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计量经济学复习
一、绪论
1.计量经济学概念
2.计量经济学模型的设计
(1)确定模型所包含的变量
考虑经济现象的经济学理论及经济行为规律,数据的可得性,选择变量间的独立性;
(2)确定模型的数学形式;
(3)拟定理论模型中待估参数的理论期望值。
3.样本数据的收集
(1)样本数据的类型
时间序列数据、截面数据及虚拟变量数据。
(2)样本数据的质量
完整性、准确性、可比性及一致性。
4.模型的检验
(1)经济意义检验
(2)统计检验(拟合优度检验、变量及方程的显著性检验)
(3)计量经济学检验(随机干扰项的相关性检验、异方差性检验及解释变量的多重共线性检验)
(4)模型预测检验
5.计量经济学模型的应用
(1)结构分析
(2)经济预测
(3)政策评价
(4)检验与发展经济理论
二、一元线性回归模型
1.基本概念
(1)变量间的关系(确定的函数关系、不确定的统计关系)
(2)相关分析、回归分析
(3)相关分析和回归分析的相互联系与区别
(4)总体回归函数
(5)样本回归函数
(6)样本回归函数的随机形式
二、线性回归模型
2.高-马定理
(1)一类是关于随机干扰项的,包括零均值,同方差、不序列相关,满足正态分布;
(2)另一类是关于解释变量的,主要有:解释变量是非随机的,如果是随机变量,则与随机干扰项不相关。
(3)对于多元回归还包括:各解释变量之间不存在相关性。
(4)这些假设都是针对普通最小二乘法的。
3.一元线性回归参数估计
(1)参数的估计
(2)参数的性质
线性性、无偏性、最小方差性(BLUE)
在经典假定下,普通最小二乘估计量具有线性性、无偏性和最小方差性( BLUE)。
(3)参数的分布
(4)t统计量
(5)参数估计的最小二乘原理(基本思想)
(6)总体方差的估计
3.拟合优度
(1)离差平方和分解
(2)关系
总离差: TSS=ESS+RSS
自由度:N-1=k+(N-k-1)
(3)拟合优度
三、违背经济假定的模型
当模型假定不符合高-马定理仍然采用OLS估计模型所带来的后果:
1.异方差性
是随机干扰项的方差不相同时产生的一类现象。
OLS估计仍是无偏、一致的,但通常的假设检验t、F不可靠,将导致错误的结论。
常用的检验方法:图示法、Park 和Gleiser 检验法、Goldfeld-Quandt检验法、White 检验法。
2.消除异方差的方法
加权最小二乘法法(WLS)
违背经济假定的模型
序列相关性
是模型随机干扰项出现序列相关时产生现象。
OLS估计量仍具有无偏性与一致性,但假设检验不可靠,预测变得无效。
检验方法
图示法、回归检验法、D.W检验法等。
修正方法
广义差分法、广义最小二乘法(GLS)
违背经济假定的模型
多重共线性
是指多个解释变量间存在共线性(相关性),分为完全共线或近似共线。
模型完全共线时,模型参数无法估计。
近似共线时,不违背经典假设,模型参数OLS仍是无偏、一致且有效的,但估计的参数的标准差往往较大,使得t减少,参数显著性下降。
消除方法
逐步回归法、差分法、增大样本容量法、使用额外信息法。
违背经济假定的模型
练习1:解释下列概念:
(1)异方差性 (2)序列相关性
(3)多重共线性 (4)完全共线性
(5)近似共线性 (6)随机解释变量
(7)差分法 (8)广义最小二乘法
(9)D.W检验
练习2.判断下列各题的对错,并说明理由:
(1)在存在异方差情况下,OLS估计量是有偏的和无效的。
(2)如果存在异方差,导致t检验与F检验失效。
(3)在存在异方差情况下,OLS法总是高估了估计量的标准差。
(4)存在序列相关时,OLS估计量是有偏的并且也是无效的。
(5)消除序列相关的一阶差分变换假定自相关系数 必须等于1。
(6)存在多重共线时,模型参数无法估计。
(7)存在多重共线时,一定会使参数估计值的方差增大,从而造成估计率的损失。
(8)一旦模型中的解释变量是随机的,则违背了基本假设,使得模型的OLS估计量有偏且不一致。
练习3.简述异方差对下列各项有何影响:
(1)OLS估计量及其方差;
(2)置信区间;
(3)显著性t检验和F检验的使用。
练习4.什么是异方差性?举例说明经济现象中的异方差性。检验异方差性的方法和思路是什么?
练习5.什么是序列相关性?举例说明经济现象中序列相关性的存在。检验序列相关性的方法思路是什么?熟悉D.W统计量的计算方法和查表判断。
练习6.什么是多重共线性?产生多重共线性的经济背景是什么?有何危害?为什么会造成这些危害?检验多重共线性的方法思路是什么?有哪些克服方法?
例题
例1.下列哪种情况是异方差性造成的结果?
(1)OLS估计是有
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