计量经济学 考试要点整理

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1、计量经济学的研究步骤：一、建立理论模型。二、模型参数的估计。三、模型的检验四、计量经济学模型的应用。主要涉及四个方面：结构分析、经济预测、政策评价，以及检验与发展经济理论。第二章简单线性回归模型1．随机误差项。在中，表示其他多种因素的综合影响，称为随机扰动项、随机项或误差项。它是一个随机变量，其值是不可观测的，可正可负。（随机误差项）回归模型的基本假定有：1）零均值假定：,即随机误差项的平均值为零。2）同方差假定：（常数）。这一假定表明，各随机误差项的离散程度（或波动幅度）是相同的3）非自相关假定：，。4）解释变量与随机误差项不相关假定：，5）正态性假定。即u

2、i～N(0，)6．无多重共线性假定。即解释变量之间不存在完全的线性关系，这样才能分析每个解释变量各自对的影响。解方程组得：=由于是根据最小二乘法得到的，故称为回归参数的最小二乘估计量，简记成OLS估计量。3.OLS估计性质（1）剩余项的均值为零（2）OLS回归线通过样本均值点（，）（3）估计值的均值等于实际观测的均值（4）被解释变量估计值与剩余项不相关，即cov（，）=0（5）解释变量与剩余项不相关，即cov（，）=0。可决系数：拟合优度是指样本回归模型对样本观测值的拟合程度，通常用表示。总离差分解公式中样本回归平方和ESS在总变差TSS中所占的比重称为判定系

3、数（或可决系数），用表示。，其中，ESS=，TSS=，RSS=，是一个非负数。的经济含义是：它定量地描述了的变化中可以用回归模型来说明的部分。回归系数的显著性检验（检验）：给定显著性水平，查自由度为的分布表，得临界值。若，则拒绝原假设，认为显著地不为零，解释变量对有显著影响，可保留在模型中；若，则接受原假设，认为对无显著影响，此时可考虑剔除该解释变量。第三章多元线性回归模型及非线性回归模型三、F检验（整体显著性检验）对于多元线性回归模型若要检验模型中的被解释变量与所有的解释变量之间的整体线性关系在总体上是否显著成立，即是检验参数是否显著地不为零。1）根据假设检

4、验的原理，先提出原假设即模型的线性关系不成立（若成立，则多元回归模型变为，这表明的变化主要由模型之外的变量来决定，不受解释变量的影响，所设定的模型无意义）2）统计量总离差的分解式：在通过分析可知，回归平方差越大，残差平方和越小，回归直线与样本点拟合程度越高，而我们要检验总体的线性是否显著，先看一下的比值，如果其比值越大，则解释变量对被解释变量的解释程度越高，可推测总体显著线性，反之，则不显著。根据数理统计学的证明，、分别服从各自自由度的分布，即～～因此，在原假设成立的条件下，根据数理统计学中的定义，可以证明我们构造的统计量服从分布，即（2.27）3）作出判断：

5、给定一个显著水平，查F分布表得临界值；根据样本数据计算统计量的数值。若，小概率事件发生，则拒绝原假设，可以认为回归系数中至少有一个显著地不为零，模型的线性关系显著。⒊拟合优度检验与模型显著性检验的关系：拟合优度检验与模型显著性检验是从不同的原理出发的两类检验，前者是检验模型对样本观测值的拟合程度，后者是检验模型的总体线性关系。但二者又是有关系的。由下式得知，值越大，值也越大。因此，当值较大时，模型对样本观测值的拟合程度较高，则检验一般都能通过。但在实际应用中不必对值的大小过分苛求，重要的是考察模型的经济意义是否合理。第四章多重共线性多重共线性的概念对于模型，若

6、模型中的解释变量之间存在较强的线性相关关系，即存在一组不全为零的常数，使得，则称模型存在多重共线性。若，则称模型存在着完全的多重共线性。产生原因：（1）经济变量之间的内在联系；（2）经济变量变化趋势的趋同性；（3）解释变量中含有滞后变量（4）样本数据自身原因产生的后果：完全多重共线（1）参数的估计值不确定（2）参数的估计值方差无限放大不完全多重共线1）参数估计值的方差与协同方差增大2）对参数区间估计时，置信区间趋于变大3）严重多重共线时，假设检验容易做出错误判断4）可能造成R2较高，F显著性也很高，但对各个参数单独的t检验却不显著，甚至使回归系数符号相反检验（

7、1）简单相关系数法2）逐步回归法3）直观判断法（标准误差较大，方差没有通过显著性检验；回归系数正负号与定性分析违背；可决系数较高F检验显著；估计值发生较大变化）（4）方差膨胀因子法：VIFJ=11-RJ2VIF越接近于1共线性越小，越大共线性越强，VIF大于等于10时存在严重共线性修正方法（1）剔除引起共线性的变量；（2）增加样本容量，减小参数估计量的方差；（3）差分法（4）逐步回归法。重点掌握其原理及上机实现。第五章异方差性产生原因：（1）模型设定误差2）测量误差的变化3）截面数据中总体个耽误的差异后果：（参数估计统计特性）1）参数估计的无偏性仍然成立2）参

8、数估计的方差不再是最小的；（模型假设检