计量经济学的概念.doc

计量经济学的概念。 计量经济学是经济科学领域内的一门应用科学，以一定的经济理论和实际统计资料为基础，运用数学、统计方法与计算机技术，以建立经济计量模型为主要手段，定量分析研究具有随机特性的经济变量关系。 数理经济模型与计量经济模型的区别。 数理：揭示经济活动中各个因素之间的理论关系，用确定性的数学方程加以描述。 计量：揭示经济活动中各个因素之间的定量关系，用随机性的数学方程加以描述。 经典计量经济学模型的一般形式。 计量经济学的数据类型。 时间序列数据：按时间先后排列的统计数据。 截面数据：一个或多个变量在某一时点上的数据集合。 合并数据（平行数据）：既包含时间序列数据又有截面数据。 建立计量经济学模型的步骤。 1）理论模型的设计：①确定模型所包含的变量。②确定模型的数学形式。③拟定模型中待估计参数的理论期望值。 2）样本数据的收集：①时间序列数据易引起模型随机误差项产生序列相关。②截面数据易引起模型随机误差项产生异方差。③样本数据的质量：完整性、准确性、可比性、一致性。 3）模型参数的估计。 4）模型的检验：①经济意义检验。②统计检验：拟合优度检验、变量的显著性检验、方程的显著性检验。③计量经济学检验：序列相关、异方差法（随机误差项）、多重共线性（解释变量）④模型预测检验。 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。 如何正确选择解释变量。 作为“变量”的原因：1）据经济理论和经济行为分析；2）考虑数据的可得性；3）考虑入选变量之间的关系。 回归分析的目的。 1）根据自变量的取值，估计应变量的均值；2）检验建立在经济理论基础上的假设；3）根据样本外自变量的取值，预测应变量的均值。 总体回归函数(PRF)和样本回归函数(SRF)各变量系数名称及函数方程。 随机误差项(Ui)的性质或主要内容。 1）代表模型中省略的次要变量；2）奥卡姆剃刀原则；3）样本点的测量误差；4）一些随机因素。 最小二乘法(OLS)的判断标准。 残差平方和最小。 参数b1,b2的计算公式。 普通最小二乘估计量的性质。 1）样本回归线通过Y和X的样本均值，即；2）估计的Y均值等于实测的Y均值，即；3）残差ei的均值为零，即；4）残差ei和预测的Yi不相关，即；5）残差ei和Xi不相关，即。 经典（古典）线性回归模型的基本假定。 假定1：回归模型是参数线性的，但不一定是变量线性的。假定2：解释变量(X)与扰动误差项(U)不相关。假定3：给定Xi，扰动项的期望或均值为零，即。假定4：Ui的方差为常数或同方差，即。假定5：无自相关假定，即两个误差项之间不相关，即。假定6：回归模型是正确设定的。 普通最小二乘估计量（或高斯--马尔可夫定理）的性质。（BLUE最优线性无偏估计量） 线性性、无偏性、有效性、最小方差性。1）b1和b2是线性估计量；2）b1和b2是无偏估计量，即E(b1)=B1,E(b2)=B2；3），即误差方差的OLS估计量是无偏的；4）b1和b2是有效估计量。 普通最小二乘估计量的方差和标准差的计算公式。 给定显著性水平，如何求置信区间。 [b2t临界值·se(b2)，b2t临界值·se(b2)] 总平方和(TSS)、解释平方和(ESS)、残差平方和(RSS)三者的关系及计算公式。 拟合优度中判定系数r2的性质及计算公式。 性质：①非负性；②0≤r2≤1，r2愈接近1，拟合度越高，愈接近0，拟合度越低，r2=0，Y与X无关。 样本相关系数r的性质及计算公式。 性质：①可正可负；②-1≤r≤1，r接近1，正相关好，接近-1，负相关好；③若X与Y在统计上独立，则r=0，反之，则不一定成立。 变量显著性检验（t检验）的方法及过程。 双边检验：设Ho:B2＝0，H1:B2≠0；2）单边检验：设Ho:B2≤0，H1:B2＞0。 |t|＞t临界,拒绝零假设. b1,b2与随机扰动项(Ui)的分布。 多元线性回归模型的假定。 假定1：回归模型是参数线性的，并且是正确设定的。假定2：X2、X3与扰动项U不相关，即。假定3：误差项均值为0，即。假定4：同方差假定，即U的方差为一常量，。假定5：误差项Ui和Uj无自相关，即。假定6：解释变量X2和X3之间不存在完全共线性，即两个解释变量之间无严格的线性关系。假定7：U服从均值为0，方差为的正态分布，即。 多元线性回归模型的标准误差δ2如何计算。 多元判定系数R2的计算公式。 多元回归的总体显著性检验的原假设和备择假设。 Ho:B2=B3=0，H1:B2、B3不全为0。 F值和R2的关系，TSS,RSS,ESS用R2表示的公式。 ，（n为观察值个数，k为包括截距在内的解释变量的个数） 关系：R2=0时，F=0；R2越大，F