計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)重點(diǎn)

1、耙計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)瓣是以經(jīng)濟(jì)理論為挨前提，利用數(shù)學(xué)昂、數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法挨與計(jì)算技術(shù)，根八據(jù)實(shí)際觀測(cè)資料板來(lái)研究帶有隨機(jī)稗影響的經(jīng)濟(jì)數(shù)量壩關(guān)系和規(guī)律的一笆門(mén)學(xué)科。經(jīng)濟(jì)理霸論、數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)阿理論這三者對(duì)于柏真正了解現(xiàn)代經(jīng)藹濟(jì)生活中的數(shù)量凹關(guān)系都是必要的鞍，但本身并非是藹充分條件。三者襖結(jié)合起來(lái)就是力啊量，這種結(jié)合便稗構(gòu)成了計(jì)量經(jīng)濟(jì)八學(xué)。經(jīng)濟(jì)理論的壩作用是對(duì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)佰象進(jìn)行分析和解板釋?zhuān)枋鲈谝欢òl件下經(jīng)濟(jì)變量笆之間的相互關(guān)系懊。體現(xiàn)在計(jì)量經(jīng)版濟(jì)學(xué)模型之中。擺三大要素的經(jīng)濟(jì)柏理論：邦經(jīng)濟(jì)理論敗對(duì)于計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)邦是建立計(jì)量經(jīng)濟(jì)盎模型的皚依據(jù)和出發(fā)點(diǎn)疤。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)對(duì)捌于經(jīng)濟(jì)理論而言扮是理論到實(shí)際的胺橋梁和檢驗(yàn)工具熬。

2、百觀測(cè)數(shù)據(jù)：啊主要是指統(tǒng)計(jì)數(shù)搬據(jù)和各種調(diào)查數(shù)搬據(jù)。是所考察的百經(jīng)濟(jì)對(duì)象的客觀捌反映和信息載體扮，是計(jì)量經(jīng)濟(jì)工阿作處理的主要現(xiàn)笆實(shí)素材。爸經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)是計(jì)量皚經(jīng)濟(jì)分析的材料隘。經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)是經(jīng)翱濟(jì)規(guī)律的信息載斑體。俺數(shù)據(jù)類(lèi)型有哀時(shí)間序列數(shù)據(jù)昂、絆截面數(shù)據(jù)背、暗平行數(shù)據(jù)頒、般虛擬變量數(shù)據(jù)伴。搬 罷統(tǒng)計(jì)理論岸：是指各種數(shù)理百統(tǒng)計(jì)方法，包括稗參數(shù)的估計(jì)，假按設(shè)檢驗(yàn)等內(nèi)容。壩是計(jì)量經(jīng)濟(jì)的主霸要數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，很吧多計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方擺法都是在數(shù)理統(tǒng)傲計(jì)的基礎(chǔ)上發(fā)展搬起來(lái)的。襖計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的般應(yīng)用百：凹結(jié)構(gòu)分析 哎經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè) 胺 政策評(píng)價(jià) 阿 檢驗(yàn)與發(fā)展經(jīng)半濟(jì)理論鞍回歸佰的含義芭：回歸分析是研頒究關(guān)于一個(gè)叫做懊被解釋變量的變扒

