计量经济学读书笔记
计量经济学读书笔记,李子奈
计量经济学读书笔记通过学习李子奈的“计量经济学应用研究的总体回归模型设定”这篇文章，我对计量经济学有了更深刻的认识，结合已学习的计量经济学知识，对真实总体回归模型的唯一性有了自己独到的见解。
一、真实总体回归模型的唯一性是否存在？对于这个问题，我认为这主要由人们所遵循的哲学观念来决定的。
如果人们遵循唯物主义哲学观，相信事物是客观存在的，那么就会认同我们目前所处的经济系统是客观存在的，则反映该经济系统变化的真实总体回归模型也是唯一的。
我同意李子奈所提出的真实总体回归模型应该具有唯一性的观点，因为这符合我们认识和研究世界的基本哲学观念。
当然，对于唯心主义者而言，由于每个人心目中的真实经济系统是不一样的，所以真实总体回归模型相应的也就不具有唯一性了。
现实中，人们在用计量经济学来研究客观现实世界时，一直在探求能够真实反映客观世界的真实总体回归模型。
目前主要从两方面进行探求:一是对于真实总体回归模型的形式的不断逼近，其中包括对影响因素的探求；二是对于其扰动项的真实分布形态的探求。
当然，人们对于真实总体回归模型的不断逼近，会受当时计量经济学研究的技术条件和人们对现实经济系统认识能力的限制，并随着它们的发展而不断发展。
由于我们对于客观存在的真实经济系统的认识总是有限的，而且该经济系统本身也受人类自身行为以及自然环境因素（如地震、海啸、疾病等）的影响，因此会表现出动态变化的一面。
所以，我认为，真实经济系统是不可知的（至少目前来说是不可知的），因为它本身的变化在很大程度上是人的行为活动作用的结果，因而我们前面所提出的唯一的真实总体回归模型事实上也是不可知的。
假定真实经济系统不受任何其他外在因素影响，仅受人自身行为因素的影响，也就是说该经济系统的变化是由处在系统中所有人的行为相互影响和相互作用结果的表现。
假定我们已经观测到唯一的真实总体回归模型，依此建立相应的回归模型用来刻画真实经济系统的变化，那么就会得出一个奇怪的结果！我们知道人是具有自我学习能力的，当我们发现能用一种真实总体回归模型来刻画现实经济时，所有人都会运用该计量模型来为自己谋利，那么这种行为往往会使经济系统表现得比以前更为复杂，从而使原有的真实总体回归模型变得不真实了。
计量经济学复习笔记
2023计量经济学笔记PERSONAL NOTES计量经济学笔记目录CH1导论 (3)CH2简单线性回归模型 (5)CH3多元线性回归模型 (11)CH4多重共线性 (14)CH5异方差 (16)CH6自相关 (19)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。
研究主体是经济现象及其发展变化的规律。
2、运用计量分析研究步骤：●模型设定——确定变量和数学关系式●估计参数——分析变量间具体的数量关系●模型检验——检验所得结论的可靠性●模型应用——做经济分析和经济预测3、模型（1）变量A.解释变量:表示被解释变量变动原因的变量，也称自变量，回归元，X。
B.被解释变量:表示分析研究的对象，变动结果的变量，也成应变量，Y。
C.内生变量:其数值由模型所决定的变量，是模型求解的结果。
D.外生变量:其数值由模型意外决定的变量。
（外生变量数值的变化能够影响内生变量的变化，而内生变量却不能反过来影响外生变量。
）E.前定内生变量：过去时期的、滞后的或更大范围的内生变量，不受本模型研究范围的内生变量的影响，但能够影响我们所研究的本期的内生变量。
F.前定变量：前定内生变量和外生变量的总称。
（2）数据●时间序列数据：按照时间先后排列的统计数据（t）。
●截面数据：发生在同一时间截面上的调查数据（i）。
●面板数据：时间序列数据和截面数据结合的数据（t,i）。
●虚拟变量数据：表征政策，条件等，一般取0或1（d）.4、估计评价统计性质的标准无偏：E（＾β）=β有效：最小方差性一致：N趋近无穷时，β估计越来越接近真实值5、检验经济意义检验：所估计的模型与经济理论是否相等统计推断检验：检验参数估计值是否抽样的偶然结果，是否显著计量经济检验：是否符合计量经济方法的基本假定预测检验：将模型预测的结果与经济运行的实际对比6、计量经济学的研究过程CH2简单线性回归模型一、相关知识点：1、变量间的关系分为函数关系与相关关系（相关系数是对变量间线性相关程度的度量。
伍德里奇《计量经济学导论》(第5版)笔记和课后习题详解
读书笔记模板
01 思维导图
03 目录分析 05 读书笔记
目录
02 内容摘要 04 作者介绍 06 精彩摘录
思维导图
本书关键字分析思维导图
第版
计量经济 学
时间
习题
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
古扎拉蒂《计量经济学基础》(第5版)笔记和课后习题详解
1.78
1.83
5.37
3.36
1996
2.95
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2.02
1.50
3.87
2.46
1997
2.29
1.63
1.84
1.19
1.70
1.75
3.12
1998
1.56
6
0.58
0.65
0.94
3.15
3.46
1999
2.21
1.71
-0.33
0.52
0.65
1.66
1.52
4．教材图1-5背后的M1货币供给数据由表1-4给出。你能给出货币供给在表中所示时期上升的原因吗？
表1-4经季节调整的M1供给：1959年1月～1999年7月（单位：十亿美元）
资料来源：Board of Governors，Federal Reserve Bank，USA．
答：随着GDP的增加，自然而然就需要更多的货币为增加的产出提供资金支持。美国GDP是逐年增加的，因此货币供给量也相应地逐年增长。
d．哪个国家的通货膨胀率波动最大？你能给出什么样的解释呢？
答：a．通货膨胀率等于当年的CPI减去上一年度的CPI，再除以上一年度的CPI，然后乘以100。因此这些国家的通货膨胀率（%）如表1-2所示，它们是从1981年开始的年度数据。
表1-2
年份
美国
加拿大
日本
法国
德国
意大利
英国
1981
10.32
12.48
（2）横截面数据：横截面数据指对一个或多个变量在同一时间点上收集的数据。当统计分析包含有异质的单位时，必须考虑尺度或规模效应以避免造成混乱。
计量经济学读书笔记
