计量经济学内容串讲.ppt

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1、计量经济学内容串讲第一章导论内容要点：1计量经济学的定义：计量经济学是以经济理论和经济数据的事实为依据，运用数学和统计学的方法，通过建立数学模型来研究经济数量关系和规律的一门经济学科。2计量经济学研究步骤：选择变量和数学关系式——模型设定确定变量间的数量关系——估计参数检验所得结论的可靠性——模型检验作经济分析和经济预测——模型应用3变量：计量经济学中的变量分为被解释变量和解释变量，内生变量和外生变量。4为什么要对参数作估计？一般来说参数是未知的，又是不可直接观测的。由于随机项的存在，参数也不能通过变量值去精确计算。只能通过变量样本观测值选择适当方法去估计。5计量经济学中常用的数据类型有：时间

2、序列数据、截面数据、面板数据和虚拟变量数据。6模型检验包括：经济意义检验、统计推断检验、计量经济学检验和模型预测检验。7为什么要检验？1建模的理论依据可能不充分2统计数据或其他信息可能不可靠，3样本可能较小，结论只是抽样的某种偶然结果4可能违反计量经济方法的某些基本假定8各种检验的内容：►经济意义检验所估计的模型与经济理论是否相符►统计推断检验检验参数估计值是否抽样的偶然结果►计量经济学检验是否符合计量经济方法的基本假定►预测检验将模型预测的结果与经济运行的实际对比第二章简单线性回归模型1变量间的关系分为函数关系和相关关系。相关系数是对变量间线性相关程度的度量。2回归的实质是由解释变量去估计被

3、解释变量的平均值。3简单线性回归模型是只有一个解释变量的线性回归模型。4区分总体回归模型与样本回归模型、总体回归方程与样本回归方程。5随机扰动项U=Y–E(Y

4、X)，其本质含义是：不能被模型所解释的部分。6随机扰动项包括了四方面的内容。7简单线性回归模型的基本假定（包括对模型和变量的假定、对随机扰动项u的假定）：零均值、同方差、无自相关、随机扰动项与解释变量不相关、正态性。OLS估计的基本思想：拟合误差平方和为最小。最小二乘估计量的性质：最佳线性无偏估计量（blue）10拟合优度是样本回归线对样本观测数据拟合的优劣程度。可决系数是在总变差分解基础上确定的。11可决系数等于x与y相关系数的平方。

5、12对回归系数的假设检验，t检验。13被解释变量平均值预测与个别值预测的关系，点预测与与区间预测的方法。第三章多元线性回归模型1多元线性回归模型是将总体回归函数描述为一个被解释变量与多个解释变量之间的线性关系的模型。矩阵表示形式为：2经典假设：零均值、同方差、无自相关、随机扰动项与解释变量不相关、正态性、无多重共线性假定（等价于秩(X)=k）。3多元线性回归模型参数的最小二乘估计式：4最小二乘估计量仍然是最佳线性无偏估计量5多重可决系数的意义和计算方法，为什么要计算修正的多重可决系数？6F检验是对多元线性回归模型中所有解释变量联合显著性的检验，它是建立在方差分析的基础上的。7每个解释变量的显著

6、性检验通过t检验进行。8可以推得：1．；2．可能为负值；3.当模型的自由度（n-k）较大时，R2与比较接近。9拟合优度检验与F–检验是有联系的。可以证明：第四章多重共线性多重共线性分为完全多重共线性与不完全多重共线性两类.完全多重共线性指模型中的解释变量之间完全线性相关,不完全多重共线性指模型中解释变量之间的线性相关程度较高.当rank(X)

7、x’x

8、=0系数不可以估计；不完全多重共线性时，Rank(X)=k,满秩，系数可以估计，但是会导致模型估计结果出现问题。3注意：解释变量之间不存在线性关系，并不意味着不存在非线性关系，当解释

9、变量之间存在非线性关系时，并不违反无多重共线性的假定。4多重共线性常出现在时间序列数据中，产生的原因：1.经济变量之间具有共同的变化趋势，2模型中包含滞后变量（惯性作用）3截面数据在一定情形下建立的模型4抽样导致的偶然样本5不完全多重共线性的后果：当模型解释变量之间出现不完全多重共线性时，普通最小二乘估计方法虽然有解，但是参数估计量的方差会无限增大，从而产生4种结果。（1）回归估计可信度降低。（p111）（2）t检验通不过，可能误删重要解释变量。（3）模型参数稳定性差。（4）预测可信度低。6多重共线性的检验（1）不显著系数法，可决系数高，而回归系数不显著或者符号相反。（2）利用辅助回归的样本决

10、定系数来检测，方差膨胀因子，二元时直接检验简单相关系数，多元时偏相关系数。（3）Klein多重共线性检验：解释变量之间的相关系数高于拟合优度。7降低多重共线性的方法（1）扩充样本区间；（2）去掉部分解释变量；（3）截面数据与时间序列数据并用；（4）改变变量的形式；（5）逐步回归法；（6）用岭回归等方法选择有偏估计量。第五章异方差1异方差定义：扰动项存在异方差。本质：被解释变量存在异方差。误解：解释