計量經(jīng)濟學的概念

1、1、計量經(jīng)濟學的概念。計量經(jīng)濟學是經(jīng)濟科學領(lǐng)域內(nèi)的一門應(yīng)用科 學，以一定的經(jīng)濟理論和實際統(tǒng)計資料為基 礎(chǔ)，運用數(shù)學、統(tǒng)計方法與計算機技術(shù)，以 建立經(jīng)濟計量模型為主要手段，定量分析研 究具有隨機特性的經(jīng)濟變量關(guān)系。2、數(shù)理經(jīng)濟模型與計量經(jīng)濟模型的區(qū)別。數(shù)理：揭示經(jīng)濟活動中各個因素之間的理論 關(guān)系，用確定性的數(shù)學方程加以描述。計量：揭示經(jīng)濟活動中各個因素之間的定量 關(guān)系，用隨機性的數(shù)學方程加以描述。3、經(jīng)典計量經(jīng)濟學模型的一般形式。4、計量經(jīng)濟學的數(shù)據(jù)類型。時間序列數(shù)據(jù)：按時間先后排列的統(tǒng)計數(shù)據(jù)。截面數(shù)據(jù)：一個或多個變量在某一時點上的 數(shù)據(jù)集合。合并數(shù)據(jù)（平行數(shù)據(jù)）：既包含時間序列數(shù)據(jù) 又有截面數(shù)

2、據(jù)。5、建立計量經(jīng)濟學模型的步驟。1）理論模型的設(shè)計：確定模型所包含的變 量。確定模型的數(shù)學形式。擬定模型中 待估計參數(shù)的理論期望值。2）樣本數(shù)據(jù)的收集：時間序列數(shù)據(jù)易引起 模型隨機誤差項產(chǎn)生序列相關(guān)。截面數(shù)據(jù) 易引起模型隨機誤差項產(chǎn)生異方差。樣本 數(shù)據(jù)的質(zhì)量：完整性、準確性、可比性、一 致性。3）模型參數(shù)的估計。4）模型的檢驗：經(jīng)濟意義檢驗。統(tǒng)計檢 驗：擬合優(yōu)度檢驗、變量的顯著性檢驗、方 程的顯著性檢驗。計量經(jīng)濟學檢驗：序列 相關(guān)、異方差法（隨機誤差項）、多重共線性 （解釋變量）模型預測檢驗。6、計量經(jīng)濟學模型的應(yīng)用。1）結(jié)構(gòu)分析；2）經(jīng)濟預測；3）政策評價；4）檢驗與發(fā)展經(jīng)濟理論。7、如何

3、正確選擇解釋變量。作為“變量”的原因：1）據(jù)經(jīng)濟理論和經(jīng)濟 行為分析；2）考慮數(shù)據(jù)的可得性；3）考慮 入選變量之間的關(guān)系。8、回歸分析的目的。1）根據(jù)自變量的取值，估計應(yīng)變量的均值；2）檢驗建立在經(jīng)濟理論基礎(chǔ)上的假設(shè)；3）根據(jù)樣本外自變量的取值，預測應(yīng)變量的均9、總體回歸函數(shù)（PRF）和樣本回歸函數(shù)（SRF） 各變量系數(shù)名稱及函數(shù)方程。一10、隨機誤差項（Ui）的性質(zhì)，要內(nèi)容。1）代表模型中省略的次要變量； 2）奧卡姆 剃刀原則；3）樣本點的測量誤差；4） 一些 隨機因素。11、最小二乘法（OLS）的判斷標準。n2殘差平方和ei2|Yi Y?最小。i 112、參數(shù) b1,b2的計算公式。13、

