计量笔记

F=t2

F=(n?k?1)

R2 1?R2

R2=ρx,y2(y=β0+β1x1+μ) MLR1线性于参数

MLR2随机抽样

MLR3不存在完全共线性

MLR4零条件均值

E(μ|x1,x2,?x k)=0

MLR5同方差性

MLR6正态性

高斯-马尔科夫假定MLR1-MLR5.

经典线性模型假定CLM：MLR1-MLR6 MLR4?MLR4′

E(μ)=0且Cov(x j,μ)=0

_____________________________________ Asymptotic properties （ASYMP）

渐进性：

1、一致性（MLR1~MLR4）

plimβ1=β1+Cov(x1,μ)

Var(x1)

=β1

由于MLR4，Cov(x1,μ)=0 不一致性or渐进偏误：

plimβ1?β1=Cov(x1,μ) Var(x1)

2、OLS估计量渐进正态分布

3、OLS渐进有效性————————————————

模型设定误差与数据问题

例模型y=β0+β1x1+β2x2+ μ

y?=β?0+β?1x1+β?2x2

y?=β?0+β?1x1

1、包含无关变量（过度设定）

估计量还是无偏，但是方差偏大Var（β2??）=σ2

∑x2i2

?

1 1?r232>σ2

∑x2i2

=Var(β2?)

X3是无关变量

EVIEWS：

Equation>view>Coefficient Test>Redundant

Variables-Likehood Ratio

2、遗漏变量(设定不足)

E(β?1)=E(β?1+β?2δ?1)

=E(β?1)+E(β?2)δ?1=β1+β2δ?1

估计量有偏，偏差随之与遗漏变量的相关度增加而增加。

遗漏变量偏误

Bias（β?1）=E(β?1)?β1=β2δ?1

然而，遗漏变量后的估计值β?1的方差相对β?1较小。

?

Var(β?1)=?2SST1(1?R j2)

?

Var(β?1)=?2SST1

3、模型设定误差

①函数形式误设

ⅰ)函数形式误设一般检验Ramsey回归设定误差检

验RESET(regression specification error test)

原模型

y=β0+β1x1+β2x2+?+βk x k+μ

扩展方程

y=β0+β1x1+β2x2+?+βk x k+δ1y?+δ2y?2

利用多个现行约束的F检验，H0：δ1=δ2=0

F统计量近似服从F（2，n-k-1）

ⅱ)对于非嵌套模型

戴维森-麦金农检验（Davison-MacKinnon）

例如y=β0+β1x1+β2x2+ μ(1)

y=β0+β1log (x1)+β2log (x2)+ μ(2)

(1)和(2)是非嵌套的；

若(1)正确，则(2)的拟合值在(1)中应该不显著

y=β0+β1x1+β2x2+δy?+误差项利用t统计量检验δ是否显著

反过来若(2)正确，则(1)的拟合值在(2)中应该不显著

y=β0+β1log (x1)+β2log (x2)+θy?+误差项

4、测量误差

ⅰ)被解释变量有测量误差，假定测量误差零均值，独立于解释变量，则估计还是无偏和一致的，若测量误差与e0随机扰动项u不相关，

则Var（e0+u）=σu2+σ02>σu2，标准误偏大

ⅱ)解释变量有测量误差，

5、数据缺失，非随机样本，异常观测

非随机样本

基于自变量，外生样本选择

基于因变量，内生样本选择

6、单位的问题

应变量单位，自变量单位，β系数

b?j=（σ?j/σ?y）β?j ————————————————

简单回归和多元回归

y?=β?0+β?1x1

y?=β?0+β?1x1+β?2x2

则β?1=β?1+β?2δ?1，δ?1表示x2对x1简单回归的斜率。

β?1=β?1仅当①样本中x2对y的偏效应为零，β?2=0；②样本中x1、x2不相关，δ?1=0

————————————————

工具变量法IV

1、应用

内生解释变量、遗漏变量、含误差变量问题、、

2、描述

y=β0+β1x1+μ

Cov(x,μ)≠0即x与u相关

假设有可观测变量z，满足

①Cov(z,μ)=0

②Cov(z,x)≠0

检验z与x的相关性，在总体中有

x=π0+π1z+v

由于π1=Cov(x,z)Var(z)

?，t检验π1 Cov(z,y)=β1Cov(z,x)+Cov(z,μ)

由①，β1=Cov(z,y)

Cov(z,x)

，即β1的IV估计值β?0=y??β?1x?

假设E(μ2|z)=?2=Var(μ)

则β1的渐进方差是σ2

nσx2ρx,z2,β1的渐进标准误σ?2

SST x?R x,z2

3、IV估计量的渐进方差总是大于（有时远大于）OLS估

计量的渐进方差

4、z与x只是弱相关时IV估计值的标准误可能很大。（弱

工具）

z与u适度相关时IV估计值的渐进偏误可能很大。5、IV估计后所计算的R2通常没有意义——拟合优度不是

IV考虑的问题。

计量经济学复习笔记要点(达莫达尔版)

