高级计量经济学

合集下载

高级计量经济学导论复习资料

第一章高级计量经济学4 1.数据类型：42.经验经济分析的步骤：4 第二章简单回归模型41.回归分析(regression analysis)：42.回归分析的主要内容包括：43.变量间的关系：44.变量关系的描述：45.相关关系的类型：46.线性相关的程度：57.回归分析的意义：58.总体回归线（population regression line ）/总体回归曲线（population regression curve ）：在给定解释变量Xi 条件下被解释变量Yi 的期望轨迹。

59.总体回归函数(PRF)：E （y ∣x ）=β0+β1x,510.随机干扰项（stochastic disturbance ）或随机误差项（stochastic error ）：511.样本回归方程（SRF ）：01ˆˆˆi i y x =β+β 512.拟合值：当x=i 时，y 通过样本回归方程算出来的值。

即01ˆˆˆi i y x =β+β 5 13.样本回归模型（sample regression model ）：01ˆˆˆi i i iY Y u X e =+=β+β+ 5 14.回归分析的主要目的：根据样本回归函数SRF ，估计总体回归函数PRF 。

6 第三章：简单回归方程分析61.简单回归方程：62.线性的含义：63.OLS 斜率估计，β0和β1的普通最小二乘估计值的推算：64.OLS 法是要找到一条直线，使残差平方和最小。

75.残差：是对误差项的估计，因此，它是拟合直线（样本回归函数）和样本点之间的距离。

76.OLS 统计量的代数性质：77.SST=SSE+SSR ：88.拟合优度：来衡量样本回归线是否很好地拟合了样本数据的指标。

89.判定系数：解释变异与总变异之比。

即y 的样本变异中被x 解释的部分。

8 10.测量单位：811.在简单回归中加入非线性因素（因变量为对数）：8 12.OLS 的基本假设：913.定理2.1： OLS 的无偏性：914.定理2.2 OLS 估计量的抽样方差：9 15.定理2.3：σ²的无偏估计1016.回归标准误差：ˆσ17.1ˆβ的标准误：11221ˆˆ()(())ni i se x x =σβ==-∑10第四章多元回归分析101.多元回归分析的优点：102.多元线性回归模型：103.多元线性回归的OLS估计值：104.SRF样本回归函数：115.拟合值和残差11ˆβ的计算116.偏效应以及17.比较简单回归和多元回归估计值：128.拟合优度（SST、SSR、SSE、R2）：139.过原点的回归：1310.多元回归模型的假定及定理3.1、定理3.2：1411.多重共线性：两个或多个自变量之间高度（但不完全）相关。

高级计量经济学课程

高级计量经济学课程（最新版）目录1.计量经济学的概述2.高级计量经济学课程的简介3.高级计量经济学课程的主要内容4.高级计量经济学课程的学习方法与技巧5.高级计量经济学课程的重要性和应用前景正文一、计量经济学的概述计量经济学是经济学的一个重要分支，它运用统计学、数学和计算机科学等工具来研究经济现象和经济问题。

