计量经济学知识点总结

计量经济学知识点总结

第一章:1计量经济学研究方法:模型设定，估计参数，模型检验，模型

应用

2.计量经济模型检验方式:①经济意义模型与经济理论是否相符②

统计推断:参数估计值是否抽样的偶然结果③计量经济学:是否复合基本

假定④预测:模型结果与实际杜比

3.计量经济学中应用的数据类型:①时间序列数据（同空不同时）②截

面数据（同时不同空）③混合数据（面板数据）④虚拟变量数据（学历，季节,

气候,性别）

第二章:1.相关关系的类型:①变量数量:简单相关/多重相关（复相

关）②表现形式:线性相关（散布图接近一条直线）/非线性相关（散布图接

近一条直线）③变化的方向:正相关（变量同方向变化,同增同减）/负相关

（变量反方向变化，一增一减不相关）

2.弓|入随机扰动项的原因:①未知影响因素的代表（理论的模糊性）②

无法取得数据的已知影响因素的代表（数据欠缺）③众多细小影响因素综

合代表（非系统性影响）④模型可能存在设定误差（变量，函数形式设定）⑤

模型中变量可能存在观测误差（变量数据不符合实际）⑥变量可能有内在

随机性（人类经济行为的内在随机性）

3.OLS回归线数学性质:①剩余项的均值为零②OLS回归线通过样

本均值③估计值的均值等于实际观测值的均值④被解释变量估计值与

剩余项不相关⑤解释变量与剩余项不相关

4.OLS估计量〃尽可能接近〃原则:无偏性，有效性,一致性

5.OLS估计式的统计性质/优秀品质:线性特征，无偏性特征，最小方

差性特征

第三章:1.偏回归系数:控制其他解释变量不变的条件下，第j个解释

变量的单位变动对被解释变量平均值的影响即对Y平均值直接或净的

影响

2.多元线性回归中的基本假定:①零均值②同方差③无自相关④随

机扰动项与解释变量不相关⑤无多重共线性⑥正态性…一元中有

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3.0LS回归线数学性质洞第二章3

4.0LS估计式的统计性质:线性特征，无偏性特征，最小方差性特征

5.为什么用修正可决系数不用可决系数?可决系数只涉及变差没有

考虑自由度,如果用自由度去校正所计算的变差，可纠正解释变量个数不

同引起的对比困难

第四章：1.多重共线性背景: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可出现..④样本数据自身原

因

2.后果:A完全①参数估计值不确定②csgj值方差无限大B不完全

①csgj量方差随贡献程度的增加而增加②对cs区间估计时，置信区间区

域变大③假设检验用以出现错误判断④可造成可决系数较高,但对各cs

估计的回归系数符号相反彳导出错误结论

3.检验:A简单相关系数检验法:COR解释变量.大于0.8,就严重B方

差膨胀因子法:因子越大越严重210,严重C直观判断法:增加或剔除一

个解释变量x,估计值y发生较大变化，则存在;定性分析，重要x标准误差

较大并没通过显著性检验时，则存在;x回归系数所带正负号与定性分析

结果违背，则存在;x相关矩阵中,x之间相关系数较大,则存在D逐步回归

检验法:将变量逐个引入模型，每引入一个x,都进行F检验,t检验,当原来

引入的x由于后面引入的x不显著是，将其剔除.以确保每次引入新的

解释变量之前方程种植包含显著变量.

4补救措施:①剔除变量法②增大样本容量③变换模型形式:自相关

④利用非样本先验信息⑤截面数据与时序数据并用:异方差⑥变量变换

第五章：1.异方差产生原因:①模型中省略了某些重要的解释变量②

模型设定误差③数据测量误差④截面数据中总体各单位的差异

2.后果:A参数估计统计特性:参数估计的无偏性仍然成立;参数估计

方差不再是最小B参数显著性检验:t统计量进行参数检验失去意义C

预测影响:将无效

3检验：A图示①相关图形分析dataxy,看散点

gl^uick—>graph—>x,y—>OK—>scatterdiagram—*

可以看到散点图②残差图形分析再

OK,x,ydataxyzsortx;lsycx;

回归结果的子菜单点resid,可以看残差分析图Bgoldfeld-

quanadt:dataxy;sortx;smpl1nl;lsycx(RSSl);smpln2n;lsyc

x(RSS2);计算F*二RSS2/RSS1,取a=0.05,查F分布表，得F0.05((n-

c)/2,(n-c)/2),将F值与此对比.若F*>F(0.05),拒绝原假设，存在异方差

Cwhite:dataxy;lsycx;在回归结果的子菜单中点击view-residual

test-whiteheteroskedasticity,可以看到辅助回归模型的估计结果D

arch;E:glejser:dataxy;lsycx;genrEl=resid;genr

E2=abs(El);genrXH=XAh;lsE2cxh;依次根据XH的T值判断E2与

XH之间是否存在异方差

4补救措施:A模型变换法:genryl=y/根号x。；genrx2=l/根号

xAh;genrx3=x/根号xAh;lsylx2x3;B加权最小二乘法wk:权

数：wlt=l/xt;w2t二l/xtA2;w3t=l/根号xt.电脑操作:genr

wl=l/x;genrw2=l/(xA2);genrw3=l/sqr(x);ls(w=wlt)ycx;ls

(w2=w2t)ycx;ls(w3=w3t)yex.第六章:1.自相关产生原因: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

2.表现形式:自相关性质可以用自相关系数符号判断.即p<0为负

相关，p>0为正相关.当|p|接近1时,表示相关的程度很高.自相关形式:

见公式.

3.后果:见公式.

4.检验:A图示检验:dataxy;lsycx;再回归模型的子菜单点击

resids,可以看到模型残差分布图;genre=resid;dataee(-l);view-

graph-scatter-simplescatter.B.DW检验:dataxy;lsycx;根据回归

结果得出DW值,然后判断是否自相关.(正相关0~dl,无法判断dl~du,

正相关du~2〜4-du,无法判断4-du~4-dl,负相关4-dl〜4).

5.补救:A广义差分法:dataxy;lsycx;根据DW求p尖〉(p尖=1-

DW/2);smpl2n;genryi=y-p尖*y(-l);genrxi=x-p尖ylc

xl;运用DW检验判断是否消除了自相关B:Cochraneorcutt迭代

法:dataxy;laycxap);运用DW检验判断C其他方法:①一阶差分

法:dataxy;lsycx;smpl2n;genryl=y-y(-l);genrxl=x-x(-l);lsyl

cxl;运用DW检验判断②德宾两步法:dataxy;smpl2n;lsycy(-l)

根据输出结果看y(・l)前系数，求出p尖；genryi=y-p尖*y(・l);genr

xi=x-p尖ylcxl;运用DW检验判断

第七章：1.虚拟变量0和1选取原则：0基期，比较的基础，参照物;1报

告期:被比较类型

2.虚拟变量数量的设置规则:①若定性因素具有m>2个相互排斥属

性，当回归模型有截距项时，只能引入m