计量经济学 第1章

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计量经济学第一章

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

《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

《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1章 计量经济学导论

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


建立概率论基础


发展数据基础


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

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

计量经济学ppt第一章

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
Chapter 1: An Introduction to Econometrics Page 15
Principles of Econometrics, 4th Edition
Chapter 1: An Introduction to Econometrics Page 10

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,PRMt 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,PRFt 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,SRFtt 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,SRMtt 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”;Min21ˆ()niii Y Y =-∑01ˆˆ(,)ββ: 1121()()ˆ()nii i n ii XX Y Y X X ==--β=-∑∑ , 01ˆˆY X β=-βOLS 的代数性质拟合优度R 2离差平方和的分解:TSS=ESS+RSS“拟合优度”是模型对样本数据的拟合程度;检验方法是构造一个可以表征拟合程度的指标——判定系数又称决定系数;121SSE SST SSR SSRR SST SST SST-===-,表示回归平方和与总离差平方和之比;反映了样本回归线对样本观测值拟合优劣程度的一种描述; 2 2[0,1]R ∈;3 回归模型中所包含的解释变量越多,2R 越大改变度量单位对OLS 统计量的影响函数形式对数、半对数模型系数的解释101ˆˆˆi iY X =β+β:X 变化一个单位Y 的变化 201ˆˆˆln ln i i Y X =β+β: X 变化1%,Y 变化1ˆβ%,表示弹性; 301ˆˆˆln i i Y X =β+β:X 变化一个单位,Y 变化百分之1001ˆβ 401ˆˆˆln i i Y X =β+β:X 变化1%,Y 变化1ˆβ%; OLS 无偏性,无偏性的证明 OLS 估计量的抽样方差 误差方差的估计 OLS 估计量的性质1线性:是指参数估计值0β和1β分别为观测值t y 的线性组合; 2无偏性:是指0β和1β的期望值分别是总体参数0β和1β; 3最优性最小方差性:是指最小二乘估计量0β和1β在在各种线性无偏估计中,具有最小方差;高斯-马尔可夫定理OLS 参数估计量的概率分布2^22()iVar x σβ=∑OLS 随机误差项μ的方差σ2的估计 简单回归的高斯马尔科夫假定 对零条件均值的理解习题:4、5、6;C2、C3、C4第3章 多元回归分析:估计1、变量系数的解释剔除、控制其他因素的影响对斜率系数1ˆβ的解释:在控制其他解释变量X2不变的条件下,X1变化一个单位对Y 的影响;或者,在剔除了其他解释变量的影响之后,X1的变化对Y 的单独影响2、多元线性回归模型中对随机扰动项u 的假定,除了零均值假定、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、正态性假定以外,还要求满足无多重共线性假定;3、多元线性回归模型参数的最小二乘估计式;参数估计式的分布性质及期望、方差和标准误差;在基本假定满足的条件下,多元线性回归模型最小二乘估计式是最佳线性无偏估计式;最小二乘法 