计量经济学基础知识梳理超全

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计量经济学复习笔记要点

计量经济学复习笔记要点

计量经济学 总复习第一部分:统计基础知识均值的概念:通常人们所说的均值就是“平均数”,统计意义上的均值是“期望值”。

方差:变量的每个样本与均值的距离大小的概念。

标准差:对方差开根号就是标准差。

数学期望值与方差的数学性质总体方差: 1.常量aE (a )=a 2σ(a)=0抽样方差: 2.变量 y=a+bxE(y)=a+bE(x)总体标准偏差: 2σ(y)=b^2 * 2σ(x)抽样标准偏差:假设检验的定义:事先做一个假设,然后再用统计方法来检验这个假设是否有统计意义。

假设检验的步骤:第一步,设定假设条件。

原定假设,H0:u=u0,和替代假设,Ha:u ≠u0。

第二步,决定用哪种检验, 如果n ≥30,用Z 检验,如果n<30, 用t 检验。

第三步,找出临界值, 根据给定的定义域的大小,即α=1%、α=5%、或 α=10% 从概率分布表中查出Zc 值,或tc 值。

第四步,计算统计值, 或者第五步,比较统计值与临界值而得出结论。

如果统计值的绝对值大于临界值,那么我们就否定原定假设; 如果统计值的绝对值小于临界值,那么我们就不能否定原定假设。

第二部分 最小二乘法最小二乘法的假设条件:(1) (2) (3) (4) (5) 文字解释:Nu x Ni ∑-=22)(σ1)(22--=∑n x xs ni2σσ=2s s =nux Z σ0*-=n s u x t 0*-=)(=X E i ε∞<=22,)(σσεi Var 0),(=j i Cov εε0),(=i i X Cov ε1),(±≠j i X X Cov(1)每个误差必须是随机的,其误差的期望值是零;(2)误差都是雷同的,其方差相等,同时其方差的变化量必须是有限的; (3)每个误差之间必须是相互独立的; (4)误差项与方程式中的自变量是无关的; (5)自变量之间无直接的线性关系。

通用最小二乘法的步骤:第一步:求出误差项:第二步:求误差的平方和最小。

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)&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

(完整版)计量经济学重点知识归纳整理

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 主要知识点

计量经济学  主要知识点

《计量经济学》《经济计量学》《Econometrics》一、主要知识点第一章绪论第一节计量经济学一、经济计量学的产生过程1930 世界经济计量学会二、经济计量学与其他学科的关系计量经济学的定义第二节建立计量经济学模型的步骤和要点一、数据类型1、时间序列数据2、截面数据3、面板数据二、经济变量与经济参数(一)、经济变量1、内生变量和外生变量内生变量(endogenous variable):随机变量,模型自身决定;内生变量影响模型中内生变量,同时又受外生变量和其它内生变量影响。

