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文檔簡(jiǎn)介
2023年計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)實(shí)驗(yàn)心得
通過(guò)這個(gè)學(xué)期學(xué)習(xí)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)這門(mén)課程,新王華老師
在我們學(xué)習(xí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)給了我們很多細(xì)心的講解和耐心的
指導(dǎo),我們針對(duì)學(xué)習(xí)內(nèi)容主要學(xué)到的主要有兩點(diǎn):一:對(duì)
EVIES軟件的熟練操作與應(yīng)用,學(xué)會(huì)了Eviews軟件,我感覺(jué)
自己真的是很幸運(yùn),因?yàn)楫吘褂行┸浖菍儆谀欠N有價(jià)無(wú)市
的,如果沒(méi)有老師的傳授我不可能從市場(chǎng)上或是從思想上認(rèn)
識(shí)到它;二:對(duì)于計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)各種案例分析的認(rèn)識(shí)我是很深
刻的,在這一次對(duì)一個(gè)案例進(jìn)行回歸分析講述中,我不但鞏
固了老師課堂所講的知識(shí),也提高了膽識(shí),增長(zhǎng)了見(jiàn)識(shí),也
學(xué)會(huì)了團(tuán)隊(duì)與協(xié)作的力量。
以下我將著重從兩個(gè)方面闡述我對(duì)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)知識(shí)的
一些認(rèn)識(shí)以及個(gè)人從中學(xué)到的經(jīng)驗(yàn)與心得。
一:計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)教我了我很多。
在學(xué)習(xí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的過(guò)程中,我可以旁征博引,同時(shí)老
師也給了我很多有意思的啟發(fā),因?yàn)榧磳⒚媾R考研的抉擇,
這門(mén)課也是我考研過(guò)程中必備的一門(mén)課程,因此,它作為一
門(mén)核心必修課,我們都會(huì)很用心得聽(tīng)講,并對(duì)一些重要的知
識(shí)做了記錄,從而為自己的考研奠定一定的基礎(chǔ)。
-:計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的系統(tǒng)知識(shí)
計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的定義為:用數(shù)學(xué)方法探討經(jīng)濟(jì)學(xué)可以從好
幾個(gè)方面著手,但任何一個(gè)方面都不能和計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)混為一
談。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)絕非碼一事;它也不同于我們
所說(shuō)的一般經(jīng)濟(jì)理論,盡管經(jīng)濟(jì)理論大部分具有一定的數(shù)量
特征;計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)也不應(yīng)視為數(shù)學(xué)應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)學(xué)的同義語(yǔ)。
經(jīng)驗(yàn)表明,統(tǒng)計(jì)學(xué)、經(jīng)濟(jì)理論和數(shù)學(xué)這三者對(duì)于真正了解現(xiàn)
代經(jīng)濟(jì)生活的數(shù)量關(guān)系來(lái)說(shuō),都是必要的,但本身并非是充
分條件。三者結(jié)合起來(lái),就是力量,這種結(jié)合便構(gòu)成了計(jì)量
經(jīng)濟(jì)學(xué)。
計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)關(guān)心統(tǒng)計(jì)工具在經(jīng)濟(jì)問(wèn)題與實(shí)證資料分析
上的發(fā)展和應(yīng)用,經(jīng)濟(jì)學(xué)理論提供對(duì)于經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象邏輯一致的
