華南農(nóng)業(yè)大學(xué)計量經(jīng)濟學(xué)總復(fù)習(xí)重點

1、（1）建立一個理論假說（2）收集數(shù)據(jù)（3）設(shè)定數(shù)學(xué)模型（4）設(shè)立統(tǒng)計或經(jīng)濟計量模型（5）估計經(jīng)濟計量模型參數(shù)（6）檢查模型的適用性：模型設(shè)定檢驗（7）檢驗源自模型的假說（8）利用模型預(yù)測一、理論模型的建立一、理論模型的建立二、樣本數(shù)據(jù)的收集二、樣本數(shù)據(jù)的收集三、模型參數(shù)的估計三、模型參數(shù)的估計四、模型的檢驗四、模型的檢驗第一章第一章、計量經(jīng)濟學(xué)方法論、計量經(jīng)濟學(xué)方法論12第二、三、四章、第二、三、四章、線性回歸的基本思想線性回歸的基本思想 回歸分析概述參數(shù)估計模型檢驗?zāi)Ｐ皖A(yù)測3第二章、第二章、線性回歸的基本思想：雙變量模型線性回歸的基本思想：雙變量模型總體回歸函數(shù)樣本回歸函數(shù)總體回歸模型回歸分

2、析的目的樣本回歸模型隨機誤差項的性質(zhì) 一、回歸分析概述“線性”回歸的含義ikikiiiXXXY 22110kikiikiiiiXXXXXXYE 2211021),|(總體回歸模型總體回歸函數(shù)樣本回歸模型ikikiiiieXXXY22110樣本回歸函數(shù)kikiiiiXXXY221104偏回歸系數(shù)偏回歸系數(shù)j：在其他解釋變量保持不變的情況下，Xj每變化1個單位時Y的均值E(Y)的變化二、參數(shù)估計2、古典線性回歸模型的基本假設(shè) 4、最小二乘估計量的性質(zhì) 3、普通最小二乘估計量的方差與標(biāo)準(zhǔn)誤1、參數(shù)的普通最小二乘估計iiiXY10i=1,2,n5最小二乘原理高斯高斯馬爾柯夫定理（馬爾柯夫定理（Gaus

3、s-Markov theorem）2、多元線性回歸模型的基本假定 假設(shè)1：回歸模型是參數(shù)線性的，并且正確設(shè)定。 0)(iE22)()(iiEVar0)(),(jijiECovnjiji, 2 , 1,假設(shè)2：解釋變量與隨機項不相關(guān)。 0),(ijiXCov假設(shè)7：隨機項滿足正態(tài)分布。 ), 0(2Nikj,2 , 1 假設(shè)3、4、5：隨機誤差項具有零均值、同方差及不序列相關(guān)性。假設(shè)6：解釋變量之間不存在完全共線性。即解釋變量之間沒有嚴格的線性關(guān)系。 6三、統(tǒng)計檢驗73、擬合優(yōu)度（判定系數(shù)）檢驗 1、參數(shù)的置信區(qū)間法 2、變量的顯著性檢驗法 /2/2.1iiiiiPtd fStd fS 4、方程

4、的顯著性檢驗(F檢驗) 是否增加新的解釋變量？5、校正（調(diào)整）的判定系數(shù)6、受限最小二乘 檢驗步驟：檢驗步驟： H0： 1=*， H1：1 *（2）以原假設(shè)H0構(gòu)造t統(tǒng)計量，并由樣本計算其值1*1-=tS估計量 假設(shè)值估計量的標(biāo)準(zhǔn)誤（3）給定顯著性水平，查t分布表，得臨界值|t| t /2(n-2)，則拒絕H0|t| t /2(n-2)，則不拒絕H0 （1）對總體參數(shù)提出假設(shè) (4) 比較 判斷計量經(jīng)計學(xué)中，主要是針對變量的參數(shù)真值是否為零來進行顯著性檢驗的雙邊檢驗t /2(n-2)t (n-2)單邊檢驗右側(cè)檢驗t t (n-2)或左側(cè)檢驗t t (n-2)，則拒絕H02、變量的顯著性檢驗法