计量经济学通过建立经济模型，对经济现象进行定量分析和预测，为经济政策制定提供科学依据。

二、高级计量经济学课程的简介高级计量经济学课程是计量经济学的一个重要组成部分，它主要面向经济学和管理学等相关专业的研究生和学者。

高级计量经济学课程旨在培养学生对计量经济学理论和方法的深入理解和掌握，提高学生运用计量经济学方法解决实际经济问题的能力。

三、高级计量经济学课程的主要内容高级计量经济学课程主要包括以下内容：1.计量经济学的基本概念和方法，包括回归分析、时间序列分析、面板数据分析等。

2.计量经济学的模型建立和估计方法，包括最小二乘法、极大似然估计、贝叶斯估计等。

3.计量经济学的模型检验和优化方法，包括模型的拟合度、模型的显著性、模型的稳定性等。

4.计量经济学的应用领域，包括宏观经济分析、金融市场分析、政策效果评估等。

四、高级计量经济学课程的学习方法与技巧学习高级计量经济学课程需要掌握一定的数学和统计学基础，同时需要具备良好的逻辑思维和数据分析能力。

以下是一些学习高级计量经济学课程的方法和技巧：1.扎实掌握基础知识，包括数学、统计学和计算机科学等。

2.认真阅读经典教材和学术论文，理解并掌握计量经济学的理论和方法。

3.多做练习题和案例分析，提高自己运用计量经济学方法解决实际问题的能力。

4.积极参与学术讨论和研究，拓展自己的学术视野和思维。

五、高级计量经济学课程的重要性和应用前景高级计量经济学课程对于培养经济学和管理学等相关专业的研究生和学者具有重要意义。

通过学习高级计量经济学课程，学生可以掌握计量经济学的理论和方法，提高自己对经济现象和经济问题的分析和预测能力，为从事经济研究和经济政策制定提供有力支持。

高级计量经济学汉森中文版

高级计量经济学汉森中文版简介高级计量经济学是经济学中的一个重要分支，它研究经济现象与数据之间的关系，并利用统计学和数学的方法来建立经济模型和评估经济政策的效果。

汉森中文版是高级计量经济学领域的经典教材，它系统地介绍了计量经济学的基本概念、方法和应用。

优势1.深入探讨经济现象：高级计量经济学通过建立和估计经济模型，能够深入研究经济现象的本质。

汉森中文版提供了详细而全面的介绍，帮助读者理解经济模型的建立和实际应用。

2.精准的数据分析：计量经济学强调利用统计学方法和实证分析来验证经济理论。

汉森中文版介绍了计量经济学中常用的数据处理和分析技术，如回归分析、时间序列分析等，帮助读者进行准确而可靠的数据分析。

3.实践中的应用：高级计量经济学将经济理论与实证分析相结合，能够为政策制定者提供决策支持。

汉森中文版介绍了一系列实际案例和经济政策的评估方法，帮助读者将理论应用于实践。

4.国际标准教材：汉森中文版是高级计量经济学领域的经典教材，被广泛应用于全球各大高校和研究机构。

它的内容严谨、体系完整，符合国际标准，是学习计量经济学的不可或缺的参考书。

内容概览一、计量经济学基本概念1.1 经济计量学的定义和作用•经济计量学的定义•经济计量学的作用1.2 经济模型与计量模型•经济模型的基本概念•计量模型的建立和评估二、基本数据处理与描述统计2.1 数据的获取和整理•数据来源和获取方法•数据整理和清洗2.2 描述统计分析•中心趋势和离散程度的度量•分布特征和形状的描述•变量之间的相关性分析三、单方程计量经济模型3.1 简单线性回归模型•普通最小二乘法的原理和应用•回归系数的解释和显著性检验3.2 多元线性回归模型•多元线性回归模型的建立和估计•模型诊断和检验3.3 非线性回归模型•非线性回归模型的形式和应用•参数估计和模型诊断四、时间序列分析4.1 时间序列的基本概念和性质•时间序列数据的特点和分类•时间序列的平稳性和相关性4.2 自回归模型和移动平均模型•AR模型和MA模型的定义和应用•ARMA模型的建立和估计4.3 ARCH模型和GARCH模型•ARCH模型和GARCH模型的基本原理•条件异方差的建模和预测五、面板数据模型5.1 固定效应模型和随机效应模型•面板数据模型的基本概念和作用•固定效应模型和随机效应模型的建立和估计5.2 面板数据扩展模型•空间面板数据模型和时间面板数据模型•面板数据模型的拓展和应用六、计量经济学的实证研究6.1 经济政策的评估方法•再现性和因果性的区分•常见经济政策的评估方法6.2 实证研究设计和实施•实证研究的设计原则和步骤•实证研究的数据处理和结果解读结论高级计量经济学汉森中文版是一本系统、详细、全面且深入的教材，涵盖了计量经济学的基本概念、方法和应用。

陈强高级计量第二版-最新版!

© 陈强,《高级计量经济学及 Stata 应用》，第二版，2013 年，高等教育出版社，即将出版。
第1章绪论
1.1 什么是计量经济学
1
z “计量经济学”(Econometrics)就是运用概率统计的方法对经济变量之间的(因果)关系进行定量分析的科学。 z 计量经济学常常不足以确定经济变量之间的因果关系 (由于实验数据的缺乏)；但大多数实证分析的目的恰恰正是要确定变量之间的因果关系(即是否 X 导致 Y)，而非仅仅是相关关系。
6
z 哪些经济变量不是随机的？ z 在计量经济学的本科课程中，为了简单起见，有时假设解释变量是非随机的、固定的(fixed regressors)。这只是为了教学法上的方便，给深入的理论探讨带来不便。 z 如果解释变量为非随机，则无法考虑其与扰动项的相关性。 z 在这本研究生水平的教材中，所有变量都是随机的 (即便非随机的常数，也可以视为退化的随机变量)。
2
图 1.1 可能的因果关系 z 考虑决定教育投资回报率(returns to schooling)的因素： ln Wi = α + β Si + ε i (1.1) “被解释变量” (dependent z 其中，ln W (工资收入的自然对数)为 variable)， S (教育年限)为“解释变量”(explanatory variable
7
经济数据按照其性质，可大致分成以下三种类型： z 横截面数据(cross-sectional data，简称截面数据)：指的是多个经济个体的变量在同一时点上的取值。比如，2012 年中国各省的 GDP。 z 时间序列数据(time series data)：指的是某个经济个体的变量在不同时点上的取值。比如，在 1978—2012 年山东省每年的 GDP。 z 面板数据(panel data)：指的是多个经济个体的变量在不同时点上的取值。比如，在 1978—2012 年中国各省每年的 GDP。本书将包括以上三种数据类型，并使用国际上最流行的 Stata 软件。在此之前，首先回顾概率统计，并引入一些新概念。

高级计量经济学及应用陈强

高级计量经济学及应用陈强高级计量经济学及应用是一门涉及经济学和统计学知识的高级课程，旨在研究经济变量之间的关系和经济政策的影响。

本文将重点讨论高级计量经济学及应用的核心内容、研究方法、研究领域以及其在实际经济领域的应用。

高级计量经济学及应用的核心内容主要包括回归分析、面板数据模型、时间序列模型和计量经济计算等。

回归分析是计量经济学中最基本的方法之一，它可以用来研究变量之间的关系，并推断出因果关系。

面板数据模型是研究多个个体（如国家、企业、家庭等）在一段时间内的变化规律的方法，通过控制个体固定效应和时间固定效应，可以更准确地估计变量之间的关系。

时间序列模型是用来研究变量随着时间变化的模式和规律的方法，通过考虑时间相关性和趋势，可以更好地预测未来的变化趋势。

计量经济计算是用来研究经济变量之间的数值关系的方法，通过建立经济模型和进行经济计算，可以更准确地理解和解释经济现象。

高级计量经济学及应用的研究方法主要包括理论模型建立、数据收集和处理、估计和检验以及结果解释等。

首先，研究人员需要建立一个理论模型来描述经济变量之间的关系，并提出假设。

然后，他们需要收集相应的数据，并进行数据处理和清洗，以保证数据的准确性和可靠性。

接下来，研究人员需要利用统计方法对建立的模型进行估计和检验，以确定模型的有效性和适用性。

最后，他们需要解释模型的结果，提出相关政策建议并进行政策评估。

高级计量经济学及应用的研究领域主要包括宏观经济学、微观经济学、劳动经济学、金融经济学、发展经济学等多个领域。

在宏观经济学中，研究人员可以利用高级计量经济学的方法来研究经济增长、通货膨胀、失业等宏观经济变量之间的关系。

在微观经济学中，研究人员可以利用高级计量经济学的方法来研究家庭和企业的行为和决策，以及市场竞争和不完全信息等微观经济问题。

在劳动经济学中，研究人员可以利用高级计量经济学的方法来研究劳动力市场、工资和就业等劳动经济问题。

在金融经济学中，研究人员可以利用高级计量经济学的方法来研究资本市场、股票价格和利率等金融经济问题。

高级计量经济学课程

高级计量经济学课程一、引言1.课程背景高级计量经济学是经济学领域中一门理论与实践相结合的课程，旨在帮助学生掌握先进的计量经济学方法，运用实证研究方法解决实际经济问题。

本课程适用于已经具备一定计量经济学基础知识的本科生、研究生以及从事经济研究工作的人员。

2.课程目标通过本课程的学习，学生应掌握以下目标：（1）熟练运用经典线性回归模型、多元线性回归模型、非线性回归模型等进行实证研究；（2）掌握时间序列分析、面板数据分析等高级计量经济学方法；（3）学会使用常见计量经济学软件进行数据处理和分析；（4）了解学术规范，提高论文写作能力。

二、计量经济学基本概念1.定义与特点计量经济学是一门研究如何利用数学、统计学和方法论对经济现象进行数量描述和解释的学科。

其主要特点如下：（1）实证研究：以实际数据为基础，对经济现象进行实证分析；（2）量化分析：运用数学模型和统计方法，对经济变量进行数量分析；（3）因果关系研究：探讨经济变量之间的因果关系。

