计量经济学提纲
计量经济学复习提纲
计量经济学复习提纲一、填空题1、设随机变量X 的概率密度为221()x x f x-+-=（x -∞<<+∞）则X 的数学期望()E X = ，方差()D X = 。
2、在经济计量模型中引入反映 因素影响的随机扰动项t ξ，目的在于使模型更符合 活动。
3、回归方程中的回归系数是自变量对因变量的 。
某自变量回归系数β的意义，指的是该自变量变化一个单位引起因变量平均变化 个单位。
4、违背多元线性回归分析假设条件的三种常见现象包括异方差 、 、 。
5、联立方程组模型中方程的类型有制度方程式、恒等式 和 。
6、设离散型随机变量X 的概率分布{}{}{}00.2,10.3,20.5P X P X P X ======，可简记为012~,0.20.30.5X ⎛⎫ ⎪⎝⎭则{}1.5P X ≤=7、 是因变量离差平方和，它度量因变量的总变动。
就因变量总变动的变异来源看，它由两部分因素所组成。
一个是自变量，另一个是除自变量以外的其他因素。
是拟合值的离散程度的度量。
它是由自变量的变化引起的因变量的变化，或称自变量对因变量变化的贡献。
是度量实际值与拟合值之间的差异，它是由自变量以外的其他因素所致，它又叫残差或剩余。
8、模型线性的含义，就变量而言，指的是回归模型中变量的 ；就参数而言，指的是回归模型中的参数的 ；通常线性回归模型的线性含义是就 而言的。
9、常见的自回归模型包括 、 、 。
ξ，目的在10、在经济计量模型中引入反映因素影响的随机扰动项t于使模型更符合活动。
11、回归方程中的回归系数是自变量对因变量的。
某自变量回归系数β的意义，指的是该自变量变化一个单位引起因变量平均变化个单位。
12、模型线性的含义，就变量而言，指的是回归模型中变量的；就参数而言，指的是回归模型中的参数的；通常线性回归模型的线性含义是就而言的。
13、样本观察值与回归方程理论值之间的偏差，称为，我们用残差估计线性模型中的。
二、名词解释：1、戈德费尔德—匡特检验2、横截面数据3、相关分析4、正态分布5、异方差6、判定系数7、多元线性回归模型8、面板数据9、虚拟变量10、总体回归函数11．帕克检验12．Glejser检验14、分布滞后模型；15、无限滞后模型；16、自回归模型；三、简答题：1、请简述回归模型产生异方差现象的原因。
计量经济学期末复习提纲（红色部分要注意）绝密!!
计量经济学期末复习提纲（红色部分要注意）绝密!!计量经济学复习提纲第一章绪论一、计量经济学的含义二、计量经济学与其他学科的联系与区别三、计量经济学的内容体系四、计量经济学的研究步骤五、计量经济学的发展概况需要掌握的主要内容1.如何理解计量经济学？（研究对象、理论基础、与经济学的区别、所研究变量的特点）计量经济学是经济学的一个分支，（起因：对经济问题的定量研究名词：1926年弗瑞希仿造出“Biometrics” “Econometrics”标志：1930年成立计量经济学会 1933年创刊《Econometrica》说明：“计量经济学” “经济计量学”）“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。
”2.狭义计量经济学研究的是具有因果关系的经济现象，用的是回归的分析方法。
3.计量经济学的建模步骤？一、理论模型的设计: 确定模型包含的变量;确定模型的数学形式;拟定模型中待估计参数的理论期望值区间二、样本数据的收集三、模型参数的估计四、模型的检验计量经济学模型成功的三要素 :理论,数据,方法,三者缺一不可.4.选择解释变量时需要注意的问题：（1）根据经济规律确定变量的数目（2）考虑数据的可得性（3）考虑所有入选变量的关系，要求各变量独立。
---否则会引起多重共线性5.如何确定模型的数学形式？（1）根据经济理论（2）画散点图（3）试模拟6.什么是时间序列数据？在不同时间点上收集到的数据，这类数据反映了某一事物、现象等随时间的变化状态或程度。
如我国国内生产总值从1949到2009的变化就是时间序列数据。
计量经济学复习提要
计量经济学复习提纲一、计量经济学复习提要注：以下所说的“教材”是指保法的《经济计量学》（经济科学，2000），可以找上一年级的同学借阅。
概率数理统计复习一、随机变量的分布随机变量的概念。
分布列和分布密度。
概率的计算。
随机变量的期望和方差。
二、常用分布 N，t，F分布。
临界值（也称分位数）。
第一章绪论参考：教材第一章一、计量经济学的定义。
计量经济学的三要素。
二、经济模型。
计量经济模型的特点。
三、建立计量经济模型的步骤。
散点图。
先验信息。
几种常见的数据类型。
计量经济模型检验包括的几个方面。