计量经济学读书笔记在接触计量经济学这门学科之前，我一直觉得它是那种高深莫测、充满了复杂公式和抽象概念的学问。
但当我真正翻开教材，开始认真研读的时候，才发现它其实就像一个神秘的宝盒，里面装满了有趣又实用的宝贝。
我读的这本计量经济学教材，开篇并没有直接扔给我一堆让人眼花缭乱的公式，而是用了一个很通俗易懂的例子来引入主题。
说的是一家面包店，老板想要知道每天做多少面包才能既满足顾客需求，又不会有太多剩余造成浪费。
这看似简单的问题，背后却隐藏着计量经济学的原理。
随着阅读的深入，我了解到计量经济学其实就是通过建立数学模型，来分析各种经济现象之间的关系。
比如说，我们都知道房价和地段、面积、房屋年龄等因素有关，那到底这些因素是怎么具体影响房价的呢？计量经济学就能通过收集大量的数据，然后运用各种统计方法和工具，给我们一个相对准确的答案。
在学习回归分析这一部分的时候，我可真是费了不少劲。
书上的那些公式和图表，一开始让我感觉像是走进了一个迷宫。
但我静下心来，仔细琢磨每一个概念和步骤。
我就拿自己的零花钱做例子，想分析一下每个月零花钱的花费和我购买零食、文具、书籍等各类物品之间的关系。
我把每个月的支出都详细记录下来，然后试着建立一个简单的回归模型。
这过程中，我发现有时候数据并不像我想象的那么听话，总会有些偏差和异常值。
但也正是在处理这些问题的过程中，我对回归分析有了更深刻的理解。
还有一个让我印象特别深刻的是关于假设检验的内容。
书上说假设检验就像是法官判案，要根据证据来判断一个假设是否成立。
我就想到了之前在网上看到的一个关于某种减肥产品是否有效的争论。
有人说用了这个产品一个月瘦了好几斤，效果特别好；但也有人说根本没效果，纯粹是浪费钱。
这时候如果用计量经济学的假设检验方法，就可以通过收集使用该产品的人的体重数据，设定一个原假设（比如“该减肥产品无效”），然后根据数据计算出相关的统计量，来判断这个原假设是否应该被拒绝。
在学习多重共线性这个概念的时候，我发现它就像是一群人七嘴八舌地说话，让人分不清到底该听谁的。
2024年计量经济学学习心得范本(3篇)
2024年计量经济学学习心得范本在计量经济学的学习过程中，我通过课堂学习、实践操作和参与讨论等方式逐渐领悟到了计量经济学在经济研究中的重要性和实用性。
本文将围绕我的学习心得进行分享，主要涵盖了计量经济学的基本概念、模型构建和实证分析三个方面。
首先，在学习计量经济学的初期，我对基本概念的理解起着重要的作用。
课程中详细介绍了诸如变量、模型、假设、因果关系等概念的含义和应用。
通过对这些概念的学习和掌握，我逐渐了解了计量经济学的研究领域和方法。
特别是在面对大量经济数据时，变量的选择和模型的构建显得至关重要。
我学会了如何对变量进行合理的选择和分类，并通过建立适当的经济模型来描述真实世界中的经济现象。
同时，我也认识到了在实际研究中，概念的准确性和清晰性对于结果的解释和推导具有重要意义。
只有在具备清晰而准确的理论基础上，才能进行合理的实证分析。
其次，在计量经济学中，模型的构建是一个至关重要的环节。
模型的建立既要能够准确描述经济现象，又要具有实用性。
在学习过程中，我通过案例分析和实践操作，逐步熟悉了模型构建的方法和技巧。
在模型构建中，我了解到变量的选择和功能形式的设定对结果的解读和推导具有重要影响。
合理选择变量需要充分考虑经济理论和实证分析的需要，确保变量之间的相关性和解释性。
同时，我也了解到模型的功能形式是模型构建中的关键环节，其选择应该基于对经济现象的了解和经验研究的依据。
在实践操作中，我结合具体的经济问题进行了模型构建，增强了自己对模型构建的理解和技能。
最后，在计量经济学的学习中，实证分析是巩固理论知识的重要手段。
实证分析通过对已有数据的统计处理和回归分析来验证经济理论和模型的有效性。
通过实证分析，我不仅学会了如何使用计量经济学软件（如Stata、Eviews等），还能够合理解读统计结果和提出合理的政策建议。
在实证分析中，对数据的选择和处理显得至关重要。
数据的可靠性和合理性对结果的准确性和解释性起着重要的作用。
2024年计量经济学学习心得范文(2篇)
2024年计量经济学学习心得范文计量经济学是经济学领域中的一个重要分支，它通过运用数理统计方法和经济理论，对经济现象进行量化分析和研究。
在学习计量经济学的过程中，我不仅获得了专业知识，还培养了许多实际应用问题的解决能力。
以下是我在学习计量经济学过程中的一些心得体会。
首先，在学习计量经济学之前，我需要具备一定的数学和统计基础。
因为计量经济学中经常用到高等数学和统计学中的一些概念和方法，如概率、矩阵运算、假设检验等。
如果没有这些基础，将很难理解计量经济学中的理论和方法。
其次，在学习计量经济学中，理论和实践的结合是非常重要的。
理论部分是学习计量经济学的基础，它主要包括回归分析、时间序列分析、模型诊断等。
这些理论可以帮助我们了解计量经济学的基本原理和方法。
但仅仅掌握理论是不够的，还需要通过实践应用来加深对理论的理解和掌握。
我通过课堂实践和实际项目的研究，深入学习和应用计量经济学中的方法和技巧，不断提升自己的实践能力。
此外，数据质量对计量经济学研究的结果影响很大。
在进行计量经济学研究时，我们首先需要收集相关数据。
数据的收集要非常注意数据的可靠性和完整性，尽可能排除数据中的误差和缺失，以提高研究结果的可信度。
同时，在进行数据分析时，也要注意数据的处理方法和技巧，以保证研究的准确性和可靠性。
同时，在进行计量经济学研究时，模型的选择和假设的合理性也是非常重要的。
计量经济学中有许多不同的模型和方法，我们要根据实际问题的特点和数据的性质选择合适的模型和方法。
同时，我们还要对模型中的假设进行验证和检验，确保模型的假设在实际应用中是成立的。
只有模型选择得当，假设合理，才能得到准确和可靠的研究结果。
此外，在学习计量经济学中，多注意实际问题的解决方法和技巧也是非常重要的。
计量经济学的主要目的是对实际经济问题进行量化分析和研究，因此我们需要学会如何应用计量经济学的理论和方法解决实际问题。
在解决实际问题时，我们需要遵循一定的研究思路和步骤，如问题的界定、数据的收集、模型的建立、参数的估计和检验等。
2024年计量经济学心得体会范文(2篇)
2024年计量经济学心得体会范文计量经济学是一门研究经济现象的数学方法和统计理论的学科，通过运用计量经济学的方法，可以深入了解经济现象背后的规律和原因。
