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文檔簡介
1、計量經(jīng)濟學各章主要知識點第一章:緒論1計量經(jīng)濟學的學科屬性、計量經(jīng)濟學與經(jīng)濟學、數(shù)學、統(tǒng)計學的關(guān)系;2計量經(jīng)濟研究的四個基本步驟(1)建立模型(依據(jù)經(jīng)濟理論建立模型,通過模型識別、格蘭杰因果關(guān)系檢驗、協(xié)整關(guān)系檢驗建立模型);(2)估計模型參數(shù)(滿足基本假設(shè)采用最小二乘法,否則采用其他方法:加權(quán)最小二乘估計、模型變換、廣義差分法等);(3)模型檢驗:經(jīng)濟意義檢驗(普通模型、雙對數(shù)模型、半對數(shù)模型中的經(jīng)濟意義解釋,見例1、例2),統(tǒng)計檢驗(T檢驗,擬合優(yōu)度檢驗、F檢驗,聯(lián)合檢驗等);計量經(jīng)濟學檢驗(異方差、自相關(guān)、多重共線性、在時間序列模型中殘差的白噪聲檢驗等);(4)模型應(yīng)用。例1:在模型中,y
2、某類商品的消費支出,x收入,P商品價格,試對模型進行經(jīng)濟意義檢驗,并解釋的經(jīng)濟學含義。,其中參數(shù)都可以通過顯著性檢驗。經(jīng)濟意義檢驗可以通過(商品需求與收入正相關(guān)、與商品價格負相關(guān))。商品消費支出關(guān)于收入的彈性為0.25();價格增加一個單位,商品消費需求將減少31%。例2:研究金融發(fā)展與貧富差距的關(guān)系,認為金融發(fā)展先使貧富差距加大(惡化),爾后會使貧富差距降低(好轉(zhuǎn)),成為倒U型。貧富差距用GINI系數(shù)表示,金融發(fā)展用(貸款余額/存款總額)表示。回歸結(jié)果為:,模型參數(shù)都可以通過顯著性檢驗。在x的有意義的變化范圍內(nèi),GINI系數(shù)的值總是大于1,細致分析后模型變的毫無意義;同樣的模型還有:GINI
3、系數(shù)的值總是為負。3計量經(jīng)濟學中的一些基本概念(1) 數(shù)據(jù)的三種類型:橫截面數(shù)據(jù)、時間序列數(shù)據(jù)、面板數(shù)據(jù);(2) 線性模型的概念;(3) 模型的解釋變量與被解釋變量,被解釋變量為隨機變量(如 果一個變量為隨機變量,并與隨機擾動項相關(guān),這個變量稱為內(nèi)生變量),被解釋變量為內(nèi)生變量,有些解釋變量也為內(nèi)生變量。第二章:回歸模型1兩個變量的相關(guān)關(guān)系,相關(guān)關(guān)系與隨機因果關(guān)系的區(qū)別;2總體回歸函數(shù)與線性總體回歸函數(shù);3一元與多元線性回歸模型,回歸模型的基本假設(shè);4最小二乘估計的基本原理與最小二乘估計量的具體表達式,隨機擾動項的方差的估計方法;5最小二乘估計的數(shù)值性質(zhì)與最小二乘估計的統(tǒng)計性質(zhì),樣本容量變化對
4、統(tǒng)計性質(zhì)的影響;6在回歸模型中(包括對數(shù)模型)計量單位變化對模型參數(shù)估計的影響(例3); 7樣本回歸直線及其性質(zhì);8高斯-馬爾柯夫定理及其證明。在回歸模型中,我們將解釋變量看成非隨機變量,但如果解釋變量為隨機變量,并解釋變量與隨機擾動項相關(guān),那么高斯-馬爾柯夫定理就不成立,實際上在此時,對參數(shù)的最小二乘估計并不是一個無偏估計;9總體平方和分解公式及其含義;10擬合優(yōu)度的含義與計算,擬合優(yōu)度檢驗的適用條件;11解釋變量的顯著性檢驗,T統(tǒng)計量的計算方法,T統(tǒng)計量與樣本容量的關(guān)系,的顯著性檢驗方法,模型參數(shù)(解釋變量)的置信區(qū)間(區(qū)間估計);12聯(lián)合檢驗與模型的顯著性檢驗方法,F(xiàn)統(tǒng)計量的具體計算方法