四、计量经济学应用的三个方面。
第二章多元线性回归参考：教材第二章和第三章§1概述确定性关系。
统计关系（或者回归关系）。
因果关系。
关于线性的两种解释。
§2多元线性回归模型及基本假设多元线性模型的形式。
随机干扰项包含哪些容？模型的基本假设。
§3参数估计——最小二乘法回归方程。
残差。
残差平方和。
最小二乘法的基本思想。
高斯—马尔可夫定理的容。
什么是线性估计、无偏估计、有效估计、一致估计？§4拟合优度三种平方和——TSS，ESS，RSS——的含义。
复相关系数R2的定义和解释。
为什么要提出修正复相关系数？复相关系数在模型评选中的作用。
§5模型的假设检验（1）参数的显著性检验。
t统计量。
检验的步骤。
简易“2倍”检验法。
p值的含义、p值检验法。
（2）方程的显著性检验。
F统计量。
检验步骤。
（3）线性约束的检验。
参数的线性约束的概念和实例。
了解检验统计量及其应用。
§6预测点预测。
了解区间预测。
什么是插预测、外推预测。
绝对预测误差和相对预测误差。
Eviews软件会使用该软件建立多元线性回归模型：（1）掌握常用命令（如：CREATE、DATA、LS等）的使用（2）能够解释回归报告中各常用指标的含义，写出回归方程，参数估计的标准差，R2，t统计量，F统计量，p值。
进行参数显著性的检验、方程的显著性检验。
计量经济学重点内容(1)教学提纲
计量经济学第一章use 打开数据 describe 查看数据集情况 summary 描述统计tabstat +[stats] 计算描述性统计量（指定）table+[contents] 类别变量+连续变量列联表 table/ tabulate 类别变量频次表 histogram 直方图第二章一元回归线性模型：基本思想∑∑∑∑--==2222Xn X Y X n Y X xy x b ii i iiiX b Y b 21-=第三章 第四章 一元、多元线性回归模型：假设检验 随机扰动项、参数的方差、标准误计算sort 排序 order 排序drop 去除记录 keep 保留记录generate 生产新变量 replace 给变量赋新值 rename 给变量重命名统计检验1模型的拟合优度检验：R2判定系数（可决系数）调整的可决系数：范围在0和1之间，越接近1，说明模型具有较高的拟合优度2方程的显著性检验：F 统计量，prob （F ）F >F(k-1,n-k)，拒绝原假设H0，即显著。
F<F(k-1,n-k)，则暂时不拒绝，不显著。
显著性概率为0，小于给定显著性水平（0.05），表明模型对总体拟合显著 3变量的显著性检验：T 统计量 (服从n-2，n-k )，p 值Β2一般为0，T>2.306为显著，T<2.306为不显著（5％水平） 线性回归模型的基本假设：假设1：模型具有线性性（针对模型）。
Y 是参数βi 的线性组合，不一定要求是变量X 的线性组合。
假设2 ：解释变量X 与u 不相关（针对扰动项）。
数学表达：cov(Xi,ui)=0通常说法：X 具有外生性 假设3：给定X ，扰动项的期望或均值为零（针对扰动项）。
数学表达：，i=1,2, …,n 假设4：同方差假定（针对扰动项）。
数学表达：Var (ui) = σμ2 = Var (Yi) i=1,2, …,n. 假设5：无自相关（针对扰动项）。
计量经济学复习提纲 标黑为重
考试题型
• 1.单项选择题（本题共15小题，每小题1分，共 15分） • 2.多项选择题（本题共5小题，每小题2分，共10 分） • 3.名词解释（本题共5小题，每小题3分，共15分） • 4.问答题（本题共3小题，每小题5分，共15分） • 5. 计算题（共4小题，第1题7分，第2题8分，后2 题各15分，共45分）
（1）对模型识别的理解 （2）联立方程模型识别的类型 不可识别；恰好识别；过度识别 （3）联立方程模型识别的方法 模型识别的阶条件；模型识别的秩条件； 模型识别的一般步骤和经验方法
3. 联立方程模型的估计方法
（1）递归模型的估计——OLS法 （2）恰好识别模型的估计 ——间接最小二 乘法（ILS） （3）过度识别模型的估计——二段最小二乘 法（TSLS）
第四章 多重共线性
1. 掌握多重共线性的概念 2. 模型中出现多重共线性的原因和不良后果 3. 怎样诊断多重共线性： 简单相关系数检验 法、方差扩大（膨胀）因子法、直观判断法、 逐步回归检测法 4.修正多重共线性的若干方法 ： （1）修正多重共线性的经验方法：剔除变量 法；增大样本容量、变换模型形式、利用非 样本先验信息等 (2) 逐步回归法
3.自回归模型的估计
