《计量经济学导论》ch(7)
伍德里奇《计量经济学导论》(第5版)笔记和课后习题详解
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思维导图
本书关键字分析思维导图
第版
计量经济 学
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序列
经典
变量
笔记
教材
笔记 复习
模型
导论
笔记
第章
习题
分析
数据
回归
内容摘要
本书是伍德里奇《计量经济学导论》（第5版）教材的配套电子书，主要包括以下内容：（1）整理名校笔记， 浓缩内容精华。每章的复习笔记以伍德里奇所著的《计量经济学导论》（第5版）为主，并结合国内外其他计量经 济学经典教材对各章的重难点进行了整理，因此，本书的内容几乎浓缩了经典教材的知识精华。（2）解析课后习 题，提供详尽答案。本书参考国外教材的英文答案和相关资料对每章的课后习题进行了详细的分析和解答。（3） 补充相关要点，强化专业知识。一般来说，国外英文教材的中译本不太符合中国学生的思维习惯，有些语言的表 述不清或条理性不强而给学习带来了不便，因此，对每章复习笔记的一些重要知识点和一些习题的解答，我们在 不违背原书原意的基础上结合其他相关经典教材进行了必要的整理和分析。本书特别适用于参加研究生入学考试 指定考研考博参考书目为伍德里奇所著的《计量经济学导论》的考生，也可供各大院校学习计量经济学的师生参 考。
讨
2.1复习笔记 2.2课后习题详解
3.1复习笔记 3.2课后习题详解
4.1复习笔记 4.2课后习题详解
5.1复习笔记 5.2课后习题详解
6.1复习笔记 6.2课后习题详解
7.1复习笔记 7.2课后习题详解
《计量经济学导论》ch7
This is an example of program evaluation Treatment group (= grant receivers) vs. control group (= no grant)
Is the effect of treatment on the outcome of interest causal?
Multiple Regression Analysis: Qualitative Information
Comparing means of subpopulations described by dummies
Not holding other factors constant, women earn 2.51$ per hour less than men, i.e. the difference between the mean wage of men and that of women is 2.51$.
ences in education, experience and tenure between men and women
© 2012 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part.
Holding other things fixed, married women earn 19.8% less than single men (= the base category)
© 2012 Cengage Learning. All Rights Reserved. May not be scanned, copied or duplicated, or posted to a publicly accessible website, in whole or in part.
伍德里奇《计量经济学导论》(第4版)笔记和课后习题详解-第1~4章【圣才出品】
Байду номын сангаас
2．假设让你进行一项研究，以确定较小的班级规模是否会提高四年级学生的成绩。
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（i）如果你能设定你想做的任何实验，你想做些什么？请具体说明。 （ii）更现实地，假设你能搜集到某个州几千名四年级学生的观测数据。你能得到他们 四年级班级规模和四年级末的标准化考试分数。你为什么预计班级规模与考试成绩存在负相 关关系？ （iii）负相关关系一定意味着较小的班级规模会导致更好的成绩吗？请解释。 答：（i）假定能够随机的分配学生们去不同规模的班级，也就是说，在不考虑学生诸如 能力和家庭背景等特征的前提下，每个学生被随机的分配到不同的班级。因此可以看到班级 规模（在伦理考量和资源约束条件下的主体）的显著差异。 （ii）负相关关系意味着更大的班级规模与更差的考试成绩是有直接联系的，因此可以 发现班级规模越大，导致考试成绩越差。 通过数据可知，两者之间的负相关关系还有其他的原因。例如，富裕家庭的孩子在学校 可能更多的加入小班，而且他们的成绩优于平均水平。 另外一个可能性是：学校的原则是将成绩较好的学生分配到小班。或者部分父母可能坚 持让自己的孩子进入更小的班级，而同样这些父母也更多的参与子女的教育。 （iii）鉴于潜在的其他混杂因素（如 ii 所列举），负相关关系并不一定意味着较小的班 级规模会导致更好的成绩。控制混杂因素的方法是必要的，而这正是多重回归分析的主题。
