金融计量学课件1
北京大学国家发展研究院2010年中级计量经济学期中考试试题
Intermediate Econometrics Midterm Exam,Spring2010 The following terminology and assumptions are used throughout the exam. SST:total sum of squares;SSE:explained sum of squares;SSR:Residual sum of squares. se(β):standard error ofβ.sd(β):standard deviation ofβ. Simple linear regression model:y i=β0+β1x i+u,i=1,2,...,n. Multiple linear regression model:y i=β0+β1x i1+...+βk x ik+u,i=1,2,...,n. MLR.1:The model in population is linear.MLR.2:Random Sampling. MLR.3:Zero conditional mean.MLR.4:No perfect collinearity. The error term is homoskedasitic(MLR.5)and normally distributed(MLR.6). 1True or False Judge whether the following statements are true(T)or false(F)and brie?y explain. 1.If MLR.3holds,we must have N i=1 (x2i?ˉx2)u i=0for all i=1,...,N,whereˉx are the mean of x i. 2.In the simple linear regression model,y is also called regressor and x the regressand. 3.Signi?cance level is the probability of accepting H0when it is true. 4.Unbiasedness is the minimum requirement for an estimator in linear regression mod- els. 5.If cov(x i,u)=0holds,we know that the zero conditional mean assumption holds. 6.Under the classical linear assumptions,the t statistics have t distributions under the null. 7.The inconsistency in?β1,OLS is de?ned as p lim?β1,OLS?β1=cov(x1,u)/V ar(x1)for the simple regression model. 8.The R-squred of the regression is de?ned as R2=SSE/SST=1?SSR/SST,and is interpreted as the fraction of the population variation in y that is explained by x. 9.Consider the savings function sav=β0+β1inc+u,u=e·(inc)1/2, where e is a random variable with E(e)=0and V(e)=σ2e.Assume that e is independent of inc,then we have E(u|inc)=0. 10.p-values for t tests are the smallest signi?cance level for which the null hypothesis is rejected.Therefore the hypothesis can be tested at any signi?cance level. 1
实验三
实验（实训）报告 项目名称多元线性回归模型 所属课程名称应用回归分析 项目类型验证性实验 实验(实训)日期11年11月12 日 班级09统计1 学号 姓名 指导教师 浙江财经学院教务处制
实验三 报告 多元线性回归模型（验证性实验） 实验类型：验证性实验 实验目的： 掌握多元线性回归模型估计、检验、预测，标准化回归方程的估计等。 实验内容： 多元线性回归模型估计、回归系数和回归方程检验、标准化回归方程、预测。 实验要求： 运用软件进行多元线性回归模型的相关计算,按具体的题目要求完成实验报告。并及时上传到给定的FTP ！ 实验题目一： [来源于北大的中级计量经济学的相关题目。] In this exercise we study the effect of smoking during pregnancy on infant health. One measure of infant health is birth weight; a too low birth weight puts the infant at the risk of various illnesses. The dataset bwght.dta contains the data on 1388 infants’ birth weight, measured in ounces, and other factors that could affect their weights. After reading in the data, use command "describe" to see the labels for all the variables. 1. If we believe that the single most important factor for birth weight is the number of cigarettes the mother smokes during pregancy, )1(10u cigs bwght ++=ββ where bwght measures birth weight in ounces, and cigs is the number of cigerattes smoked per day during preganancy. (a) Find out the mean, minimum and maximum for bwght and cigs. (b) Provide scatter plots for bwght (at the y axis) against cigs (at the x axis). What can you observe from this plot? (c) Regress bwght on an intercept and cigs. Report the estimated oefficients and standard errors for β0 and β1. What is the sign of β1? What does it tell us?