2.基本原理与方法计量经济学的基本原理包括：（1）因果关系识别：通过随机实验或自然实验等方法，识别经济变量之间的因果关系；（2）统计推断：基于样本数据，对总体参数进行推断；（3）模型检验：检验计量经济模型设定的合理性。

常见的方法包括最小二乘法、极大似然估计、矩估计等。

三、高级计量经济学方法1.经典线性回归模型经典线性回归模型是计量经济学中最基本的模型，可以用于分析两个或多个经济变量之间的线性关系。

本课程将详细介绍线性回归模型的基本原理、估计方法和检验方法。

2.多元线性回归模型多元线性回归模型是在经典线性回归基础上扩展而来的，可以同时分析多个自变量与因变量之间的线性关系。

课程中将介绍多元线性回归模型的估计、检验和应用。

3.非线性回归模型非线性回归模型用于分析非线性关系，如指数回归、对数回归等。

课程中将讲解非线性回归模型的基本概念、估计方法和应用。

4.时间序列分析时间序列分析是研究时间序列数据特征和规律的一门学科，课程中将介绍时间序列分析的基本方法，如自回归模型、移动平均模型、季节性模型等。

高级计量经济学理论与方法课程设计

高级计量经济学理论与方法课程设计1. 引言高级计量经济学是经济学研究中的一个重要分支。

与基础计量经济学相比，高级计量经济学更加注重理论的推导和方法的应用。

本文将首先介绍高级计量经济学的基本理论和方法，然后以某个具体案例作为例子，展示高级计量经济学在实际经济问题中的应用。

2. 高级计量经济学的基本理论和方法高级计量经济学主要包含以下内容：2.1 非参数方法非参数方法是一种数据分析的方法，不需要根据具体模型对数据进行假设。

非参数方法常用于对数据特征进行研究，如密度函数、分位数、平均数等。

2.2 处理膨胀、鲁棒性等问题的方法膨胀和鲁棒性问题是实际问题中经常遇到的问题。

高级计量经济学提供了许多处理这些问题的方法。

2.3 种类更多的函数形式和更为复杂的模型高级计量经济学中使用的函数形式和模型比基础计量经济学中更为复杂，更加符合实际经济现象。

2.4 时序数据的处理方法时序数据是经济数据中的一类重要数据。

高级计量经济学提供了许多时序数据的处理方法。

3. 案例分析为了展示高级计量经济学在实际经济问题中的应用，我们以某个具体案例为例。

3.1 案例背景：一个电商公司想要提高自己的销售额，于是进行了一次特价促销活动。

为了评估该活动的效果，公司需要进行数据分析。

3.2 数据收集公司从自己的数据库中抽取出了活动前后的销售数据，并进行了清洗。

数据包括：销售额、订单数量、营销渠道、地域、日期等信息。

3.3 数据分析在数据分析过程中，我们采用了高级计量经济学中的方法。

3.3.1 对比分析我们首先对比了活动前后的销售数据，发现活动后的销售额和订单数量都有所提高。

这表明该活动的效果是显著的。

3.3.2 多元线性回归我们还进行了多元线性回归分析，建立了销售额与各个变量之间的关系模型，包括：订单数量、营销渠道、地域、日期等变量。

同时，我们还对模型进行了鲁棒性检验，确保了结果的可靠性。

3.3.3 时间序列分析我们还对销售额的时间序列数据进行了分析，探讨了销售额随时间的变化规律。

高级计量经济学课程

高级计量经济学课程摘要：一、引言1.介绍高级计量经济学课程的背景和重要性2.阐述本课程的主要内容和目标二、高级计量经济学课程概述1.课程的核心概念和理论2.课程的主要方法论和工具三、高级计量经济学课程的主要内容1.多元回归分析2.异方差性、序列相关性和多重共线性3.工具变量和两阶段最小二乘法4.矩估计和广义矩估计5.非参数估计和半参数估计6.面板数据分析7.蒙特卡洛模拟和贝叶斯统计四、高级计量经济学课程的实践应用1.宏观经济政策的评估2.金融市场的风险管理3.产业组织和市场竞争分析4.人力资本和研发投资决策五、高级计量经济学课程的学习方法和建议1.掌握基本理论和方法2.动手实践和案例分析3.学术研究和论文写作六、总结1.强调高级计量经济学课程在现代经济学研究中的应用2.展望计量经济学未来的发展趋势和挑战正文：一、引言高级计量经济学课程是经济学专业研究生的核心课程之一，它涉及到现代经济学研究中许多重要的理论和方法。

本课程的主要目标是帮助学生掌握高级计量经济学的基本概念、理论和方法，并能够运用这些知识和技能进行独立的研究和论文写作。

二、高级计量经济学课程概述高级计量经济学课程主要涉及以下几个方面的内容：多元回归分析、异方差性、序列相关性和多重共线性、工具变量和两阶段最小二乘法、矩估计和广义矩估计、非参数估计和半参数估计、面板数据分析、蒙特卡洛模拟和贝叶斯统计等。

这些内容不仅包括高级计量经济学的基本理论和方法，还涵盖了许多现代计量经济学研究的前沿领域。

三、高级计量经济学课程的主要内容1.多元回归分析：介绍多元回归模型的建立、参数估计和假设检验等基本概念和方法。

2.异方差性、序列相关性和多重共线性：讲解这些问题的产生原因、影响和解决方法。

3.工具变量和两阶段最小二乘法：阐述工具变量理论及其在解决因果推断问题中的应用，以及两阶段最小二乘法的原理和应用。

4.矩估计和广义矩估计：介绍矩估计和广义矩估计的基本概念、性质和应用。

高级计量经济学-1

高级计量经济学-1引言高级计量经济学是经济学领域中的一门重要的学科，它主要研究经济现象的测量与分析方法，并利用各种统计工具来揭示经济变量之间的关系。

本文将介绍高级计量经济学的基本概念、方法和应用。

一、基本概念1.1 计量经济学定义计量经济学是一门关于经济现象和经济变量的量化研究方法的学科。

它通过建立数学模型和利用统计推断的方法来解释和预测经济现象。

1.2 经济变量经济变量是指反映经济现象和经济活动的数量特征。

常见的经济变量包括国内生产总值、物价指数、劳动力市场数据等。

二、计量模型2.1 线性回归模型线性回归模型是计量经济学中最常用的模型之一，它假设解释变量和被解释变量之间存在线性关系。

该模型通常用最小二乘法来估计模型参数。

2.2 时间序列模型时间序列模型是一种特殊的计量经济模型，它研究的是同一变量随时间变化的模式。

常见的时间序列模型包括自回归移动平均模型(ARMA)、自回归条件异方差模型(ARCH)等。

三、计量经济学方法3.1 最小二乘法最小二乘法是计量经济学中最常用的估计方法之一，它通过最小化观测值与模型预测值之间的差异来估计模型的参数。

3.2 极大似然估计极大似然估计是一种常用的参数估计方法，它通过寻找参数使得观测数据出现的概率最大化来估计模型的参数。

3.3 工具变量法工具变量法是一种常用的处理内生性问题的方法，它利用外生变量作为工具变量来消除内生性引起的估计偏误。

四、计量经济学应用4.1 动态面板数据模型动态面板数据模型是一种处理面板数据的方法，它结合了时间序列数据和横截面数据的特点，用于研究经济变量随时间的变化和个体之间的关系。