3、量對(duì)另一個(gè)或多捌個(gè)叫做解釋變量佰的依賴(lài)關(guān)系。其凹用意在于通過(guò)后柏者（在重復(fù)抽樣把中）的已知或被絆設(shè)定值去估計(jì)和皚（或）預(yù)測(cè)前者敖的（總體）均值奧?；貧w分析構(gòu)成把計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的方背法論基礎(chǔ)，主要跋內(nèi)容包括：根據(jù)半樣本觀察值對(duì)經(jīng)翱濟(jì)計(jì)量模型參數(shù)鞍進(jìn)行估計(jì)，求得耙回歸方程搬；扮對(duì)回歸方程、參邦數(shù)估計(jì)值進(jìn)行顯稗著性檢驗(yàn)叭；癌利用回歸方程進(jìn)絆行分析、評(píng)價(jià)及捌預(yù)測(cè)藹。拌回歸分析的用途?。侯C通過(guò)自變量的值疤來(lái)估計(jì)應(yīng)變量的俺值。對(duì)獨(dú)立性進(jìn)版行假設(shè)檢驗(yàn)俺藹根據(jù)經(jīng)濟(jì)理論建邦立適當(dāng)?shù)募僭O(shè)。傲通過(guò)自變量的值八對(duì)應(yīng)變量進(jìn)行預(yù)埃測(cè)。上述多個(gè)目阿標(biāo)的綜合。氨回歸關(guān)系與確定叭性關(guān)系頒：半回歸關(guān)系（統(tǒng)計(jì)頒關(guān)系）：研究的辦是非確定

4、現(xiàn)象隨骯機(jī)變量間的關(guān)系八。確定性關(guān)系（搬函數(shù)關(guān)系）：研搬究的是確定現(xiàn)象柏非隨機(jī)變量間的矮關(guān)系。敗回歸關(guān)系與因果鞍關(guān)系搬：岸回歸關(guān)系研究一按個(gè)變量對(duì)另一個(gè)八變量的統(tǒng)計(jì)依賴(lài)埃關(guān)系，從邏輯上阿說(shuō)，統(tǒng)計(jì)關(guān)系式凹本身并不意味著襖任何因果關(guān)系。澳回歸分析與相關(guān)襖分析半：扒回歸分析癌/癌相關(guān)分析研究一礙個(gè)變量對(duì)另一個(gè)叭（些）變量的統(tǒng)捌計(jì)依賴(lài)關(guān)系，但案它們并不意味著澳一定有因果關(guān)系拜。有相關(guān)關(guān)系并矮不意味著一定有白因果關(guān)系。相關(guān)唉分析對(duì)稱(chēng)地對(duì)待懊任何（兩個(gè)）變唉量，兩個(gè)變量都懊被看作是隨機(jī)的矮。回歸分析對(duì)變盎量的處理方法存啊在不對(duì)稱(chēng)性，即耙區(qū)分應(yīng)變量（被安解釋變量）和自矮變量（解釋變量奧）：前者是隨機(jī)案變量，

5、后者不是挨。變量線(xiàn)性：啊 伴 隘 把 拌 芭 VL 、PL翱吧罷V,熬 PNLVNL,PNL擺 靶 般 昂 哀 傲 參數(shù)線(xiàn)性盎 胺 絆 艾 唉 白 凹 絆 斑 拜 VL 拌、PL愛(ài) 扳 隘 半 鞍 瓣VN靶L , PL 懊 疤VNL,PNL按隨機(jī)干擾項(xiàng)吧的定義：艾隨機(jī)項(xiàng)又稱(chēng)隨機(jī)暗干擾項(xiàng)，是從模安型中省略下來(lái)的懊而又集體的影響昂著因變量擺y稗的全部變量的替骯代物。主要包括拔：安模型中被省略的搬變量：矮理論的含混不清疤；數(shù)據(jù)的不可得藹性；省略一些次藹要變量（基于節(jié)邦儉原則保留主要盎變量）挨 熬一些隨機(jī)因素疤：眾多微小的隨罷機(jī)因素或者偶然艾因素。一般，這氨些因素不可控制挨、不可預(yù)測(cè)、不翱可測(cè)量，但影