北大《计量经济学》博士研究生入学试题
《计量经济学》博士研究生入学试题（A ） 一、简答题（每题5分，共40分） 1、 指出稳健标准误和稳健t 统计量的适用条件。 2、 若回归模型的随机误差项可能存在q （1>q ）阶自相关，应采用什么检验？其检验过 程和检验统计量是什么？ 3、 谬误回归的主要症状是什么？检验谬误回归的方法主要有哪些？在回归中使用非平稳 的时间序列必定会产生伪回归吗？ 4、一般的几何滞后分布模型具有形式：()∑∞ =-+-+=01i t i t i t x y ελβλ α， ()0=t E ε， ()s t s t ,2,cov δσεε=， 10<<λ 。 如何对这类模型进行估计，才能获得具有较好性质的参数估计量？ 5、假定我们要估计一元线性回归模型： t t t x y εβα++=， ()0=t E ε， ()s t s t ,2,cov δσεε= 但是担心t x 可能会有测量误差，即实际得到的t x 可能是t t t x x ν+=*，t ν是白噪声。如果已经知道存在与*t x 相关但与t ε和t ν不相关的工具变量t z ，如何检验t x 是否存在测量误差？ 6、考虑一个单变量平稳过程 t t t t t x x y y εββαα++++=--110110 （1） 这里，() 2,0σεIID t ? 以及 11<α 。 由于（1）式模型是平稳的，t t x y 和都将达到静态平衡值，即对任何t 有： ()t y E y =* ， ()t x E x =* 于是对（1）式两边取期望，就有 * ***+++=x x y y 1010ββαα ( 2) 也就是 ()*** +=-++-= x k k x y 101 1010 11αββαα (3) 这里1k 是*y 关于* x 的长期乘数， 重写(1)式就有：
计量经济学课件整理
计量经济学课件整理 第一章导论 一、计量经济学的发展历史 1926 年，计量经济学一词“ Econometrics ”最早由挪威经济学家弗里希( R.Frish ) 仿效生物计量学 (Biometrics )提出，但人们一般认为1930 年世界计量经济学会的成立及创办的刊物《Econometrics 》于1933 年的出版，标志着计量经济学的正式诞生。 计量经济学自诞生之日起，就显示出强大的生命力，经过40、50 年代的大发展和60年代的扩张，已在经济学中占有极其重要的地位，是当今西方国家经济类专业三门核心课程(宏观、微观、计量)之一。 计量经济学的重要地位还可以从诺贝尔经济学奖获得者的数量中反映出来，自1969 年设立诺贝尔经济学奖，首届获得者就是计量经济学的创始人弗里希和荷兰经济学家丁伯根，表彰他们开辟了用计量经济方法研究经济问题这一领域，之后，直接因为
对计量经济学的发展作出贡献而获奖者达9 人，因为在研究中应用计量经济方法而获奖者占获奖总数的三分之二。2000 年度，诺贝尔经济学奖获得者是詹姆斯.赫克曼和丹尼尔.麦克法登，原因是他们在微观计量经济学领域的贡献。200 3年诺贝尔经济学奖授予美国计量经济学家罗伯特?恩格尔和英国计量经济学家克莱夫?格兰杰，以表彰他们
分别用“随着时间变化的异方差性”和“协整理论”两 种新方法分析经济时间序列，从而给经济学研究和经济 发展带来巨大影响。 二、计量经济学的性质 计量经济学是以经济理论和经济数据的事实为依据， 运用数学和统计学的方法，通过建立数学模型（计量经 济模型）来研究经济数量关系和规律的一门经济学学 科。计量经济学（或经济计量学）是一门经济 学、统计学、数学的交叉学科，但归根到底是一门经济 学。 四、计量经济学的作用四、计量经济学的作用 1、结构分析：分析变量之间的数量比例关系分析变量 之间的数量比例关系。例如：边际分析、弹性分析、乘 计量经济学与其它学科的关系 数理 / 数理 ! \统计学/ 经济学 I,： J. / i | n 「u *. \ - , ： / t P M O 於邁「1 — 2 Z >1；1- .rflh C M ■亠石 T
21886金融监管学全套PPT课件李成
金融监管学李成编著 高等教育出版社
目录 第一章金融监管发展 第一节金融监管的逐步形成时期 第二节金融监管的严格管制时期 第三节金融监管注重效率的时期 第四节金融监管的国际合作时期 本章小结 思考题 第二章金融监管系统 第一节金融监管的目标 第二节金融监管的原则 第三节金融监管的工具 第四节金融监管的体系 第五节金融监管的途径 第六节金融监管的修正 本章小结
