计量经济学1章

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计量经济学复习笔记

计量经济学复习笔记第⼀章统计概念1.什么是计量经济学计量经济学是对经济的测度，利⽤经济理论、数学、统计推断等⼯具对经济现象进⾏分析的⼀门社会科学。

2.计量经济学的⽅法论（计量经济分析步骤）（1）建⽴理论假说。

（2）收集数据。

（3）假定数学模型。

（4）设⽴统计或计量模型。

（5）估计经济模型参数（6）核查模型的适⽤性：模型设定检验。

（7）检验源⾃模型的假定（8）利⽤模型进⾏预测4.数据类型（1）时间序列数据：按时间跨度获得的数据。

特征是⼀般变量如、下标为t。

（2）截⾯数据：同⼀时点上的⼀个或多个变量的数据集合。

如：各地区2002年⼈⼝普查数据。

（3）合并数据：既包括时间序列数据有包括截⾯数据。

例：20年间10个国家的失业数据。

20年失业数据是时间序列，10个国家⼜是截⾯数据。

（4）⾯板数据：同⼀个横截⾯的单位的跨期调查数据。

例：对相同的家庭数量在⼏个时间间隔内进⾏的财务状况调查。

5.理解回归关系回归关系是⼀种统计上的相关关系，并不意味着⾃变量和因变量之间存在着因果关系。

第⼆章线性回归的基本思想1.回归分析的含义: 回归分析是反映的⾃变量和因变量之间的统计关系，回归分析是在⾃变量给定条件下的因变量的变化，是⼀种条件回归分析E（|）=+2.随机误差项的性质（为什么要引⼊随机误差项）（1）随机误差项代表着未纳⼊模型变量对因变量的影响（2）即使模型包括了影响因变量的所有因素，模型也有不可避免的随机性。

（3）还代表着度量误差（4）模型设定应该尽可能简单，只要不遗漏重要变量，把因变量的次要影响因素归于随机项。

（奥卡姆剃⼑原则）3.参数估计⽅法———普通最⼩⼆乘法的基本思想选择参数使得残差平⽅和最⼩——Min =Min （）=Min （）4.根据Ols 法得出参数称为最⼩⼆乘估计量，最⼩⼆乘估计量的性质：（1）Ols ⽅法获得样本回归直线过样本均值点（，）（2）残差的均值总为0，（3）残差项与解释变量的乘积求和为0，即残差项与解释变量不相关。

计量经济学课后习题1-8章

计量经济学课后习题总结第一章绪论1、什么事计量经济学？计量经济学就是把经济理论、经济统计数据和数理统计学与其他数学方法相结合，通过建立经济计量模型来研究经济变量之间相互关系及其演变的规律的一门学科。

2、计量经济学的研究方法有那几个步骤？（1）建立模型：包括模型中变量的选取及模型函数形式的确定。

（2）模型参数的估计：通过搜集相关是数据，采用不同的参数估计方法，进行模型参数估计。

（3）模型参数的检验：包括经济检验、以及统计学方面的检验。

（4）经济计量模型的应用：经济预测、经济结构分析、经济政策评价。

3、经济计量模型有哪些特点？经济计量模型是一个代数的、随即的数学模型，它可以是线性或非线性（对参数而言）形式。

4、经济计量模型中的数据有哪几种类型（1）定量数据：时间序列数据、截面数据、面板数据（2）定型数据：虚拟变量数据第二章一元线性回归模型1、什么是相关关系？它有那几种类型？（书上没有确切的答案）（1）相关关系：当一个或几个相互联系的变量取一定的数值时，与之相对应的另一变量的值虽然不确定，但它仍按某种规律在一定的范围内变化。

变量间的这种相互关系，称为具有不确定性的相关关系（2）相关关系的种类1.按相关程度分类：（1）完全相关：一种现象的数量变化完全由另一种现象的数量变化所确定。

在这种情况下，相关关系便称为函数关系，因此也可以说函数关系是相关关系的一个特例。

（2）不完全相关：两个现象之间的关系介于完全相关和不相关之间（3）不相关：两个现象彼此互不影响，其数量变化各自独立2.按相关的方向分类：（1）正相关：两个现象的变化方向相同（2）负相关：两个现象的变化方向相反3.按相关的形式分类（1）线性相关：两种相关现象之间的关系大致呈现为线性关系（2）非线性相关：两种相关现象之间的关系并不表现为直线关系，而是近似于某种曲线方程的关系4.按相关关系涉及的变量数目分类（1）单相关：两个变量之间的相关关系，即一个因变量与一个自变量之间的依存关系（2）复相关：多个变量之间的相关关系，即一个因变量与多个自变量的复杂依存关系（3）偏相关：当研究因变量与两个或多个自变量相关时，如果把其余的自变量看成不变（即当作常量），只研究因变量与其中一个自变量之间的相关关系，就称为偏相关。

计量经济学第一章

乘数分析

结构式模型的解释变量中可以出现内生变量简化式的解释变量中全部为外生或滞后内生变量

比较静力分析：是比较经济系统的不同平衡位置之间的联系，探索经济系统从一个平衡点到另一个平衡点时变量的变化，研究系统中某个变量或参数的变化对另外变量或参数的影响。

弹性分析、乘数分析都是比较静力分析的形式

四、检验和发展经济理论

检验理论：根据经济理论建立模型以样本数据进行拟合发现和发展理论：样本数据拟合模型得出经济规律

单方程模型：研究单一经济现象，揭示单向因果关系联立方程模型：研究一个经济系统，揭示复杂的因果关系

2、初、中、高级计量经济学

初级：数理统计学基础知识，经典线性单方程模型的理论与方法。中级：矩阵描述的经典线性单方程模型理论与方法，经典线性联立方程模型理论与方法，传统的应用模型。高级：非经典的、现代的计量经济学模型理论、方法与应用本书属于初、中级计量经济学

3、理论计量经济学和应用计量经济学

理论计量经济学：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

数学理论基础参数估计方法检验方法

应用计量经济学：以建立、应用计量经济学模型为主要内容，侧重于实际问题的处理。

4、经典计量经济学和非经典计量经济学

2、统计检验

拟合优度检验变量的显著性检验方程的显著性检验随机误差项的序列相关性检验异方差性检验解释变量的多重共线性检验

3、计量经济学检验

《计量经济学》各章主要知识点

第一章：绪论1.计量经济学的学科属性、计量经济学与经济学、数学、统计学的关系；2.计量经济研究的四个基本步骤（1）建立模型（依据经济理论建立模型,通过模型识别、格兰杰因果关系检验、协整关系检验建立模型）；（2）估计模型参数（满足基本假设采用最小二乘法，否则采用其他方法：加权最小二乘估计、模型变换、广义差分法等）；（3 ）模型检验:经济意义检验（普通模型、双对数模型、半对数模型中的经济意义解释，见例1、例2 ）,统计检验（T检验，拟合优度检验、F检验,联合检验等）；计量经济学检验（异方差、自相关、多重共线性、在时间序列模型中残差的白噪声检验等）；（4 ）模型应用。

