計量經(jīng)濟學的概念

1、1計量經(jīng)濟學：是以經(jīng)濟理論和經(jīng)濟數(shù)據(jù)的事實為依據(jù)，運用數(shù)學、統(tǒng)計學的方法，通過建立數(shù)學模型來研究經(jīng)濟數(shù)量關(guān)系和規(guī)律的一門學科2計量經(jīng)濟學的研究方法：（1）模型設定。選擇變量和數(shù)學關(guān)系式 （2）估計參數(shù)。確定變 量間的數(shù)量關(guān)系。（3 ）模型檢驗。檢驗所得結(jié)論的可靠性。 （4）模型應用。作經(jīng)濟分析和經(jīng) 濟預測3為什么要對 參數(shù)作估計？ 一般說參數(shù)是未知的，又是不可直接觀測的。由于隨機項的存在， 參數(shù)也不可能通過變量值去精確計算。只能通過變量樣本觀測值選擇適當方法去估計4內(nèi)生變量：其數(shù)值由模型所決定的變量，是模型求解的結(jié)果。一些變量是由模型體現(xiàn)的經(jīng)濟體系本身所決定的，在模型中是隨機變量。5經(jīng)濟變量：

2、不同時間、不同空間的表現(xiàn)不同，取值不同，是可以觀測的因素。是模型的研 究對象或影響因素6經(jīng)濟參數(shù)：表現(xiàn)經(jīng)濟變量相互依存程度的、決定經(jīng)濟結(jié)構(gòu)和特征的、相對穩(wěn)定的因素，通常不能直接觀測7應用的數(shù)據(jù)類型：時間序列數(shù)據(jù)、截面數(shù)據(jù)、面板數(shù)據(jù)、虛擬變量數(shù)據(jù)8經(jīng)濟模型：是對實際經(jīng)濟現(xiàn)象或過程的一種數(shù)學模擬，是對復雜經(jīng)濟現(xiàn)象的簡化與抽象9參數(shù)估計方法：（1）單一方程模型。最常用的是普通最小二乘法、極大使然估計法。（2）聯(lián)立方程模型。二段、三段最小二乘法10回歸函數(shù)：應變量Y的條件期望 E（Y|X）隨解釋變量X的的變化而有規(guī)律的變化，如果 把Y的條件期望E（Y|X）表現(xiàn)為X的某種函數(shù)12隨機擾動項：各個Y值與條

3、件均值E（Y|X）的偏差u代表排除在模型以外的所有因素對Y的影響13樣本回歸函數(shù)：如果把應變量 Y的樣本條件均值表示為解釋變量X的某種函數(shù)14參數(shù)估計值的統(tǒng)計性質(zhì)：無偏性、最小方差性、漸近性質(zhì)15擬合優(yōu)度：樣本回歸線是對樣本數(shù)據(jù)的一種擬合，不同估計方法可擬合出不同的回歸線，擬合的回歸線與樣本觀測值總有偏離。樣本回歸線對樣本觀測數(shù)據(jù)擬合的優(yōu)劣程度16可決系數(shù)：在總變差分解基礎上確定的，模型解釋了的變差在總變差中的比重。作用.：可決系數(shù)越大，說明在總變差中由模型作出了解釋的部分占的比重越大，模型擬合優(yōu)度越好。反之可決系數(shù)小，說明模型對樣本觀測值的擬合程度越差。17為什么要作 區(qū)間估計？ OLS估計

4、只是通過樣本得到的點估計，不一定等于真實參數(shù)，還 需要找到真實參數(shù)的可能范圍，并說明其可靠性18運用計量經(jīng)濟模型作預測 ：指利用所估計的樣本回歸函數(shù)，用解釋變量的已知值或預測值，對預測期或樣本以外的被解釋變量數(shù)值作出定量的估計。20多重共線性產(chǎn)生的經(jīng)濟背景 主要有幾種情形：1經(jīng)濟變量之間具有共同變化趨勢。2模型中包含滯后變量。3利用截面數(shù)據(jù)建立模型也可能出現(xiàn)多重共線性。4樣本數(shù)據(jù)自身的原因。22修正多重共線性 的經(jīng)驗方法：1.剔除變量法。2增大樣本容量。3.變換模型形式。4.利 用非樣本先驗信息。5.橫截面數(shù)據(jù)與時序數(shù)據(jù)并用。6.變量變換。23多重共線性的后果：如果各個解釋變量之間有完全的共線

5、性，則它們的回歸系數(shù)是不確定的，并且它們的方差會無窮大。如果共線性是高度的但不完全的，回歸系數(shù)可估計，但有較大的標準誤差。回歸系數(shù)不能準確地估計。24異方差性的補救措施：加權(quán)最小二乘法，也可以用變量變換法和對數(shù)變換法。變量變換法與加權(quán)最小二乘法實際是等價的。25產(chǎn)生異方差性的主要原因有：模型中略去的變量隨解釋變量的變化而呈規(guī)律性的變化、 變量的設定問題、截面數(shù)據(jù)的使用，利用平均數(shù)作為樣本數(shù)據(jù)等。26自相關(guān)是指總體回歸模型的隨機誤差項之間存在相關(guān)關(guān)系。即不同觀測點上的誤差項彼此相關(guān)。27 DW檢驗的缺點和局限性：aDW檢驗有兩個不能確定的區(qū)域，一旦DW值落在這兩個區(qū)域，就無法判斷。這時，只有增大

