計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)復(fù)習(xí)重點(diǎn)

1、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)復(fù)習(xí)重點(diǎn)第一章1. 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的性質(zhì)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是以經(jīng)濟(jì)理論和經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的事實(shí)為依據(jù)，運(yùn)用數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法，通過(guò)建立數(shù)學(xué)模型來(lái)研究經(jīng)濟(jì)數(shù)量關(guān)系和規(guī)律的一門經(jīng)濟(jì)學(xué)科。 研究的主體（出發(fā)點(diǎn)、歸宿、核心）：經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象及數(shù)量變化規(guī)律 研究的工具（手段）： 模型數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)方法方法手段要服從研究對(duì)象的本質(zhì)特征（與數(shù)學(xué)不同）,方法是為經(jīng)濟(jì)問(wèn)題服務(wù)計(jì)量經(jīng)濟(jì)研究的三個(gè)方面理論：即說(shuō)明所研究對(duì)象經(jīng)濟(jì)行為的經(jīng)濟(jì)理論（計(jì)量經(jīng)濟(jì)研究的基礎(chǔ)）數(shù)據(jù)：對(duì)所研究對(duì)象經(jīng)濟(jì)行為觀測(cè)所得到的信息(計(jì)量經(jīng)濟(jì)研究的原料或依據(jù))方法：模型的方法與估計(jì)、檢驗(yàn)、分析的方法(計(jì)量經(jīng)濟(jì)研究的工具與手段2. 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)與相關(guān)學(xué)科的聯(lián)系與區(qū)別聯(lián)

2、系：計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究的主體經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象和經(jīng)濟(jì)系的數(shù)量規(guī)律計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)必須以經(jīng)濟(jì)學(xué)提供的理論原則和經(jīng)濟(jì)運(yùn)行規(guī)律為依據(jù) 經(jīng)濟(jì)計(jì)量分析的結(jié)果：對(duì)經(jīng)濟(jì)理論確定的原則加以驗(yàn)證、充實(shí)、完善區(qū)別：經(jīng)濟(jì)理論重在定性分析,并不對(duì)經(jīng)濟(jì)關(guān)系提供數(shù)量上的具體度量計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)對(duì)經(jīng)濟(jì)關(guān)系要作出定量的估計(jì)，對(duì)經(jīng)濟(jì)理論提出經(jīng)驗(yàn)的內(nèi)容3. 學(xué)習(xí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的必要性 4. 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究的基本思路和步驟模型設(shè)定（選擇變量和數(shù)學(xué)關(guān)系式）、估計(jì)參數(shù)（確定變量間的數(shù)量關(guān)系 ）、模型檢驗(yàn)（檢驗(yàn)所得結(jié)論的可靠性 ）、模型應(yīng)用（作經(jīng)濟(jì)分析和經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè) ）5. 模型的設(shè)定、參數(shù)估計(jì)、模型檢驗(yàn)的要求模型設(shè)定要求要有科學(xué)的理論依據(jù)選擇適當(dāng)?shù)臄?shù)學(xué)形式（單一方程、

3、聯(lián)立方程線性形式、非線性形式） 模型要兼顧真實(shí)性和實(shí)用性 包含隨機(jī)誤差項(xiàng) 方程中的變量要具有可觀測(cè)性參數(shù)估計(jì)要求參數(shù)的估計(jì)值：所估計(jì)參數(shù)的具體數(shù)值參數(shù)的估計(jì)式：估計(jì)參數(shù)數(shù)值的公式6. 模型中的變量及其類型從變量的因果關(guān)系區(qū)分：被解釋變量（應(yīng)變量）要分析研究的變量解釋變量（自變量）說(shuō)明應(yīng)變量變動(dòng)主要原 因的變量（非主要原因歸入隨機(jī)誤差項(xiàng)） 從變量的性質(zhì)區(qū)分內(nèi)生變量其數(shù)值由模型所決定的變量，是模型求解的結(jié)果外生變量其數(shù)值由模型以外決定的變量（相關(guān)概念：前定內(nèi)生變量、前定變量） 注意:外生變量數(shù)值的變化能夠影響內(nèi)生變量的變化，內(nèi)生變量卻不能反過(guò)來(lái)影響外生變量7. 計(jì)量經(jīng)濟(jì)研究中數(shù)據(jù)的類型時(shí)間數(shù)列數(shù)據(jù)