例1:在模型中，y某类商品的消费支出，x收入，P商品价格，试对模型进行经济意义检验，并解释A"》的经济学含义。

In X = 0.213 +0.25 In 一0.31£其中参数卩'",都可以通过显著性检验。

经济意义检验可以通过（商品需求与收入正相关、与商品价格负相关\商品消费支出关于收入的弹性为0.25 （ 1心/畑）=0.251】心/仏））；价格增加一个单位，商品消费需求将减少31%。

例2 :硏究金融发展与贫富差距的关系，认为金融发展先使贫富差距加大（恶化）, 尔后会使贫富差距降＜氐（好转），成为倒U型。

贫富差距用GINI系数表示，金融发展用（贷款余额/存款总额）表示。

回归结果G/^VZ r =2.34 + 0.641；-1.29x；/模型参数都可以通过显著性检验。

在X的有意义的变化范围内,GINI系数的值总是大于1 ,细致分析后模型变的毫无意义；同样的模型还有：GINI系数的值总是为负= —13.34 + 7.12 兀一14.31#O3.计量经济学中的一些基本概念数据的三种类型：横截面数据、时间序列数据、面板数据；线性模型的概念；模型的解释变量与被解释变量，被解释变量为随机变量（如果—个变量为随机变量,并与随机扰动项相关，这个变量称为内生变量），被解释变量为内生变量,有些解释变量也为内生变量。

《计量经济学》李子奈第四版1

economic problems"
Wassily Leontief USA
The Bank of Sweden Prize in Economic Sciences in Memory of Alfred Nobel 1980 "for the creation of econometric models and
• Sarget(1976)：以货币政策为例，重新解析了Lucas批判。构造模型对于评价政策似乎是无能为力旳。
• Sims(1980)：为使构造方程能够辨认而施加了许多约束，这些约束是不可信旳。提议采用向量自回归（VAR）模型而防止构造约束问题。
• 有关模型设定：经济学理论不足以指导怎样设定模型，以及确保模型设定旳正确性。
– 萨缪尔森：“计量经济学能够定义为实际经济现象旳数量分析。这种分析基于理论与观察旳并行发展，而理论与观察又是经过合适旳推断措施得以联络。”
– 戈登伯格：“计量经济学能够定义为这么旳社会科学：它把经济理论、数学和统计推断作为工具，应用于经济现象分析。”
• 在经济学科中占据极主要旳地位
– 克莱因：“计量经济学已经在经济学科中居于最主要旳地位”，“在大多数大学和学院中，计量经济学旳讲授已经成为经济学课程表中最有权威旳一部分”。
– 绝大多数在获奖成果中应用了计量经济学
The Bank of Sweden Prize in Economic Sciences in Memory of Alfred Nobel 1969
"for having developed and applied dynamic models for the analysis of economic processes"

计量经济学第一章绪论

经济计量学的发展可分为三个时期： (1) 20-40年代， (2) 50-70年代，(3) 80-至今。
计量经济学产生的前奏
十九世纪欧洲主要国家先后进入资本主义社会。工业化大生产的出现，经济活动规模的不断扩大，需要人们对经济问题做出更精确、深入的分析、解释与判断。这是计量经济学诞生的社会基础。
三、经济计量学的方法论
经济计量研究的步骤：
1.建立一个理论假说；2.设定数学模型； 3.设立经济计量模型；4.收集数据；5.估计经济计量模型参数；6.核查模型的适用性：模型设定检验；7.检验源自模型的假设； 8.利用模型进行预测。
举例说明：经济形势会影响人们进入劳动力市场的决策吗？
1.建立一个理论假说并确定经济指标
克莱因的观点
美国著名计量经济学家克莱因认为：计量经济学就是数学、统计技术和经济分析的综合。也可以说，计量经济学不仅是指对经济现象加以测量，而且表明是根据一定的经济理论进行计量的意思。
总结出两条结论：
统计学、经济理论和数学是理解现代经济生活中的数量关系所不可缺少的必要条件，三者的结合就构成了经济计量学.
写在前面的话2
三、本课程的先行课程
●《经济学》理论知识 ●《概率论与数理统计》基础知识：
如随机变量、概率分布、期望、方差、协方差、点估计、区间估计、假设检验、方差分析、正态分布、T分布、F 分布等概念和性质等。 ●《经济统计学》知识经济数据的收集和处理软件知识大规模数据的处理
第一章绪论
进入70年代西方国家致力于更大规模的宏观模型研究。从着
眼于国内发展到着眼于国际的大型经济计量模型。研究国际经济波动的影响，国际经济发展战略可能引起的各种后果，以及制定评价长期的经济政策。70年代是联立方程模型发展最辉煌的时代，最著名的联立方程模型是“连接计划”（Link Project）。截止 1987年，已包括78个国家2万个方程。这一时期最有代表性的学者是L. Klein教授。他于1980年获诺贝尔经济学奖。

计量经济学第1章计量经济学导论

1.2 经验经济分析的步骤
修订模型不符合
设定计量模型
参数估计
模型检验
是否符合标准符合
模型应用
结构分析
经济预测
验证理论
经济理论实际经济活动搜集统计数据
政策评价
1.3 经济数据的结构
㈠横截面数据(cross-sectional data) 定义：在给定时点对个人、家庭、企业、地区等单位采集的数据。特点：可假定为从样本背后的总体中通过随机抽样而得到的。例：2012我国31个省/直辖市城镇居民人均可支配
1.1 什么是计量经济学
创立
建立第1个应用模型经
典
计
建立概率论基础
量
经
发展数据基础
济
学
发展应用模型
建立投入产出模型
Frisch Tinbergen Haavelmo
Stone Klein Leontief
1.1 什么是计量经济学
微观计量：选择性样本模型
Heckman
非
微观计量：离散选择模型
McFadden
收入和人均消费支出。
1.3 经济数据的结构
㈡时间序列数据(time series data) 定义：对同一个体（个人、家庭、企业、地区等）在多个时期内收集到的数据。特点：按时间顺序排列时间跨度一致例：1978-2012年我国城镇居民人均可支配收入和人均消费支出(以1978年价格核算)。
配套教材
习题解答：案例数据：
第1章计量经济学的性质与经济数据
1.1什么是计量经济学 1.2经验经济分析的步骤 1.3经济数据的结构 1.4计量经济分析中的因果关系和其他条件不
变的概念
展

