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文档简介
第一章 导论1.计量经济学奠基人:弗瑞希2.计量经济学历史阶段:1930年12月弗瑞希和丁伯根成立世界计量经济学会3.计量经济学概念:(弗瑞希)是统计学、经济学和数学的结合;三者结合起来,就有力量,这种结合便构成了计量经济学。 (书本)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。4.理论计量经济学:研究如何建立合适的方法去测定由计量经济模型所确定的经济关系。较多依赖数理统计学方法。应用计量经济学:运用理论计量经济学提供的工具,研究经济学中某些特定领域的经济数量问题。以建立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学基础,侧重于建立与应用模型过程中实际问题的处理。5.计量经济学的研究步骤(1)模型设定。经济模型指对经济现象或过程的一种数学模拟。设定:模型只能抓主要因素和主要特征,不得不舍弃某些因素 对所研究经济变量之间的关系选用适当的数学关系式近似地、简化地表达出来 模型的设计和形式的取舍具有一定主观性注意问题:要有科学的理论依据 模型要选择适当的数学形式。可以是单一方程,也可是联立方程组;可以表现为线性形式,也可表现为非线性形式 模型要兼顾真实性和实用性 包含随机误差项。经济模型与计量经济模型的重要区别 方程中的变量要具有可观测性(2)估计参数。Why?一般来说参数是未知的,又是不可直接观测的。由于随机项的存在,参数也不能通过变量值去精确计算。只能通过变量样本观测值选择适当方法去估计。如何通过变量样本观测值去科学地估计总体模型的参数是计量经济学的核心内容。参数的估计值:所估计参数的具体数值 参数的估计式(量):估计参数数值的公式(3)模型检验。四种方式:经济意义检验:所估计的模型与经济理论是否相符。统计推断检验:检验参数估计值是否抽样的偶然结果。计量经济学检验:是否符合计量经济方法的基本假定。模型预测检验:将模型预测的结果与经济运行的实际对比。(4)模型应用。主要用于以下三方面:经济结构分析:分析变量之间的数量比例关系(如: 边际分析、弹性分析、乘数分析)经济预测:由预先测定的解释变量去预测应变量在样本以外的数据(动态预测、空间预测)政策评价:用模型对政策方案作模拟测算,对政策方案作评价(把计量经济模型作为经济活动的实验室)6.经济变量:一些在不同的时间或空间有不同状态,会取不同的数值,且是可以观测的因素。从变量的因果关系上可分为解释变量和被解释变量。被解释变量(应变量):要分析研究的变量;解释变量(自变量):说明应变量变动主要原因的变量(非主要原因归入随机误差项)从性质上可分为内生变量和外生变量。内生变量:其数值由模型所决定的变量,是模型求解的结果;外生变量:其数值由模型以外决定的变量7.用于估计参数的数据主要有以下:(1)时间序列数据(2)截面数据(3)面板数据(4)虚拟变量数据第二章 简单线性回归模型1.相关系数特点:(1)(2)(3)(4)2.总体回归函数(PRF)唯一 3.线性:4.随机扰动项u 概念:各个值与条件均值的偏差代表排除在模型以外的所有因素对Y的影响。影响因素?引进因素:(1)作为未知影响因素的代表(2)作为无法取得数据的已知因素的代表(3)作为众多细小影响因素的综合代表(4)模型的设定误差(5)变量的观测误差(6)经济现象的内在随机性。5.样本回归函数(SRF)非唯一 6.简单线性回归的基本假定: 前五个基本假定,也称高斯假定或古典假定。7.普通最小二乘与OLS的结论 8.拟合优度的度量总变差概念9.可决系数对于残差、平方和、可决系数要会算和会分析Eviews计算结果10.回归系数的区间估计:只要求会2的区间估计11.假设检验:对P值、统计量会判断和会分析Eviews计算结果12.回归模型预测:了解13.案例分析第三章 多元线性回归模型1.多元线性回归模型:矩阵结论2.古典假定3.多元线性回归模型的检验:定义 公式 可决系数VS修正系数4.F检验 & t检验 5.案例分析 & 3.1、3.2第四章 多重共线性1.多重共线性含义2.多重共线性背景:经济背景:(1)经济变量之间具有共同变化趋势(2)模型中包含滞后变量(3)利用截面数据建立模型也可能出现多重共线性(4)样本数据自身的原因3.多重共线性产生的后果: VIF4.多重共线性的检验:(1)简单相关系数检验法(2)方差扩大(膨胀)因子法(3)逐步回归检测法5.多重共线性的补救措施: 剔除变量法 逐步回归法6. 4.1、4.2、4.3、4.4第五章 异方差性1.异方差性的实质2.异方差性的产生原因:(1)模型设定误差(2)测量误差的变化(3)截面数据中总体各单位的差异3.异方差性的后果:知道结论4.异方差性的检验:戈德菲尔德-夸特检验、White检验(知道结论、会用eviews分析)、ARCH检验(了解)、Glejser检验(了解)5.异方差性的补救措施:原理6. 5.1、5.2、5.3、5.4第六章 自相关1.自相关概念:又称序列相关,指总体回归模型的随机误差项之间存在相关关系。2.自相关产生的原因:(1)经济系统的惯性(2)经济活动的滞后效应(3)数据处理造成的相关(4)蛛网现象(5)模型设定偏误3.自相关的后果:(1)一阶自回归形式的性质(2)自相关对参数估计
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