1、什么是计量经济学？ 计量经济学（Econometrics） 意为“经济测量”，它是利用经济理论、数学、统计推断等工具，对经济现象进行分析的一门社会科学。 区别与联系经济理论 计量经济学vs {数理经济学 统计学 2、计量经济学的传统方法论 Step1 理论或假说的陈述经典步骤 →分析经济问题的八个经典步骤 Step5 计量模型的参数估计 Step6 检验模型设定是否正确 Step7 假设检验（检验来自模型的假说） Step8 预测或控制 ◆关于数据 1、数据分类 （1）时间序列数据（Time Series Data）： 对一个变量在不同时间取值的一组观测结果。如每年、每月、每季度等 （2）横截面数据（Cross Section Data）： 对一个变量在同一个时间点上搜集的数据。如同一年的分国别、分省、分厂家数据 （3）混合数据（Pooled Data）： 时序和横截面的混合数据，既有分时，每一时点的观察对象又有不同(多个横截面单元) 广泛运用的一类特殊的混合数据——面板数据/综列数据/合成数据（Panel Data）： 在时间轴上对相同的横截面单元跟踪调查得到的数据。如每年对各省GDP的报告。 2、研究结果永远不可能比数据的质量更好 观测误差、近似进位计量、高度加总、选择性偏误 3、数据来源： 网站、统计年鉴、商业数据库等 （1）统计局、央行、证券交易所、世行、IMF等官方网站 （2）图书馆（纸质、电子版年鉴） （3）商业数据库 ◆两个例子 例1：凯恩斯消费理论 ①人们倾向于随他们收入的增加而增加消费，但消费的增加不如收入的增加那么多。 ②C=a+bI →确定性关系 ③Y=β1+β2X+μ→μ为扰动项，非确定性关系 ④搜集80～91年美国消费及收入数据 ⑤估计参数： 解释：平均而言，收入↑1美元，消费↑72美分 ⑥检验模型设定的正确性：是否应当加入别的可能影响消费额的变量，如就业等。

存货期末计量笔记

一、存货期末计量原则 2011年新会计准则—存货中涉及存货的期末计量： ·第十五条资产负债表日，存货应当按照成本与可变现净值孰低计量。存货成本高于其可变现净值的，应当计提存货跌价准备，计入当期损益。可变现净值，是指在日常活动中，存货的估计售价减去至完工时估计将要发生的成本、估计的销售费用以及相关税费后的金额。 ·第十六条企业确定存货的可变现净值，应当以取得的确凿证据为基础，并且考虑持有存货的目的、资产负债表日后事项的影响等因素。 为生产而持有的材料等，用其生产的产成品的可变现净值高于成本的，该材料仍然应当按照成本计量；材料价格的下降表明产成品的可变现净值低于成本的，该材料应当按照可变现净值计量。 ·第十七条为执行销售合同或者劳务合同而持有的存货，其可变现净值应当以合同价格为基础计算。 企业持有存货的数量多于销售合同订购数量的，超出部分的存货的可变现净值应当以一般销售价格为基础计算。 其中的关键字： 资产负债表日：是指会计年末和会计中期期末。我国的会计年度采用公历年度，即1月1日至12月31日。因此，年度资产负债表日是指每年的12月31日，中期资产负债表日是指各会计中期期末，包括月末、季末、和半年末； 成本与可变现净值孰低计量法是指对期末存货按照成本与可变现净值两者之中较低者计价的方法。即当成本低于可变现净值时，存货按成本计价；当可变现净值低于成本时，存货按可变现净值计价，该方法符合会计信息的谨慎性原则；

存货成本包括采购成本，加工成本和其他成本，是指存货的历史成本，一般表现为各存货账户的期末账面余额/或是指期末存货的实际成本（等同于历史成本）。如企业在存货成本的日常核算中采用计划成本法、售价金额核法等简化核算方法，则成本应为经调整后的实际成本对于存货由于持有目的不同又分为进一步加工的存货和直接对外销售的； 可变现净值则指在正常生产经营过程中，以存货的估计售价减去至完工估计将要发生的成本、估计的销售费用以及相关税金后的金额，实质上指预计的未来净现金，但并不等于存货的售价或合同价，因为还要减去至完工估计将要发生的成本、估计的销售费用以及相关税金后的金额，这些构成现金流入的抵减项目。而可变现净值的基本特征：1．确定存货可变现净值的前提是企业在进行日常活动，如果企业不是在进行正常的生产经营活动，比如企业处于清算过程，那么不能按照存货准则的规定确定存货的可变现净值；2．可变现净值为存货的预计未来现金流量，而不是存货的售价或合同价；3．不同存货可变现净值的构成不同。 二、存货计价中采用成本与可变现净值孰低法主要有以下原因： 第一，存货历史成本计价具有局限性。 第二，成本与可变现净值孰低法的理论基础主要是使存货符合资产的定义。 第三，按照成本与可变现净值孰低原则进行期末存货的计量符合谨慎性原则。 （当某项存货的可变现净值跌至成本以下时，表明该存货为企业带来的未来经济利益将低于成本，企业应按可变现净值低于成本的差额确认存货跌价损失，并将其从存货价值中扣除，否则，就会虚计当期利润和存货价值；而当可变现净值高于成本时，企业则不能按可变现净值高于成本的金额确认这种尚未实现的存货增值收益因此，存货期末计量准确与否，将直接影响到企业的利润和资产的价值，而存货的成本与可变现净值这两个因素又直接影响存货期末计量的准确性）

(完整word版)计量经济学复习笔记

计量经济学复习笔记 CH1导论 1、计量经济学： 以经济理论和经济数据的事实为依据，运用数学、统计学的方法，通过建立数学模型来研究经济数量关系和规律的一门经济学科。研究主体是经济现象及其发展变化的规律。 2、运用计量分析研究步骤： 模型设定——确定变量和数学关系式 估计参数——分析变量间具体的数量关系 模型检验——检验所得结论的可靠性 模型应用——做经济分析和经济预测 3、模型 变量:解释变量:表示被解释变量变动原因的变量，也称自变量，回归元。 被解释变量:表示分析研究的对象，变动结果的变量，也成应变量。 内生变量:其数值由模型所决定的变量，是模型求解的结果。 外生变量:其数值由模型意外决定的变量。 外生变量数值的变化能够影响内生变量的变化，而内生变量却不能反过来影响外生变量。 前定内生变量：过去时期的、滞后的或更大范围的内生变量，不受本模型研究范围的内生变量的影响，但能够影响我们所研究的本期的内生变量。 前定变量：前定内生变量和外生变量的总称。 数据:时间序列数据：按照时间先后排列的统计数据。 截面数据：发生在同一时间截面上的调查数据。 面板数据： 虚拟变量数据：表征政策，条件等，一般取0或1. 4、估计 评价统计性质的标准 无偏：E（＾β）=β 随机变量，变量的函数？ 有效：最小方差性 一致：N趋近无穷时，β估计越来越接近真实值 5、检验 经济意义检验：所估计的模型与经济理论是否相等 统计推断检验：检验参数估计值是否抽样的偶然结果，是否显著 计量经济检验：是否符合计量经济方法的基本假定 预测检验：将模型预测的结果与经济运行的实际对比 CH2 CH3 线性回归模型 模型（假设）——估计参数——检验——拟合优度——预测 1、模型（线性） （1）关于参数的线性模型就变量而言是线性的；模型就参数而言是线性的。 Y i=β1+β2lnX i+u i 线性影响随机影响 Y i=E（Y i|X i）+u i E（Y i|X i）=f(X i)=β1+β2lnX i 引入随机扰动项， （3）古典假设 A零均值假定 E（u i|X i）=0 B同方差假定 Var(u i|X i)=E(u i2)=σ2 C无自相关假定 Cov(u i,u j)=0