OLS 公式:Y ' X X)' (X ˆ-1=β 估计的回归模型:的方差协方差矩阵:残差的方差 : 估计的方差协方差矩阵是: 拟合优度 遗漏变量偏误 多重共线性多重共线性的概念多重共线性的后果 多重共线性的检验 多重共线性的处理习题:1、2、6、7、8、10;C2、C5、C6第4章 多元回归分析:推断经典线性模型假定 正态抽样分布2^22i e n σ=-∑变量显着性检验,t 检验 检验β值的其他假设 P 值实际显着性与统计显着性 检验参数的一个线性组合假设 多个线性约束的检验:F 检验 理解排除性约束 报告回归结果习题:1、2、3、4、6、7、10、11;C3、C5、C8第6章 多元回归分析:专题测度单位对OLS 统计量的影响 进一步理解对数模型 二次式的模型 交互项的模型 拟合优度修正可决系数的作用和方法;习题:1、3、4、7;C2、C3、C5、C9、C12第7章 虚拟变量虚拟变量的定义如何引入虚拟变量:如果一个变量分成N 组,引入该变量的虚拟变量形式是只能放入N-1个虚拟变量 虚拟变量系数的解释虚拟变量系数的解释:不同组均值的差基准组或对照组与处理组 以下几种模型形式表达的不同含义;1tt t t u D X Y +++=210βββ:截距项不同; 2tt t t t u X D X Y +++=210βββ:斜率不同;3tt t t t t u X D D X Y ++++=3210ββββ:截距项与斜率都不同;其中D 是二值虚拟变量,X 是连续的变量;虚拟变量陷阱虚拟变量的交互作用习题:2、4、9;C2、C3、C6、C7、C11第8章异方差异方差的后果异方差稳健标准误BP检验异方差的检验White检验加权最小二乘法习题:1、2、3、4;C1、C2、C8、C9Eviews回归结果界面解释表计量经济学复习题第1章习题:C1、C2第2章习题:4、5、6;C2、C3、C4第3章习题:1、2、6、7、8、10;C2、C5、C6 第4章习题:1、2、3、4、6、7、10、11;C3、C5、C8 第6章习题:1、3、4、7;C2、C3、C5、C9、C12 第7章习题:2、4、9;C2、C3、C6、C7、C11 第8章习题:1、2、3、4;C1、C2、C8、C9 1、判断下列表达式是否正确2469 2、给定一元线性回归模型:1叙述模型的基本假定;2写出参数0β和1β的最小二乘估计公式; 3说明满足基本假定的最小二乘估计量的统计性质; 4写出随机扰动项方差的无偏估计公式; 3、对于多元线性计量经济学模型:1该模型的矩阵形式及各矩阵的含义; 2对应的样本线性回归模型的矩阵形式; 3模型的最小二乘参数估计量;4、根据美国1961年第一季度至1977年第二季度的数据,我们得到了如下的咖啡需求函数的回归方程:D D D P I P t t t t t t tT Q 321'0097.0157.00961.00089.0ln 1483.0ln 5115.0ln 1647.02789.1ˆln ----++-=其中,Q=人均咖啡消费量单位:磅;P=咖啡的价格以1967年价格为不变价格;I=人均可支配收入单位:千元,以1967年价格为不变价格;P '=茶的价格1/4磅,以1967年价格为不变价格;T=时间趋势变量1961年第一季度为1,…,1977年第二季度为66;D 1=1:第一季度;D 2=1:第二季度;D 3=1:第三季度; 请回答以下问题:① 模型中P 、I 和P '的系数的经济含义是什么 ② 咖啡的需求是否很有弹性③ 咖啡和茶是互补品还是替代品 ④ 你如何解释时间变量T 的系数 ⑤ 你如何解释模型中虚拟变量的作用 ⑥ 哪一个虚拟变量在统计上是显着的 ⑦ 咖啡的需求是否存在季节效应5、为研究体重与身高的关系,我们随机抽样调查了51名学生其中36名男生,15名女生,并得到如下两种回归模型:h W5662.506551.232ˆ+-= t=h D W7402.38238.239621.122ˆ++-= t=其中,Wweight=体重 单位:磅;hheight=身高 单位:英寸 请回答以下问题:① 你将选择哪一个模型为什么② 如果模型确实更好,而你选择了,你犯了什么错误 ③ D 的系数说明了什么6、简述异方差对下列各项有何影响:1OLS 估计量及其方差;2置信区间;3显着性t 检验和F 检验的使用;4预测;7、假设某研究者基于100组三年级的班级规模CS 和平均测试成绩TestScore 数据估计的OLS 回归为:(1) 