(1) 自回归模型的产生背景：无限分布滞后模 型不能直接估计，模型中引入了预期因素 库伊克模型 、自适应预期模型、局部调整模 型 （2）估计方法：工具变量法 为缓解扰动项与解释变量存在相关带来估计偏 倚：工具变量法的概念、工具变量法的特点、 工具变量法的缺点 （3）德宾h-检验 为诊断一阶自回归模型扰动项是否存在自相关 D-W检验的缺陷、德宾h-检验
计量经济学复习提纲Fra bibliotek第一章 导论
• 1. 了解计量经济学的性质及与其它学科的 关系 • 2. 了解计量经济学的基本概念和计量经济 学的基本研究方法和研究步骤； • 3. 对计量经济学中的模型、变量、数据等 有基本的认知
计量经济学复习提纲
（一）基本知识类题型4-1．解释下列概念：（1）异方差性: 由于样本的变化，导致随机误差项的方差各不相同。
（2）序列相关性：随着时间的变化，导致随机误差项之间不是相互独立的。
（3）多重共线性:解释变量之间存在着共线性关系，包括严格的或者近似的线性关系。
（4）偏回归系数：随机应变量对各个自变量的回归系数，表示其对随机变量的解释程度。
（5）完全多重共线性：一般地对K个解释变量X1,X2,…..XK,如果它们之间满足λ1X1+λ2X2+…+λkXk=0其中λ1λ2…λk为常数，且不全为0，则称X1,X2,…..XK之间存在着完全多重共线性。
（6）不完全多重共线性：若λ1X1+λ2X2+…+λkXk+νi=0，其中其中λ1λ2…λk为常数，且不全为0，则称X1,X2,…..XK 之间存在着不完全多重共线性。
（7）随机解释变量：即解释变量时随机的，不再是确定的。
（8）差分法：广义差分法，是指将回归模型滞后一期，使新的误差项νi满足经典假设的所有要求，以消除序列相关性的一种方法。
（9）广义最小二乘法：又叫GLS，将原始变量转化成满足经典模型假设的转换变量，然后使用OLS.（10）D.W.检验:即杜宾沃森检验，是检验一阶自相关最著名的方法，构造统计量d 值，判断其所在的区域得出是否存在自相关的结论。
二、判断下列各题对错，并简单说明理由：1)在存在异方差情况下，普通最小二乘法（OLS）估计量是有偏的和无效的；NO2)如果存在异方差，通常使用的t检验和F检验是无效的；YES3)在存在异方差情况下，常用的OLS法总是高估了估计量的标准差；NO4)如果从OLS回归中估计的残差呈现系统模式，则意味着数据中存在着异方差；YES5)当存在序列相关时，OLS估计量是有偏的并且也是无效的；NO6)消除序列相关的一阶差分变换假定自相关系数ρ必须等于1；NO7)两个模型，一个是一阶差分形式，一个是水平形式，这两个模型的R2值是不可以直接比较的。
经济计量学复习提纲
计量经济学简答题：一、 导论相关关系和因果关系。
变量间具有相关性并不等于具有因果性。
计量经济学：计量经济学是数学、经济理论和统计学三者的结合。
计量经济学建模的步骤： （1）理论模型的建立；（2）样本数据的收集；（3）模型参数的估计；（4）模型的检验。
模型的检验包括：经济意义检验、统计学检验、计量经济学检验（经典线性回归模型假设不满足的情况）和预测检验。
统计学检验包括：拟合优度检验、单个变量显著性检验、方程整体显著性检验计量经济学检验包括：多重共线性检验、异方差性检验、自相关性检验。
假设检验包括两种方法：置信区间法和显著性检验法。
进行统计推断时可能发生两类错误：第一类错误（拒绝一个为真的零假设，也可称为弃真错误）和第二类错误（接受一个为假的零假设，或称取伪错误）。
二、 线性回归基本思想：双变量回归模型1、 基本概念：回归。
总体回归模型和样本回归模型。
“线性”一词的含义：解释变量线性和参数线性。
我们所说线性回归模型中的“线性”指的是参数线性。
随机的总体线性回归方程：n i u X B B Y i i i ,,121 =++= 随机的样本线性回归方程：n i e X b b Y ii i ,121 =++=2、参数估计方法：普通最小二乘法（Ordinary Least Squared ，OLS ） 普通最小二乘法原理：使残差平方和∑2i e （RSS ）最小对于样本回归方程：n i e X b b Y i i i ,121 =++=使其残差平方和最小，()()22122ˆmin∑∑∑--=-=iiii i X b b Y Y Y e对上式求偏导，可得正规方程组：∑∑+=i i X b nb Y 21∑∑∑+=221i i iiX b X b XY可求得，最小二乘估计量1b ，2b 为：X b Y b 21-=，()()()∑∑∑∑∑∑=--=---=22222iiiiii ii ix yx X n X Y X n Y X X X Y Y X X b3、 经典线性回归模型（Classical Linear Regression Model ）假设，即最小二乘法的基本假定假定一：线性回归模型，回归模型是参数线性的，但不一定是变量线性的。
