计量经济学知识要点.docx

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1、计量经济学复习知识要点计量经济学定义。P1统计学、经济理论和数学的结合建立与应用计量经济学模型的主要步骤。P9-P18理论模型的设计、样本数据的收集、模型参数的估计、模型的检验、模型的应用理论模型的设计包含的三部分工作。P9选择变量、确定变量之间的数学关系、拟定模型中待估计参数的数值范围在确定了被解释变量之后，怎样才能正确地选择解释变量。P9-P101)需要正确理解和把握所研究的经济现象中暗含的经济学理论和经济行为规律2)选择变量要考虑数据的可得性3)选择变量时要考虑所有入选变量之间的关系，使得每个解释变量都是独立的如何恰当地确定模型的数学形式。P111）依据经济行为理论2）根

2、据变量数据的散点图判断解释变量与被解释变量之间的数学关系3）试模拟常用的样本数据类型。样本数据质量。P12,P13时间序列数据、截面数据、虚变量数据完整性、准确性、可比性、一致性虚变量。带常数项的计量模型引入虚拟变量个数原则。P13,p145虚变量数据也称为二进制数据，一般取0或1M-1（M为水平数量）计量经济学模型必须通过四级检验。P14经济意义检验、统计学检验、计量经济学检验、模型预测检验计量经济模型成功的三要素。P16理论、方法、数据计量经济学模型几方面应用领域。P18-P20结构分析、经济预测、政策评价、检验与发展经济理论相关分析与回归分析的区别与关系。P23-P24联

3、系：二者都是分析具有非确定性关系的变量区别：1.相关分析仅从数据上测度变量间的相关程度，所分析的变量地位是对称的，都是随机变量2.回归分析是分析变量的因果关系，所分析的变量地位是不对称的，解释变量被设为非随机变量随机误差项包含哪些因素影响。P271）代表未知的影响因素2）代表残缺数据3）代表众多细小影响因素4）代表数据观测误差5）代表模型设定误差6）变量的内在随机性线性回归模型的基本假设。违背基本假设的计量经济模型是否可以估计。P30,P56-P571）回归模型是正确设定的2）解释变量X是确定型变量，并且互不相关3）解释变量与随机扰动项不想改4）随机扰动项服从零均值、同方差的正

4、态分布5）随机扰动项具有零均值、同方差6）不同样本点对应的随机扰动项不相关最小二乘法和最大似然法的基本原理。P33普通最小二乘法：当从模型总体随机抽取n组样本观测值后，最合理的参数估计量应该使得模型能最好地拟合样本数据最大似然法：当从模型总体随机抽取n组样本观测值后，最合理的参数估计量应该使得从模型中抽取该n住样本观测值的概率最大普通最小二乘法参数估计量的统计性质及其含义。P36-P37线性性（估计量βi是Yi的线性函数）无偏性（估计量βi的期望值等于模型参数值βi）有效性（估计量的方差在所有线性无偏估计量中是最小的）最小样本容量、满足基本要求的样本容量。P70-P71最小样本

5、容量：n≥k+1(有截距)n≥k（无截距）满足基本要求的样本容量：n≥30或n≥3(k+1)（有截距）n≥3k（无截距）在相同的置信概率下如何缩小置信区间。P791）增大样本容量n2）提高模型的拟合优度3）提高样本观测值的分散度非线性计量模型转化成线性模型数学处理方法。P82-P83直接置换法、对数变换法、级数展开法异方差性的定义、后果、检验方法及这些检验方法的共同思路、解决办法。P107-P113定义：对于不同的样本点，随机扰动项的方差不是常数，而是互不相同的。（表达式：Var(μixi≠σ2或Var(μixi=σi2)后果：1）参数估计量无偏，但非有效2）变量的显著性检验失

6、去意义3）模型的预测失效检验方法：图示检验法、帕克检验与戈里瑟检验、G-Q检验、怀特(White)检验、（等级相关系数法）共同思路：检验随机扰动项的方差与解释变量的相关性解决方法：加权最小二乘法、广义最小二乘法序列相关性的定义、后果、检验方法及这些检验方法的共同思路、解决办法。P120-P128定义：模型的随机扰动项违背了相互独立的基本假设后果：1）参数估计量无偏，但非有效2）变量的显著性检验失去意义3）模型的预测失效检验方法：图示法、回归检验法、D.W.检验法、拉格朗日(LM)检验法、（冯诺曼比检验）共同思路：首先采用普通最小二乘法估计模型，以求得随机扰动项的“近似估计量”，

7、然后通过分析“近似估计量”之间的相关性来判断随机扰动项的相关性解决办法：广义差分法、广义最小二乘法多重共线性的定义、后果、检验方法、解决办法。P134-P139定义：某两个或多个解释变量之间出现了相关性后果：1）完全共线性下参数估计量不存在2）近似共线性下普通最小二乘法参数估计量方差变大3）参数估计量经济含义不合理4）变量的显著性检验失去意义5）模型的预测失效检验方法：判定系数法、逐步回归法解决办法：排除引起共线性的变量、差分法计量经济学方法中的联立方程问题。P1891）随机解释变量问题2）