内生性问题的回归模型。

内生性问题指的是回归模型中自变量与误差项之间存在相关性，从而导致OLS估计结果的不一致性。

FMOLS方法通过引入滞后自变量和误差项的滞后项，从而消除内生性问题，得到一致且有效的估计结果。

接下来，我们来看一下FMOLS方法的应用领域。

FMOLS方法广泛应用于经济学研究中，特别是时间序列数据的分析。

例如，研究经济增长与投资之间的关系、汇率与贸易之间的关系等都可以使用FMOLS方法进行分析。

此外，FMOLS方法还可以用于解决面板数据的内生性问题。

然后，我们来了解一下FMOLS方法的实施步骤。

首先，需要确定回归模型的形式，并进行变量的选择。

接下来，进行FMOLS估计，这包括两个主要步骤：首先，进行OLS估计，得到初始的残差项；然后，对残差项和自变量进行滞后处理，得到滞后自变量和滞后残差项。

最后，利用滞后自变量和滞后残差项进行FMOLS估计，得到一致且有效的参数估计结果。

在实施FMOLS方法时，还需要考虑一些问题。

首先，需要进行滞后阶数的选择，一般可以通过信息准则（如AIC、BIC等）进行选择。

其次，需要进行滞后残差项的检验，以确保滞后项的使用是合理的。

最后，需要进行模型的诊断检验，以评估模型的拟合效果和估计结果的可靠性。

FMOLS方法是一种常用的计量经济学方法，用于解决时间序列数据的回归分析问题。

它通过引入滞后自变量和滞后残差项，消除了内生性问题，得到一致且有效的估计结果。

FMOLS方法在经济学研究中有广泛的应用领域，可用于分析经济增长、汇率与贸易等问题。

计量经济学的步骤

计量经济学的步骤计量经济学是一门应用数学和统计学原理于经济学的学科，通过收集和分析经济数据来揭示经济现象之间的关系。

它的主要目标是通过量化的方法来评估经济理论和政策的有效性，并为经济决策提供科学依据。

下面是计量经济学的主要步骤：1.研究问题的定义：在开始进行计量经济学研究之前，首先需要明确具体的研究问题。

这个问题可能涉及到经济理论的验证、政策效果的评估或者经济现象的解释。

2.数据收集和整理：在进行计量经济分析之前，需要收集相关的经济数据。

数据可以来自于各种渠道，如统计局、调查问卷或者自行收集。

收集到的数据需要进行整理，包括数据清洗、处理缺失值和异常值等。

3.模型选择：计量经济学使用数学模型来表示经济现象和关系。

根据研究问题的不同，可以选择不同的模型，如线性回归模型、时间序列模型或面板数据模型等。

模型的选择需要考虑数据的特征和经济理论的要求。

4.假设检验：在计量经济学中，假设检验是一个非常重要的步骤。

它用于检验所选模型中的各项假设是否成立。

假设检验可以用于检验参数的显著性、模型的拟合优度以及模型的稳健性等。

5.估计模型参数：在通过假设检验确认所选模型的有效性之后，需要估计模型的参数。

常用的估计方法包括最小二乘法、最大似然估计法等。

参数估计可以帮助我们了解经济现象之间的关系以及它们的强度和方向。

6.模型评估与诊断：在估计模型参数之后，需要对模型进行评估和诊断。

评估的方法包括对模型的解释力进行评价、模型的预测能力进行评估以及对模型的稳健性进行检验。

诊断的方法包括残差分析、异方差检验、多重共线性检验等。

7.结果解释和政策建议：最后一步是对计量经济学分析结果进行解释和政策建议。

对模型的参数进行解释可以帮助我们理解经济现象之间的关系和效应。

根据分析结果，可以提出相应的政策建议，帮助政府和企业做出更好的决策。

在进行计量经济学研究时，还需要注意一些常见的问题和挑战。

例如，数据质量问题可能会导致结果的扭曲。

选择合适的模型也是一个关键的步骤，应该根据经济理论和数据特征来选择适合的模型。

计量经济学研究问题的步骤

EViews （Econometric Views）是目前世界上最流行的计量经济学软件之一，其操作简单，菜单丰富，较适合同学们快速掌握计量分析方法
EViews常用命令简介
如何进入EViews
• 1、开始 • 2、程序 • 3、Econometrics Views • 4、EViews
如何建立工作文件
t-Statistic Prob. 13.51060 0.0000
GDPP1
0.386187 0.007222 53.47182 0.0000
R-squared
0.992709
