计量经济学复习笔记.doc

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1、第一章统计概念1.什么是计量经济学计量经济学是对经济的测度，利用经济理论、数学、统计推断等工具对经济现象进行分析的一门社会科学。2.计量经济学的方法论（计量经济分析步骤）（1）建立理论假说。（2）收集数据。（3）假定数学模型。（4）设立统计或计量模型。（5）估计经济模型参数（6）核查模型的适用性：模型设定检验。（7）检验源自模型的假定（8）利用模型进行预测4.数据类型（1）时间序列数据：按时间跨度获得的数据。特征是一般变量如、下标为t。（2）截面数据：同一时点上的一个或多个变量的数据集合。如：各地区2002年人口普查数据。（3）合并数据：既包括时间序

2、列数据有包括截面数据。例：20年间10个国家的失业数据。20年失业数据是时间序列，10个国家又是截面数据。（4）面板数据：同一个横截面的单位的跨期调查数据。例：对相同的家庭数量在几个时间间隔内进行的财务状况调查。5.理解回归关系回归关系是一种统计上的相关关系，并不意味着自变量和因变量之间存在着因果关系。第二章线性回归的基本思想1.回归分析的含义:回归分析是反映的自变量和因变量之间的统计关系，回归分析是在自变量给定条件下的因变量的变化，是一种条件回归分析E（

3、）=+2.随机误差项的性质（为什么要引入随机误差项）（1）随机误差项代表着未纳入模型变量对因变

4、量的影响（2）即使模型包括了影响因变量的所有因素，模型也有不可避免的随机性。（3）还代表着度量误差（4）模型设定应该尽可能简单，只要不遗漏重要变量，把因变量的次要影响因素归于随机项。（奥卡姆剃刀原则）3.参数估计方法———普通最小二乘法的基本思想选择参数使得残差平方和最小——Min=Min=Min4.根据Ols法得出参数称为最小二乘估计量，最小二乘估计量的性质：（1）Ols方法获得样本回归直线过样本均值点（，）（2）残差的均值总为0，（3）残差项与解释变量的乘积求和为0，即残差项与解释变量不相关。（4）残差项与的乘积求和为0第三章：双变量模型的假设检

5、验（综合题）1.判定系数的概念（拟合优度）Ess表示回归平方和（自由度=k-1）Tss表示总平方和（自由度=n-1）Rss表示残差平方和（自由度=n-k）Tss=ess+rss有意义的前提（1）普通最小二乘法估计获得（2）模型必须有截距项的含义：解释变量对被解释变量（多元情形是对模型）的解释程度的描述2.回归分析结果的报告形式回归分析应给出项：（1）估计方程（2）参数标注误se（）（3）参数所对应的t值（4）参数检验所对应的p值（5）拟合优度（6）自由度（7）DW值对应关系:t==自由度=n–k（k值是包括截距项在内的参数个数）3.假设检验运用普通最

6、小二乘法对参数进行估计后，得到样本回归方程Yi=b1+b2Xi首先获得se（b1）、se（b2）。se（bi）中的的未知时用估计量来代替。（1）参数显著性检验：Bi=0:Bi≠0构造统计量：已知未知t值足够大就拒绝原假设，p值足够小就拒绝原假设第四章多元回归1.偏回归系数含义在多元回归方程中，例如Yi=B1+B2X2i+B3X3i+uiB2表示当其他条件不变时（包括X3不变），X2变动一个单位Y的均值的改变量；B3表示当其他条件不变时（包括X2不变），X3变动一个单位Y的均值的改变量。2.回归模型的基本假设（1）回归模型是参数线性（2）解释变量越扰动

7、项不相关（3）随机扰动项均值为0（4）随机扰动项同方差（5）随机扰动项之间不相关（6）解释变量之间不存在严格线性关系（7）模型设定正确（8）附加假设扰动项设服从N（0，）的标准正态分布3.联合假设检验（1）联合假设检验的原因对参数进行单独显著性检验后，并不能说明参数联合起来也是显著地，另外可能在参数进行单独检验是不能拒绝原假设，在进行联合检验时拒绝了原假设，此时可能存在共线性问题、。(2)联合检验的步骤原假设：或构造F统计量或F统计量的含义表示所有F统计量越大越好4.矫正引入原因：回归模型的具有随着解释变量个数增多增大的性质，多元回归模型解释变量对被

8、解释变量的实际拟合效果需要考虑自由度的变化。5.什么时候可以增加新的解释变量只要矫正R^2增加就可以新的解释变量，这个条件等价于：如果引进变量的参数显著检验

9、t

10、值大于1，就可以引进变量。第五章回归模型的形式1.模型系数含义（1）双对数模型斜率B2度量的是不变弹性（1）半对数模型（对数线性模型）B2表示t增加一个单位，Y的平均增长率（单利）即表示的是因变量的相对增量：复利的计算：（3）线性趋势模型Yt=B1+B2t+ut（4）半对数模型（线性对数模型）B2的含义为：表示自变量的一个单位相对增量引起应变量平均的绝对增量。（5）倒数模型显著的特征是：随着

11、X的无限增大，（1/Xi）将接近于0，Y将逐渐接近B1渐进值或极值。因此，当变量X无限增大时，上式回归模型将