4.2 处理选择性偏误选择性偏误是指由于个体选择行为的特殊性质引起的估计偏误。

计量经济学可以通过处理选择性偏误来提高研究结果的准确性。

结论高级计量经济学是一门重要的经济学学科，它利用计量方法和统计工具来研究经济现象和经济变量之间的关系。

本文介绍了高级计量经济学的基本概念、模型、方法和应用，希望能为读者提供有关该领域的基础知识和理解。

博士资格考试高级计量经济学

博士资格考试高级计量经济学
博士资格考试是为了评估一个人是否具备进一步深造和独立从事研究工作的能力。

高级计量经济学是博士资格考试中的一个科目，它专注于计量经济学领域的高级理论和方法。

高级计量经济学在博士资格考试中的内容可能包括以下几个方面：
1. 高级计量经济学理论：涉及计量经济学的理论框架、基本理论模型和方法，例如最小二乘法、极大似然估计等。

同时，还可能包括更高级的理论模型和方法，如面板数据模型、时间序列分析、选择模型等。

2. 高级计量经济学方法：涉及计量经济学中的一些高级方法和技术，如工具变量法、处理无法观测到的随机性、稳健性检验等。

此外，还可能包括一些新兴的方法，如机器学习方法在计量经济学中的应用等。

3. 计量经济学研究设计和实证分析：涉及如何设计和执行计量经济学的研究，如数据收集、样本选择、模型设定等。

同时，还包括如何进行实证分析，如如何解释和评估计量经济学模型的结果，如何处理经济模型中的内生性等。

综上所述，高级计量经济学在博士资格考试中的内容较为广泛和深入，需要考生具备扎实的计量经济学基础和独立进行研究的能力。

为了应对此科目的考试，考生需要在理论和方法上进行深入学习，并进行大量的实证研究训练。

高级计量经济学课后习题参考答案

某市居民家庭人均年收入服从4000X =元,1200σ=元的正态分布,求该市居民家庭人均年收入：1在5000—7000元之间的概率；2超过8000元的概率；3低于3000元的概率; 1根据附表1可知 ()0.830.5935F =,()2.50.9876F = PS ：在附表1中,()()F Z P x x z σ=-<2()80001080003X X X X X P X P P σσσ⎛⎫⎛⎫--->=>=> ⎪⎪⎝⎭⎝⎭= 3()3000530006X X X X X P X P P σσσ⎛⎫⎛⎫---<=<=<- ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭= = 据统计70岁的老人在5年内正常死亡概率为,因事故死亡的概率为;保险公司开办老人事故死亡保险,参加者需缴纳保险费100元;若5年内因事故死亡,公司要赔偿a 元;应如何测算出a ,才能使公司可期望获益；若有1000人投保,公司可期望总获益多少设公司从一个投保者得到的收益为X ,则则()1000.02E X a =-故要是公司可期望获益,则有()1000.02E X a =->0,即5000a <PS ：赔偿金应大于保险费1000人投保时,公司的期望总收益为()10001000.021*******a a -=-写出过原点的一元、二元线性回归模型,并分别求出回归系数的最小二乘估计; 解答：过原点的一元线性回归模型为Y X βε=+ 约束最小二乘估计：y x αβε=++过原点的二元线性回归模型为1122Y X X ββε=++ 针对多元线性回归模型试证明经典线性回归模型参数OLS 估计量的性质()ˆE ββ=和()()12ˆˆ,Cov X X ββσ-'=,并说明你在证明时用到了哪些基本假定; 解答：为了解某国职业妇女是否受到歧视,可以用该国统计局的“当前人口调查”中的截面数据,研究男女工资有没有差别;这项多元回归分析研究所用到的变量有：对124名雇员的样本进行研究得到的回归结果为括号内为估计的t 值：1求调整后的可决系数2R2AGE 的系数估计值的标准差为多少3检验该国工作妇女是否受到歧视为什么4求以95%的概率,一个30岁受教育16年的该国妇女,平均每小时工作收入的预测区间是多少解答：1 23因为()0.025120 1.9799 4.61t =<,所以2ˆ 2.76β=-显着,且为负,即意味着妇女受到歧视;40ˆ 6.41 2.7610.99160.123010.27W=--⨯+⨯+⨯= 有公式知0W 的95%置信区间为：即10.27 1.9799±其中()01,1,16,30X '=设某公司的投资行为可用如下回归模型描述：其中i I 为当期总投资,1i F -为已发行股票的上期期末价值,1i K -为上期资本存量;数据见课本71页; （1）对此模型进行估计,并做出经济学和计量经济学的说明;（2）根据此模型所估计的结果,做计量经济学检验;（3）计算修正的可决系数;（4）如果2003年的1i F -和1i K -分别为和,计算iI 在2003年的预测值,并求出置信度为95%的预测区间;解答：equation i c f kexpand 1984 2003smpl 2003 2003f=k=smpl 1984 2003yf sfscalar tc=qtdist,16series yl=yf-tcsfseries yu=yf+tcsfshow yl yf yu1最小二乘回归结果为：经济意义说明：在假定其他变量不变的情况下,已发行股票的上期期末价值增加1单位,当期总投资增加单位；在其他变量不变的情况下,上期资本存量增加1单位,当期总投资增加单位;2模型的拟合优度为20.890687R=,修正可决系数为20.877022R=,可见模型拟合效果不错;F检验：对模型进行显着性检验,F统计量对应的P 值为0,因此在0.05α=的显着性水平上我们拒绝原假设023:0H ββ==,说明回归方程显着,即变量“已发行股票的上期期末价值”和“上期资本”存量联合起来确实对“当期总投资”有显着影响; t 检验：针对()0:01,2,3jH j β==进行显着性检验;给定显着性水平0.05α=,查表知()216 2.12t α=;由回归结果,2ˆβ、3ˆβ对应的t 统计量的绝对值均大于,所以拒绝()0:02,3j H j β==；但1ˆβ对应的t 统计量的绝对值小于,在的显着性水平上不能拒绝01:0H β=的原假设; 320.877022R =4iI 在2003年的预测值为,置信度为95%的预测区间为,设一元线性模型为23.1r i=1,2,…..,n 其回归方程为ˆˆˆY X αβ=+,证明残差满足下式如果把变量2X ,3X 分别对1X 进行一元线性回归,由两者残差定义的2X ,3X 关于1X 的偏相关系数23.1r 满足：解答：1对一元线性模型,由OLS 可得所以,2偏相关系数是指在剔除其他解释变量的影响后,一个解释变量对被解释变量的影响;不妨假设2X ,3X 对1X 进行一元线性回归得到的回归方程分别为： 21211ˆˆX X e