在学习计量经济学的过程中，我收获了很多，以下是我的一些心得体会：首先，计量经济学给予了经济学研究更多的科学性和准确性。
传统的经济学理论往往是基于假设和推理，而计量经济学则通过大量的数据进行实证研究，使得研究结果更加可靠和可验证。
通过建立经济模型并进行数据的估计和检验，我们可以更好地理解经济现象和变量之间的关系，从而能够更好地预测和解释经济现象的发生。
其次，计量经济学的方法和理论可以帮助我们更好地进行政策分析和决策。
政府和企业在制定政策和策略时，需要考虑各种因素的影响和作用，以及预测和评估政策的效果和潜在风险。
通过计量经济学的方法，我们可以建立模型并进行模拟实验，从而可以对政策的效果进行预测和评估，为政策制定者提供科学的依据和决策建议。
另外，计量经济学也给予了经济学研究更多的实证验证的可能。
经济学是一个充满争议的学科，不同的经济学理论能够得出不同的结论。
通过计量经济学的方法，我们可以进行实证研究并进行统计检验，从而可以验证不同理论的解释能力和准确性。
这样一来，我们可以更客观地评估和选择合适的经济模型和理论，提高经济学的科学性和可靠性。
此外，计量经济学也让我更加深刻地认识到数据的重要性和限制性。
数据是计量经济学的基础，它可以为我们提供丰富的信息和证据，但同时也有其自身的局限性。
比如，数据的收集和质量可能存在一定的问题，数据的利用也需要遵循一定的假设和前提。
在实际数据的处理和分析中，我们需要认识到这些局限性，并采取相应的方法和技术进行处理和修正，以提高数据的可信度和分析的有效性。
最后，学习计量经济学也让我对经济现象和市场行为有了更深入的理解。
通过学习经济理论和分析工具，我可以更好地理解经济主体的决策行为和经济运行的机理。
例如，通过学习供需模型和弹性概念，我可以更好地理解价格和数量之间的关系，以及市场中的供给和需求如何相互作用。
计量经济学学习心得（2篇）
计量经济学学习心得计量经济学是经济学中的一门重要学科，通过运用数理统计方法和计量方法，研究经济现象和经济政策对经济变量的影响和关系。
在学习过程中，我深深体会到计量经济学的理论和实践的重要性，并且收获了许多宝贵的经验和知识。
首先，在学习计量经济学理论知识的过程中，我认识到搞清楚经济现象和变量之间的因果关系是非常重要的。
在实际问题中，我们往往需要解释某个经济变量受到哪些因素的影响，以及这些影响的大小和方向。
计量经济学提供了一套完整的方法论来解答这些问题，如回归分析、工具变量法等。
通过系统地学习这些方法，我能够准确地分析和解释经济现象，为经济政策的制定提供科学依据。
其次，在实践中运用计量经济学方法进行数据分析是我在学习中的一大收获。
计量经济学强调运用统计方法和计量方法来分析经济数据，并得出可靠的结论。
为此，我需要掌握统计学的基本知识，如概率分布、假设检验等，以及计量方法的基本原理和应用，如最小二乘法、面板数据模型等。
同时，我也需要熟悉数据的处理和分析软件，如R、Stata等。
通过实际操作，我能够更好地理解和应用计量经济学的方法，提高自己的数据分析能力。
另外，在学习计量经济学过程中，我也深刻认识到数据的质量对计量分析的重要性。
无论是收集数据还是整理数据，都需要保证数据的准确性和可靠性。
同时，对于样本的选择也需要慎重考虑，以确保样本的代表性和可比性。
此外，还需要注意数据的缺失和异常值等问题，以免对计量结果产生干扰。
因此，在数据分析过程中，我认真地检查数据，对异常值和缺失值进行处理，以保证计量分析的准确性和可靠性。
最后，在学习计量经济学过程中，我对经济政策的评估和效果分析有了更深入的理解。
通过计量方法，我们可以评估经济政策的影响和效果，以便制定更科学、更有效的政策。
比如，通过实证研究，可以评估货币政策对通胀的影响，评估贸易政策对出口的影响等。
这样，我们可以更好地了解政策的效果，为政策的修正和改进提供决策支持。
2024年计量经济学心得范本(2篇)
2024年计量经济学心得范本计量经济学是经济学的一个分支，主要研究经济现象之间的数量关系。
它利用统计学和数学的工具，通过建立数学模型来分析经济问题，并通过实证分析来验证这些模型的有效性。
在学习计量经济学的过程中，我深深感受到了它的重要性和实用性，下面是我对计量经济学的一些心得体会。
首先，计量经济学在经济学研究和政策制定中起着重要的作用。
通过建立数学模型和进行实证分析，我们可以对经济现象进行量化描述和分析，揭示其中的规律和关系。
例如，我们可以通过计量模型来分析利率对投资的影响，通货膨胀对经济增长的影响等等。
这些分析结果对于经济政策的制定和决策具有指导意义，可以帮助政府和企业做出更合理的决策。
其次，计量经济学在实证研究中的重要性也不可忽视。
实证研究是通过收集和分析现实数据，验证经济理论和模型的有效性。
只有通过实证分析，我们才能知道经济理论是否适用于实际情况，是否能够真正解释经济现象。
计量经济学提供了一系列实证方法和技术工具，例如回归分析、时间序列分析等等，可以帮助我们对经济现象进行定量分析和验证。
第三，计量经济学的学习需要具备一定的数学和统计基础。
在学习计量经济学的过程中，我深深感受到了数学和统计的重要性。
计量经济学中使用了大量的数学和统计方法，例如微观经济学、概率统计、假设检验等等。
这些数学和统计的方法是理解和应用计量经济学的基础，如果没有扎实的数学和统计基础，将会给学习计量经济学造成很大的困难。
四、计量经济学需要注重实践和实践操作。
学习计量经济学不能只停留在理论层面，更需要通过实践操作来巩固知识和提高实际能力。
在学习计量经济学时，我尽量将理论知识与实际应用相结合，通过实证分析和实际数据来验证和应用所学的方法和技术。
例如，在进行回归分析时，我会选择一些实际数据进行分析和验证，以加深对回归分析方法的理解和掌握。
五、要注意计量经济学研究中的问题与局限性。
计量经济学虽然可以提供一定的实证依据和指导，但也存在一些问题和局限性。
计量经济学读书笔记一
计量经济学读书笔记一一、计量经济学的概念计量经济学是指统计技术在处理金融问题中的应用。
计量经济学可用于检验金融理论、决定资产价格或收益、检验关于变量互相关系的假设、考察经济状况变化对金融市场的影响、预测金融变量的未来价值以及制定金融决策等方面。
数据类型金融问题的数量分析中，大致有三类数据可供使用：时间序列数据、横截面数据及综列数据。
(一)时间序列数据时间序列数据是指在一段时间内所收集的一个或多个变量的数据，与数据的观测、收集频率相关。