计量经济学读书笔记.doc

学习好资料欢迎下载 计量经济学读书笔记 第一部分基础内容 一、计量经济学与相关学科的关系 经济统计学经济学数理经济学 计量经 济学 统计学数学 数理统计学 二、古典假设下计量经济学的建模过程 1.依据经济理论建立模型 2.抽样数据收集 3.参数估计 4.模型检验 （1）经济意义检验（包括参数符号、参数大小等） （2）统计意义检验（拟合优度检验、模型显著性检验、参数显 著性检验） （3）计量经济学检验（异方差检验、自相关检验、多重共线性 检验） （4）模型预测性检验（超样本特性检验） 5.模型的应用（结构分析、经济预测、政策评价、检验和发展经济理论）

三、几个重要的“变量” 1.解释变量与被解释变量 2.内生变量与外生变量 3.滞后变量与前定变量 4.控制变量 四、回归中的四个重要概念 1. 总体回归模型（ Population Regression Model ，PRM) y t b b 1 x t u t--代表了总体变量间的真实关系。 2. 总体回归函数（ Population Regression Function ，PRF ）E( y t ) b0 b1 x t--代表了总体变量间的依存规律。 3. 样本回归函数（ Sample Regression Function ，SRF ） y t ? ? e t--代表了样本显示的变量关系。b0 b1x t 4. 样本回归模型（ Sample Regression Model ，SRM ） ? ? ? b0 b1 x t---代表了样本显示的变量依存规律。 y t 总体回归模型与样本回归模型的主要区别是：①描述的对象不同。总体回归模型描述总体中变量y 与 x 的相互关系，而样本回归模型描述所关的样本中变量y 与 x 的相互关系。②建立模型的依据不同。总体回归模型是依据总体全部观测资料建立的，样本回归 模型是依据样本观测资料建立的。③模型性质不同。总体回归模 型不是随机模型，而样本回归模型是一个随机模型，它随样本的 改变而改变。

《计量经济学》考试复习资料含课后题

《计量经济学》期末考试复习资料 第一章绪论 参考重点： 计量经济学的一般建模过程 第一章课后题（1.4.5） 1.什么是计量经济学？计量经济学方法与一般经济数学方法有什么区别？ 答：计量经济学是经济学的一个分支学科，是以揭示经济活动中客观存在的数量关系为内容的分支学科，是由经济学、统计学和数学三者结合而成的交叉学科。 计量经济学方法揭示经济活动中各个因素之间的定量关系，用随机性的数学方程加以描述；一般经济数学方法揭示经济活动中各个因素之间的理论关系，用确定性的数学方程加以描述。 4.建立与应用计量经济学模型的主要步骤有哪些？ 答：建立与应用计量经济学模型的主要步骤如下：(1)设定理论模型，包括选择模型所包含的变量，确定变量之间的数学关系和拟定模型中待估参数的数值范围；(2)收集样本数据，要考虑样本数据的完整性、准确性、可比性和—致性；(3)估计模型参数；(4)检验模型，包括经济意义检验、统计检验、计量经济学检验和模型预测检验。 5.模型的检验包括几个方面？其具体含义是什么？ 答：模型的检验主要包括：经济意义检验、统计检验、计量经济学检验、模型的预测检验。在经济意义检验中，需要检验模型是否符合经济意义，检验求得的参数估计值的符号与大小是否与根据人们的经验和经济理论所拟订的期望值相符合；在统计检验中，需要检验模型参数估计值的可靠性，即检验模型的统计学性质；在计量经济学检验中，需要检验模型的计量经济学性质，包括随机扰动项的序列相关检验、异方差性检验、解释变量的多重共线性检验等；模型的预测检验主要检验模型参数估计量的稳定性以及对样本容量变化时的灵敏度，以确定所建立的模型是否可以用于样本观测值以外的范围。 第二章经典单方程计量经济学模型：一元线性回归模型参考重点： 1.相关分析与回归分析的概念、联系以及区别？ 2.总体随机项与样本随机项的区别与联系？

空间统计及计量方法学习笔记

空间统计及计量方法学习笔记 1. 背景及文献综述 .................................................................................... 错误!未定义书签。 2.空间效应................................................................................................. 错误!未定义书签。 2.1.空间相关性：............................................................................. 错误!未定义书签。 2.2.空间异质性................................................................................. 错误!未定义书签。 3.空间自相关性分析................................................................................ 错误!未定义书签。 3.1.空间权重矩阵............................................................................. 错误!未定义书签。 3.2.空间自相关性检验.................................................................... 错误!未定义书签。 4.空间计量经济模型的建立.................................................................... 错误!未定义书签。 4.1.空间横截面数据模型................................................................ 错误!未定义书签。 空间自回归模型（SLM） ........................................... 错误!未定义书签。 空间误差模型（SEM）................................................ 错误!未定义书签。 变系数地理加权回归模型（GWR） ......................... 错误!未定义书签。 4.2.空间面板数据模型.................................................................... 错误!未定义书签。 空间回归面板计量模型................................................ 错误!未定义书签。 空间误差面板计量模型................................................ 错误!未定义书签。 5.学习总结................................................................................................. 错误!未定义书签。 1.背景及文献综述 空间计量经济学是在基于对空间效应恰当设定的基础上，对于空间经济计量模型进行一系列的设定、估计、检验与预测的计量经济学方法。空间计量经济学