计量经济学ppt第一章

1.2 What is Econometrics About
◆计量经济学家时常被指责为：使用大铁锤去砸开花生，却对数据不足以及成功运用这些技术所需的但却不可靠的许多假设熟视无睹。
“计量经济理论就像仔细斟酌过的法国食谱，清楚、精确地说明了混合调味料需要调几次，需要多少克拉的香料，以及在恰好474度下需要多少毫秒烘烤混合物。可是，当统计学的”厨师“ 转向原材料时，却发现没有仙人掌水果的核，因此用几块哈密瓜代替；当食谱要求采用粉条时他却用麦片；他还用绿色胡椒代替咖喱，用鹌鹑蛋代替海龟蛋，还用一罐松脂油代替1883的 Chalifougnac。”（Valavanis，1959）
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1.1 什么是计量经济学
Principles of Econometrics, 4th Edition
Chapter 1: An Introduction to Econometrics
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1.1.1 计量经济学的概念
计量经济学（ Econometrics）：是经济理论、统计学和数学的结合。
原因之三：
新的检验要求新的计量经济学方法，从
而催生新的理论的诞生。这也提示我们，在学习计量经济学时，应回到经济学之中，应与经济现实相结合，对感兴趣的经济理论或假
设进行检验。
Principles of Econometrics, 4th Edition
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Principles of Econometrics, 4th Edition
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计量经济学重点

