计量经济学期末复习市公开课一等奖省赛课获奖课件

计量经济学复习一、绪论1.计量经济学概念2.计量经济学模型设计（1）确定模型所包含变量考虑经济现象经济学理论及经济行为规律，数据可得性，选择变量间独立性；（2）确定模型数学形式；（3）确定理论模型中待估参数理论期望值。第1页3.样本数据搜集（1）样本数据类型

时间序列数据、截面数据及虚拟变量数据。（2）样本数据质量

完整性、准确性、可比性及一致性。4.模型检验（1）经济意义检验（2）统计检验（拟合优度检验、变量及方程显著性检验）（3）计量经济学检验（随机干扰项相关性检验、异方差性检验及解释变量多重共线性检验）（4）模型预测检验第2页5.计量经济学模型应用（1）结构分析（2）经济预测（3）政策评价（4）检验与发展经济理论第3页二、一元线性回归模型1.基本概念（1）变量间关系（确定函数关系、不确定统计关系）（2）相关分析、回归分析（3）相关分析和回归分析相互联络与区分（4）总体回归函数（5）样本回归函数（6）样本回归函数随机形式第4页二、线性回归模型2.高－马定理（1）一类是关于随机干扰项，包含零均值，同方差、不序列相关，满足正态分布；（2）另一类是关于解释变量，主要有：解释变量是非随机，假如是随机变量，则与随机干扰项不相关。（3）对于多元回偿还包含：各解释变量之间不存在相关性。（4）这些假设都是针对普通最小二乘法。第5页3.一元线性回归参数预计（1）参数预计（2）参数性质线性性、无偏性、最小方差性（BLUE）在经典假定下，普通最小二乘预计量含有线性性、无偏性和最小方差性（BLUE）。第6页（3）参数分布（4）t统计量第7页（5）参数预计最小二乘原理（基本思想）（6）总体方差预计

第8页3.拟合优度（1）离差平方和分解（2）关系总离差：TSS＝ESS+RSS自由度：N－1=k+(N-k-1)（3）拟合优度

第9页三、违反经济假定模型当模型假定不符合高－马定理依然采取OLS预计模型所带来后果：1.异方差性是随机干扰项方差不相同时产生一类现象。OLS预计仍是无偏、一致，但通常假设检验t、F不可靠，将造成错误结论。惯用检验方法：图示法、Park和Gleiser检验法、Goldfeld-Quandt检验法、White检验法。2.消除异方差方法加权最小二乘法法（WLS）第10页违反经济假定模型序列相关性是模型随机干扰项出现序列相关时产生现象。OLS预计量仍含有没有偏性与一致性，但假设检验不可靠，预测变得无效。检验方法图示法、回归检验法、D.W检验法等。修正方法广义差分法、广义最小二乘法（GLS）第11页违反经济假定模型多重共线性是指多个解释变量间存在共线性（相关性），分为完全共线或近似共线。模型完全共线时，模型参数无法预计。近似共线时，不违反经典假设，模型参数OLS仍是无偏、一致且有效，但预计参数标准差往往较大，使得t降低，参数显著性下降。消除方法逐步回归法、差分法、增大样本容量法、使用额外信息法。第12页违反经济假定模型第13页练习1：解释以下概念：（1）异方差性（2）序列相关性（3）多重共线性（4）完全共线性（5）近似共线性（6）随机解释变量（7）差分法（8）广义最小二乘法（9）D.W检验练习2.判断以下各题对错，并说明理由：（1）在存在异方差情况下，OLS预计量是有偏和无效。（2）假如存在异方差，造成t检验与F检验失效。（3）在存在异方差情况下，OLS法总是高估了预计量标准差。第14页（4）存在序列相关时，OLS预计量是有偏而且也是无效。（5）消除序列相关一阶差分变换假定自相关系数必须等于1。（6）存在多重共线时，模型参数无法预计。（7）存在多重共线时，一定会使参数预计值方差增大，从而造成预计率损失。（8）一旦模型中解释变量是随机，则违反了基本假设，使得模型OLS预计量有偏且不一致。第15页练习3.简述异方差对以下各项有何影响：（1）OLS预计量及其方差；（2）置信区间；（3）显著性t检验和F检验使用。练习4.什么是异方差性？举例说明经济现象中异方差性。检验异方差性方法和思绪是什么？练习5.什么是序列相关性？举例说明经济现象中序列相关性存在。检验序列相关性方法思绪是什么？熟悉D.W统计量计算方法和查表判断。练习6.什么是多重共线性？产生多重共线性经济背景是什么？有何危害？为何会造成这些危害？检验多重共线性方法思绪是什么？有哪些克服方法？第16页例题例1.以下哪种情况是异方差性造成结果？（1）OLS预计是有偏；（2）通常t检验不再服从t分布；（3）OLS预计量不再含有最正确线性无偏性。例2.以某地域22年年度数据预计了以下工业就业回归方程：