ch17 Limited Dependent Variables 《计量经济学导论》课件
Economics 20 - Prof. Anderson
7
The Likelihood Ratio Test
Unlike the LPM, where we can compute F statistics or LM statistics to test exclusion restrictions, we need a new type of test
Say y* = xb + u, u|x ~ Normal(0,s2)
But we only observe y = max(0, y*)
The Tobit model uses MLE to estimate
both b and s for this model
Important to realize that b estimates the
y = xb + u, u|x,c ~ Normal(0,s2), but we
only observe w = min(y,c) if right censored, or w = max(y,c) if left censored Truncated regression occurs when rather than being censored, the data is missing beyond a censoring point
effect of x on y*, the latent variable, not y
Economics 20 - Prof. Anderson
11
Interpretation of the Tobit Model
Unless the latent variable y* is what’s of interest, can’t just interpret the coefficient
伍德里奇计量经济学导论第6版笔记和课后习题答案
第1章计量经济学的性质与经济数据1.1复习笔记考点一:计量经济学★1计量经济学的含义计量经济学,又称经济计量学,是由经济理论、统计学和数学结合而成的一门经济学的分支学科,其研究内容是分析经济现象中客观存在的数量关系。
2计量经济学模型(1)模型分类模型是对现实生活现象的描述和模拟。
根据描述和模拟办法的不同,对模型进行分类,如表1-1所示。
(2)数理经济模型和计量经济学模型的区别①研究内容不同数理经济模型的研究内容是经济现象各因素之间的理论关系,计量经济学模型的研究内容是经济现象各因素之间的定量关系。
②描述和模拟办法不同数理经济模型的描述和模拟办法主要是确定性的数学形式,计量经济学模型的描述和模拟办法主要是随机性的数学形式。
③位置和作用不同数理经济模型可用于对研究对象的初步研究,计量经济学模型可用于对研究对象的深入研究。
考点二:经济数据★★★1经济数据的结构(见表1-3)2面板数据与混合横截面数据的比较(见表1-4)考点三:因果关系和其他条件不变★★1因果关系因果关系是指一个变量的变动将引起另一个变量的变动,这是经济分析中的重要目标之计量分析虽然能发现变量之间的相关关系,但是如果想要解释因果关系,还要排除模型本身存在因果互逆的可能,否则很难让人信服。
2其他条件不变其他条件不变是指在经济分析中,保持所有的其他变量不变。
“其他条件不变”这一假设在因果分析中具有重要作用。
1.2课后习题详解一、习题1.假设让你指挥一项研究，以确定较小的班级规模是否会提高四年级学生的成绩。
(i)如果你能指挥你想做的任何实验，你想做些什么?请具体说明。
(ii)更现实地，假设你能搜集到某个州几千名四年级学生的观测数据。
你能得到它们四年级班级规模和四年级末的标准化考试分数。
你为什么预计班级规模与考试成绩成负相关关系?(iii)负相关关系一定意味着较小的班级规模会导致更好的成绩吗?请解释。
答:(i)假定能够随机的分配学生们去不同规模的班级，也就是说，在不考虑学生诸如能力和家庭背景等特征的前提下，每个学生被随机的分配到不同的班级。
伍德里奇《计量经济学导论》(第6版)复习笔记和课后习题详解-第一篇(第7~9章)【圣才出品】