第三章金融监管理论 第一节信用管理的金融监管理论 第二节强调约束的金融监管理论 第三节注重效率的金融监管理论 第四节规则引导的金融监管理论 第五节金融监管理论发展的趋势 本章小结 思考题 第四章金融监管体制 第一节金融监管体制的变迁 第二节集权型金融监管体制 第三节分工型金融监管体制 第四节合作型金融监管体制 第五节金融监管体制的趋势 第六节我国的金融监管体制 本章小结 思考题
第五章商业银行监管 第一节商业银行市场准入监管 第二节商业银行市场经营监管 第三节商业银行跨国经营监管 第四节商业银行市场退出监管 本章小结 思考题 第六章证券机构监管 第一节证券机构市场准入监管 第二节证券机构市场经营监管 第三节证券机构跨国业务监管 第四节证券机构市场退出监管 本章小结 思考题
第七章保险机构监管 第一节保险机构市场准入监管 第二节保险机构市场经营监管 第三节保险机构跨国业务监管 第四节保险机构市场退出监管 本章小结 思考题 第八章其他金融机构监管 第一节政策性金融机构监管 第二节信托投资公司监管 第三节金融租赁公司监管 第四节集团财务公司监管 第五节信用合作联合社监管 第六节汽车金融公司监管 本章小结 思考题
计量经济学课件word版
《计量经济学》教学大纲 第一章绪论 教学目的和要求：掌握计量经济学的学科性质和研究内容，了解计量经济学发展简史；掌握计量经济学与其他学科之间的关系；掌握计量经济研究的运用步骤；了解计量经济学内容体系。 第一节计量经济学的涵义和发展 一、定义 计量经济学（Econometrics）是应用经济学的一个分支学科。它以一定的经济理论和实际统计资料为依据，运用数学、统计学方法和计算机技术，通过建立计量经济模型，定量分析经济变量之间的随机因果关系。 二、研究内容 定量分析经济变量之间的随机因果关系。 三、研究方法 建立并运用计量经济模型。 四、学科基础 经济学、统计学、数学和计算机技术。 五、计量经济学发展简史（略） 第二节计量经济学与其它学科的关系 一. 一.计量经济学与经济学 经济理论与数理经济学是计量经济学的理论基础，计量经济学利用各种具体数量关系以统计方式描述经济规律，可以验证和充实经济理论。 二. 二.计量经济学与统计学 经济统计学是对经济统计资料的收集、加工和整理，并列表图示，以描述整个观察期间的发展模式，或推测各种经济变量之间的关系。统计资料仅仅是计量经济研究的“素材”。 计量经济学要以经济统计学提供的经济统计指标及数据研究经济现象的定量关系。所以，计量经济研究也是对统计资料一种深层次“挖掘”和“开发利用”。 三. 三.计量经济学与数学 由于计量经济学研究的主要是随机关系，所以需要引入数理统计方法以及集合与矩阵等理论和方法，并在此基础上发展了计量经济方法，成为计量经济研究
的建模工具。数理统计学是计量经济学的数学理论基础。
第三节计量经济研究的步骤 一．模型设定 模型设定一般包括总体设计和个体设计。总体设计的目标是能正确反映经济系统的运行机制。个体设计的目标是能正确反映经济变量之间的因果关系。 ㈠研究经济理论 根据一定经济理论揭示影响研究对象的因素及其影响方向和作用大小。对同一经济问题，所依据的经济理论不同，所分析的影响因素和构造的计量模型就可能不同。 ㈡确定变量 选择变量必须正确把握所研究经济活动的经济学内容。 确定纳入模型中的变量的性质，即哪个是被解释变量，哪个或哪些是解释变量。 一般将将影响研究对象最主要的、定量的、经常发生作用的、有统计数据支持的因素纳入模型之中。 慎重使用虚拟变量。 ㈢确定模型的数学形式 一般有两种方式：一是根据经济行为理论，利用数理经济学推导出的模型形式；一是根据实际统计资料绘制被解释变量与解释变量的相关图。 ㈣设定模型中待估参数的符号和大小的理论期望值。 二、模型估计 ㈠样本数据 样本数据类型：时间序列数据，应用此类数据建模时要注意数据的口径和易使模型产生序列相关；截面数据，此类数据易使模型产生异方差性；虚变量数据；平行数据（混合数据）。 选择样本数据的出发点：模型的研究目的；模型的应用期限。 样本数据的质量：完整性，准确性，可比性。 ㈡模型识别 仅对联立经济计量模型而言，判断能否方程组估计出模型参数。 ㈢估计方法选择 根据模型特点和估计方法的应用条件进行选择。 ㈣软件使用
计量经济学攻略