6、樣本容量或選取其他方法。b DW統(tǒng)計量的上、下界表要求n>=5，這是因為樣本如果再小， 利用殘差就很難對自相關(guān)的存在性做出比較正確的診斷。 c DW檢驗不適應隨機誤差項具有高階序列相關(guān)的檢驗。d只適用于有常數(shù)項的回歸模型并且解釋變量中不能含滯后的被解釋變量30滯后變量：是指過去時期的、對當前被解釋變量產(chǎn)生影響的變量。滯后變量分為滯后解 釋變量與滯后被解釋變量。把滯后變量引入回歸模型，這種回歸模型稱為滯后變量模型。31相同點：庫伊克模型、自適應預期模型與局部調(diào)整模的最終形式都是一階自回歸模型，這樣，對這三類模型的估計就轉(zhuǎn)化為對相應一階自回歸模型的估計。2區(qū)別：導出模型的經(jīng)濟背景與思想不同，

7、庫伊克模型是在無限分布滯后模型的基礎上根據(jù)庫伊克幾何分布滯后 假定而導出的；自適應預期模型是由解釋變量的自適應過程而得到的；局部調(diào)整模型則是對被解釋變量的局部調(diào)整而得到的。由于模型的形成機理不同而導致隨機誤差項的結(jié)構(gòu)有所 不同，這一區(qū)別將對模型的估計帶來一定影響。32工具變量法，就是在進行參數(shù)估計的過程中選擇適當?shù)墓ぞ咦兞?，代替回歸模型中同隨 機擾動項存在相關(guān)性的解釋變量。工具變量的選擇應滿足如下條件：（1）與所代替的解釋變量高度相關(guān)；（2）與隨機擾動項不相關(guān)；（3）與其它解釋變量不相關(guān)，以免出現(xiàn)多重共線性。33虛擬變量：也稱啞變量、虛設變量、名義變量。用以反映質(zhì)的屬性的一個變量，是量化 的質(zhì)

8、變量，通常取 0或1。34虛擬變量個數(shù)的設置有一定規(guī)則 ：在有截距項的模型中， 若定性因素有 m個相互排斥的 類型，只能引入 m-1個虛擬變量，否則會陷入所謂“虛擬變量陷阱” ，產(chǎn)生完全的多重共線 性。35加入虛擬解釋變量 的途徑有兩種基本類型：一是加法類型；二是乘法類型。以加法方式引入虛擬變量改變的是模型的截距；以乘法方式引入虛擬變量改變的是模型的斜率。36方差分析模型：解釋變量只有一個分為兩種相互排斥類型的定性變量而無定量變量的回 歸。37 以乘法形式引入虛擬解釋變量 的主要作用在于：對回歸模型結(jié)構(gòu)變化的檢驗；定性因素 間交互作用的影響分析；分段線性回歸等。38加法方式引入虛擬變量 的主要

9、作用為：1.在有定量解釋變量的情形下，主要改變方程截距；2在沒有定量解釋變量的情形下，主要用于方差分析。39解釋變量包含 兩個（或k個）定性變量的回歸中，可選用了兩個（或 k個）虛擬變量去 表示，這并不會出現(xiàn)“虛擬變量陷阱”40從誤差來源看，設定誤差主要包括：（1）變量的設定誤差，包括相關(guān)變量的遺漏（欠擬合卜 無關(guān)變量的誤選（過擬合）；（2）變量數(shù)據(jù)的測量誤差；（3）模型函數(shù)形式的設定誤差； （4） 隨機擾動項設定誤差。41包含無關(guān)變量偏誤：模型中包括了不重要的解釋變量，即采用誤選了無關(guān)解釋變量的模型進行估計而帶來的偏誤43方程設定誤差主要指：（1）真實變量的遺漏；（2）無關(guān)變量的引入；（3）

10、解釋變量、被 解釋變量中存在觀測誤差。此外還有錯誤函數(shù)形式的誤設和隨機擾動項的非正確設定等。44測量誤差分為被解釋變量測量誤差和解釋變量測量誤差。測量誤差使參數(shù)的 OLS估計有偏且不一致，常常低估真正的回歸參數(shù)。45時間序列的平穩(wěn)性，是指時間序列的統(tǒng)計規(guī)律不會隨著時間的推移而發(fā)生變化。46協(xié)整是指多個非平穩(wěn)經(jīng)濟變量的某種線性組合是平穩(wěn)的。協(xié)整分析對于檢驗變量之間的長期均衡關(guān)系非常重要，而且也是區(qū)別真實回歸與偽回歸的有效方法。47聯(lián)立方程模型，是指同時用若干個相互關(guān)聯(lián)的方程，去表示一個經(jīng)濟系統(tǒng)中經(jīng)濟變量相 互依存性的模型。50在聯(lián)立方程模型中，內(nèi)生變量既可作為被解釋變量，又可作為解釋變量，前定變

11、量一般作為解釋變量51聯(lián)立方程偏倚：聯(lián)立方程模型中內(nèi)生變量作為解釋變量與隨機項相關(guān)，違反了 OLS基本假定，如仍用 OLS法 去估計參數(shù)，就會產(chǎn)生偏倚，估計式是有偏的，而且是不一致的。52結(jié)構(gòu)型模型：描述經(jīng)濟變量之間現(xiàn)實經(jīng)濟結(jié)構(gòu)關(guān)系，表現(xiàn)變量間直接的經(jīng)濟聯(lián)系，將某 內(nèi)生變量直接表示為內(nèi)生變量和前定變量函數(shù)的模型。53簡化型模型：每個內(nèi)生變量都只被表示為前定變量及隨機擾動項函數(shù)的聯(lián)立方程模型， 每個方程的右端不再出現(xiàn)內(nèi)生變量。54方程不可識別的原因一個方程的統(tǒng)計形式在模型中不唯一。55間接最小二乘法：恰好識別模型通過簡化型參數(shù)可以唯一確定結(jié)構(gòu)型參數(shù)。顯然，可以 先用OLS法估計簡化型參數(shù)，然后求解出結(jié)構(gòu)型參數(shù)