4、普通最小、乘估計量的性質(zhì)。1）樣本回歸線通過Y和X的樣本均值，即Y b1 b2X ； 2）估計的Y均值等于實測的Y均值，即年Y ; 3）殘差ei的均值為零，即e/n 0； 4）殘差ei和預測的Y不相關(guān)，即 eY? 0； 5）殘差ei和X不相關(guān)，即eiXi 0。14、經(jīng)典（古典）線性回歸模型的基本假定。 假定1:回歸模型是參數(shù)線性的，但不一定是 變量線性的。假定2:解釋變量（X）與擾動誤 差項（U）不相關(guān)。假定3:給定X,擾動項的期望或均值為零，即EU/Xi o。假定4:U的方差為常數(shù)或同方差，即var（Ui）2。假定5:無自相關(guān)假定，即兩個誤差項之間不 相關(guān)，即cov（Ui,Uj） 0, j

5、i o假定6:回歸 模型是正確設(shè)定的。15、普通最小二乘估計量（或高斯 -馬爾可 夫定理）的性質(zhì)。（BLUE最優(yōu)線性無偏估計 量）線性性、無偏性、有效性、最小方差性。1） b1和b2是線性估計量；2） b1和b2是無偏估計量，即 E（b1）=B1,E（b 2）=B2； 3） E（ ?2） 2 ,即 誤差方差的OLS古計量是無偏的；4） b1和b2 是有效估計量。16、普通最小二乘估計量的方差和標準差的計算公式。17、給定顯著性水平，如何求置信區(qū)問。b2 t 臨界值 se(b 2) , b t 臨界值- se(b2)18、總平方和(TSS)、解釋平方和(ESS)、殘 差平方和(RSS)三者的關(guān)系

6、及計算公式。19、擬合優(yōu)度中判定系數(shù)r2的性質(zhì)及計算公性質(zhì):非負性；0&r2w1, r2愈接近1, 擬合度越高，愈接近0,擬合度越低，r2=0, Y與X無關(guān)。20、樣本相關(guān)系數(shù)r的性質(zhì)及計算公式。性質(zhì)：可正可負；-1 r0。|t| t臨界，拒絕零假設(shè).22、b1,b2與隨機擾動項(Ui)的分布。23、m無殘性回歸模型的假江。一假定1:回歸模型是參數(shù)線性的，并且是正確 設(shè)定的。假定2: X、X與擾動項U不相關(guān)，即cov(x ) 00假定3:誤差項均值為0,即E(Ui) 0。假定4:同方差假定，即U的方差為一常量，var(Ui)2 o假定5:誤差項U和U無自相關(guān)，即cov(Ui,Uj) 0, j

7、i o假定6:解釋變量X2和X3之間不存在完全共線性， 即兩個解釋變量之間無嚴格的線性關(guān)系。假定7: U服從均值為0,方差為2的正態(tài)分布，即Ui N(0, 2) 024、多元線性回歸模型的標準誤差62如何計算。25、多元判定系數(shù)R的計算公式。26、多元回歸的總體顯著性檢驗的原假設(shè)和 備擇假設(shè)。H:B2=B=0, H1E2、R不全為 0。27、F 值和 R2的關(guān)系，TSS,RSS,ESSg R2表 示的本惠=2FR/(k 1)(n為觀察值個數(shù)，k為(1 R2) (n k)f包括截距在內(nèi)的解釋變量的個數(shù))關(guān)系：R2=0時，F(xiàn)=0; R越大，F(xiàn)越大；R2=1 時，F(xiàn) 一 oo28、校正的判定系數(shù)R2

8、的公式及性質(zhì)。性質(zhì)：若k1,則R2&R2;R2總為正數(shù)，R2可能為負數(shù)。29、F值乜RjW關(guān)系。F與R2同向變化：當R2=0時，F(xiàn)=0;當R2=1時，F(xiàn)無窮大；R2越大，F(xiàn)越大。30、雙對數(shù)模型的形式及性質(zhì)。雙對數(shù)：lnYi =B+BlnXi+U，性質(zhì):B測度為Y對X的彈性。31、半對數(shù)模型的形式及性質(zhì)。半對數(shù)：lnYi =B+BX+U ,性質(zhì)：B2表示X增 加一個單位，Y的平均增長率，即因變量的相 對增量。32、線性模型與半對數(shù)模型中 B2的含義。線性:B2表示X增加一個單位，Y的絕對量的 平均增量，即Y增加B個單位。半對數(shù)：B2表示X增加一個單位，Y的相對量 的平均增量，即Y增加100*B

