計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)總結(jié)

計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)復(fù)習(xí)范圍一、回歸模型的比較1.根據(jù)模型估計(jì)結(jié)果觀察分析回歸系數(shù)的符號和值的大小是否符合經(jīng)濟(jì)理論要求改變模型形式之后是否使判定系數(shù)的值明顯提高各個(gè)解釋變量t檢驗(yàn)的顯著性根據(jù)殘差分布觀察分析在方程窗口點(diǎn)擊View\Actual,Fitted,Residual\Tabe(或Graph)殘差分布表中，各期殘差是否大都落在 ？的虛線框內(nèi)。殘差分布是否具有某種規(guī)律性，即是否存在著系統(tǒng)誤差。近期殘差的分布情況二、判斷新的解釋變量引入模型是否合適(遺漏變量檢驗(yàn))1、基本原理如果模型逐次增加一個(gè)變量，由于增加一個(gè)新的變量， ESS相對于RSS的增加，稱為這TOC\o"1-5"\h\z個(gè)變量的“增量貢獻(xiàn)”或“邊際貢獻(xiàn)” 。不引入H (即引入的變量不顯著)01, 一 JESSESSF /~F(k',k”)new /RSS knew old/(nk'')2 2 '(R"))k或F ~Fk'，k'')(1R2)/nkNEW其中，k'為新引進(jìn)解釋變量的個(gè)數(shù)， k''為引進(jìn)解釋變量后的模型中參數(shù)個(gè)數(shù)。判別增量貢獻(xiàn)的準(zhǔn)則：如果增加一個(gè)變量使2判別增量貢獻(xiàn)的準(zhǔn)則：如果增加一個(gè)變量使2R變大，即使RSS不顯著地減少，這個(gè)變量從邊際貢獻(xiàn)來看，是值得增加的。若F>F 若F>F 或者對應(yīng)的P則認(rèn)為引入新的解釋變量合適；否則，接受則認(rèn)為引入新的解釋變量不合適。三、偽回歸的消除如果解釋變量和被解釋變量均雖隨時(shí)間而呈同趨勢變動(dòng) ，如果不包含時(shí)間趨勢變量而僅僅是將Y對X回歸，則結(jié)果可能僅僅反映這兩個(gè)變量的同趨勢特征而沒有反映它們之間的真

模型的結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性檢CHOW檢驗(yàn)1、基本原理模型結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性，是指模型在樣本期的不同期 （子樣本），其參數(shù)不發(fā)生改變。若模型參數(shù)樣隨樣本期（子樣本）的不同而發(fā)生改變，則稱模型不具有結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性。另外，還可以引入虛擬變量四、模型的擬合優(yōu)度檢驗(yàn)四、模型的擬合優(yōu)度檢驗(yàn)“擬合優(yōu)度；即所估計(jì)的模型對樣本數(shù)據(jù)的近程 ，常用判定系數(shù)反映。Y =b bXbXkki1、總誤差平方和的解總誤差（TSS）自由度(n1)V(y?2y)e二回歸誤差k(nk1)ESS）+剩余誤差（RSS總誤差（TSS）自由度(n1)V(y?2y)e二回歸誤差k(nk1)ESS）+剩余誤差（RSS）2.判定系數(shù)￡2RV?Liyi? ?2bybx0 i 12