计量经济学复习大纲
计量经济学复习大纲计量经济学复习大纲第一章绪论1. 建立计量经济学模型的步骤及其要点？（1）如何正确选择解释变量？（2）如何确定模型的基本形式？（3）区分时间序列数据、横截面数据和虚变量数据。
（4）何谓经济意义检验？检验的方法？（5）计量经济学模型成功的三要素及其关系。
2. 结合实际例子理解结构分析方法（弹性、乘数的运用及其模型参数解释）。
第二章一元线性回归模型理论与方法1. 回归分析与相关分析的联系与区别？2. 回归分析的主要目的和内容？3. 总体回归函数PRF的内涵和形式（确定和随机）。
4. 随机干扰项的定义及其内涵？5. 样本回归函数的形式及其与PRF的关系？6. 线性回归模型的基本假设（结合现实经济例子给予解释说明）。
7. OLS法的原理及其参数估计量的估计方法（推导过程）、正规方程组的导出。
8. OLS估计量的计算公式（离差形式）及其参数经济意义解释（要求掌握回归函数的求解计算过程）。
9. OLS估计量的性质（要求掌握线性性、无偏性、有效性的涵义及其证明过程，基本推论要牢记且理解）10. BLUE估计量与高斯-马尔可夫定理？11. 一元参数估计量的概率分布形式、总体方差的无偏估计公式以及样本参数的标准差计算公式（要求牢记公式并熟练运用于计算）。
12. 拟合优度检验的原理（TSS、ESS和RSS的内涵及其关系）？13. 变量显著性检验的方法原理（t检验）（1）小概率事件原理（零假设必须是一小概率事件）？（2） t统计量的构造？14.. 缩小置信区间的方法：同等显著性水平下尽可能减小t检验临界值和样本参数的标准差。
一是增大样本容量；二是提高模型的拟合优度。
15. 本章练习题第2、3、7、8、9（样本参数估计量的性质）、11题要求熟练掌握。
第三章多元线性回归模型理论与方法1. 理解偏回归系数的概念及其应用解释。
2. 多元线性回归模型的基本假定（标量和矩阵形式）。
3. 理解普通最小二乘估计的正规方程组及其参数估计量计算公式。
中南财经政法大学《计量经济学》总复习提纲及重点
• 3.多元线性回归模型的检验 PP.71-78
重点掌握回归系数的显著性检验-t检验、回归模型的整 体性检验-F检验的方法（式3.64、3.65 ）。
• 4.回归模型的函数形式 PP.78-85
重点掌握对数、半对数线性模型系数的经济含义，对 数线性模型的优点，倒数模型的三种形式。 • 5.了解多元回归模型的设定偏误。P.86
第六章 滞后变量模型
• 1.分布滞后模型的概念及系数含义PP.162-163 • 2. 分布滞后模型OLS估计存在的困难P.164、 掌握Almon多项式估计方法及优缺点 P.166 • 3.自回归模型 PP.168-172
掌握自适应预期和部分调整模型的经济理论假 定及不可观测变量的变换方法。
• 4.自适应预期模型的估计（IV）、部分调整 模型的估计（OLS） PP.172-175 • 5.了解格兰杰因果关系检验方法 P.178
第四章 违背经典假定的回归模型
• 1.异方差的概念、原因、后果、检验及修正 方法（WLS）PP.94-102 • 2.自相关的概念、原因、后果、检验（重点 掌握DW检验）及补救方法 PP.105-116 • 3.多重共线性的概念、原因、后果、检验及 补救措施 PP.120-127 • 4.随机解释变量问题的三种情况、原因、后 果及修正方法（工具变量法IV）PP.130-136
第二章 一元线性回归模型
• 1.回归分析的概念 P.14 • 2.一元线性回归模型 PP.16-22
掌握总体及样本回归线的概念，总体及样本回归 函数的均值及随机形式（式2.2、2.4、2.5、2.6）
• 3.最小二乘估计 PP.23-32
OLS估计原理；总体线性回归模型的经典假定； G-M定理；判定系数的定义及含义（式2.47、2.48）
《计量经济学》教学大纲
《计量经济学》教学大纲课程简介本门课程是经济学专业中的一个重要的基础课程，它是经济学家在进行经济分析和政策制定中所必备的工具之一，在国内外学术界和实际应用中都有着广泛的应用。
本课程讲授了计量经济学的基础知识和方法，强调理论和实证相结合，力求使学生掌握计量经济学研究的基本方法和技能，为今后的经济学研究和实践工作打下坚实基础。
课程目标•了解计量经济学的基本概念、方法和应用；•掌握计量经济学的基础理论和实证技能；•能够熟练运用计量经济学的理论和技能解决经济问题；•培养学生进行经济研究和从事经济工作的能力。
课程内容第一章绪论本章主要介绍计量经济学的定义、研究对象、研究方法、应用领域等方面，为后续章节的学习打下基础。
