华南农业大学计量经济学总复习重点汇编.pptVIP

（1）建立一个理论假说 （2）收集数据 （3）设定数学模型 （4）设立统计或经济计量模型 （5）估计经济计量模型参数 （6）检查模型的适用性：模型设定检验 （7）检验源自模型的假说 （8）利用模型预测 一、理论模型的建立 二、样本数据的收集 三、模型参数的估计 四、模型的检验 第一章、计量经济学方法论 * * 第二、三、四章、线性回归的基本思想 回归分析概述 参数估计 模型检验 模型预测 * 第二章、线性回归的基本思想：双变量模型 总体回归函数 样本回归函数 总体回归模型 回归分析的目的 样本回归模型 随机误差项的性质 一、回归分析概述 “线性”回归的含义 总体回归模型 总体回归函数 样本回归模型 样本回归函数 * 偏回归系数?j：在其他解释变量保持不变的情况下，Xj每变化1个单位时Y的均值E(Y)的变化 二、参数估计 2、古典线性回归模型的基本假设 4、最小二乘估计量的性质 3、普通最小二乘估计量的方差与标准误 1、参数的普通最小二乘估计 i=1,2,…,n * 最小二乘原理 高斯—马尔柯夫定理（Gauss-Markov theorem） 2、多元线性回归模型的基本假定 假设1：回归模型是参数线性的，并且正确设定。 假设2：解释变量与随机项不相关。 假设7：随机项满足正态分布。 假设3、4、5：随机误差项具有零均值、同方差及不序列相关性。 假设6：解释变量之间不存在完全共线性。即解释变量之间没有严格的线性关系。 * 三、统计检验 * 3、拟合优度（判定系数）检验 1、参数的置信区间法 2、变量的显著性检验法 4、方程的显著性检验(F检验) 是否增加新的解释变量？ 5、校正（调整）的判定系数 6、受限最小二乘 检验步骤： H0： ?1=?*， H1：?1? ?* （2）以原假设H0构造t统计量，并由样本计算其值 （3）给定显著性水平?，查t分布表，得临界值 |t| t ?/2(n-2)，则拒绝H0 |t|? t ?/2(n-2)，则不拒绝H0 （1）对总体参数提出假设 (4) 比较 判断 计量经计学中，主要是针对变量的参数真值是否为零来进行显著性检验的 双边检验 t ?/2(n-2) t ? (n-2) 单边检验 右侧检验t t ? (n-2)或左侧检验t t ? (n-2)，则拒绝H0 2、变量的显著性检验法 * 度量的是回归模型对Y变异的解释比例 拟合优度、（样本）可决系数/判定系数（coefficient of determination) 3、拟合优度（判定系数） 4、方程显著性的F检验 step1、可提出如下原假设与备择假设： H0： ?1=?2= ? =?k=0；H1： ?j不全为0 step3、给定显著性水平?，可得到临界值F?(k,n-k-1) step2、由样本求出统计量F的数值 step4、通过比较 拒绝或接受原假设H0 判定原方程总体上的线性关系是否显著成立 F? F?(k,n-k-1)拒绝原假设 ；F?F?(k,n-k-1)接受原假设 * 5、判定系数与校正（调整）的判定系数 剔除了变量个数对拟合优度的影响 * (有约束模型) (无约束模型) 施加约束条件H0： * 6、受限最小二乘 检验思想：用（RSSR - RSSU）的大小检验约束的真实性 F临界F值，则不拒绝约束条件；F临界F值，则拒绝约束条件； step1 Step2：计算F统计量值 Step3、4：找临界值，比较判断 * 四、模型预测 总体均值预测值的置信区间 在1-?的置信度下，总体均值E(Y|X0)的置信区间为： 根据解释变量的值 预测 应变量的均值 假定解释变量的值为某一固定值X0 如何才能缩小置信区间？ 增大样本容量n。 提高模型的拟合优度。 提高样本观测值的分散度。 一、经济学中常用概念回顾（斜率、弹性、增长率） 二、几种典型的变量非线性模型中经济涵义的解读 三、模型（形式）选择的依据 * GYH 第五章、回归模型的函数形式 变量非线性的模型 ——模型形式选择和经济含义的解读 * GYH 第六章、虚拟变量回归 一、虚拟变量的基本含义 二、虚拟变量的引入 三、虚拟变量的设置原则 包含非定量变量的模型 ——虚拟变量的设置和经济含义的解读 第二部分 实践中的回归分析 基本假定违背：不满足基本假定的情况。 （1）模型设定有偏误；所选模型是正确设定的 （2）解释变量之间存在多重共线性； （3）随机误差项序列存在异方差性； （4）随机误差项序列存在序列相关性。 所选模型是正确设定的 解释变量之间不存