Adjusted R-squared 0.992362
S.E. of regression 33.26711
Sum squared resid 23240.71
第五步：计量经济模型参数的估计
计量
针对单
模方程的
型
的
估
计
方
法
针对联立方程的
基于最小二乘原理
OLS、WLS、 GLS、IV等
基于最大似然原理
最小二乘：IV、2SLS、
单方程估
计方法
3SLS等
最大似然原理最小方差比
法等
系统估计
方法
运用计量经济学中的普通最小二乘法（ Ordinary Least Squares）得到结果：
用计量经济方法研究经济问题的思想和步骤
一、建立计量经济模型的基本思想
狭义计量经济学方法（回归分析）就是
定量分析（quantitative analysis）经济现象中各因素之间的因果关系(causation）。
注：广义计量经济学方法包括回归分析、投入产出分析、时间序列分析等

简述计量经济学的研究步骤

简述计量经济学的研究步骤
计量经济学是经济学中一个研究多项经济相关现象的重要分支，它以数理模型和统计分析把现象和经济定律关联起来，经常和它的兄弟领域实证经济学，共同应用经济数据来解决实际问题。

研究计量经济学的步骤大致可以分为以下几个部分：
一、研究目的的明确：
首先需要明确研究的目的，确定研究的范围和主题，审视研究可能存在的价值和局限，并明确研究报告的内容和概要。

二、搜集相关资料：
研究计量经济学，需要收集相关文献资料，定位、比较、整理、分析各类资料，提取经济数据，从而有效地完成对现象的描述。

三、建立数理模型：
研究计量经济学，要求具有良好的数学功底，可以利用经济理论和数理模型来描述经济现象，或拟定恰当的数理模型来解释和描述经济过程与现象。

四、进行统计分析：
通过统计学方法对经济数据进行分析，检测其统计显著性，从而检验模型的有效性，这是研究计量经济学的关键步骤。

五、研究结论：
将经济数据和数理模型、统计分析的结果汇编起来，论证与解释经济现象，以及经济定律。

以上，就是研究计量经济学的步骤，计量经济学是一门复杂而有
趣的学科，需要对经济理论和统计学、数理模型都有扎实的基础，才能够有效地完成研究。

与传统的实证经济学不同，计量经济学是一门偏向数据的、定量的学科，其有效的研究步骤，不仅能够为实证研究提供有价值的参考，而且也是一种有效的、系统的解决实际问题的途径。

计量经济学

第二讲
●
第一章绪论第3节计量经济模型及其应用第4节统计和计量经济分析软件
●
第二章计量经济分析的统计学基楚第1节概率和概率分布
一、计量经济模型的分类
● 单方程模型和连立方程模型：单方程模型描述一个因变量和若干自变量间的结构关系；连立方程模型则是由多个方程组成的方程组，描述整个经济系统或子系统。例：① 消費函数就是一个单方程模型。
实证分析实证分析
三、计量经济分析的步骤（１）
● 下面通过一个实例来说明计量经济分析的步骤例：一空调生产商請计量经济学家为他研究价格上涨対空调需求的影响。下面対该问题进行计量经济分析。步骤1 陈述理论根据需求定律：一商品的价格与其需求量成反比。步骤2 建立计量经济模型（１）根据需求定律建立需求函数的数学模型。需求定律只是说一商品的价格与其需求量成反比，但没有说明具体的关系(图１－２，图1－３）。
三、计量经济分析的步骤（６）
● 通过本次课的学习，主要了解计量经济学的定义、计量经济学研究的内容和方法，重点把握计量经济分析的步骤：
１．陈述理论或假说需求定律２．建立计量经济模型 Q=α＋βP＋u ３．収集数据表１－１４．估计参数５．假设检验 Q＊＝76.05-3.88P 是否β＜０
〇 1979年，成立了“中国数量经济研究会”和“数量经学研究所”，出版了《数量经济技术经济研究》〇 1982年，召开了第一届数量经济研究学会〇 1992年，开始毎年対中国宏观经济进行分析和预测，11月出版《中国经济蓝皮书》〇 1998年，经教育部审定，计量经济学确定为经济类各専业八门核心课程之一
－－1935年，J.Tinbergen建立了世界上第一个宏观经济模型，开創了微观转向宏观模型的新阶段－－1936，Keynes《就业、利息和货币通论》为计量经济学提供了理论根据－－1950年代，H.Theil发表了二阶段最小二乗法、计算机技术的迅速发展为计量经济学提供了重要手段〇发展应用时期（20世纪70年代后）

