计量经济学复习提纲.doc

第一早

1、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、统计学的方法，通过建立数学模型来研究经济数塑关系和规律的一门经济学科。计童经济学与理论经济学、数理经济学、经济统计学、数理统计学既有区别乂有联系。

2、计量经济研究分为模型设定、参数估计、模型检验、模型运用等四个步骤。

3、模型的设定主要是选择变量和确定变最间联系的数学形式。适于对实际经济活动作计量分析的计量经济模型应包含经济变量、待确定的参数和随机误差项。行为方程、技术方程、制度方程和定义方程可作为建立模型时参考。

4、计量经济模型屮的变量分为被解释变量（应变量）和解释变量、内生变量和外生变量。

5、参数是计量经济模型中表现经济变量相互依存程度的因素，通常具有相对稳定性。参数无法直接观测和计算，只能用适当的方法根据变量的样本观测值去估计。参数估计的方法应符合“尽可能地接近总体参数真实值”的准则。

6、计量经济研究中应用的数据包括时间序列数据、截而数据、而板数据、虚拟变量数据等。

7、、对模型检验包括经济意义检验、统计推断检验、计量经济学检验和模型预测检验。

8、计量经济模型主要可应川于经济结构分析、政策评价和经济预测。

第二章

1、变量间的关系分为函数关系与相关关系。相关系数是对变量间线性相关程度的度量。

2、现代意义的回归是一个被解释变量对若干个解禅变量依存关系的研究，回归的实质是由固定的解释变量去估计被解释变量的平均值。简单线性回归模熨是只有一个解释变量的线性回归模型。

3、总体冋归函数（PRF）是将总体被解释变量Y的条件均值XJ表现为解释变量

A

X的某种函数。样木回归函数（SRF）是将被解释变量Y的样本条件均值齐表示为解释变量X的某种函数。总体回归函数为样本回归函数的区别与联系。

4、随机扰动项堆是被解释变量实际值E与条件均值J的偏差，代表排除在模型以外的所有因素对Y的影响。

5、简单线性冋归的基本假定：对模型和变量的假定、対随机扰动项u的假定（零均值假定、同方差假定、无自相关假定、随机扰动与解释变量不相关假定、正态性假定）

6、普通最小二乘法（OLS）估计参数的基本思想及估计式；OLS估计式的分布性质及期望、方差和标准误差；OLS估计式是最佳线性无偏估计式。

7、对冋归系数区间估计的思想和方法。

8、拟合优度是样本回归线对样本观测数据拟合的优劣程度，可决系数是在总变差分解基础上确定的。可决系数的计算方法、特点与作用。

9、对冋归系数假设检验的基木思想。对冋归系数t检验的思想与方法；用P值判断参数的显著性。

10、被解释变暈平均值预测为个别值预测的关系，被解释变暈平均值的点预测和区间预测的方法，被解释变暈个别值区间预测的方法。

11、运用EViews软件实现对简单线性回归模型的佔计和检验。

第三章

1、多元线性回归模型是将总体回归函数描述为一个被解释变量与多个解释变量Z间线性关系的模型。通常多元线性冋归模型可以用矩阵形式表示。

2、多元线性冋归模型中对随机扰动项u的假定，除了零均值假定、同方差假定、无自相关假定、随机扰动■解释变量不相关假定、正态性假定以外，还要求满足无多車共线性假定。

3、多元线性回归模型参数的最小二乘估计式；参数估计式的分布性质及期望、方差和标准误差；在基木假定满足的条件下，多元线性冋归模型最小二乘估计式是最佳线性尢偏估计式。

4、多元线性回归模型中参数区间估计的方法。

5、多重可决系数的意义和计算方法，修正可决系数的作川和方法。

6、F检验是对多元线性冋归模型中所有解释变量联合显著性的检验，F检验是在方差分析基础上进行的。

7、多元回归分析中，为了分别检验当其它解释变量不变时，各个解释变量是否对被解释变量有显苦影响，需要分别对所估计的各个回归系数作t检验。

8、利川多元线性回归模型作被解释变暈平均值预测与个别值预测的方法。

第三章主要公式表

第四章

1、经典线性回归模型的假定Z—是各个解释变量XZ间不存在多虫共线性。一般说来，多重共线性是指各个解释变量x之间有准确或近似准确的线性关系。

2、多重共线性的后果是：如果各个解释变量X之间有完全的共线性，则它们的冋归系数是不确定的，并且它们的方差会无穷大。如果共线性是高度的但不完全的，则回归系数的估计是对能的，但有较大的标准误差的趋势。结果回归系数不能准确地加以估计。不过，如果目的是估计这些系数的线性组合用于预测，多重共线性不是严重问题。

