2023年計量經(jīng)濟學實驗心得體會

2023年計量經(jīng)濟學實驗心得

通過這個學期學習的計量經(jīng)濟學這門課程，新王華老師

在我們學習計量經(jīng)濟學給了我們很多細心的講解和耐心的

指導，我們針對學習內(nèi)容主要學到的主要有兩點：一：對

EVIES軟件的熟練操作與應用，學會了Eviews軟件，我感覺

自己真的是很幸運，因為畢竟有些軟件是屬于那種有價無市

的，如果沒有老師的傳授我不可能從市場上或是從思想上認

識到它；二：對于計量經(jīng)濟學各種案例分析的認識我是很深

刻的，在這一次對一個案例進行回歸分析講述中，我不但鞏

固了老師課堂所講的知識，也提高了膽識，增長了見識，也

學會了團隊與協(xié)作的力量。

以下我將著重從兩個方面闡述我對計量經(jīng)濟學知識的

一些認識以及個人從中學到的經(jīng)驗與心得。

一：計量經(jīng)濟學教我了我很多。

在學習計量經(jīng)濟學的過程中，我可以旁征博引，同時老

師也給了我很多有意思的啟發(fā)，因為即將面臨考研的抉擇，

這門課也是我考研過程中必備的一門課程，因此，它作為一

門核心必修課，我們都會很用心得聽講，并對一些重要的知

識做了記錄，從而為自己的考研奠定一定的基礎。

-：計量經(jīng)濟學的系統(tǒng)知識

計量經(jīng)濟學的定義為：用數(shù)學方法探討經(jīng)濟學可以從好

幾個方面著手，但任何一個方面都不能和計量經(jīng)濟學混為一

談。計量經(jīng)濟學與經(jīng)濟統(tǒng)計學絕非碼一事；它也不同于我們

所說的一般經(jīng)濟理論，盡管經(jīng)濟理論大部分具有一定的數(shù)量

特征；計量經(jīng)濟學也不應視為數(shù)學應用于經(jīng)濟學的同義語。

經(jīng)驗表明，統(tǒng)計學、經(jīng)濟理論和數(shù)學這三者對于真正了解現(xiàn)

代經(jīng)濟生活的數(shù)量關系來說，都是必要的，但本身并非是充

分條件。三者結合起來，就是力量，這種結合便構成了計量

經(jīng)濟學。

計量經(jīng)濟學關心統(tǒng)計工具在經(jīng)濟問題與實證資料分析

上的發(fā)展和應用，經(jīng)濟學理論提供對于經(jīng)濟現(xiàn)象邏輯一致的

可能解釋。因為人類行為和決策是復雜的過程，所以一個經(jīng)

濟議題可能存在多種不同的解釋理論。當研究者無法進行實

驗室的實驗時，一個理論必須透過其預測與事實的比較來檢

驗，計量經(jīng)濟學即為檢驗不同的理論和經(jīng)濟模型的估計提供

統(tǒng)計工具。

在計量經(jīng)濟學一元線性回歸模型，我認識到：變量間的

關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)估計及其統(tǒng)計檢驗與

應用，包括：

我也學會了參數(shù)的最大似然估計法語最小二乘法。對于

最小二乘法，當從模型總體隨機抽取n組樣本觀測值后，最

合理的參數(shù)估計量應該使得模型能最好的擬合樣本數(shù)據(jù)，而

對于最大似然估計法，當從模型總體隨機抽取n組樣本觀測

值后，最合理的參數(shù)估計量應該使得從模型中抽取該n組樣

本觀測值的概率最大。顯然，這是從不同原理出發(fā)的兩種參

數(shù)估計方法。即：

1.一元回歸模型：

關于擬合優(yōu)度的檢驗，也就是檢驗模型對樣本觀測值的

擬合程度。被解釋變量Y的觀測值圍繞其均值的總離差平方

和可分解為兩個部分：一部分來自于回歸線，另一部分來自

于隨機勢力。所以，我們用來自回歸線的回歸平方和占Y的

總離差的平方和的比例來判斷樣本回歸線與樣本觀測值的

擬合優(yōu)度。這個比例，我們也較它可決系數(shù)，它的取值范圍

是0<=R2〈=l。

關于變量的顯著性檢驗，是要考察所選擇的解釋變量是

否對被解釋變量有顯著的線性影響。所應用的方法是數(shù)理統(tǒng)

計學中的假設檢臉。我們在進行變量顯著性檢驗時所應用的

方法主要是t檢瞼。這在之前我們的概率論與統(tǒng)計學的課程

中都有所涉及，不算是新的知識。

關于置信區(qū)間估計。當我們要判斷樣本參數(shù)的估計值在

多大程度上可以“近似”的替代總體參數(shù)的真值，往往需要

通過構造一個以樣本參數(shù)的估計值為中心的“區(qū)間”，來考

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

們所說的參數(shù)檢驗的置信區(qū)間估計。當我們希望縮小置信區(qū)

間時，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不同：

關于修正的可絕系數(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，以剔除變量個數(shù)對擬合優(yōu)度的影響。這樣就引出了我們

這里說的調(diào)整的可絕系數(shù)。

關于對多個解釋變量是否對被解釋變量有顯著線性影

響關系的聯(lián)合性F檢驗。F檢驗的思想來自于總離差平方和

的分解式：TSS=ESS+RSS。通過比較F值與臨界值的大小來

判定原方程總體上的線性關系是否顯著成立。

3.放寬基本假定模型

異方差性，即相對于不同的樣本點，也就是相對于不同

的解釋變量觀測值，隨機干擾項具有不同的方差，那么檢驗

異方差，也就是檢驗隨機干擾項的方差與解釋變量觀測值之

間的相關性。

還有序列相關性和多重共線性