若某班级有22个学生,则班级平均测试成绩的回归预测值是多少 (2) 某班去年有19个学生,而今年有23个学生,则班级平均测试成绩变化的回归预测值是多少(3) 100个班级的样本平均班级规模为,则这100个班级的样本平均测试成绩是多少(4) 100个班级的测试成绩样本标准差是多少提示:利用R 2和SER 的公式 (5) 求关于CS 的回归斜率系数的95%置信区间;(6) 计算t 统计量,根据经验法则t=2来判断显着性检验的结果; 8、设从总体中抽取一容量为200的20岁男性随机样本,记录他们的身高和体重;得体重对身高的回归为:其中体重的单位是英镑,身高的单位是英寸;(1) 身高为70英寸的人,其体重的回归预测值是多少65英寸的呢74英寸的呢(2) 某人发育较晚,一年里蹿高了英寸;则根据回归预测体重增加多少 (3) 解释系数值和的含义;(4)假定不用英镑和英寸度量体重和身高而分别用厘米和千克,则这个新的厘米-千克回归估计是什么给出所有结果,包括回归系数估计值,R2和SER;(5)基于回归方程,能对一个3岁小孩的体重假设身高1米作出可靠预测吗9、假设某研究使用250名男性和280名女性工人的工资Wage数据估计出如下OLS回归:标准误其中WAGE的单位是美元/小时,Male为男性=1,女性=0的虚拟变量;用男性和女性的平均收入之差定义工资的性别差距;1性别差距的估计值是多少2计算截距项和Male系数的t统计量,估计出的性别差距统计显着不为0吗5%显着水平的t统计量临界值为3样本中女性的平均工资是多少男性的呢4对本回归的R2你有什么评论,它告诉了你什么,没有告诉你什么这个很小的R2可否说明这个回归模型没有什么价值5另一个研究者利用相同的数据,但建立了WAGE对Female的回归,其中Female为女性=1,男性=0的变量;由此计算出的回归估计是什么10、基于美国CPS人口调查1998年的数据得到平均小时收入对性别、教育和其他特征的回归结果,见下表;该数据集是由4000名全年工作的全职工人数据组成的;其中:AHE=平均小时收入;College=二元变量大学取1,高中取0;Female女性取1,男性取0;Age=年龄年;Northeast居于东北取1,否则为0;Midwest居于中西取1,否则为0;South居于南部取1,否则为0;West居于西部取1,否则取0;表1:基于2004年CPS数据得到的平均小时收入对年龄、性别、教育、地区的回归结果概括统计量和联合检验SERR2注:括号中是标准误;(1)计算每个回归的调整R2;(2)利用表1中列1的回归结果回答:大学毕业的工人平均比高中毕业的工人挣得多吗多多少这个差距在5%显着性水平下统计显着吗男性平均比女性挣的多吗多多少这个差距在5%显着性水平下统计显着吗(3)年龄是收入的重要决定因素吗请解释;使用适当的统计检验来回答; (4)Sally是29岁女性大学毕业生,Betsy是34岁女性大学毕业生,预测她们的收入;(5)用列3的回归结果回答:地区间平均收入存在显着差距吗利用适当的假设检验解释你的答案;(6)为什么在回归中省略了回归变量West如果加上会怎样;解释3个地区回归变量的系数的经济含义;7Juantia是南部28岁女性大学毕业生,Jennifer是中西部28岁女性大学毕业生,计算她们收入的期望差距计量经济学补充复习题一、填空题1、 计量经济学常用的三类样本数据是_横截面数据__、__时间序列数据__和_面板数据;2、虚拟解释变量不同的引入方式产生不同的作用;若要描述各种类型的模型在截距水平的差异,则以 加法形式 引入虚拟解释变量;若要反映各种类型的模型的不同相对变化率时,则以 乘法形式 引入虚拟解释变量;二、选择题1、参数的估计量βˆ具备有效性是指 BA Var βˆ=0B Var βˆ为最小C βˆ-=0D βˆ-为最小2、产量x,台与单位产品成本y, 元/台之间的回归方程为yˆ=356-,这说明 DA 产量每增加一台,单位产品成本增加356元B 产量每增加一台,单位产品成本减少元C 产量每增加一台,单位产品成本平均增加356元D 产量每增加一台,单位产品成本平均减少元3、在总体回归直线E x y10)ˆ(ββ+=中,1β表示 B A 当x 增加一个单位时,y 增加1β个单位B 当x 增加一个单位时,y 平均增加1β个单位C 当y 增加一个单位时,x 增加1β个单位D 当y 增加一个单位时,x 平均增加1β个单位4、以y 表示实际观测值,yˆ表示回归估计值,则普通最小二乘法估计参数的准则是使 DA )ˆ(i i yy -∑=0 B 2)ˆ(i i y