第7章含有定性信息的多元回归分析：二值（或虚拟）变量7.1 复习笔记考点一：带有虚拟自变量的回归★★★★★1．对定性信息的描述定性信息是指通常以二值信息（0-1）的形式出现的信息，如性别、是否结婚等。
在计量经济学中，二值变量又称为虚拟变量。
2．只有一个虚拟自变量（1）只有一个虚拟自变量的简单模型考虑决定小时工资的简单模型：wage＝β0＋δ0female＋β1educ＋u。
根据多元回归的解释方式，δ0表示控制educ不变时，female变化1单位给wage带来的变化。
假定零条件均值假定E（u｜female，educ）＝0成立，那么：δ0＝E（wage｜female＝1，educ）－E（wage｜female＝0，educ），其中female＝1表示女性，female＝0表示男性。
可以发现，在任意教育水平下，男性与女性的工资差异是固定的，女性工资比男性工资多δ0。
除了β0之外，模型中只需要引入一个虚拟变量。
因为female＋male＝1，所以引入两个虚拟变量会导致完全多重共线性，即虚拟变量陷阱。
（2）当因变量为log（y）时，对虚拟解释变量系数的解释当变量中有一个或多个虚拟变量，且因变量以对数的形式存在时，虚拟变量的系数可以理解为百分比的变化。
将虚拟变量的系数乘以100，表示的是在保持所有其他因素不变时y的百分数差异，精确的百分数差异为：100·[exp （β∧1）－1]。
其中β∧1是一个虚拟变量的系数。
3．使用多类别虚拟变量 （1）在方程中包括虚拟变量的一般原则如果回归模型具有g 组或g 类不同截距，一种方法是在模型中包含g －1个虚拟变量和一个截距。
基组的截距是模型的总截距，某一组的虚拟变量系数表示该组与基组在截距上的估计差异。
如果在模型中引入g 个虚拟变量和一个截距，将会导致虚拟变量陷阱。
另一种方法是只包括g 个虚拟变量，而没有总截距。
这种方法存在两个实际的缺陷：①对于相对基组差别的检验变得更繁琐；②在模型不包含总截距时，回归软件通常都会改变R 2的计算方法。
《计量经济学导论》课件
简单回归分析
通过单独的自变量和因变量建立线性回归方 程，了解不同变量之间的关系。
多元回归分析
通过多个自变量与因变量建立线性回归模型， 研究个体变量和经济体系之间关系的多元方 法。
假设检验
通过可靠的统计分析方法，掌握有强科学性 的实证检验体系，实现对数据有效性和可信 程度的评估。
三、回归模型的常见问题
计量经济学的应用领域
计量经济学应用广泛，涉及金融、政策、市场 等领域。它可以预测未来趋势、修复经济体系 中的异常、通过政策和决策可视化经济走向。
计量经济学的重要性
计量经济学是了解经济运行的内在规律和复杂 性的重要方式。它为预测未来趋势、指导政策
二、基础知识概述
数据类型
数字型、分类型、时间序列型等。掌握不同 数据类型的基本方法，可以更准确地描述数 字在数据分析和应用中的实际含义。
《计量经济学导论》PPT 课件
这堂课将带领您进入计量经济学的精彩世界，发掘数据背后的价值，实现对 数据的科学管理，提升对经济体系的理解和应用。快来开启您的计量之旅吧！
一、导言
什么是计量经济学？
计量经济学是一门探索kw【经济变量之间内在 关系】/kw的学问，可通过数据方法，深入研究 数字背后的规律，了解数字的真实含义。
1
多重共线性
独立变量之间具有高度相关性，导致
异方差性
2
难以准确度量变量对因变量的影响。
存在变量误差的果的可靠性和
准确性。
3
自相关性
存在观测值之间的相关性，导致参数
的不一致性和标准误的高估。
非常见事件与离群值
4
可能存在离群值和异常数据，影响分 析结果的稳健性和可靠性。
2 练习题解析和讨论
伍德里奇《计量经济学导论》(第4版)笔记和课后习题详解(2-8章)
使用普通最小二乘法，此时最小化的残差平方和为()211niii y x β=-∑利用一元微积分可以证明，1β必须满足一阶条件()110niiii x y x β=-=∑从而解出1β为：1121ni ii nii x yxβ===∑∑当且仅当0x =时，这两个估计值才是相同的。
2.2 课后习题详解一、习题1．在简单线性回归模型01y x u ββ=++中，假定()0E u ≠。
令()0E u α=，证明：这个模型总可以改写为另一种形式：斜率与原来相同，但截距和误差有所不同，并且新的误差期望值为零。
证明：在方程右边加上()0E u α=，则0010y x u αββα=+++-令新的误差项为0e u α=-，因此()0E e =。
新的截距项为00αβ+，斜率不变为1β。
2（Ⅰ）利用OLS 估计GPA 和ACT 的关系；也就是说，求出如下方程中的截距和斜率估计值01ˆˆGPA ACT ββ=+＾评价这个关系的方向。