3、诊断共线性的经验方法主要有：（1）多重共线性的明显表现是可决系数R2异常高而冋归系数在通常的t检验中在统计上不显著。（2）在仅有两个解释变量的模型中，检查两个变量Z 间的零阶或简单相关系数，一般说来高的相关系数通常可认为有多亜共线性。（3）当模型中涉及多于两个解释变量的情形时，较低的零阶相关也可能出现多重共线性，这时需要检查偏相关系数。（4妆II果R2高而偏相关系数低，则多重共线性是可能的，这时会存在一个或多个解释变量是多余的。如果R2高而偏相关系数也高，则多重共线性难以识别。（5）在建模时, 首先可以将每一个解释变量X,对其余所有解禅变量进行辅助回归，并计算出相应的可决系数用。较高的可能表明X,和其余的解释变量高度相关，在不会引起严重的设定偏误的前提下，可考虑把Xj从模型中剔除。

4、降低多重共线性的经验方法有:（1）利用外部或先验信息；（2）横截而与吋间序列数据并用；（3）剔除高度共线性的变量；（4）数据转换；（5）获取补充数据或新数据；（6）选择有偏估计量（如岭回归）。经验方法的效果取决丁?数据的性质和共线性的严重程度。

第四章主要公式表

第五章

1、异方差性是指模型屮随机误差项的方差不是常量，而且它的变化为解释变暈的变动有关。

2、产生异方差性的主要原因有：模型中略去的变量随解释变量的变化而呈规律性的变化、变量的设定问题、截血数据的使用，利用平均数作为样本数据等。

3、存在异方差性时对模型的OLS估计仍然具有无偏性，但最小方差性不成立，从而导致参数的显著性检验失效和预测的精度降低。

4、检验异方差性的方法有多种，常用的有图形法、Goldfeld-Qunandt检验、White检验、ARCH检验以及Glejser检验，运用这些检验方法吋要注意它们的假设条件。

5、修止异方差性的主要方法是加权最小二乘法，也可以用变量变换法和对数变换法。变量变换法与加权最小二乘法实际是等价的。

第五章主要公式表

第八早

1、当总体回归模型的随机误差项在不同观测点上彼此相关时就产牛了口相关问题。

2、时间序列的惯性、经济活动的滞后效应、模型设定错误、数据的处理等多种原因都可能导致出现自相关。

3、在出现口相关时，普通最小二乘估计量依然是无偏、一致的，但不再是有效的。

如

果仍用OLS法计算参数佔计值的方差，将会低估存在口相关时参数佔计值的真实方差。而

2 ?

且会因低估真实的”■，导致参数估计值的方差被进一步低估。rh于真实的低估和参数估计值方差的低估,通常的f检验和F检验都不能有效地使用，也使预测的置信区间不可靠，降低了预测的耕度。

4、随机误差项的自相关形式决定于其关联形式，可以为加阶自冋归形式加=1，2…加）, 即A7?（,n） o为了研究问题的方便和考虑实际问题的代表意义，通常将自相关设定为一阶自相关即AR （1）模式。用一阶自相关系数。表示自相关的程度与方向。

5、由于⑷不可观测，通常使用⑷的估计量◎判断⑷的特性。绘制耳-1, ?的散点图或按照吋间顺序绘制冋归残差项勺的图形，可以判断自相关的存在。判断白相关的存在最常用的方法是依据◎计算的DW统计量，但要注意DW检验法的前提条件和局限性。

6、如果自相关系数。是己知的，我们可以使用广义差分法消除序列相关。

7、如果口相关系数。是未知的，我们可采用科克伦一奥克特迭代法或德宾两步法求得。的估计值，然后用广义差分法消除序列相关。

第六章主要公式表

进制转换+原码反码补码课堂小测验(有答案)

