计量经济学知识要点最新版本.doc

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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

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