这里的截距有没有一个有用的解释？请说明。
如果ACT 分数提高5分，预期GPA 会提高多少？（Ⅱ）计算每次观测的拟合值和残差，并验证残差和（近似）为零。
（Ⅲ）当20ACT =时，GPA 的预测值为多少？（Ⅳ）对这8个学生来说，GPA 的变异中，有多少能由ACT 解释？试说明。
答：（Ⅰ）变量的均值为： 3.2125GPA =，25.875ACT =。
()()15.8125niii GPA GPA ACT ACT =--=∑根据公式2.19可得：1ˆ 5.8125/56.8750.1022β==。
根据公式2.17可知：0ˆ 3.21250.102225.8750.5681β=-⨯=。
因此0.56810.1022GPA ACT =+＾。
此处截距没有一个很好的解释，因为对样本而言，ACT 并不接近0。
如果ACT 分数提高5分，预期GPA 会提高0.1022×5=0.511。
（Ⅱ）每次观测的拟合值和残差表如表2-3所示：根据表可知，残差和为-0.002，忽略固有的舍入误差，残差和近似为零。
伍德里奇《计量经济学导论》(第4版)笔记和课后习题详解(2-8章)
GPA GPA Ai
ˆ 5.8125 / 56.875 0.1022 。 根据公式 2.19 可得： 1
ˆ 3.2125 0.1022 25.875 0.5681 。 根据公式 2.17 可知： 0
????2222211112222221111varvarvar?nnnniiiiiiiiiinnniiiiiixxuxxuxxx??????????????????????????????????????????????????????????????????根据公式257????2211?varniixx????????????对任何数据样本??2211nniiiixxx??????除非0x?
7．利用 Kiel and McClain（1995）有关 1988 年马萨诸塞州安德沃市的房屋出售数据，如下方程给出了房屋 价格（ price ）和距离一个新修垃圾焚化炉的距离（ dist ）之间的关系：
log price 9.40 0.312log dist n 135 ， R 2 0.162
因此 GPA 0.5681 0.1022 ACT 。 此处截距没有一个很好的解释， 因为对样本而言，ACT 并不接近 0。 如果 ACT 分数提高 5 分，预期 GPA 会提高 0.1022× 5=0.511。 （Ⅱ）每次观测的拟合值和残差表如表 2-3 所示： 表 2-3
i
GPA
GPA
＾
＾
ˆ u
1 2 3 4 5 6 7 8
＾
2.8 3.4 3.0 3.5 3.6 3.0 2.7 3.7
2.7143 3.0209 3.2253 3.3275 3.5319 3.1231 3.1231 3.6341
伍德里奇《计量经济学导论》(第4版)笔记和课后习题详解(2-8章)
使用普通最小二乘法，此时最小化的残差平方和为()211niii y x β=-∑利用一元微积分可以证明，1β必须满足一阶条件()110niiii x y x β=-=∑从而解出1β为：1121ni ii nii x yxβ===∑∑当且仅当0x =时，这两个估计值才是相同的。
2.2 课后习题详解一、习题1．在简单线性回归模型01y x u ββ=++中，假定()0E u ≠。
令()0E u α=，证明：这个模型总可以改写为另一种形式：斜率与原来相同，但截距和误差有所不同，并且新的误差期望值为零。
证明：在方程右边加上()0E u α=，则0010y x u αββα=+++-令新的误差项为0e u α=-，因此()0E e =。
新的截距项为00αβ+，斜率不变为1β。
2（Ⅰ）利用OLS 估计GPA 和ACT 的关系；也就是说，求出如下方程中的截距和斜率估计值01ˆˆGPA ACT ββ=+＾评价这个关系的方向。
这里的截距有没有一个有用的解释？请说明。
如果ACT 分数提高5分，预期GPA 会提高多少？（Ⅱ）计算每次观测的拟合值和残差，并验证残差和（近似）为零。
（Ⅲ）当20ACT =时，GPA 的预测值为多少？（Ⅳ）对这8个学生来说，GPA 的变异中，有多少能由ACT 解释？试说明。
答：（Ⅰ）变量的均值为： 3.2125GPA =，25.875ACT =。
()()15.8125niii GPA GPA ACT ACT =--=∑根据公式2.19可得：1ˆ 5.8125/56.8750.1022β==。
根据公式2.17可知：0ˆ 3.21250.102225.8750.5681β=-⨯=。
因此0.56810.1022GPA ACT =+＾。
此处截距没有一个很好的解释，因为对样本而言，ACT 并不接近0。
