计量经济学的步骤

计量经济学的步骤1.概念计量经济学是一门建立在经济理论和经济数据基础上的经济学科，通过建立数学模型，运用数学和统计方法研究经济数量关系和规律。2.计量经济学的本质(1)计量经济学研究经济现象及其发展变化规律，因此它是一门经济学科。(2)计量经济学的目的是将实践经验的内容融入经济理论，确定表现各种经济关系的经济参数，从而验证经济理论，预测经济发展趋势，为制定经济政策提供依据。为了解决理论和方法问题，实现上述目标，计量经济学分为两种类型：理论计量经济学和应用计量经济学。3.计量经济学的研究步骤(1)建立合理的模型，应注意以下三个问题：要有科学的理论基础；应该为模型选择适当的数学形式。等式中的变量必须是可观察的。(2)估计参数不同于变量。这是经济计量模型中显示经济变量相互依赖程度的因素。通常，该参数是模型中相对稳定的量。如何通过变量的样本观测数据来正确估计整体模型的参数，是计量经济学研究的核心内容。如何确定符合计量经济学要求的参数估计公式是理论计量经济学的主要内容之一。(3)模型检验计量经济模型的检验主要从以下四个方面进行：经济意义的检验；统计推断检验；计量经济学测试；模型预测试验。(4)计量经济模型的应用主要用于经济结构分析、经济预测和政策评估。4.与其他经济学科的关系计量经济学是一门与经济学、经济统计和数理统计相关的交叉学科。计量经济学是一门基于经济理论分析经济现象和关系的学科。数理统计是计量经济学的方法论基础。经济统计提供的数据用于估计计量经济学的参数，并验证理论的基本基础。这三者独立存在，不是计量经济学。这三者的紧密结合构成了计量经济学。线性回归模型的经典假设A.零均值假设给定解释变量Xi，随机干扰项Ui的条件均值是0B.零差假设：对于每个给定的Xi，随机干扰项Ui的条件方差等于一个参数C.在没有自相关假设的情况下，连续的随机干扰项u仅仅是不相关的，或者对于所有的I和j，Uj的协方差是0D.随机干扰项Ui与解释变量Xi无关E.正态假设下，随机干扰项Ui服从正态分布。计量经济学的异方差性(1)概念在基本假设中，所有I都需要V(ui)=a2，即ui也具有相同的方差。假设标准多元模型中的其他假设不变，但V(ui)=ai2，ui被称为具有异方差性。也就是说，模型中随机误差项的方差不是常数，它的变化与解释变量的变化有关。(2)原因：1。模型中省略了一些重要的解释变量；2.模型规格错误，如将原本非线性的变量之间的关系设置为线性，也可能导致方差；3.测量误差的变化；4.横截面数据中整体单位的差异(3)对模型1的影响。对参数估计公式特性的影响：参数的OLS估计仍然是无偏的，但参数OLS估计公式的方差不再最小；2.它对参数的显著性检验有影响：当Ui存在异方差时，OLS估计公式不再具有最小方差。当异方差不存在时，如果方差仍用OLS方法估计，则异方差存在时的真实方差可能被低估，这将导致用于参数显著性检验的T统计量被夸大。如果参数的统计显著性检验仍然用夸大的T统计量进行，那么原本应该被接受的假设可能被错误地拒绝，从而夸大了估计参数的统计显著性；3.对预测的影响：尽管参数的OLS估计量仍然是无偏的，并且基于此的预测是无偏的，并且基于此的预测是无偏的，但是对Y的预测将不会有效，因为参数估计量是无效的。(4)检查1。图式检验方法：相关图形分析；2.Goldfield-Quart检验：将样本分成两部分，然后分别对两个样本进行回归，计算并比较两个回归的残差平方和是否有明显差异，以判断是否存在异方差；3.白色检验：如果异方差存在，其方差与解释变量相关，分析方差与解释变量之间是否存在某种形式的联系，以判断异方差；4.ARCH检验：在时间序列数据中，异方差可以是ARCH过程。士兵可以通过检验这个过程是否成立来判断时间序列中是否存在异方差。