5、92iiYYE S SRT S SYYT S SE S SR S S度量的是回歸模型對Y變異的解釋比例擬合優(yōu)度、（樣本）可決系數(shù)擬合優(yōu)度、（樣本）可決系數(shù)/ /判定系數(shù)判定系數(shù)（coefficient of determination)coefficient of determination) 3、擬合優(yōu)度（判定系數(shù)） 4、方程顯著性的F檢驗 step1、可提出如下原假設(shè)與備擇假設(shè)： H0： 1=2= =k=0；H1： j不全為0) 1/(/knRSSkESSFstep3、給定顯著性水平，可得到臨界值F(k,n-k-1)step2、由樣本求出統(tǒng)計量F的數(shù)值 step4、通過比較 拒絕或接受原假

6、設(shè)H0 判定原方程總總體上體上的線性關(guān)系是否顯著成立F F(k,n-k-1)拒絕原假設(shè) ；FF(k,n-k-1)接受原假設(shè)105、判定系數(shù)與校正（調(diào)整）的判定系數(shù)TSSRSSTSSESSR12) 1/() 1/(12nTSSknRSSR211 (1)1nRnk 剔除了變量個數(shù)對擬合優(yōu)度的影響剔除了變量個數(shù)對擬合優(yōu)度的影響112RkkXXY110qkqkkkkkXXXXY11110(有約束模型)(無約束模型)施加約束條件H0：021qkkk126、受限最小二乘檢驗思想：檢驗思想：用（用（RSSR - RSSU）的的大 小 檢 驗大 小 檢 驗約 束 的 真約 束 的 真實性實性) 1,() 1/

7、()/()(URUUURUURknkkFknRSSkkRSSRSSF222/1/1urrurRRqRnkqF臨界F值，則拒絕約束條件；step1Step2：計算：計算F統(tǒng)計量值統(tǒng)計量值Step3、4：找臨界值，比較判斷：找臨界值，比較判斷13 四、模型預(yù)測 總體均值預(yù)測值的置信區(qū)間 在1-的置信度下，總體均值E(Y|X0)的置信區(qū)間為： 0202000)|(YYStYXYEStY根據(jù)解釋變量的值解釋變量的值預(yù)測應(yīng)變量的均值應(yīng)變量的均值假定解釋變量的值解釋變量的值為某一固定值X000YE Y X的估計量如何才能縮小置信區(qū)間？如何才能縮小置信區(qū)間？ 增大樣本容量增大樣本容量n。提高模型的擬合優(yōu)度。

8、提高模型的擬合優(yōu)度。提高樣本觀測值的分散度提高樣本觀測值的分散度。一、經(jīng)濟學(xué)中常用概念回顧（斜率、彈性、增長率）二、幾種典型的變量非線性模型中經(jīng)濟涵義的解讀三、模型（形式）選擇的依據(jù)14GYH第五章、回歸模型的函數(shù)形式第五章、回歸模型的函數(shù)形式變量非線性的模型 模型形式選擇和經(jīng)濟含義的解讀15GYH第六章、虛擬變量回歸第六章、虛擬變量回歸 一、虛擬變量的基本含義 二、虛擬變量的引入三、虛擬變量的設(shè)置原則包含非定量變量的模型 虛擬變量的設(shè)置和經(jīng)濟含義的解讀第二部分實踐中的回歸分析基本假定違背：基本假定違背：不滿足基本假定的情況。 （1）模型設(shè)定有偏誤；所選模型是正確設(shè)定的（2）解釋變量之間存在多重共線多重共線性；（3）隨機誤差項序列存在異方差異方差性；（4）隨機誤差項序列存在序列相關(guān)序列相關(guān)性。所選模型是正確設(shè)定的解釋變量之間不存在完全線性關(guān)系誤差項方