如果ACT 分数提高5分，预期GPA 会提高0.1022×5=0.511。
（Ⅱ）每次观测的拟合值和残差表如表2-3所示：根据表可知，残差和为-0.002，忽略固有的舍入误差，残差和近似为零。
计量经济学导论第四版第七章
当我们把（7.1）和（7.6）结合起来时，
便发现 实际上服从一个二阶自回归模型，
或AR(2)模型。为说明这一点，我们把它
写成 ut -1 yt 1 0 1yt 2，并代入 ut ut 1 et
于是（7.6）就可以写成：
12
出现滞后因变量时的序列相关
中的t统计量忽略了 和 −1 之间可能
的相关，所以在回归元不是严格外生的
情况下它不是有效的。
27
例2检验最低工资方程中的AR(1)序列
相关
在第5章，我们考察了最低工资对波多黎
各就业率的影响 ，我们现在来检验误差
中是否包含了序列相关，所用的检验并
不假定最低工资和GNP有严格外生性。
我们假定潜在的随机过程是弱相关的，
7
效率和推断
单个假设的t统计量也不再确当。因为较
小的标准误意味着较大的t统计量，所以
当 > 时，通常t统计量常常过大。用
于检验多重假设的通常F统计量和LM统
计量也不再可靠。
8
拟合优度
有时我们有这样一种观点：时间序列回
归模型中的误差若存在序列相关，我们
通常的拟合优度指标2 和调整 2 便失效
如同检验异方差性那样，虚拟假设就是
相应的高斯-马尔科夫假定正确。在
AR(1)模型中，误差序列无关的这个虚
拟假设是：H 0 : 0 (7.12)
这里我们把定理（6.2）的渐进正态结论
直接应用于动态回归模型：
ut ut 1 et , t 2,3..., n (7.13)
15
严格外生时对AR(1)的t检验
值。
17
例1菲利普斯曲线AR(1)序列相关
计量经济学全册课件(完整)pptx
预测与置信区间
阐述如何利用一元线性回归模型进行 预测，并给出预测值的置信区间，以 评估预测的不确定性。
2024/1/28
8
多元线性回归模型
模型设定与参数估计
介绍多元线性回归模型的基本形 式，解释多个自变量对因变量的 影响，以及最小二乘法在多元线 性回归中的应用。
模型的统计性质
探讨多元线性回归模型的统计性 质，包括回归系数的解释、拟合 优度的度量、多重共线性的诊断 与处理等。
经典线性回归模型
REPORTING
2024/1/28
7
一元线性回归模型
模型设定与参数估计
介绍一元线性回归模型的基本形式， 解释因变量、自变量和误差项的含义 ，阐述最小二乘法（OLS）进行参数 估计的原理。
模型的统计性质
探讨一元线性回归模型的统计性质， 包括回归系数的解释、拟合优度的度 量（如R方）、回归系数的显著性检 验等。
贝叶斯计量经济学的定义
贝叶斯计量经济学是应用贝叶斯统计推断方法，对经济模 型进行参数估计、假设检验和预测的一门学科。
贝叶斯计量经济学的研究对象
贝叶斯计量经济学主要关注经济模型的参数估计和不确定 性问题，如线性回归模型、时间序列模型、面板数据模型 等。
贝叶斯计量经济学的研究方法
贝叶斯计量经济学的研究方法主要包括先验分布的设定、 后验分布的推导、马尔科夫链蒙特卡罗模拟（MCMC）等 。
介绍如何在EViews中导入数据，进行 数据清洗、转换和预处理等操作。
计量经济学模型估计
介绍如何在EViews中建立计量经济学 模型，进行参数估计、模型检验和预 测等操作。
24
Stata软件介绍及操作指南
Stata软件概述
Stata是一款流行的计量经济学软件，具有强大 的数据处理和统计分析功能。
伍德里奇《计量经济学导论》笔记和课后习题详解(含有定性信息的多元回归分析：二值(或虚拟)变量)
第7章 含有定性信息的多元回归分析：二值（或虚拟）变量7.1 复习笔记一、对定性信息的描述定性信息通常以二值信息的形式出现。
在计量经济学中，二值变量最常见的称呼是虚拟变量。
二、只有一个虚拟自变量1．只有一个虚拟变量的简单模型考虑如下决定小时工资的简单模型wage ＝β0＋δ0female ＋β1educ ＋u用δ0表示female 的参数，以强调虚拟变量参数的含义。
假定零条件均值假定(),0E u female educ =，那么： ()()01,0,δE wage female educ E wage female educ ==-= 由于female ＝1对应于女性且female ＝0对应于男性，所以可以简单的把模型写为：()()0,,δE wage female educ E wage male educ =-这种情况可以在图形上描绘成男性与女性之间的截距变化。
男性线的截距是β0，女性线的截距是β0＋δ0。
由于只有两组数据，所以只需要两个不同的截距。
这意味着，除了β0之外，只需要一个虚拟变量。