4、（同一空間、不同時(shí)間）、截面數(shù)據(jù)（同一時(shí)間、不同空間）、混合數(shù)據(jù)（面板數(shù)據(jù) Panel Data）、 虛擬變量數(shù)據(jù)8. 參數(shù)估計(jì)的方法類型單一方程模型最常用的是普通最小二乘法、極大似然估計(jì)法等聯(lián)立方程模型常用二段最小二乘法和三段最小二乘法等 9. 建立計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的依據(jù)第二章1、變量間的關(guān)系： 函數(shù)關(guān)系相關(guān)關(guān)系相關(guān)系數(shù)對(duì)變量間線性相關(guān)程度的度量相關(guān)關(guān)系的類型 從涉及的變量數(shù)量看 簡(jiǎn)單相關(guān)、多重相關(guān)（復(fù)相關(guān)） 從變量相關(guān)關(guān)系的表現(xiàn)形式看 線性相關(guān)散布圖接近一條直線、非線性相關(guān)散布圖接近一條曲線 從變量相關(guān)關(guān)系變化的方向看正相關(guān)變量同方向變化，同增同減、負(fù)相關(guān)變量反方向變化，一增一減不相關(guān)2、現(xiàn)代

5、意義的回歸：一個(gè)被解釋變量對(duì)若干個(gè) 解釋變量依存關(guān)系的研究實(shí)質(zhì)：由固定的解釋變量去估計(jì)被解釋變量的平均值3、總體回歸函數(shù)（PRF）：將總體被解釋變量Y的條件均值表現(xiàn)為解釋變量X 的某種函數(shù) 樣本回歸函數(shù)（SRF）：將被解釋變量Y 的樣本條件均值表示為解釋變量X 的某種函數(shù)。樣本回歸函數(shù)的函數(shù)形式應(yīng)與設(shè)定的總體回歸函數(shù)的函數(shù)形式一致。 樣本回歸線還不是總體回歸線，至多只是未知總體回歸線的近似表現(xiàn)?？傮w回歸函數(shù)與樣本回歸函數(shù)的區(qū)別與聯(lián)系4、隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)：被解釋變量實(shí)際值與條件均值的偏差，代表排除在模型以外的所有因素對(duì)Y的影響。引入隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的原因未知影響因素的代表無(wú)法取得數(shù)據(jù)的已知影響因素的代表眾多

6、細(xì)小影響因素的綜合代表模型的設(shè)定誤差變量的觀測(cè)誤差變量?jī)?nèi)在隨機(jī)性5、簡(jiǎn)單線性回歸的基本假定： 對(duì)模型和變量的假定：假定解釋變量 X 是非隨機(jī)的，或者雖然是隨機(jī)的，但與擾動(dòng)項(xiàng) U 是不相關(guān)的,假定解釋變量 X 在重復(fù)抽樣中為固定值.假定變量和模型無(wú)設(shè)定誤差 對(duì)隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)u的假定:6、普通最小二乘法（OLS）估計(jì)參數(shù)的基本思想及估計(jì)式； 7、 的無(wú)偏估計(jì)8、對(duì)回歸系數(shù)區(qū)間估計(jì)的思想和方法 9、擬合優(yōu)度：樣本回歸線對(duì)樣本觀測(cè)數(shù)據(jù)擬合的優(yōu)劣程度，擬合優(yōu)度的度量建立在對(duì)總變差分解的基礎(chǔ)上可決系數(shù)：在總變差分解基礎(chǔ)上確定的，模型解釋了的變差在總變差中的比重可決系數(shù)的計(jì)算方法、特點(diǎn)與作用。10、對(duì)回歸系數(shù)的

