計量經(jīng)濟學知識點總結

計量經(jīng)濟學知識點總結緒論計量經(jīng)濟學：根據(jù)理論和觀測的事實，運用合適的推理方法使之聯(lián)系起來同時推導，對實際經(jīng)濟現(xiàn)象進行的數(shù)量分析。計量經(jīng)濟學（定量分析）是經(jīng)濟學（定性分析）、統(tǒng)計學和數(shù)學（定量分析）的結合。目的：把實際經(jīng)驗的內容納入經(jīng)濟理論，確定變現(xiàn)各種經(jīng)濟關系的經(jīng)濟參數(shù)，從而驗證經(jīng)濟理論，預測經(jīng)濟發(fā)展的趨勢，為制定經(jīng)濟策略提供依據(jù)。類型：理論計量經(jīng)濟學和應用計量經(jīng)濟學計量經(jīng)濟學的研究步驟：模型設定：要有科學的理論依據(jù)選擇適當?shù)臄?shù)學形式方程中的變量要具有可觀測性估計參數(shù)：參數(shù)不能直接觀測而且是未知的模型檢驗：經(jīng)濟意義的檢驗、統(tǒng)計推斷檢驗、計量經(jīng)濟學檢驗、模型預測檢驗模型應用：經(jīng)濟分析、經(jīng)濟預測、政策評價和檢驗、發(fā)展經(jīng)濟理論計量經(jīng)濟模型：計量經(jīng)濟模型是為了研究分析某個系統(tǒng)中經(jīng)濟變量之間的數(shù)量關系而采用的隨多重共線性（4）樣本數(shù)據(jù)自身的原因完全多重共線性的后果？（1）參數(shù)的估計值不確定（2）參數(shù)估計值的方差無限大

不完全多重共線性下產生得到后果？（1）參數(shù)估計值的方差與協(xié)方差增大（2）對參數(shù)區(qū)間估計時，置信區(qū)間趨于變大

（3）嚴重的多重共線性時，假設檢驗容易作出錯誤的判斷

（4）當多重共線性嚴重時，可能造成可決系數(shù)R2較高

多重共線性檢驗方法（1）簡單相關系數(shù)檢驗法（2）方差膨脹因子法（3）直接觀測法（4）逐步回歸檢測法

降低多重共線性的經(jīng)驗方法？（1）利用外部或經(jīng)驗信息（2）橫截面與時間序列數(shù)據(jù)并用（3）剔除高度共線性的變量

（4）數(shù)據(jù)轉換（5）獲取補充數(shù)據(jù)或新數(shù)據(jù)（6）選擇有偏估計量異方差性：其他假設均不變，但模型中隨機誤差項ui的方差Var（ui2）=σi2（i則ui異方差性產生的原因？（1）模型設定誤差（2）測量誤差的變化（3）截面數(shù)據(jù)中總體名單的差異異方差性產生的后果？（1）對參數(shù)估計式統(tǒng)計特性的影響：參數(shù)的OLS估計仍然具有無偏性。參數(shù)OLS估計式得到方差不再是最小的

（2）對模型假定檢驗的影響：參數(shù)估計的方差若還是用OLS方法去估計方差，通常得到t統(tǒng)計量不再服從t分布，并且使用大樣本也不能解決這個問題

(3)對預測的影響：導致參數(shù)的顯著性檢驗失效和預測的精度降低。異方差性的檢驗1．圖示檢驗法相關圖分析殘差分布圖分析2．（Goldfeld—Quandt）檢驗3．（White）檢驗4．RCH檢驗異方差性的補救措施？（1）對模型變換（2）加權最小二乘法（3）模型的的對數(shù)變換自相關：指總體回歸模型的隨機誤差項ui之間存在的相關關系自相關產生的原因？（1）經(jīng)濟系統(tǒng)的慣性（2）經(jīng)濟活動的滯后效應（3）數(shù)據(jù)處理造成的相關（4）蛛網(wǎng)現(xiàn)象（5）模型設定偏誤

自相關的后果？（1）一階自回歸形式的性質：自協(xié)方差均不為零。

（2）自相關對參數(shù)估計的影響：導致低估真實的σ2

（3）對模型檢驗的影響：參數(shù)的最小二乘估計量是無效的，使得F檢驗和R2檢驗也是不可靠的。

（4自相關檢驗？

（1）圖示檢驗法（2）DW檢驗法（3）LM檢驗

自相關的補救？

（1）廣義差分法（2）自相關系數(shù)ρ的確定殘差平方和F檢驗的步驟：1、提出假設2、在原假設成立的條件下，統(tǒng)計量3、給定顯著性水平，查表可得臨界值4、顯著T檢驗步驟;1、提出假設：2、在成立的前提條件下，