6、響把是存在的。埃測(cè)量誤差白、懊確定的數(shù)學(xué)模型艾形式的誤差安對(duì)ui分布的假愛(ài)定案：敗 為了假設(shè)檢驗(yàn)熬，假定隨機(jī)項(xiàng)案u案服從均值為跋0八，方差為背 u 2搬的正態(tài)分布，即靶 礙 疤 哎 u埃氨N(0, 敗u 2)一元：藹拔無(wú)自相關(guān)假定：埃Cov(ui,白 uj)=0,案 i 背挨 j, 柏 i,j=1氨,2.n辦 扳辦隨機(jī)項(xiàng)與自變量胺不相關(guān)：案Cov(ui,拌 xi)=0澳 凹安同方差假定：礙Var(ui)翱= u 2熬, i=1背,2,n芭 唉拜零均值假定：暗E(ui)=0扳,i=1,2,笆.n 二元：癌巴無(wú)自相關(guān)假定：阿Cov(ui,扳 uj)=0,愛(ài) i 愛(ài)擺 j, 胺 i,j=1敖,2.n

7、傲 傲斑隨機(jī)項(xiàng)與自變量笆不相關(guān)：板Cov(ui,案 xi)=0氨 班瓣同方差假定：奧Var(ui)阿= u 2背, i=1白,2,n敗 暗瓣零均值假定：襖E(ui)=0罷,i=1,2,霸.n藹隘解釋變量般X1 氨，巴X2耙之間不存在線(xiàn)性八相關(guān)關(guān)系，即兩佰個(gè)解釋變量之間安無(wú)確切的線(xiàn)性關(guān)愛(ài)系。哀最小二乘估計(jì)量扮b0襖班 、b1藹癌的計(jì)算埃另：瓣Xci=Xi-懊Xp, 耙 Yci=Yi吧-Yp則： 罷b1=艾凹Xci Yci按/扳般Xci 2耙b0 =Yp礙- b1Xp疤計(jì)算版Y翱對(duì)暗X拔的線(xiàn)性回歸方程按 稗Y= b0哎+b1X俺X 拌的平均數(shù)盎 4吧Y 巴的平均數(shù)氨14案拌Xci Yci版 =18

8、6骯傲Xci 2 =藹62b1 =3 叭 b0 =Y稗p- b1X礙p =14-3拔*4=2百最優(yōu)線(xiàn)性無(wú)偏（昂BLUE）性質(zhì)擺OLS氨估計(jì)量擺b0 ,b1隘笆具有線(xiàn)性、無(wú)偏阿性、有效性，簡(jiǎn)阿化記為具有最優(yōu)疤線(xiàn)性無(wú)偏疤BLUE(Be板st Line凹ar Unbi藹ased Es安timator哎)拌性質(zhì)。扒 b0 ,b隘1叭稱(chēng)為襖BLUE盎估計(jì)量。離差：佰Y啊的第拌i挨個(gè)觀測(cè)值般Yi暗與阿Y挨的樣本平均值盎Yp辦之差叫做盎Yi芭的離差。記為：艾 挨 扒 挨 yi=八 Yi - Y按p笆總離差平方和分翱解公式：凹TSS=ESS艾+RSS盎 奧 澳其中啊TSS=按靶yi2 案，哎ESS=絆哎yi2

9、 案，襖RSS=拔佰ei 2埃 推導(dǎo)啊ESS= 骯藹yi2凹叫做回歸平方和氨，是由回歸直線(xiàn)愛(ài)所解釋的部分，氨表示了解釋變量壩X芭對(duì)矮Y礙的線(xiàn)性影響。頒RSS= 澳骯ei 2案叫做殘差平方和奧，它是未被回歸半直線(xiàn)解釋的部分藹。是由解釋變量拔X版對(duì)案Y埃的影響以外的一捌切因素對(duì)笆Y絆作用而造成。樣本決定系數(shù):辦R2=ESS/啊TSS= 扮挨yi2 / 埃胺yi2 霸 澳0半瓣 R2 背八 1罷如果爸R2襖越接近于岸1隘，表示回歸直線(xiàn)爸與樣本觀測(cè)值擬斑合越好，稱(chēng)啊“扳擬合優(yōu)度越好頒”阿。唉 R2 =1矮時(shí)，表示完全擬阿合。如果奧R2敗越接近于半0拔，表示回歸直線(xiàn)稗與樣本觀測(cè)值擬奧合越差，稱(chēng)巴“懊擬合

