计量经济学资料整理

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1、1楼一计量经济学的任务是以经济学、统计学、数学之间的统一为工具，分析经济中的数量关系。时序数据：同一统计指标按时间顺序记录的数据列，同一数列中的各个数据必须是同口径的，要求具有可比性。时序数据可以是时期数，也可以是时点数。横截面数据：同一时间，不同统计单位的相同统计指标组成的数据列。要求统计的时间相同，但不要求统计对象及范围相同。也要求数据的统计口紧和计算方法具有可比性。内生变量：内生变量是具有一定概率分布的随机变量，它的数值是由模型本身决定的。外生变量：是指非随机变量，它的取值是在模型之外决定的，是求解模型时的已知数。解释变量：列于模型方程

2、右边的作为影响因素的变量，即自变量。被解释变量：是指列于模型中方程的左边作为分析对象的变量，即因变量。滞后变量：是指内生变量和外生变量的时间滞后量（前期量）。控制变量：是模型中决策者可以控制的变量。政策变量：是模型中由政府操纵且反映政府政策的变量。内生参数：是指依据样本观察值，运用统计方法估计得到的参数。外生参数：一般是依据经济法规人为设定的参数，入资产折旧率、税率、利息率。经济计量模型：是对现实经济系统的数学抽象，用于经济预测、结构分析、政策评价。原则：以理论为先导，大小要适度。              行为方程：随机方程式根据经济行为建

3、立的经济函数关系，又被称为“行为方程”。总体设计是指选择模型中各系统模块以及各模块之间衔接关系的设计。个体设计是变量的选择及变量间关系的描述。模型建立步骤：设定模型，估计参数，检验模型，使用模型二函数关系：如果给定解释变量X的值，被杰斯变量（或称因变量）Y的值就唯一地确定了，Y与X的关系就是函数关系，即Y=f(X)。相关关系：如果给定了解释变量X的值，被解释变量Y的值不是唯一的，Y与X的关系就是相关关系。总体回归模型：是根据总体的全部资料建立的回归模型。样本回归模型：是指根据样本资料建立的回归模型。回归分析研:究被解释变量对于一个或多个解释变

4、量的依存关系。定义被解释变量为随机变量相关分析：研究变量之间的相关程度。X与Y的真实关系：Yi=β0+βXi+ui样本估计的关系式：Yi=β0一尖+β一尖Xi+ui真实的回归直线：E(Yi)=β0  +βXi有样本估计的回归直线：Yi一尖=β0一尖+β一尖Xi最小二乘法假设：①随机误差ui的均值为零，Eui=0                ②随机误差项ui同方差，Var(ui)=σ2                   异方差问题              ③随机误差项ui，uj之间的协方差为0，COV（ui，uj）=0   序列相关问题 

5、               ④随机误差项ui和解释变量之间没有关系         随机解释变量问题                ⑤随机误差项ui~N（）正态分布，结合前面ui~(0(均值为零),σ2)最小二乘法优点：无偏、一致、有效、线性拟合优度：回归直线与观测值之间的拟合程度判定系数：r平方=ESS/TSS=1-RSS/TSS=贝塔1平方乘xxxxx除TSS  TSS=∑(Yi-Y)2判定系数r平方：大于0小于1，越大，拟合度越好。相关系数r：大于-1小于1，表示变量间的线性相关程度，=0时变量间无关。             判定系

6、数：有解释的变差ESS和总变差的比值。用于判断回归直线和样本点之间的拟合程度。残差：RSS，回归直线上的点与样本点间的差。样本观测值Yi与样本回归直线值Yi之间的差，Yi—Yi=（Yi-Y）+（Y-Yi）复相关系数：复相关系数表示所有解释变脸与被解释变量Y的线性相关程度。三方差非齐性：回归模型中的随机误差项的方差不是常数，即var(ui)≠δ2，var(ui)=δi2则称随机误差项有方差非齐性或异方差。加权最小二乘法估计，样本分段比较法（戈-匡特），残差回归检验法：怀特、戈里瑟检测。1.参数估计无偏，2.非有效.参数估计量的Var有偏，导致参

7、数的假设检验也非有效。加权最小二乘法的方法：即用随机误差项的方差的根—标准差，除以方程各项，消除异方差。样本分段比较方法：将样本排序，分段，分别估计，分别计算RSS，用F法检验是否异方差。序列相关：线性回归模型中各个随机误差项之间存在关系，之间的协方差不为0，即有Cov(ui,uj)≠0,i≠j,称为序列相关或自相关。一阶差分法、广义差分法法估计，<0DW法检测<4。回归系数估计无偏，估计量方差不定，假设检验失效。多重共线性：解释变量x的样本观测值间存在线性相关或近似的线性关系。岭回归估计法、主成分回归法估计，简单相关系数法、方差因子膨胀法、

8、判定系数法、矩阵条件数检测法。完全失效。多重共线性的后果：①各X对Y的影响难精确鉴别                  ②系数估计量的方差会很大，将导致显著性u，t