内容总结(计量经济学)课件.ppt

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1、●名词：1926年弗瑞希仿造出“Biometrics”“Econometrics”●标志：1930年成立计量经济学会●1933年创刊《Econometrica》说明：“计量经济学”“经济计量学”第一节、什么是计量经济学第一章导论特点及产生的意义计量经济学的性质理论、数据、方法：三者缺一不可一、理论模型的建立⑴确定模型包含的变量⑵确定模型的数学形式⑶拟定模型中待估计参数的理论期望值区间二、模型参数的估计⑴各种模型参数估计方法⑵如何选择模型参数估计方法能够熟练使用Eviews第二节计量经济学研究经济问题的步骤三、模型的检验⑴经济意义检验根据拟定的符

2、号、大小、关系⑵统计检验拟合优度检验、总体显著性检验、变量显著性检验⑶计量经济学检验包括异方差性、列相关性、多重共线性检验⑷模型预测检验由模型的应用要求决定包括稳定性检验：扩大样本重新估计预测性能检验：对样本外一点进行实际预测四、模型应用经济结构分析经济预测政策评价检验与发展经济理论第三节变量、参数数据及模型变量的类型及在模型中的应用数据的类型及数据质量标准参数估计准则模型建立一、回归与相关第一节回归分析与回归方程1.变量与变量之间的关系（1）存在确定的函数关系（2）存在不确定的统计（相关）关系（3）函数关系与相关关系相互转化第二章:简单线性回归

3、模型（2）类型(3)分析方法：相关分析；回归分析2、相关关系（1）散点图（散布图）3、回归分析回归分析与相关分析的联系和区别联系：都是研究相关关系的方法区别：（1）相关分析a)主要是为刻画变量间的相关程度；b)不考虑变量之间的因果关系，不区分解释变量和因变量，两变量对称.c)所涉及的变量都为随机变量。（2）回归分析a)则要通过建立回归方程，去估计（预测）因变量的平均值；b)需要区分变量之间的因果关系，对变量的处理并不对称。c)因变量是随机变量（有一定的概率分布），自变量是非随机变量。说明：解释变量（自变量）在本质上可以是随机变量，但是在回归分析中

4、，解释变量作为应变量变动的原因，我们总是假定解释变量在重复抽样过程中是固定的，所以一般情况下把解释变量作为非随机变量来处理。二、总体和样本回归函数“线性”一词的含义（有两种解释）1、模型就变量而言是线性的2、模型就参数而言是线性的例如：例如：注：在计量经济学中，从回归理论的发展、参数的估计方法来说，主要考虑的是模型就参数而言是线性的情形。三、随机扰动项随机扰动项（）：因变量个别值与总体条件均值（期望）的偏差（离差）总体回归函数可以表示为：条件期望形式说明X对Y的条件期望影响随机设定形式说明除了X对Y的影响以外，其余未被纳入模型的诸多因素对Y的综合

5、影响6、变量的内在随机性总体回归函数中引进随机扰动项的主要原因：1、作为未知影响因素的代表2、作为无法取得数据的已知因素的代表3、作为众多细小影响因素的综合代表4、模型的设定误差5、变量的观测误差第二节简单线性回归模型的最小二乘法一、古典（基本）假定二、普通最小二乘法（OLS）三、OLS回归直线的性质(数值性质)四、最小二乘估计式的统计性质一、古典（基本）假定简单线性回归模型：1）重复抽样中，解释变量是一组固定的值，也就是假设是非随机的，(或虽然是随机的，但与干扰项独立)；（二）对随机扰动项（或分布）的假定(一)对变量和模型的假定2）无测量误差；

6、3）模型设定正确（不存在设定误差）15假定1：干扰项的均值为零，即假定2：同方差性或的方差相等,即由于X是非随机变量，所以当X＝时，16假定3：无自相关假定，即假定4：扰动项与解释变量之间不相关（相互独立）假定5：随机扰动项服从正态分布以上关于分布的假定称为高斯假定或古典假定，满足以上古典假定的线性回归模型，称为古典线性回归模型。根据微积分中求极值的原理设样本回归方程为:实际值与估计值的离差为：离差平方和为：二、普通最小二乘法（OLS）样本回归函数的离差形式。样本回归函数20三、OLS回归直线的性质(数值性质)（一）回归直线通过样本均值点（二）估

7、计值的均值等于实际观测值的均值（三）剩余项（残差）的和为零或均值为零（四）预测（估计）值与剩余项不相关，即（五）解释变量与剩余项不相关，即③残差和为零⑤自变量与残差不相关②平均数相等④拟合值与残差不相关①回归直线过点四、最小二乘估计式的统计性质（前提：满足古典（基本）假定）1、线性性：、都是的线性函数；232、无偏性3、最小方差性先求和的方差24最佳线性无偏估计量：具有线性性、无偏性和最小方差性的OLS估计量。标准差中的总体方差未知时，用无偏估计量的代替：的标准差为的标准差为的点估计：一、和的分布（1）第三节回归系数的区间估计和假设检验在大样本时

8、，用估计的标准误差作和标准化变换得到的和仍服从标准正态分布。（2）①在小样本时，用估计的标准误差作和标准化变换得到的变化值服从t分布。②