1、假设某计算机的字长为8位，则十进制数（-66）的补码为_______ [答案：C] A. 01000010 B. 11000010 C. 10111110 D. 10111111 2、假设某计算机的字长为8位，则十进制数（＋75）的反码为_______ [答案：A] A. 01001011 B. 11001011 C. 10110100 D. 10110101 3、执行下列二进制数算术加运算10101010+00101010其结果是_______ [答案：A] A. 11010100 B. 11010010 C. 10101010 D. 00101010 4、对于正数，其原码，反码和补码是_______ [答案：A] A. 一致的 B. 不一致的 C. 互为相反的 D. 互为相补的 5、已知8位机器码是10110100，若其为补码时，表示的十进制真值是_______ [答案：A] A. -76 B. -74 C. 74 D. 76 6、已知[X]补＝10111010，求X（真值）______。 [答案：A] A. －1000110 B. －1000101

C. 1000100 D. 1000110 7、写出 (176.5)8 的按权展开式。 [答案：(176.5)8 = 182+781 +680 +58-1] 8、(27B.7C)H = (10 0111 1011.0111 11 ) B 9、(36)16= ( 54 )10 10、(456)10 = ( 710 )8 11、 (54)10 = ( 36 )16 12、(1C8)16 = ( 710 )8 13、如果（42）x＝（2A）H，则x为_______ [答案：C] A. 2 B. 8 C. 10 D. 16 14、微机内存容量的基本单位是_______ [答案： B] A. 字符 B. 字节 C. 二进制位 D. 扇区 15、十进制数113.25转换成对应的十六进制数是_____________H [答案：B] A. 71.6 B. 71.4 C. 73.4 D. 73.6 16、存储器的1KB存储容量表示_______ [答案： B] A. 1024个二进制位 B. 1024个字节 C.

计量经济学试题

06A卷 一、判断说明题（每小题1分，共10分） 1.在实际中，一元回归没什么用，因为因变量 的行为不可能仅由一个解释变量来解释。(×) 4.在线性回归模型中，解释变量是原因，被解 释变量是结果。（×） 7. 给定显著性水平 及自由度，若计算得到 的t 值超过t的临界值，我们将拒绝零假设。 （√） 8.为了避免陷入虚拟变量陷阱，如果一个定性 变量有 m类，则要引入m个虚拟变量。（×） 二、名词解释(每小题2分，共10分) 1.计量经济学：融合数学、统计学及经济理论，结合研究经济行为和现象的理论和实务。 2.最小二乘法：使全部观测值的残差平方和为最小的方法就是最小二乘法。 3.虚拟变量：在经济生活研究中，有一些暂时起作用的因素。如战争、天灾、人祸等，这些因素在经济中不经常发生，但又带有相同特性，经济学家把这些不经常发生的、又起暂时影响作用的称为虚拟变量。 4.滞后变量：用来作为解释变量的内生变量的前期值称为滞后内生变量，简称为滞后变量。 5.自回归模型：包含有被解释变量滞后值的模型，称为自回归模型。 三、简答题(每小题5分，共20分) 1．应用最小二乘法应满足的古典假定有哪些？（1）随机项的均值为零； （2）随机项无序列相关和等方差性； （3）解释变量是非随机的，如果是随机的则与随机项不相关； （4）解释变量之间不存在多重共线性。 2．运用计量经济学方法解决经济问题的步骤一般是什么？ （1）建立模型； （2）估计参数； （3）验证理论； （4）使用模型。 3．你能分别举出三个时间序列数据、截面数据、混合数据、虚拟变量数据的实际例子吗？ （1）时间序列数据如：每年的国民生产总值、 各年商品的零售总额、各年的年均人口增长 数、年出口额、年进口额等等； （2）截面数据如：西南财大2002年各位教师年收入、2002年各省总产值、2002年5月成都市 各区罪案发生率等等； （3）混合数据如：1990年~2000年各省的人均收入、消费支出、教育投入等等； （4）虚拟变量数据如：婚否，身高是否大于170厘米，受教育年数是否达到10年等等。 4．随机扰动项μ的一些特性有哪些？ （1）众多因素对被解释变量Y的影响代表的综合体； （2）对Y的影响方向应该是各异的，有正有负；（3）由于是次要因素的代表，对Y的总平均影响可能为零； （4）对Y的影响是非趋势性的，是随机扰动的。 四、分析、计算题(每小题15分，共45分) 1. 根据下面Eviews回归结果回答问题。Dependent Variable: DEBT Method: Least Squares Date: 05/31/06 Time: 08:35 Sample: 1980 1995 Included observations: 16 Variable Coefficie nt Std. Erro r t-Statist ic Prob . C（） INCOME（） COST（） R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared （） . dependent var . of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood F-statistic（）Durbin-Wats on stat Prob(F-statisti c) INCOME——个人收入，单位亿美元； COST——抵押贷款费用，单位%。 1. 完成Eviews回归结果中空白处内容。 2. 说明总体回归模型和样本回归模型的区别。