计量经济学重点第一章经济计量学的特征及研究范围1、经济计量学的定义P11经济计量学是利用经济理论、数学、统计推断等工具对经济现象进行分析的一门社会科学；2经济计量学运用数理统计学分析经济数据,对构建于数理经济学基础之上的模型进行实证分析,并得出数值结果;2、学习计量经济学的目的计量经济学与其它学科的区别P1-P21计量经济学与经济理论经济理论：提出的命题和假说,多以定性描述为主计量经济学：依据观测或试验,对大多数经济理论给出经验解释,进行数值估计2计量经济学与数理经济学数理经济学：主要是用数学形式或方程或模型描述经济理论计量经济学：采用数理经济学家提出的数学模型,把这些数学模型转换成可以用于经验验证的形式3计量经济学与经济统计学经济统计学：涉及经济数据的收集、处理、绘图、制表计量经济学：运用数据验证结论3、进行经济计量的分析步骤P2-P31建立一个理论假说2收集数据3设定数学模型4设立统计或经济计量模型5估计经济计量模型参数6核查模型的适用性：模型设定检验7检验源自模型的假设8利用模型进行预测4、用于实证分析的三类数据P3-P41时间序列数据：按时间跨度收集到的定性数据、定量数据；2截面数据：一个或多个变量在某一时点上的数据集合；3合并数据：包括时间序列数据和截面数据;一类特殊的合并数据—面板数据纵向数据、微观面板数据：同一个横截面单位的跨期调查数据第二章线性回归的基本思想：双变量模型1、回归分析P18用于研究一个变量称为被解释变量或应变量与另一个或多个变量称为解释变量或自变量之间的关系2、回归分析的目的P18-P191根据自变量的取值,估计应变量的均值；2检验建立在经济理论基础上的假设；3根据样本外自变量的取值,预测应变量的均值；4可同时进行上述各项分析;3、总体回归函数PRFP19-P221概念：反映了被解释变量的均值同一个或多个解释变量之间的关系2表达式：①确定/非随机总体回归函数：EY|Xi =B1+B2XiB1：截距；B2：斜率从总体上表明了单个Y同解释变量和随机干扰项之间的关系②随机/统计总体回归函数：Yi =B1+B2Xi+μiμi：随机扰动项随机误差项、噪声B1+B2Xi：系统/确定性部分μi：非系统/随机部分4、随机误差项P221定义：代表了与被解释变量Y有关但未被纳入模型变量的影响;每一个随机误差项对于Y的影响是非常小的,且是随机的;随机误差项的均值为02性质①误差项代表了未纳入模型变量的影响；②反映人类行为的内在随机性；③代表了度量误差；④反映了模型的次要因素,使得模型描述尽可能简单;5、样本回归函数P22-P251概念：是总体回归函数的近似2表达式①确定/非随机样本回归函数：i =b1+b2Xib 1：截距；b2：斜率②随机/统计样本回归函数：Yi =b1+b2Xi+eiei ：残差项残差,ei= Yi-iB1+B2Xi：系统/确定性部分μ：非系统/随机部分6、条件期望与非条件期望1EY|Xi条件期望：在解释变量X给定条件下Y的条件期望,可以通过X给定条件下的条件概率分布得到；2非条件期望：在不考虑其他随机变量取值情况时,某个随机变量的期望值;它可以通过该随机变量的非条件分布或边缘分布得到;6、线性回归模型回归参数为线性B的模型7、回归系数/回归参数线性回归模型中的B参数8、回归系数的估计量bs说明了如何通过样本数据来估计回归系数Bs,计算出的回归系数的值称为样本回归估计值9、随机总体回归函数与随机样本回归函数的关系1随机样本回归函数：从所抽取样本的角度说明了被解释变量Yi 同解释变量Xi及残差ei之间的关系；2随机总体回归函数：从总体的角度说明了被解释变量Yi 同解释变量Xi及随机误差项μ之间的关系;10、关于线性回归的两种解释P25-P261变量线性：应变量的条件均值是自变量的线性函数此解释下的非线性回归：EY= B1+B2Xi2；EY= B1+B2×1/Xi2参数线性：应变量的条件均值是参数B的线性函数此解释下的非线性回归：EY= B1+B22Xi线性回归在教材中指的是参数线性的回归11、多元线性回归的表达式P261确定/非随机总体回归函数：EX=B1+B2X2i+B3X3i+B4X4i2随机/统计总体回归函数：Yi = B1+B2X2i+B3X3i+B4X4i+μi12、最小二乘法OLS法P26-P281最小二乘以残差被解释变量的实际值同拟合值之间的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;1表达式2重要性质①用OLS法得出的样本回归线经过样本均值点：；②残差的均值总为0；③对残值与解释变量的积求和,其值为0,即这两个变量不相关：④对残差与i 估计的Yi的积求和,其值为0,即第三章双变量模型：假设检验1、古典线性回归模型的假设P41-P441回归模型是参数线性的,但不一定是变量线性的：Yi =B1+B2Xi+μi2解释变量X与扰动误差项μ不相关3给定Xi ,扰动项的期望或均值为0：Eμ| Xi=04μi 的方差为常数,或同方差：varμi=σ2每个Y值以相同的方差分布在其均值周围,非这种情况为异方差5无自相关假定：两个误差项之间不相关,covμi ,μj=06回归模型是正确假定的：实证分析的模型不存在设定偏差或设定误差2、OLS估计量运用最小二乘法计算出的总体回归参数的估计量3、普通最小二乘估计量的方差与标准误P44-P461的方差与标准误①方差：②标准误：2的方差与标准误①方差：②标准差：3的计算公式n-2为自由度：独立观察值的个数4：回归标准误,常用于度量估计回归线的拟合优度,值越小,Y的回归值越接近根据回归模型得到的估计值4、OLS估计量的性质P461b1和b2是线性估计量：它们是随机变量Y的线性函数2b1和b2是无偏估计量：Eb1=B1,Eb2=B23Eσ^2=σ^2：误差方差的OLS估计量是无偏的4b 1和b 2是有效估计量：varb 1小于B 1的任意一个线性无偏估计量的方差,varb 2小于B 2的任意一个线性无偏估计量的方差 5、OLS 估计量的抽样分布或概率分布P47-P481新加的假设：在总体回归函数Yi=B 1+B 2X i +μi 中,误差项μi 服从均值为0,方差为σ^2的正态分布：μi ~N0,σ^2 2OLS 估计量服从的分布情况：b 1~NB 1,σ2b1 b 2~NB 2,σ2b26、假设检验P48-P53 1使用公式近似2方法①置信区间法②显着性检验法：对统计假设的检验过程 3几个相关检验①t 检验法：基于t 分布的统计假设检验过程 ②双边检验：备择假设是双边假设的检验 ③单边检验：备择假设是单边假设的检验 7、判定系数r 2P53-P56 1重要公式：TSS=ESS+RSS①总平方和TSS=：真实Y 值围绕其均值的总变异；②解释平方和ESS=：估计的Y值围绕其均值=的变异,也称为回归平方和由解释变量解释的部分③残差平方和RSS=：Y变异未被解释的部分2r2判定系数的定义：度量回归线的拟合程度回归模型对Y变异的解释比例/百分比3r2的性质①非负性②0≤r2≤14r2的计算公式5r的计算公式8、同方差性方差相同9、异方差性方差不同10、BLUE最佳线性无偏估计量,即该估计量是无偏估计量,且在所有的无偏估计量中方差最小11、统计显着拒绝零假设的简称第四章多元回归：估计与假设检验1、三变量线性回归模型EYi =B1+B2Xt+ B3X3tY i =B1+B2X2t+ B3X3t+μi2、偏回归系数B2,B3：1B2：在X3保持不变的情况下,X2单位变动引起Y均值EY的变动量2B3：在X2保持不变的情况下,X3单位变动引起Y均值EY的变动量3、多元线性回归模型的若干假定P73-P74 1回归模型是参数线性的,并且是正确设定的2X2,X3与扰动误差项μ不相关①X2,X3非随机：自动满足②X2,X3随机：必须独立同分布于误差项μ3误差项的期望或均值为0：Eμi=04同方差假定：varμi=σ25误差项μi ,μi无自相关：两个误差项之间不相关,covμi,μji≠j6解释变量X2和X3之间不存在完全共线性,即两个解释变量之间无严格的线性关系X2不能表示为另一变量X3的线性函数7随机误差μ服从均值为0,同方差为σ^2的正态分布：μi~N0,σ2 4、多重共线性问题1完全共线性：解释变量之间存在的精确的线性关系2完全多重共线性：解释变量之间存在着多个精确的线性关系5、多元回归函数的估计P74-P756、OLS估计量的方差与标准误P75-P761b1的方差与标准误2b1的方差与标准误3b3的方差与标准误7、多元判定系数P76-P778、多元回归的假设检验P78 方法类似于第三章9、检验联合假设P80-P811联合假设：H0：B2=B3=0H：R2=0多元回归的总体显着性检验2三变量回归模型的方差分析表2F分布公式10、F与R2之间的重要关系P82-P83 1关系式2R2形式的方差分析表11、设定误差P84会导致模型中遗漏相关变量12、校正判定系数P84-P851作用衡量了解释变量能解释的离差占被解释变量总离差的比例2公式3性质①如果k>1,则≤R2,即随着模型中解释变量个数的增加,校正判定系数越来越小于非校正判定系数②虽然未校正判定系数R2总为正,但校正判定系数可能为负13、受限最小二乘法P86-P871受限模型：B2=B3=02非受限模型：包含了所有相关变量3受限最小二乘法：对受限模型用OLS估计参数4非受限最小二乘法：对非受限模型用OLS估计参数5判定对模型施加限制是否有效的F分布公式14、显着性检验1单个多元回归系数的显着性检验①提出零假设和备择假设；②选择适当的显着性水平；③在零假设为真的情况下,计算t统计量；④将t统计量的绝对值|t|同相应自由度和显着性水平下的临界值相比较；⑤如果t统计量大于临界值,则拒绝零假设;该步骤中务必要使用合适的单边或双边检验;2所有偏斜率系数的显着性检验①零假设：H0：B2=B3=...