第二章单一回归分析本章介绍了单一回归分析的基本原理，包括线性回归模型的构建、OLS估计、检验和评价等，以及模型拓展和应用。
学生需要通过实际案例和数据处理，掌握单一回归分析的基本理论和应用技能。
第三章多元回归分析本章介绍了多元回归分析的基本原理，包括多元线性回归模型的构建、OLS估计、检验和评价等，以及模型拓展和应用。
学生需要通过实际案例和数据处理，掌握多元回归分析的基本理论和应用技能。
第四章时间序列分析本章介绍了时间序列分析的基本原理，包括时间序列的基本特征、平稳性检验、时间序列模型的构建、参数估计、模型诊断和预测等方面。
学生需要通过实际案例和数据处理，掌握时间序列分析的基本理论和应用技能。
第五章非线性模型本章介绍了非线性模型的基本原理，包括非线性回归模型的构建、参数估计、模型选择和预测等方面。
学生需要通过实际案例和数据处理，掌握非线性模型的基本理论和应用技能。
课程考核1.平时成绩：包括课堂参与、作业、小组讨论等。
2.期中考试：主要考查对前三章内容的掌握程度。
3.期末考试：主要考查对全书知识的掌握程度。
4.实验报告：本课程设置实验环节，学生需完成一次计量经济学实验，并撰写实验报告。
参考教材1.《计量经济学导论》（第五版），吕宏明，高等教育出版社。
计量经济学复习提纲庞皓版
1.计量分析的四个步骤：模型设定——参数估计——模型检验——模型应用2.计量模型检验：经济意义检验——统计推断检验——计量经济学检验——模型预测检验3.计量模型的应用：结构分析——经济预测——政策评价——检验与发展经济理论4.正确选择解释变量的原则：符合理论、规律——忽略众多次要因素，突出主要经济变量——数据可得性——每个解释变量之间是独立的5.参数的数据类型：时间序列数据——截面数据——面板数据——虚拟变量数据第二章1.总体相关系数：ρ=Cov(X,Y)/√Var(X)√Var(Y)2.样本相关系数：rxy=Σ(Xi-X_)(Yi-Y_)/√Σ(Xi-X_)^2√Σ(Yi-Y_)^23.总体回归函数中引入随机扰动项的原因：作为未知影响因素的代表——作为无法取得数据的已知因素代表——作为众多细小影响因素的综合代表——模型的设定误差——变量的观测误差——经济现象的内在随机性4.简单线性回归模型的基本假定：1、对变量和模型的假定；2、对随机扰动项ui统计分布的假定（古典假定）：零均值假定——同方差假定——无自相关假定——随机扰动项ui与解释变量Xi不相关——正态性假定5.违反零均值假定：影响截距上的估计（影响小）6.违反正态性假定：不影响OLS估计是最佳无偏性，但会使t检验F检验失真（影响大）7.样本回归函数的离差形式：yi^=β2^*xi8.OLS估计值的离差表达式：β2^=Σ(Xi-X_)(Yi-Y_)/Σ(Xi-X_)^2=Σxiyi/Σxi^2β1^=Y_-β2^*X_9.OLS回归线的性质：样本回归线过（X_,Y_）——估计值均值等于实际值均值——剩余项ei的均值为零——Cov(Yi^,ei)=0——Cov(Xi,ei)=010.β^的评价标准：无偏性——有效性——一致性11.β^的统计性质：线性——无偏性——有效性12.Var(^β1)=Ơ^2/Σxi^2——Var(^β2)=ΣXi^2/n*Ơ^2/Σxi^213.^Ơ^2=Σei^2/(n-2)14.总变差平方和：Σ(Yi-Y_)^2=Σyi^2……TSS……n-1回归平方和：Σ(Yi^-Y_)^2=Σ^yi^2……ESS……k-1残差平方和：Σ(Yi-Yi^)^2=Σei^2……RSS……n-k15.可决系数：R^2=ESS/TSS16.SE(^β1)=√(Ơ^2ΣXi^2)/(nΣxi^2)SE(^β2)=√Ơ^2/Σxi^217.t=(^β1-β1)/^SE(^β1)~t(n-2)t=(^β2-β2)/^SE(^β2)~t(n-2)18.区间估计：1.当总体方差Ơ^2已知，α=0.1—±1.645, α=0.05—±1.96, α=0.01—±2.33，P[-tα<z=(^β2-β2)/^SE(^β2)<tα]=1-α2.当总体方差Ơ^2未知，样本容量大，可用^Ơ^2=Σei^2/(n-2)代替Ơ^2，z=(^β2-β2)/(^Ơ/√Σxi^2)3.当总体方差Ơ^2未知，样本容量小，P[-tα/2< t=(^β2-β2)/^SE(^β2)<tα/2]=1-α19.对Y平均值的区间预测：SE(^Yf)=Ơ√{1/n+[(Xf-X_)^2/Σxi^2]}，置信度1-α的预测区间[^Yf-tα/2* SE(^Yf), ^Yf+tα/2* SE(^Yf)]20.对Y个别值预测区间：Yf=^Yf±tα/2*^Ơ√{1+1/n+[(Xf-X_)^2/Σxi^2]}1.