外生变量(exogenous variable):通常为非随机变量,在模型之外决定。

而外生变量只影响模型中的内生变量,不受模型中任何其它变量影响。

2、解释变量与被解释变量3、滞后变量与前定变量(二)建模步骤和要点。

模型假定把所研究的经济变量之间的关系用适当的数学模型表达出来。

估计参数模型检验:经济意义的检验、统计推断的检验、计量经济的检验、预测的检验第三节计量经济学模型的应用模型应用:政策评价、经济预测、结构分析、检验和发展经济理论第二章一元线性回归模型第一节概述一、相关关系与回归分析1、函数关系与统计相关关系2、相关分析与回归分析的区别和联系二、总体回归模型与样本回归模型1、总体回归模型(PRF):总体回归函数随机扰动项2、样本回归模型(SRF):样本回归函数残差第二节简单线性回归模型的参数估计一、对线性回归模型的假设(古典假定)如何表示?1、零均值假定2、同方差假定3、无自相关假定4、 与解释变量不相关5、 正态性假定二、普通最小二乘法(OLS )1、 OLS 的思想 参数估计式2、Y i 的分布三、普通最小二乘估计量的统计性质 高斯—马尔可夫定理 BLUE1、参数估计量的性质 高斯-马尔科夫定理2、 总体方差/随机扰动项方差的估计式3、 参数估计量的概率分布四、最大似然估计的概念第三节 简单线性回归模型的检验一、对估计值的直观判断(经济意义的检验) 二、拟和优度的检验1、 TSS=ESS+RSS2、 TSS ESS RSS 各自的含义3、 R2的构造4、 ∑∑==22212ˆiyx TSSESS R iβ5、 2R [0,1]三、对1β的显著性检验(T 检验) 检验步骤 四、均值预测与个值预测的置信区间 P49 第三章 多元线性回归模型 第一节 概述一、基本概念偏回归系数及其解释二、多元线性回归的基本假定如何表示和理解?1、零均值假定2、同方差假定3、无自相关假定4、无多重共线性5、扰动项与解释变量不相关6、正态性假定第二节多元线性回归模型的最小二乘估计一、矩阵形式的OLS参数估计式二、总体方差/随机扰动项方差的OLS估计式三、参数估计量的性质:同一元情形四、样本容量问题第三节多元回归模型的检验一、拟和优度检验1、判定系数2、调整后的判定系数二、对单个回归系数的显著性检验(T检验)检验步骤三、总体回归模型的显著性检验(F检验)检验步骤第四节预测对个值预测、区间预测的理解:p74第五节可以线性化的其他函数形式一、线性回归模型的形式:对参数而言是线性的回归系数的含义:边际效应二、几种常见的线性回归模型1、 双对数模型 回归系数的经济含义:弹性2、 半对数模型3、 倒数变换模型第六节 受约束回归 基本思想和检验步骤 第四章 违背经典假设的回归模型第一节 异方差一、异方差1、 异方差,指的是回归模型中的随机误差项的方差不是常数。

计量经济学重点知识整理

计量经济学重点知识整理

计量经济学重点知识整理1一般性定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〔动身点、回宿、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必须明确:方法手段要服从研究对象的实质特征〔与数学不同〕,方法是为经济咨询题效劳2注重:计量经济研究的三个方面理论:即讲明所研究对象经济行为的经济理论——计量经济研究的根底数据:对所研究对象经济行为瞧测所得到的信息——计量经济研究的原料或依据方法:模型的方法与估量、检验、分析的方法——计量经济研究的工具与手段三者缺一不可3计量经济学的学科类型●理论计量经济学研究经济计量的理论和方法●应用计量经济学:应用计量经济方法研究某些领域的具体经济咨询题4区不:●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量,对经济理论提出经验的内容5计量经济学与经济统计学的关系联系:●经济统计侧重于对社会经济现象的描述性计量●经济统计提供的数据是计量经济学据以估量参数、验证经济理论的全然依据●经济现象不能作实验,只能被动地瞧测客瞧经济现象变动的既成事实,只能依靠于经济统计数据6计量经济学与数理统计学的关系联系:●数理统计学是计量经济学的方法论根底区不:●数理统计学是在标准假定条件下抽象地研究一般的随机变量的统计规律性;●计量经济学是从经济模型动身,研究模型参数的估量和推断,参数有特定的经济意义,标准假定条件经常不能满足,需要建立一些专门的经济计量方法3、计量经济学的特点:计量经济学的一个重要特点是:它自身并没有固定的经济理论,而是依据其它经济理论,应用计量经济方法将这些理论数量化。

4、计量经济学什么缘故是一门单独的学科计量经济学是经济理论、数理经济、经济统计与数理统计的混合物。

1、经济理论所作的陈述或假讲大多数是定性性质的,计量经济学对大多数经济理论给予经验内容。

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1一样性定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(动身点、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必须明确:方法手段要服从研究对象的本质特点(与数学不同),方法是为经济问题服务2注意: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:模型的方法与估量、检验、分析的方法——计量经济研究的工具与手段三者缺一不可3计量经济学的学科类型●理论计量经济学研究经济计量的理论和方法●应用计量经济学:应用计量经济方法研究某些领域的具体经济问题4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量,对经济理论提出体会的内容5计量经济学与经济统计学的关系联系:●经济统计侧重于对社会经济现象的描述性计量●经济统计提供的数据是计量经济学据以估量参数、验证经济理论的差不多依据●经济现象不能作实验,只能被动地观测客观经济现象变动的既成事实,只能依靠于经济统计数据6计量经济学与数理统计学的关系联系:●数理统计学是计量经济学的方法论基础区别:●数理统计学是在标准假定条件下抽象地研究一般的随机变量的统计规律性;●计量经济学是从经济模型动身,研究模型参数的估量和推断,参数有特定的经济意义,标准假定条件经常不能满足,需要建立一些专门的经济计量方法3、计量经济学的特点:计量经济学的一个重要特点是:它自身并没有固定的经济理论,而是依照其它经济理论,应用计量经济方法将这些理论数量化。

