計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)知識(shí)點(diǎn)總結(jié)

1、緒論計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)：根據(jù)理論和觀測(cè)的事實(shí)，運(yùn)用合適的推理方法使之聯(lián)系起來同時(shí)推導(dǎo)，對(duì)實(shí)際經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象進(jìn)行的數(shù)量分析。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)（定量分析）是經(jīng)濟(jì)學(xué)（定性分析）、統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)學(xué)（定量分析）的結(jié)合。目的：把實(shí)際經(jīng)驗(yàn)的內(nèi)容納入經(jīng)濟(jì)理論，確定變現(xiàn)各種經(jīng)濟(jì)關(guān)系的經(jīng)濟(jì)參數(shù)，從而驗(yàn)證經(jīng)濟(jì)理論，預(yù)測(cè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的趨勢(shì)，為制定經(jīng)濟(jì)策略提供依據(jù)。類型：理論計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)和應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的研究步驟：（一） 模型設(shè)定：要有科學(xué)的理論依據(jù)選擇適當(dāng)?shù)臄?shù)學(xué)形式方程中的變量要具有可觀測(cè)性（二） 估計(jì)參數(shù)：參數(shù)不能直接觀測(cè)而且是未知的（三） 模型檢驗(yàn)：經(jīng)濟(jì)意義的檢驗(yàn)、統(tǒng)計(jì)推斷檢驗(yàn)、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn)、模型預(yù)測(cè)檢驗(yàn)（四） 模型應(yīng)用：經(jīng)濟(jì)分析

2、、經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)、政策評(píng)價(jià)和檢驗(yàn)、發(fā)展經(jīng)濟(jì)理論計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型：計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型是為了研究分析某個(gè)系統(tǒng)中經(jīng)濟(jì)變量之間的數(shù)量關(guān)系而采用的隨機(jī)代數(shù)模型，是以數(shù)學(xué)形式對(duì)客觀經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象所作的描述和概括。計(jì)量經(jīng)濟(jì)研究中應(yīng)用的數(shù)據(jù)包括：時(shí)間序列數(shù)據(jù)截面數(shù)據(jù)面板數(shù)據(jù)虛擬變量數(shù)據(jù)第二章簡單線性回歸模型：只有一個(gè)解釋變量的線性回歸模型相關(guān)系數(shù)：兩個(gè)變量之間線性相關(guān)程度可以用簡單線性相關(guān)系數(shù)去度量總體相關(guān)系數(shù)：對(duì)于研究的總體，兩個(gè)相互關(guān)聯(lián)的變量得到相關(guān)系數(shù)。總體相關(guān)系數(shù) Var方差 Cov協(xié)議方差rXY=（Xi-X）YI-Y（Xi-X）2（Yi-Y）2總體回歸函數(shù)：將總體被解釋函數(shù)Y的條件期望表現(xiàn)為解釋變量X的函數(shù)總體 EYXi

3、=1+2Xi個(gè)體 Yi=1+2Xi+i 隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)引入隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的原因？作為未知影響因素的代表作為無法取得數(shù)據(jù)的已知因素的代表作為眾多細(xì)小因素的綜合代表模型的設(shè)定誤差變量的觀測(cè)誤差經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的內(nèi)在隨機(jī)性。簡單線性回歸的基本假定？（1）零均值假定時(shí)，即在給定解釋變量Xi得到條件下，隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)Ui的條件期望或條件均值為零。（2）同方差假定，即對(duì)于給定的每一個(gè)Xi，隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)Ui的條件方差等于某一常數(shù)2。（3）無相關(guān)假定，即隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)Ui的逐次值互不相干，或者說對(duì)于所有的i和j（I不等于j），ui和uj的協(xié)方差為零。（4）隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)ui與解釋變量Xi不想管（5）正態(tài)性假定，即假定隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)ui服從期望

4、為零、方差為2的正態(tài)分布。2=（Xi-X）YI-Y（Xi-X）21=Y-2X最小二乘準(zhǔn)則：用使估計(jì)的剩余平方和最小的原則確定楊訥回歸函數(shù)最小二乘估計(jì)量評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)：無偏性、有效性、一致性。 統(tǒng)計(jì)特性：線性特性、無偏性、有效性。E（2）=2 2=ei2n-22N2，2Xi-X2P28擬合優(yōu)度：樣本回歸直線與樣本觀測(cè)數(shù)據(jù)之間的擬合程度?？蓻Q系數(shù)R2=1-Yi-Yi2Yi-Y2=1-ei2yi2修正的決定系數(shù)及其作用。解答：（2分）其作用有：（1）用自由度調(diào)整后，可以消除擬合優(yōu)度評(píng)價(jià)中解釋變量多少對(duì)決定系數(shù)計(jì)算的影響；（2分）（2）對(duì)于包含解釋變量個(gè)數(shù)不同的模型，可以用調(diào)整后的決定系數(shù)直接比較它們的擬合