2sls操作方法

2sls操作方法仪器上是否有操作提示的甄别。

根据您的要求回答，2SLS（Two Stage Least Squares）是一种常用的计量经济学方法，用于解决内生性问题。

它是基于最小二乘法（OLS）的思想发展而来的，主要目的是通过构建工具变量来对内生性进行控制。

2SLS方法一般包括两个阶段，第一阶段用于估计工具变量的系数，第二阶段用于通过工具变量代替内生变量进行回归分析。

下面我将详细介绍2SLS方法的操作步骤。

第一阶段操作步骤如下：1. 确定内生变量和工具变量：首先需要确定内生变量和可能的工具变量。

内生变量是研究对象中被研究者无法控制的变量，而工具变量是用于代替内生变量的变量。

2. 进行第一阶段回归：使用内生变量作为因变量，将工具变量和其他控制变量作为自变量进行回归分析。

这个回归得到的估计量被称为第一阶段估计量。

3. 检验工具变量的有效性：在第一阶段回归中，需要检验工具变量与内生变量之间的相关性。

如果工具变量与内生变量高度相关，表明工具变量具有较好的有效性。

第二阶段操作步骤如下：1. 使用工具变量进行回归：在第二阶段中，将工具变量代替内生变量，将其他控制变量一并作为自变量进行回归分析。

2. 检验工具变量的影响：在第二阶段回归中，可以检测工具变量是否对因变量产生了显著的影响。

如果工具变量的系数显著不为零，则表明工具变量有效地解决了内生性问题。

需要注意的是，在进行2SLS分析时，有一些假设需要满足。

首先，工具变量要与内生变量的存在应有效地解决内生性问题。

其次，工具变量之间不能存在相关性，以避免工具变量的共线性问题。

最后，回归中的其他假设条件，如线性关系、误差项的正态分布等，也需要满足。

在实际应用中，为了保证2SLS的结果可信，我们还需要进行一些诊断检验，如工具变量的Relevance检验、Endogeneity检验等，以确保模型的准确性和可靠性。