=Bk=0,即所有的偏回归系数均为0；②备择假设：至少一个偏回归系数不为0；③运用方差分析和F检验；④如果F统计量的值大于相应显着性水平下的临界值,拒绝零假设,否则接受；⑤3在1和2中可以不事先选择好显着性水平,只需得到相应统计量的p值,如果p 值足够小,我们就可以拒绝零假设;第五章回归模型的函数形式1、不同的函数形式P121模型形式斜率强性线性双对数对数—线性线性—对数倒数逆对数2、多元对数线性回归模型P104-P1073、线性趋势模型P1104、多项式回归模型P116-P1175、过原点的回归P1186、标准化变量的回归P120第六章虚拟变量回归模型1、虚拟变量P133-P134因变量受到一些定性变量的影响,这类定性变量称为虚拟变量,用D表示虚拟变量,虚拟变量的取值通常为0和12、虚拟变量陷阱P136引入的虚拟变量个数应该比研究的类别少一个,否则就会造成完全多重共线,即通常说的虚拟变量陷阱3、虚拟变量回归模型的类型包含一个定量变量、一个定性变量的回归模型1只影响截距加法模型2只影响斜率乘法模型3同时影响截距与斜率混合模型4、交互效应P142：交互作用虚拟变量5、分类变量和定性变量这类变量的取值不是一般的数据数值变量或定量变量,它们通常代表所研究的对象是否具有的某种特征;6、方差分析模型ANOVA解释变量仅包含定型变量或虚拟变量的回归模型;7、协方差分析模型ANOCVA回归模型中的解释变量有些是线性的,有些是定量的;8、差别截距虚拟变量包含此变量的模型能够分辨被解释变量的均值在不同类别之间是否相同; 9、差别斜率虚拟变量包含此变量的模型能够分辨不同类别之间被解释变量均值变化率的变化范围第七章模型选择：标准与检验1、好的模型具有的性质P164-P1651简约性：模型应尽可能简单；2可识别性：每个参数只有一个估计值；3拟合优度：用模型中所包含的解释变量尽可能地解释应变量的变化；4理论一致性：构建模型时,必须有一定的理论基础；5预测能力：选择理论预测与实践吻合的模型;2、产生设定误差的原因1研究者对所研究问题的相关理论了解不深2研究者没有关注本领域前期的研究成果3研究者在研究中缺乏相关数据4数据测量时的误差3、设定误差的类型P1651遗漏相关变量：“过低拟合”模型P165-P168实际模型：估计模型：后果：①如果遗漏变量X3与模型中的变量X2相关,则a1和a2是有偏的;也就是说,其均值或期望值与真实值不一致；②a1和a2也是不一致的,即无论样本容量有多大,偏差也不会消失；③如果X2和X3不相关,则b32为零,即a2是无偏的,同时也是一致的；④根据两变量模型得到的误差方差是真实误差方差σ2的有偏估计量；⑤此外,通常估计的a2的方差是真实估计量方差的有偏估计量;即使等于零,这一方差仍然是有偏的；⑥通常的置信区间和假设检验过程不再可靠;置信区间将会变宽,因此可能会“更频繁地”接受零假设：系数的真实值为零;2包括不相关变量：“过度拟合”模型P168-169正确模型：错误模型：后果：①过度拟合模型的估计量是无偏的也是一致的；②从过度拟合方程得到的σ2的估计量是正确的；③建立在t检验和F检验基础上的标准的置信区间和假设检验仍然是有效的；④从过度拟合模型中估计的a是无效的——其方差比真实模型中估计的b的方差大;因此,建立在a的标准误上的置信区间比建立在b的标准误上的置信区间宽,尽管前者的假设检验是有效的;总之,从过度拟合模型中得到的OLS估计量是线性无偏估计量,但不是最优先性无偏估计量;3不正确的函数形式P170-171如果选了错误的函数形式,则估计的系数可能是真实系数的有偏估计量;4度量误差①应变量中度量误差对回归结果的影响i. OLS估计量是无偏的；ii. OLS估计量的方差也是无偏的；iii. 估计量的估计方差比没有度量误差时的大,因为应变量中的误差加入到了误差项中;②解释变量的度量误差对回归结果的影响i. OLS估计量是有偏的；ii. OLS估计量也是不一致的;③解决方法：如果解释变量中存在度量误差,建议使用工具变量或替代变量;4、设定误差的诊断1诊断非相关变量P172-P1742对遗漏变量和不正确函数形式的检验P174-P175①判定系数R2和校正后的R2;②估计的t值;③与先验预期相比,估计系数的符号;3在线性和对数线性模型之间选择：MWD检验P175-P176：线性模型：Y是X的线性函数①设定如下假设;HH：对数线性模型：lnY是X或lnX的线性函数1②估计线性模型,得到Y的估计值③估计线性对数模型,得到lnY的估计值④求⑤做Y对X和的回归,如果根据t检验的系数是统计显着的,则拒绝H0⑥求⑦做lnY对X或lnX和的回归,如果的系数是统计显着的,则拒绝H14回归误差设定检验：RESETP177-P178①根据模型估计出Y值;②把的高次幂,,等纳入模型以获取残差和之间的系统关系;由于上图表明残差和估计的Y值之间可能存在曲线关系,因而考虑如下模型③令从以上模型中得到的为,从前一个方程得到的为,然后利用如下F检验判别从以上方程中增加的是否是统计显着的;④如果在所选的显着水平下计算的Ｆ值是统计显着的,则认为原始模型是错误设定的;第八章多重共线性：解释变量相关会有什么后果1、完全多重共线性P183-P185回归模型的某个解释变量可以写成其他解释变量的线性组合;设X2可以写成其他某些解释变量的线性组合,即：X 2=a3X3＋a4X4…＋akXk至少有一个ai≠0,i= 2,3,…k称存在完全多重共线性2、高度多重共线性P185-P187X2与其他解释变量高度共线性,即可以近似写成其他解释变量的线性组合X 2=a3X3＋a4X4…＋akXk＋i至少有一个ai ≠0,i= 2, 3,…k, vi是随机误差项;3、产生多重共线的原因1时间序列解释变量受同一因素影响经济发展、政治事件、偶然事件、时间趋势经济变量的共同趋势2模型设立：解释变量中含有当期和滞后变量4、多重共线性的理论后果P187-P188OLS估计量仍然是最优无偏估计量1在近似共线性的情形下,OLS估计量仍然是无偏的；2近似共线性并未破坏OLS估计量的最小方差性；3即使在总体回归方程中变量X之间不是线性相关的,但在某个样本中,X变量之间可能线性相关;5、多重共线性的实际后果P188-P1891OLS估计量的方差和标准误较大；2置信区间变宽；3t值不显着；4R2值较高；5OLS估计量及其标准误对数据的微小变化非常敏感6回归系数符号有误；7难以评估各个解释变量对回归平方和ESS或者R2的贡献6、多重共线性的诊断P189-P1921观察回归结果R2较高,F很大,但t值显着的不多;多重共线性的经典特征R2较高,F检验拒绝零假设,但各变量的t检验表明,没有或少有变量系数是统计显着的;2简单相关系数法解释变量两两高度相关;变量相关系数比如超过,则可能存在较为严重的共线性;这一标准并不总是可靠,相关系数较低时,也有可能存在共线性3检查偏相关系数不一定可行4判定系数法辅助回归某个解释变量对其余的解释变量进行回归如果判定系数很大,F检验显着,即X与其他解释变量存在多重共线i5方差膨胀因子7、多重共线性的补救P195-P1981从模型中删除引起共线性的变量①找出引起多重共线性的解释变量,将它排除出去最为简单的克服多重共线性问题的方法;②逐步回归法i. 逐步引入如果拟合优度变化显着—新引入的变量是一个独立解释变量；选择解释变量的原则:a. 调整的R2增加,每个∣t∣增加,则保留引入变量；b. 调整的R2下降,每个∣t∣变化不大,则删除引入变量；ii. 逐步剔除①排除变量时应该注意：i. 由实际经济分析确定变量的相对重要性,删除不太重要的变量；ii. 如果删除变量不当,会导致模型设定误差;2获取额外的数据或新的样本3重新考虑模型4先验信息5变量变换将原模型变换为差分模型可有效消除存在于原模型中的多重共线性一般,增量之间的线性关系远比总量之间的线性关系弱得多; 第九章异方差：如果误差方差不是常数会有什么后果1、异方差的定义随机误差项ui 的方差随着解释变量Xi的变化而变化,即：2、异方差的性质P205-P208OLS估计仍是线性无偏,但不具最小方差1线性性2无偏性3方差式1不具有最小方差,式2具有最小方差3、异方差性的后果P209-P210经典模型假定下,OLS估计量是最优线性无偏估计量BLUE;去掉同方差假定：1OLS估计量仍是线性的；2OLS估计量仍是无偏的；3OLS估计量不再具有最小方差性,即不再是最优有效估计量;4OLS估计量的方差通常是有偏的；5偏差的产生是由于,即不再是真实σ2的无偏估计量；6建立在t分布和F分布之上的置信区间和假设检验是不可靠的,如果沿用传统的检验方法,可能得出错误的结论;4、异方差的检验1图形检验P211-P212e2对一个或多个解释变量或Y的拟合值作图; 2帕克检验Park TestP212-P214假定误差方差与解释变量相关形式：步骤：①做OLS估计求平方,取对数②对ei③做辅助回归④检验零假设：B=023格莱泽检验Glejser TestP214假定误差方差与解释变量相关形式：步骤：①做OLS估计②对e求绝对值i③做辅助回归方程=0④检验零假设：B24怀特检验White TestP215-P216和交叉乘积呈线性关系假定误差方差与X、X2步骤：①OLS估计得残差②做辅助回归③检验统计量5、异方差的修正1加权最小二乘法WLSWeighted Least SquaresP217-P222①方差已知原模型：加权后的模型：误差项的方差为：1加权的权数：②方差未知成比例：i. 误差方差与Xi模型变换：ii. 误差方差与Xi2成比例：模型变换：2怀特异方差校正的标准误P222-P223①如果存在异方差,则对于通过OLS得到的估计量不能进行t检验和F检验;②怀特估计方法③大样本情形下回归标准差和回归系数的一致估计量,可以进行t检验和F检验;第十章自相关：如果误差项相关会有什么结果1、自相关的定义P233按时间或空间顺序排列的观察值之间存在的相关关系;2、自相关的性质P233-P2341若古典线性回归模型中误差项ui不存在自相关Covui,uj=Eui,uj=0,i≠j2若误差项之间存在着依赖关系—ui存在自相关Covui,uj=Eui,uj≠0,i≠j3、产生自相关的原因P235-P2361惯性2设定偏误①模型中遗漏了重要变量;②模型选择了错误的函数形式;i. 从不正确的模型中得到的残差会呈现自相关;ii. 检验是否由于模型设定错误而导致残差自相关的方法：3蛛网现象4数据的加工①在用到季度数据的时间序列回归中,这些数据通常来自于每月数据;这种数据加工方式减弱了每月数据的波动而引进数据的匀滑性;②用季度数据描绘的图形要比用月度数据看来匀滑得多;这种匀滑性本身可能使扰动项中出现自相关;③内插法或外推法：用这些方法加工得到的数据都会给数据带来原始数据没有的系统性,这种系统性可能会造成误差自相关;4、自相关的后果P236-P2371OLS估计得到的仍为线性、无偏估计；2OLS估计不再具有有效性；3OLS估计量的方差有偏：低估了估计量的标准差；4通常所用的t检验和F检验是不可靠的；5计算得到的误差方差是真实σ2的无偏估计量,并且很有可能低估了真实的σ2；6通常计算的R2不能测度真实的R27通常计算的预测方差和标准误也是无效的5、自相关的诊断1图形法—时序图P237-P239①误差u并不频繁地改变符号,而是几个正之后跟着几个负,几个负之后跟着t几个正,则呈正自相关;②扰动项的估计值呈循环型,而是相继若干个正的以后跟着几个负的,表明存在正自相关;③扰动项的估计值呈锯齿型一个正接一个负,随时间逐次改变符号,表明存在负自相关;2检验P239-P242①定义值d值近似1 =-1完全负相关d=42 =0无自相关d=23 =1完全正相关d=0②DW检验的判断准则6、自相关的修正ρ的估计主要方法1ρ=1：一阶差分方法P244假定误差项之间完全正相关 Y t = α+βX t ＋u tu t = u t-1＋tY t - Y t-1= βX t －X t-1＋t2从DW 统计量中估计ρP244-P245 3从OLS 残差e t 中估计Cochrane-OrcuttP245-P246①e t = e t-1＋t②利用OLS 残差,得的估计量 ③迭代,得的收敛值。