我学习了半年的计量经济学，我的起点是零，现在也是略有小成吧。我想如果你想学好计量经济学，根据我的心得，我想应该做到以下几点吧： 第一、我觉得应该好好看看概率论与数理统计部分，因为计量的好多知识，与这部分有关，如果你有那部分还不太熟悉，应该尽量补牢。第二，就是选一本教材，比较主流的就是古扎拉蒂的和伍德里奇的书。我看的是前者的。感觉前者的书写的还是挺通俗易懂的，一些例子还是挺典型的。很适合初学者自学或者跟着老师学习 第三、就是计量和实践是紧密不分的，所以在学习过程中最好做一下题，尤其是课后题。 第四、就是学会一到两种统计学软件，比如SPSS等 如果打好基础的话，想象高级方向学习，可以学习时间序列的知识。总之，计量经济学是一门实用的学科，有时候不必深究为什么这样。就像你只要知道1+1=2就行了，不必追问1+1为什么等于2 看下高铁梅、张晓峒、李子奈的书。他们编的还是不错的。 个人认为只有wooldridge那本书是值得反复读的（是那个初级本，国内译本也很好），古扎拉弟就算了，很多理论上的原因大家学到后来就明白了。古的书我读了两遍，现在早就扔了。但现在依然常常翻阅
WOO.对于开始的人，woo书上的海量例子太宝贵了，而且绝大多数取材于著名论文，值得仔细品味。 学习方法：用随便那个软件（我用SAS）把书中的例子几乎全部做一遍，知道你用的软件所报告的结果中那些重要的东西是怎么来的（不用知道的太精确），该怎么解释。―――书上后来那几章不懂也没关系。数学要求：基础数理统计学（就是一般初级书上附录那些内容），不用懂大样本理论，知道有一致性这个概念就行了，并且记住它是计量经济学中几乎唯一重要的评价统计量的标准。什么无偏啊有效啊都几乎是空中楼阁，达不到的标准。 本人数学稀烂，理解力和记忆力又不好，所以对于学习计量经济学很是吃力，经过半年把书狂啃，终于有点进步，感觉有点进步，回过头来看自己的学习之路，感到有好多地方走弯路了。现把自己学习的经验传上来，以供初学者分享。 第一，不要开始去就看国外的计量经济学，看国内的。国外的教材基本上都是难以短时间看完的大部头书籍，看完要很长时间，无论拿着还是看在眼里都是压力。而且对于翻译过来的东西，不一定翻译
计量经济学课件(第1讲绪论)
绪论 一、计量经济学概述 1、什么是计量经济学 Ｒ.Frish(挪威）1926年提出：Ｅcnometrics 定义：经济学、数学及统计学的三者结合 三园图： 依据经济理论、数据资料为基础，运用数学、统计学和计算机技术，以建立经济计量模型为主要手段，定量分析带有随机性特征的经济变量之间关系的规律，验证或发展经济理论、评价经济政策及预测经济活动的一门应用经济学科。 例：前提假设条件：消费主要取决于收入、并随着收入增长呈线性增长、边际消费递减等，则可设定消费C及Y具有下述理论计量经济模型：
u Y C ++=βα 其中：100<<<βα、，u 为随机扰动项（表示：除收入外其它因素对消费的影响） 利用数据资料n i Y C i i ,...,2,1),,(= 并进一步作计量经济学假设：假设模型满足经典（古典）条件， 则可采用普通最小二乘法估计模型参数建立样本数据经验模型，比如 Y C 67.038.2+= 检验模型：t 检验、F 检验、拟合优度检验，经济理论检验、计量经济检验 应用： 2、计量经济学的特点 （1）计量性： （2）模型性: （3）随机性： （4）实证性: 3、计量经济学内容范畴 （1）经典计量经济分析模型和方法 单方程计量经济分析模型和方法（一元、多元线性回归模型和方法） 估计： OLS （普通最小二乘法）、ML （极大似然法）、
GMM（广义矩法）、 BAYES法 检验：t检验、F检验、拟合优度检验 预测：点预测、区间预测 联立方程计量经济分析模型和方法 识别：结构式法、简化式法 估计： IlS（间接）、2SLS（二阶段）、3SLS（三阶段）、LIML（有限 信息极大似然）、FLML（完全信息ML）、最小方差比等 预测：简化式的多重多元线性回归 （2）非经典计量经济分析模型和方法 异方差性线性回归模型（估计：ＧＬＳ、ＷＬＳ、数学变换法；检验） 自相关性线性回归模型(估计：ＧＬＳ、广义差分变换；检验） 多重共线性线性回归模型 随机解释变量线性回归模型 非正态扰动线性回归模型 非线性回归模型 虚变量线性回归模型 误差变量线性回归模型
第七章_虚拟变量