计量经济学重点知识整理

计量经济学重点知识整理 1一般性定义 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,通过建立数学模型来研究经济数量关系和规律的一门经济学科。 研究的主体（出发点、归宿、核心）: 经济现象及数量变化规律 研究的工具（手段）: 模型数学和统计方法 必须明确: 方法手段要服从研究对象的本质特征（与数学不同),方法是为经济问题服务 2注意:计量经济研究的三个方面 理论：即说明所研究对象经济行为的经济理论——计量经济研究的基础 数据:对所研究对象经济行为观测所得到的信息——计量经济研究的原料或依据 方法：模型的方法与估计、检验、分析的方法——计量经济研究的工具与手段 三者缺一不可 3计量经济学的学科类型 ●理论计量经济学 研究经济计量的理论和方法 ●应用计量经济学：应用计量经济方法研究某些领域的具体经济问题 4区别: ●经济理论重在定性分析,并不对经济关系提供数量上的具体度量 ●计量经济学对经济关系要作出定量的估计,对经济理论提出经验的内容 5计量经济学与经济统计学的关系 联系: ●经济统计侧重于对社会经济现象的描述性计量 ●经济统计提供的数据是计量经济学据以估计参数、验证经济理论的基本依据 ●经济现象不能作实验，只能被动地观测客观经济现象变动的既成事实，只能依赖于经济统计数据 6计量经济学与数理统计学的关系 联系: ●数理统计学是计量经济学的方法论基础 区别： ●数理统计学是在标准假定条件下抽象地研究一 般的随机变量的统计规律性; ●计量经济学是从经济模型出发，研究模型参数 的估计和推断,参数有特定的经济意义,标准 假定条件经常不能满足，需要建立一些专门的 经济计量方法 ３、计量经济学的特点：

吸收练习题 课堂测验

吸收练习题 一、填空题：（31） 1、压力__ _，温度____，将有利于解吸的进行。 2、由双膜理论可知,____ ___为吸收过程主要的传质阻力;吸收中,吸收质以 _____的方式通过气膜,并在界面处溶解,再以_ __ ____的方式通过液膜。 3、吸收操作的依据是____ ____,以达到分离气体混合物的目的。 4、亨利定律的表达式Ex p *，若某气体在水中的亨利系数E值很大，说明该 气体为___气体。 5、对极稀溶液，吸收平衡线在坐标图上是一条通过点的线。 6、由于吸收过程中，气相中的溶质组分分压总是___ _____溶质的平衡分压， 因此吸收操作线总是在平衡线的____ ____。 7、吸收过程中， X K是以___ _为推动力的总吸收系数，它的单位是____。 8、吸收操作中增加吸收剂用量，操作线的斜率___ ___，吸收推动力___ ___。 9、当吸收剂用量为最小用量时，完成一定的吸收任务所需填料层高度将为__ _。 10、用吸收操作分离气体混合物应解决下列三方面问题：_ 、 与。 11、填料塔操作中，气液两相在塔内互成__ _ 流接触，两相的传质通常在_ ___的液体和气体间的界面上进行。 12. 气体吸收计算中，表示设备（填料）效能高低的一个量是，而 表示传质任务难易程度的一个量是。 13.分子扩散中菲克定律的表达式为，气相中的分子扩散系数 D随温度升高而（增大、减小），随压力增加而（增大、减小）。 14.易溶气体溶液上方的分压，难溶气体溶液上方的分 压，只要组份在气相中的分压液相中该组分的平衡 分压，吸收就会继续进行。 15.某低浓度气体吸收过程，已知相平衡常数m=1 ，气膜和液膜体积吸收系 数分别为k ya =2×10-4kmol/m3.s, k xa =0.4kmol/m3.s, 则该吸收过程及气膜阻力占 总阻力的百分数分别为；该气体为溶气体。 二、选择题（40） 1、吸收操作的目的是分离。 A.液体均相混合物 B.气液混合物 C.气体混合物 D.部分互溶的液体混合物 2、难溶气体的吸收是受______。 A.气膜控制 B.液膜控制 C.双膜控制 D.相界面 3、在吸收塔的计算中，通常不为生产任务所决定的是：_____。 A.所处理的气体量 B.气体的初始和最终组成