总的来说，2SLS是一种解决内生性问题的有效方法。

通过构建工具变量来代替内生变量，可以得到更准确和可靠的结果。

简述建立与应用计量经济模型的主要步骤

在撰写文章之前，我们需要先了解什么是计量经济学以及建立与应用计量经济模型的主要步骤。

计量经济学是经济学的一个重要分支，其核心在于利用统计方法和数学模型来分析经济现象和经济政策。

而建立与应用计量经济模型的主要步骤是指在实际研究中，如何根据研究目的和数据特点，进行模型的建立与应用。

下面，我们将逐步深入探讨这个主题。

一、收集数据建立计量经济模型的第一步是收集相关数据。

数据的质量和数量对于模型的建立和应用至关重要，因此需要确保数据的准确性、完整性和代表性。

选择合适的时间跨度和样本范围也是非常重要的。

二、变量选择在收集到数据之后，需要根据研究目的和假设，选择合适的自变量和因变量。

自变量是影响因变量的因素，而因变量是需要进行分析和解释的变量。

在选择变量时，需要考虑变量之间的相关性以及可能存在的内生性问题。

三、建立模型接下来是建立计量经济模型。

根据变量的选择和研究目的，可以选择合适的计量经济模型，常见的模型包括线性回归模型、时间序列模型、面板数据模型等。

建立模型时需要考虑模型的功能形式、假设前提以及模型的适配性。

四、模型估计模型建立完成后，需要对模型进行参数估计。

通过统计方法对模型的参数进行估计，得到模型的具体数值结果。

常见的估计方法包括最小二乘法、极大似然估计等。

五、模型诊断一旦模型估计完成，需要对模型进行诊断。

模型诊断是为了检验模型的假设前提是否成立，以及模型是否符合统计要求。

常见的诊断方法包括残差分析、异方差检验、多重共线性检验等。

六、模型应用建立的计量经济模型可以用于实际问题的应用。

根据模型的估计结果，可以进行政策效果评估、市场预测、风险控制等实际应用。

建立与应用计量经济模型的主要步骤包括数据收集、变量选择、模型建立、模型估计、模型诊断和模型应用。

在实际操作中，需要根据具体问题和数据特点来灵活应用这些步骤，以达到科学、准确地分析和解释经济现象的目的。

从个人观点来看，建立与应用计量经济模型是经济研究中非常重要的一部分。

计量经济学重要简答题

计量经济学重点简答题1．简述计量经济学与经济学、统计学、数理统计学学科间的关系;答：计量经济学是经济理论、统计学和数学的综合;经济学着重经济现象的定性研究,计量经济学着重于定量方面的研究;统计学是关于如何收集、整理和分析数据的科学,而计量经济学则利用经济统计所提供的数据来估计经济变量之间的数量关系并加以验证;数理统计学作为一门数学学科,可以应用于经济领域,也可以应用于其他领域；计量经济学则仅限于经济领域;计量经济模型建立的过程,是综合应用理论、统计和数学方法的过程,计量经济学是经济理论、统计学和数学三者的统一;2、计量经济模型有哪些应用答：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、简述建立与应用计量经济模型的主要步骤;答：模型设定估计参数模型检验模型应用或1经济理论或假说的陈述2 收集数据3建立数理经济学模型 4建立经济计量模型5模型系数估计和假设检验6模型的选择7理论假说的选择8经济学应用4、对计量经济模型的检验应从几个方面入手答：①经济意义检验②统计推断检验③计量经济学检验④模型预测检验5、计量经济学应用的数据是怎样进行分类的答：时间序列数据截面数据面板数据虚拟变量数据6、解释变量和被解释变量,内生变量和外生变量被解释变量是模型要研究的对象,被称为“因变量”,是变动的结果;解释变量是说明被解释变量变动的原因,被称为“自变量”,是变动的原因;内生变量是其数值由模型所决定的变量,是模型求解的结果;外生变量是其数值由模型以外决定的变量;7、计量经济学的含义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;8.在计量经济模型中,为什么会存在随机误差项答：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模型关系认定不准确造成的误差；③变量的测量误差；④随机因素;9．对于多元线性回归模型,为什么在进行了总体显着性F检验之后,还要对每个回归系数进行是否为0的t检验答：多元线性回归模型的总体显着性F检验是检验模型中全部解释变量对被解释变量的共同影响是否显着;通过了此F检验,就可以说模型中的全部解释变量对被解释变量的共同影响是显着的,但却不能就此判定模型中的每一个解释变量对被解释变量的影响都是显着的;因此还需要就每个解释变量对被解释变量的影响是否显着进行检验,即进行t检验;10.古典线性回归模型具有哪些基本假定;答：1 随机误差项与解释变量不相关; 2 随机误差项的期望或均值为零;3 随机误差项具有同方差,即每个随机误差项的方差为一个相等的常数;4 两个随机误差项之间不相关,即随机误差项无自相关;11.在多元线性回归分析中,为什么用修正的决定系数衡量估计模型对样本观测值的拟合优度答：因为人们发现随着模型中解释变量的增多,多重决定系数2R的值往往会变大,从而增加了模型的解释功能;这样就使得人们认为要使模型拟合得好,就必须增加解释变量;但是,在样本容量一定的情况下,增加解释变量必定使得待估参数的个数增加,从而损失自由度,而实际中如果引入的解释变量并非必要的话可能会产生很多问题,比如,降低预测精确度、引起多重共线性等等;为此用修正的决定系数来估计模型对样本观测值的拟合优度;12.修正的决定系数2R及其作用;解答：222/11()/1tte n kRy y n--=---∑∑,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;13.多重共线性含义：多重共线性是指解释变量之间存在完全或近似的线性关系;产生原因：1样本数据的采集是被动的,只能在一个有限的范围内得到观察值,无法进行重复试验;2经济变量的共同趋势3滞后变量的引入4模型的解释变量选择不当后果：（1）完全多重共线性产生的后果参数的估计值不确定、参数估计值的方差无限大（2）不完全多重共线性产生的后果参数估计值的方差无限大；对参数区间估计时,置信区间趋于变大；严重多重共线性时假设检验易作出错误判断；模型总体性检验F值和R2值都很高,但各回归系数估计量的方差很大,t 值很低,系数不能通过显着性检验检验：简单相关系数检验法、方差扩大因子法、直观判断法、逐步回归检验法补救措施：剔出不重要变量；增加样本数量；改变模型形式；改变变量形式；利用先验信息,逐步回归法;14.