虚拟变量（dummy variable ） 在实际建模过程中，被解释变量不但受定量变量影响，同时还受定性变量影响。例如需要考虑性别、民族、不同历史时期、季节差异、企业所有制性质不同等因素的影响。这些因素也应该包括在模型中。 由于定性变量通常表示的是某种特征的有和无，所以量化方法可采用取值为1或0。这种变量称作虚拟变量，用D 表示。虚拟变量应用于模型中，对其回归系数的估计与检验方法与定量变量相同。 1．截距移动 设有模型， y t = β0 + β1 x t + β2D + u t , 其中y t ，x t 为定量变量；D 为定性变量。当D = 0 或1时，上述模型可表达为， β0 + β1x t + u t , (D = 0) y t = (β0 + β2) + β1x t + u t , (D = 1) 20 40 60 20 40 60X Y 图8.1 测量截距不同 D = 1或0表示某种特征的有无。反映在数学上是截距不同的两个函数。若β2显著不为零，说明截距不同；若β2为零，说明这种分类无显著性差异。 例：中国成年人体重y （kg ）与身高x （cm ）的回归关系如下： –105 + x D = 1 (男) y = - 100 + x - 5D = – 100 + x D = 0 (女) 注意： ① 若定性变量含有m 个类别，应引入m -1个虚拟变量，否则会导致多重共线性，称作虚拟变量陷阱（dummy variable trap ）。 ② 关于定性变量中的哪个类别取0，哪个类别取1，是任意的，不影响检验结果。 ③ 定性变量中取值为0所对应的类别称作基础类别（base category ）。 ④ 对于多于两个类别的定性变量可采用设一个虚拟变量而对不同类别采取赋值不同的方法处理。如： 1 (大学) D = 0 (中学) -1 (小学)。 β0 β0+β2 D = 1 D =0
2016-2017北大数院431金融硕士考研少有经验
2016-2017北大数院431金融硕士考研少有经验 各位考研的同学大家好。本来酝酿很久，想给大家写一份充实的经验贴。无奈今年经院复试成绩拖了太久才公布，一整锅心灵鸡汤都熬烂了。上面标哥已经把很多情况给大家阐述了，我就讲讲自己的学习方法和使用的教材。 我是从8月份开始复习的，这主要是因为我自己的集中力比较差，复习时间太长容易厌倦，但是建议基础较差的同学可以早一些开始。在开始复习之前，请联系往届的学长获取信息，以免自己误入歧途。对于具体的科目，我的建议如下： 政治：政治完全可以从10月份开始，在各门课的闲暇之余过一遍大纲，了解基础知识，然后背诵肖秀荣的考点预测小黄本，背诵同时做一做1000题，其实1000题和考试内容基本没有关系，这完全就是为了巩固背诵内容而做的。这之后做做往年考题就OK了，政治不需要花费过多的精力，既然你有考北大的实力，大家的政治分数都在伯仲之间。你也不好意思说是因为政治分数高而被录取的吧。 数学：我数学比较差，以前高考的时候就是因为数学没发挥好然后学了化学。。。数学我就不班门弄斧了。 英语：北大数学科学科院的英语考的是英语一。英语建议大家好好掌握，毕竟复试非常看重英语口语和听力，而且到了北大的平台，英语也会影响大家的前途。作为一门语言，英语学习必然和其他课程具有不同的特点，不是通过刷题能够理解掌握的。我的建议是首先掌握单词和语法，单词可以用新东方的考研单词，语法建议使用复旦大学出版社的中学英语语法，紫色的。不要看是中学英语语法，我上北大之后就没有学过更高深的英语，靠的都是高中时候的基础。掌握单词和语法之后，建议订阅21世纪英文报，通过坚持读报，一方面练习阅读，另一方面积累好的句型和词汇，有利于写作。英语听力建议大家听VOA、NPR、BBC的音频，可以在当当上买对应的配有原稿的书籍，推荐普特听力论坛。英语口语可以选择新东方的born to win，通过朗读美文，学习断句和语调，王强的口音很
计量经济学课件(第1讲：绪论)
绪 论 一、计量经济学概述 1、什么是计量经济学 Ｒ.Frish(挪威）1926年提出：Ｅcnometrics 定义：经济学、数学与统计学的三者结合 三园图： 依据经济理论、数据资料为基础，运用数学、统计学和计算机技术，以建立经济计量模型为主要手段，定量分析带有随机性特征的经济变量之间关系的规律，验证或发展经济理论、评价经济政策与预测经济活动的一门应用经济学科。 例：前提假设条件：消费主要取决于收入、并随着收入增长呈线性增长、 边际消费递减等，则可设定消费C 与Y 具有下述理论计量经济模型： u Y C ++=βα 其中：100<<<βα、，u 为随机扰动项（表示：除收入外其它因素对消费 的影响） 利用数据资料n i Y C i i ,...,2,1),,(=
