计量经济学考试复习

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1、一、基本知识点1、计量经济学建模步骤（简答）⒈理论模型的设计（1）分析问题，建立或引用一个理论假说。（2）确定模型包含的变量。因变量和解释变量（3）确定模型的数学形式（4）拟定待估计参数的理论期望值⒉样本数据的收集⒊模型参数的估计⒋模型的检验⑴经济意义检验⑵统计检验⑶计量经济学检验⑷模型预测检验2、常见的数据类型(多选)（1）时间序列数据（2）横截面数据（3）混合数据3、总体回归函数和样本回归函数（1）含义及形式总体回归函数（PRF）：以函数形式（方程、模型）揭示出来的因变量与解释变量的统计依赖关系式。确定形式：随机形式：样本回归函数（SRF）：由于样本都取自

2、总体，任何SRF都仅仅是PRF的近似或者是估计。（2）相关概念：随机干扰项、残差等随机干扰项：总体回归函数的因变量除了受解释变量的系统性影响之外，还受其他未包括在模型中的诸多因素的随机性影响，这些因素用随机干扰项替代。残差：SRF的因变量受其他随机因素影响的集合，即残差。（3）两者的关系残差是随机干扰项的估计量，通过样本回归函数可以估计总体回归函数4、总体回归系数和样本回归系数的含义（特别注意偏回归系数的含义）偏回归系数体现的是解释变量对因变量的净影响或直接影响。一元回归模型中的回归系数体现的是解释变量对因变量的总影响，包括直接影响和间接影响。5、最小二乘原理

3、及最小二乘法（计算）（1）最小二乘原理的含义及OLS估计量的计算公式（掌握一元线性回归模型OLS估计量的手工计算）最小二乘原理：构造合适的估计量，使得残差平方和（RSS）最小。OLS估计量的计算公式：（2）掌握一元线性回归模型OLS估计量的推导①②一阶条件③正规方程组：④解方程：重点惯例：小写字母表示对均值的离差6、经典线性回归模型的基本假定（简答）一，对模型设定的假设：1、回归模型是正确设立的二，对解释变量的假设：2、解释变量X是确定性变量，不是随机变量，在重复抽样中取固定值；3、解释变量X在所抽取的样本中具有变异性，而且随着样本容量的无限增加，解释变量X的

4、样本方差趋于一个非零的有限常数。三，对随机干扰项的假设：4、随机误差项u具有给定X条件下的零均值、同方差以及不序列相关性；5、随机误差项与解释变量之间不相关；6、随机误差项零均值、同方差的正态分布。7、OLS估计量的方差及标准差的计算公式（计算）8、高斯—马尔可夫定理在经典线性回归模型的假定条件下，最小二乘估计量，在所有无偏线性估计量中，具有最小方差，也就是说，它们是BLUE。9、最优线性无偏估计量即BLUE,同时满足“线性”、“无偏”、“方差最小”三个优良性质的估计量。1、线性：2、3、最小方差性10、OLS估计量的概率分布（正态分布、t分布）11、随机干扰

5、项方差的无偏估计量：残差平方和/（样本容量－待估计参数个数）12、变量显著性检验t检验：选择一定的显著性水平，根据检验方案确定拒绝域和非拒绝域。察看检验统计值落入哪个区域。如果落入拒绝域，那么表明在该显著性水平下，检验是统计上显著的，说明总体参数显著异于假设值。也可以根据检验方案直接计算出获得该统计值的单侧或双侧P值。如果该P值小于给定的显著性水平，那么拒绝原假设。陈述同上。*自由度取值的一般规律：例题：做钟表价格对钟表年代的回归分析，检验钟表年代对钟表价格是否存在显著影响。回归结果如下：原假设：钟表年代的总体回归系数等于零（表明钟表年代不影响钟表价格）备选假

6、设：钟表年代的总体回归系数不等于零（表明钟表年代影响钟表价格）VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.AGE10.485621.7937295.8457110.0000C-191.6662264.4393-0.7248020.4742检验结果陈述在0.01的显著性水平下，钟表价格的总体回归系数统计上显著异于零。也可以说，给定显著性水平为0.01，钟表年代对钟表价格有显著影响。13、假设检验的两种等价方法（t,p检验）（1）根据显著性水平构造拒绝域，看检验统计值是否落在拒绝域。（2）直接计算检验统计值的P值，看是否

7、小于显著性水平。14、拟合优度检验：总平方和的分解（TSS=ESS+RSS）、和的含义、性质及计算（计算）R2可决系数度量了因变量的总变异在多大比例上可以由回归模型来解释，体现了回归模型对样本观测值的拟合优度，在一定程度上反映了模型的优良程度。判定系数在0到1之间。15、方程总体显著性检验（多元线性回归模型）把模型作为一个整体进行假设检验，检验模型中因变量与解释变量之间的线性关系是否显著成立。检验方案：检验思路：对TSS的组成部分进行研究叫做方差分析。TSS——自由度n-1ESS——自由度k-1RSS——自由度n-k16、总体回归系数的线性约束检验17、掌握几

8、种常见的变量非线性而参数线性的回归模型