计量经济学笔记(总)

计量经济学 三、课程大致安排 1、内容框架 2、参考书目：

初、中级教程： 计量经济学 王维国 东北财经大学出版社 计量经济学/Basic Econometrics （印度）古扎拉蒂 中国人民大学 计量经济学 赵国庆 中国人民大学出版社 计量经济学 李子奈 潘文卿 高等教育出版社 高级教程： 计量经济模型与经济预测 平耿克 钱小军译 机械工业出版社 《经济计量分析》( Econometric Analysis ) 3、安装eview ，数据（演算一下）OLS 法（缺少数据） 4、安装pdf 第二部分 数学预备知识 概率论

第一章随机变量及其分布 一、随机变量的定义 设随机试验Ed样本空间为{} π=，如果对两个？？？，都有唯一 w 的实数() x w与之对应，并且对任意实数X，？？是随机事件，则称事件，则称定义在π上的实单值函数() x w为随机变量。 通俗的说，在实验结果能取得不同数值的量，称为随机变量它的数值是随机试验结果而它由于试验的结果是随机的，所以它的值也是随机的。 二、分类（连续型和离散型）

例子：在一个箱子里放着t个数字球，-2，1，1，3，3，3，3从中取一个球，取到球上面的数字是随着试验结果不同而变化。 又如：考四、六级，考过记为1，不过记为0。 再如：抛硬币，正面记为1，反面记为0。 引入话题：举一些现实中的例子，如考试，在公交场等车 随机变量-事件-概率-频率-分布率-分布函数-连续随机变量 上面我们讲的是一种事件有很多种不同的结果，但在现实中这些出现的结果的可能性并不是相同的。 例子：考六级出现的结果不同，大多数分数集中在50-60和60-70之间，也就是说出现2和3的可能性更大。 =0（0-50），1（50-60），2（60-70），3（70-80），4（80-100） 问题：用什么衡量可能性呢？（概率） 我们用的概率都是古典概型，即用事件发生概率来表示概率。 频率的定义：一随机事件的n个结果互斥且两个结果等可能发生，并且事件A会有m个基本结果，则事件A发生的概率即是() p A，就是 () p A= m n =事件发生的总数/结果总数 两点需要注意：1、试验结果互斥；2、等可能性相当。

计量经济学读书笔记

计量经济学读书笔记 第一部分基础内容 一、计量经济学与相关学科的关系 二、古典假设下计量经济学的建模过程 1.依据经济理论建立模型 2.抽样数据收集 3.参数估计 4.模型检验 （1）经济意义检验（包括参数符号、参数大小等） （2）统计意义检验（拟合优度检验、模型显著性检验、参数显 著性检验） （3）计量经济学检验（异方差检验、自相关检验、多重共线性 检验） （4）模型预测性检验（超样本特性检验） 5.模型的应用（结构分析、经济预测、政策评价、检验和发展经济理论）

三、 几个重要的“变量” 1. 解释变量与被解释变量 2. 内生变量与外生变量 3. 滞后变量与前定变量 4. 控制变量 四、 回归中的四个重要概念 1. 总体回归模型（Population Regression Model ，PRM) t t t u x b b y ++=10--代表了总体变量间的真实关系。 2. 总体回归函数（Population Regression Function ，PRF ） t t x b b y E 10)(+=--代表了总体变量间的依存规律。 3. 样本回归函数（Sample Regression Function ，SRF ） t t t e x b b y ++=10??--代表了样本显示的变量关系。 4. 样本回归模型（Sample Regression Model ，SRM ） t t x b b y 10???+=---代表了样本显示的变量依存规律。 总体回归模型与样本回归模型的主要区别是：①描述的对象不同。总体回归模型描述总体中变量y 与x 的相互关系，而样本回归模型描述所关的样本中变量y 与x 的相互关系。②建立模型的依据不同。总体回归模型是依据总体全部观测资料建立的，样本回归模型是依据样本观测资料建立的。③模型性质不同。总体回归模型不是随机模型，而样本回归模型是一个随机模型，它随样本的改变而改变。 总体回归模型与样本回归模型的联系是：样本回归模型是总体回

计量经济学笔记

建模是计量的灵魂，所以就从建模开始。 一、 建模步骤：A，理论模型的设计: a，选择变量b，确定变量关系c，拟定参数范围 B，样本数据的收集: a，数据的类型b，数据的质量 C，样本参数的估计: a，模型的识别b，估价方法选择 D，模型的检验 a，经济意义的检验1正相关 2反相关等等 b，统计检验：1检验样本回归函数和样本的拟合优度，R的平方即其修正检验 2样本回归函数和总体回归函数的接近程度:单个解释变量显著性即t检验，函数显著性即F检验，接近程度的区间检验 c，模型预测检验1解释变量条件条件均值与个值的预测 2预测置信空间变化 d，参数的线性约束检验：1参数线性约束的检验 2模型增加或减少变量的检验 3参数的稳定性检验：邹氏参数稳定性检验，邹氏预测检验----------主要方法是以F检验受约束前后模型的差异 e，参数的非线性约束检验：1最大似然比检验 2沃尔德检验 3拉格朗日乘数检验---------主要方法使用 X平方分布检验统计量分布特征 f，计量经济学检验 1，异方差性问题：特征：无偏，一致但标准差偏误。检测方法：图示法，Park与Gleiser 检验法，Goldfeld-Quandt检验法，White检验法-------用WLS修正异方差 2，序列相关性问题：特征：无偏，一致，但检验不可靠，预测无效。检测方法：图示法，回归检验法，Durbin-Waston检验法，Lagrange乘子检验法-------用GLS或广义差分法修正序列相关性 3，多重共线性问题：特征：无偏，一致但标准差过大，t减小，正负号混乱。检测方法：先检验多重共线性是否存在，再检验多重共线性的范围-------------用逐步回归法，差分法或使用额外信息，增大样本容量可以修正。 4，随机解释变量问题：随机解释变量与随机干扰项独立----------对OLS没有坏影响。随机变量与随机干扰项同期相关：有偏但一致-----扩大样本容量可以克服。随机变量与随机干扰项同期相关：有偏且非一致--------工具变量法可以克服 二、 参数估计量性质的分析：a小样本和大样本性质 b无偏性