序列频率工业产值月度或季度货币供给周股票价值交易发生时通常要求同一模型中的所有数据具有相同的观测值。
运用时间序列数据可以解决以下问题：1、一国股票指数价值如何随国家宏观经济基础变量的变化而变化。
2、当一家公司宣布股利支付额时，其股票价格如何变化。
3、一国贸易赤字上升对该国汇率的影响。
(二)横截面数据横截面数据是某一时点上可收集的一个或多个变量的数据，比如这些数据可以是：1、关于网络股票交易经纪服务使用情况的调查。
2、纽约证券交易所股票收益率的横截面数据。
3、英国银行债券信用评级样本。
运用横截面数据可以解决以下问题：1、公司规模与其进行股票投资的回报率之间的关系。
2、一国GDP水平与其主权债务违约率之间的关系。
(三)综列数据综列数据同时具有时间序列数据和横截面数据的维度，如两年内一些蓝筹股的每日股价。
本书主要集中于时间序列数据及其应用，因为它在金融领域的应用更为普遍。
对于实际序列数据，通常用t来表示单个样本观测值，用T表示所有可用于分析的观测值。
对于横截面数据，单个样本观测值用i来表示，所有可用于分析的观测值用N表示无论回归方程式使用横截面数据还是时间序列数据，都用T来表示所有的观测值。
(四)金融模型中的收益率由于统计上的多种原因，一般直接使用价格序列，通常是把原始价格序列转换成收益率序列。
因为收益率具有无计量单位的优点。
有两种方法可用于从价格序列中计算出收益率：1、简单收益率Rt=(Pt-Pt-1)/Pt-1*100%一个资产组合的简单收益率是单个资产简单收益率的加权平均数。
计量经济学读书笔记
计量经济学读书笔记【篇一：很好的计量经济学读书笔记】很好的计量经济学读书笔记第一章：统计基础 ....................................................................................................... .. (2)第二章：计量经济学总论 ....................................................................................................... .. (7)第三章：双变量回归分析 ....................................................................................................... .. (9)第3.1回归方法 ....................................................................................................... .. (9)第3.2结果检验 ....................................................................................................... (10)第3.3回归参数的分布 ....................................................................................................... . (11)第四章：多变量回归分析 ....................................................................................................... (13)第五章：ols的基本假设 ....................................................................................................... .. (13)第六章：多重共线性 ....................................................................................................... .. (15)第七章：异方差性 ....................................................................................................... (16)第八章：自相关 ....................................................................................................... . (17)第九章：时间序列分析 ....................................................................................................... . (19)第十章：面板数据分析 ....................................................................................................... . (29)第十一章：其他重要的分析方法 ....................................................................................................... (47)******加权最小二乘法 ....................................................................................................... .. (48)******二阶段最小二乘法tsls ..................................................................................................... (48)******非线性最小二乘法 ....................................................................................................... . (49)******多项分布滞后（pdls） ............................................................................................ . (49)******广义矩估计 ....................................................................................................... . (50)******logit和probit模型 ....................................................................................................... (50)******因子分析 ....................................................................................................... .. (51)******granger因果分析 ....................................................................................................... .. (52)****** 广义线性回归（generalized leastsquares） (52)******格兰格因果检验 ....................................................................................................... .. (55)******误差修正模型（ecm） ............................................................................................ (55)第十二章：eviews ............................................................................................... .. (55)第12.1节eviews基本操作 ....................................................................................................... (55)第12.3节eviews时间序列分析 ....................................................................................................... . (57)第十三章：spss ................................................................................................... . (58)第13.1spss基本操作 ....................................................................................................... . (58)第十四章：数据分析实战经验 ....................................................................................................... . (67)第一章：统计基础0 常用英文词汇的统计意义 panel data=longitudinal data 是对各个个体进行连续观察的截面数据。
经济计量学学习笔记
经济计量学学习笔记最近看了一段时间经济计量学，主要是用起来发现自己根本就不会，本来想看一个星期的，后来看了三个星期，也不敢说看懂了，感觉经济计量真的比较难。
怕自己忘记了，就赶紧记下来。
我学习的书主要由易丹辉老师的《数据分析与Eviews应用》、沃尔特·恩斯特（Walter Enders）的《应用计量经济学—时间序列分析》、杰弗里·M·伍德里奇（Jeffrey M. Wooldridge）的《计量经济学导论》，还打算看格林的《计量经济分析》，发现太难了，不适合我这种初学者。
这些书里面易丹辉老师的书非常好，适合初学计量和使用Eviews的人，《应用计量学—时间序列分析》对时间序列讲的很详细，《计量经济学导论》是一本入门书，但非常容易懂，不包括比较高深的VAR模型之类的内容。
经济计量学是用计量方法来反映经济数据之间的关系，由于现实生活有很多无法测量的因素，所以概率论在计量经济学中有极其重要的作用。
数据主要分为下列几种：1）横截面数据：形象来说就是某一时间点上对个人、家庭、企业、城市、省份、国家或一系列单位采集的样本数据。
主要是用来分析某些变量在这些实体内部的关系，比如学校的规模、级别是否对学生的成绩有影响，企业的规模、行业是否对CEO的业绩有影响，这都可以通过收集多个学校或多个企业的数据来进行分析。
2）时间序列数据：对一个或几个变量在一个时间轴上收集的数据，比如每天的股票信息、每年的GDP、每月的CPI数据等。
3）面板数据：是在一个时间轴上收集的横截面的数据的集合，比如收集10年的企业规模、行业以及CEO薪酬的数据，可以不仅可以分析出规模和行业对薪酬的影响，还可以分析出时间的影响。
一、横截面数据（一）、前言学习经济计量学一定会学到几个经典假设，对于线性模型来说，基本来说是要求如下：1）假定1 (参数线性)总体模型可以写成其中是未知参数（常数），是无法观测的随机误差或者随机干扰。
计量经济学读书笔记
计量经济学读书笔记计量经济学是经济学最具有科学性的领域之一。
在理解计量经济学的同时，我意识到它不仅仅是一个工具，而且是一种思维方式。
在这里，我将分享一些我在阅读计量经济学方面学到的重要概念和思考方式。
