計量經(jīng)濟學(xué)期末復(fù)習(xí).ppt

1、計量經(jīng)濟學(xué)復(fù)習(xí),一、緒論 1.計量經(jīng)濟學(xué)概念 2.計量經(jīng)濟學(xué)模型的設(shè)計 （1）確定模型所包含的變量 考慮經(jīng)濟現(xiàn)象的經(jīng)濟學(xué)理論及經(jīng)濟行為規(guī)律，數(shù)據(jù)的可得性，選擇變量間的獨立性； （2）確定模型的數(shù)學(xué)形式； （3）擬定理論模型中待估參數(shù)的理論期望值,3.樣本數(shù)據(jù)的收集 （1）樣本數(shù)據(jù)的類型 時間序列數(shù)據(jù)、截面數(shù)據(jù)及虛擬變量數(shù)據(jù)。 （2）樣本數(shù)據(jù)的質(zhì)量 完整性、準(zhǔn)確性、可比性及一致性。 4.模型的檢驗 （1）經(jīng)濟意義檢驗 （2）統(tǒng)計檢驗（擬合優(yōu)度檢驗、變量及方程的顯著性檢驗） （3）計量經(jīng)濟學(xué)檢驗（隨機干擾項的相關(guān)性檢驗、異方差性檢驗及解釋變量的多重共線性檢驗） （4）模型預(yù)測檢驗,5.計量經(jīng)濟學(xué)模

2、型的應(yīng)用 （1）結(jié)構(gòu)分析 （2）經(jīng)濟預(yù)測 （3）政策評價 （4）檢驗與發(fā)展經(jīng)濟理論,二、一元線性回歸模型,1.基本概念 （1）變量間的關(guān)系（確定的函數(shù)關(guān)系、不確定的統(tǒng)計關(guān)系） （2）相關(guān)分析、回歸分析 （3）相關(guān)分析和回歸分析的相互聯(lián)系與區(qū)別 （4）總體回歸函數(shù) （5）樣本回歸函數(shù) （6）樣本回歸函數(shù)的隨機形式,二、線性回歸模型,2.高馬定理 （1）一類是關(guān)于隨機干擾項的，包括零均值，同方差、不序列相關(guān)，滿足正態(tài)分布； （2）另一類是關(guān)于解釋變量的，主要有：解釋變量是非隨機的，如果是隨機變量，則與隨機干擾項不相關(guān)。 （3）對于多元回歸還包括：各解釋變量之間不存在相關(guān)性。 （4）這些假設(shè)都是針對

3、普通最小二乘法的,3.一元線性回歸參數(shù)估計 （1）參數(shù)的估計 （2）參數(shù)的性質(zhì) 線性性、無偏性、最小方差性（BLUE） 在經(jīng)典假定下，普通最小二乘估計量具有線性性、無偏性和最小方差性（ BLUE,3）參數(shù)的分布 （4）t統(tǒng)計量,5）參數(shù)估計的最小二乘原理（基本思想） （6）總體方差的估計,3.擬合優(yōu)度 （1）離差平方和分解 （2）關(guān)系 總離差： TSSESS+RSS 自由度：N1=k+(N-k-1) （3）擬合優(yōu)度,三、違背經(jīng)濟假定的模型,當(dāng)模型假定不符合高馬定理仍然采用OLS估計模型所帶來的后果： 1.異方差性 是隨機干擾項的方差不相同時產(chǎn)生的一類現(xiàn)象。 OLS估計仍是無偏、一致的，但通常的

4、假設(shè)檢驗t、F不可靠，將導(dǎo)致錯誤的結(jié)論。 常用的檢驗方法：圖示法、Park 和Gleiser 檢驗法、Goldfeld-Quandt檢驗法、White 檢驗法。 2.消除異方差的方法 加權(quán)最小二乘法法（WLS,違背經(jīng)濟假定的模型,序列相關(guān)性 是模型隨機干擾項出現(xiàn)序列相關(guān)時產(chǎn)生現(xiàn)象。 OLS估計量仍具有無偏性與一致性，但假設(shè)檢驗不可靠，預(yù)測變得無效。 檢驗方法 圖示法、回歸檢驗法、D.W檢驗法等。 修正方法 廣義差分法、廣義最小二乘法（GLS,違背經(jīng)濟假定的模型,多重共線性 是指多個解釋變量間存在共線性（相關(guān)性），分為完全共線或近似共線。 模型完全共線時，模型參數(shù)無法估計。 近似共線時，不違背經(jīng)

5、典假設(shè)，模型參數(shù)OLS仍是無偏、一致且有效的，但估計的參數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差往往較大，使得t減少，參數(shù)顯著性下降。 消除方法 逐步回歸法、差分法、增大樣本容量法、使用額外信息法,違背經(jīng)濟假定的模型,練習(xí)1：解釋下列概念： （1）異方差性 （2）序列相關(guān)性 （3）多重共線性 （4）完全共線性 （5）近似共線性 （6）隨機解釋變量 （7）差分法 （8）廣義最小二乘法 （9）D.W檢驗 練習(xí)2.判斷下列各題的對錯，并說明理由： （1）在存在異方差情況下，OLS估計量是有偏的和無效的。 （2）如果存在異方差，導(dǎo)致t檢驗與F檢驗失效。 （3）在存在異方差情況下，OLS法總是高估了估計量的標(biāo)準(zhǔn)差,4）存在序列相關(guān)時