5、優(yōu)度的高低，但不能用原來未調(diào)整的決定系數(shù)來比較（1分）。多重共線性：指解釋變量之間存在精確或近似的線性關(guān)系產(chǎn)生多重共線性的原因？（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)建立模型也可能出現(xiàn)多重共線性（4）樣本數(shù)據(jù)自身的原因完全多重共線性的后果？（1）參數(shù)的估計(jì)值不確定（2）參數(shù)估計(jì)值的方差無限大不完全多重共線性下產(chǎn)生得到后果？（1）參數(shù)估計(jì)值的方差與協(xié)方差增大（2）對(duì)參數(shù)區(qū)間估計(jì)時(shí)，置信區(qū)間趨于變大（3）嚴(yán)重的多重共線性時(shí)，假設(shè)檢驗(yàn)容易作出錯(cuò)誤的判斷（4）當(dāng)多重共線性嚴(yán)重時(shí)，可能造成可決系數(shù)R2較高多重共線性檢驗(yàn)方法？（1）簡單相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)法（2）方差膨脹因子

6、法（3）直接觀測(cè)法（4）逐步回歸檢測(cè)法降低多重共線性的經(jīng)驗(yàn)方法？（1）利用外部或經(jīng)驗(yàn)信息（2）橫截面與時(shí)間序列數(shù)據(jù)并用（3）剔除高度共線性的變量（4）數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換（5）獲取補(bǔ)充數(shù)據(jù)或新數(shù)據(jù)（6）選擇有偏估計(jì)量異方差性：其他假設(shè)均不變，但模型中隨機(jī)誤差項(xiàng)ui的方差 Var（ui2）=i2 （i=1,2.n）則ui具有異方差性異方差性產(chǎn)生的原因？（1）模型設(shè)定誤差（2）測(cè)量誤差的變化（3）截面數(shù)據(jù)中總體名單的差異異方差性產(chǎn)生的后果？（1）對(duì)參數(shù)估計(jì)式統(tǒng)計(jì)特性的影響：參數(shù)的OLS估計(jì)仍然具有無偏性。參數(shù)OLS估計(jì)式得到方差不再是最小的（2）對(duì)模型假定檢驗(yàn)的影響：參數(shù)估計(jì)的方差若還是用OLS方法去估計(jì)方差

7、，通常得到t統(tǒng)計(jì)量不再服從t分布，并且使用大樣本也不能解決這個(gè)問題(3)對(duì)預(yù)測(cè)的影響：導(dǎo)致參數(shù)的顯著性檢驗(yàn)失效和預(yù)測(cè)的精度降低。異方差性的檢驗(yàn)1圖示檢驗(yàn)法 相關(guān)圖分析 殘差分布圖分析2（GoldfeldQuandt）檢驗(yàn) 3（White）檢驗(yàn) 4RCH檢驗(yàn)異方差性的補(bǔ)救措施？（1）對(duì)模型變換（2）加權(quán)最小二乘法（3）模型的的對(duì)數(shù)變換自相關(guān)：指總體回歸模型的隨機(jī)誤差項(xiàng)ui之間存在的相關(guān)關(guān)系自相關(guān)產(chǎn)生的原因？（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)定偏誤自相關(guān)的后果？（1）一階自回歸形式的性質(zhì)：自協(xié)方差均不為零。（2）自相關(guān)對(duì)參數(shù)估計(jì)的影響：導(dǎo)致低估真實(shí)的2（3）對(duì)模型檢驗(yàn)的影響：參數(shù)的最小二乘估計(jì)量是無效的，使得F檢驗(yàn)和R2檢驗(yàn)也是不可靠的。（4）對(duì)模型預(yù)測(cè)的影響：使預(yù)測(cè)的置信區(qū)間不可靠，從而降低了預(yù)測(cè)精度自相關(guān)檢驗(yàn)？（1）圖示檢驗(yàn)法（2）DW檢驗(yàn)法（3）LM檢驗(yàn)自相關(guān)的補(bǔ)救？（1）廣義差分法（2）自相關(guān)系數(shù)的確定殘差平方和 F檢驗(yàn)的步驟： 1、提出假設(shè) 2、在原假設(shè)成