计量经济学(第五版)课件 ets1

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计量经济学的三个要素
计量经济学的三个要素是经济理论、经济数据和统计方法。对于解释经济现象来说，“没有计量的理论 ”和“没有理论的计量”都是不够的，正如计量经济学创始人之一的弗里希所强调的那样，它们的结合是计量经济学的发展能够取得成功的关键。
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计量经济学是经济预测的科学
计量经济学从根上说，是对经验规律的认识以及将这些规律推广为经济学“定律”的系统性努力，这些 “定律”被用来进行预测，即关于什么可能发生或者什么将会发生的预测。因此，广义地说，计量经济学可以称为经济预测的科学。
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二．计量经济学的产生和发展 1.产生年代
计量经济学产生于上世纪三十年代。 • 1930年12月，弗里希（R. Frisch）、丁伯根 (J. Tinbergen)和费歇尔(I. Fisher)等经济学家在美国克利夫兰成立计量经济学会。
• 1933 年起，定期出版《计量经济学》 (Econometrica)杂志。弗里希在该杂志发刊词中明确提出计量经济学的范围和方法，指出计量经济学是经济理论、数学和统计学的综合，但它又完全不同于这三个学科中的每一个。
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3. 学科发展环境
同时，随着科学技术的发展，各门学科相互渗透，数学、系统论、信息论、控制论等相继进入经济研究领域，使经济科学进一步数量化，有助于计量经济学的发展。高速电子计算机的出现和发展，为计量经济技术的广泛应用铺平了道路。
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4. 发展过程
上世纪三十年代，侧重于个别商品供给与需求的计量，基本上属于个量分析或微观分析。
自四十年代起，计量经济研究的范围扩大到整个经济体系，其特征是宏观经济总量的计量分析，亦即总量分析或宏观分析。
五十年代起，在计量经济学的理论和方法得到迅速发展的同时，宏观计量经济模型在计量经济学的应用中开始占重要地位。50年代末至60年代初是宏观计量经济模型蓬勃发展的时期。

计量经济学1-5章(超详细完整版)

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理论计量经济学和应用计量经济学
计量经济学根据研究对象和内容侧重面不同，
可以分为理论计量经济学和应用计量经济学。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。
应用计量经济学：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
拉格纳·弗里希（ R. Frish ）
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计量经济学是用数学语言来表达经济理论，以便通过统计方法来论述这些理论的一门经济学分支。
计量经济学可定义为：根据
理论和观测的事实，运用合
适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。
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教科书中的一般表述：统计学、经济
理论和数学
（1.1）（1.1）式为数理经济模型，该模型是不可以估计的。要研究收入I 的变化对消费支出C的数量影响程度，需要对（1.1）进行改造模型。
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首先，明确（1.1）式的函数形式。例如， C a bI （1.2）其中 a、 b 为未知的参数，其次，在（1.2）式右端引入随机变量u，以
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当前的计量理论前沿问题
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○ 计量经济学在中国的发展
我国计量经济学研究
和应用水平同世界前
沿的差距迅速缩小
2000年
我国计量经济学研究和应用的普及阶段
成立了“中国数量经济研
究会”，为创立我国的计
1984年量经济学奠定了基础
1979年
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二、什么是计量经济学？
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。