可能解釋。因?yàn)槿祟?lèi)行為和決策是復(fù)雜的過(guò)程,所以一個(gè)經(jīng)
濟(jì)議題可能存在多種不同的解釋理論。當(dāng)研究者無(wú)法進(jìn)行實(shí)
驗(yàn)室的實(shí)驗(yàn)時(shí),一個(gè)理論必須透過(guò)其預(yù)測(cè)與事實(shí)的比較來(lái)檢
驗(yàn),計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)即為檢驗(yàn)不同的理論和經(jīng)濟(jì)模型的估計(jì)提供
統(tǒng)計(jì)工具。
在計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)一元線性回歸模型,我認(rèn)識(shí)到:變量間的
關(guān)系及回歸分析的基本概念,主要包括:
其次有一元線形回歸模型的參數(shù)估計(jì)及其統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)與
應(yīng)用,包括:
我也學(xué)會(huì)了參數(shù)的最大似然估計(jì)法語(yǔ)最小二乘法。對(duì)于
最小二乘法,當(dāng)從模型總體隨機(jī)抽取n組樣本觀測(cè)值后,最
合理的參數(shù)估計(jì)量應(yīng)該使得模型能最好的擬合樣本數(shù)據(jù),而
對(duì)于最大似然估計(jì)法,當(dāng)從模型總體隨機(jī)抽取n組樣本觀測(cè)
值后,最合理的參數(shù)估計(jì)量應(yīng)該使得從模型中抽取該n組樣
本觀測(cè)值的概率最大。顯然,這是從不同原理出發(fā)的兩種參
數(shù)估計(jì)方法。即:
1.一元回歸模型:
關(guān)于擬合優(yōu)度的檢驗(yàn),也就是檢驗(yàn)?zāi)P蛯?duì)樣本觀測(cè)值的
擬合程度。被解釋變量Y的觀測(cè)值圍繞其均值的總離差平方
和可分解為兩個(gè)部分:一部分來(lái)自于回歸線,另一部分來(lái)自
于隨機(jī)勢(shì)力。所以,我們用來(lái)自回歸線的回歸平方和占Y的
總離差的平方和的比例來(lái)判斷樣本回歸線與樣本觀測(cè)值的
擬合優(yōu)度。這個(gè)比例,我們也較它可決系數(shù),它的取值范圍
是0<=R2〈=l。
關(guān)于變量的顯著性檢驗(yàn),是要考察所選擇的解釋變量是
否對(duì)被解釋變量有顯著的線性影響。所應(yīng)用的方法是數(shù)理統(tǒng)
計(jì)學(xué)中的假設(shè)檢臉。我們?cè)谶M(jìn)行變量顯著性檢驗(yàn)時(shí)所應(yīng)用的
方法主要是t檢瞼。這在之前我們的概率論與統(tǒng)計(jì)學(xué)的課程
中都有所涉及,不算是新的知識(shí)。
關(guān)于置信區(qū)間估計(jì)。當(dāng)我們要判斷樣本參數(shù)的估計(jì)值在
多大程度上可以“近似”的替代總體參數(shù)的真值,往往需要
通過(guò)構(gòu)造一個(gè)以樣本參數(shù)的估計(jì)值為中心的“區(qū)間”,來(lái)考
察它以多大的概率包含這真是的參數(shù)值。這樣的方法就是我
們所說(shuō)的參數(shù)檢驗(yàn)的置信區(qū)間估計(jì)。當(dāng)我們希望縮小置信區(qū)
間時(shí),可以采用的方法有增大樣本容量和提高模型的擬合優(yōu)
度。
2.多元回歸模型
多元回歸分析與一元回歸分析的幾點(diǎn)不同:
關(guān)于修正的可絕系數(shù)。我們可于發(fā)現(xiàn),在樣本容量一定
的情況下,增加解釋變量必定使得自由度減少,所以調(diào)整的
思路是:將殘差平方和與總離差平方和分別除以各自的自由
度,以剔除變量個(gè)數(shù)對(duì)擬合優(yōu)度的影響。這樣就引出了我們
這里說(shuō)的調(diào)整的可絕系數(shù)。
關(guān)于對(duì)多個(gè)解釋變量是否對(duì)被解釋變量有顯著線性影
響關(guān)系的聯(lián)合性F檢驗(yàn)。F檢驗(yàn)的思想來(lái)自于總離差平方和
的分解式:TSS=ESS+RSS。通過(guò)比較F值與臨界值的大小來(lái)
判定原方程總體上的線性關(guān)系是否顯著成立。
3.放寬基本假定模型
異方差性,即相對(duì)于不同的樣本點(diǎn),也就是相對(duì)于不同
的解釋變量觀測(cè)值,隨機(jī)干擾項(xiàng)具有不同的方差,那么檢驗(yàn)
異方差,也就是檢驗(yàn)隨機(jī)干擾項(xiàng)的方差與解釋變量觀測(cè)值之
間的相關(guān)性。
還有序列相關(guān)性和多重共線性
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