9、2。33、線性-對數(shù)模型的形式及性質(zhì)。Y=B+RlnXi+U，性質(zhì)：B表示X的相對變化 引起的Y的絕對量變化量，即自變量的一個 單位相對增量引起因變量平均的絕對增長。34、因變量取對數(shù)的半對數(shù)模型I與自變量 取對數(shù)的半對數(shù)模型TT的區(qū)別。I反映自變量的絕對量變化 1個單位時，因 變量變化的百分比，lnYi =B+Bt+Ui ;II反映自變量變化一個百分比時，因變量的 絕對變化量，Y =B+B2lnX+U 35、倒數(shù)模型的形式。1Y =B+B，+UXi形式斜率二巴 dXn斗bdX不知:年金驗焚爨數(shù) 近哪個變量J貴漏，找個壟00即代變量線性Y=B+B2XBZ B*J; 45、（詩和經(jīng)沙就驗線性C、

10、法中的MW性P17聯(lián)立方程問16要主要雙對數(shù)lnY=B1+B2lnXYX表現(xiàn)窿哪些方 1）隨機解釋:回。對數(shù)變量問題；對數(shù)2）損失變寸上息問對數(shù)-線性lnY =B+B2XB2(Y)題B（X）損失萬福做的1目天饃便息M。線性-對數(shù)Y=B+BlnXB2(l) X4內(nèi)率制（在空尊性 系統(tǒng)內(nèi)產(chǎn)對數(shù),并影響系2b和 法響）,“（只倒數(shù)Y=B+B) X8）X2外生父擢（景 外甲驕匕泮咖港施木 ，后內(nèi)生變“身干羲移赳 稱為先決變A應(yīng)發(fā)量相同時，可以比較F2o能件解釋變量）。36、對于線性、雙對數(shù)、對數(shù)-線性、線性A、殘差圖示法；B、RESET例經(jīng)（a、如果事-對數(shù)、倒數(shù)五種系數(shù)的總結(jié)。先知道遺漏了哪個變量，

11、只需將此變量引入37、模型中引入虛擬變量的作用。47、結(jié)構(gòu)式模型與簡化式模型的形式：1）分離異常因素的影響；2）檢驗不同屬性結(jié)構(gòu)：C=B+BY+U類型對因變量的作用；3）提高模型的精度。38、虛擬變量的性質(zhì)。1）若一個定性變量有 m個類別，則引入m-1 個虛擬變量；2）虛擬變量的取值是隨意的； 3）被賦予零值的類別稱為基底；4）虛擬變 量的系數(shù)稱為級差截距系數(shù)，表示取值的類 別的截距值與基底截距差別。39、交互作用效應(yīng)如何體現(xiàn)。Y =B+BD2i+BR +B（Dz R+BM +U , D2i、d 為 交互作用虛擬變量。40、虛擬變量是定性的。41、 “好的”模型的性質(zhì)。1）簡約性；2）可識別性

12、；3）擬合優(yōu)度；4） 理論一致性；5）預測能力。42、模型設(shè)定偏誤的類型。1）關(guān)于解釋變量選取的偏誤：漏選相關(guān)變 量，多選無關(guān)變量；2）關(guān)于模型函數(shù)形式 選取的偏誤。43、模型設(shè)定偏誤的后果。1）漏選相關(guān)變量：參數(shù)估計的偏誤；2）多選無關(guān)變量：估計量無偏、一致但不具有最 小方差性；3）錯誤函數(shù)形成：全方位偏誤。44、模型設(shè)定偏誤的檢驗方法。1）無關(guān)變量：1個變量 t檢驗；n個變量一一F檢驗，F(xiàn) 閥2 R2） m（1 R2r） （n k）2）漏選變量和不正確函數(shù)形式一一參數(shù)（簡化：Yt Bo1 It1 Ut1 Bi 1 Bi1 Bi48、聯(lián)立方程模型的識別狀態(tài)。1）可識別：恰度識別（唯一地估計參

