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計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)知識(shí)點(diǎn)總結(jié)
第一章:1計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究方法:模型設(shè)定,估計(jì)參數(shù),模型檢驗(yàn),模型
應(yīng)用
2.計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型檢驗(yàn)方式:①經(jīng)濟(jì)意義模型與經(jīng)濟(jì)理論是否相符②
統(tǒng)計(jì)推斷:參數(shù)估計(jì)值是否抽樣的偶然結(jié)果③計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué):是否復(fù)合基本
假定④預(yù)測(cè):模型結(jié)果與實(shí)際杜比
3.計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中應(yīng)用的數(shù)據(jù)類(lèi)型:①時(shí)間序列數(shù)據(jù)(同空不同時(shí))②截
面數(shù)據(jù)(同時(shí)不同空)③混合數(shù)據(jù)(面板數(shù)據(jù))④虛擬變量數(shù)據(jù)(學(xué)歷,季節(jié),
氣候,性別)
第二章:1.相關(guān)關(guān)系的類(lèi)型:①變量數(shù)量:簡(jiǎn)單相關(guān)/多重相關(guān)(復(fù)相
關(guān))②表現(xiàn)形式:線性相關(guān)(散布圖接近一條直線)/非線性相關(guān)(散布圖接
近一條直線)③變化的方向:正相關(guān)(變量同方向變化,同增同減)/負(fù)相關(guān)
(變量反方向變化,一增一減不相關(guān))
2.弓|入隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的原因:①未知影響因素的代表(理論的模糊性)②
無(wú)法取得數(shù)據(jù)的已知影響因素的代表(數(shù)據(jù)欠缺)③眾多細(xì)小影響因素綜
合代表(非系統(tǒng)性影響)④模型可能存在設(shè)定誤差(變量,函數(shù)形式設(shè)定)⑤
模型中變量可能存在觀測(cè)誤差(變量數(shù)據(jù)不符合實(shí)際)⑥變量可能有內(nèi)在
隨機(jī)性(人類(lèi)經(jīng)濟(jì)行為的內(nèi)在隨機(jī)性)
3.OLS回歸線數(shù)學(xué)性質(zhì):①剩余項(xiàng)的均值為零②OLS回歸線通過(guò)樣
本均值③估計(jì)值的均值等于實(shí)際觀測(cè)值的均值④被解釋變量估計(jì)值與
剩余項(xiàng)不相關(guān)⑤解釋變量與剩余項(xiàng)不相關(guān)
4.OLS估計(jì)量〃盡可能接近〃原則:無(wú)偏性,有效性,一致性
5.OLS估計(jì)式的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)/優(yōu)秀品質(zhì):線性特征,無(wú)偏性特征,最小方
差性特征
第三章:1.偏回歸系數(shù):控制其他解釋變量不變的條件下,第j個(gè)解釋
變量的單位變動(dòng)對(duì)被解釋變量平均值的影響即對(duì)Y平均值直接或凈的
影響
2.多元線性回歸中的基本假定:①零均值②同方差③無(wú)自相關(guān)④隨
機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)與解釋變量不相關(guān)⑤無(wú)多重共線性⑥正態(tài)性…一元中有
12346
3.0LS回歸線數(shù)學(xué)性質(zhì)洞第二章3
4.0LS估計(jì)式的統(tǒng)計(jì)性質(zhì):線性特征,無(wú)偏性特征,最小方差性特征
5.為什么用修正可決系數(shù)不用可決系數(shù)?可決系數(shù)只涉及變差沒(méi)有
考慮自由度,如果用自由度去校正所計(jì)算的變差,可糾正解釋變量個(gè)數(shù)不
同引起的對(duì)比困難
第四章:1.多重共線性背景:①經(jīng)濟(jì)變量之間具有共同變化趨勢(shì)②模
型中包含滯后變量③利用截面數(shù)據(jù)建立模型可出現(xiàn)..④樣本數(shù)據(jù)自身原
因
2.后果:A完全①參數(shù)估計(jì)值不確定②csgj值方差無(wú)限大B不完全
①csgj量方差隨貢獻(xiàn)程度的增加而增加②對(duì)cs區(qū)間估計(jì)時(shí),置信區(qū)間區(qū)
域變大③假設(shè)檢驗(yàn)用以出現(xiàn)錯(cuò)誤判斷④可造成可決系數(shù)較高,但對(duì)各cs
估計(jì)的回歸系數(shù)符號(hào)相反彳導(dǎo)出錯(cuò)誤結(jié)論
3.檢驗(yàn):A簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)法:COR解釋變量.大于0.8,就嚴(yán)重B方
差膨脹因子法:因子越大越嚴(yán)重210,嚴(yán)重C直觀判斷法:增加或剔除一
個(gè)解釋變量x,估計(jì)值y發(fā)生較大變化,則存在;定性分析,重要x標(biāo)準(zhǔn)誤差
較大并沒(méi)通過(guò)顯著性檢驗(yàn)時(shí),則存在;x回歸系數(shù)所帶正負(fù)號(hào)與定性分析
結(jié)果違背,則存在;x相關(guān)矩陣中,x之間相關(guān)系數(shù)較大,則存在D逐步回歸
檢驗(yàn)法:將變量逐個(gè)引入模型,每引入一個(gè)x,都進(jìn)行F檢驗(yàn),t檢驗(yàn),當(dāng)原來(lái)
引入的x由于后面引入的x不顯著是,將其剔除.以確保每次引入新的
解釋變量之前方程種植包含顯著變量.