首先，我注意到计量经济学的核心是关于如何建立数学模型和研究统计数据的方法。
正如经济学领域的其他分支一样，建立模型是十分重要的，因为模型能够使我们推断出一些有用的结论。
为了建立一个有效的模型，我们必须确定我们要研究的变量，以及它们之间的关系。
我们也需要考虑到其他可能影响这些变量的因素，以便我们可以隔离出我们关注的因素。
建立模型和使用经济理论来指引我们的研究是计量经济学的核心。
其次要注意到的是，统计分析是计量经济学研究的基础。
当我们有了一个模型，我们需要从数据中收集信息来验证我们的模型是否准确。
然后，我们需要使用统计分析方法来计算出研究结果和模型是否存在显著的关系。
这个过程并不容易，因为我们必须考虑到潜在的偏差，把数据分开来观察，分析数据误差和其他问题。
然而，正确的统计分析结果是研究的关键，它可以提供我们的模型是否正确的真实反馈。
另一个有趣的角度是，计量经济学强调众多可能导致结论不准确的问题和难题。
例如，可能会出现一个误差项。
当我们的模型没有考虑到特定的变量，或者数据不够详细，误差项就会出现。
我们必须尝试最小化误差项的影响，并且考虑如何在未来的研究中避免其出现。
此外，其他问题，如共线性问题，也需要考虑和避免，以使我们的估计结果更为精确。
在计量经济学的研究中，应该注意到数据源的问题。
这些数据源可能不够及时，准确或者无偏。
因此，我们需要仔细考虑如何处理数据并尽量减少数据误差的影响。
我们可以使用各种方法，比如样本对齐，插值，外推等，来完善我们的数据。
最后总结下来，在学习计量经济学的过程中，我已经学到了许多重要的概念和思考方式。
例如，建立模型和使用统计分析可以帮助我们更好地理解我们关心的变量及其之间的关系。
此外，我们还需要关注误差项，共线性以及数据源本身的问题，以便我们的研究结果更为精确。
计量经济学笔记
1、费里希（R.Frish）是经济计量学的主要开拓者和奠基人。
2、经济计量学与数理经济学和树立统计学的区别的关键之点是“经济变量关系的随机性特征”。
3、经济计量学识以数理经济学和树立统计学为理论基础和方法论基础的交叉科学。
它以客观经济系统中具有随机性特征的经济关系为研究对象，用数学模型方法描述具体的经济变量关系，为经济计量分析工作提供专门的指导理论和分析方法。
4、时序数据即时间序列数据。
时间序列数据是同一统计指标按时间顺序记录的数据列。
5、横截面数据是在同一时间，不同统计单位的相同统计指标组成的数据列。
6、对于一个独立的经济模型来说，变量可以分为内生变量和外生变量。
内生变量被认为是具有一定概率分布的随机变量，它们的数值是由模型自身决定的；外生变量被认为是非随机变量，它们的数值是在模型之外决定的。
7、对于模型中的一个方程来说，等号左边的变量称为被解释变量，等号右边被称为解释变量。
在模型中一个方程的被解释变量可以是其它方程的解释变量。
被解释变量一定是模型的内生变量，而解释变量既包括外生变量，也包括一部分内生变量。
8、滞后变量与前定变量。
有时模型的设计者还使用内生变量的前期值作解释变量，在计量经济学中将这样的变量程为滞后变量。
滞后变量显然在求解模型之前是已知量，因此通常将外生变量与滞后变量合称为前定变量。
9、控制变量与政策变量。
由于控制论的思想不断渗入经济计量学，使某些经济计量模型具有政策控制的特点，因此在经济计量模型中又出现了控制变量、政策变量等名词。
政策变量或控制变量一般在模型中表现为外生变量，但有时也表现为内生变量。
10、经济参数分为：外生参数和内生参数。
外生参数一般是指依据经济法规人为确定的参数，如折旧率、税率、利息率等。
内生参数是依据样本观测值，运用统计方法估计得到的参数。
如何选择估计参数的方法和改进估计参数的方法，这是理论经济计量学的基本任务。
11、用数学模型描述经济系统应当遵循以下两条基本原则：第一、以理论分析作先导；第二模型规模大小要适度。
计量经济学读书报告-对计量经济学的认识
对计量经济学的认识经过一个学期对计量经济学的学习,我收获了很多,也懂得了很多。
通过以计量经济学为核心,以统计学,数学,经济学等学科为指导,辅助以一些软件的应用,从这些之中我都学到了很多的知识。
通过学习计量经济学,我发现:计量经济学便是用精简的文字概括内容要点,用朴实的语言联系现实生活,让我们体会到计量经济学就在我们的身边。
参观一个城市,先站在最高处俯瞰,然后走街串巷;了解一座建筑,先看模型,后走进每一个房间。
各起一半作用。
计量经济学也是如此。
学习计量经济学给我印象和帮助:计量经济学的定义为: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。
克莱因(R.Klein):“计量经济学已经在经济学科中居于最重要的地位”,“在大多数大学和学院中,计量经济学的讲授已经成为经济学课程表中最有权威的一部分”。
计量经济学关心统计工具在经济问题与实证资料分析上的发展和应用,经济学理论提供对于经济现象逻辑一致的可能解释。
因为人类行为和决策是复杂的过程,所以一个经济议题可能存在多种不同的解释理论。
当研究者无法进行实验室的实验时,一个理论必须透过其预测与事实的比较来检验,计量经济学即为检验不同的理论和经济模型的估计提供统计工具。
在计量经济学一元线性回归模型中,我学习到了关于回归分析的基本概念,回归分析方法是计量经济学的主要方法。
“回归分析”这个词最初是由一位英国学者提出来的,他用收集的样本数据来说明孩子的身高与父母身高及人口平均高度的关系。
现代计量经济学所用的回归分析方法是用实际数据来解释变量之间的关系。
计量经济学笔记
所以，当模型出现序列相关性时，它的预测功能失效。
四、序列相关性的检验
序列相关性检验方法有多种，但基本思路相同：
首先，采用OLS法估计模型，以求的随机误差项的近似估计量，
然后，通过分析这些“近似估计量”之间的相关性，以判断随机误差项是否具有序列相关性。
方程的显著性检验(F检验)
即检验模型Yi=0+1X1i+2X2i++kXki+ii=1,2,,n中的参数j是否显著不为0。
可提出如下原假设与备择假设： ：0=1=2==k=0 ：j不全为0
根据数理统计学中的知识，在原假设 成立的条件下，统计量
给定显著性水平，可得到临界值 ,由样本求出统计量F的数值，通过
而且，在大样本情况下，参数估计量虽然具有一致性，但仍然不具有渐近有效性。
