計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué) 復(fù)習(xí)綱要(共6頁)

1、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)期末考試(q m ko sh)復(fù)習(xí)要點(diǎn) 簡介(jin ji)1. 計(jì)量模型：隨機(jī)(su j)干擾項(xiàng)的含義（遺漏變量、函數(shù)設(shè)定誤差、變量的測量誤差）2. 數(shù)據(jù)：時(shí)間序列、截面數(shù)據(jù)、混合截面、面板數(shù)據(jù)？3. 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的識別（Identification，不做考試要求） 簡單二元線性回歸1. 解釋與被解釋變量: 2. 線性：被解釋變量是關(guān)于參數(shù)的線性函數(shù)（可以不是解釋變量的線性函數(shù)）3. 總體與樣本回歸方程: （1）總體, (, ) （2） 樣本回歸：（）（3） 與的區(qū)別4. 最小二乘法: Min： ，=-5. OLS估計(jì)值的性質(zhì)：（1） ：殘差的均值為0；（2） ， （3） =+（

2、樣本回歸線必然通過點(diǎn) （4）（的平均值與的算術(shù)平均值相等）6. R2 判定系數(shù)，擬合優(yōu)度（1），表示回歸平方和與總離差平方和之比；反映了樣本回歸線對樣本觀測值擬合優(yōu)劣程度的一種描述； （2） ；（3） 回歸模型(mxng)中所包含的解釋變量越多，越大！ （4）7. 函數(shù)形式(xngsh)（對數(shù)、半對數(shù)模型系數(shù)的解釋）（1）：X變化(binhu)一個單位Y的變化（2）: X變化1%，Y變化%（3）：X變化一個單位，Y變化百分之100(X如果是虛擬變量？)（4）：X變化1%，Y變化/100。 多元線性回歸1. 變量系數(shù)的解釋（剔除、控制其他因素的影響） 對斜率系數(shù)的解釋：在控制其他解釋變量（X2）

3、不變的條件下，X1變化一個單位對Y的影響；或者，在剔除了其他解釋變量的影響之后，X1的變化對Y的單獨(dú)影響！2. 最小二乘法： Min：=- （其中）3. OLS估計(jì)值的性質(zhì)：（1） ：殘差的均值為0；（2） ， （3） =+ （4）（的平均值與的算術(shù)(sunsh)平均值相等(xingdng)）4. 多重共線性：不同解釋(jish)變量之間存在完全的線性關(guān)系！ 統(tǒng)計(jì)推斷檢驗(yàn)1. t檢驗(yàn) （1） （2）原假設(shè)與對立假設(shè)（備擇假設(shè)） （3） 單側(cè)與雙側(cè)檢驗(yàn) 原則1：如果事先不能確定系數(shù)的符號，應(yīng)該進(jìn)行雙側(cè)檢驗(yàn)；如果可以確定符號方向，就可以采用單側(cè)檢驗(yàn)！ 原則 2：進(jìn)行單側(cè)檢驗(yàn)時(shí)，不論備擇假設(shè)是正還是

4、負(fù)，都可以只看統(tǒng)計(jì)量的絕對值： （4）t2.5(n-k-1)=t/2(n-k-1)=1.98 ：如果是雙側(cè)檢驗(yàn)，表示自由度為n-k-1，顯著性水平為5%時(shí)t統(tǒng)計(jì)量的臨界值為1.98；如果是單側(cè)檢驗(yàn)，則表示自由度為n-k-1，顯著性水平為2.5%時(shí)t統(tǒng)計(jì)量的臨界值為1.98。 (5) p值的含義； (6) 置信區(qū)間2. F檢驗(yàn)（1）虛擬假設(shè)對立假設(shè)H1：至少有一個系數(shù)不等于0（或原假設(shè)不正確）受約束模型：從而： （2）H0：=0在一定的顯著性水平(shupng)下被拒絕，那么可能(knng)存在以下幾種可能：0，=0； =0，0；0，0 (3) p值的含義(hny) 虛擬變量1. 虛擬變量的定義