7、假設(shè)檢驗(yàn)對(duì)回歸系數(shù) t 檢驗(yàn)的思想與方法用 P 值判斷參數(shù)的顯著性11、對(duì)被解釋變量的預(yù)測(cè) 被解釋變量平均值預(yù)測(cè)與個(gè)別值預(yù)測(cè)的關(guān)系 被解釋變量平均值的點(diǎn)預(yù)測(cè)和區(qū)間預(yù)測(cè)的方法模型檢驗(yàn)經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)： 估計(jì)的解釋變量的系數(shù)為0，說(shuō)明城鎮(zhèn)居民人均可支配收入每增加1元，人均年消費(fèi)支出平均將增加0元。這符合經(jīng)濟(jì)理論對(duì)邊際消費(fèi)傾向的界定。點(diǎn)預(yù)測(cè)：西部地區(qū)的城市居民人均年可支配收入第一步爭(zhēng)取達(dá)到1000美元(按現(xiàn)有匯率即人民幣8270元)，代入估計(jì)的模型得 第二步再爭(zhēng)取達(dá)到1500美元(即人民幣12405元)，利用所估計(jì)的模型可預(yù)測(cè)這時(shí)城市居民可能達(dá)到的人均年消費(fèi)支出水平 第三章1.多元線性回歸模型是將總體回

8、歸函數(shù)描述為一個(gè)被解釋變量與多個(gè)解釋變量之間線性關(guān)系的模型。通常多元線性回歸模型可以用矩陣形式表示：2.多元線性回歸模型中對(duì)隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)u的假定:零 均值假定、同方差假定、無(wú)自相關(guān)假定、隨機(jī)擾動(dòng)與解釋變量不相關(guān)假定、正態(tài)性假定、無(wú)多重共線性假定。假定各解釋變量之間不存在線性關(guān)系，或各個(gè)解釋變量觀測(cè)值之間線性無(wú)關(guān)?；蚪忉屪兞坑^測(cè)值矩陣 列滿秩( 列)。3.多元線性回歸模型參數(shù)的最小二乘估計(jì)式及期望、方差和標(biāo)準(zhǔn)誤差：估計(jì)式：最小方差特性：期望值：4.在基本假定滿足的條件下，多元線性回歸模型最小二乘估計(jì)式是最佳線性無(wú)偏估計(jì)式。5. 多元線性回歸模型中參數(shù)區(qū)間估計(jì)的方法。6. 多重可決系數(shù)的意義和計(jì)算方

9、法：修正可決系數(shù)的作用和方法：7. F（顯著性）檢驗(yàn)是對(duì)多元線性回歸模型中所有解釋變量聯(lián)合顯著性的檢驗(yàn)，F(xiàn)檢驗(yàn)是在方差分析基礎(chǔ)上進(jìn)行的。8. 多元回歸分析中，為了分別檢驗(yàn)當(dāng)其它解釋變量不變時(shí)，各個(gè)解釋變量是否對(duì)被解釋變量有顯著影響，需要分別對(duì)所估計(jì)的各個(gè)回歸系數(shù)作t檢驗(yàn)利用多元線性回歸模型作被解釋變量平均值預(yù)測(cè)與個(gè)別值預(yù)測(cè)的方法。 點(diǎn)預(yù)測(cè)： 平均值：個(gè)別值：案例分析中國(guó)稅收增長(zhǎng)的分析理論分析影響中國(guó)稅收收入增長(zhǎng)的主要因素可能有：（1）從宏觀經(jīng)濟(jì)看，經(jīng)濟(jì)整體增長(zhǎng)是稅收增長(zhǎng)的基本源泉。（2）社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和社會(huì)保障等都對(duì)公共財(cái)政提出要求，公共財(cái)政的需求對(duì)當(dāng)年的稅收收入可能會(huì)有一定的影響。（3）物價(jià)

10、水平。中國(guó)的稅制結(jié)構(gòu)以流轉(zhuǎn)稅為主，以現(xiàn)行價(jià)格計(jì)算的GDP和經(jīng)營(yíng)者的收入水平都與物價(jià)水平有關(guān)。（4）稅收政策因素。 第四章 多重共線性1.多重共線性是指各個(gè)解釋變量之間有準(zhǔn)確或近似準(zhǔn)確的線性關(guān)系。2.多重共線性的后果： 如果各個(gè)解釋變量之間有完全的共線性，則它們的 回歸系數(shù)是不確定的，并且它們的方差會(huì)無(wú)窮大。 如果共線性是高度的但不完全的，回歸系數(shù)可估計(jì)，但有較大的標(biāo)準(zhǔn)誤差?；貧w系數(shù)不能準(zhǔn)確地估計(jì)。3.產(chǎn)生多重共線性的背景： 1.經(jīng)濟(jì)變量之間具有共同變化趨勢(shì)。 2.模型中包含滯后變量。 3.利用截面數(shù)據(jù)建立模型也可能出現(xiàn)多重共線性。 4.樣本數(shù)據(jù)自身的原因。 3.診斷共線性的經(jīng)驗(yàn)方法：(1) 表

