计量经济学总复习知识点汇总

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1、本文档系作者精心整理编辑，实用价值高。计量经济学总复习第一部分：统计基础知识均值的概念：通常人们所说的均值就是“平均数”，统计意义上的均值是“期望值”。方差：变量的每个样本与均值的距离大小的概念。标准差：对方差开根号就是标准差。总体方差：抽样方差：总体标准偏差：抽样标准偏差：假设检验的定义：事先做一个假设，然后再用统计方法来检验这个假设是否有统计意义。假设检验的步骤：第一步，设定假设条件。原定假设，H0:u=u0，和替代假设，Ha:u≠u0。第二步，决定用哪种检验，如果n≥30,用Z检验，如果n<30,用t检验。第三步，找出临界值，根据给定的定义域的大小，即α=1%、α=

2、5%、或α=10%从概率分布表中查出Zc值，或tc值。第四步，计算统计值，或者第五步，比较统计值与临界值而得出结论。如果统计值的绝对值大于临界值，那么我们就否定原定假设；如果统计值的绝对值小于临界值，那么我们就不能否定原定假设。第二部分最小二乘法最小二乘法的假设条件：（1）（2）（3）（4）本文档系作者精心整理编辑，如有需要，可查看作者文库其他文档。本文档系作者精心整理编辑，实用价值高。（5）文字解释：(1)每个误差必须是随机的，其误差的期望值是零；(2)误差都是雷同的，其方差相等，同时其方差的变化量必须是有限的；(3)每个误差之间必须是相互独立的；(4)误差项与方程式中

3、的自变量是无关的；(5)自变量之间无直接的线性关系。通用最小二乘法的步骤：第一步：求出误差项：第二步：求误差的平方和最小。第三步：求一阶导数等于零，二阶导数大于零来得出估计方程中的对数。第四步：同样求出统计量t、F进行假设检验。解释回归结果的步骤：第一步：根据判定系数来判断方程回归结果的好坏。R2越接近于1，方程回归就越好。第二步：根据F值来判断方程中的系数是不是同时等于零，如果拒绝F的原假设，则可以判断回归的方程整体是线性相关的。第三步：根据第二步的判断结果来分别分析每一个参数的t值。t值是用来检验具体的参数是否为零的统计量。第四步：根据回归结果的分析来得出解释变量与被

4、解释变量的线性关系。R²的计算公式：F检验的步骤：第一步：原假设：所有的系数都同时等于零；备择假设：至少有一个系数不为零。第二步：计算F统计量。第三步：根据允许的失误率，查F统计量表对应的值。第四步：比较F值。大于则拒绝原假设，小于则接受原假设。第二种方法：比较F值所对应的P值，如果P值小于允许的误差，则拒绝原假设；如果P值大于允许的误差，则接受原假设。本文档系作者精心整理编辑，如有需要，可查看作者文库其他文档。本文档系作者精心整理编辑，实用价值高。参数统计值（t检验）的统计意义分析：原假设α＝0β＝0t值对应的P-value0.2735028.47E-14允许的失误率0

5、.050.05接受原假设0.273502>0.05 拒绝原假设 8.47E-14<0.05建立和应用计量经济学模型步骤：1理论模型的设定和建立2收集数据3估计参数4检验模型5应用模型第三部分回归分析中所遇到的问题一、异方差概念：对于不同的样本点，随机误差项的方差不再是常数，而互不相同，即，则认为出现了异方差性。（往往存在于横截面数据中）类型：同方差时假定：si2=常数¹f(Xi)异方差时假定：si2=f(Xi)(1)单调递增型：si2随X的增大而增大(2)单调递减型：si2随X的增大而减小(3)复杂型：si2与X的变化呈复杂形式本文档系作者精心整理编辑，如有需要，可查看作

6、者文库其他文档。本文档系作者精心整理编辑，实用价值高。后果：1、参数估计量非有效（即不是最优的）2、变量的显著性检验失去意义3、模型的预测失效检验的方法（图示法与怀特检验）：1、图示法：（1）用X-Y的散点图进行判断（2）用与X的散点图进行判断：看是否存在明显的散点扩大、缩小或复杂型趋势（即不在一个固定的带型域中）。2、怀特（White）检验：怀特检验不需要排序，且适合任何形式的异方差怀特检验的基本思想与步骤（以二元为例）：然后做如下辅助回归：怀特检验的原假设：H0:所有的方差都相同，不存在异方差备择假设：H1:方差不相同，存在异方差。怀特检验的判断方法：比较n*R-sq

7、uared所对应的p值，判断方法与t、F检验是一致的。P值小于允许的误差，则拒绝原假设，方程存在异方差；本文档系作者精心整理编辑，如有需要，可查看作者文库其他文档。本文档系作者精心整理编辑，实用价值高。P值大于允许的误差，则接受原假设，方程不存在异方差。异方差的修正：模型检验出存在异方差性，可用加权最小二乘法进行估计。加权最小二乘法的基本思想：是对原模型加权，使之变成一个新的不存在异方差性的模型，然后采用OLS估计其参数。在实践中，经常用残差绝对值的倒数作为权数。（即方程两边同时乘以1/abs）。二、自相关概念：总体回归方程的