计量经济学(复习重点)课件

1、计量经济学复习1.绪论2 .回归模型3.异方差性 4.自相关5. 多重共线性6. 回归模型的扩展7.联立方程模型8.应用符号LS、OLS、ILS、IV、TSLS、2SLS、3SLS、GLS、WLS、GDBLUE、OLSE、TSS、ESS、RSS、DW1.掌握计量经济学的基本概念2.熟记有关公式3.掌握计量经济模型判断、检验、运算步骤及方法4.软件基本操作及结果分析学习要求基本题型单选题、判断题、填空题、简答题、运算题、综合应用题、其它2022/10/9 用数学模型定量描述经济变量关系是经济计量学的基本任务，包括设定模型、估计参数、检验模型和运用模型研究经济变量关系等具体任务。运用数学模型方法研

2、究经济变量关系除经济计量学之外，还有其他科学。例如投入产出技术、规划理论等等。但是，在这些学科中，经济数量关系并不一定具有随机性特征。经济计量模型与投入产出模型、数学规划模型不同，经济计量模型必然包含随机方程。只有包含了随机方程的经济数学模型，才称之为“经济计量模型”。1.1计量经济学的基本任务第一章 绪论2022/10/9第一章 绪论经济计量学是以数理经济学和数理统计学为理论基础和方法论基础的交叉科学。它以客观经济系统中具有随机性特征的经济关系为研究对象，用数学模型方法描述具体的经济变量关系，为经济计量分析工作提供专门的理论和分析方法。是一门经济学科。目前一般的定义计量经济学是以经济理论为指

3、导，以事实为依据，以数学和统计推断为方法，以电脑技术为工具，以建立经济计量模型为手段，定量分析研究具有随机性特征的经济变量关系的经济学科。1.2计量经济学的定义2022/10/9第一章 绪论1.3计量经济学的学科来源计量经济学的学科来源是经济学、数学和统计学。在这三门学科中，主要用到：数理经济学、数理统计学和经济统计学。经济学：研究如何有效地利用可供各种选择的有限资源，以求人类现在和将来无限欲望的最大满足。数理经济学：运用抽象的方法，借助数学函数和几何图形得出经济学概念与理论。数理统计学：论述各种统计测量方法。如参数估计、统计检验等经济统计学：以统计资料作为记述现实经济变动过程的手段。计量经济

4、学：以统计资料作为验证经济理论、预测未来、进行政策评价的手段。2022/10/9第一章 绪论1.4 计量经济学与数理经济学、数理统计学和经济统计学的关系1.5 建立计量经济学模型的步骤2研究有关经济理论1.5.1 设定模型（Specification） 1 模型设定3确定变量和函数形式（1）方程2022/10/9第一章 绪论方程确定型随机型制度方程定义方程行为方程技术方程模型单一方程联立方程静态模型动态模型微观模型宏观模型线性模型非线性模型2022/10/9第一章 绪论（） 变量变量解释变量（确定型变量）Explanatory Var被解释变量（随机变量） Dependent Var外生变量（

5、政策变量、非政策变量）Exogenous Var内生变量 Endogenous Var滞后变量 Lag Var前定变量（外生变量、滞后变量）Predetermined Var工具变量Instrumental Var虚拟变量(哑变量) Dummy Var目标变量Goal Var2022/10/9第一章 绪论变量按取值划分：离散型变量、 连续性变量在单一方程中：解释变量 被解释变量在联立方程中： 外生变量、 内生变量、 工具变量、目标变量按时间划分：本期变量 滞后变量按其地位分2022/10/9（3） 数据 按数据的性质划分(1)名义型数据(2)有序型数据(3)间隔型数据(4)比率型数据按数据与时

6、间的关系(1)截面数据(2)时间序列数据(3)平行数据第一章 绪论2022/10/9第一章 绪论1.5.2 估计参数1.5.3 模型的检验经济理论检验、统计检验、计量经济学检验、模型预测检验1.5.4 计量经济学模型的应用经济预测、结构分析、政策评价、经济理论的检验与发展2022/10/9第二章 回归模型2.1一元线性回归模型变量之间的关系：y=f (x)1.当x, y都是确定变量时，则 f 为函数关系；2.当x是确定变量，y是随机变量时，则 f 为回归关系；3.当x, y都是随机变量时，则 f 为相关关系。线性回归模型及其假定2.1.1理论函数与回归函数理论函数：yi=f(x1, ,xr)+