5.Glejser检验：用OLS方法得到残差，去除残差的绝对值，然后将残差的绝对值回归到一个解释变量，根据回归模型的显著性和拟合度判断是否存在异方差。(5)补救措施1。模型转换：但是，异方差的具体形式是可以确定的，通过对模型进行适当的转换，可以消除或减少异方差的影响；2.加权最小二乘法；3.模型的对数变换：首先，对数变换可以缩小被测变量的规模；其次，对数变换后的线性模型的残差E代表相对误差，该相对误差通常小于绝对误差。计量经济模型的自相关性1.概念自相关指的是总体回归模型的随机误差项Ui之间的相关性。Cov(Ui，Uj)=E(Ui，Uj)=0。如果不能满足这一假设，就说Ui和Uj具有自相关性。2.原因1。经济系统的惯性，如国内生产总值、销售量、人口等。当使用它们的时间序列数据进行回归分析时，Ut通常具有相关性，所以它被称为序列相关性。2.其他次要变量包括在2。Ut，它们具有相关的惯性。3.经济活动的滞后；4.数据处理原因；5.蛛网现象；6.模型设置错误3.当结果项是自相关时，OLS仍然是无偏和一致的，但它是无效的；如果仍然使用OLS来计算参数估计的方差，估计的真实方差将被低估，这将导致参数估计的方差被低估，并且最终导致T-检验F-检验的无效应用，这也将使得预测的置信区间不可靠并且降低预测的准确性。4.测试(1)示意性测试发送散点图B，以时间顺序绘制回归残差项图；(2)双精度检验的前提条件：解释变量X是非随机的；随机误差项是一阶自回归形式。线性回归模型的解释变量不包括延迟解释变量；拦截项不为零；数据序列中没有遗漏的项目。5.补救措施是基于已知自相关系数的广义差分方法。由于自相关系数是未知的，所以先用Cochrane-Okot迭代法或Debin的两部法求出自相关系数，然后再用广义差分法。计量经济学的多重共线性(1)一般来说，多重共线性的概念是指每个解释变量之间精确或近似的线性关系。数学上， X2X3.Xk，如果有N1N2的号码.Nk即不全是0，所以N1 N2X2 N2X3.NkXk=0，那么解释变量X2X3之间存在完全多重共线性.Xk。(2)原因经济变量之间存在共同的变化趋势；该模型包含滞后变量。利用剖面数据建立模型；样本数据本身的原因。(3)完全多重共线性导致的后果：1 .参数估计是不定式2。参数估计的方差是无限的不完全多重共线性下的结果：1。参数估计量的方差增加2。当估计参数区间3时，置信区间趋于增加。多重共线性严重时，假设检验容易产生错误判断。多重共线性严重时，绝对系数R2可能较高，f检验所测参数的联合显著性也较高。然而，单独对每个参数进行T检验可能并不显著，甚至估计的回归系数也可能具有相反的符号，从而导致完全错误的结论。(4)检验简单相关系数法；方差扩展因子法；直觉判断；分步评审法；特征值和病态指数法(5)补救方法消除高度共线的变量；增加样本量；转换模型形式；使用外部或先验信息方法；横截面数据和时间序列数据一起使用；变量变换；逐步回归法；选择有偏估计量(如岭回归)。计量经济学联合方程模型1.概念联立方程是指使用若干相互关系并同时表示经济系统中经济变量的相互依赖模型的单个方程，即联立方程组，表示多个变量相互因果的联立关系。2.类别(1)描述经济变量之间实际经济结构关系的模型成为结构模型。结构模型显示了变量之间的直接经济关系，并直接表达了作为内生变量和预定变量的函数的内生变量。(2)简化模型是联立方程模型，其中每个内生变量仅表示为预定变量和随机扰动项的函数。简化模型可直接用于预测内生变量。(3)第一个方程的内生变量Y1仅表示为预定变量，而没有其他内生变量。第二方程的内生变量Y2表示为预定变量和内生变量Y1的函数。第三个方程的内生变量Y3表示为预定变量和两个内生变量Y1、Y2的函数。根据这个规则，最后一个方程的内生变量Ym可以表示为预定变量和m-1个内生变量Y1、Y2的函数.Ym-1。这种类型的模型称为递归模型。其特点是直接用OLS方法依次估计模型中的方程。3.