2023年计量经济学读书笔记

计量经济学读书笔记

第一部分基础内容

计量经济学与相关学科的关系

古典假设下计量经济学的建模过程

1.依据经济理论建立模型

2.抽样数据收集

3.参数估计

4.模型检验

(1)经济意义检验(包括参数符号、参数大小等)

(2)统计意义检睑(拟合优度检脸、模型显著性检E佥、参数显

著性检验)

(3)计量经济学检验(异方差检验、自相关检验、多重共线性

检验)

(4)模型预测性检验(超样本特性检验)

5.模型的应用(结构分析、经济预测、政策评价、检验和发展经

济理论)

三、几个重要的“变量”

1.解释变量与被解释变量

2.内生变量与外生变量

3.滞后变量与前定变量

4.控制变量

四、回归中的四个重要概念

1.总体回归模型(PopuIationRegressionModeI,PRM)

%=+%一代表了总体变量间的真实关系。

2.总体回归函数(PopuIationRegressionFunction,PRF)

E(yt)=%+々%一代表了总体变量间的依存规律。

3.样本回归函数(SampIeRegressionFunction,SRF)

/X/\

x=d+b\xt+，一代表了样本显示的变量关系。

4.样本回归模型(SampIeRegressionModeI,SRM)

/X/\

%=%+4七--代表了样本显示的变量依存规律。

总体回归模型与样本回归模型的主要区别是：①描述的对象不同。

总体回归模型描述总体中变量y与x的相互关系，而样本回归模

型描述所关的样本中变量y与X的相互关系。②建立模型的依据

不同。总体回归模型是依据总体全部观测资料建立的，样本回归

模型是依据样本观测资料建立的。③模型性质不同。总体回归模

型不是随机模型，而样本回归模型是一个随机模型，它随样本的

改变而改变。

总体回归模型与样本回归模型的联系是：样本回归模型是总体回

归模型的一个估计式，之所以建立样本回归模型，目的是用来估

计总体回归模型。

五、随机误差项的内容

1.模型中被忽略的影响因素的影响

2.模型关系设定不准确的影响

3.变量的测量误差影响

4.随机因素影响

六、一元线性回计模型的基本假定（古典假定）

①零均值£（%）=。

2

②同方差Var{ui）=cy

③无自相关性Cov^u^u.）=0

④解释变量与随机扰动项巧不相关。皿为心）=0

⑤随机扰动项服从正态分布小〜Ng,/）

⑥解释变量之间不相关（多重共线性）Cou（x,.,Xj）=0（属于多元

线性回归假定）

七、OLS估计式特性（BestLinearUnbiasedEstimators）

＞线性性（Linear,指参数估计量百与4分别为观测值/和随机

误差项“，的线性函数或线性组合）

＞无偏性（Unbiased,指参数估计量力）和百的均值分别等于总体

参数值/与4）

＞最小方差性（Best,有效性，指在所有的线性、无偏估计量中，

最小二乘估计量8。和勿的方差最小）

第二部分计量经济检脸

在古典线性回归模型中，应用最小二乘法估计的估计量具有

BLUE的特性，但是当模型不是线性模型和不满足古典假设的时候，

最小二乘法估计的估计量不再有BLUE的特性。本部分主要解决非、

线性回归模型和违反古典假设下的参数估计与假设检验问题。

一、非线性回归模型

1.可线性化模型

（1）双对数模型（不变弹性模型）

Q=AIfK^eli—lnQ=lnA+alnL+/?lnK+〃

（2）半对数模型（不变增长模型）

y=%In

Iny=b（）+4%+〃

（3）倒数模型（双曲线模型）

,,1

y=d+4--\rU

X

1,1

_=b7（）—Fu

y%

（4）多项式模型

y=%+bixiH----Fbkxk+u

（5）成长模型

A.Logistics成长曲线

K

>777^其中/(，)=Q0++〃2厂+.••+〃/

k

简化式yblt

1+boe'

B.Gompertz成长曲线

yt=e"，曲---ln(lnyt-K)=InZ?()+Z-In/?)

2.不可线性化模型

对于非线性化模型，一般采用高斯-牛顿迭代估计法进行估计，

即将其展成泰勒级数之后，再利用迭代估计法进行估计。

迭代估计法基本思想：通过泰勒级数展开先使非线性方程在某

一组初始参数估计值附近线性化，然后对这一线性方程应用OLS法，得

出一组新的参数估计值。重复直至参数估计值妆敛为止。

二、违反古典假设的回归模型

1.异方差性（针对古典假定②）

A概念：随机误差项小的方差不等于一个常数，即

04%区）=苏工常数。=1,2,3,

B产生原因（遗漏了重要的解释变量、模型形式有误、统计

误差、偶然随机因素）

c后果（京厂（6）增大、无法计算估计误差和估计区间、解释

变量显著性检验失效t检验失效、预测精度降

低）

D检脸（图示法、解析法Spearman等级相关系数检脸、戈德

菲尔德一匡特GoIdfeId-Quandt检脸、帕克

Park检脸、格里瑟Glejser检验、怀特White

检验）一重点理解，要求解释检验过程

E措施（加权最小二乘法WLS）

2.自相关性（针对古典假定③）

A概念：在任何具体时期中，u值都与它自己以前的值（或

几个数值）相关。

B产生原因（经济惯性、模型设定有误、数据处理过程中产

生、蛛网现象、随机现象本身原因）

C后果（参数估计量不再有效但仍无偏、估计误差和估计区

间变大、t检验失效、预测精度降低）

D检脸（图示法、D-W检验）

（偏相关系数检验、BG检验）

E措施（广义差分法）

3.多重共线性（针对古典假定⑥）

A概念：解释变量之间存在精确的或近似的线性相关关系。

B产生原因（经济变量的内在联系、变量间有相同的变化趋