7、i回归函数： yi=f(x1, ,xp)+ei ,p30）常用 Z 统计量（ZN（0，1），当样本较小时（n30）常用 t 统计量。构造零假设：或备择假设2022/10/9第二章 回归模型2.2.2拟合优度 Goodness of Fit 判定系数R 2意义：描述解释变量对被解释变量的解释程度。拟合优度越大，解释变量对被解释变量的解释程度越高，解释变量引起的变动占总变动的百分比高。观察点在回归直线附近越密集。2022/10/9第二章 回归模型修正的判定系数R 2相关系数注意自由度2022/10/9第二章 回归模型2.2.4检验回归方程Testing the Regression Equatio

8、n作假设：2022/10/9第二章 回归模型2.2.5预测 Forecasting 一、无条件预测 当已知XX0时二、条件预测 当X0未知时称为条件预测。作X的回归方程：Xtf(t)+et t=1,n,再预测Y。2022/10/9第二章 回归模型预测区间 结论： 1.当 n 越大、x0 越小时，预测区间越小，精度越高； 2.当 n 越小、x0 越大时，预测区间越大，精度越低。 2022/10/9第二章 回归模型2.3 多元线性回归模型2.3.1 模型式中：2022/10/9第二章 回归模型基本假设：(3) X是一个确定矩阵说明：(1) ei 是零期望值的随机变量(2) eeT是对称矩阵，ei

9、具有同方差并且互不相关(3) 从总体中反复抽样时，X为非随机变量(4) Xi与Xj之间不相关2022/10/9第二章 回归模型参数估计向量： 2.3.3估计量的性质：OLSE是BLUE2022/10/9第二章 回归模型 2.3.4假设检验与置信区间 Hypothesis Tests and Confidence Intervals 构造零假设：置信区间：2022/10/9第二章 回归模型F检验：2022/10/9第二章 回归模型预测区间设解释变量：在X0点的预测值为：预测区间：2022/10/9第二章 回归模型2.4 非线性回归模型 2022/10/9第二章 回归模型2.5 虚拟变量 D=1

10、灾害0 无灾害2022/10/9第三章 异方差性3.1 异方差的概念3.2 产生异方差的原因1.模型使用了截面数据2. 模型使用了分组资料3. 抽样手段、抽样方法4. 异常值5. 模型设计有误3.3 存在异方差时OLSE的性质性质：1. OLSE是无偏估计量 2. OLSE不是有效估计量，即方差不是最小。2022/10/9第三章 异方差性后果：1. 统计检验可能失效， 2. 置信区间增大，降低了预测精度。3.4 异方差的检验1. 图示法2. WHITE(怀特)检验 步骤： (1)估计基本回归方程，计算 2022/10/9第三章 异方差性3. S.M.GoldfeldR.E.Quant（戈德菲尔

11、特夸特）检验(1)先将样本一分而二，对子样1和子样2分别作回归，然后利用两个子样的残差的方差之比构造检验统计量F进行异方差检验。这个检验统计量服从F分布。(2)递增异方差，方差之比就会远远大于1；反之，(3)同方差，方差之比趋近于1(4)递减异方差，方差之比远远小于1基本思路：2022/10/9第三章 异方差性G-Q检验统计量F及其检验2022/10/9第三章 异方差性3.5 异方差性的修正变换模型2022/10/9第四章 自相关4.1 自相关的概念当 时称为序列相关。序列相关的形式是当 时称为自相关或AR(1)，或e 符合一阶自回归形式或一阶Markov过程当 称为二阶自回归或高阶自回归形式

12、等等。当误差项符合一阶自回归形式时，我们假设2022/10/9第四章 自相关t 满足经典假设。称为自相关系数，满足|0时为正相关，当0时为负相关。4.2产生自相关的原因1.惯性2.模型设计有误3.模型中遗漏了重要的解释变量4.蛛网现象5.数据加工引起的自相关 4.3 存在自相关时OLSE的性质1.OLSE无偏；2.OLSE不满足有效性。正相关时估计量的标准差偏小， 负相关时估计量的标准差偏大；3.变量的显著性检验可能失去意义； 4.预测可能失效。2022/10/9第四章 自相关4.4自相关检验 4.4.1 图示法4.4.2 杜宾瓦尔森(J.DurbinG.S.Watson)检验 表5-1 DW