计量经济学课后答案

1-20．模型参数对模型有什么意义？
习题参考答案
第一章绪论
1-1．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，是由经济学、统计学和数学三者结合而成的交叉学科。
1-2．答：计量经济学自20年代末、30年代初形成以来，无论在技术方法还是在应用方面发展都十分迅速，尤其是经过50年代的发展阶段和60年代的扩张阶段，使其在经济学科占据重要的地位，主要表现在：①在西方大多数大学和学院中，计量经济学的讲授已成为经济学课程表中有权威的一部分；②从1969~2003年诺贝尔经济学奖的XX位获奖者中有XX位是与研究和应用计量经济学有关；著名经济学家、诺贝尔经济学奖获得者萨缪尔森甚至说：“第二次世界大战后的经济学是计量经济学的时代”。③计量经济学方法与其他经济数学方法结合应用得到发展；④计量经济学方法从主要用于经济预测转向经济理论假设和政策假设的检验；⑤计量经济学模型的应用从传统的领域转向新的领域，如货币、工资、就业、福利、国际贸易等；⑥计量经济学模型的规模不再是水平高低的衡量标准，人们更喜欢建立一些简单的模型，从总量上、趋势上说明经济现象。
1-3．答：计量经济学方法揭示经济活动中各个因素之间的定量关系，用随机性的数学方程加以描述；一般经济数学方法揭示经济活动中各个因素之间的理论关系，用确定性的数学方程加以描述。
1-4．答：
1-5．答：从计量经济学的定义看，它是定量化的经济学；其次，从计量经济学在西方国家经济学科中居于最重要的地位看，也是如此，尤其是从诺贝尔经济学奖设立之日起，已有多人因直接或间接对计量经济学的创立和发展作出贡献而获得诺贝尔经济学奖；计量经济学与数理统计学有严格的区别，它仅限于经济领域；从建立与应用计量经济学模型的全过程看，不论是理论模型的设定还是样本数据的收集，都必须以对经济理论、对所研究的经济现象有透彻的认识为基础。综上所述，计量经济学确实是一门经济学科。

计量经济学重点内容

第一章导论计量经济学定义：计量经济学（Econometrics）是一门应用数学、统计学和经济理论来分析、估计和检验经济现象与理论的科学。

通过使用统计数据和经济模型，计量经济学试图量化经济关系，以更好地理解经济变量之间的相互作用。

研究的问题（相关关系）：计量经济学的目的是研究经济变量之间的关系，例如：1. 消费与收入的关系。

2. 教育与工资的关系。

3. 利率与投资的关系。

第二章 OLS (普通最小二乘法)：OLS 是一种用于估计线性回归模型中未知参数的方法。

它通过最小化误差平方和来找到回归线。

在一元线性回归中，我们通常使用普通最小二乘法（OLS）来估计模型参数。

对于模型 Y = α + βX + ε，我们可以使用以下公式来计算α和β：β= Σ( (X - mean(X)) (Y - mean(Y)) ) / Σ( (X - mean(X))^2 ) α̂ = mean(Y) - β̂ * mean(X)这里，mea n(X) 是 X 变量的平均值（即ΣX/n），mean(Y) 是 Y 变量的平均值（即ΣY/n）。

在这些公式中，mean 表示求平均值。

Σ 表示对所有数据点求和，n 是样本大小。

这里α_hat 是截距的估计值，β_hat 是斜率的估计值。

结论及推论：1. 在高斯马尔可夫假设下，OLS 估计量是最佳线性无偏估计量（BLUE）。

2. 当误差项的方差是常数时，OLS 估计量是有效的。

3. 如果模型是正确规范的，并且误差项是独立且同分布的，那么 OLS 估计量是一致的。

4. 如果误差项与解释变量相关，或者存在遗漏变量，那么 OLS 估计量可能是有偏的。

5. OLS 提供了估计的标准误差、t 统计量和其他统计量，这些可以用于进行假设检验和构建置信区间。

第三章一元回归：(1)总函、样函：总函数和样本函数是线性回归模型的两种表现形式。

总函数（总体函数）表示整体样本的关系，一般形式为Y = β0 + β1X + ε。

计量经济学第一章PPT课件

02 回归分析基础
回归分析的定义
回归分析
是一种统计学方法，用于研究变量之间的关系，特别是当一个变量受到其他变量的影响时。
线性回归
在回归分析中，当自变量和因变量之间的关系为线性时，即可以用一条直线来描述它们之间的关系。
非线性回归
在回归分析中，当自变量和因变量之间的关系为非线性时，即不能用一条直线来描述它们之间的关系。
最小二乘法
01
最小二乘法是一种数学优化技术，用于找到最佳拟合数据点的函数。
02
在回归分析中，最小二乘法的目标是找到最佳拟合数据的直线，使得实际观测值与预测值之间的平方和最小。
03
最小二乘法通过求解线性方程组来找到最佳拟合直线的参数。
模型的检验与诊断
R方值
用于衡量模型拟合优度的统计量，其值越接近于1，说明模型拟合效果越好。
计量经济学的研究范围涵盖了微观经济学、宏观经济学、国际经济学、金融学等多个领域。
计量经济学的发展历程
19世纪末期
统计学和经济学的结合，产生了经济计量学。
20世纪30年代
经济大萧条，人们开始利用计量经济学方法分析经济问题。
20世纪50年代
线性代数和计算机技术的发展，推动了计量经济学的发展。
21世纪
模型的参数估计
总结词
参数估计是根据样本数据估计线性回归模型中未知参数的过程。
详细描述
最小二乘法是最常用的参数估计方法，它通过最小化残差平方和来估计参数。即，对于给定的样本数据，找到一组参数值，使得实际观测值与模型预测值之间的残差平方和最小。
模型的假设检验
总结词
假设检验是用于评估线性回归模型是否满足某些假设的过程。

计量经济学(共11张PPT)