2、变量的显著性检验失去意义
在变量的显著性检验中，统计量是建立在参数方差正确估计基础之上的，这只有当随机误差项具有同方差性和互相独立性时才能成立。
如果存在序列相关，估计的参数方差 出现偏误（偏大或偏小），t检验就失去意义
3、模型的预测失效
如：帕克检验常用的函数形式：
若在统计上是显著的，表明存在异方差性。
3、戈德菲尔德-匡特检验
G-Q检验以F检验为基础，适用于样本容量较大、异方差递增或递减的情况。
G-Q检验的思想：
先将样本一分为二，对子样①和子样②分别作回归，
然后利用两个子样的残差平方和之比构造统计量进行异方差检验。
由于该统计量服从F分布，因此假如存在递增的异方差，则F远大于1；
而且，在大样本情况下，尽管参数估计量具有一致性，但仍然不具有渐近有效性
（财务知识）计量经济学读书笔记最全版
（财务知识）计量经济学读书笔记最全版（财务知识）计量经济学读书笔记计量经济学读书笔记第壹部分基础内容一、计量经济学和相关学科的关系二、古典假设下计量经济学的建模过程1.依据经济理论建立模型2.抽样数据收集3.参数估计4.模型检验（1）经济意义检验（包括参数符号、参数大小等）（2）统计意义检验（拟合优度检验、模型显著性检验、参数显著性检验）（3）计量经济学检验（异方差检验、自相关检验、多重共线性检验）（4）模型预测性检验（超样本特性检验）5.模型的应用（结构分析、经济预测、政策评价、检验和发展经济理论）三、几个重要的“变量”1.解释变量和被解释变量2.内生变量和外生变量3.滞后变量和前定变量4.控制变量四、回归中的四个重要概念1.总体回归模型（PopulationRegressionModel，PRM)--代表了总体变量间的真实关系。
2.总体回归函数（PopulationRegressionFunction，PRF）--代表了总体变量间的依存规律。
3.样本回归函数（SampleRegressionFunction，SRF）--代表了样本显示的变量关系。
4.样本回归模型（SampleRegressionModel，SRM）---代表了样本显示的变量依存规律。
总体回归模型和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和x的相互关系，而样本回归模型描述所关的样本中变量y和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，而样本回归模型是壹个随机模型，它随样本的改变而改变。
总体回归模型和样本回归模型的联系是：样本回归模型是总体回归模型的壹个估计式，之所以建立样本回归模型，目的是用来估计总体回归模型。
五、随机误差项的内容1.模型中被忽略的影响因素的影响2.模型关系设定不准确的影响3.变量的测量误差影响4.随机因素影响六、壹元线性回归模型的基本假定（古典假定）①零均值②同方差③无自相关性④解释变量和随机扰动项不相关⑤随机扰动项服从正态分布⑥解释变量之间不相关（多重共线性）（属于多元线性回归假定）七、OLS估计式特性（BestLinearUnbiasedEstimators）线性性(Linear,指参数估计量和分别为观测值和随机误差项的线性函数或线性组合)无偏性（Unbiased,指参数估计量和的均值分别等于总体参数值和）最小方差性（Best,有效性，指在所有的线性、无偏估计量中，最小二乘估计量和的方差最小）第二部分计量经济检验在古典线性回归模型中，应用最小二乘法估计的估计量具有BLUE 的特性，可是当模型不是线性模型和不满足古典假设的时候，最小二乘法估计的估计量不再有BLUE的特性。
古扎拉蒂《计量经济学》4人大版读书笔记
古扎拉蒂《计量经济学》4人大版读书笔记第一章回归分析的性质“回归”一词是费朗西斯·高尔顿在研究子女身高与父母身高的关系时提出来的，他发现，给定父母的身高，子女的身高会趋向于或“回归”到总人口的平均身高。
换言之，父母异常高或异常矮，其儿子的身高都会趋向于或回归到所有男子的平均身高。
统计关系与确定性关系的区别：先看了解什么叫确定性关系，某个应变量确定的依赖于自变量，数学中和经典物理学中的各种定律都是确定性的关系，比如宇宙间两个粒子的引力离，k是比例常数，给定两个粒子质量和他们间的距离，那么他们之间的引力随机可以确定，而且是唯一的。
而统计关系是不确定性的，应变量和自变量间是统计依赖关系，给定解释变量的某个取值，不能预测因变量的确定取值，因为这时因变量的取值有着概率分布范围，所以我们说它是一个随机变量，如农作物的收成对气温、降雨量、光照条件的依赖关系是统计性质的，这个性质的意义在于影响农作物的因素（变量）还有很多很多，无法一一辨认出来，无论考虑的多少个解释变量，都无法完全解释农作物收成这个因变量，所以它内在的或随机的变异是存在的。
回归和因果：统计关系式本身不能意味着任何因果关系，回归分析研究一个变量对另一些变量的依赖关系但他们绝不是因果关系。
对于因果关系的理念，必须来自与统计学之外的经验或者理论，比如说用经济学的理论来说明价格对需求变动的影响。
回归与相关的区别：回归区分哪个是解释变量，哪个是被解释变量（因变量），相关不区分两者，也就是说前者变量间是不对称的，后者变量间是对称的。
另一方面，相关分析中的所有变量被看作都是随机的，而回归分析则基于以下假定：因变量是随机的，而解释变量是固定的或者非随机的。
给定每个x，都有很多相应的y值（即y有一个分布范围），但不可能知道每一个y的值，所以我们用回归线来预测y的均值第二章回归分析的一些基本概念1、条件均值（条件期望值）：为什么叫“条件”？因为他们取决于（条件）变量x的给定值，E(Y|X i)读成给定X下Y的期望值，与E(Y)的区别：E(Y)是总体的Y的均值2、随机或统计总体回归函数（statistical PRF）：E(Y|X i)=B1+B2X i；非随机的或确定的总体回归函数（non-stochastic PRF）：Y i=B1+B2X i+μi，μi的方差记为σ2。
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。
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计量经济学读书笔记
第一部分基础内容
、、计量经济学与相关学科的关系
、、古典假设下计量经济学的建模过程
1.依据经济理论建立模型
2.抽样数据收集
3.参数估计