并进一步作计量经济学假设：假设模型满足经典（古典）条件， 则可采用普通最小二乘法估计模型参数建立样本数据经验模型，比如 .2+ 38 = .0 Y C67 检验模型：t检验、F检验、拟合优度检验，经济理论检验、计量经济检验应用： 2、计量经济学的特点 （1）计量性： （2）模型性: （3）随机性： （4）实证性: 3、计量经济学内容范畴 （1）经典计量经济分析模型和方法 单方程计量经济分析模型和方法（一元、多元线性回归模型和方法）估计： OLS（普通最小二乘法）、ML（极大似然法）、GMM（广义矩法）、 BAYES法 检验：t检验、F检验、拟合优度检验 预测：点预测、区间预测 联立方程计量经济分析模型和方法 识别：结构式法、简化式法 估计： IlS（间接）、2SLS（二阶段）、3SLS（三阶段）、LIML（有限信息极大似然）、FLML（完全信息ML）、最小方差比等预测：简化式的多重多元线性回归 （2）非经典计量经济分析模型和方法 异方差性线性回归模型（估计：ＧＬＳ、ＷＬＳ、数学变换法；检验）自相关性线性回归模型(估计：ＧＬＳ、广义差分变换；检验） 多重共线性线性回归模型 随机解释变量线性回归模型 非正态扰动线性回归模型 非线性回归模型
北大《计量经济学》博士研究生入学试题0001
《计量经济学》博士研究生入学试题（A） 一、简答题（每题5分，共40分） 1、指出稳健标准误和稳健t统计量的适用条件。 2、若回归模型的随机误差项可能存在q （q . 1 ）阶自相关，应采用什么检验？其检验过程和检验 统计量是什么？ 3、谬误回归的主要症状是什么？检验谬误回归的方法主要有哪些？在回归中使用非平稳 的时间序列必定会产生伪回归吗？ O0 4、一般的几何滞后分布模型具有形式：y t=a +旳正（1 一九j Xt」十，E（^t）=O, i =0 cov（§,名s）=石26t,s，0 < h v 1。 如何对这类模型进行估计，才能获得具有较好性质的参数估计量？ 5、假定我们要估计一元线性回归模型： y t = ：X t ；t，E ! = 0，cov ；t, ；s = 1 t,s 但是担心X t可能会有测量误差，即实际得到的X t可能是X」二X t，t，「是白噪声。如果已经知道存在与X t"相关但与；t和不相关的工具变量Z t，如何检验X t是否存在测量误差？ 6、考虑一个单变量平稳过程 y t 八0 *1%4「°X t「必」? ；t （1） 这里，勒三IID（0?2）以及卜1 <1。 由于（1）式模型是平稳的，y t和X t都将达到静态平衡值，即对任何t有： / =E % ，=E 焉 于是对（1）式两边取期望，就有 y 八°?]x" （ 2） 也就是 芒0 _0 ■ 一1 y 0 0— X 二k。?x （3） 1 -?1 1 -a1 这里k1是y”关于X”的长期乘数，
重写（1）式就有： 二y t _一1 ? r 焉」? ；t =-■ o 亠i.：s -1 yt j - k°-匕Xt」.i 亠.■:Xt " >t (4) 我们称(4)式为⑴式的误差修正机制(Error-correction Mechanism )表达式(ECM )。在 (4)式中我们可以发现长期均衡的正、负偏离对短期波动的作用是对称的。假如这种正、 负偏离对短期波动的作用不是对称的，那么模型应该如何设计与估计？ 7、检验计量经济模型是否存在异方差，可以用布罗歇一帕甘检验( Breusch Pagan )和怀 特(White)检验，请说明这二种检验的差异和适用性。 8、在模型设定时，如果遗漏重要变量，那么模型中保留下来的变量系数的OLS估计是无偏和一致的吗？请举简例说明。 二、综合题(每题15分，共60分) 1、为了比较A、B和C三个经济结构相类似的城市由于不同程度地实施了某项经济改革政 策后的绩效差异，从这三个城市总计N A * N B * N C个企业中按一定规则随机抽取 n A * n B ? n c个样本企业，得到这些企业的劳动生产率y作为被解释变量，如果没有其它可获得的数据作为解释变量，并且A城市全面实施这项经济改革政策，B城市部分实施这项经济改革政策，C城市没有实施这项经济改革政策。如何建立计量经济模型检验A、B和C这三个城市之间由于不同程度实施某项经济改革政策后存在的绩效差异？ 2、用观测值…,y2o和X o,X1 / ,X2o估计模型 % =〉」o X t 「人」e t 得到的OLS估计值为 5.0(2.23) 凫=0.8(221) 弭=0.3(1.86) R2=0.86 和；？2=25 括号内为t统计量。由于何的t值较小，去掉滞后回归自变量Xu重新估计模型，这时， R2为多少？ 3、对线性回归模型： 比二片? ；i ，(i =1,2，…,n ) --------- (1)
北大研究生课程