计量经济学复习笔记要点达莫达尔版

?1、什么是计量经济学？ ?计量经济学（Econometrics） 意为“经济测量”，它是利用经济理论、数学、统计推断等工具，对经济现象进行分析的一门社会科学。 ?区别与联系经济理论 计量经济学vs {数理经济学 统计学 2、计量经济学的传统方法论 Step1 理论或假说的陈述经典步骤 →分析经济问题的八个经典步骤 Step5 计量模型的参数估计 Step6 检验模型设定是否正确 Step7 假设检验（检验来自模型的假说） Step8 预测或控制 ◆关于数据 1、数据分类 （1）时间序列数据（Time Series Data）： 对一个变量在不同时间取值的一组观测结果。如每年、每月、每季度等 （2）横截面数据（Cross Section Data）： 对一个变量在同一个时间点上搜集的数据。如同一年的分国别、分省、分厂家数据 （3）混合数据（Pooled Data）： 时序和横截面的混合数据，既有分时，每一时点的观察对象又有不同(多个横截面单元) 广泛运用的一类特殊的混合数据——面板数据/综列数据/合成数据（Panel Data）： 在时间轴上对相同的横截面单元跟踪调查得到的数据。如每年对各省GDP的报告。 2、研究结果永远不可能比数据的质量更好 观测误差、近似进位计量、高度加总、选择性偏误 3、数据来源： 网站、统计年鉴、商业数据库等 （1）统计局、央行、证券交易所、世行、IMF等官方网站 （2）图书馆（纸质、电子版年鉴） （3）商业数据库 ◆两个例子 例1：凯恩斯消费理论 ①人们倾向于随他们收入的增加而增加消费，但消费的增加不如收入的增加那么多。 ②C=a+bI →确定性关系 ③Y=β1+β2X+μ→μ为扰动项，非确定性关系 ④搜集80～91年美国消费及收入数据 ⑤估计参数： 解释：平均而言，收入↑1美元，消费↑72美分 ⑥检验模型设定的正确性：是否应当加入别的可能影响消费额的变量，如就业等。

一分钟看懂计量经济学

一分钟看完计量经济学！！！------开学后的计量笔记 建模是计量的灵魂，所以就从建模开始。 一、 建模步骤：A，理论模型的设计: a，选择变量b，确定变量关系c，拟定参数范围 B，样本数据的收集: a，数据的类型b，数据的质量 C，样本参数的估计: a，模型的识别b，估价方法选择 D，模型的检验 a，经济意义的检验1正相关 2反相关等等 b，统计检验：1检验样本回归函数和样本的拟合优度，R的平方即其修正检验 2样本回归函数和总体回归函数的接近程度:单个解释变量显著性即t检验，函数显著性即F检验，接近程度的区间检验 c，模型预测检验1解释变量条件条件均值与个值的预测

2预测置信空间变化 d，参数的线性约束检验：1参数线性约束的检验 2模型增加或减少变量的检验 3参数的稳定性检验：邹氏参数稳定性检验，邹氏预测检验----------主要方法是以 F检验受约束前后模型的差异 e，参数的非线性约束检验：1最大似然比检验 2沃尔德检验 3拉格朗日乘数检验---------主要方法使用 X平方分布检验统计量分布特征 f，计量经济学检验 1，异方差性问题：特征：无偏，一致但标准差偏误。检测方法：图示法，Park与Gleiser检验法，Goldfeld-Quandt检验法，White检验法-------用WLS修正异方差 2，序列相关性问题：特征：无偏，一致，但检验不可靠，预测无效。检测方法：图示法，回归检验法，Durbin-Waston检验法，Lagrange乘子检验法-------用GLS或广义差分法修正序列相关性 3，多重共线性问题：特征：无偏，一致但标准差过大，t减小，正负号混乱。检测方法：先检验 多重共线性是否存在，再检验多重共线性的范围-------------用逐步回归法，差分法或使用额外信息，增大样本容量可以修正。

计量经济学期末复习资料及答案

一、单项选择题： 1．下面哪个假定保证了线性模型y = X β + μ的OLS 估计量的无偏性。（ A ） A ．X 与μ不相关。 B ．μ是同方差的。 C ．μ无序列相关。 D ．矩阵X 是满秩的。 2．下列对于自相关问题的表述，哪个是不正确的。（ B ） A ．Durbin-Watson 检验只用于检验一阶自相关。 B ．BG （Breusch-Godfrey ）统计量只用于检验高阶自相关。 C ．一阶自相关系数可以通过ρ=1-DW/2进行估计。 D ．DW 检验不适用于模型中存在被解释变量的滞后项作解释变量的情形。 3．下列关于时间序列的论述哪个是不正确的。（ C ） A ．AR 过程的自相关函数呈拖尾特征。 B ．MA 过程的偏自相关函数呈拖尾特征。 C ．对于一个时间序列，其自相关函数和偏自相关函数必定有一个是截尾的。 D ．在MA(q)过程中，白噪声项对该随机过程的影响只会持续q 期。 4.对于ARMA （1，1）过程（x t = ?1 x t -1 + u t + θ1 u t -1）,其相关图(上)与偏相关图（下）如下: -0. 0.0 0.5 1.0 -0.0.0 0.5 1.0

