《計量經(jīng)濟學考點》word版

1、.第一章 導論1.計量經(jīng)濟學奠基人：弗瑞希2.計量經(jīng)濟學歷史階段：1930年12月弗瑞希和丁伯根成立世界計量經(jīng)濟學會<計量經(jīng)濟學作為經(jīng)濟學的一門獨立學科以此為標志被正式確立>3.計量經(jīng)濟學概念：弗瑞希是統(tǒng)計學、經(jīng)濟學和數(shù)學的結合；三者結合起來，就有力量，這種結合便構成了計量經(jīng)濟學。 書本以經(jīng)濟理論和經(jīng)濟數(shù)據(jù)的事實為根據(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)量關系和規(guī)律的一門經(jīng)濟學科。4.理論計量經(jīng)濟學：研究如何建立適宜的方法去測定由計量經(jīng)濟模型所確定的經(jīng)濟關系。較多依賴數(shù)理統(tǒng)計學方法。應用計量經(jīng)濟學：運用理論計量經(jīng)濟學提供的工具，研究經(jīng)濟學中某些特定領域的經(jīng)濟數(shù)量問

2、題。以建立計量經(jīng)濟學模型為主要內容，強調應用模型的經(jīng)濟學和經(jīng)濟統(tǒng)計學根底，側重于建立與應用模型過程中實際問題的處理。5.計量經(jīng)濟學的研究步驟1模型設定。經(jīng)濟模型指對經(jīng)濟現(xiàn)象或過程的一種數(shù)學模擬。設定：模型只能抓主要因素和主要特征,不得不舍棄某些因素 對所研究經(jīng)濟變量之間的關系選用適當?shù)臄?shù)學關系式近似地、簡化地表達出來 模型的設計和形式的取舍具有一定主觀性注意問題：要有科學的理論根據(jù) 模型要選擇適當?shù)臄?shù)學形式。可以是單一方程,也可是聯(lián)立方程組;可以表現(xiàn)為線性形式,也可表現(xiàn)為非線性形式 模型要兼顧真實性和實用性 包含隨機誤差項。經(jīng)濟模型與計量經(jīng)濟模型的重要區(qū)別 方程中的變量要具有可觀測性2估計參數(shù)

3、。Why？一般來說參數(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)也不能通過變量值去準確計算。只能通過變量樣本觀測值選擇適當方法去估計。如何通過變量樣本觀測值去科學地估計總體模型的參數(shù)是計量經(jīng)濟學的核心內容。參數(shù)的估計值：所估計參數(shù)的詳細數(shù)值 參數(shù)的估計式量：估計參數(shù)數(shù)值的公式3模型檢驗。四種方式：經(jīng)濟意義檢驗：所估計的模型與經(jīng)濟理論是否相符。統(tǒng)計推斷檢驗：檢驗參數(shù)估計值是否抽樣的偶爾結果。計量經(jīng)濟學檢驗：是否符合計量經(jīng)濟方法的根本假定。模型預測檢驗：將模型預測的結果與經(jīng)濟運行的實際比照。4模型應用。主要用于以下三方面：經(jīng)濟構造分析：分析變量之間的數(shù)量比例關系如： 邊際分析、彈性分析、

4、乘數(shù)分析經(jīng)濟預測：由預先測定的解釋變量去預測應變量在樣本以外的數(shù)據(jù)動態(tài)預測、空間預測政策評價：用模型對政策方案作模擬測算，對政策方案作評價把計量經(jīng)濟模型作為經(jīng)濟活動的實驗室6.經(jīng)濟變量：一些在不同的時間或空間有不同狀態(tài)，會取不同的數(shù)值，且是可以觀測的因素。從變量的因果關系上可分為解釋變量和被解釋變量。被解釋變量應變量：要分析研究的變量；解釋變量自變量：說明應變量變動主要原因的變量非主要原因歸入隨機誤差項從性質上可分為內生變量和外生變量。內生變量：其數(shù)值由模型所決定的變量，是模型求解的結果；外生變量：其數(shù)值由模型以外決定的變量<注意:外生變量數(shù)值的變化可以影響內生變量的變化，內生變量卻不能

5、反過來影響外生變量>7.用于估計參數(shù)的數(shù)據(jù)主要有以下：1時間序列數(shù)據(jù)2截面數(shù)據(jù)3面板數(shù)據(jù)4虛擬變量數(shù)據(jù)第二章 簡單線性回歸模型1.相關系數(shù)特點：<P21>12342.總體回歸函數(shù)PRF唯一 <P23-25>3.線性：<P25-26>4.隨機擾動項u <P26-27>概念：各個值與條件均值的偏向代表排除在模型以外的所有因素對Y的影響。影響因素？引進因素：1作為未知影響因素的代表2作為無法獲得數(shù)據(jù)的因素的代表3作為眾多細小影響因素的綜合代表4模型的設定誤差5變量的觀測誤差6經(jīng)濟現(xiàn)象的內在隨機性。5.樣本回歸函數(shù)SRF非唯一 <P27-29

6、>6.簡單線性回歸的根本假定：<P30-31> 前五個根本假定，也稱高斯假定或古典假定。7.普通最小二乘與OLS的結論 <P36-40>8.擬合優(yōu)度的度量總變差概念<P41>9.可決系數(shù)<P42-43>對于殘差、平方和、可決系數(shù)要會算和會分析Eviews計算結果10.回歸系數(shù)的區(qū)間估計<P45-47>：只要求會2的區(qū)間估計11.假設檢驗<P47-49>：對P值、統(tǒng)計量會判斷和會分析Eviews計算結果12.回歸模型預測：<P49>理解13.案例分析<P54>第三章 多元線性回歸模型1.多元線性

7、回歸模型<P73>：矩陣結論2.古典假定<P76-77>3.多元線性回歸模型的檢驗<P83-85>：定義 公式 可決系數(shù)VS修正系數(shù)4.F檢驗 & t檢驗 <P86-89>5.案例分析<P92> & <P98>3.1、3.2第四章 多重共線性1.多重共線性含義2.多重共線性背景：經(jīng)濟背景：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3.多重共線性產(chǎn)生的后果：<P108-111> VIF4.多重共線性的檢驗：<P112-11

8、4>1簡單相關系數(shù)檢驗法2方差擴大膨脹因子法3逐步回歸檢測法5.多重共線性的補救措施：<P114-116> 剔除變量法 逐步回歸法6. <P124>4.1、4.2、4.3、4.4第五章 異方差性1.異方差性的本質<P130>2.<簡>異方差性的產(chǎn)生原因：<P131>1模型設定誤差2測量誤差的變化3截面數(shù)據(jù)中總體各單位的差異3.異方差性的后果：<P132>知道結論4.異方差性的檢驗：<P135>戈德菲爾德-夸特檢驗、White檢驗知道結論、會用eviews分析、ARCH檢驗理解、Glejser檢驗理解5.異方差性的補救措施<P139>：原理6. <P149>5.1、5.2、5.3、5.4第六章 自相關1.自相關概念<P155>：又稱序列相關，指總體回歸模型的隨機誤差項之間存在相關關系。2.自相關產(chǎn)生的原因<P155-156>：1經(jīng)濟系統(tǒng)的慣性2經(jīng)濟活動的滯后效應3數(shù)據(jù)處理造成的相關4蛛網(wǎng)現(xiàn)象5模型設定偏誤3.自相關的后果<P157-161>：1一階自回歸形式的性質2自相關對參數(shù)估計的影響3自相關對模型檢驗的影響4自相關