异方差含义：异方差性是指模型中随机误差项的方差不是常量,而且它的变化与解释变量的变动有关;产生原因：1模型中遗漏了某些解释变量；2模型函数形式的设定误差；3样本数据的测量误差；4随机因素的影响;后果：如果线性回归模型的随机误差项存在异方差性,会对模型参数估计、模型检验及模型应用带来重大影响,主要有：1不影响模型参数最小二乘估计值的无偏性；2参数的最小二乘估计量不是一个有效的估计量；3对模型参数估计值的显着性检验失效；4模型估计式的代表性降低,预测精度精度降低;检验方法：1图示检验法；2GQ 检验；3怀特检验；4Glejser 检验5ARCH 检验解决方法：1模型变换法；2加权最小二乘法；3模型的对数变换等15.加权最小二乘法的基本原理最小二乘法的基本原理是使残差平方和∑2t e 为最小,在异方差情况下,总体回归直线对于不同的t t e x ,的波动幅度相差很大;随机误差项方差2t σ越小,样本点t y 对总体回归直线的偏离程度越低,残差t e 的可信度越高或者说样本点的代表性越强；而2t σ较大的样本点可能会偏离总体回归直线很远,t e 的可信度较低或者说样本点的代表性较弱;因此,在考虑异方差模型的拟合总误差时,对于不同的2t e 应该区别对待;具体做法：对较小的2te给于充分的重视,即给于较大的权数；对较大的2te给于充分的重视,即给于较小的权数;更好的使 2t e反映)var(iu对残差平方和的影响程度,从而改善参数估计的统计性质;16.自相关含义：自相关是指总体回归模型的随机误差项u之间存在相关关系;产生原因：答：1经济变量惯性的作用引起随机误差项自相关；2经济行为的滞后性引起随机误差项自相关；3一些随机因素的干扰或影响引起随机误差项自相关；4模型设定误差引起随机误差项自相关；5观测数据处理引起随机误差项自相关;后果：1模型参数估计值不具有最优性；2随机误差项的方差一般会低估；3模型的统计检验失效；4区间估计和预测区间的精度降低;检验方法：1图示法；2DW检验；3LM检验法补救措施：广义差分法、CO迭代法17．简述DW检验的局限性;答：从判断准则中看到,DW检验存在两个主要的局限性：首先,存在一个不能确定的..DW值区域,这是这种检验方法的一大缺陷;其次：..DW检验只能检验一阶自相关;但在实际计量经济学问题中,一阶自相关是出现最多的一类序列相关,而且经验表明,如果不存在一阶自相关,一般也不存在高阶序列相关;所以在实际应用中,对于序列相关问题—般只进行..DW检验;18.试述D-W检验的适用条件及其检验步骤使用条件：1回归模型包含一个截距项;2变量X 是非随机变量;3扰动项的产生机制：1t t t u u v ρ-=+ 11ρ-≤≤;4因变量的滞后值不能作为解释变量出现在回归方程中;检验步骤1进行OLS 回归,并获得残差;2计算D 值;3已知样本容量和解释变量个数,得到临界值;4根据下列规则进行判断：19．广义最小二乘法GLS 的基本思想是什么答:基本思想就是对违反基本假定的模型做适当的线性变换,使其转化成满足基本假定的模型,从而可以使用OLS 方法估计模型;20．请简述什么是虚假序列相关,如何避免答：数据表现出序列相关,而事实上并不存在序列相关;要避免虚假序列相关,就应在做定量分析之间先进行定性分析,看从理论上或经验上是否有存在序列相关的可能,可能性是多大;21．在建立计量经济学模型时,为什么要引入虚拟变量答案：在现实生活中,影响经济问题的因素除具有数量特征的变量外,还有一类变量,这类变量所反映的并不是数量而是现象的某些属性或特征,即它们反映的是现象的质的特征;这些因素还很可能是重要的影响因素,这时就需要在模型中引入这类变量;引入的方式就是以虚拟变量的形式引入;22．模型中引入虚拟变量的作用是什么答：1可以描述和测量定性因素的影响；2能够正确反映经济变量之间的关系,提高模型的精度；3便于处理异常数据;23．虚拟变量引入的原则是什么答：1如果一个定性因素有m方面的特征,则在模型中引入m-1个虚拟变量；2如果模型中有m个定性因素,而每个定性因素只有两方面的属性或特征,则在模型中引入m个虚拟变量；如果定性因素有两个及以上个属性,则参照“一个因素多个属性”的设置虚拟变量;24．虚拟变量引入的方式及每种方式的作用是什么答：1加法模式：其作用是改变了模型的截距水平；2乘法模式：其作用在于两个模型间的比较、因素间的交互影响分析和提高模型的描述精度；25.举例说明如何引进加法模式和乘法模式建立虚拟变量模型;答案：设Y为个人消费支出；X表示可支配收入,定义如果设定模型为此时模型仅影响截距项,差异表现为截距项的和,因此也称为加法模型;如果设定模型为此时模型不仅影响截距项,而且还影响斜率项;差异表现为截距和斜率的双重变化,因此也称为乘法模型;26．判断计量经济模型优劣的基本原则是什么答：1模型应力求简单；2模型具有可识别性；3模型具有较高的拟合优度；4模型应与理论相一致；5模型具有较好的超样本功能;27．设定误差产生的主要原因是什么答案：原因有四：1模型的制定者不熟悉相应的理论知识；1分2对经济问题本身认识不够或不熟悉前人的相关工作；1分3模型制定者缺乏相关变量的数据；1分4解释变量无法测量或数据本身存在测量误差;2分28.以一元回归为例叙述普通最小二乘回归的基本原理;解：依据题意有如下的一元样本回归模型：t t t e X b b Y ++=21 1 普通最小二乘原理是使得残差平方和最小,即∑∑--==2212)(min min min t t t X b b Y e Q 2根据微积分求极值的原理,可得0)(202111=---=∂∂⇔=∂∂∑t t X b b Y b Q b Q 30)(202122=---=∂∂⇔=∂∂∑t t t X X b b Y b Q b Q 4将3和4式称为正规方程,求解这两个方程,我们可得到：∑∑∑∑∑+=+=22121i i i i i iX b X b X Y Xb nb Y 5解得：其中Y Y y X X x i i i i -=-=,,表示变量与其均值的离差; 29.T 检验课本42页 30.F 检验课本76页31.结果报告的书写和预测区间的计算课本43页。