αα=++,31212ˆˆX X e γγ=++则,12,e e 就分别表示2X ,3X 在剔除1X 影响后的值; 所以2X ,3X 关于1X 的偏相关系数就是指12,e e 的简单相关系数; 所以,因为120,0e e ==,()()()11222211ˆi i i X X X X XX α--=-∑∑,()()()11332211ˆi i i X X X X XX γ--=-∑∑令111222333,,ii i i i iX X x X X x X X x -=-=-=则2ˆr α=2ˆr γ=注意到21213121ˆˆˆˆ,X X X X ααγγ=+=+,所以12212321ˆˆ,i ii i i i e x x e x x αγ=-=-所以23.1e e e e e e r --==其中,()()1222132122322121322122321131ˆˆˆˆˆˆi ii ii i i ii i i i iiii ii iie ex x x x xx x x x x x x x r x x r x x r xr r r αγγααγ=--=--+=--+=∑∑∑∑∑∑∑(2131212131233121r rr r r r r r r r r r r r r ===-同理可得：所以考虑下面两个模型： Ⅰ：122iillikkiiY X X X ββββε=++++++ Ⅱ：122iliillikkiiY X X X X ββββε''''-=++++++ （1）证明ˆˆˆˆ1,,1,2,,1,1,l l j jj l l k ββββ''-===-+（2）证明模型Ⅰ和Ⅱ的最小二乘残差相等（3）研究两个模型的可决系数之间的大小关系解答：1设211111112222222221,,,1,,,,,,,,1,,,k l k l ln k k n n kn ln X X X Y Y X X X Y X X Y X X X ββεββεββεββε'⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎛⎫⎪ ⎪ ⎪⎪ ⎪ ⎪' ⎪ ⎪⎪ ⎪ ⎪ ⎪'====== ⎪ ⎪ ⎪⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎪ ⎪ ⎪'⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭则模型Ⅰ的矩阵形式为：Y X βε=+模型Ⅱ的矩阵形式为：lY X X βε'-=+取()0,,0,1,0,,0l e '=,其中1为le 的第l 个分量则l lX Xe =令l lZ Y X Y Xe =-=-,则模型Ⅱ又可表示为Z X βε'=+ 又OLS 得知,()1ˆX X X Y β-''=,()1ˆX X X Z β-'''= 将l lZ Y X Y Xe =-=-代入可得：即1111ˆˆˆ0ˆˆˆ11ˆˆˆ0l l k k k βββββββββ⎛⎫⎛⎫⎛⎫'⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪'=-=- ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪'⎝⎭⎝⎭⎝⎭⎝⎭2由上述计算可得： 3由2可知ESS ESS '=所以要比较2R 和2R ',只需比较TSS 和TSS '所以,当var()2cov(,)l lX Y X ≥时,TSS '大于TSS ,则22R R '≥；反之,22R R '<美国1970-1995年个人可支配收入和个人储蓄的数据见课本102页表格;由于美国1982年遭受了其和平时期最大的衰退,城市失业率达到了自1948年以来的最高水平%;试建立分段回归模型,并通过模型进一步验证美国在1970-1995年间储蓄-收入关系发生了一次结构变动; 解答：建立模型为()1212347.3t t t t tY X D X ββδε=++-+其中t Y 为t 年的个人储蓄,tX 为t 年的个人可支配收入,{1,19820,1982tt D t ≥=<当当则()121982ttE Y t X ββ<=+ Eviews 代码： series d1=0 smpl 1982 1995 d1=1smpl allls sav c pdi d11δ显着,所以美国在1970-1995年间储蓄-收入关系确实发生了一次结构变动在行风评比中消费者的投诉次数是评价行业服务质量的一个重要指标;一般而言,受到投诉的次数越多就说明服务质量越差;有关部门对电信、电力和铁路三个服务行业各抽取了四家单位,统计出消费者一年来对这12家企业的投诉次数,见课本表格;试采用虚拟解释变量回归方法,分析三个行业的服务质量是否存在显着的差异; 解答：本题中有三个定性变量,所以需要设置两个虚拟变量其中iY 为i 企业在一年汇中受到的投诉次数,{11,0,ii Dotherwise=若为电力企业,{21,0,ii Dotherwise=若为铁路企业则()1iE Y i β=为电信企业在5%的显着性水平上,12,δδ均不显着,所以电信行业和电力行业的服务质量不存在显着性差异,电信行业和铁路行业的服务质量也不存在显着性差异若取{11,0,ii Dotherwise=若为电信企业,{21,0,ii Dotherwise=若为电力企业,则则()11iE Y i βδ=+为电信企业在5%的显着性水平上,1δ不显着,2δ显着,所以电力行业和铁路行业的服务质量存在显着差异,且电力行业的服务质量比铁路行业好;电信和铁路行业服务质量不存在显着差异;虚拟变量的实质原则是什么试以加法形式在家庭对某商品的消费需求函数中引入虚拟变量,用以反映季节因素淡、旺季和家庭收入层次差异高、低对商品消费需求的影响,并写出各类消费函数的具体形式;解答：引入两个虚拟变量其中{10,D=若为淡季1,若为旺季,{20,D=低收入家庭1,高收入家庭所以淡季低收入家庭对商品的消费需求为淡季高收入家庭对商品的消费需求为旺季低收入家庭对商品的消费需求为旺季高收入家庭对商品的消费需求为以加法形式引入虚拟变量：即以相加的形式将虚拟变量引入模型;加法形式引入虚拟变量可以考察截距的不同；斜率的不同则可通过以乘法方式引入虚拟变量来实现;设消费函数的形式为其中,Y是收入,C是消费,,,αβγ是待定参数;观测到某地区总消费和收入的数据见课本表格;（1）当1γ=时,估计模型并解释其经济意义;（2）以1γ=时所得到的参数估计量作为初始值,采用高斯-牛顿迭代方法回归模型参数; 解答：（1）当1γ=时,消费函数形式为C Y αβε=++样本回归方程为ˆ11.150.899CY =+,说明每增加1元收入,消费就会增加元;另外,我们注意到常数项在5%的水平上是不显着的;（2）以,,1作为初始值,采用高斯-牛顿迭代得到样本回归方程为 