5、,F(xiàn)統(tǒng)計量與樣本容量的關(guān)系;13與F統(tǒng)計量、與的相互關(guān)系;14回歸分析結(jié)果中,各變量之間的相互關(guān)系;15利用回歸模型進行點預(yù)測與區(qū)間預(yù)測;16非線性模型的線性化方法,普通回歸模型、半對數(shù)模型、雙對數(shù)模型的具體解釋意義上的區(qū)別;17回歸結(jié)果的標準表達方式。例3:考慮下面模型中,計量單位(如從元改變?yōu)槿f元)變化對模型參數(shù)的影響,,第三章:回歸模型的擴展1 異方差的定義,異方差與模型基本假設(shè)的違背;2 異方差的產(chǎn)生原因:模型缺失重要解釋變量、樣本數(shù)據(jù)的觀察誤差、異常值的影響、模型函數(shù)形式的設(shè)定誤差、隨機因素的影響;3 存在異方差的后果:最小二乘估計不再為有效估計(有效估計的概念)、無法正確估計系數(shù)的
6、標準誤差、t檢驗的可靠性降低(具體的影響方式)、增大模型的預(yù)測誤差;4 異方差的檢驗方法:圖示檢驗法(一元與多元模型的檢驗方法)、Goldfeld-Quandt檢驗(Eviews中的實現(xiàn)方法)、White檢驗與實現(xiàn)方法、Park檢驗和Gleiser檢驗與實現(xiàn)方法;5 異方差的補救方法:模型變換法(與Park檢驗和Gleiser檢驗的關(guān)系)、加權(quán)最小二乘估計(加權(quán)最小二乘估計的基本思想:怎樣利用權(quán)重進行調(diào)整,更加重視大的方差還是小的方差),模型變換方法與加權(quán)最小二乘估計方法的區(qū)別,建立半對數(shù)模型或雙對數(shù)模型;6 自相關(guān)的定義,自相關(guān)與模型基本假設(shè)的違背,一階自相關(guān)與高階自相關(guān);7 自相關(guān)產(chǎn)生的原
7、因:模型中遺漏了重要的解釋變量(與異方差同)、經(jīng)濟變量的慣性作用、某些經(jīng)濟行為的滯后性、模型函數(shù)形式設(shè)置不當(與異方差同)、隨機因素的影響(與異方差同);8 存在自相關(guān)性的后果:最小二乘估計不再為有效估計、系數(shù)的標準差被嚴重低估(T統(tǒng)計量被放大、T檢驗的可靠性降低)、降低模型的預(yù)測精度;9 自相關(guān)的檢驗方法:圖示法與相關(guān)性檢驗(包括對殘差序列進行自相關(guān)、偏自相關(guān)分析)、DW檢驗法(檢驗統(tǒng)計量的推導(dǎo)、五個區(qū)域的檢驗方法、DW檢驗法的適用條件)、高階自相關(guān)性檢驗(BG檢驗);10 自相關(guān)性的補救方法(一階自相關(guān)的補救方法):廣義差分方法(相關(guān)系數(shù)已知,相關(guān)系數(shù)需要估計,不同的估計方法)、廣義最小二