多元线性回归模型的古典假定：零均值假定——同方差和无自相关假定——随机扰动项与解释变量不相关——无多重共线性假定——正态性假定2.修正的可决系数：_R^2=1-(1-R^2)(n-1)/(n-k)……k是待估参数个数，R^2必定为正，但修正的可决系数可能为负，这是规定其为0，随着k的增加，_R^2越来越小于R^23.F=ESS(k-1)/RSS(n-k)=R^2/(1-R^2)*(n-k)/(k-1)4.S.E. of regression：Ơ^2=Σei^2/(n-k)——Ơ=5.t-statistic=coefficient/std.error6.TSS=(n-1)*(S.D.dependent var)^2第四章1.多重共线性产生的原因：经济变量之间具有共同变化趋势——模型中包含滞后变量——利用截面数据建立模型也可能出现多重共线性——样本数据自身的原因2.完全多重共线性产生的后果：参数的估计值不确定——参数估计值得方差无限大3.不完全多重共线性后果：参数估计值的方差和协方差增大——对参数区间估计时，置信区间趋于变大——严重多重共线性时，假设检验容易作出错误判断——参数估计经济含义不合理。
华南理工大学计量经济学复习提纲
1.实证分析的基本步骤1)模型设定A.经济理论或假说的陈述B.理论的数学模型（经济模型）的设定C.理论的计量经济模型的设定模型设定基本要求：理论要科学、数学形式尽可能简单、包含随机误差项（计量与经济模型的区别）、变量可观测2)估计参数A.收集数据：基本说明、来源、单位、时间跨度、符号解析、数据预处理方法B.计量经济模型参数的估计：方法OLS等C.结果的解析概念：参数的估计值：所估计参数的具体数值参数的估计式：估计参数数值的公式参数估计的常用方法：普通最小二乘、广义最小二乘、极大似然估计、二段最小二乘、三段最小二乘、其他估计方法3)模型检验假设检验检验的原因◇建模的理论依据可能不充分◇统计数据或其他信息可能不可靠◇样本可能较小，结论只是抽样的某种偶然结果◇可能违反计量经济方法的某些基本假定检验的内容对模型和所估计的参数加以评判，判定其在理论上是否有意义，在统计上是否可靠。
1）经济意义的检验：所估计的模型与经济理论是否相符2）统计推断检验：检验参数估计值是否抽样的偶然结果方法：拟合优度的检验，假设检验，方差分析3）计量经济学检验：是否符合计量经济方法的基本假定判定条件：是否具有（多重共线性、扰动项[自相关、异方差]、模型可识别性、经济变量平稳性）4）预测检验：将模型预测的结果与经济运行的实际对比（能否解析历史）4)模型应用A 经济预测：利用估计了参数的计量经济模型，由已知的或预先测定的解释变量，预测被解释变量在样本数据以外的数值B 结构分析：根据估计出参数的模型，分析经济变量之间的数量关系结构分析方法包括：边际分析、弹性分析、乘数分析、比较静态分析等•边际分析：边际消费倾向为0.7064，说明国民总收入每增加1亿美元，总消费支出将增加0.7064亿美元。
•乘数分析：C 政策评价：利用模型对可供选择的政策方法的实施后果进行模拟测试，从而对各种政策方案做出评价2.实证分析模型检验的基本内容参考上面的3.回归分析回归分析是研究因变量对另一(些)解释变量的依赖关系的计算方法和理论。
《计量经济学》教学大纲
《计量经济学》教学大纲一、课程基本信息课程名称：计量经济学课程类别：专业核心课课程学分：＿____学分课程总学时：＿____学时授课对象：＿____专业学生二、课程性质与教学目的（一）课程性质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，是现代经济学的重要组成部分。
它运用数学和统计学方法，通过建立经济计量模型来定量分析经济变量之间的关系，为经济决策提供实证依据。
（二）教学目的1、使学生掌握计量经济学的基本理论和方法，包括经典线性回归模型、多元回归模型、异方差、自相关、多重共线性等问题的处理方法。
2、培养学生运用计量经济学方法分析和解决实际经济问题的能力，能够独立建立经济计量模型，并进行模型的估计、检验和应用。
3、提高学生的逻辑思维能力和数据分析能力，为进一步学习和研究经济学及相关领域打下坚实的基础。
三、课程教学要求1、学生应具备扎实的经济学、数学和统计学基础知识，如微观经济学、宏观经济学、概率论、数理统计等。
2、学生应按时完成课程作业，积极参与课堂讨论和案例分析，主动思考和解决问题。
3、学生应掌握至少一种计量经济学软件，如 EViews、Stata 等，能够运用软件进行数据处理和模型估计。