yy1ii2nyy)y)ki0<的值越接近于則表明模型對樣本數(shù)據(jù)的擬合優(yōu)度越高21e

(yiy)2iyy變動(dòng)y變動(dòng)2的100 %R是由模型中解釋變量變動(dòng)所引起判定系數(shù)與相關(guān)系數(shù)的區(qū)別和聯(lián)系區(qū)別：（1）判定系數(shù)反映變量間不對稱的因關(guān)系（2）相關(guān)系數(shù)反映變量間對稱的線性I相關(guān)關(guān)系聯(lián)系：相關(guān)系數(shù)判定系數(shù)RSSESSRSSRTSS—元線性多元線性4.比較解釋變量個(gè)數(shù)不同模型優(yōu)劣時(shí),4.比較解釋變量個(gè)數(shù)不同模型優(yōu)劣時(shí),利用如三指⑴調(diào)整的判定系數(shù)RRSS(nk1)R21TSS(n1))R2(12RR越大，模型擬合優(yōu)度越高⑵SC(SchwarzCriterion,RSS(nk1)R21TSS(n1))R2(12RR越大，模型擬合優(yōu)度越高⑵SC(SchwarzCriterion,施瓦茲準(zhǔn)則y2 jek1nInSC=ln()n n(3)AIC(AkaikeInformationCriterion赤池信息準(zhǔn)則2AIC=ln(f)n2(k1)SC和AIC越小，表明模型的擬合優(yōu)度越高方程的顯著性檢驗(yàn)-F,R檢驗(yàn)法方程的顯著性檢驗(yàn)，就是檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蛯傮w的近似程度。最用的僉驗(yàn)方是F檢驗(yàn)者檢驗(yàn)。i1,2yi bi1,2ki若F>F,拒絕H,方程的線性關(guān)系顯著；0若F<F,接受H0,方程的線性關(guān)系不顯著，回歸方程無效、。多元線性4.比較解釋變量個(gè)數(shù)不同模型優(yōu)劣時(shí),4.比較解釋變量個(gè)數(shù)不同模型優(yōu)劣時(shí),利用如三指⑴⑴調(diào)整的判定系數(shù)RRSS(nk1)R21TSS(n1)1nk(12RR越大，模型擬合優(yōu)度越高⑵SC(SchwarzCriterion,施瓦茲準(zhǔn)則2RSS(nk1)R21TSS(n1)1nk(12RR越大，模型擬合優(yōu)度越高⑵SC(SchwarzCriterion,施瓦茲準(zhǔn)則2ei k1nlnSC=ln()

nn(3)AIC(AkaikeInformationCriterion赤池信息準(zhǔn)則)R22AIC=ln(f)n2(k1)SC和AIC越小，表明模型的擬合優(yōu)度越高方程的顯著性檢驗(yàn)-F,R檢驗(yàn)法方程的顯著性檢驗(yàn)，就是檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蛯傮w的近似程度。最用的僉驗(yàn)方法F檢驗(yàn)者檢驗(yàn)。檢驗(yàn)。yi b0yi b0b2x2i1,2ki若F>F,拒絕H,方程的線性關(guān)系顯著；0若F<F,接受H0,方程的線性關(guān)系不顯著，回歸方程無效、。多元線性4.比較解釋變量個(gè)數(shù)不同模型優(yōu)劣時(shí),4.比較解釋變量個(gè)數(shù)不同模型優(yōu)劣時(shí),利用如三指⑴⑴調(diào)整的判定系數(shù)RRSS(nk1)R21TSS(n1)1nk(12RR越大，模型擬合優(yōu)度越高⑵SC(SchwarzCriterion,施瓦茲準(zhǔn)則2RSS(nk1)R21TSS(n1)1nk(12RR越大，模型擬合優(yōu)度越高⑵SC(SchwarzCriterion,施瓦茲準(zhǔn)則2ei k1nlnSC=ln()

nn(3)AIC(AkaikeInformationCriterion赤池信息準(zhǔn)則)R22AIC=ln(f)n2(k1)SC和AIC越小，表明模型的擬合優(yōu)度越高方程的顯著性檢驗(yàn)-F,R檢驗(yàn)法方程的顯著性檢驗(yàn)，就是檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蛯傮w的近似程度。最用的僉驗(yàn)方法F檢驗(yàn)者檢驗(yàn)。檢驗(yàn)。yi b0yi b0b2x2i1,2ki若F>F,拒絕H,方程的線性關(guān)系顯著；0若F<F,接受H0,方程的線性關(guān)系不顯著，回歸方程無效、。多元線性4.比較解釋變量個(gè)數(shù)不同模型優(yōu)劣時(shí),4.比較解釋變量個(gè)數(shù)不同模型優(yōu)劣時(shí),利用如三指⑴⑴調(diào)整的判定系數(shù)RRSS(nk1)R21TSS(n1)1nk(12RR越大，模型擬合優(yōu)度越高⑵SC(SchwarzCriterion,施瓦茲準(zhǔn)則2RSS(nk1)R21TSS(n1)1nk(12RR越大，模型擬合優(yōu)度越高⑵SC(SchwarzCriterion,施瓦茲準(zhǔn)則2ei k1nlnSC=ln()

nn(3)AIC(AkaikeInformationCriterion赤池信息準(zhǔn)則)R22AIC=ln(f)n2(k1)SC和AIC越小，表明模型的擬合優(yōu)度越高方程的顯著性檢驗(yàn)-F,R檢驗(yàn)法方程的顯著性檢驗(yàn)，就是檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蛯傮w的近似程度。最用的僉驗(yàn)方法F檢驗(yàn)者檢驗(yàn)。檢驗(yàn)。yi b0yi b0b2x2i1,2ki若F>F,拒絕H,方程的線性關(guān)系顯著；0若F<F,接受H0,方程的線性關(guān)系不顯著，回歸方程無效、。多元線性4.比較解釋變量個(gè)數(shù)不同模型優(yōu)劣時(shí),4.比較解釋變量個(gè)數(shù)不同模型優(yōu)劣時(shí),利用如三指⑴⑴調(diào)整的判定系數(shù)RRSS(nk1)R21TSS(n1)1nk(12RR越大，模型擬合優(yōu)度越高⑵SC(SchwarzCriterion,施瓦茲準(zhǔn)則2RSS(nk1)R21TSS(n1)1nk(12RR越大，模型擬合優(yōu)度越高⑵SC(SchwarzCriterion,施瓦茲準(zhǔn)則2ei k1nlnSC=ln()