4、计量经济学什么缘故是一门单独的学科计量经济学是经济理论、数理经济、经济统计与数理统计的混合物。

1、经济理论所作的陈述或假说大多数是定性性质的,计量经济学对大多数经济理论给予体会内容。

计量经济学知识分享

计量经济学知识分享

计量经济学知识分享
计量经济学是以一定的经济理论和统计资料为基础,运用数学、统计学方法与电脑技术,以建立经济计量模型为主要手段,定量分析研究具有随机性特性的经济变量关系的一门经济学学科。

以下是一些计量经济学的基本知识分享:
1. 变量:计量经济学中常用的变量包括因变量和自变量。

因变量是我们想要解释或预测的变量,而自变量是用来解释因变量的因素。

2. 数据类型:计量经济学中使用的数据类型包括横截面数据、时间序列数据和面板数据。

横截面数据是在同一时间点上收集的不同个体的数据,时间序列数据是在不同时间点上收集的同一个体的数据,面板数据则是在不同时间点上收集的不同个体的数据。

3. 模型建立:计量经济学中常用的模型包括简单线性回归模型、多元线性回归模型、非线性回归模型等。

模型建立的过程包括选择变量、选择模型形式、估计模型参数等。

4. 模型估计:计量经济学中常用的模型估计方法包括最小二乘法、最大似然估计法等。

这些方法用于估计模型中的参数,以使模型能够最好地拟合数据。

5. 模型检验:计量经济学中常用的模型检验方法包括拟合优度检验、假设检验、平稳性检验等。

这些方法用于检验模型的合理性和可靠性。

6. 预测和推断:计量经济学可以用于预测和推断经济变量的未来值。

通过建立合适的模型并使用历史数据进行估计,可以预测未来的经济趋势和变化。

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第一篇:计量经济学复习要点计量经济学复习要点第一章、概率论基础1.随机事件的概念P22.古典概行例题P5例1.1P2例1.2利用第一章的知识说明抽签的合理性如何利用第一章的知识估计一个池塘有多少鱼还有一个关于晚上紧急集合穿错鞋的题目,记不太清楚了3.期望与方差的概念,切比雪夫不等式,看例题1.4-例题1.8,不要求求出数4.变异系数的概念P175.大数定律和中心极限定律(具有独立同分布的随机变量序列的有限和近似地服从正态分布)的概念P24、P25第二章、矩阵代数1.矩阵的定义,加(page29)、减(page29)、乘(page30)、转置(page30)、逆(page31)知道怎么回事2.最小二乘法P39-P41(定义最小二乘解)3.第三节没有听,求听课学霸补充第三章、数据的分析方法和参数的统计推断1.数据的分析方法(算数平均、加权算数平均、几何平均、移动平均)(1)几种分析方法的定义(2)几中分析方法的不同(3)每种分析方法的具体作用(4)移动平均法中k的选择(5)指数平滑法的意义,α的选择,P552.t分布的概率密度函数3.矩估计法定义4.几大似然估计法P65,例题3.7例题3.85.贝叶斯估计和极大极小估计(应该是只看一下概念就可以了)6.假设检验(1)基本思想P75(2)双边假设检验(3)单边假设检验(4)参数检验P807.方差分析的思想、作用和模型第四章、一元线性回归(计算题)回归方程的求法,显著性检验,经济解释(各参数的解释),不显著的解释第六章、虚拟变量的回归模型1.虚拟变量的作用及模型2.应用虚拟变量改变回归直线的截距、斜率3.对稳定性的检验第二篇:2007计量经济学复习要点2007年计量经济学课程要点归纳1.十大经典假设的证明(关于两变量模型的性质检验)2.BLUE估计量的证明3.自相关检验方法(检验方法一定要记住)4.异方差检验方法(至少三种)5.孙老师讲过的附录要留意6.异方差与自相关的补救措施7.违反十大经典假设情况下的问题怎么解决(如多重共线性,异方差,自相关问题,虚拟变量的估计)注:以上重点均是提供参考,不做考试说明计量考察的重点是对计量模型的建立与估算,结果评价与补救思路的考察,没有大量的数学计算,请同学们放心!建议大家根据参考要点确定进度,并根据孙老师上课的重点决定自己的复习范围!希望同学们认真复习,考出好成绩!王琳第三篇:计量经济学复习笔记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。