则可以确定（ C ）是正确的。 A. ?1>0；θ1<0 B. ?1<0；θ1<0 C. ?1>0；θ1>0 D. ?1<0；θ1>0 ()() 11212120.3.0.70.1.0.60.1.0.70.6t t t t t t t t t t t t t t t t x x B x x x C x x x D x x x μμμμμ-------=+=-+=-+=++5.下列不平稳的时间序列为白噪声过程有A.(D) {}()() {}{}{}(){}01..t t t t t t t t t t X X t X B X t X D X E X δδμμμ=++---6.设时间序列是由是一白噪声过程生成,下列陈述 正确的是A.是平稳时间序列是平稳时间序列C.是平稳时间序列 是平稳时间序列 (D) {}()()() ()()()()()()()()120,11 ,22 ....t t t t t t t t t t t t t t t X E X Var X A E X Var X B E X Var X C E X Var X D E X Var X μμμμ--=-+7.设是一个期望为方差为1的独立同分布随机时间序列,定义如下随机过程:则对与的描述,下列 正确的是与均与时间t 有关 与时间t 有关,而与时间t 无关与均与时间t 无关 与时间t 无关,而与时间t 有关 (C) 二、判断并说明理由（四个全对） ()()() ()011221011221.1; 2,,.1045i i i i i i i i i i i i i Y X X Y X X X i P αααμβββνμνμν=+++-=+++=-有两个模型:为白噪声过程则对相同的样本,两个模型的最小二乘法残差相等,即对任何有教材 22.,,YX XY YX XY Y X X Y r r X Y ββββ=令和分别为对的回归方程及对回归方程中的斜率则有其中为与之间的线性相关系数.

《计量经济学》期末例题库(大学期末复习资料)

第二章 经典单方程计量经济学模型：一元线性回归模型 1．假定有如下的回归结果：，其中，Y 表示美国的咖啡的消费量t t X Y 4795.06911.2-=∧ （每天每人消费的杯数），X 表示咖啡的零售价格（美元/杯），t 表示时间。要求： （1）这是一个时间序列回归还是横截面序列回归？ （2）如何解释截距的意义，它有经济含义吗？如何解释斜率？（3）能否求出真实的总体回归函数？ （4）根据需求的价格弹性定义：弹性=斜率×（X/Y ），依据上述回归结果，你能求出对咖啡需求的价格弹性吗？如果不能，计算此弹性还需要其他什么信息？2．下面数据是10对X 和Y 的观察值得到的。∑Y i =1110； ∑X i =1680； ∑X i Y i =204200∑X i 2=315400； ∑Y i 2=133300 假定满足所有的古典线性回归模型的假设，要求：（1）b 1和b 2？（2）b 1和b 2的标准差？（3）R 2？（4）对B 1、B 2分别建立95%的置信区间？利用置信区间法，你可以接受零假设：B 2=0吗？ 3、假设王先生估计消费函数（用模型表示），并获得下列结果： i i i u bY a C ++=，n=19 i i Y C 81.015+=∧ （3.1） (18.7) R 2=0.98 这里括号里的数字表示相应参数的T 值。 要求：（1）利用T 检验假设：b=0（取显著水平为5%）；（2）确定参数估计量的标准方差；（3）构造b 的95%的置信区间，这个区间包括0吗？ 1、 ⑴这是一个时间序列回归。 ⑵截距2.6911表示咖啡零售价在时刻为每磅0美元时，美国平均消费量为每天每人 t 2.6911杯，这个数字没有经济意义；斜率-0.4795表示咖啡零售价与消费量负相关，在时t 刻，价格上升1美元/磅，则平均每天每人消费量减少0.4795杯； ⑶不能； ⑷不能；在同一条需求曲线上不同点的价格弹性不同，若要求出，须给出具体的值 X 及与之对应的值。 Y

计量经济学复习笔记要点达莫达尔

例2：受挫工人假说（P2～8） ◆ 基本的统计学术语和概念 1、随机变量 (r.v) 以一定的概率取到各种可能值的变量，取值由抽样或试验结果决定。若取这些数值的概率为p,则p 属于[0, 1]。r.v.通常用大写字母X ，Z…表示。 如：人的年龄、身高、体重、肺活量；猪肉价格； 抛两枚硬币，正面朝上的个数 按其取值情况随机变量可分为两类： 离散型r.v ：只可能取到有限或可列个结果 连续型r.v ：可以取某一区间范围内的任意值 2、总体、个体、样本 ? 总体（样本空间），它是所有可能结果的集合.通常情况下，它＝研究对象。 例：广西男青年的身高、南宁市猪肉价格、 东盟国家的出口额 ? 个体，它是组成总体的基本单位，代表了样本空间中的某一种结果。 例：男青年甲的身高、某摊贩的猪肉价格、越南出口额 ? 总体具有同质性：同一总体中的每个个体具有 某些共同的特征，因而与其它总体相区别 ? 抽样：通常情况下总体难以被穷举，因此难以直接观测其性质。需要通过抽取样本 的方法来研究其性质。 样本性质 总体性质 ? 样本，是总体中抽出若干个个体（样本点）组成的集合。样本中包含的个体个数称 为样本的容量，又称为样本的大小。 ? 注意：抽样是按随机原则选取的，即总体中每个个体有同样的机会被选入样本。 3、描述性统计量 期望值/均值：度量r.v.取值的集中趋势（Expected value/Mean ） ? 方差、标准差：度量对均值的偏离程度（Variance 、Standard Deviation / S.d.） 第二部分 线性回归模型 Ch6、7 双变量模型 ——线性回归的基本思想、实现步骤 Ch8 多变量模型 Ch9 其它函数形式的回归模型 Ch10 包含虚拟变量的回归模型 §1. 回归分析概述 ◆ 回归分析：一种统计技术在计量经济学中被大量使用 ◆ 主要用意：分析一个叫做被解释变量的变量对另外一个（或多个）叫做解释变量 的变量的统计依赖性 术语和符号