Eviews 代码为：ls cons c ycoef3 bparam b1 b2 b3 1在 Eviews 主菜单,Quick/Estimate Equation…,弹出Equation Estimation 窗口,在Specification 中输入方程cons=b1+b2y^b3 对某种商品的销售量Y 进行调查,得到居民可支配收入1X ,其他消费品平均价格指数2X 的数据见课本145页;1若以1X 、2X 为解释变量,问是否存在多重共线性 2你认为比较合适的模型是什么解答：以1X 、2X 为解释变量,回归得到2R =,但自变量1X 的回归系数在5%的水平上并不显着计算1X 、2X 间的相关系数为：120.991796X X r = 做辅助回归得到：辅助回归的2R 大于主回归的2R ;所以,以1X 、2X 为解释变量,会产生多重共线性;2采用逐步回归法,首先用1X 作为自变量对Y 进行回归,得到1ˆ39.017990.521613YX =-+ 2R = 利用2X 作为自变量对Y 进行回归,得到 1ˆ54.365140.670541YX =-+ 2R = 根据我国1985-2001年城镇居民人均可支配收入y 和人均消费性支出x 的数据,按照凯恩斯绝对收入假说建立的消费函数计量经济模型为：（1）解释模型中的经济意义；（2）检验该模型是否存在异方差性；（3）如果模型存在异方差,写出消除模型异方差的方法和步骤;解答：1凯恩斯绝对收入假说：在短期中,消费取决于收入,随着收入的增加消费也将增加,但消费的增长低于收入的增长;表示收入每增加1单位,其中有单位用于消费,即边际消费倾向;2异方差检验方法：Goldfeld-Guandt 检验,Breusch-Pagan 检验,White 检验本题中适用White 检验法;2170.4778.109e nR =⨯=,查表得()0.051 3.841χ=()20.051e nR χ>,所以拒绝原假设,模型存在异方差; 3利用残差与自变量之间的回归方程2451.900.87i i e x =-+,在原模型i i y x αβε=++两边同除以,得到新模型即先对原始数据进行处理,自变量与因变量同除以,然后对处理后的数据进行OLS 估计;注：回归方程2451.900.87i ie x =-+中x 的系数并不显着设多元线性模型为Y =X β+ε,其中试问此模型存在异方差吗如果存在异方差,怎样把它变成同方差模型,并用广义最小二乘法GLS 求β的估计量;解答：因为()22i ji j σσ≠≠,所以该模型显然存在异方差; 在原模型两边同乘以12-Ω,得到111222---ΩΩΩY =X β+ε 则()111111112222222222cov ,E E I σσ--------⎛⎫⎛⎫''ΩΩ=ΩΩ=ΩΩ=ΩΩΩ= ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭εεεεεε所以新模型是同方差;对新模型采用OLS 进行估计得到：下面给出的数据是美国1988年研究与开发R&D 支出费用Y 与不同部门产品销售量X 和利润Z;数据见课本146页试根据资料建立一个回归模型,运用Glejser 方法和White 方法检验异方差,由此决定异方差的表现形式并选用适当的方法加以修正; 解答：因变量与自变量的选取对模型进行回归,得到：回归系数都不显着White 检验结果显示,存在异方差Glejser 检验结果显示：存在异方差取对数后进行回归,得到：进行White 异方差检验不能拒绝同方差假设;以z 作为因变量,以x,y 作为自变量,回归得到 White 异方差检验：在5%的显着性水平上,拒绝同方差的原假设;取对数,回归得到进行White 异方差检验,得到在5%的显着性水平上,不能拒绝同方差的原假设;即取对数就可以消除异方差;注：1以各自方差的倒数为权数对模型进行修正 1ˆ1690.3090.387979yx =-+ n=19,k=1,在5%显着性水平上, 1.18, 1.401l u d d == 因为0.52l DW d =<,所以拒绝无序列相关的原假设; 2对回归残差序列进行一阶自回归得到()()111ˆ0.920175i i e e -=,即1ˆ0.920175ρ=用估计出来的ρ进行广义差分,再进行回归得到：得到新残差,再进行回归得到2ˆ0.927088ρ= 迭代终止,得到ˆ0.936895ρ=,进行广义差分,再回归得到：此时0.720623l DW d =<,故一阶差分并不能消除序列相关;进行二阶差分,得到：n=17,k=3,在5%显着性水平上,0.672, 1.432l u d d == 4u ud DW d <<-,故不能拒绝无序列相关的原假设1原模型为60t it i t i Y X αβε-==++∑施加线性算术滞后()61,0,1,,6i i i ββ=+-=⎡⎤⎣⎦则原模型可化为 ()[]6060617t t i ti t i ti Y i X i X αβεαβε-=-==++-+⎡⎤⎣⎦=+-+∑∑ 1施加有远端约束的Almon 一次多项式滞后01i i βαα=+,0,1,,6i =所以()0117i i i βααα=+=-,0,1,,6i =则原模型可化为 ()()61061077t t i ti t i ti Y i X i X ααεααε-=-==+-+=+-+∑∑ 2比较方程1和2,可见两个模型是一致的 2ls lncons c pdllninc,6,2,13 ls lncons c pdllninc,6,2,24ls lncons c pdllninc,6,2,3567关于F 统计量分子自由度的说明;15阶滞后消费收入模型：施加Almon 三次多项式约束230123i i i i βαααα=+++,0,1,,5i = ls lny c pdllnx,5,32所以3施加近终端约束101230βαααα-=-+-=ls lny c pdllnx,5,3,14根据带近终端约束的回归残差平方和以及不带近终端约束的回归残差平方和,构建F 统计量,分子自由度为15如习题5、6、71对011ln ln ln t t t t C C Y ββαε-=+++进行回归利用所得残差计算ˆρ,再结合回归得到的()1ˆvar β构建Durbin h 统计量在原假设下,h 渐近服从()0,1N 若2h Z α>,则拒绝无一阶序列相关的原假设;否则,不能拒绝原假设2Breusch-Godfrey 检验Breusch-Godfrey 检验是将OLS 的残差t e 对于1t e -和包括滞后的因变量行回归;所以对p 阶序列相关进行检验,应构建回归模型：构建统计量22pTR χ2对于过度识别的模型,可采用2SLS 法进行估计 tsls cons-g c y1 c y1-1 gtsls i c y1 y1-1 c y1-1 g。