计量经济学知识点(超全版)

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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。

计量经济学基础知识梳理超全新

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它明显取决于x的取值(弹性并非沿着需求曲线保持不变)。
2.自然对数
不仅在需求理论中,在许多应用经济学领域,弹性都 是非常重要的。在许多情况下,使用一个常弹性模型都很 方便,而对数函数能帮助我们设定这样的模型。如果我们 对x和y都使用对数近似计算,弹性就近似等于
loyg loxg
因此,一个常弹性模型可近似描述为方程
1.二次函数
刻画报酬递减规律的一个简单方法,就是在线性关系 中添加一个二次项。
考虑方程式
y01x2x2
式中, 0 , 1和 2为参数。当2 0时,y和x之间的关
系呈抛物线状,并且可以证明,函数的最大值出现在
x122
1.二次函数
例如,若y=6+8x-2x2。(从而 1=8且 2 =-2),则y
XX1X2 Xn X
n
n
三、加权算术平均
加权平均是将各数据先乘以反映其重要性的权 数(w),再求平均的方法。其定义如下式:
Xww1Xw 11w w 2X 2 2 wnwnXn
wiXi w
四、变化率
变化率的定义如下式:
Xt Xt1(t2,3,n) Xt1
五、几何平均
几何平均是n个数据连乘积的n次方根 ,其定义如下式:
那么,对x的微小变化,便有
10 l0 o x g % x
“微小”的含义取决于具体情况。
2.自然对数
近似计算的作用: 定义y对x的弹性(elasticity)为
y x %y x y %x
换言之,y对x的弹性就是当x增加1%时y的百分数变化。
若y是x的线性函数:y01x,则这个弹性是 y xx y1x y10 x1x
资和教育的关系概括为:多受一年教育——无论所受教育的 起点如何——都将使工资提高约9.4%。这说明了这类模型 在经济学中的重要作用。

计量经济学知识点

计量经济学知识点

计量经济学知识点1.假设检验:在计量经济学中,研究者通常会提出一些假设,然后使用统计方法来检验这些假设的有效性。

例如,研究者可能提出一个关于变量之间关系的假设,并使用样本数据来检验这个假设是否成立。

2.回归分析:回归分析是计量经济学中一种常用的统计方法,用于分析因变量与自变量之间的关系。

通过回归分析,研究者可以确定自变量对因变量的影响程度,并进一步预测因变量的数值。

回归模型的选择和估计是计量经济学中的核心内容之一3.模型设定:在计量经济学中,研究者通常会基于对经济理论的理解来设定一个经济模型,并使用实证分析来验证模型的有效性。

模型设定是计量经济学研究的第一步,决定了后续研究的方向和方法。

4.面板数据分析:面板数据是一种具有时间序列和截面维度的数据,可以用于研究变量的动态关系。

在面板数据分析中,研究者可以使用固定效应模型或者随机效应模型来估计变量的影响。

5.工具变量法:工具变量法是计量经济学中一种常用的估计方法,用于解决内生性问题。

内生性问题是由于自变量和误差项之间的相关性而导致的估计结果不准确的问题,在工具变量法中,研究者使用一个与自变量相关但与误差项无关的变量作为工具变量来解决内生性问题。

6.时间序列分析:时间序列分析是计量经济学中研究时间序列数据的方法。

研究者可以使用时间序列模型来分析和预测经济变量的发展趋势和波动性。

常用的时间序列模型包括ARMA模型、ARIMA模型等。

7.异方差问题:异方差问题是指误差项的方差不是恒定的,而是与自变量或其他变量相关的情况。

异方差问题会导致估计结果的不准确性,在计量经济学中,研究者可以使用加权最小二乘法或者稳健标准误等方法来解决异方差问题。

8.时间序列平稳性:时间序列平稳性是指时间序列数据的均值和方差在时间上不发生系统性的变化。

平稳时间序列数据能够提供可靠的统计推断结果,因此在时间序列分析中需要对数据的平稳性进行检验。

9.效应估计方法:在计量经济学中,研究者通常会使用OLS估计法来估计参数的值。

《计量经济学》各章主要知识点

《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21,ββ的经济学含义。

t t t P x y 31.0ln 25.0213.0ln -+=∧,其中参数21,ββ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()/ln(25.0)/ln(11-∧-=t t t t x x y y );价格增加一个单位,商品消费需求将减少31%。