分析与模型应用阶段
是否可用于决策？应用
修改整理模型
结构分析
预测未来
模拟
检验发展理论
第五节经济计量学和其它学科的关系
数理经济学是运用数学研究有关经济理论
数理统计学是运用数学研究统计问题经济统计学是对经济现象的统计研究
经济计量学是经济学、统计学、数学三者结合在一起的交叉学科。
经济学
数理经济学
经济统计学
四、我国经济计量学的发展
70－80年代
80－90年代 1998年
开始介绍《经济计量学》的学科内容和国外发展情况
1995年《经济计量学》的教学大纲正式发表；全国许多高校相继开设《经济计量学》课程。
将《经济计量学》列入经济类各专业八门公共核心课程之一
五、经济计量学的内容体系
按照研究的方法不同
《Econometrics》。
从30年代到今天，尤其是二次大战以后，计量经济学在西方各国的影响迅速扩大。曾说：“二次世界大战以后的经济学是计量经济学的时代”。1969年首届诺贝尔经济学奖授予弗里希和丁伯根。自1996年设立诺贝尔经济学奖至1989年27为获奖者中有15位是计量经济学家，其中10位是世界计量经济学会的会长。
（时间序列数据、截面数据）
二、参数估计
三、模型检验（拟合优度、t 检验、F 检验）四、模型应用（预测、结构分析、模拟）
第三节经济计量学的特点
1.它是研究经济现象的，它不但给出质的解释，而且给出确切的量的描述，从而使经济学成为一门精密的科学。定性分析－定量分析（简单的数量对比－模型分析）
2.能综合考虑多种因素，通过描述客观经济现象中极为复杂的因果关系，对影响某一经济现象的众多因素（哪些是主要、次要因素）给出一目了然的回答。

计量经济学第一章绪论习题答案

计量经济学第一章绪论一.单选题1、计量经济学是一门（ B ）学科。

A、数学B、经济C、统计D、测量2、计量经济模型分为单方程模型和（ C ）。

A、随机方程模型B、行为方程模型C、联立方程模型D、非随机方程模型3、同一统计指标按时间顺序记录的数据列称为（ B ）。

A、横截面数据B、时间序列数据C、修匀数据D、平行数据4、样本数据的质量问题，可以概括为完整性、准确性、可比性和（ B ）。

A、时效性B、一致性C、广泛性D、系统性5、有人采用全国大中型煤炭企业的截面数据，估计生产函数模型，然后用该模型预测未来煤炭行业的产出量，这是违反了数据的（ A ）原则。

A、一致性B、准确性C、可比性D、完整性6、对下列模型进行经济意义检验，哪一个模型通常被认为没有实际价值的（ B ）。

A、C（消费）=500+0.8I（收入）B、Q（商品需求）=10+0.8I（收入）+0.9P（价格）C、Q（商品供给）=20+075P（价格）D、Y（产出量）=0.65K0.6（资本）L0.4（劳动）7、横截面数据是指（ A ）。

A、同一时点上不同统计单位相同统计指标组成的数据B、同一时点上相同统计单位相同统计指标组成的数据C、同一时点上相同统计单位不同统计指标组成的数据D、同一时点上不同统计单位不同统计指标组成的数据8、下列检验中属于经济计量准则检验的有（ B ）。

A、方程的显著性检验B、序列相关检验C、变量的显著性检验D、受约束的检验9、判断模型参数估计量的符号、大小、相互之间关系的合理性属于（ B ）准则。

A、经济计量准则B、经济理论准则C、统计准则D、统计准则和经济理论准则10、狭义计量经济模型是指（ C ）。

A、投入产出模型B、数学规划模型C、包含随机项的经济数学模型D、模糊数学模型二.多选题1、计量经济学是以下哪些学科相结合的综合性学科（ ADE ）。

A、统计学B、数理经济学C、经济统计学D、数学E、经济学2、从研究对象和内容侧重点不同，计量经济学可分为（ AC ）。

计量经济学第一章绪言

• 近20位担任过世界计量经济学会会长
• 30余位左右在获奖成果中应用了计量经济学
2021/8/5
LOU YONG
创立
Frisch
经典
建立第1个应用模型
Tinbergen
计
建立概率论基础
Haavelmo
量
经
发展数据基础
Stone
济
学
发展应用模型
Klein
建立投入产出模型
Leontief
2021/8/5
• 强调学科的交叉性以及对现实经济问题进行研究。
2021/8/5
LOU YONG
为什么需要学习计量经济学？
• 从定量的角度、使用计算机解决现实经济问题（企业经营决策、结构分析、经济预测和政策评价）。例。
• 从定量的角度、使用计算机实证检验和发展经济理论问题。例。
• 1998年我国正式将计量经济学定为经济学科类的核心课程。
2021/8/5
LOU YONG
• 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；
• 参考文献及相关网站：参见教材末页
2021/8/5
LOU YONG
关于课程教学
教学内容：参见目录，补充EVIEWS的使用指南及应用举例。
思路：引发学习兴趣，注重思路，强化应用，避免单纯的数学证明。
考核：平时成绩（出勤、课堂讨论、课程论文）（30％）＋期末笔试（70％）

计量经济学笔记(1-9章)

引言计量经济学建模方法:1)理论或假设的陈述;2)理论的数学模型的设定;3)理论的计量经济模型的设定;4)获取资料;5)计量经济模型的参数估计;6)假设检验;7)预报或预测;8)利用模型进行控制或制定政策。

第一章回归分析的性质1、回归分析:研究一个叫应变量的变量对另一个或多个叫做解释变量的变量的依赖关系,其用意在于通过后者的已知或设定值,去估计和预测前者的均值。

2、虚拟变数:定性变量或范畴变量。

3、时间序列数据:一个变量在不同时间取值的一组观测结果。

4、横截面数据:一个或多个变量在同一时间点上收集的数据。

5、实验资料：在保持一些因素不变的情况下收集数据。

、6、非实验资料：收集的资料不受研究者控制。

、7、回归分析的主要用意，是分析一个叫做应变量的变量，对另一个或多个叫做解释变量的变量的统计依赖性，这种分析的目的，是要在解释变量已知或固定值的基础上，估计和预测应变量的均值，实际上，回归分析的成功有赖于适用资料的获得。

、、第二章双变量回归分析：一些基本概念1、总回归函数（PRF ）：)()(i i X f X Y E =它仅仅表明在给定i X 下Y 分布的均值与i X 有函数关系，换句话说，他说出应变量的均值或平均值是怎样随解释变量变化的。

在几何意义上，总体回归曲线就是解释变量给定值时应变量的条件均值或期望值的轨迹。

、i i X X Y E 21)/(ββ+=：称为线性总体回归函数或简称线性总体回归。

2、PRF 的随机设定)/(i i i X Y E Y u -= 或 i i i u X Y E Y +=)/(i u 称为随机干扰项或随机误差。

是从模型中省略下来的而又集体地影响这应变量的全部变量的替代物。

)/(i X Y E 这一个成分被称为系统性或确定性成份；i u 为随机或非系统性成分。

若i i X X Y E 21)/(ββ+=ii i u X Y ++=21ββ3、随机干扰项的意义 1）理论的模糊性。

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”。