10、優(yōu)度越差伴”隘。愛(ài) R2 =0愛(ài)時(shí)，表示被解釋瓣變量與解釋變量白沒(méi)有線(xiàn)性關(guān)系。扒檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量半百t統(tǒng)計(jì)量在基本假設(shè)下：在H0成立下隘檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量凹阿F統(tǒng)計(jì)量跋:F統(tǒng)計(jì)量：翱含義：其意義是俺與殘差平方和相拜比，回歸平方和半越大，方程越顯霸著扮P值檢驗(yàn)法(P板-Value)P值：準(zhǔn)則：埃當(dāng)鞍P 背值小于顯著性水奧平時(shí)，系數(shù)在顯拜著性水平下是顯懊著的隘當(dāng)埃P 阿值大于顯著性水絆平時(shí)，系數(shù)在顯礙著性水平下是不耙顯著的F檢驗(yàn)法稗H0拌：邦b1暗扮 b2 =0 辦（零假設(shè)）俺 H1傲：伴 b1邦，胺b2扒至少有一個(gè)不等般于稗0 俺（備擇假設(shè)）拜F伴統(tǒng)計(jì)量：凹F=ESS/2藹/絆 RSS/(n捌-2-1)稗 服

11、從案F(2,n-3隘)熬分布巴含義：其意義是埃與殘差平方和相霸比，回歸平方和氨越大，方程越顯岸著巴對(duì)數(shù)線(xiàn)性模型捌：絆度量彈性板考慮函數(shù)：辦Y=AXb1 襖 案變量翱X般非線(xiàn)性哀恒等變換：礙lnY=lnA芭+b1lnX哀ln懊表示自然對(duì)數(shù)（捌以辦e挨為底的對(duì)數(shù)）疤lnY=lnA扳+b1lnX+氨u巴 俺令罷b0=lnA絆 暗lnY= b0斑 +b1lnX稗+u耙將形式如上式的安模型稱(chēng)為雙對(duì)數(shù)盎模型。跋半對(duì)數(shù)模型：測(cè)拔度增長(zhǎng)率線(xiàn)性對(duì)數(shù)模型唉解釋變量是對(duì)數(shù)奧形式，而因變量班不是對(duì)數(shù)形式。吧考慮模型：胺Y=b0+b1敗lnX+u安雙曲函數(shù)模型絆：半Y=b0+b1阿(1/X)+u襖參數(shù)線(xiàn)性唉 ：版變量非

12、線(xiàn)性（骯X昂以倒數(shù)形式進(jìn)入懊模型）巴特征：壩X背無(wú)限增大時(shí)，按1/X案趨近于跋0拜，頒Y奧逐漸接近鞍b0盎漸近值懊。阿多項(xiàng)式回歸模型?。毫T在模型等式右邊懊只有一個(gè)解釋變敗量，但卻以不同盎的次冪出現(xiàn)，可巴將它們看作多元版回歸模型。多項(xiàng)俺式回歸模型在生佰產(chǎn)與成本函數(shù)領(lǐng)哎域中被廣泛應(yīng)用佰。雙曲函數(shù)模型平均固定成本恩格爾消費(fèi)曲線(xiàn)菲利普斯曲線(xiàn)胺多重共線(xiàn)性的原頒因拜：拌模型設(shè)定礙:敗在模型中加入多昂項(xiàng)式項(xiàng)，特別是按當(dāng)拌X安的取值范圍很小佰的時(shí)候。奧變量之間有共同奧的時(shí)間趨勢(shì)巴 氨模型的過(guò)定（柏 overde邦termine佰d礙）解釋變量的數(shù)懊目多于觀測(cè)的數(shù)扮目。凹多重共線(xiàn)性的實(shí)扳際后果擺：班OLS頒估計(jì)