例2:研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低(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。

回归结果为: 229.164.034.2t t t x x GINI -+=∧,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231.1412.734.13t t t x x GINI -+-=∧。

3.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 果一个变量为随机变量,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。

计量经济学基础知识

计量经济学基础知识
解释变量与被解释变量:(1)解释变量相当 于函数中的自变量,它是说明因变量变动原因 的变量;(2)被解释变量相当于函数中的因 变量,它是模型所要分析研究的变量。
内生变量:由模型所决定的变量,是随机变量。 内生变量又称为不可控制变量。
外生变量:决定模型的变量,是非随机变量。 外生变量由称可控制变量。
滞后内生变量、前定变量、虚拟变量、工具变 量。
模型设计阶段具体技术工作:
(1)模型应该包括那些变量?哪些是因变 量?哪些是自变量?
(2)模型包括几个参数,它们的符号(正 负)如何?
(3)模型函数的数学形式,线性的?亦或 是非线性的?
根据凯恩斯(J.M.Keynes)消费理论: “平均说来,当人们收入增多时,他们倾向于消
费,但其增长的程度并不和收入增加的程度一样 多。”设y为消费,x为收入,用数学方程表示为 y=f(x)=b0+b1x+e 其中参数b1=dy/dx为编辑消费倾向,e为随机项, 表明消费的随机性。按照凯恩斯的观点,0<b1<1。
库兹涅茨假设
但是,库兹涅茨对凯恩斯这种边际消费倾 向下降的观点持否定态度。他研究的结论, 消费与国民收入之间存在稳定的上升比例。 因此,上式只是根据凯恩斯消费理论设定 的消费模型。
3.确定变量和函数形式
包括:(1)、数学模型的设定
(2)、计量经济模型的设定
模型应当反映客观经济活动,但是这种反映不 可能也不应该是包罗万象,巨细无疑的。这需 要合理的假设,删除次要关系和因素。
1969年首届诺贝尔经济学奖授予弗里希和 丁伯根。
自1969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。
计量经济学应运而生

计量经济学知识点汇总

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。

(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
产生多重共线性的原因?
(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

计量经济学知识点

计量经济学知识点

计量经济学知识点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,它运用数学和统计方法来分析经济数据,从而揭示经济现象之间的数量关系和规律。