y -∑=0 C )ˆ(i i yy -∑为最小 D 2)ˆ(i i y y -∑为最小 5、设y 表示实际观测值,yˆ表示OLS 回归估计值,则下列哪项成立 D A yˆ=y B y ˆ=y C yˆ=y D y ˆ=y 6、用普通最小二乘法估计经典线性模型t t t u x y ++=10ββ,则样本回归线通过点 DA x,yB x,yˆ C x ,yˆ D x ,y 7、判定系数2R 的取值范围是 CA 2R -1B 2R 1C 02R 1D -12R 18、对于总体平方和TSS 、回归平方和RSS 和残差平方和ESS 的相互关系,正确的是 BA TSS>RSS+ESSB TSS=RSS+ESSC TSS<RSS+ESSD TSS 2=RSS 2+ESS 29、决定系数2R 是指 CA 剩余平方和占总离差平方和的比重B 总离差平方和占回归平方和的比重C 回归平方和占总离差平方和的比重D 回归平方和占剩余平方和的比重10、如果两个经济变量x 与y 间的关系近似地表现为当x 发生一个绝对量变动x 时,y 有一个固定地相对量y/y 变动,则适宜配合地回归模型是 BA i i i u x y ++=10ββB ln i i i u x y ++=10ββC i ii u x y ++=110ββ D ln i i i u x y ++=ln 10ββ 11、下列哪个模型为常数弹性模型 AA ln i i i u x y ++=ln ln 10ββB ln i i i u x y ++=10ln ββC i i i u x y ++=ln 10ββD i ii u x y ++=110ββ 12、模型i i i u x y ++=ln 10ββ中,y 关于x 的弹性为 C A i x 1β B i x 1β C iy 1β D i y 1β 13、模型ln i i i u x y ++=ln ln 10ββ中,1β的实际含义是 BA x 关于y 的弹性B y 关于x 的弹性C x 关于y 的边际倾向D y 关于x 的边际倾向14、当存在异方差现象时,估计模型参数的适当方法是 AA 加权最小二乘法B 工具变量法C 广义差分法D 使用非样本先验信息15、加权最小二乘法克服异方差的主要原理是通过赋予不同观测点以不同的权数,从而提高估计精度,即 BA 重视大误差的作用,轻视小误差的作用B 重视小误差的作用,轻视大误差的作用C 重视小误差和大误差的作用D 轻视小误差和大误差的作用16、容易产生异方差的数据是 CA 时间序列数据B 修匀数据C 横截面数据D 年度数据17、设回归模型为i i i u x y +=β,其中var i u =22i x σ,则的最小二乘估计量为 CA. 无偏且有效 B 无偏但非有效C 有偏但有效D 有偏且非有效18、如果模型t t t u x b b y ++=10存在序列相关,则 DA cov t x ,t u =0B cov t u ,s u =0tsC cov t x ,t u 0D cov t u ,s u 0ts19、下列哪种形式的序列相关可用DW 统计量来检验i v 为具有零均值,常数方差,且不存在序列相关的随机变量 AA t t t v u u +=-1ρB t t t t v u u u +++=-- 221ρρC t t v u ρ=D ++=-12t t t v v u ρρ20、DW 的取值范围是DA -1DW0B -1DW1C -2DW2D 0 DW421、当DW =4是时,说明 DA 不存在序列相关B 不能判断是否存在一阶自相关C 存在完全的正的一阶自相关D 存在完全的负的一阶自相关22、模型中引入一个无关的解释变量 CA 对模型参数估计量的性质不产生任何影响B 导致普通最小二乘估计量有偏C 导致普通最小二乘估计量精度下降D 导致普通最小二乘估计量有偏,同时精度下降23、如果方差膨胀因子VIF =10,则认为什么问题是严重的 CA 异方差问题B 序列相关问题C 多重共线性问题D 解释变量与随机项的相关性24、某商品需求函数为i i i u x b b y ++=10,其中y 为需求量,x 为价格;为了考虑“地区”农村、城市和“季节”春、夏、秋、冬两个因素的影响,拟引入虚拟变量,则应引入虚拟变量的个数为 BA 2B 4C 5D 625、根据样本资料建立某消费函数如下:tC ˆ=+tD +t x ,其中C 为消费,x 为收入,虚拟变量D =农村家庭城镇家庭⎩⎨⎧01,所有参数均检验显着,则城镇家庭的消费函数为AA t C ˆ=+t xB tC ˆ=+t xC t C