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。

如何进行计量经济模型的稳健性检验与处理

如何进行计量经济模型的稳健性检验与处理在计量经济学领域，稳健性检验和处理是保证经济模型分析和研究结果可靠性的重要步骤。

稳健性检验和处理能够帮助研究者排除可能的偏误和外生影响，从而得到更准确和可靠的结果。

本文将介绍稳健性检验和处理的基本概念、方法和步骤，并提供一些常用的稳健性检验和处理技巧。

一、稳健性检验的基本概念稳健性检验是指通过改变模型的设定或方法来检验研究结果的鲁棒性。

在计量经济学中，常见的稳健性检验包括变量选择的稳健性检验、函数形式的稳健性检验、异方差性的稳健性检验等。

稳健性检验的目的是验证模型结果的稳定性，即在不同的假设设定或方法选择下，结果是否仍然可靠。

二、稳健性处理的基本步骤稳健性处理是在进行稳健性检验的基础上，对可能的偏误和外生影响进行修正或调整，以得到更准确和可靠的结果。

稳健性处理的基本步骤如下：1. 多种方法比较：对同一问题采用多种方法进行分析和计算，比较不同方法的结果。

这样可以验证结果的一致性和稳健性。

2. 异常值处理：对于可能造成偏误的异常值，可以进行修正或剔除。

常用的处理方法包括Winsorize方法和Trim方法等。

3. 非参数方法：非参数方法不对数据分布做出任何假设，可以有效避免模型设定的偏误。

非参数方法适用于数据分布不确定或偏斜的情况。

4. 机器学习方法：机器学习方法可以通过自动建模和数据驱动的方式提供更加准确和稳健的结果。

常用的机器学习方法包括决策树、随机森林和神经网络等。

5. 鲁棒标准误差：鲁棒标准误差可以有效衡量模型结果的稳定性。

相比于传统的标准误差，鲁棒标准误差对异常值更为敏感，能够更好地反映数据的真实情况。

三、常用的稳健性检验和处理技巧除了上述的基本步骤，下面介绍一些常用的稳健性检验和处理技巧：1. Bootstrap方法：Bootstrap方法通过重复抽取样本，并基于重复样本计算统计指标，来估计参数的分布。