以下将为您介绍一些计量经济学的重要知识点。

一、回归分析回归分析是计量经济学的核心方法之一。

简单线性回归模型是最基础的形式,它假设因变量(Y)与一个自变量(X)之间存在线性关系,可以用方程 Y =β₀+β₁X +ε 来表示。

其中,β₀是截距,β₁是斜率,ε 是随机误差项。

在进行回归分析时,我们需要估计参数β₀和β₁。

常用的估计方法是最小二乘法,其目标是使残差平方和最小。

通过计算得到的回归系数可以解释自变量对因变量的影响程度。

多元线性回归则是将简单线性回归扩展到多个自变量的情况,模型变为 Y =β₀+β₁X₁+β₂X₂+… +βₖXₖ +ε。

回归分析还需要进行一系列的检验,包括模型的拟合优度检验(如R²统计量)、变量的显著性检验(t 检验)和整体模型的显著性检验(F 检验)等。

二、异方差性异方差性是指误差项的方差不是恒定的,而是随着自变量的取值不同而变化。

这会导致最小二乘法估计的有效性受到影响。

为了检测异方差性,可以使用图形法(如绘制残差图)或统计检验方法(如怀特检验)。

如果发现存在异方差性,可以采用加权最小二乘法等方法进行修正。

三、自相关性自相关性指的是误差项在不同观测值之间存在相关性。

常见的自相关形式有正自相关和负自相关。

自相关性会使估计的标准误差产生偏差,影响参数估计的有效性和假设检验的结果。

常用的检测方法有杜宾瓦特森检验。

解决自相关问题可以采用广义差分法等方法。

四、多重共线性多重共线性是指自变量之间存在较强的线性关系。

这会导致回归系数估计值不稳定,难以准确解释变量的影响。

可以通过计算方差膨胀因子(VIF)来判断是否存在多重共线性。

解决多重共线性的方法包括删除相关变量、增大样本容量或使用岭回归等方法。

五、虚拟变量虚拟变量常用于表示定性的因素,例如性别、季节、地区等。

(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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wage 0.19 0.008 exp er 0.007 educ exp er
这是增加一年工作经验所导致工资的近似变化。注意这个偏 效应与exper和educ的初始水平都有关系。例如,一个从 educ=12和exper=5开始的工人,再增加一年工作经验,将使
工资增加约0.19-0.08×5+0.007×12=0.234元。准确的变化通
五、几何平均
几何平均是n个数据连乘积的n次方根 ,其定义如下式:
G n X1 X 2 X n
六、线性函数
如果两个变量x和y的关系是:
y 0 1x
我们便说y是x的线性函数:而 0 和 1 是描述这一关 系的两个参数,0 为截距(Intercept),1 为斜率。
一个线性函数的定义特征在于,y的改变量总是x
hours 33 45.1logwage
式中,wage为小时工资而hours为每周工作小时数,于是,
由方程可得:
hours 45.1 logwage 45.1 100%wage
0.451%wage
换言之,工资每增加1%,将使每周工作小时增加约0.45或
略小于半个小时。若工资增加10%,则 hours 0.45110 4.51
大而越来越不精确。 2.两对数之差可用作比例变化的近似值。令x0和x1为两
个正数,可以证明(利用微积分),对x的微小变化,有
logx1 logx0 x1 x0 x0 x x0
如果我们用100乘以上述方程,并记
logx logx1 logx0
那么,对x的微小变化,便有
100 logx %x
2.一些有用的性质(牢记):
log(x1·x2)=log(x1)+log(x2),x1,x2>0 log(x1/x2)=log(x1)-log(x2),x1,x2>0 log(xc)=c·log(x),x>0,c为任意实数
2.自然对数
对数可用于计量经济学应用中的各种近似计算。
1.对于x≈0,有log(1+x)≈x。这个近似计算随着x变
的改变量的 1倍:y 1x
其中,表示“改变量”。换句话说,x对y的边
际效应是一个等于1 的常数。
例:线性住房支出函数
假定每月住房支出和每月收入的关系式是 Housing=164+0.27income
那么,每增加1元收入,就有0.27元用于住房支出, 如果家庭收入增加200元,那么住房支出就增加 0.27×200=54元。
的最大值出现在x*=8/4=2处,并且这个最大值是6+8×2-
Hale Waihona Puke 2×(2)2=14。y 16
14
12
10
8
6
4
2
0
x
0
1
2
3
4
1.二次函数
对方程式 y 0 1x 2x2
2 0 意味着x对y的边际效应递减,这从图中清晰可
见,应用微积分知识,也可以通过求这个二次函数的一阶 导数得出。
斜率=
y x
在经验研究工作中还经常出现使用对数函数的其他可 能性。假定y>0,且
logy 0 1x 则 logy 1x ,从而 100 logy 100 1x。
由此可知,当y和x有上述方程所示关系时,
%y 100 1x
例: 对数工资方程
假设小时工资与受教育年数有如下关系:
logwage 2.78 0.094edu
七、若干特殊函数
线性函数的基本性质: 不管x的初始值是什么,x每变化一个单位都导致y同样
的变化。x对y的边际效应是常数,这对许多经济关系来说多 少有点不真实。例如,边际报酬递减这个重要的经济概念就 不符合线性关系。
为了建立各种经济现象的模型,我们需要研究一些非线 性函数。
非线性函数的特点是,给定x的变化,y的变化依赖于x 的初始值。