高级计量经济学及stata应用

高级计量经济学及stata应用介绍本文旨在全面、详细、完整且深入地探讨高级计量经济学及Stata应用的主题，从理论到实践，帮助读者深入了解该领域并有效运用Stata进行数据分析。

以下将从以下几个方面展开讨论：1.数理统计的基本概念和应用领域2.高级计量经济学的发展及重要方法3.Stata在高级计量经济学中的应用方法4.经济数据分析实例数理统计的基本概念和应用领域1.1 概念数理统计是以概率论为基础，应用数学和统计学的方法研究统计规律，并应用这些规律来描述、分析和解释各种统计问题的一门学科。

它通过收集、整理、分析实际数据，得到统计定律，为决策提供科学依据。

1.2 应用领域数理统计在各个学科领域都有广泛的应用，特别是在经济学中。

它可以帮助经济学家分析经济现象，进行经济预测，评估政策效果等。

同时，数理统计也应用于医学研究、社会学调查、心理学实验设计等领域。

高级计量经济学的发展及重要方法2.1 发展历程高级计量经济学是计量经济学的一个分支，强调经济理论与计量方法的结合，通过数学模型和统计分析来研究经济现象。

该领域自20世纪50年代以来迅速发展，经历了计量经济学基本理论的建立、计量经济学模型的发展和计量经济学方法的创新等阶段。

2.2 重要方法在高级计量经济学中，有一些方法被广泛应用，如面板数据模型、时间序列分析、计量经济学中的工具变量等。

这些方法可以帮助研究者解决经济学中的内生性问题、数据相关性问题等。

Stata在高级计量经济学中的应用方法3.1 简介Stata是一种常用的经济数据分析软件，可以对数据进行清洗、处理、分析和可视化等操作。

它强大的计量经济学功能使其成为高级计量经济学研究的重要工具。

3.2 Stata的基本操作在使用Stata进行高级计量经济学研究时，需要掌握一些基本操作。

包括数据导入、数据处理、模型估计等。

此外，Stata还提供了丰富的统计命令和图表功能，可以帮助研究者进行详细的数据分析和结果展示。

高级计量经济学课程

高级计量经济学课程
高级计量经济学课程是在基础计量经济学知识的基础上，进一步深入研究计量经济学理论和方法的课程。

主要内容包括以下几个方面：
1. 引入更高级的计量经济学模型：在高级计量经济学课程中，会引入更高级的计量经济学模型，例如面板数据模型、非线性模型、时间序列模型等，用于解决更复杂的经济问题。

学生将学习如何根据实际的经济数据进行模型设定和推断。

2. 多重回归模型的进阶：在基础计量经济学中，已经学习了简单线性回归模型和多元线性回归模型，高级计量经济学将进一步讲解多重回归模型的理论和实践。

学生将学习如何解决多重共线性、异方差和序列相关等问题，以提高模型的准确性和可靠性。

3. 非线性计量经济学：高级计量经济学将引入非线性模型，如二项式回归模型、多项式回归模型、Logit模型和Probit模型等。

这些模型可用于研究二分类和多分类的经济问题，如企业投资决策、市场竞争策略等。

4. 面板数据模型：面板数据模型是对多个时点和多个个体进行分析的方法，可以用于研究跨国公司、跨市场的经济变量。

高级计量经济学将介绍面板数据模型的理论和实践，包括固定效应模型、随机效应模型、混合效应模型等。

5. 时间序列模型：在高级计量经济学中，还会涉及时间序列模
型的理论和实践。

时间序列模型用于分析随时间变化的经济变量，如经济增长率、通货膨胀率等。

学生将学习如何建立和估计时间序列模型，以及如何进行预测和检验模型的适用性。

通过高级计量经济学课程的学习，学生将进一步掌握计量经济学的理论和方法，能够独立进行经济数据的分析和模型的构建，为实际经济问题的解决提供支持。

高级计量经济学复习精要【精选文档】

高级计量经济学复习精要一、简答题(10分×2)：（一)多重共线性问题：（主要看修正方法）1、多重共线性是指线性回归模型中的解释变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系而使模型估计失真或难以估计准确。

完全共线性的情况并不多见，一般出现的是在一定程度上的共线性，即近似共线性。

2、产生原因主要有3各方面：（1)经济变量相关的共同趋势；(2）滞后变量的引入；（3）样本资料的限制.3、造成的后果：(1）完全共线性下参数估计量不存在；（2）近似共线性下OLS 估计量非有效；(3）参数估计量经济含义不合理；（4）变量的显著性检验失去意义；（5）模型的预测功能失效。

4、识别方法：（1）经验识别：对模型估计后，R 2极高，多个变量不显著，出现与理论预期相悖的情况，有理由怀疑存在多重共线性。

(2）相关系数法：计算变量间两两相关系数。

只要其中一个大等于0。

6或0.7，则表明可能存在严重的共线性。

(3）膨胀因子法：计算每个解释变量的VIF ，若某一个VIF ≥10，则表明存在严重的共线性。

5、修正方法：(※※※）根据潘老师讲课内容进行整理共线性的修正方法有很多，按照优劣程度排序,主要有五种方法:方法1:扩充样本以减弱共线性。

主要通过增加自由度来提高精度，如将时序数据或截面数据变为面板数据,从而将一维数据变为二维。

评价:这种方法最理想，但存在的缺点是：①效果不定;②不可行. 方法2:工具变量法（IV ）。

主要通过工具变量，运用两阶段最小二乘完成。

评价：这种方法目前最受欢迎，高质量的期刊论文通常都采用该方法。

缺点是：①由于相关关系具有传导性,工具变量S 很难找;②用S 替代X ，有时经济正当性不足。

方法3：变量变换法。

可以通过对数变换、绝对转相对和方程变换进行变量变换。

评价：这种方法最简单易行，但存在的缺点是：①简单相关系数描述的是线性关系,而对数是非线性化过程;②功效不足；③不是所有变量都能用来做变换，必须有明确的经济学指代。