11、現(xiàn)為可決系數(shù)異常高而回歸系數(shù)的t 檢驗(yàn)不顯著。 (2) 變量之間的零階或簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)。多個(gè)解釋變量時(shí)，較低的零階相關(guān)也可能出現(xiàn)多重共線性，需要檢查偏相關(guān)系數(shù)。 (4)如果 高而偏相關(guān)系數(shù)低，則多重共線性是可能的。(5) 用解釋變量間輔助回歸的可決系數(shù)判斷。簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)法含義：簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)法是利用解釋變量之間的線性相關(guān)程度去判斷是否存在嚴(yán)重多重共線性的一種簡(jiǎn)便方法。 判斷規(guī)則：一般而言，如果每?jī)蓚€(gè)解釋變量的簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)(零階相關(guān)系數(shù))比較高，例如大于0.8，則可認(rèn)為存在著較嚴(yán)重的多重共線性。方差擴(kuò)大（膨脹）因子法方差膨脹因子越大，表明解釋變量之間的多重共性越嚴(yán)重。反過(guò)來(lái)，方差膨脹因子越接

12、近于1，多重共線性越弱。經(jīng)驗(yàn)表明，方差膨脹因子10時(shí)，說(shuō)明解釋變量與其余解釋變量之間有嚴(yán)重的多重共線性，且這種多重共線性可能會(huì)過(guò)度地影響最小二乘估計(jì)。4.降低多重共線性的經(jīng)驗(yàn)方法： (1)利用外部或先驗(yàn)信息； (2)橫截面與時(shí)間序列數(shù)據(jù)并用； (3)剔除高度共線性的變量(如逐步回歸)； (4)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換； (5)獲取補(bǔ)充數(shù)據(jù)或新數(shù)據(jù)； (6)選擇有偏估計(jì)量（如嶺回歸）。 經(jīng)驗(yàn)方法的效果取決于數(shù)據(jù)的性質(zhì)和共線性的嚴(yán)重程度。5.修正多重共線性的經(jīng)驗(yàn)方法1. 剔除變量法把方差擴(kuò)大因子最大者所對(duì)應(yīng)的自變量首先剔除再重新建立回歸方程，直至回歸方程中不再存在嚴(yán)重的多重共線性。注意: 若剔除了重要變量，可能引

13、起模型的設(shè)定誤差。2. 增大樣本容量如果樣本容量增加，會(huì)減小回歸參數(shù)的方差，標(biāo)準(zhǔn)誤差也同樣會(huì)減小。因此盡可能地收集足夠多的樣本數(shù)據(jù)可以改進(jìn)模型參數(shù)的估計(jì)。問(wèn)題：增加樣本數(shù)據(jù)在實(shí)際計(jì)量分析中常面臨許多困難。3. 變換模型形式一般而言，差分后變量之間的相關(guān)性要比差分前弱得多，所以差分后的模型可能降低出現(xiàn)共線性的可能性，此時(shí)可直接估計(jì)差分方程。問(wèn)題：差分會(huì)丟失一些信息，差分模型的誤差項(xiàng)可能存在序列相關(guān)，可能會(huì)違背經(jīng)典線性回歸模型的相關(guān)假設(shè)，在具體運(yùn)用時(shí)要慎重。4. 利用非樣本先驗(yàn)信息通過(guò)經(jīng)濟(jì)理論分析能夠得到某些參數(shù)之間的關(guān)系，可以將這種關(guān)系作為約束條件，將此約束條件和樣本信息結(jié)合起來(lái)進(jìn)行約束最小二乘

