计量经济学笔记总

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1、混合数据计量经济学三、课程大致安排1、内容框架经典单方程计量经济模型：一元线形回归模型经典单方程计量经济模型：多元线形回归模型经典单方程计量经济模型：放宽基本假定模型高级专题：虚拟变量模型、滞后变量模型、离散模型横截面数据数据类型平稳时间序列非平稳时间序列时间序列混合数据时间序列（Timeseriesdata）定义：一个变量在不同时间取值的一组观测结果例子：每日股票价格；每周美联储的货币供给；每月价格指数；每季GDP；每年政府财政预算。横截面数据（cross-sectionaldata）定义：一个或多个变量在同一时点上收集的数据例子：工业普查、上年各省市区GDP易出现的问题：异方差（Hete

2、rogeneity）混合数据（Pooleddata）定义：兼有时间序列和横截面数据的数据定点时序（Paneldata）：是混合数据的一种特殊类型，指对相同的横截面单元在时间轴上进行跟踪调查的数据。2、参考书目：初、中级教程：计量经济学王维国东北财经大学出版社计量经济学/BasicEconometrics（印度）古扎拉蒂中国人民大学计量经济学赵国庆中国人民大学出版社计量经济学李子奈潘文卿高等教育出版社高级教程：计量经济模型与经济预测平耿克钱小军译机械工业出版社《经济计量分析》(EconometricAnalysis)3、安装eview，数据（演算一下）OLS法（缺少数据）4、安装pdf第二部分

3、数学预备知识随机变量事件概率（频率）分布律（密度函数）分布函数连续随机变量数字特征概率论概率论与数理统计统计推断数理统计第一篇概率论第一章随机变量及其分布一、随机变量的定义设随机试验Ed样本空间为，如果对两个？？？，都有唯一的实数与之对应，并且对任意实数X，？？是随机事件，则称事件，则称定义在上的实单值函数为随机变量。通俗的说，在实验结果能取得不同数值的量，称为随机变量它的数值是随机试验结果而它由于试验的结果是随机的，所以它的值也是随机的。二、分类（连续型和离散型）第二章事件例子：在一个箱子里放着t个数字球，-2，1，1，3，3，3，3从中取一个球，取到球上面的数字是随着试验结果不同而变化。

4、又如：考四、六级，考过记为1，不过记为0。再如：抛硬币，正面记为1，反面记为0。引入话题：举一些现实中的例子，如考试，在公交场等车随机变量-事件-概率-频率-分布率-分布函数-连续随机变量上面我们讲的是一种事件有很多种不同的结果，但在现实中这些出现的结果的可能性并不是相同的。例子：考六级出现的结果不同，大多数分数集中在50-60和60-70之间，也就是说出现2和3的可能性更大。=0（0-50），1（50-60），2（60-70），3（70-80），4（80-100）问题：用什么衡量可能性呢？（概率）我们用的概率都是古典概型，即用事件发生概率来表示概率。频率的定义：一随机事件的n个结果互斥且两

5、个结果等可能发生，并且事件A会有m个基本结果，则事件A发生的概率即是，就是==事件发生的总数/结果总数两点需要注意：1、试验结果互斥；2、等可能性相当。第三章概率假设1000人去参加6级考试，或1个人参加1000次难度相同的考试。①等可能②结果互斥例题：5只球，编号1、2、3、4、5。在取3只，以x表示表示取出3只球中最大号码，写出随机变量x的分布率。解：最大值只能3、4、5。X=3p(x=3)=X=4p(x=4)=p(x=k)=(k=3、4、5)X=5p(x=5)=x345p1/103/106/10第四章随机变量分布律实质是对第三章的重新表述，只是一种表述方法而已）01234p0.050.

6、20.50.150.1x345p1/103/106/10分布律表,更一般的形式：……两个性质：，且。把所有可能全部展现出来了，一目了然！第五章概率分布函数为了进一步研究的需要，引入分布函数定义：对任何实数x，随机变量的分布函数，为例题：1、的分布率345P1/103/106/102、根据的定义①时，=0②时，③时，④时，综上所述，得分布函数：0x<3图形？1/104/101分布函数的实质为分段函数求和思考一下为什么要引入这分布律函数（也就是累积和概念）等一下讲到联系随机变量时就可以明白为什么？分布函数的性质：=①②③右连续第六章连续型随机变量如果随机变量的分布函数恰好是某个非负可积数在（，x

7、）的积分，即。称为连续型随机变量并称为的概率密度（密度函数）。例如：证明的密度函数为证：当x0时，==00x<1时，=+=x1时，=++=1性质：两个常用的公式常见分布离散型连续型0-1分布二项分布泊松分布均匀分布指数分布正态分布标准正态分布01第七章数字特征回顾：随机变量、事件、概率、分布率、分布函数、连续型随机变量、数字特征一、随机变量的数字特征均方差=举例：x1231/21/83/8=？=？思考：1、为