计量基础知识与专业实务笔记知识点总结考点归纳打印版

计量基础知识与专业实务笔记知识点总结考点归纳打印版 中国古代计量 中国古代的计量，是指包括度量衡之外的其他测量，如时间、湿度、温度、风向、风速等等。中国古代计量史的特点，在于它的独立性和连续性，很少受到外来的影响。 中国古代度量衡最早的文字记载见于《尚书·舜典》：“协时月正日，同律度量衡。”度是关于长短的量——长度；量是关于多少的量——容量；衡是关于轻重的量——重量(质量)。古代度量衡，其单位制基本上沿袭了秦代（公元前221-前207年）所确定下来的制度，又经过汉代完备地记于史籍。 度量衡是社会经济发展到一定阶段后，逐步建立、健全的一种有统一单位、统一标准的测量。各个历史时期，由官方制定、颁发的度量衡制度、标准器具等，往往代表了当时的政治、经济状况和科学技术水平。 计量技术法规的范围 计量技术法规包括国家计量检定系统表、计量检定规程和计量技术规范。 计量违法行为实施行政处罚的种类 我国《计量法》规定了八种行政处罚的形式： (1)责令停止生产(对批量产品)； (2)停止制造(对计量器具新产品)； (3)停止销售； (4)停止营业； (5)停止使用； (6)没收计量器具； (7)没收违法所得；(8)罚款。 《计量法实施细则》又补充规定了四种行政处罚形式： (1)停止检验； (2)停止出厂； (3)停止进口； (4)吊销营业执照； 以及责令改正和封存两种行政强制措施。 计量器具的含义、其依法管理的范围及其主要环节 进口计量器具是指从境外进口在境内销售的计量器具。 管理的范围是列入中华人民共和国进口计量加强进口计量器具型式审查目录》的计量器具。 主要管理环节：①调整对象；②适用范围；③管理体制；④型式批准； ⑤进口计量器具的检定；⑥法律责任。 制造计量器具许可的性质及许可的范围和条件 《计量法》第十二条规定：制造、修理计量器具的企业、事业单位，必须具备与所制造、修理的计量器具相适应的设施、人员和检定仪器设备，经县级以上人民政府计量行政部门考核合格，取得《制造计量器具许可证》或《修理计量设备许可证》。 2007年12月29日国家质检总局第104号令发布《制造、修理计量器具许可监督管理办法》，对制造、修理计量器具许可的适用范围、管理体制、申请与受理、核准与发证、证书和标志、监督管理以及法律责任等做处理规定。 造计量器具许可的性质是行政许可。许可的范围是列入《中华人民共和国依法管理的计量器具目录(型式批准部分)》的计量器具。许可的条件有以下6条： ①具有与所制造计量器具相适应的固定生产场所及条件； ②具有与所制造计量器具相适应的技术人员和核验人员；③具有保证所制造计量器具量值准确的核验条件； ④具有与所制造计量器具相适应的技术文件； ⑤具有相应的质量管理制度和计量管理制度； ⑥按规定取得计量器具型式批准证书并具有提供售后技术服务的条件和能力。 实施计量器具新产品的型式评价应遵循的法定的程序 型式批准的申请程序 (1)单位制造计量器具新产品，在申请制造计量器具许可证前，应向当地省级质量技术监督部门申请型式批准。申请型式批准应递交申请书以及营业执照等合法身份证明。(2)受理申请的省级质量技术监督部门，自接到申请书之日起在5个工作日内对申请资料进行初审，初审通过后，按计量器具新产品法制管理的分工，委托相应的技术机构进行型式评价，并通知申请单位。 (3)承担型式评价的技术机构，根据省级质量技术监督部门的委托，在10个工作日内与申请单位联系，做出型式评价的具体安排。 (4)申请单位应向承担型式评价的技术机构提供试验样机，并递交有关的技术资料。 型式评价的程序 (1)承担型式评价的技术机构必须具备计量标准、检测装置以及场地、工作环境等相关条件，按照《计量授权管理办法》取得国家质检总局或省级质量技术监督部门的授权，方可开展相应的型式评价工作。(2)承担型式评价的技术机构必须全面审查申请单位提交的技术资料，并根据国家质检总局制定的型式评价技术规范拟定型式评价大纲。型式评价大纲由承担型式评价技术机构的技术负责人批准。 (3)型式评价应按照型式评价大纲进行。国家计量检定规程中已经规定了型式评价要求的，按规程执行。 (4)型式评价一般应在3个月内完成。型式评价结束后，承担型式评价的技术机构将型式评价结果报委托的省级质量技术监督部门，并通知申请单位。 (5)型式评价过程中发现计量器具存在问题的，由承担型式评价的技术机构通知申请单位，可在3个月内进行一次改进；改进后，送原技术机构重新进行型式评价。申请单位改进计量器具的时间不计人型式评价时限。 (6)承担型式评价的技术机构在型式评价后，应将全部样机、需要保密的技术资料退还申请单位，并保留有关资料和原始记录，保存期不少于3年。 型式批准的审批程序 (1)省级质量技术监督部门应在接到型式评价报告之日起10个工作日内，根据型式评价结果和计量法制管理的要求，对计量器具新产品的型式进行审查。经审查合格的，向申请单位颁发型式批准证书；经审查不合格的，发给不予行政许可决定书。 (2)对已经不符合计量法制管理要求和技术水平落后的计量器具，国家质检总局可以废除原批准的型式。任何单位不得制造已废除型式的计量器具。 计量器具新产品型式评价以及型式评价实施管理的方式 国家质检总局负责统一监督管理全国的计量器具新产品型式批准工作，省级质量技术监督部门负责本地区的计量器具新产品型式批准工作。 计量器具新产品的含义及实施管理的范围 计量器具新产品是指本单位从未生产过的计量器具，包括对原有产品

