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1、考试题型一．判断解释5*5=25分（明确表达正确或是错误1分，解释分析4分）二．计算检验（类似于课本作业题的方式）三．模型结果说明（理解每一个上机输出结果的含义）四．分析题开卷考试，允许带计算器，书本一定没有一模一样的题目计量经济学知识要点一．陈述理论二．建立模型1.分类：一元线性模型（第二章），多元线性模型（第三章），非线性回归模型（第四章）2.非线性方程(1)分类：a.非标准回归模型b.可线性化回归模型c.本科线性化回归模型(2)线性化方法：变量替换（P90-95页）(3)几种典型的可以做线性化处理的非标准线性回归模型（
2、知道如何把这些非线性变为线性）1．多项式函数模型2双曲函数模型3对数函数模型4S-型曲线模型(4)在研究经济问题时经常遇到的可线性化的非线性回归模型1指数函数模型2幂函数模型2.假定条件：一元线性模型有5个，分别是：零均值假定，同方差假定，无序列相关假定，解释变量与随机误差项无关假定，正态分布假定。多元线性模型有6个假定条件，在一元线性模型的基础上多加了无多重贡献性假定。3.解释变量的分类：定量的解释变量（可以直观用数字表达如：价格、质量）；定性的解释变量（分为虚拟变量和时间变量。虚拟变量用“D”表示，如：男女、好中差。时间
3、变量用“t”表示，顾名思义就是表示一段时间的数列）4.注意问题：解释变量与被解释变量的确定，两者之间有单向因果关系，解释变量是因，被解释变量是果，就是说只能是由于解释变量的变化导致了被解释变量的变化。最新范本,供参考！一．收集数据（包括时间序列，截面数据，面板数据）二．估计参数1.方法：(1).OLS即普通最小二乘法（核心准则：残差平方和最小，表示为Q=∑（yi-ŷi）^2）其中β0^和β1^具备BLUE特性即最佳线性无偏估计量（线性性、无偏性、最小方差性）。满足高斯马尔科夫定理P61。（第二章）(2).加权最小二乘法（用于
4、异方差检验）在等式两边同除以随机误差项的标准差，去除异方差再用普通最小二乘法检验。（第五章）(3).广义最小二乘法（用于自相关检验）本期与滞后一期相减。（第六章）三．假设检验1．经济学意义检验符号和系数大小是否与现实意义相符合2．统计学检验(1).拟合优度检验（可决系数R^2和修正可决系数R^2）越接近1越好R^2=1-(1-R^2)*(n-1/n-k-1)=1-（ESS/n-k-1）/（TSS/n-1）TSS（总离差平方和）=RSS（回归平方和）+ESS（残差平方和）R^2=RSS/TSS=1-ESS/TSS(作用是用来度
5、量方程的拟合优度，R^2越接近于1，表示被解释变量中的变异性被估计的回归方程解释的部分越多，估计的回归方程对样本观测值的拟合度越好)注意问题：为什么可决系数是解释变量的递增函数？当样本容量不变时，如果在模型中增加新的解释变量，并不会改变离差平方和，但是可能增加回归平方和，从而可能改善模型的解释功能。修正的可决系数正是消除可决系数对解释变量个数的依赖性。可决系数和修正的可决系数并不是评价模型优劣的唯一标准，有时为了使有重要经济意义的解释变量保留在模型中，宁可牺牲一点拟合优度。(2).方程显著性检验（F）F=(Rss/k)/(E
6、ss/(n-k-1))~Fα(k,n-k-1)适用于多元的回归模型，如果不显著说明解释变量的斜率系数都为0，解释变量对被解释变量没有影响。如果显著说明总体回归方程存在显著的线性关系，即解释变量与被解释变量之间的线性关系是显著的。(3).参数显著性检验（t）t=β^（估计量）/Sβ^（标准差）~t(n-k-1)如果检验显著说明解释变量对被解释变量有显著的影响，应该保留该解释变量。注意：一元只做t检验，多元就要做F检验和t检验最新范本,供参考！3．计量经济学检验（检验假定条件是否满足）(1).异方差（第五章）A.假定条件：假定1
7、、随机项ui具有零均值E(ui)=0i=1,2,…,n假定2、随机项ui具有同方差Var(ui)=su2i=1,2,…,n假定3、随机项ui无序列相关性Cov(ui,uj)=0i≠ji,j=1,2,…,n假定4、随机项u与解释变量X之间不相关：Cov(Xi,ui)=0i=1,2,…,n假定5、多元回归模型中解释变量之间不存在多重共线性rank(X)=k+1k+1＜n假定6、u服从正态分布ui~N(0,su2)i=1,2,…,nB.异方差的来源：1异方差性常来源于横截面数据2异方差性来源于测量误差3异方差性来源于模型中被省略的
8、一些因素对被解释变量的影响4异方差性可能产生于计量经济模型所研究的问题本身5异方差性来源于用分组数据来估计经济计量模型C.异方差的后果1当计量模型中存在异方差时，普通最小二乘（OLS）估计量仍具有线性性和无偏性。2当计量模型存在异方差时，OLS估计量不再是有效的估计量。3当计量模型存在异方
