计量经济分析方法与建模

计量经济分析方法与建模Tag内容描述：<p>1、1,第九章向量自回归和误差修正模型,传统的经济计量方法是以经济理论为基础来描述变量关系的模型。但是，经济理论通常并不足以对变量之间的动态联系提供一个严密的说明，而且内生变量既可以出现在方程的左端又可以出现在方程的右端使得估计和推断变得更加复杂。为了解决这些问题而出现了一种用非结构性方法来建立各个变量之间关系的模型。本章所要介绍的向量自回归模型(vectorautoregression，VAR)和向。</p><p>2、1,第六章条件异方差模型,EViews中的大多数统计工具都是用来建立随机变量的条件均值模型。本章讨论的重要工具具有与以往不同的目的建立变量的条件方差或变量波动性模型。我们想要建模并预测其变动性通常有如下几。</p><p>3、1,第十二章联立方程模型的估计与模拟,本章讲述的内容是估计联立方程组参数的方法。包括最小二乘法LS、加权最小二乘法WLS、似乎不相关回归法SUR、二阶段最小二乘法TSLS、加权二阶段最小二乘法W2LS、三阶段最小二乘法3。</p><p>4、1,第九章向量自回归和误差修正模型,传统的经济计量方法是以经济理论为基础来描述变量关系的模型。但是，经济理论通常并不足以对变量之间的动态联系提供一个严密的说明，而且内生变量既可以出现在方程的左端又可以出。</p><p>5、1,第十章PanelData模型,在进行经济分析时经常会遇到时间序列和横截面两者相结合的数据。例如，在企业投资需求分析中，我们会遇到多个企业的若干指标的月度或季度时间序列；在城镇居民消费分析中，我们会遇到不同省市。</p><p>6、1,EViews软件基础A.1绪论,Eviews软件基础介绍EViews的基本用法。解释如何使用EViews来管理数据。第一部分：数据分析基础描述使用EViews来完成数据的基本分析。,EViews的用途：统计、计量分析和预测。除菜单操作外，EViews还提供命令语言，矩阵语言和程序设计。,2,第二部分：基本的单方程分析讨论标准回归分析：普通最小二乘法、加权最小二乘法、二阶段最小二乘法。</p><p>7、1,第二章 经济时间序列的 季节调整、分解与平滑,本章主要介绍经济时间序列的分解和平滑方法。时间序列分解方法包括季节调整和趋势分解，指数平滑是目前比较常用的时间序列平滑方法。,2,经济指标的月度或季度时间序列包含4种变动要素：长期趋势要素T、循环要素C、季节变动要素S 和不规则要素I。 长期趋势要素 (T ): 代表经济时间序列长期的趋势特性。 循环要素 (C ): 是以数年为周期的一种周期性变。</p><p>8、1,第三章 基本回归模型,经济计量研究始于经济学中的理论假设，根据经济理论设定变量间的一组关系，如消费理论、生产理论和各种宏观经济理论，对理论设定的关系进行定量刻画，如消费函数中的边际消费倾向、生产函数中的各种弹性等进行实证研究。单方程回归是最丰富多彩和广泛使用的统计技术之一。本章介绍EViews中基本回归技术的使用，说明并估计一个回归模型，进行简单的特征分析并在深入的分析中使用估计结果。随后的章。</p><p>9、第一、第四章其他回归方法，本章讨论了加权最小二乘估计、方差性和自相关一致协方差估计、二阶最小二乘估计(TSLS )、非线性最小二乘估计和广义矩估计(GMM )。 这里的很多方法也适用于第12章的联立方程式系统。 本章的部分推定方法包含AR和MA的误差项，关于这些概念将在第5章详细说明。2、线性回归模型的基本假言，I=1，2， n，通常对模型提出一些基本假言，以确保在普通最小二乘法中，残奥仪表估计量。</p><p>10、1.第7章离散和受限因变量模型。通常，计量经济学模型假设因变量是连续的，但在现实的经济决策中，它们经常面临许多选择问题。人们需要从有限的选择中做出选择。与解释变量是连续变量的假设相反，因变量只取有限数量的离散值。例如，人们选择的交通工具：地铁、公共汽车或出租车；在投资决策中，是投资股票还是房地产。通过将这些决策结果作为解释变量而建立的计量经济模型被称为离散因变量模型，或离散选择模型。实际上，因变量。</p><p>11、1,第十三章 主成分分析和因子分析,在建立多元回归模型时，为了更准确地反映事物的特征，人们经常会在模型中包含较多相关解释变量，这不仅使得问题分析变得复杂，而且变量之间可能存在多重共线性，使得数据提供的信息发生重叠，甚至会抹杀事物的真正特征。为了解决这些问题，需要采用降维的思想，将所有指标的信息通过少数几个指标来反映，在低维空间将信息分解为互不相关的部分以获得更有意义的解释。本章介绍的主成分分析和因。</p><p>12、1,第六章 条件异方差模型,EViews中的大多数统计工具都是用来建立随机变量的条件均值模型。本章讨论的重要工具具有与以往不同的目的建立变量的条件方差或变量波动性模型。 我们想要建模并预测其变动性通常有如下几个原因: 首先，我们可能要分析持有某项资产的风险；其次，预测置信区间可能是时变性的，所以可以通过建立残差方差模型得到更精确的区间；第三，如果误差的异方差是能适当控制的，我们就能得到更有效的估。</p><p>13、1、EViews软件基础A.1绪论，EViews软件基础介绍EViews的基本使用方法。 介绍如何使用EViews管理数据。 第一部分：使用数据分析的基础描述EViews完成数据的基本分析。EViews的用途：统一修订、度量分析、预测。 除菜单操作外，EViews还提供了命令语言、矩阵语言和编程。 2、第二部分：基本单方程分析讨论标准回归分析：普通最小二乘法、加权最小二乘法、二阶最小二乘法、非线性。</p><p>14、1,第九章 向量自回归和误差修正模型,传统的经济计量方法是以经济理论为基础来描述变量关系的模型。但是，经济理论通常并不足以对变量之间的动态联系提供一个严密的说明，而且内生变量既可以出现在方程的左端又可以出现在方程的右端使得估计和推断变得更加复杂。为了解决这些问题而出现了一种用非结构性方法来建立各个变量之间关系的模型。本章所要介绍的向量自回归模型(vector autoregression，VAR。</p><p>15、1,第十一章 状态空间模型和卡尔曼滤波 State Space Models and Kalman Filter,上世纪60年代初，由于工程控制领域的需要，产生了卡尔曼滤波 (Kalman Filtering)。进入70年代初，人们明确提出了状态空间模型的标准形式，并开始将其应用到经济领域。80年代以后，状态空间模型已成为一种有力的建模工具。许多时间序列模型，包括典型的线性回归模型和ARIMA模。</p><p>16、1,第十二章 联立方程模型的估计与模拟,本章讲述的内容是估计联立方程组参数的方法。包括最小二乘法LS、加权最小二乘法WLS、似乎不相关回归法SUR、二阶段最小二乘法TSLS、加权二阶段最小二乘法W2LS、三阶段最小二乘法3LS、完全信息极大似然法FIML和广义矩法GMM等估计方法。 在估计了联立方程组的参数后就可以利用不同的解释变量值对被解释变量进行模拟和预测。,2,经济系统并没有严格的空间概念。</p>