计量经济学复习资料

一、单选题： 1．拉格朗日乘数检验法适用于检验( c ) A. 异方差性 B. 多重共线性 C. 序列相关 D. 设定误差 2．解释变量X 的回归系数为β，下列哪种情况表明变量X 是显着的？( b ) A. t 统计量大于临界值 B. t 统计量的绝对值大于临界值 C. t 统计量小于临界值 D. t 统计量的绝对值小于临界值 3．回归分析中定义的(??b? ?) A. 解释变量和被解释变量都是随机变量 B. 解释变量为非随机变量，被解释变量为随机变量 C. 解释变量和被解释变量都为非随机变量 D. 解释变量为随机变量，被解释变量为非随机变量 4．下列样本模型中，哪一个模型通常是无效的?(??b ??) A. C(消费)=500+(收入) B. Q D (商品需求)=10+(收入)(价格) C. Qs(商品供给)=(价格) D. Y(产出量)=资本)(劳动) 5．判定系数R 2=，说明回归直线能解释被解释变量总离差的：(? b ???) A. 80%?? ????B. 64%?????? C. 20%?????? D. 75% 6．根据20个观测值估计的结果，一元线性回归模型的DW=,在α=的显着性水 平下查得样本容量n=20，解释变量k=1个时，d L =,d U =，则可以判断：(? d ?) A.不存在一阶自相关???? B.存在正的一阶自相关 C.存在负的一阶自相关?? D.无法判断 7．普通最小二乘法确定一元线性回归模型Y i =i i 10e X ??+β+β的参数0?β和1? β的准则是使 （ b ） A ．∑e i 最小 B ．∑e i 2最小 C ．∑e i 最大 D ．∑e i 2最大 8．在多元线性回归模型中，若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近于1，则表明模型中存在(?? a ??) ??A. 多重共线性?? B. 异方差性?????? C. 序列相关??????D. 高拟合优度 9．拟合优度检验是检验 (b ) A ．模型对总体回归线的拟合程度 B. 模型对样本观测值的拟合程度 C. 模型对回归参数的拟合程度 D. 模型对解释变量的观测值的拟合程度 10．根据样本资料已估计得出人均消费支出Y 对人均收入X 的回归模型是 t t t LnX LnY μ++=76.05.3，这表明人均收入每增加1％，人均消费支出将( d ) A.增加24％ B.增加76％ C.增加％ D.增加％ 二、填空题： 1. 杜宾—沃森检验法可用于诊断序列相关性?。 2． 在给定的显着性水平之下，若DW 统计量临界值的上、下限分别为d U 和d L ,则当

SPSS期末复习笔记.docx

2 SPSS四种输出结果：枢轴表/轻量表、文本格式、统计图表、模型 SPSS四种窗口：语法窗口、输出窗口、数据窗口、脚本窗口 SPSS三种运行方式：命令行方式、批程序方式、菜单对话框 SPSS默认文件类型： 数据文件*.sav：此为SPSS软件默认的数据文件格式，双击可由SPSS直接读取。 命令文件*.sps：可在语法编辑程序(syntax)中先编写或贴上欲执行之分析指令，并将其存贮起来，供日后重复使用或检查之用。 输出文件*.spo: 允许直接加以编辑或转贴到其他编辑软件，SPSS 16.0版之后将输出文件的默认格式改为*.spv。 数据文件清洗——多余重复的数据筛选清楚，将确实的数据补充完整，将错误的数据纠正或删除。数据→标识重复个案标识异常个案 问题的答案被称作变量的取值。将答案转变成可用于统计分析的数据，需要经过一个被称作“编码coding”的过程。 数据阵/数据文件：n个案例、m个变量构成的阵列 SPSS对数据的处理是以变量为基础的。 所以，数据录入前一定先定义变量及其属性，包括指定名称、（存储）类型、宽度、小数、标签、值、缺失、列（宽）、对齐、度量标准和角色。这也被称作建立数据框架。 变量名必须以字母、汉字或字符@开头，数字不可以，其他字符可以是任何字母、数字或_、@、#、$等符号。变量名中不能有空白字符或其他特殊字符（如“！”、“？”、“*”等）。变量名最后一个字符不能是英文句号（.）。 在SPSS中不区分大小写。例如，HXH、hxh或Hxh对SPSS而言，均被视为同一个变量。SPSS的保留字不能作为变量的名称，如ALL、AND、BY、EQ、GE、GT、LT、NE、NOT、OR、TO、WITH等。 SPSS中变量有3种基本类型：数值型、字符型（区分大小写）和日期型。 但根据不同的显示方式，数值型又被区分成：数值、逗号、圆点、科学计数法、美元、（用户）设定货币等6个子类型。不过，只有数值(N)最为常用。 默认状态下，所有变量的类型均为数值型，且宽度是8位、小数位是2位。 对话框界面可修改宽度和小数位，然后“确定”，但宽度必须大于小数位。 变量标签是对变量名的进一步描述，可长达120个字符 SPSS有两类缺失值：系统默认缺失值和用户定义缺失值。 对于数值型变量值，系统默认缺失值为圆点“.”，而字符型变量值的系统默认缺失值为空字符串（什么也没有）。 指定“列”实际上是设定变量的显示宽度，默认为8个字符的宽度。 统计学中，按照对事物描述的精确程度，将度量标准从低到高区分为4种类型： 定类尺度：仅能测定类别差，不能比较大小，各类之间没有顺序和等级，只能计算频数频率百分比，可以使用数值型变量，也可以是字符型变量。要符合穷尽和互斥的原则。定序尺度：可比较优劣或排序，但数值不代表绝对数量大小，可以是数值型变量，可以是字符型变量。可以计算频数、频率和累计频率、累计频数。 定距尺度：不仅能区分不同类型并排序，还能指出类别之间的差距是多少，最典型的是温度。严格来说只能加减。其0值没有物理含义，没有绝对的“0”点，故不能做乘、除运算。 定比尺度：测算两个测度值之间比值，与定距变量相比差别是有一个固定的绝对“零点”。0在定距变量中仅是一个测量值，而定比变量真正表示没有。可以加减乘除。E.g.重量、年龄