计量经济学 课堂练习四

课堂练习四 一、单项选择题 1、如果模型t t t u x b b y ++=10存在序列相关，则【D 】 A cov （t x ，t u ）=0 B cov （t u ，s u ）=0（t ≠s ） C cov （t x ，t u ）≠0 D cov （t u ，s u ）≠0（t ≠s ） 2、D －W 检验的零假设是（ρ为随机项的一阶自相关系数）【 B 】 A DW=0 B ρ=0 C DW=1 D ρ=1 3、下列哪种形式的序列相关可用DW 统计量来检验（i v 为具有零均 值，常数方差，且不存在序列相关的随机变量）【 A 】 A t t t v u u +=-1ρ B t t t t v u u u +++=-- 22 1ρρ C t t v u ρ= D ++=-12 t t t v v u ρρ 4、当DW ＝4时，说明【 D 】 A 不存在序列相关 B 不能判断是否存在一阶自相关 C 存在完全的正的一阶自相关 D 存在完全的负的一阶自相关 5、当模型存在序列相关现象时，适宜的参数估计方法是【 C 】 A 加权最小二乘法 B 间接最小二乘法 C 广义差分法 D 工具变量法

6、对于原模型t t t u x b b y ++=10，广义差分模型是指【 D 】 A ) () () (1) (1 t t t t t t t x f u x f x b x f b x f y + += B t t t u x b y ?+?=?1 C t t t u x b b y ?+?+=?10 D )()()1(11101----+-+-=-t t t t t t u u x x b b y y ρρρρ 7、采用一阶差分克服一阶线性自相关问题用于下列哪种情况【 B 】 A ρ≈0 B ρ≈1 C －1<ρ<0 D 0<ρ<1 8、对于模型i i i e x y ++=10??ββ，以ρ表示t e 与1 -t e 之间的线性相关系数 （t=1，2，?，n ），则下面明显错误的是【C 】 A ρ=0.8，DW=0.4 B ρ=－0.8，DW=－0.4 C ρ=0，DW=2 D ρ=1，DW=0 9、对于模型i i i i u x b x b b y +++=22110，与12 r ＝0相比，当12 r =0.15时，若 12 r 表示解释变量之间的线性回归拟合度，则估计量1 ?b 的方差var （1 ?b ）将是原来的【 C 】 A 1倍 B 1.18倍 C 1.96倍 D 2倍 10、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

计量经济学简答题及答案

计量经济学简答题及答案 1、比较普通最小二乘法、加权最小二乘法和广义最小二乘法的异同。 答：普通最小二乘法的思想是使样本回归函数尽可能好的拟合样本数据，反映在 图上就是是样本点偏离样本回归线的距离总体上最小，即残差平方和最小 ∑=n i i e 12min 。 只有在满足了线性回归模型的古典假设时候，采用OLS 才能保证参数估计结果的可靠性。 在不满足基本假设时，如出现异方差，就不能采用OLS 。加权最小二乘法是对原 模型加权，对较小残差平方和2i e 赋予较大的权重，对较大2i e 赋予较小的权重，消除异方差，然后在采用OLS 估计其参数。 在出现序列相关时，可以采用广义最小二乘法，这是最具有普遍意义的最小二乘 法。 最小二乘法是加权最小二乘法的特例，普通最小二乘法和加权最小二乘法是广义 最小二乘法的特列。 6、虚拟变量有哪几种基本的引入方式? 它们各适用于什么情况? 答: 在模型中引入虚拟变量的主要方式有加法方式与乘法方式，前者主要适用于 定性因素对截距项产生影响的情况，后者主要适用于定性因素对斜率项产生影响的情况。除此外，还可以加法与乘法组合的方式引入虚拟变量，这时可测度定性因素对截距项与斜率项同时产生影响的情况。 7、联立方程计量经济学模型中结构式方程的结构参数为什么不能直接应用OLS 估计？ 答：主要的原因有三：第一，结构方程解释变量中的内生解释变量是随机解释变 量,不能直接用OLS 来估计；第二，在估计联立方程系统中某一个随机方程参数时，需要考虑没有包含在该方程中的变量的数据信息，而单方程的OLS 估计做不到这一点；第三，联立方程计量经济学模型系统中每个随机方程之间往往存在某种相关性，表现于不同方程随机干扰项之间，如果采用单方程方法估计某一个方程，是不可能考虑这种相关性的，造成信息的损失。 2、计量经济模型有哪些应用。 答：①结构分析，即是利用模型对经济变量之间的相互关系做出研究，分析当其 他条件不变时，模型中的解释变量发生一定的变动对被解释变量的影响程度。②经济预测，即是利用建立起来的计量经济模型对被解释变量的未来值做出预测估计或推算。③政策评价，对不同的政策方案可能产生的后果进行评价对比，从中做出选择的过程。④检验和发展经济理论，计量经济模型可用来检验经济理论的正确性，并揭示经济活动所遵循的经济规律。 6、简述建立与应用计量经济模型的主要步骤。 答：一般分为5个步骤：①根据经济理论建立计量经济模型；②样本数据的收集； ③估计参数；④模型的检验；⑤计量经济模型的应用。 7、对计量经济模型的检验应从几个方面入手。 答：①经济意义检验；②统计准则检验；③计量经济学准则检验；④模型预测检 验。