13、统计值的区域 D W值 结论4 dl D W 4 拒绝原假设；存在负序列相关4 du D W 4 dl 无法确定2 D W 4 du 接受原假设du D W 2 接受原假设dl D W du 无法确定0 D W dl 拒绝原假设；存在正序列相关2022/10/9第四章 自相关204dlduDW4dl4du无自相关正自相关负自相关不能确定不能确定图54 DW统计值的区域及其判断2022/10/9第四章 自相关DurbinWatson检验只适合检验自相关，不能检验序列相关、联立模型、被解释变量的滞后变量是解释变量等情形。当模型不存在自相关时也就不存在序列相关，因此在实际应用中用DW检验就可以。 缺

14、陷是有一个不确定区间。4.5.1 广义最小平方法（Generalized Least-Squares GLS） 4.5自相关的修正 2022/10/9第四章 自相关参数的估计量为 存在异方差时， 2022/10/9第四章 自相关4.5.2 广义差分法（Generalized Difference Estimation GD） 当模型只存在自相关时，广义差分模型为2022/10/9第五章 多重共线性5.1 多重共线性的概念解释变量之间存在线性关系，就是多重共线性。如果Xj 之间完全相关(Perfect Collinearity )， 不存在，OLS失效如果Xt之间完全无关，即Xt之间是正交的，就

15、可以用OLS估计参数.在实际中往往介于上述两者之间，即相关系数大于0小于1，因此所关心的是解释变量之间共线性的程度。2022/10/9第五章 多重共线性5.2 产生多重共线性的原因及后果 1. 经济变量之间具有共同变化的趋势，如工资和价格的变化。 2.模型中使用了解释变量的滞后变量作解释变量。 3 . 样本的测量误差及信息的不足，如nk，r(X)k；4）待估计的结构方程式可识别的。TSLS法估计量的性质如下： 1）小样本下的TSLS估计量是有偏的； 2）大样本下的TSLS估计量是一致的； 3）方程恰好识别时，ILS与TSLS估计一致； 4）模型可识别时，每一个结构方程都可用TSLS估计参数。T

16、SLS是最常用的方法先建立理论联立结构方程组模型，再进行单个方程的TSLS估计。2022/10/9第八章计量经济学应用模型8.1.1 消费者的经济效果 消费者的经济效果是在一定的收入条件下，选择不同商品的组合使效用达到最大。例如有两种商品可共选择拉格朗日函数8.1 消费模型2022/10/9第八章计量经济学应用模型边际替代率：上式说明增加一个单位x1可以减少多少x2使效用比不变。要达到最优经济效果则必须适当选择商品品种的数量组合，使两个商品的边际替代率等于相应商品的价格比。2022/10/9第八章计量经济学应用模型8.2 生产函数定义：生产函数是生产要素的某种组合同技术上最大产出之间的数量关系

17、。8.2.1 生产函数的定义2022/10/9第八章计量经济学应用模型8.2.2 边际与弹性设w1、w2分别为投入x1、x2的价格，P是产出的价格，C是成本，则厂商选择适当的产出和投入使利润最大。极值的必要条件：边际产量（ Marginal product）2022/10/9第八章计量经济学应用模型边际技术替代率(Marginal Rate of Technical Substitution)x1x2等产出线切线切线的轨迹2022/10/9第八章计量经济学应用模型替代弹性(Elasticity of Substitution)含义：衡量投入要素的价格比率发生变化时，用一种投入要素替换另一种投入

18、要素的难易程度的尺度。例如，资本收益对工资的比率下降了百分之一，则劳动相对于资本来说花费更多了；如果资本投入量对所使用的劳动投入量的比率增加了百分之一，那么用资本来替代劳动是比较容易的。2022/10/9第八章计量经济学应用模型8.2.2 规模报酬xiy递减递增不变2022/10/9齐次函数都是齐次函数第八章计量经济学应用模型2022/10/9第八章计量经济学应用模型8.2.3 CD生产函数1.替代弹性2022/10/9第八章计量经济学应用模型2.生产弹性劳动弹性:资本弹性:3.生产函数是阶齐次函数4.具有对数线性性2022/10/9第八章计量经济学应用模型说明产出率只与K与L的比例有关，若K与L同时扩大 倍时，边际产出不变。5.含义:若劳动几乎为零,而资本很多,则增加一点人力,可以使产出增加很大; 若资本几乎为零,而劳动很多,则增加一点资本,可以使产出增加很大;202