13、數(shù)）;過度識別（一個或幾個參數(shù)有若干估計值）。2）不可識別：不能估計參數(shù)。49、識別規(guī)則。k=m-1,恰度識別；km-1,過度識別；k m-1,不可識別。m方程個數(shù)；k：不包括在 該方程中所有變量的個數(shù)。50、各方程識別的方法。1）恰度識別：間接最小二乘法（ILS） ; 2） 過度識別：兩階最小二乘法（2SLS） 51、多重共線性形式二D統(tǒng)計學形式：X、X相關(guān)； 即兩個或多個解釋變量出現(xiàn)相關(guān)性。2）數(shù) 據(jù)類型：時間序列數(shù)據(jù)。3）實際經(jīng)濟現(xiàn)象： 滯后變量的引入。后果：1）參數(shù)估計量：無偏、有效（經(jīng)濟含 義不合理）。2）變量的顯著性檢驗：t檢驗失 效（失去意義）。3）模型的預測功能：失效。檢驗,：

14、1）是否存在：簡單相關(guān)系數(shù)法：|t| 接近1,存在較強多重共線性；綜合統(tǒng)計檢 驗法:R2很大，t值不顯著，未通過檢驗。2） 存在范圍：判定系數(shù)檢驗法；逐步回歸 法；逐步剔除法；逐個引入法；方差，,一1膨脹因子：VIF。R, R2;t值；估計函數(shù)的符號）1 R2補救措施：1）排除引起共線性的變量：逐步 ili； 2）差分法；3）減少參數(shù)估計量的 方差：改變樣本，增加樣本容量。評價：1）為了利用模型預測應(yīng)變量的未來均 而（壞事）；2）除預測，還估計參數(shù)（好事）。52、異方差方式:1） var（Ui） 2; 2）即隨機誤差項的的方差不是常數(shù)；3）截面數(shù)據(jù)；4）單調(diào)型 遞增、單調(diào)型遞減、復雜型。后果_

15、: 1）無偏、無效；2） t檢驗失效（失去 意文）;3）失效。檢驗一（以2表示隨機誤差項的方差）：1）圖 示檢驗法：散點擴大、縮小或復雜趨勢；2） 戈星瑟或帕克檢驗：i2 f（x）,則存在異方 差；3） White檢驗：先用OLS古計方程得 殘差a；做e2對所有原始變量等的回歸；D-W 1）假設(shè)條件：解釋變量 X非隨機變量；擾動項：UiUi 1 i,（ 11）,為自相關(guān)系數(shù)馬爾可夫一階自回歸過程（AR（1）過程）;解釋變量中不包含應(yīng)變 量的滯后值；回歸模型中含有截距項； 沒有缺失數(shù)據(jù)。Ho：0,即不存在一階自相關(guān)；Ho：0,0 d Ldu 2 4-d u一差 5隙;自法相|判無法判定時是4-d l 4 d便）廣義差分法：D-W自相即U存在一階自相關(guān)。求輔助回歸方程中的 R2 （ n R2XK2 J;得到的X值超過臨界值，則有異方差，或P 很低，拒絕H，無異方差。社救一：1）加權(quán)最小二乘法（WLS：對原模型加權(quán)，再采用ols古計參數(shù)；對較小的e2 賦予較大的權(quán)數(shù)；對較大的e2賦予較小的權(quán)數(shù)。2）重新設(shè)定模