8、乘法;11 多重共線性與完全多重共線性的定義;12 多重共線性的產(chǎn)生原因:經(jīng)濟變量的內(nèi)在聯(lián)系、經(jīng)濟變量的共同變化趨勢、模型中滯后變量的影響;13 存在多重共線性的后果:增大OLS估計量的方差、難于區(qū)分每個解釋變量的單獨影響、T檢驗的可靠性降低(可能存在低估T統(tǒng)計量的情況)、回歸模型缺乏穩(wěn)定性,需要注意的是,在存在多重共先線性的情況下,如果我們構(gòu)建模型的目的是為了預(yù)測,只要構(gòu)建模型的樣本是隨機樣本(樣本數(shù)據(jù)中的共線性結(jié)構(gòu)與總體中的共線性結(jié)構(gòu)相同),那么存在共線性的模型并不會影響模型的預(yù)測準確性;14 多重共線性的檢驗方法:相關(guān)系數(shù)檢驗法、輔助回歸模型法、變量顯著性與模型顯著性的綜合檢驗、方差膨脹
9、因子檢驗;15 多重共線性的補救方法:增加樣本容量(共線性現(xiàn)象是由抽樣不當造成)、直接剔除次要的解釋變量、利用先驗信息方法改變模型的結(jié)構(gòu)(減少解釋變量的個數(shù))、面板數(shù)據(jù)方法、逐步回歸法;16 虛擬變量的定義與虛擬變量的設(shè)置、虛擬變量陷阱;17 虛擬變量模型的構(gòu)建方法:加法模型及其含義、乘法模型及其含義、混合模型及其含義,虛擬變量模型的等價形式;18 虛擬變量模型的應(yīng)用:將定性因素引入模型(檢驗定性因素對被解釋變量的影響)、模型的結(jié)構(gòu)變化檢驗、分段回歸模型的構(gòu)建;19 Chou檢驗方法及其應(yīng)用。第四章:時間序列模型1時間序列的平穩(wěn)性概念(強平穩(wěn)、弱平穩(wěn)-協(xié)方差平穩(wěn));2白噪聲過程是一個平穩(wěn)時間序
10、列,其線性組合亦為平穩(wěn)時間序列(例4);3一元平穩(wěn)時間序列建模時的模型識別:自回歸模型的自相關(guān)系數(shù)、偏自相關(guān)系數(shù)的特征,移動平均過程的自相關(guān)系數(shù)、偏自相關(guān)系數(shù)的特征,自回歸移動平均回歸的自相關(guān)系數(shù)、偏自相關(guān)系數(shù)的特征;4時間序列的平穩(wěn)性檢驗方法:單位根檢驗(ADF檢驗)的檢驗?zāi)P?、檢驗的原假設(shè)、檢驗結(jié)果的分析方法(例5、例6);5格蘭杰因果關(guān)系的含義,格蘭杰因果關(guān)系檢驗的模型,格蘭杰因果關(guān)系檢驗的結(jié)果分析;6格蘭杰因果關(guān)系檢驗與時間序列的平穩(wěn)性的關(guān)系。例4:已知為一個白噪聲過程,試證明為一個平穩(wěn)時間序列。證明:設(shè),則; 而當K>2時,因此為一個平穩(wěn)時間序列。例5:分析在0.1和0.05、
11、0.01三個顯著性水平下,下列時間序列的平穩(wěn)性問題。表5-1 股指序列單位根檢驗輸出結(jié)果變量(c,t,m)ADF檢驗值1%臨界值5%臨界值10%臨界值SH(c,0,0)-2.1636-3.47-2.86-1.57SZZ(0,0,0)-0.0967-2.57-1.94-1.62SZC(c,0,0)-2.2654-3.47-2.86-1.57SH(0,0,0)-48.2344-2.57-1.94-1.62SZZ(0,0,0)-47.6970-2.57-1.94-1.62SZC(0,0,0)-46.9451-2.57-1.94-1.62其中c常數(shù)項、t趨勢項、m滯后階數(shù)。例6:證明隨機游走過程是一個非平穩(wěn)的時間序列,其中為一個白噪
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