4.模型检验
、1、经济意义检验（包括参数符号、参数大小等）
、2、统计意义检验（拟合优度检验、模型显著性检验、参数显著
性检验）
、3、计量经济学检验（异方差检验、自相关检验、多重共线性检
验）
、4、模型预测性检验（超样本特性检验）
5.模型的应用（结构分析、经济预测、政策评价、检验和发展经济理论）
ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ 、、
几个重要的“变量”
1. 解释变量与被解释变量
2. 内生变量与外生变量
3. 滞后变量与前定变量
4. 控制变量
、、
回归中的四个重要概念
1. 总体回归模型（Population Regression Model ，PRM) y t = b 0 + b 1 x t + u t --代表了总体变量间的真实关系。
2. 总体回归函数（Population Regression Function ，PRF ） E ( y t ) = b 0 +b 1 x t --代表了总体变量间的依存规律。
3. 样本回归函数（Sample Regression Function ，SRF ）
y t = b 0 + b 1 x t + e t --代表了样本显示的变量关系。
4. 样本回归模型（Sample Regression Model ，SRM ）
y t = b 0 + b 1 x t ---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
⑤随机扰动项服从正态分布 u i ~ N (0,σ )
ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ 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。
、、
随机误差项的内容
1. 模型中被忽略的影响因素的影响
2. 模型关系设定不准确的影响
3. 变量的测量误差影响
4. 随机因素影响
、、 一元线性回归模型的基本假定（古典假定）
①零均值
②同方差 E (u i ) = 0 Var (u i ) = σ 2
③无自相关性 Cov (u i , u j ) = 0
④解释变量与随机扰动项 e i 不相关 Cov ( x i , u i ) = 0
2
⑥解释变量之间不相关（多重共线性） Cov ( x i , x j ) = 0 （属于多元 线性回归假定）
、、
OLS 估计式特性（Best Linear Unbiased Estimators ）
➢ 线性性(Linear,指参数估计量
b 0 与 b 1 分别为观测值 y t 和随机误 差项 u t 的线性函数或线性组合)
➢ 无偏性（Unbiased,指参数估计量 b 0 和 b 1 的均值分别等于总体 参数值 b 0 与 b 1 ）
➢ 最小方差性（Best,有效性，指在所有的线性、无偏估计量中，
最小二乘估计量 b 0 和 b
1 的方差最小）
第二部分计量经济检验
在古典线性回归模型中，应用最小二乘法估计的估计量具有BLUE 的特性，但是当模型不是线性模型和不满足古典假设的时候，最小二乘法估计的估计量不再有 BLUE 的特性。
本部分主要解决非、线性回归模型和违反古典假设下的参数估计与假设检验问题。
、、非线性回归模型
1.可线性化模型
、1、双对数模型（不变弹性模型）
Q=ALαKβe u——ln Q=ln A+αln L+βln K+ u
、2、半对数模型（不变增长模型）
y=b0+b1ln x+u
ln y=b0+b1x+u
、3、倒数模型（双曲线模型）
y=b
+
b
11
x
+ u
1 y =b0+
b
1
1
x
+ u
、4、多项式模型
y=b0+b1x1+L+b k x k+u 、5、成长模型
A.Logistics 成长曲线
y t=K
,其中f(t)=a0+a1t+a2t2+L+a k t k 1+e f(t)
) = ln( 0 - b 1t ˆ 简化
式 y t =
k 1 b 0 e -b 1t —— l n( 1 y t - 1 K b K
B. Gompertz 成长曲线
y t = e
K +b 0b 1t —— ln(l n y t - K ) = ln b 0 + t ⋅ ln b 1
2. 不可线性化模型
对于非线性化模型，一般采用高斯-牛顿迭代估计法进行估计，
即将其展成泰勒级数之后，再利用迭代估计法进行估计。
迭代估计法基本思想：通过泰勒级数展开先使非线性方程在某
一组初始参数估计值附近线性化，然后对这一线性方程应用 OLS 法，得
出一组新的参数估计值。
重复直至参数估计值收敛为止。
、、
违反古典假设的回归模型
1. 异方差性（针对古典假定②）
A 概念：随机误差项 u i 的方差不等于一个常数，即
Var (u i X i ) = σ i 2 ≠ 常数(i = 1,2,3,K , n )
B 产生原因（遗漏了重要的解释变量、模型形式有误、统计误 差、偶然随机因素）
C 后果（Var (β1 ) 增大、无法计算估计误差和估计区间、解释变
量显著性检验失效 t 检验失效、预测精度降低）
D 检验（图示法、解析法 Spearman 等级相关系数检验、戈德
菲尔德—匡特 Goldfeld-Quandt 检验、帕克
Park 检验、格里瑟 Glejser 检验、怀特 White 检
验）--重点理解，要求解释检验过程
E 措施(加权最小二乘法 WLS)
2.自相关性（针对古典假定③）
A 概念：在任何具体时期中，u 值都与它自己以前的值（或几
个数值）相关。
B 产生原因（经济惯性、模型设定有误、数据处理过程中产生、
蛛网现象、随机现象本身原因）
C 后果（参数估计量不再有效但仍无偏、估计误差和估计区
间变大、t 检验失效、预测精度降低）
D 检验（图示法、D-W 检验）
（偏相关系数检验、BG 检验）
E 措施（广义差分法）
3.多重共线性（针对古典假定⑥）
A 概念：解释变量之间存在精确的或近似的线性相关关系。
B 产生原因（经济变量的内在联系、变量间有相同的变化趋
势、引入滞后模型、数据资料的局限性）
C 后果（参数是可估计的，但方差变大、估计误差与估计区间
变大、t 检验失效、回归模型不稳定）
D 检验（相关系数、辅助回归模型、方差膨胀因子、特征值）
E 措施（利用“事前信息”）
（待续）。