nn(3)AIC(AkaikeInformationCriterion赤池信息準(zhǔn)則)R22AIC=ln(f)n2(k1)SC和AIC越小，表明模型的擬合優(yōu)度越高方程的顯著性檢驗(yàn)-F,R檢驗(yàn)法方程的顯著性檢驗(yàn)，就是檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蛯傮w的近似程度。最用的僉驗(yàn)方法F檢驗(yàn)者檢驗(yàn)。檢驗(yàn)。yi b0yi b0b2x2i1,2ki若F>F,拒絕H,方程的線性關(guān)系顯著；0若F<F,接受H0,方程的線性關(guān)系不顯著，回歸方程無效、。多元線性4.比較解釋變量個(gè)數(shù)不同模型優(yōu)劣時(shí),4.比較解釋變量個(gè)數(shù)不同模型優(yōu)劣時(shí),利用如三指⑴⑴調(diào)整的判定系數(shù)RRSS(nk1)R21TSS(n1)1nk(12RR越大，模型擬合優(yōu)度越高⑵SC(SchwarzCriterion,施瓦茲準(zhǔn)則2RSS(nk1)R21TSS(n1)1nk(12RR越大，模型擬合優(yōu)度越高⑵SC(SchwarzCriterion,施瓦茲準(zhǔn)則2ei k1nlnSC=ln()

nn(3)AIC(AkaikeInformationCriterion赤池信息準(zhǔn)則)R22AIC=ln(f)n2(k1)SC和AIC越小，表明模型的擬合優(yōu)度越高方程的顯著性檢驗(yàn)-F,R檢驗(yàn)法方程的顯著性檢驗(yàn)，就是檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蛯傮w的近似程度。最用的僉驗(yàn)方法F檢驗(yàn)者檢驗(yàn)。檢驗(yàn)。yi b0yi b0b2x2i1,2ki若F>F,拒絕H,方程的線性關(guān)系顯著；0若F<F,接受H0,方程的線性關(guān)系不顯著，回歸方程無效、。多元線性4.比較解釋變量個(gè)數(shù)不同模型優(yōu)劣時(shí),4.比較解釋變量個(gè)數(shù)不同模型優(yōu)劣時(shí),利用如三指⑴⑴調(diào)整的判定系數(shù)RRSS(nk1)R21TSS(n1)1nk(12RR越大，模型擬合優(yōu)度越高⑵SC(SchwarzCriterion,施瓦茲準(zhǔn)則2RSS(nk1)R21TSS(n1)1nk(12RR越大，模型擬合優(yōu)度越高⑵SC(SchwarzCriterion,施瓦茲準(zhǔn)則2ei k1nlnSC=ln()

nn(3)AIC(AkaikeInformationCriterion赤池信息準(zhǔn)則)R22AIC=ln(f)n2(k1)SC和AIC越小，表明模型的擬合優(yōu)度越高方程的顯著性檢驗(yàn)-F,R檢驗(yàn)法方程的顯著性檢驗(yàn)，就是檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蛯傮w的近似程度。最用的僉驗(yàn)方法F檢驗(yàn)者檢驗(yàn)。檢驗(yàn)。yi b0yi b0b2x2i1,2ki若F>F,拒絕H,方程的線性關(guān)系顯著；0若F<F,接受H0,方程的線性關(guān)系不顯著，回歸方程無效、。多元線性4.比較解釋變量個(gè)數(shù)不同模型優(yōu)劣時(shí),4.比較解釋變量個(gè)數(shù)不同模型優(yōu)劣時(shí),利用如三指⑴⑴調(diào)整的判定系數(shù)RRSS(nk1)R21TSS(n1)1nk(12RR越大，模型擬合優(yōu)度越高⑵SC(SchwarzCriterion,施瓦茲準(zhǔn)則2RSS(nk1)R21TSS(n1)1nk(12RR越大，模型擬合優(yōu)度越高⑵SC(SchwarzCriterion,施瓦茲準(zhǔn)則2ei k