四、课程教学内容（一）绪论1、计量经济学的定义、研究内容和发展历程2、计量经济学的研究步骤和方法3、计量经济学模型的分类和应用领域（二）经典线性回归模型1、线性回归模型的基本假设2、最小二乘法估计参数3、模型的统计检验，包括拟合优度检验、t 检验和 F 检验4、预测和区间估计（三）多元线性回归模型1、多元线性回归模型的形式和假设2、模型参数的估计和检验3、多重共线性问题及其处理方法4、变量的选择和逐步回归法（四）异方差1、异方差的概念和产生原因2、异方差的检验方法，如 White 检验、GoldfeldQuandt 检验等3、异方差的修正方法，如加权最小二乘法（五）自相关1、自相关的概念和产生原因2、自相关的检验方法，如 DW 检验、BG 检验等3、自相关的修正方法，如广义差分法（六）虚拟变量1、虚拟变量的概念和设置原则2、包含虚拟变量的回归模型3、虚拟变量的交互作用（七）滞后变量模型1、滞后变量模型的类型和特点2、分布滞后模型的估计方法3、自回归模型的估计和应用（八）联立方程模型1、联立方程模型的概念和类型2、联立方程模型的识别问题3、联立方程模型的估计方法，如间接最小二乘法、两阶段最小二乘法等（九）时间序列分析1、时间序列的平稳性和单位根检验2、协整分析和误差修正模型3、时间序列模型，如 ARMA 模型、ARIMA 模型等（十）计量经济学应用案例分析1、经济增长、通货膨胀、就业等宏观经济问题的计量分析2、消费、投资、进出口等微观经济问题的计量分析五、课程教学方法1、课堂讲授：讲解计量经济学的基本理论和方法，通过实例分析加深学生对知识点的理解。
计量经济学复习提纲
复习课10月28日By Dandan Zhang第一讲：导论1、计量经济学方法的应用？用定量研究的方法分析经济变量间的因果关系。
（causality, ceteris paribus）研究社会科学问题，通常采用非实验数据，这种基于非实验数据的研究方法在分析因果关系时会出现很多问题，比如多个相互关联的因素都会对结果产生影响，那么我们就要采用计量经济学的方法尽可能剔除其他因素的影响，isolate出我们感兴趣的两个变量之间的关系。
一个经典的例子是小时工资的决定，educ, ability, exper。
计量经济学方法的魅力就在于它可以使社会科学研究人员模拟自然科学家在实验室的实验操作手法分析变量间的因果关系。
2、经济数据的种类a) 截面数据（同一时点的不同观测）—本课程的重点b) 时间序列c) 合并的截面数据d) 面板数据******************************************************************************* 第二讲：概率论、估计和假设检验1、统计推断用来自总体的一个样本来推断这个总体的特性。
给定不同的样本，可以得到不同的估计值。
这些估计值的集合就是估计量。
估计量是随机变量（存在一个分布），估计值是一个特定的常数。
2、如何判断估计量是准确地估计的总体特征呢？——3个标准a)无偏性：估计量的期望等于真值b)有效性：对总体某个参数的无偏估计量往往不只一个，对应不同的抽样分布，方差小的那个估计量更为有效。
c)一致性: 在大样本条件下，估计量的渐进性。
随着样本量的增加，估计量的分布趋近于总体真值附近。
plim.第三讲：简单线性回归模型1、为了得到x对y影响的因果判断，必须依赖两个假设条件：a)误差项均值为零E(u)=0b)条件期望零值假设E(u|x)=E(u)=02、OLSa)对方程参数进行估计，确定回归线b)思路：最小化残差平方和，解极值条件，联立方程组3、OLS统计量的代数性质a)残差的样本均值为0b)残差和解释变量（被解释变量的估计值）不相关c)均值点一定在OLS回归线上4、拟和优度a)X对Y的解释程度。
计量经济学复习提纲
计 量 经 济 学期末复习提纲一、 题型分布1、简答题——2个，每个15分，共计30分。
2、分析题——1个，每个10分，共计10分。
3、模型分析——6个，每个10分，共计60分。
二、 复习要点1、无推导题型。
2、以笔记为主。
3、强调建模和解释。
4、能独立完成期末论文，就能顺利完成考试试卷。
三、 复习重点——参照笔记1、回归分析概述。
2、普通最小二乘法。
3、模型设定——函数形式的选择（重点）。
4、虚拟变量回归及解释。
5、多重共线性、异方差及序列相关的定义、影响和解决办法。
四、 举例1、举例讨论计量建模的步骤。
2、最小二乘法的基本思想及基本假定。
3、一位同学在综合练习中根据需求法则建立中国食品需求模型，以31个省会城市2006年数据为样本，以人均年食品消费量为被解释变量，以食品价格指数为解释变量，建立一元回归模型，估计得到食品价格指数的参数为正，于是发现“需求法则不适用于中国”。