2
y x2
因此,2 是x2 对y的偏效应。
例: 对CD的需求
假定大学生每月对CD的需求量与CD的价格和每个月 的零花钱有如下关系:
quantity 120 9.8 price 0.03income
式中,price为每张碟的价格,income以元计算。需求 曲线表示在保持收入(和其他因素)不变的情况下, quantity和price的关系。
X X1 X 2 X n X
n
n
三、加权算术平均
加权平均是将各数据先乘以反映其重要性的权 数(w),再求平均的方法。其定义如下式:
X w
w1X1 w2 X2 wn Xn w1 w2 wn
wi Xi w
四、变化率
变化率的定义如下式:
X t X t1 (t 2 ,3,n) X t1
y 0 1 x;dy dx 1 2 x1 2
y 0 1logx;dy dx 1 x y exp0 1x;dy dx 1 exp0 1x
4.微分学
当y是多元函数时,偏导数的概念便很重要。假定y=f
(x1,x2),此时便有两个偏导数,一个关于x1,另一个关
于 x1的x2普。通y对导x1数的。偏类导似数的记,为yxy1就,是就固是定把xx12时看方做程常对数x时2的方导程数对。
1.二次函数
刻画报酬递减规律的一个简单方法,就是在线性关系
中添加一个二次项。
考虑方程式
y 0 1x 2x2
式中,0 ,1和 2为参数。当2 0时,y和x之间的关
系呈抛物线状,并且可以证明,函数的最大值出现在
x 1 22
1.二次函数
例如,若y=6+8x-2x2。(从而 1=8且 2 =-2),则y
或约四个半小时。
注意:不宜对更大的工资百分数变化应用这个近似计算。
3.指数函数
考虑方程 logy 0 1x
此处log(y)是x的线性函数,但是怎样写出y本身作为
x的一个函数呢?指数函数给出了答案。
我们把指数函数写为y=exp(x),有时也写为 y ex,
但在我们课程中这个符号不常用。
指数函数的两个重要的数值是exp(0)=1和exp(1)
y 0 1x1 2 x2
由于这个函数的图形是三维的,所以相当难以想象,
不过0仍然是截距(即x1=0和 x2=0时y的取值),且1和 2
都是特定斜率的度量。由方程(A.12)可知,给定 x1和 x2
的改变量,y的改变量是
y 1x1 2x2
若 不x2改变,即 x,2 则0有
y 1x1,x2 0
或 loge x。当对数使用几个不同的底数时,这些不同的
符号是有作用的。目前,只有自然对数最重要,因此我们
都用 logx 表示自然对数。
2.自然对数
y
y logx
x
图2.1.4 y=log(x) 的图形
2.自然对数
有如下性质:
1. log(x)可正可负:log(x)<0,0<x<1; log(1)=0;log(x)>0,x>1

x2
y 0 1x1 2 x2

y x1
1,xy2
2
这些偏导数可被视为经济学所定义的偏效应。
例: 含交互项的工资方程
把工资与受教育年数和工作经验(以年计)相联系的一 个函数是
wage 3.10 0.41educ 0.19 exp er 0.004 exp er2 0.007 educ exp er exper对wage的偏效应就是上式对exper的偏导数:
这类模型在经验经济学中扮演着重要角色。目前,式 中的 1 只是接近于弹性这一事实并不重要,可以忽略。
例:常弹性需求函数
若q代表需求量而p代表价格,并且二者关系为
logq 4.7 1.25 logp
则需求的价格弹性是-1.25.初略地说,价格每增加1%,将 导致需求量下降1.25%。
2.自然对数
2.自然对数
另一种关系式在应用经济学中也是有意义的:
y 0 1 logx
其中,x>0。若取y的变化,则有 y 1 logx,这又可以 写为 y 1 100 100 logx 。
利用近似计算,可得
y 1 100 %x
当x增加1%时,y变化 1 100 个单位。
例:劳动供给函数
假定一个工人的劳动供给可描述为
第一章 计量经济学基础知识
高数知识
主 要
概率论基础
内 容
数理统计基础
第一节 高数知识
一、求和
如果xi:i 1,2,,n表示n个数的一个序列,那么我
们就把这n个数的总和写为:
n
xi x1 x2 xn
i1
二、算术平均
算术平均(arithmetic mean)就是我们日 常生活中使用的普通的平均数,其定义如 下式:
一、随机变量及其概率分布
按照概率和统计学的惯例,我们一律用大写字母如常
见的W,X,Y和Z表示随机变量,而用相应的小写字母w, x,y和z表示随机变量的特定结果。
例如,在掷币实验中,令X为一枚钱币投掷10次出现正 面的次数。所以X并不是任何具体数值,但我们知道X将在
集合 0,1,2,,10 中取一个值。比方说,一个特殊的结果
根据前面所述方程,有
%wage 1000.094edu 9.4edu
由此可知,多受一年教育将使小时工资增加约9.4%。
通常把%△y/△x称为y对x的半弹性,半弹性表示当x增加
一个单位时y的百分数变化。在上述模型中,半弹性是个常
数并且等于 100 ,1 在上述例子中,我们可以方便的把工
资和教育的关系概括为:多受一年教育——无论所受教育的 起点如何——都将使工资提高约9.4%。这说明了这类模型 在经济学中的重要作用。
=2.7183(取4位小数)。
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