14、估計(jì)。5. 橫截面數(shù)據(jù)與時(shí)序數(shù)據(jù)并用首先利用橫截面數(shù)據(jù)估計(jì)出部分參數(shù)，再利用時(shí)序數(shù)據(jù)估計(jì)出另外的部分參數(shù)，最后得到整個(gè)方程參數(shù)的估計(jì)。 注意：這里包含著假設(shè)，即參數(shù)的橫截面估計(jì)和從純粹時(shí)間序列分析中得到的估計(jì)是一樣的。 逐步回歸法（1）用被解釋變量對(duì)每一個(gè)所考慮的解釋變量做簡(jiǎn)單回歸。（2）以對(duì)被解釋變量貢獻(xiàn)最大的解釋變量所對(duì)應(yīng)的回歸方程為基礎(chǔ)，按對(duì)被解釋變量貢獻(xiàn)大小的順序逐個(gè)引入其余的解釋變量。若新變量的引入改進(jìn)了 和 F檢驗(yàn)，且回歸參數(shù)的t 檢驗(yàn)在統(tǒng)計(jì)上也是顯著的，則在模型中保留該量。 計(jì)算各解釋變量的相關(guān)系數(shù)表明各解釋變量間確實(shí)存在嚴(yán)重的多重共線性 第五章異 方 差 性1.異方差性是指模型

15、中隨機(jī)誤差項(xiàng)的方差不是常量，而且它的變化與解釋變量的變動(dòng)有關(guān)。2.產(chǎn)生異方差性的主要原因有：（一）模型中省略了某些重要的解釋變量、（二）模型的設(shè)定誤差、（三）數(shù)據(jù)的測(cè)量誤差，（四）截面數(shù)據(jù)中總體各單位的差異，利用平均數(shù)作為樣本數(shù)據(jù)等。3.存在異方差性時(shí)對(duì)模型的OLS估計(jì)仍然具有無(wú)偏性，但最小方差性不成立，從而導(dǎo)致參數(shù)的顯著性檢驗(yàn)失效和預(yù)測(cè)的精度降低。4.檢驗(yàn)異方差性的方法有多種：常用的有圖形法 Goldfeld-Qunandt檢驗(yàn)、作用：檢驗(yàn)遞增性(或遞減性)異方差。 基本思想：將樣本分為兩部分，然后分別對(duì)兩個(gè)樣本進(jìn)行回歸，并計(jì)算兩個(gè)子樣的殘差平方和所構(gòu)成的比，以此為統(tǒng)計(jì)量來(lái)判斷是否存在異方差

16、。（一） 檢驗(yàn)的前提條件：要求檢驗(yàn)使用的為大樣本容量、除了同方差假定不成立外，其它假定均滿足。 White檢驗(yàn)、（一）基本思想： 不需要關(guān)于異方差的任何先驗(yàn)信息，只需要在大樣本的情況下，將OLS估計(jì)后的殘差平方對(duì)常數(shù)、解釋變量、解釋變量的平方及其交叉乘積等所構(gòu)成一個(gè)輔助回歸，利用輔助回歸建立相應(yīng)的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量來(lái)判斷異方差性。 檢驗(yàn)的特點(diǎn) 要求變量的取值為大樣本、不僅能夠檢驗(yàn)異方差的存在性，同時(shí)在多變量的 情況下，還能判斷出是哪一個(gè)變量引起的異方差。ARCH檢驗(yàn)檢驗(yàn)的基本思想在時(shí)間序列數(shù)據(jù)中，可認(rèn)為存在的異方差性為ARCH過(guò)程，并通過(guò)檢驗(yàn)這一過(guò)程是否成立去判斷時(shí)間序列是否存在異方差。 Glejser檢驗(yàn)檢驗(yàn)的基本思想 由OLS法得到殘差，取得絕對(duì)值，然后將對(duì)某個(gè)解釋變量回歸，根據(jù)回歸模型的顯著性和擬合優(yōu)度來(lái)判斷是否存在異方差。檢驗(yàn)的特點(diǎn) 不僅能對(duì)異方差的存在進(jìn)行判斷，而且還能對(duì)異方差隨某個(gè)解釋變量變化的函數(shù)形式 進(jìn)行診斷。該檢驗(yàn)要求變量的觀測(cè)值為大樣本。5.異方差性的主要方法是加權(quán)最小二乘法，也可以用變量變換法和對(duì)數(shù)變換法。變量變換法與加權(quán)最小二乘法實(shí)際是等價(jià)的。 第六章自相關(guān)1.當(dāng)總體回歸模型的隨機(jī)誤差項(xiàng)在不同觀測(cè)點(diǎn)上彼此相關(guān)時(shí)就產(chǎn)生了自相關(guān)問(wèn)題。2.自相關(guān)的出現(xiàn)有多種原因。時(shí)間序列的慣性、模型設(shè)定錯(cuò)誤、數(shù)據(jù)的處理等等。經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的滯后