计量经济学总复习课2008级双学位

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1、复习指导思想¢1.全面复习,总结成为自己的东西;计量经济学总复习¢2.从基本思路出发,考虑四步曲(问题的提出;解决问题的基本思路;解决问题的具体细节;存在的不足);¢3.共性与特性的关系:先找特殊的部分,从中形成一般2011.5经济学院3(一)导论一、基本知识点¢1.计量经济学的内涵与外延(定义、特点、性质;与其他学科的区别);¢(一)导论¢如:什么是计量经济学;计量经济学模型的类型;计量经济学与有关部学科的有机联系;计¢(二)回归分析概述量经济学的研究目的¢(三)违背经典假设的回归模型¢2.计量经济学的研究步骤¢(四)虚

2、拟变量和随机解释变量模型¢3.计量经济学的一些基本范畴(数据、变量、参数(估计准则)、模型(类型));计量经济模型的构成要素;经济变量和结构参数的区别;建立计量经济模型的基本原则;构成计量经济模型方程式的种类;模型检验的主要内容;样本数据的类型.2011.5经济学院42011.5经济学院5一元线性回归模型(二)回归分析概述¢1.经济变量间依存关系的描述(确定性关系、不确定性关系(相关关系、回归关系))及区别与联系;¢一元线性回归模型¢多元线性回归模型¢2.总体回归函数、模型与样本回归函数、模型(基本概念、联系、区别);*¢

3、3.古典假设(基本概念(多种提法、组成)、几何意义),与后续部分的联系;*¢4.最小二乘原则及最小二乘方法;2011.5经济学院62011.5经济学院7*¢5.b1、b2的具体估计方法;11*.回归系数的显著性检验和依据p-值进行的判断;¢6.最小二乘估计量的数值性质;12.回归系数的区间估计,与显著性检验的联系与区别;¢7.最小二乘估计量的统计性质;13*.总变差的分解,自由度的计算;多元线性回归模2¢8.有关-X分布、t-分布和F-分布的知识型的情形(自由度);*¢9.有关b1、b2估计量的统计分布14*.可决系数,与

4、相关系数的关系;与多元情形中可决系数的关系;*¢10.与σ^有关的统计知识15*.回归预测(均值、个别值预测;预测的前提条件)2011.5经济学院82011.5经济学院9多元线性回归模型*¢5.多元回归模型随机扰动项方差的估计;¢1.多元回归模型的矩阵表达式,与非矩阵表¢6.多元回归模型参数最小二乘估计量的性质;达式的区别与联系;*¢7.多重可决系数和修正可决系数(意义,为¢2.多元回归模型古典假设的矩阵表达式(与什么要使用调整判别系数),多重可决系数和修一元情形的比较);正可决系数关系;¢3.采用离差形式的多元(二元)回

5、归模型参¢8*.多元回归模型的方程显著性检验F、参数数估计方法显著性检验t(F与t检验区别?);¢4.采用矩阵形式的多元回归模型估计方法(离差和非离差形式);2011.5经济学院112011.5经济学院12第9-10章单方程回归模型应用9.在多元回归模型中依据p-值进行的判断;¢熟练掌握非线性模型的线性化问题;10.多元回归模型的预测及其矩阵表达式;¢常见的典型的非线性(幂函数、指数函数和对数函数)模型偏回归系数的经济意义.12.多元回归模型有关的数学公式的证明;¢掌握虚拟变量概念及其应用。14.多元回归模型和一元回归模型

6、的对比分析15..*单方程回归模型:有限最小二乘法参数检验的原理,并写出检验统计量的形式;WALD检验.2011.5经济学院132011.5经济学院14虚拟变量的定义不同函数模型小结¢虚拟变量是一用以反映定性(质)因素的属性的一个人工变量,通常记为D(Dummy)。¢虚拟变量D只取0或1两个值。取1表示这种因素起影响作用,取0表示这种因素不起影响作用。¢对基础类型或肯定类型设D=1¢对比较类型或否定类型设D=0¢需要说明的是:虚拟变量主要用于代表质因素,但有些情况下也可以用于代表数量因素,例如建立储蓄函数时,年龄显然是一个

7、重要的解释变量,年龄是数量因素,但为了方便,通常也可以用虚拟变量表示,如将年龄分成20-35,35-60,60以上等阶段。2011.5经济学院152011.5经济学院16虚拟变量设置的原则¢如上例:文化程度8种,引入7个虚拟变量;经第11章模型选择:标准与检验济景气状况分为四类,引入3个虚拟变量。。¢在模型中引入多个虚拟变量时,虚拟变量的个¢1.掌握一个好的经济计量模型应具有哪些特数应按下列原则确定:点。¢“对于含截距项的模型:如果有m种互斥的属¢2.掌握设定误差的基本概念,设定误差主要包性类型,在模型中引入m-1个虚拟变

8、量”。括三种情况:选择错误的函数形式;遗漏了必要的解释变量;包含了无关的解释变量.¢例如,性别有2个互斥的属性,引用2-1=1个虚拟变量;再如,一年四季,要反应季节因素的¢3.设定误差问题的后果、检测方法和解决途影响,引用3个虚拟变量。径。2011.5经济学院172011.5经济学院18多重共线性(三)

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