2．当因变量为log （y ）时，对虚拟解释变量系数的解释在应用研究中有一个常见的设定，当自变量中有一个或多个虚拟变量时，因变量则以对数形式出现。
在这种情况下，此系数具有一种百分比解释。
当log （y ）是一个模型的因变量时，将虚拟变量的系数乘以100，可解释为y 在保持所有其他因素不变情况下的百分数差异。
当一个虚拟变量的系数意味着y 有较大比例的变化时，可以得到精确的百分数差异。
一般地，如果1ˆβ是一个虚拟变量（比方说x 1）的系数，那么，当log （y ）是因变量时，在x 1时预测的y 相对于在x 1＝0时预测的y ，精确的百分数差异为：()1ˆ100exp 1β⎡⎤⋅-⎣⎦。
三、使用多类别虚拟变量1．在方程中包括虚拟变量象征着不同组的一般原则如果回归模型具有g 组或g 类不同截距，那就需要在模型中包含g －1个虚拟变量和一个截距。
计量经济学导论第四版第一章
第三篇 高深专题探讨
■ 第十三章 跨时横截面的混合：简单面板 数据方法
■ 第十四章 高深的面板数据方法
5 ■ 第十六章 联立方程模型
第一章：计量经济学的性质 与经济数据
什么是计量经济学 经验经济分析的步骤 经济数据的结构
计量经济分析中的因果关系和其他条件 不变的概念
6
什么是计量经济学
计量经济学的用处
■ 检验经济模型 ■ 解释经济人的行为 ■ 政策制定
非实验数据与实验数据
■ 非实验数据（nonexperimental data） ■ 实验数据（experimental data）
7
经验经济分析的步骤
经验分析（empirical analysis）
■ 定义：利用数据来检验某个理论或者估计某 种关系
12336
185808.6 184937.4 22420.0 87598.1 77230.8 10367.3 74919.3
14185
217522.7 216314.4 24040.0 103719.5 91310.9 12408.6 88554.9
16500
267763.7 265810.3 316228.8 314045.4 343464.7 340506.9
2012 邢恩泉
20
计量经济分析中的因果关系和 其他条件不变的概念
因果效应
■ 经济学家的目标就是要推定一个变量对另一 个变量具有因果关系
其他条件不变
■ 在因果关系中，其他条件不变是具有重要作 用的
21
5
12
5
1
0
9
3.6
12
26
1
0
10
18.18
伍德里奇计量经济学导论第7版
伍德里奇计量经济学导论第7版伍德里奇计量经济学导论第7版是一本经济学领域的经典教材，它通过介绍计量经济学的基本原理和方法，帮助读者理解和分析经济现象。
本文将对该教材的内容进行概述，并探讨其在实际经济分析中的应用。
伍德里奇计量经济学导论第7版详细介绍了计量经济学的基本概念和原理。
它从回归分析开始，引入了线性回归模型和多元线性回归模型，并介绍了如何进行参数估计和假设检验。
此外，该教材还介绍了回归模型的基本假设和前提条件，以及如何进行模型诊断和修正。
这些基本概念和原理为读者理解和应用计量经济学提供了必要的基础。
伍德里奇计量经济学导论第7版讨论了计量经济学在实际经济分析中的应用。
它涵盖了各种经济学领域，如劳动经济学、消费者经济学、生产经济学和金融经济学等。
通过具体的案例和实证研究，读者可以深入了解计量经济学在这些领域中的应用方法和技术。
例如，在劳动经济学中，可以利用计量经济学的方法来研究工资对就业率的影响；在消费者经济学中，可以利用计量经济学的方法来研究消费者支出与收入之间的关系。
这些应用案例既有助于读者理解计量经济学的实际应用，也能够培养读者独立进行经济分析的能力。
伍德里奇计量经济学导论第7版还介绍了计量经济学中的一些拓展内容。
例如，它引入了面板数据模型和时间序列数据模型，以应对实际经济数据的特点和问题。
同时，该教材还介绍了计量经济学中的一些前沿方法，如计量经济学中的非线性模型、计量经济学中的贝叶斯方法等。
这些拓展内容不仅丰富了读者的知识面，也为读者进一步深入研究计量经济学提供了方向和思路。
伍德里奇计量经济学导论第7版还提供了大量的习题和案例分析，以帮助读者巩固所学知识，并培养读者的实际应用能力。
通过解决这些习题和案例，读者可以进一步加深对计量经济学的理解，并掌握如何将其应用于实际经济问题的能力。
同时，该教材还附带了计量经济学软件的使用指南，使读者能够熟练运用计量经济学软件进行数据分析和建模。
总的来说，伍德里奇计量经济学导论第7版是一本全面系统的计量经济学教材，它既介绍了计量经济学的基本原理和方法，又探讨了其在实际经济分析中的应用。