高级计量经济学课程

高级计量经济学课程摘要：一、高级计量经济学课程概述1.课程背景与意义2.课程目标与内容二、课程的主要内容1.高级计量经济学的基本概念2.多元回归分析3.异方差性、序列相关性和随机波动4.工具变量和两阶段最小二乘法5.面板数据分析6.蒙特卡洛模拟和贝叶斯统计三、课程的学习方法和技巧1.掌握基础理论知识2.熟练运用统计软件3.动手实践与案例分析4.参与课堂讨论和互动四、课程的实践应用1.应用于经济学研究2.政策评估与分析3.金融市场与企业管理正文：在我国的经济学教育体系中，高级计量经济学课程是一门十分重要的课程。

这门课程主要针对已经掌握了基础计量经济学知识的本科生和研究生，旨在进一步提高他们的高级计量经济学理论水平和实际应用能力。

通过学习这门课程，学生将能够更好地理解和分析经济现象，为今后的经济学研究和工作打下坚实的基础。

高级计量经济学课程涵盖了诸多内容，从基本概念到各种统计方法的运用，再到实践应用，形成了完整的知识体系。

课程首先介绍高级计量经济学的基本概念，如随机变量、随机过程、概率密度函数等，为后续内容的学习打下基础。

随后，课程将深入讲解多元回归分析、异方差性、序列相关性和随机波动等统计方法，帮助学生掌握各种情况下的数据分析技巧。

此外，课程还包括工具变量和两阶段最小二乘法、面板数据分析、蒙特卡洛模拟和贝叶斯统计等高级内容，使学生能够应对更复杂的分析任务。

要想在高级计量经济学课程中取得好成绩，关键在于掌握基础理论知识，熟练运用统计软件（如Stata、R 等），动手实践与案例分析，以及积极参与课堂讨论和互动。

通过这些方法，学生可以更好地理解课程内容，提高自己的分析能力。

在实践应用方面，高级计量经济学课程的知识可以广泛应用于经济学研究、政策评估与分析、金融市场与企业管理等领域。

例如，研究者可以利用多元回归分析评估某项政策的有效性，利用面板数据分析企业竞争力的变化趋势，或者利用蒙特卡洛模拟对未来经济形势进行预测。

中级高级计量经济学教材

中级高级计量经济学教材
中级和高级计量经济学教材有很多选择，难度从初级到高级递增，以下是一些常见的教材：
1. 《中级计量经济学》——尼夫著，该书介绍了计量经济学的基本概念和方法，包括回归分析、时间序列分析和面板数据等，适合有一定计量基础的读者。

2. 《高级计量经济学》——詹姆斯·H·斯托克著，该书深入介绍了计量经济学的高级技术，包括广义矩估计、贝叶斯估计、非参数估计等，适合对计量经济学有较深了解的读者。

3. 《计量经济学导论》——杰弗里·M·伍德里奇著，该书是一本标准的中级计量经济学教材，涵盖了计量经济学的基本概念和方法，以及回归分析、时间序列分析和面板数据等。

4. 《高级计量经济学讲义》——陈晓红、刘鹏飞、吴伟伟著，该书是一本高级计量经济学教材，介绍了计量经济学的高级技术，包括机器学习、高维数据分析、非线性模型等。

以上是一些常见的中级和高级计量经济学教材，难度逐渐增加，读者可以根据自己的需求和水平选择适合自己的教材。

高级计量经济学知识点总结

1. 计量经济分析的步骤2）建立计量经济模型。

①确定模型包含的变量；②确定模型的数学形式；③拟定模型中待估计参数的理论期望值区间3）收集数据。

数据质量: 完整性、准确性、可比性、一致性4）估计参数。

参数估计为经济理论提供了实际经验的内容，并验证经济理论。

5）假设检验。

①经济意义检验：根据拟定的符号、大小、关系②统计检验③计量经济学检验 ④模型预测检验6）预测和政策分析。

①结构分析②经济预测③政策评价④实证分析（理论检验与发展经典线性回归模型 2.统计假设②E(ui uj)=0,③E(ut 2)=σ2④Xjt 是非随机量，⑤（K+1）< n;⑥各解释变量之间不存在严格的线性关系。

2）A1. E(u)=0 A2.A3. X 是一个非随机元素矩阵 A4. Rank(X) = (K+1) < n 3.β的统计值及其分布~ 4.拟合优度（决定系数、修正决定系数）使用修正决定系数原因：决定系数是一个与解释变量的个数有关的量，解释变量个数增加，RSS 减小，从而使R 2 增大。

人们总是可以通过增加模型中解释变量的方法来增大 R2 的值。

5.假设检验 1）单个系数显著性检验2）若干个系数的显著性检验（联合假设检验）～t(n-k-1) ～F(g,n-k-1)3）全部斜率系数为0的检验 4）检验其他形式的系数约束条件（同联合检验）～F(g,n-k-1)6. 回归结果的提供和分析：DW 检验值说明是否存在扰动项的自相关。

7. 斜率和截距都变动（分别检验β2和β4的显著性即可）n I u u E 2)(σ='ˆ''-1β=(X X)X Y )6(ˆˆ)5()()())((ˆ2222X Y x y x X X n Y X Y X n X X Y Y X X t t t t t t t t t t t t βαβ-==--=---=∑∑∑∑∑∑∑∑∑βˆ),(22∑t x N σβ2ˆ~(,)j j jjN c ββσ()TSSRSS TSS ESS R Y Y e R -==--==∑∑112222或总变差解释变差()∑∑-----=22)1()1(1Y Y K n e n ())1()1(1222-----=∑∑n Y Y K n e R 1)1)(1(12-----=K n R n /2ˆ(1)j t n k αβ±--σ)ˆ(ˆ)ˆ(ˆj j j j ββββVar Se t ==())1(---=K n S g S S F R )1()1(22---=K n R K R uDX X D Y u X D D Y ++++=++++=)()()(43214321ββββββββ即：经典假设条件不满足时的问题及对策8. 多重共线性（某些解释变量高度相关，即样本数据相关）1）原因：①经济变量在时间上有共同变化的趋势②解释变量与其滞后变量同作解释变量③数据收集的基础不够宽，某些解释变量可能会一起变动。

高级计量经济学

高级计量经济学导论复习资料

高级计量经济学课程

高级计量经济学汉森中文版

陈强高级计量第二版-最新版!

高级计量经济学及应用陈强

高级计量经济学课程

高级计量经济学理论与方法课程设计

高级计量经济学课程

高级计量经济学-1

博士资格考试 高级计量经济学

高级计量经济学课后习题参考答案

高级计量经济学及stata应用

高级计量经济学课程

高级计量经济学复习精要【精选文档】

高级计量经济学课程

中级高级计量经济学教材

高级计量经济学知识点总结

博士资格考试高级计量经济学