计量经济学 教学用基础

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1、计量经济学一、什么是计量经济学二、为什么要学习计量经济学三、计量经济学方法论四、计量经济学的特色五、实例研究一第一章导论●Econometrics●用定量的方法研究经济问题●实证研究的思路●定性分析与定量分析●def：简单的讲，计量经济学就是经济的计量。一、什么是计量经济学二、为什么要学习计量经济学理论学习的需要实际应用的需要进一步深造的需要三、计量经济学的方法论计量经济学的核心思路：建立经济模型建立模型的方法和步骤（1）提出问题（2）确立解释变量和被解释变量（3）收集数据（4）建立模型（5）参数估计（6）模型的检验（7）运用模型分析问题（8）进行预测四、计量经济学的特色●计量经济学是一门

2、交叉性学科计量经济学需要综合运用经济理论、统计学、数学和计算机多种知识和工具，可以理解为经济学、统计学和数学的一种优美的结合。●计量经济学对经济理论的运用●计量经济学对统计学的运用●计量经济学对数学的运用五、如何学习计量经济学●理论学习●原理掌握●方法应用●实践操作第二章双变量线性回归分析本节将通过最简单的线性模型——双变量模型，即一元线性回归模型介绍回归分析的基本思想。一、变量和函数式1、解释变量与被解释变量2、确定两变量Y与X之间的函数关系式注：许多非线性函数关系，可以通过某种数学变换化为线性函数，从而运用线性回归的方法。二、建立模型●在确立数学函数式的基础上，由经济变量关系中的随机性

3、建立计量经济模型。●随机误差的产生●包含随机误差项的计量经济模型Y=a+bx+u三、模型的假设一、所有样本点都满足线性随机函数，且x是确定性变量。二、零均值假设。三、同方差假设。四、误差序列不相关。四、参数估计和最小二乘法1、参数估计的基本思路——拟合。2、样本趋势的拟合和回归残差。3、最小二乘法。最小二乘估计量的性质1、线性性：参数估计量a、b可以表示为Yi的线性组合。2、无偏性：a、b是参数真实值的无偏估计，即以真实值为概率分布中心。3、有效性：在所有的线性无偏估计量中，最小二乘估计量a、b的方差最小。4、一致性：当样本容量不断增大，最小二乘估计量以参数真实值为极限。五、回归拟合度评价

4、和决定系数评价回归拟合度的必要性：判断变量关系的真实性，检验模型的好坏。评价回归拟合度的思路：找到一个评价标准。评价回归拟合度的主要指标：决定系数。第三章两变量线性回归及实例本节将继续学习两变量线性回归模型的基本思想和方法。并将通过一个建立在具体经济数据之上的实例，来对双变量模型建立和实现做一概括。六、统计推断——假设检验•为什么要进行假设检验判断模型假设的变量关系的真实性，以便于进一步修改模型；同时检验经济理论的正确性。•假设检验的方法：用参数估计量的分布性质进行统计推断分析。•包括：考察置信区间和参数的显著性检验。•置信区间：参数真实值的可能范围。•显著性水平：解释变量对被解释变量的影

5、响是否明显。统计推断的主要内容置信区间估计求参数真实值以一定的概率出现的取值范围。•通常我们考虑在95%或99%的概率下，真实值的取值区间。•置信度：概率（95%或99%）。•显著性水平：λ=1-置信度•t分布表的应用假设检验——t检验•显著性检验：检验模型的参数是否显著异于0。•方法（以参数β为例）：（1）假设β=0，并选择置信度；（2）查表求t分布的临界值；（3）将计算得到的t统计量值与t分布临界值相比较，若t统计量值小于等于t分布临界值，则假设成立；反之，不成立。七、运用、分析和预测如果模型的拟合度很好，并且通过了假设检验，符合经济意义，那么模型就可以用于分析问题，作为理论观点的有力

6、支撑；也可以用于预测（点预测与区间预测）。第四章多元线性回归第一部分：模型的思维方法第二部分：多元线性回归模型第三部分：实例研究一、主题的引入1、为什么要引入多元线性回归？2、学习的方法：比较学习。建立计量经济模型思路（1）提出问题（2）确立被解释变量和解释变量（3）收集数据（4）建立模型（5）参数估计（6）模型的检验（7）运用模型分析问题（8）进行预测有待讨论的问题：（1）多元线性回归模型的表达形式有何扩展？（2）多元线性回归模型的是否仍然要符合经典假设？与一元模型有何不同？（3）如何估计多元线性回归模型？估计量有没有一些在一元模型中未曾遇到的独特性质？（4）多元线性回归模型的检验有何不

7、同？模型选择的一般标准如何?（5）在多元回归模型的运用中经济意义解释有何变化？如何预测？（6）既然一个多元回归模型能够包括任意多个解释变量，那么对于具体的情况，我们如何决定解释变量的个数？二、多元线性回归模型1、多元线性回归模型的基本形式：Yi=c0+c1x1i+c2x2i+…+cnxni+ui2、模型的假设条件第一：Y与Xi是存在多元线性随机函数关系，Xi是非随机变量第二：误差项均值为零第三：误差项方差为常数，即同方差