计量经济学知识点(超全版)

1 .经济变量：经济变量是用来描述经济因素数量水平的指标。（3分） 2. 解释变量：是用来解释作为研究对象的变量（即因变量）为什么变动、如何变动的变量。（2分）它对因变量的变动做出解释，表现为方程所描述的因果关系中的因”。1 分） 3. 被解释变量：是作为研究对象的变量。（1分）它的变动是由解释变量做出解释的，表现为方程所描述的因果关系的果。（2分） 4. 内生变量：是由模型系统内部因素所决定的变量，（2分）表现为具有一定概率分布的随机变量，是模型求解的结果。（1分） 5. 外生变量：是由模型系统之外的因素决定的变量，表现为非随机变量。（2分）它影响模型中的内生变量，其数值在模型求解之前就已经确定。（1分） 6?滞后变量：是滞后内生变量和滞后外生变量的合称，（1分）前期的内生变量称为滞后 内生变量；（1分）前期的外生变量称为滞后外生变量。（1分） 7.前定变量：通常将外生变量和滞后变量合称为前定变量，（1分）即是在模型求解以前 已经确定或需要确定的变量。（2分） &控制变量：在计量经济模型中人为设置的反映政策要求、决策者意愿、经济系统运行条 件和状态等方面的变量，（2分）它一般属于外生变量。（1分） 9?计量经济模型：为了研究分析某个系统中经济变量之间的数量关系而采用的随机代数模 型，（2分）是以数学形式对客观经济现象所作的描述和概括。（1分） 10 .函数关系：如果一个变量y的取值可以通过另一个变量或另一组变量以某种形式惟一

地、精确地确定，则y与这个变量或这组变量之间的关系就是函数关系。（3分） 11 .相关关系：如果一个变量y的取值受另一个变量或另一组变量的影响，但并不由它们 惟一确定，则y与这个变量或这组变量之间的关系就是相关关系。（3分） 12 .最小二乘法：用使估计的剩余平方和最小的原则确定样本回归函数的方法，称为最小 二乘法。（3分） 13 .高斯-马尔可夫定理：在古典假定条件下，OLS估计量是模型参数的最佳线性无偏估计量，这一结论即是高斯—马尔可夫定理。（3分） 14 ?总变差（总离差平方和）：在回归模型中，被解释变量的观测值与其均值的离差平方 和。（3分） 15 ?回归变差（回归平方和）：在回归模型中，因变量的估计值与其均值的离差平方和，（2分）也就是由解释变量解释的变差。（1分） 16 ?剩余变差（残差平方和）：在回归模型中，因变量的观测值与估计值之差的平方和，（2分）是不能由解释变量所解释的部分变差。（1分） 17 ?估计标准误差：在回归模型中，随机误差项方差的估计量的平方根。（3分） 18 .样本决定系数：回归平方和在总变差中所占的比重。（3分） 19 ?点预测：给定自变量的某一个值时，利用样本回归方程求出相应的样本拟合值,以此 作为因变量实际值和其均值的估计值。（3分） 20 ?拟合优度：样本回归直线与样本观测数据之间的拟合程度。（3分） 21 ?残差：样本回归方程的拟合值与观测值的误差称为回归残差。（3分） 22 ?显著性检验：利用样本结果，来证实一个虚拟假设的真伪的一种检验程序。（3分） 23 ?回归变差：简称ESS表示由回归直线（即解释变量）所解释的部分（2分），表示x 对y的线

