《經(jīng)濟(jì)計量學(xué)》計統(tǒng)系）復(fù)習(xí)

1、整理課件本學(xué)期主要內(nèi)容 第1章 概述 第2章 雙變量模型：估計 第3章 雙變量模型：檢驗 第4章 多元回歸：估計與檢驗 第5章 函數(shù)選擇 第6章 虛擬變量 第7章 標(biāo)準(zhǔn)與檢驗 第8章 多重共線性 第9章 異方差 第10章 自相關(guān) 第11章 聯(lián)立方程模型 第12章 幾個專題整理課件第1章 概述 經(jīng)濟(jì)計量學(xué)的研究方法與過程 數(shù)據(jù)的類型整理課件第二章 雙變量模型：估計 回歸與線性回歸 總體回歸函數(shù)與樣本回歸函數(shù) 最小二乘法（OLS） 幾個結(jié)論整理課件第三章 雙變量模型：檢驗 標(biāo)準(zhǔn)線性回歸模型關(guān)于隨機誤差項的假定 估計量的分布 回歸系數(shù)的顯著性檢驗 擬合優(yōu)度檢驗 殘差的正態(tài)性檢驗 直方圖、正態(tài)概率圖、

2、JB檢驗 預(yù)測整理課件第四章 多元回歸：估計與檢驗 多元回歸的假設(shè) 多元回歸模型的檢驗 系數(shù)的顯著性檢驗：t 回歸模型的顯著性檢驗：F 擬合優(yōu)度檢驗：判定系數(shù)R2 校正的判定系數(shù) 受限最小二乘法整理課件第5章 模型的函數(shù)形式 雙對數(shù)模型彈性 半對數(shù)模型 對數(shù)線性：增長率 線性對數(shù)： 倒數(shù)模型 多項式模型 過原點的回歸 標(biāo)準(zhǔn)化變量的回歸整理課件第6章 虛擬變量 虛擬變量的概念 虛擬變量設(shè)定規(guī)則：虛擬變量陷阱 虛擬變量系數(shù)的解釋 一致、平行、并發(fā)、相異整理課件第7章 標(biāo)準(zhǔn)與檢驗 模型優(yōu)劣的標(biāo)準(zhǔn) 簡約、可識別、擬合優(yōu)度、理論一致、預(yù)測能力 模型設(shè)定誤差 少了？多了？函數(shù)形式不對？度量誤差？ 設(shè)定誤差

3、的診斷 不相關(guān)變量：逐步回歸 遺漏變量不不正確的函數(shù)形式： 殘差檢驗 MWD檢驗 RESET檢驗受限最小二乘法整理課件第8章 多重共線性 概念 后果 理論后果：仍然具有BLUE 實際后果：標(biāo)準(zhǔn)誤較大，以及由此引發(fā)的一系列問題 原因：變量共同趨勢、引入滯后變量、樣本問題 診斷 R2較高，t小；解釋變量高度相關(guān)；偏相關(guān)系數(shù)；輔助回歸；VIF 補救 刪除變量；增加樣本數(shù)據(jù)；重新考慮模型；先驗信息；變量變換整理課件第9章 異方差 概念 原因 缺少重要變量；測量誤差；模型設(shè)定誤差 后果 仍然線性無偏，但不再有效；估計量方差有偏；檢驗無效；預(yù)測失效 診斷 殘差檢驗；帕克檢驗；格萊澤檢驗；懷特檢驗；Gold

4、feld-Quandt檢驗 補救 WLS（方差已知；方差未知）；重新設(shè)定模型整理課件第10章 自相關(guān) 概念 原因 慣性；模型設(shè)定誤差；蛛網(wǎng)現(xiàn)象；數(shù)據(jù)處理 后果 仍然線性無偏；非有效；估計量方差有偏；檢驗無效等。 診斷 圖形法；DW的d檢驗 補救 GLS 自相關(guān)系數(shù)的計算：一階差分；根據(jù)DW值計算；從殘差中估計整理課件第11章 聯(lián)立方程模型 變量的類型： 外生變量；內(nèi)生變量；前定變量；滯后變量 方程的類型： 結(jié)構(gòu)式；恒等式 聯(lián)立方程的偏誤：OLS估計量的非一致性 簡化方程與ILS 模型的識別問題：識別的階條件 恰度識別（k=m-1）；過度識別（km-1）；不可識別（kd的模型，可能存在偽回歸。 平穩(wěn)性檢驗：DF檢驗（左側(cè)） 協(xié)整時間序列：殘差平穩(wěn)。 隨機游走模型 分對數(shù)模型整理課件 偽回歸：如果一組非平穩(wěn)時間序列之間不存在協(xié)整關(guān)系，則這一組變量構(gòu)造的回歸模型就有可能出現(xiàn)偽回歸。 殘差序列是一個非平穩(wěn)序列的回歸被稱為偽回歸，這樣的一種回歸有可能擬合優(yōu)度、顯著性水平等指標(biāo)都很好，但是由于殘差序列是一個非平穩(wěn)序列，說明了這種回歸關(guān)系不能夠真實的反映因變量和解釋變量之間存在的均衡關(guān)系，而僅僅是一種數(shù)字