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Interpretation only correct if all other things remain equal when the independent variable is increased by one unit
The simple linear regression model is rarely applicable in practice but its discussion is useful for pedagogical reasons
The Simple Regression Model
Interpretation of the simple linear regression model „Studies how varies with changes in :“
as long as
By how much does the dependent variable change if the independent variable is increased by one unit?
The Simple Regression Model
Example: Soybean yield and fertilizer
Measures the effect of fertilizer on yield, holding all other factors fixed
Rainfall, land quality, presence of parasites, …
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e.g. intelligence …
The conditional mean independence assumption is unlikely to hold because individuals with more education will also be more intelligent on average.
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The Simple Regression Model
Population regression function (PFR) The conditional mean independence assumption implies that
The Simple Regression Model
Chapter 2
Wooldridge: Introductory Econometrics: A Modern Approach, 5e
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Independent variable, explanatory variablsturbance, unobservables,…
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The Simple Regression Model
Definition of the simple linear regression model
„Explains variable in terms of variable “
Intercept
Slope parameter
Dependent variable, explained variable, response variable,…
The Simple Regression Model
When is there a causal interpretation? Conditional mean independence assumption
Example: wage equation
The explanatory variable must not contain information about the mean of the unobserved factors
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Example: A simple wage equation
Measures the change in hourly wage given another year of education, holding all other factors fixed
Labor force experience, tenure with current employer, work ethic, intelligence …