计量经济学实验课程

第一节 EViews基本操作 1、什么是EViews EViews是Econometric Eviews（计量经济学视图）的缩写，通常称为计量经济学软件包，是专门从事数据分析、回归分析和预测的工具，在科学数据分析与评价、金融分析、经济预测、销售预测和成本分析等领域应用非常广泛。 EViews引入了流行的对象概念，操作灵活简便，可在菜单式窗口和编程窗口两种方式下运行，可直接而不需要编程解决绝大部分计量经济学问题。 2、EViews安装 3、EViews使用参考书 1）、《EViews使用指南与案例》，张晓峒主编，机械工业出版社，2007 2）、《计量经济学试验教程》，李国柱，刘德智主编，中国经济出版社，2010 4、认识EViews 主菜单包含九个主菜单，每个主菜单下包含若干菜单项。 File(文件) Edit(编辑) Object(对象)：主菜单下有：New Object(新建对象)、Fetch from DB（从数据库导入）、Update selected from DB（从数据库更新对象）、store selected to DB（把选定的对象存储到数据库）、copy selected（复制所选定的对象）、rename （重命名）、 freeze output （冻结当前输入） Qucik提供快速分析过程，即一些频繁使用的功能。主要菜单有：sample（改编样本范围）、generate series（生成序列）、show（打开已选择的对象，或将多个序列合成一个群对象）、graph（画图）、empty group（打开一个空群）、series statics（产生序列统计量）、group statistics（进行群统计）、estimate equation （估计方程）、 estimate VAR（估计向量回归方程）。 5、数据操作 常用函数：abs(x),exp(x),inv(x),log(x),log10(x),log10(x,b),sqrt(x) 常用描述统计函数： cor(x,y),cov(x,y),mean(x),medan(x),min(x),stdev(x),var(x),sum(x) 描述性统计常用的量： 偏度（skewness）计算公式为s=错误！未找到引用源。3, 对称分布的偏度为零;当偏度大于零时，序列的分布为正偏；当偏度小于零时，序列的分布为负偏；如果偏度等于零，则序列呈正态分布。 峰度（kurtosis）的计算公式为k=错误！未找到引用源。4,正态分布的峰度为3。当序列的峰度大于3时，表示与正态分布相比，序列的分布为尖崤峰；当序列的峰度小于3时，表示与正态分布相比，序列的分布为平缓峰。 雅克-贝拉统计量（Jarque-bera statistic）用来检验序列是否服从正态分布，计算公式JB=错误！未找到引用源。，原假设为序列服从正态分布时，JB统计量服从自由度为2的卡方分布。只需要比较P值与显著性水平的大小。 第二节简单线形回归

计量经济学简答题及答案43378

简答： 1、时间序列数据和横截面数据有何不同？ 时间序列数据是一批按照时间先后排列的统计数据。截面数据是一批发生在同一时间截面上的调查数据。这两类数据都是反映经济规律的经济现象的数量信息，不同点：时间序列数据是含义、口径相同的同一指标按时间先后排列的统计数据列；而横截面数据是一批发生在同一时间截面上不同统计单元的相同统计指标组成的数据列。 2、建立计量经济模型赖以成功的三要素。P16（课本） 成功的要素有三：理论、方法和数据。理论：即经济理论，所研究的经济现象的行为理论，是计量经济学研究的基础；方法：主要包括模型方法和计算方法，是计量经济学研究的工具与手段，是计量经济学不同于其他经济学分支科学的主要特征；数据：反映研究对象的活动水平、相互间以及外部环境的数据，更广义讲是信息，是计量经济学研究的原料。三者缺一不可。 3、什么是相关关系、因果关系；相关关系与因果关系的区别与联系。 相关关系是指两个以上的变量的样本观测值序列之间表现出来的随机数学关系，用相关系数来衡量。 因果关系是指两个或两个以上变量在行为机制上的依赖性，作为结果的变量是由作为原因的变量所决定的，原因变量的变化引起结果变量的变化。因果关系有单向因果关系和互为因果关系之分。 具有因果关系的变量之间一定具有数学上的相关关系。而具有相关关系的变量之间并不一定具有因果关系。 4、回归分析与相关分析的区别与关系。P23-P24（课本） 相关分析与回归分析既有联系又有区别。首先，两者都是研究非确定性变量间的统计依赖关系，并能测度线性依赖程度的大小。其次，两者间又有明显的区别。相关分析仅仅是从统计数据上测度变量间的相关程度，而无需考察两者间是否有因果关系，因此，变量的地位在相关分析中饰对称的，而且都是随机变量；回归分析则更关注具有统计相关关系的变量间的因果关系分析，变量的地位是不对称的，有解释变量与被解释变量之分，而且解释变量也往往被假设为非随机变量。再次，相关分析只关注变量间的具体依赖关系，因此可以进一步通过解释变量的变化来估计或预测被解释变量的变化，达到深入分析变量间依存关系，掌握其运动规律的目的。 5、数理经济模型和计量经济模型的区别。 答：数理经济模型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。计量经济模型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。 6、从哪几方面看，计量经济学是一门经济学科？P6（课本）