ˆ=+t xD tC ˆ=+t x 26、假设某需求函数为i i i u x b b y ++=10,为了考虑“季节”因素春、夏、秋、冬四个不同的状态,引入4个虚拟变量形式形成截距变动模型,则模型的 DA 参数估计量将达到最大精度B 参数估计量是有偏估计量C 参数估计量是非一致估计量D 参数将无法估计27、对于模型i i i u x b b y ++=10,为了考虑“地区”因素北方、南方,引入2个虚拟变量形式形成截距变动模型,则会产生 DA 序列的完全相关B 序列不完全相关C 完全多重共线性D 不完全多重共线性28、如果一个回归模型中不包含截距项,对一个具有m 个特征的质的因素要引入虚拟变量的数目为 AA mB m-1C m-2D m+129、某一时间序列经一次差分变换成平稳时间序列,此时间序列称为A;A .1阶单整B .2阶单整C .K 阶单整D .以上答案均不正确30、当随机误差项存在自相关时,进行单位根检验是由B 来实现;A . DF 检验B .ADF 检验C .EG 检验D .DW 检验三、多项选择题:1、一元线性回归模型t t t u x y ++=10ββ的经典假设包括 ABCDEA 0)(=t u EB 2)(σ=t u Var 常数C 0),cov(=j i u uD t u ~N0,1E x 为非随机变量,且0),cov(=t t u x2、以带“”表示估计值,u 表示随机误差项,如果y 与x 为线性相关关系,则下列哪些是正确的 BEA t t x y 10ββ+=B t t t u x y ++=10ββC t t t u x y ++=10ˆˆββD tt t u x y ++=10ˆˆˆββ E tt x y 10ˆˆˆββ+= 3、用普通最小二乘法估计模型t t t u x y ++=10ββ的参数,要使参数估计量具备最佳线性无偏估计性质,则要求: ABCDEA 0)(=t u EB 2)(σ=t u Var 常数C 0),cov(=j i u uD t u 服从正态分布E x 为非随机变量,且0),cov(=t t u x4、假设线性回归模型满足全部基本假设,则其参数估计量具备 CDEA 可靠性B 合理性C 线性D 无偏性E 有效性5、下列哪些非线性模型可以通过变量替换转化为线性模型 ABC A i i i u x y ++=210ββ B i ii u x y ++=110ββ C ln i i i u x y ++=ln 10ββ D i i i u x y ++=210ββE i i i i u x y ++=ββ06、异方差性将导致 BCDEA 普通最小二乘估计量有偏和非一致B 普通最小二乘估计量非有效C 普通最小二乘估计量的方差的估计量有偏D 建立在普通最小二乘估计基础上的假设检验失效E 建立在普通最小二乘估计基础上的预测区间变宽7、当模型中解释变量间存在高度的多重共线性时 ACDA 各个解释变量对被解释变量的影响将难于精确鉴别B 部分解释变量与随机误差项之间将高度相关C 估计量的精度将大幅下降D 估计量对于样本容量的变动将十分敏感E 模型的随机误差项也将序列相关8、下述统计量可以用来检验多重共线性的严重性 ACDA 相关系数B DW 值C 方差膨胀因子D 特征值E 自相关系数三、判断题1、随机误差项u i 与残差项e i 是一回事; F2、当异方差出现时,常用的t 检验和F 检验失效; T3、在异方差情况下,通常预测失效; T四、计算分析题1、指出下列模型中的错误,并说明理由;1 tt Y C 2.1180ˆ+= 其中,C 、Y 分别为城镇居民的消费支出和可支配收入;2 tt t L K Y ln 28.0ln 62.115.1ˆln -+= 其中,Y 、K 、L 分别为工业总产值、工业生产资金和职工人数;2、对下列模型进行适当变换化为标准线性模型:(1) y =0β+1βx 1+2β21x +u ; (2) Q =A u e L K βα;(3) Y =exp 0β+1βx+u ;3、一个由容量为209的样本估计的解释CEO 薪水的方程为:其中,Y 表示年薪水平单位:万元, 1X 表示年收入单位:万元, 2X 表示公司股票收益单位:万元; 321D D D ,,均为虚拟变量,分别表示金融业、消费品工业和公用事业;假设对比产业为交通运输业;(1) 解释三个虚拟变量参数的经济含义;(2) 保持1X 和2X 不变,计算公用事业和交通运输业之间估计薪水的近似百分比差异;这个差异在1%的显着性水平上是统计显着吗消费品工业和金融业之间估计薪水的近似百分比差异是多少。