Bootstrap方法可以有效处理样本量小、数据非正态分布等问题。

计量经济学(第四版)习题及参考答案详细版

计量经济学（第四版）习题参考答案潘省初第一章绪论1.1 试列出计量经济分析的主要步骤。

一般说来，计量经济分析按照以下步骤进行：（1）陈述理论（或假说）（2）建立计量经济模型（3）收集数据（4）估计参数（5）假设检验（6）预测和政策分析 1.2 计量经济模型中为何要包括扰动项?为了使模型更现实，我们有必要在模型中引进扰动项u 来代表所有影响因变量的其它因素，这些因素包括相对而言不重要因而未被引入模型的变量，以及纯粹的随机因素。

1.3什么是时间序列和横截面数据? 试举例说明二者的区别。

时间序列数据是按时间周期（即按固定的时间间隔）收集的数据，如年度或季度的国民生产总值、就业、货币供给、财政赤字或某人一生中每年的收入都是时间序列的例子。

横截面数据是在同一时点收集的不同个体（如个人、公司、国家等）的数据。

如人口普查数据、世界各国2000年国民生产总值、全班学生计量经济学成绩等都是横截面数据的例子。

1.4估计量和估计值有何区别？估计量是指一个公式或方法，它告诉人们怎样用手中样本所提供的信息去估计总体参数。

在一项应用中，依据估计量算出的一个具体的数值，称为估计值。

如Y就是一个估计量，1nii YY n==∑。

现有一样本，共4个数，100，104，96，130，则根据这个样本的数据运用均值估计量得出的均值估计值为5.107413096104100=+++。

第二章计量经济分析的统计学基础2.1 略，参考教材。

2.2请用例2.2中的数据求北京男生平均身高的99％置信区间NSS x ==45=1.25 用α=0.05，N-1=15个自由度查表得005.0t =2.947，故99%置信限为 x S t X 005.0± =174±2.947×1.25=174±3.684也就是说，根据样本，我们有99%的把握说，北京男高中生的平均身高在170.316至177.684厘米之间。

1.2计量经济学的研究步骤(上)pptx

第二节计量经济学的研究步骤（上）运用计量经济学研究经济问题确定变量和数学关系式，即模型设定;分析变量间具体的数量关系，即估计参数；检验所得结论的可靠性，称之为模型检验；经济分析和经济预测，也就是模型应用;经济模型及设定定义：经济模型是指对经济现象或过程的一种数学模拟。

所研究的主要经济因素之间的关系，用适当的数学关系式近似地、简化地表达出来。

经济模型及设定居民消费支出与其收入成正比例:Y i=α+βX i（1.1）居民消费支出居民家庭收入参数β实际是经济学中的边际消费倾向（MPC）β为斜率系数是消费增加量ΔY与收入增加量ΔX 的比例，即β=ΔY/ΔX。

经济模型及设定居民的消费行为物价指数预期相同收入的家庭，其消费支出不一定完全相同。

一、模型设定实际居民消费与实际收入水平的关系：Y i=α+βX i+u i（1.2）单一方程式随机误差项（随机扰动项）包含了经济变量、待确定的参数α和β，并包含了随机误差项u的方程式，才是适于对实际经济活动作计量分析的计量经济模型。

建立计量经济模型不把所有的因素都列入模型，抓住主要影响因素和主要特征，而不得不舍弃某些因素;模型中变量之间的关系可能设计为线性关系，也可能设计为其他非线性关系;模型中变量的取舍及相互关系形式的设计，一定程度上是决定于研究者的主观认识。

设定计量经济模型的基本要求1、要有科学的理论依据建立经济模型是为了反映实际经济活动的规律性;对所研究的经济现象的相互关系作科学的理论分析;使模型真实地反映经济现象实际的依存关系。

设定计量经济模型的基本要求2、模型要选择适当的数学形式模型的数学形式可以是单一方程，也可以是联立方程。

每一个方程可以表现为线性形式，也可以表现为非线性形式。

根据研究的目的、所研究经济问题的复杂程度以及所掌握的数据资料来决定。

设定计量经济模型的基本要求参考利用经济学和数理经济学的成果，或利用样本数据绘制变量之间关系的图形。

设定计量经济模型的基本要求选择合理的模型数学形式研究现象相互关系的性质对实际统计资料的试验和分析反复比较方程必须是有解简捷的数学形式设定计量经济模型的基本要求3、方程中的变量要具有可观测性只有可观测的变量才可能取得实际的统计数据，也才可能对模型中的参数作出具体的估计。