试回答：①该问题的主要错误在哪里？②试建立一个你认为正确的模型。
4、在一篇研究居民收入差距与经济增长之间关系的论文中，作者分析了居民收入差距将直接影响固定资本投资和人力资本投资，而固定资本投资和人力资本投资直接影响经济增长，于是建立了一个定量分析模型，以GDP 增长率为被解释变量，居民收入差距及其平方项、固定资本投资增长率和人力资本投资增长率同时作为解释变量。
试回答：①该模型的解释变量选择是否正确？为什么？②如果认为不正确，应该如何建立该问题的计量经济学模型？5、考虑用企业年销售额（sales ）、股权收益率（roe ，以百分比表示）和企业股票的收益率（ros ，以百分比表示）来解释CEO 薪水（salary ）的一个方程：ξββββ++++=ros roe sales salary 3210)ln()ln(问：①解释1β。
②解释2β和3β。
③用模型参数表述虚拟假设，即在控制了sales 和roe 后，ros 对CEO 的薪水没有影响。
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1．OLS估计量的重要性质？
用OLS法得出的样本回归线经过样本均值点;残差的均值总为零；对残差与解释变量的积求和，其值为零，即这两个变量不相关；对残差与被解释变量的估计值的积求和，其值为零。
2.参数最小二乘估计的性质？
线性性；无偏性；最小方差性。
3.OLS估计量的性质？
B1,b2是线性估计量；b1,b2是无偏估计量；误差方差的OLS估计量也是无偏的；b1,b2是有效估计量（最小方差性）
4.普通最小二乘法的定义及思想？
普通最小二乘法就是要选择参数b1、b2，使得残差平方和最小。
用OLS法得出的样本回归线经过样本均值点;残差的均值总为零；对残差与解释变量的积求和，其值为零，即这两个变量不相关；对残差与被解释变量的估计值的积求和，其值为零。
5.古典线性回归模型的7个假定条件？
回归模型是参数线性的，但不一定是变量线性的；解释变量与扰动误差项无关；给定Xi，扰动项的期望或均值为零；ui的方差为常数，或同方差；无自相关假定，即两个误差项之间不相关；回归模型是正确设定的；正态性假定，即随机扰动项。
6.为什么会出现多重共线性？
1、解释变量都享有共同的时间趋势；
2、滞后变量的存在。
一个解释变量是另一个的滞后，二者往往遵循一个趋势；
3、选择变量与变化区间时，变化口径不太大，变化区间窄。
由于数据收集的基础不够宽，某些解释变量可能会一起变动；
4、某些解释变量间存在某种近似的线性关系；
5、利用截面数据建立模型也可能出现多重共线性；
6、样本数据自身的问题。
7．多重共线性的后果？
理论后果:在近似共线性的情况下，OLS的估计量仍然是无偏的；近似共线性并未破坏OLS 估计量的最小方差性；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之间的可能是线性相关的。
理论后果:OLS估计量的方差和标准误差较大；置信区间变宽；t值不显著；R的平方值较高；OLS估计量及其标准误差对数据的微小变化非常敏感，即它们很不稳定；难以评估各个解释变量对回归平方和或者R的平方的贡献。
8.多重共线性的诊断？
R的平方较高，但解释变量t值统计显著的不多；解释变量两两高度相关；检查偏相关系数；从属回归或辅助回归；方差膨胀因子。
9.如何解决多重共线性?
从模型中删掉一个变量；获取额外的数据或新的样本；重新考虑模型；参数的先验信息；变
量变换；其他补救措施。
异方差的后果：
OLS估计量仍然是线性的；OLS估计量仍然是无偏的；OLS估计量不再具有最小方差性，即不再是有效的；OLS估计量的方差通常是有偏的；偏差的产生是由于ō的平方，不再是真实ō的平方的无偏估计量；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。
异方差的诊断：如何知道存在异方差问题?
残差图形检验；帕克检验；格莱泽检验；怀特的一般异方差检验；其他检验方法。
异方差的补救措施？
当ō的平方已知时：加权最小二乘法；当ō的平方未知时，当误差方差与X成比例时，平方根变换；重新设定模型。
自相关的后果？
最小二乘估计量仍然是线性的和无偏的；但最小二乘的估计量不是有效的；OLS估计量的方差是有偏的；通常所用的t检验和F检验是不可靠的；计算得到的误差方差，是真实方差的有偏估计量，并且很可能低估了真实的方差；通常计算的R2不能测度真实的R2；通常计算的预测方差和标准误也是无效的。
自相关的诊断?
图形法；德宾沃森d检验；
自相关补救措施？
广义最小二乘法估计ρ值（一阶差分法；德宾沃森d统计量中估计ρ；从OLS残差et中估计ρ；）。