计量经济学重点

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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)

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

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(第四版)习题参考答案

计量经济学(第四版)习题参考答案

计量经济学(第四版)习题参考答案潘省初第一章 绪论1.1 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 我们在计量经济模型中列出了影响因变量的解释变量,但它(它们)仅是影响因变量的主要因素,还有很多对因变量有影响的因素,它们相对而言不那么重要,因而未被包括在模型中。

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 NSS x ==45=1.25用=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。

2.3 原假设 120:0=μH备择假设 120:1≠μH 检验统计量()10/2510/25XX μσ-Z ====查表96.1025.0=Z 因为Z= 5 >96.1025.0=Z ,故拒绝原假设, 即 此样本不是取自一个均值为120元、标准差为10元的正态总体。

计量经济学重点内容

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

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)

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

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

建立概率论基础
Haavelmo


发展数据基础
Stone


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%)

(NEW)李子奈《计量经济学》(第3版)课后习题详解

(NEW)李子奈《计量经济学》(第3版)课后习题详解

目 录第1章 绪 论第2章 经典单方程计量经济学模型:一元线性回归模型第3章 经典单方程计量经济学模型:多元线性回归模型第4章 经典单方程计量经济学模型:放宽基本假定的模型第5章 经典单方程计量经济学模型:专门问题第6章 联立方程计量经济学模型:理论与方法第7章 扩展的单方程计量经济学模型第8章 时间序列计量经济学模型第9章 计量经济学应用模型第1章 绪 论1什么是计量经济学?计量经济学方法与一般经济数学方法有什么区别?答:(1)计量经济学是经济学的一个分支学科,以揭示经济活动中客观存在的数量关系为主要内容,是由经济理论、统计学和数学三者结合而成的交叉学科。

(2)计量经济学方法通过建立随机的数学方程来描述经济活动,并通过对模型中参数的估计来揭示经济活动中各个因素之间的定量关系,是对经济理论赋予经验内容;而一般经济数学方法是以确定性的数学方程来描述经济活动,揭示的是经济活动中各个因素之间的理论关系。

2计量经济学的研究对象和内容是什么?计量经济学模型研究的经济关系有哪两个基本特征?答:(1)计量经济学的研究对象是经济现象,主要研究的是经济现象中的具体数量规律,即是利用数学方法,依据统计方法所收集和整理到的经济数据,对反映经济现象本质的经济数量关系进行研究。

(2)计量经济学的内容大致包括两个方面:一是方法论,即计量经济学方法或理论计量经济学;二是应用计量经济学。

任何一项计量经济学研究和任何一个计量经济学模型赖以成功的三要素是理论、方法和数据。

(3)计量经济学模型研究的经济关系的两个基本特征是随机关系和因果关系。

3为什么说计量经济学在当代经济学科中占据重要地位?当代计量经济学发展的基本特征与动向是什么?答:(1)计量经济学自20世纪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20世纪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最具有权威的一部分;②从1969~2003年诺贝尔经济学奖的53位获奖者中有10位是与研究和应用计量经济学有关;③计量经济学方法与其他经济数学方法结合应用得到了长足的发展。

计量经济学分章习题与答案

计量经济学分章习题与答案

第一章 导 论一、名词解释1、截面数据2、时间序列数据3、虚变量数据4、内生变量与外生变量二、单项选择题1、同一统计指标按时间顺序记录的数据序列称为 ( )A 、横截面数据B 、虚变量数据C 、时间序列数据D 、平行数据2、样本数据的质量问题,可以概括为完整性、准确性、可比性和 ( )A 、时效性B 、一致性C 、广泛性D 、系统性3、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,这是违反了数据的哪一条原则。

( ) A 、一致性 B 、准确性 C 、可比性 D 、完整性4、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什么检验? ( )A 、经济意义检验B 、统计检验C 、计量经济学检验D 、模型的预测检验5、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? ( )A 、i C (消费)5000.8i I =+(收入)B 、di Q (商品需求)100.8i I =+(收入)0.9i P +(价格)C 、si Q (商品供给)200.75i P =+(价格)D 、i Y (产出量)0.60.65i K =(资本)0.4i L (劳动)6、设M 为货币需求量,Y 为收入水平,r 为利率,流动性偏好函数为012M Y r βββμ=+++, 1ˆβ和2ˆβ分别为1β、2β的估计值,根据经济理论有 ( ) A 、1ˆβ应为正值,2ˆβ应为负值 B 、1ˆβ应为正值,2ˆβ应为正值C 、1ˆβ应为负值,2ˆβ应为负值D 、1ˆβ应为负值,2ˆβ应为正值 三、填空题1、在经济变量之间的关系中, 因果关系 、 相互影响关系 最重要,是计量经济分析的重点。