北京大学新闻与传播学院13-14学年第1学期研究生课程 序号课程号课程名学分周学时总学时 1 01800010 传播学理论研究 3.0 3.0 51.0 2 01800030 传播学研究方法 3.0 3.0 51.0 3 01800210 全球传播与社会 3.0 3.0 48.0 4 01800240 新媒体与网络传播专题 3.0 3.0 54.0 5 01800250 品牌传播 3.0 3.0 48.0 6 01800260 国际传播专题研究 3.0 3.0 48.0 7 01800290 传播学研究方法与方法论专题 3.0 3.0 48.0 8 01800330 影视文化与产业研究 3.0 3.0 48.0 9 01810420 跨文化交流研究 3.0 3.0 51.0 10 01810620 社会心理修辞学 3.0 3.0 51.0 11 01810630 认知修辞学 3.0 3.0 51.0 12 01810800 网络传播研究 3.0 3.0 54.0 13 01810810 传播学研究方法 3.0 3.0 54.0 14 01811020 传播学理论研究 3.0 3.0 54.0 15 01814050 媒介产业研究 3.0 3.0 54.0 16 01814060 广告与消费研究 3.0 3.0 51.0 17 01814110 新闻学与新闻史研究方法论 2.0 2.0 34.0 18 01814170 舆论研究 3.0 3.0 54.0 19 01814180 英语新闻写作 3.0 3.0 54.0 20 01814230 视觉传播研究 3.0 3.0 54.0 序号课程号课程名学分周学时总学时 21 01814260 新兴修辞传播学前沿理论 3.0 3.0 48.0 22 01814290 社会化媒体研究 3.0 16.0 48.0 23 01814810 新闻学理论研究 3.0 3.0 54.0 24 01814830 新闻与传播专家论坛 3.0 3.0 54.0 25 01816010 说服学 3.0 3.0 51.0 26 01817100 西方社会思想专题 2.0 2.0 32.0 27 01817110 高级新闻时评 2.0 2.0 32.0 28 01817130 网络政治学 2.0 2.0 32.0 29 01817170 新闻传播实务案例研究（下） 2.0 2.0 32.0 版权所有?北京大学| 地址：北京市海淀区颐和园路5号| 邮编：100871 | 邮箱：webmaster@https://www.wendangku.net/doc/515216334.html,
计量经济学课件
WEEK 10: MACROECONOMETRICS Introduction 1.The concept of stationarity 2.Spurious regressions 3.Testing for unit roots 4.Cointegration analysis
1. S TATIONARITY Conditions for t y to be a stationary time series process i. t E y constant t ii. t Var y constant t iii. ,t t k Cov y y constant t and all k≠0 Autoregressive time series 1t t t y y - Notice no constant and t is a white noise error term. - AR(1) model – time series behaviour of t y is largely explained by its value in the previous period. - Necessary condition for stationarity 1 , if , 1 series is explosive and if 1 have a unit root.
Example 1 – Stationary AR(1) Model STATA code set obs 500 /*set number of observations*/ gen time=_n /*create time trend*/ gen y=0 if time==1 /* first observation set y=0*/ gen e=rnormal(0, 1) /*create a random number*/ replace y=(0.67*y[_n-1])+e if time~=1 /*AR(1) model =0.67*/ twoway (line y time) /*line plot*/