D.W=1.147(-0.56)(2.3)(-1.7)(5.8)其中Y为总就业量，X1为总收入，X2为平均月工资，X3为地方政府总支出。证实：一阶自相关D.W检验无定论。

第17页例3.某地域供水部门利用最近15年用水年度数据得出以下预计模型：(1)依据经济理论和直觉，预计回归系数符号是什么？为何？观察符号与你直觉相符吗？(2)在10%显著性水平下，请进行t检验与方程F检验。t检验与F检验是否相符？(3)预计值是有偏或无效或不一致吗？请说明理由。第18页解：1.人口越多或住户越多，对用水需求越多，故X、P前面符号取正号；收入高，用水较多，Z前面符号为正；水价上涨，用户会节约用水，W前面符号为负；降雨量大，草地和花园或耕地用水需求会下降，R前面符号为负，所以，从预计模型看，除了Z前面符号与预期不相符合外，其它符号都与期望相符。2.t统计量是检验单个变量显著性，F统计量是检验变量是否联合显著，即方程显著性。

T(9)=2.262，全部参数预计值t值绝对值都小于2.262，在5%显著性水平下，这些变量是不显著。

F（5,9）＝3.48，可见计算F值大于该临界值，表明回归系数是联合显著。引发T与F矛盾结果可能是变量间多重共线性。第19页3.多重共线性是解释变量间样本观察现象表现，在不存在完全共线性情况下，近似共线并不意味着基本假设任何改变，所以OLS预计量无偏性、一致性和有效性依然成立，即仍是BLUE预计量。但共线性往往造成参数预计值方差大于不存在多重共线性情况。第20页例4.在硕士产中劳动在增加值中所占份额（即劳动份额）变动时，有以下模型：其中Y是劳动份额，t为劳动时间。依据该研究期内16年数据进行参数预计，得到模型结果为：(1)模型A中有没有自相关？模型B呢？(2)怎样解释自相关存在？(3)你怎样区分“纯粹”自相关和模型形式设定错误？第21页解：1.模型A中，n=15，k=1，当

，时，则查表得

，因DW<1.08，由此判定该模型中存在正自相关。模型B中，n=16，k=2，

，则查表得

，

，由此判定该模型中不存自相关。

模型A中存在自相关原因是实际中当期劳动份额受到前期劳动份额影响，而模型并未考虑到这一原因影响，所以，模型A设定形式有误。2.用DW值能够判断回归方程是否存在自相关，也能够用其判定模型设定误差检验，关键在于结合模型经济意义和经济理论来区分。第22页例5.现有年中国31个省(市、自治区)火灾经济损失Y(亿元)和保费收入X(亿元)数据。我们将预计中国保费收入对火灾经济损失影响，建立以下模型：

，借助Eviews软件进行参数预计，结果以下：第23页问：(1)将上述结果中补充完整(保留3位小数)；