2、从观察单位和时点的角度看,经济数据可分为 时间序列数据 、 截面数据 、 面板数据 。

3、根据包含的方程的数量以及是否反映经济变量与时间变量的关系,经济模型可分为 时间序列模型 、 单方程模型 、 联立方程模型 。

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cov( x, y) E( x) E( y) x y 0
由此可见,协方差表示两个变量之间是否具有相关, 如果大于零为正相关,小于零为负相关。
17
• 协方差受到量纲的影响,因此引入相关系 数,将相关关系标准化。
1 x, y cov( x, y)
x y
1
1.4 总体、样本和分布
28
本章需要掌握的知识点
• • • • 计量经济学的定义 经济计量的基本步骤 期望值、方差、协方差、相关系数 中心极限定理
29
n
E ( x) xf ( x)
x
E ( x ) x f ( x )dx
随机变量的期望值是其各可能取值的加权平均,与各可 能取值对应的概率为权重。
E(c) c,c为常数
E( ai xi ) E b
a、b为常数
a
为常数
21
几种分布
正态分布 x ~ N (, )
2
1 1 x 2 f ( x) exp( ( ) ) 2 2
中心极限定理:对于任何一个总体分布,只要样 本容量趋于无限大,样本均值将趋于正态分布。
x ~ N (, / n)
2
22
24
查表可以得到
p( z 1.67) 0.0475
s
2 x
(X
i
X)
2
(n 1)
我们称其自由度为(n-1),也就是说,如果我 们用与计算样本方差相同的样本来计算样本均 值时,将失去一个自由度,也即只有n-1个独 立的观察值。
20
• 样本协方差
(X X )(Yi Y ) (n 1)
sxy
i
• 样本相关系数
r
sxy sx s y
• t分布:若已知u,但不知道方差,虽然样本容量比较大
x z ~ N (0,1) / n
• 需要用样本的方差S代替总体方差
t( n 1)
x s/ n
26
F分布
• 如果两总体方差真实值确实相等,则计算 出的F值将接近于1,但如果两总体方差真 实值不相等,则F值不等于1; • 两总体同方差,则比值F服从分子自由度为 ( m-1),分母自由度为( n-1) 2的F分布 • 两总体方差相差越大, F值就越大。 • 例如:要分析股票市场的是否已经发生逆 转,则需要用到F分布
在时间序列数据样本下可以应用Grange统计检 验等方法。 例如,消费和GDP之间的因果关系。 考虑数据的可得性。 注意因素和变量之间的联系与区别。
考虑入选变量之间的关系。 要求变量间互相独立。
7
⑵ 确定模型的数学形式 利用经济学和数理经济学的成果 根据样本数据作出的变量关系图(散点图) 选择可能的形式试模拟
2
1.1 计量经济学的基本概念
• 计量经济学是以经济理论为基石,以经济数据为 基础,运用概率论与数理统计学中产生的方法量 化经济变量间的相互关系,以证实或证伪经济理 论,提出政策建议或进行政策评价的经济学分支 学科。
– 经济理论是规范的,需要实证数据来支持。如柯布-道 格拉斯生产函数。 – 确定参数值,发现经济规律 – 方法:概率论和数理统计
5
1.2 建立计量经济学模型的步骤 1.2.1 理论模型的设计 1.2.2 样本数据的收集 1.2.3 模型参数的估计 1.2.4 模型的检验
6
1.2.1 理论模型的建立
⑴ 确定模型包含的变量 根据经济学理论和经济行为分析。 例如:同样是生产方程,电力工业和纺织工业应 该选择不同的变量,为什么?(提示:考虑供给与 需求)
• 计量经济学就是利用经济数据检验经济规律!
3
1.1 计量经济学的基本概念
• 例如,宏观经济理论认为,在其它条件不变的 情况下,收入的增加可以导致消费增加,即经 济理论设想收入与消费之间有一正向关系。 • 但是,该理论并没有对这两者的关系提供数值 度量:它没有给出收入的一单位变化,消费将 会增加多少,即没有给出边际消费倾向的数值。 • 计量经济学要做的工作包括两个内容
– 边际消费倾向是否存在?即参数是否为零(假设检 验) – 若存在其数值估计为多少?(点估计和区间估计)
4
1.1 计量经济学的基本概念
• 与理论经济学的区别:经济理论所作的陈述、 假说和分析都大多数是定性的,而计量经济学 对大多数经济理论赋予定量的经验内容。
– 与经济统计的区别:统计学则主要关心收集、加工 和以适当的形式表现经济数据。 – 与数理统计的区别:数理统计提供工具,但数据的 特征不同
9
1.2.2 样本数据的收集
– ⑵ 数据质量