4補(bǔ)救措施:①剔除變量法②增大樣本容量③變換模型形式:自相關(guān)
④利用非樣本先驗(yàn)信息⑤截面數(shù)據(jù)與時(shí)序數(shù)據(jù)并用:異方差⑥變量變換
第五章:1.異方差產(chǎn)生原因:①模型中省略了某些重要的解釋變量②
模型設(shè)定誤差③數(shù)據(jù)測(cè)量誤差④截面數(shù)據(jù)中總體各單位的差異
2.后果:A參數(shù)估計(jì)統(tǒng)計(jì)特性:參數(shù)估計(jì)的無(wú)偏性仍然成立;參數(shù)估計(jì)
方差不再是最小B參數(shù)顯著性檢驗(yàn):t統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行參數(shù)檢驗(yàn)失去意義C
預(yù)測(cè)影響:將無(wú)效
3檢驗(yàn):A圖示①相關(guān)圖形分析dataxy,看散點(diǎn)
gl^uick—>graph—>x,y—>OK—>scatterdiagram—*
可以看到散點(diǎn)圖②殘差圖形分析再
OK,x,ydataxyzsortx;lsycx;
回歸結(jié)果的子菜單點(diǎn)resid,可以看殘差分析圖Bgoldfeld-
quanadt:dataxy;sortx;smpl1nl;lsycx(RSSl);smpln2n;lsyc
x(RSS2);計(jì)算F*二RSS2/RSS1,取a=0.05,查F分布表,得F0.05((n-
c)/2,(n-c)/2),將F值與此對(duì)比.若F*>F(0.05),拒絕原假設(shè),存在異方差
Cwhite:dataxy;lsycx;在回歸結(jié)果的子菜單中點(diǎn)擊view-residual
test-whiteheteroskedasticity,可以看到輔助回歸模型的估計(jì)結(jié)果D
arch;E:glejser:dataxy;lsycx;genrEl=resid;genr
E2=abs(El);genrXH=XAh;lsE2cxh;依次根據(jù)XH的T值判斷E2與
XH之間是否存在異方差
4補(bǔ)救措施:A模型變換法:genryl=y/根號(hào)x。;genrx2=l/根號(hào)
xAh;genrx3=x/根號(hào)xAh;lsylx2x3;B加權(quán)最小二乘法wk:權(quán)
數(shù):wlt=l/xt;w2t二l/xtA2;w3t=l/根號(hào)xt.電腦操作:genr
wl=l/x;genrw2=l/(xA2);genrw3=l/sqr(x);ls(w=wlt)ycx;ls
(w2=w2t)ycx;ls(w3=w3t)yex.第六章:1.自相關(guān)產(chǎn)生原因:①經(jīng)濟(jì)系
統(tǒng)的慣性②經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的滯后效應(yīng)③數(shù)據(jù)處理造成的相關(guān)
④蛛網(wǎng)現(xiàn)象⑤模型設(shè)定偏誤
2.表現(xiàn)形式:自相關(guān)性質(zhì)可以用自相關(guān)系數(shù)符號(hào)判斷.即p<0為負(fù)
相關(guān),p>0為正相關(guān).當(dāng)|p|接近1時(shí),表示相關(guān)的程度很高.自相關(guān)形式:
見(jiàn)公式.
3.后果:見(jiàn)公式.
4.檢驗(yàn):A圖示檢驗(yàn):dataxy;lsycx;再回歸模型的子菜單點(diǎn)擊
resids,可以看到模型殘差分布圖;genre=resid;dataee(-l);view-
graph-scatter-simplescatter.B.DW檢驗(yàn):dataxy;lsycx;根據(jù)回歸
結(jié)果得出DW值,然后判斷是否自相關(guān).(正相關(guān)0~dl,無(wú)法判斷dl~du,
正相關(guān)du~2?4-du,無(wú)法判斷4-du~4-dl,負(fù)相關(guān)4-dl?4).
5.補(bǔ)救:A廣義差分法:dataxy;lsycx;根據(jù)DW求p尖〉(p尖=1-
DW/2);smpl2n;genryi=y-p尖*y(-l);genrxi=x-p尖ylc
xl;運(yùn)用DW檢驗(yàn)判斷是否消除了自相關(guān)B:Cochraneorcutt迭代
法:dataxy;laycxap);運(yùn)用DW檢驗(yàn)判斷C其他方法:①一階差分
法:dataxy;lsycx;smpl2n;genryl=y-y(-l);genrxl=x-x(-l);lsyl
cxl;運(yùn)用DW檢驗(yàn)判斷②德賓兩步法:dataxy;smpl2n;lsycy(-l)
根據(jù)輸出結(jié)果看y(?l)前系數(shù),求出p尖;genryi=y-p尖*y(?l);genr
xi=x-p尖ylcxl;運(yùn)用DW檢驗(yàn)判斷
第七章:1.虛擬變量0和1選取原則:0基期,比較的基礎(chǔ),參照物;1報(bào)
告期:被比較類(lèi)型
2.虛擬變量數(shù)量的設(shè)置規(guī)則:①若定性因素具有m>2個(gè)相互排斥屬
性,當(dāng)回歸模型有截距項(xiàng)時(shí),只能引入m
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