5、：定性變量（二值與多值）；虛擬變量有時(shí)候不一定只是0和1；2. 如何引入虛擬變量：如果一個變量分成N組，引入該變量的虛擬變量形式是只能放入N-1個虛擬變量；3. 虛擬變量系數(shù)的解釋：不同組均值的差（基準(zhǔn)組或?qū)φ战M與處理組）4. 以下幾種模型形式表達(dá)的不同含義； 1）：截距項(xiàng)不同；2）：斜率不同；3）：截距項(xiàng)與斜率都不同；其中D是二值虛擬變量，X是連續(xù)的變量。 異方差1. 什么是異方差？ 異方差性：經(jīng)典線性回歸模型的基本假設(shè)之一隨機(jī)干擾項(xiàng)的同方差性不成立，即，模型即存在異方差性。2. 異方差產(chǎn)生的后果： 1)無偏性不受影響；2)參數(shù)估計(jì)量非有效；從而也會導(dǎo)致t檢驗(yàn)和F檢驗(yàn)失效3. 異方差的檢驗(yàn)：

6、 圖示法；Breusch-Pagan檢驗(yàn)；White懷特檢驗(yàn)（不作考試要求，只需要理解檢驗(yàn)的思路）4. 異方差的修正：加權(quán)最小二乘法WLS（1）簡單情形：（2）更一般(ybn)的情形：5. FGLS vs 穩(wěn)健性異方差(fn ch)；（不作考核(koh)要求） 序列相關(guān)1. 什么是序列相關(guān)？自相關(guān)，又稱序列相關(guān)，是指總體回歸模型的隨機(jī)誤差項(xiàng)之間存在相關(guān)關(guān)系，即不同觀測點(diǎn)上的誤差項(xiàng)彼此相關(guān)： 。自相關(guān)現(xiàn)象大多出現(xiàn)在時(shí)間序列數(shù)據(jù)中。2. 序列相關(guān)性的后果：（1）參數(shù)估計(jì)無偏；（2）方差或變標(biāo)準(zhǔn)差估計(jì)有誤，導(dǎo)致非有效；變量顯著性檢驗(yàn)失去意義。3. 序列相關(guān)的檢驗(yàn): 圖示法；DW檢驗(yàn)4. 序列相關(guān)的修

7、正：廣義差分法5. 柯克蘭特-奧卡特（Cochrane-Orcutt）迭代法（不做考試要求）多重共線(n xin)多重共線性的概念(ginin)出現(xiàn)(chxin)多重共線性所存在的問題、原因和后果是什么簡答題與案例分析題注意事項(xiàng)：1. 計(jì)量模型的設(shè)立 (1) 被解釋變量 （2）解釋變量的選擇：哪些因素會影響被解釋變量？這些因素是否容易獲得？不同變量之間是否存在多重共線性（很強(qiáng)的相關(guān)）？模型函數(shù)形式的選擇（需不需要加入二次項(xiàng)，是否應(yīng)該采用對數(shù)的形式）？ （3）解釋變量的符號預(yù)期？根據(jù)經(jīng)濟(jì)理論或者常識判斷。 （4）可能遺漏了哪些重要的變量？（不做考核要求）2. 計(jì)量模型的估計(jì)與參數(shù)檢驗(yàn) （1）模型的參數(shù)的經(jīng)濟(jì)含義 （2）對參數(shù)的顯著性進(jìn)行檢驗(yàn)（是否顯著不等于0？） （3）注意單側(cè)與雙側(cè)t檢驗(yàn)臨界值的選擇；3. 計(jì)量模型的分析（1）加入新的解釋變量之后，原來模型中解釋變量的系數(shù)發(fā)生了變化，解釋發(fā)生變化的原因（新加入的解釋變量與原來的解釋變量之間存在相關(guān)性）？ （2）綜合計(jì)量模型的估計(jì)結(jié)果，對經(jīng)濟(jì)理論給出合理的解釋。內(nèi)容總結(jié)（1）計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)期末考試復(fù)習(xí)要點(diǎn) 簡介1. 計(jì)量模型：隨機(jī)干擾項(xiàng)的含義（遺漏變量、函數(shù)設(shè)定誤差、變量的測量誤差）2. 數(shù)據(jù)