– 完整性:所有变量都必须得到相同容量的样本观 测值 – 准确性 – 可比性:产出量用不变价格计算,在不同年份是 可比的,资本用当前价格计算,则在不同年份不 具有可比性。 – 一致性:总体与样本的一致性,如用企业的数据 作为行业生产函数的样本数据,用某些省份的数 据作为全国总量模型的数据
计量经济学
导论
第1章
1
1.1 计量经济学的基本概念
• 例子:关于个人消费C和收入Y之间的关系。 宏观经济学告诉我们
C 1 2Y ,0 2 1
但是,宏观经济学并没有告诉我们: (1)对一个具体的宏观经济系统而言,上述关系式在多大 程度上是可靠的? •若不可靠,那么以其为基础的经济理论也就很难成立 了 (2) 这里的两个参数值到底是多少? •宏观经济政策如何制定需要两个参数? •宏观经济政策已经制定,需要检验其效果?
12
⑵ 统计检验
– 由数理统计理论决定:包括拟合优度检验、 变量显著性检验、方程的显著性检验
⑶ 计量经济学检验
– 由计量经济学理论决定:如是否满足古典 假设:包括随机干扰项的异方差性检验和序 列相关性检验,解释变量的共线性检验。
13
1.3 概率统计知识复习
x
i 1 n i 1
n
i
x1 x2 ,..., xn
• • • • 总体:研究对象的全体 样本:总体的某个部分 统计推断:从样本推断总体 以上的公式适用于总体,对于样本并不一定成立
X Xi / n
i 1
2 sx 2 ( X X ) i 2 , sx sx
19
n
(n 1)
• 一般地,自由度的个数是指用于计算某个 特征数(比如样本期望或样本方差)的独立观 察值的个数。 • 随机变量X的样本方差定义为
n
k xi k ( x1 x2 ,..., xn ) kxi
i 1
(a bx ) na b x
i 1 i
n
i
14
• 期望值:集中趋势的度量
x1 x2 ,..., xn x E ( x) xi / n n i 1 • 一般形式
• 数理统计学所使用的数据往往是自然科学中的实验数据 (experimental data),它通常是在实验环境中获得的。 • 计量经济学所使用的数据大多数是从对个人、企业或经济 系统中的某些部分的控制实验或观测得到的非实验数数据 (non-experimental data)。这样一来便产生了不是数理 统计学所正常遇到的一些特殊问题。
10
1.2.3 模型参数的估计
(1)如何选择模型参数估计方法:最小二乘法, 极大似然估计法。 (2)统计软件的使用:本课程选择用Eviews
11
1.2.4 模型的检验
⑴ 经济意义检验:参数估计量的符号、大 小、关系是否符合惯常的逻辑、是否符 合经济理论。
1. ln(人均食品需求量)=-2.0-0.5ln(人均收 入)-4.5ln(食品价格) +0.8ln(其它商品价格) 2. ln(人均食品需求量)=-2.0+0.5ln(人均收入) -4.5ln(食品价格)+0.8ln(其它商品价格) 3. ln(人均食品需求量)=-2.0+0.5ln(人均收入) -0.8ln(食品价格) +0.8ln(其它商品价格)
2
var(ax by ) ? std ( x) var( x) 0
16
• 协方差:考察两个变量之间的相互关系
cov( x, y ) E[( x x )( y y )] E ( xy ) x y cov( x, x) var( x)
若随机变量X,Y 相互独立,则其协方差为零。
15
E( xi yi ) E( xi ) E( yi )
两随机变量积的期望值不等于两变量期望之积 n 1 2 2 var( X ) E ( X i X ) ( X i X ) n i 1
方差(标准差):离散程度的度量
var( x b) var( x ), b为常数 var(ax b) a var( x ) var( x y ) var( x ) var( y ) 2 cov(x , y )
⑶ 拟定模型中待估计参数的理论期望值区间 符号、大小、 关系 例如:ln(人均食品需求量)=α+βln(人均收入) +γln(食品价格) +δln(其它商品价格)+ε 其中α 、β、γ、δ的符号、大小、 关系
8
1.2.2 样本数据的收集
⑴ 几类常用的样本数据
– 时间序列数据是一批按照时间先后排列的 统计数据。 – 截面数据是一批发生在同一时间截面上的 调查数据。 – 这两类数据都是反映经济规律的经济现象 的数量信息。不同点:时间序列数据是含 义、口径相同的同一指标按时间先后排列 的统计数据列;而横截面数据是一批发生 在同一时间截面上不同统计单元的相同统 计指标组成的数据列。 – 面板数据:既有时间序列又有截面数据。
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