6、，OLS估計量是有偏的并且也是無效的。 （5）消除序列相關(guān)的一階差分變換假定自相關(guān)系數(shù) 必須等于1。 （6）存在多重共線時，模型參數(shù)無法估計。 （7）存在多重共線時，一定會使參數(shù)估計值的方差增大，從而造成估計率的損失。 （8）一旦模型中的解釋變量是隨機的，則違背了基本假設(shè)，使得模型的OLS估計量有偏且不一致,練習(xí)3.簡述異方差對下列各項有何影響： （1）OLS估計量及其方差； （2）置信區(qū)間； （3）顯著性t檢驗和F檢驗的使用。 練習(xí)4.什么是異方差性？舉例說明經(jīng)濟現(xiàn)象中的異方差性。檢驗異方差性的方法和思路是什么？ 練習(xí)5.什么是序列相關(guān)性？舉例說明經(jīng)濟現(xiàn)象中序列相關(guān)性的存在。檢驗序列相關(guān)性的

7、方法思路是什么？熟悉D.W統(tǒng)計量的計算方法和查表判斷。 練習(xí)6.什么是多重共線性？產(chǎn)生多重共線性的經(jīng)濟背景是什么？有何危害？為什么會造成這些危害？檢驗多重共線性的方法思路是什么？有哪些克服方法,例題,例1.下列哪種情況是異方差性造成的結(jié)果？ （1）OLS估計是有偏的； （2）通常的t檢驗不再服從t分布； （3）OLS估計量不再具有最佳線性無偏性。 例2.以某地區(qū)22年的年度數(shù)據(jù)估計了如下工業(yè)就業(yè)回歸方程： D.W=1.147 (-0.56)(2.3)(-1.7) (5.8) 其中Y為總就業(yè)量，X1為總收入，X2為平均月工資，X3為地方政府的總支出。 證明：一階自相關(guān)的D.W檢驗無定論,例3.某

8、地區(qū)供水部門利用最近15年的用水年度數(shù)據(jù)得出如下估計模型： (1)根據(jù)經(jīng)濟理論和直覺，估計回歸系數(shù)的符號是什么？為什么？觀察符號與你的直覺相符嗎？ (2)在10%的顯著性水平下，請進行t檢驗與方程的F檢驗。t檢驗與F檢驗是否相符？ (3)估計值是有偏或無效的或不一致的嗎？請說明理由,解：1.人口越多或住戶越多，對用水需求越多，故X、P前面的符號取正號；收入高的，用水較多，Z前面的符號為正；水價上漲，用戶會節(jié)約用水，W前面的符號為負；降雨量大，草地和花園或耕地用水需求會下降，R前面的符號為負，因此，從估計的模型看，除了Z前面的符號與預(yù)期不相符合外，其它符號都與期望相符。 2.t統(tǒng)計量是檢驗單個變

9、量的顯著性，F(xiàn)統(tǒng)計量是檢驗變量是否聯(lián)合顯著的，即方程的顯著性。 T(9)=2.262，所有參數(shù)的估計值的t值的絕對值都小于2.262，在5%的顯著性水平下，這些變量是不顯著的。 F（5,9）3.48，可見計算的F值大于該臨界值，表明回歸系數(shù)是聯(lián)合顯著的。 引起T與F矛盾的結(jié)果可能是變量間的多重共線性,3.多重共線性是解釋變量間樣本觀察現(xiàn)象的表現(xiàn)，在不存在完全共線性的情況下，近似共線并不意味著基本假設(shè)的任何改變，所以O(shè)LS估計量的無偏性、一致性和有效性仍然成立，即仍是BLUE估計量。但共線性往往導(dǎo)致參數(shù)估計值的方差大于不存在多重共線性的情況,例4.在研究生產(chǎn)中的勞動在增加值中所占的份額（即勞動份

10、額）的變動時，有以下模型： 其中Y是勞動的份額，t為勞動時間。根據(jù)該研究期內(nèi)的16年數(shù)據(jù)進行參數(shù)估計，得到模型結(jié)果為： (1)模型A中有沒有自相關(guān)？模型B呢？ (2)如何解釋自相關(guān)的存在？ (3)你怎樣區(qū)分“純粹”的自相關(guān)和模型形式設(shè)定錯誤,解：1.模型A中，n=15，k=1，當(dāng) ，時，則查表得 ， 因DW1.08 ，由此判定該模型中存在正的自相關(guān)。 模型B中，n=16，k=2， ，則查表得 ， ，由此判定該模型中不存自相關(guān)。 模型A中存在自相關(guān)的原因是實際中當(dāng)期勞動份額受到前期勞動份額的影響，而模型并未考慮到這一因素的影響，因此，模型A設(shè)定形式有誤。 2.用DW值可以判斷回歸方程是否存在自相關(guān)，也可以用其判定模型設(shè)定誤差的檢驗，關(guān)鍵在于結(jié)合模型的經(jīng)濟意義和經(jīng)濟理論來區(qū)分,例5.現(xiàn)有2006年中國31個省(市、自治區(qū))的火災(zāi)經(jīng)濟損失Y(億元)和保費收入X(億元)的數(shù)據(jù)。我們將估計中國的保費收入對火災(zāi)經(jīng)濟損失的影響，建立如下模型： ，借助Evi