13、量的方差和礙標(biāo)準(zhǔn)差較大。也跋就是說(shuō)，班OLS骯估計(jì)量的精確度敗下降。置信區(qū)間盎變寬。哀t般值不顯著，捌 R2背較高。霸O(shè)LS愛(ài)估計(jì)量及其標(biāo)準(zhǔn)昂差對(duì)數(shù)據(jù)的微小拜變化非常敏感，辦也就是說(shuō)它們趨骯于不穩(wěn)定?；貧w疤系數(shù)符號(hào)有誤。敗難以衡量各個(gè)解懊釋變量對(duì)回歸平鞍方和（扒ESS伴）或鞍R2芭的貢獻(xiàn)。異方差的性質(zhì)叭規(guī)模效應(yīng)：如果捌截面數(shù)據(jù)來(lái)自于埃一組規(guī)模差異很暗大的對(duì)象，在數(shù)熬據(jù)中就會(huì)存在異罷方差性。比如，骯小公司、中等的跋公司、大公司；跋低收入家庭、中癌等收入家庭、高安收入家庭。哎 拔在時(shí)間序列數(shù)據(jù)矮中，變量趨于具鞍有相似的數(shù)量等懊級(jí)稗。異方差的后果佰OLS叭估計(jì)量仍然是線(xiàn)暗性的矮OLS板估計(jì)量仍然是無(wú)

14、叭偏的伴但無(wú)論是對(duì)大樣柏本，還是小樣本翱，壩OLS敗估計(jì)量不再具有把最小方差性。也霸就是說(shuō)，藹OLS爸估計(jì)量不再是有俺效的。板根據(jù)常用估計(jì)挨OLS拔估計(jì)量方差的公皚式得到的方差通盎常是有偏的。因凹此，建立在拔t擺分布和罷F擺分布之上的置信暗區(qū)間和假設(shè)檢驗(yàn)鞍是不可靠的。敖殘差平方模式笆 圖1不暗是GQ檢驗(yàn)：般White皚檢驗(yàn)俺：疤假定模型：胺Y=b0+b1阿X1+b2X2翱+u把White哎檢驗(yàn)步驟：用霸O(shè)LS捌估計(jì)回歸方程，拌得到殘差板e(cuò)i皚然后作如下回歸隘：芭ei 2 =A隘0+A1X1+跋A2X2+A3拔X1 2 +A拜4X2 2 +壩A5X1X2+把v傲求輔助回歸方程襖的礙R2爸值。滿(mǎn)足

15、零假設(shè)般，則不存在異方芭差。哀異方差的補(bǔ)救措胺施敖(擺s安i)2案已知的加權(quán)最小跋二乘法（奧WLS熬）胺(白s癌i)2扳未知時(shí)的變換斑：壩情形唉1凹：誤差與扳Xi 捌成比例：平方根般變換爸如果模型中包括皚多個(gè)解釋變量，傲可以根據(jù)圖形找辦出合適的解釋變捌量。叭如果有多個(gè)解釋啊變量都可以，就扮不使用任何解釋懊變量，而是利用白Y哀的估計(jì)值板Y澳作為變換變量，巴因?yàn)榘閅隘是解釋變量的線(xiàn)半性組合。版情形扳2敖：誤差與版Xi 2扒成比例重新設(shè)定模型自相關(guān)的性質(zhì)案自相關(guān)問(wèn)題通常斑是與時(shí)間序列數(shù)暗據(jù)有關(guān)扳在橫截面數(shù)據(jù)中癌也可能產(chǎn)生自相俺關(guān)問(wèn)題，稱(chēng)為空敗間相關(guān)巴某一季度工人罷啊工對(duì)本季度及下罷一季度產(chǎn)出影響瓣某一家庭消費(fèi)支癌出與另一家庭的芭消費(fèi)支出爸自相關(guān)產(chǎn)生的原盎因慣性模型設(shè)定誤差蛛網(wǎng)現(xiàn)象數(shù)據(jù)加工自相關(guān)的后果癌最小二乘估計(jì)量霸仍然是線(xiàn)性和無(wú)佰偏的但不再是有岸效的。