计量经济学知识点(超全版)

1．经济变量：经济变量是用来描述经济因素数量水平的指标。（3分） 2．解释变量：是用来解释作为研究对象的变量（即因变量）为什么变动、如何变动的变量。（2分）它对因变量的变动做出解释，表现为方程所描述的因果关系中的“因”。（1分）3．被解释变量：是作为研究对象的变量。（1分）它的变动是由解释变量做出解释的，表现为方程所描述的因果关系的果。（2分） 4．内生变量：是由模型系统内部因素所决定的变量，（2分）表现为具有一定概率分布的随机变量，是模型求解的结果。（1分） 5．外生变量：是由模型系统之外的因素决定的变量，表现为非随机变量。（2分）它影响模型中的内生变量，其数值在模型求解之前就已经确定。（1分） 6．滞后变量：是滞后内生变量和滞后外生变量的合称，（1分）前期的内生变量称为滞后内生变量；（1分）前期的外生变量称为滞后外生变量。（1分） 7．前定变量：通常将外生变量和滞后变量合称为前定变量，（1分）即是在模型求解以前已经确定或需要确定的变量。（2分） 8．控制变量：在计量经济模型中人为设置的反映政策要求、决策者意愿、经济系统运行条件和状态等方面的变量，（2分）它一般属于外生变量。（1分） 9．计量经济模型：为了研究分析某个系统中经济变量之间的数量关系而采用的随机代数模型，（2分）是以数学形式对客观经济现象所作的描述和概括。（1分） 10．函数关系：如果一个变量y的取值可以通过另一个变量或另一组变量以某种形式惟一地、精确地确定，则y与这个变量或这组变量之间的关系就是函数关系。（3分） 11．相关关系：如果一个变量y的取值受另一个变量或另一组变量的影响，但并不由它们惟一确定，则y与这个变量或这组变量之间的关系就是相关关系。（3分） 12．最小二乘法：用使估计的剩余平方和最小的原则确定样本回归函数的方法，称为最小二乘法。（3分） 13．高斯－马尔可夫定理：在古典假定条件下，OLS估计量是模型参数的最佳线性无偏估计量，这一结论即是高斯－马尔可夫定理。（3分） 14．总变差（总离差平方和）：在回归模型中，被解释变量的观测值与其均值的离差平方和。（3分） 15．回归变差（回归平方和）：在回归模型中，因变量的估计值与其均值的离差平方和，（2分）也就是由解释变量解释的变差。（1分） 16．剩余变差（残差平方和）：在回归模型中，因变量的观测值与估计值之差的平方和，（2分）是不能由解释变量所解释的部分变差。（1分） 17．估计标准误差：在回归模型中，随机误差项方差的估计量的平方根。（3分） 18．样本决定系数：回归平方和在总变差中所占的比重。（3分） 19．点预测：给定自变量的某一个值时，利用样本回归方程求出相应的样本拟合值，以此作为因变量实际值和其均值的估计值。（3分） 20．拟合优度：样本回归直线与样本观测数据之间的拟合程度。（3分） 21．残差：样本回归方程的拟合值与观测值的误差称为回归残差。（3分） 22．显著性检验：利用样本结果，来证实一个虚拟假设的真伪的一种检验程序。（3分）23．回归变差：简称ESS,表示由回归直线（即解释变量）所解释的部分（2分），表示x对y的线性影响（1分）。 24．剩余变差：简称RSS，是未被回归直线解释的部分（2分），是由解释变量以外的因素造成的影响（1分）。 25．多重决定系数：在多元线性回归模型中，回归平方和与总离差平方和的比值（1分），

计量经济学课程论文(最终版)

课程论文 题目分析我国城镇居民消费支出对GDP的影响学院数学与统计学院 专业经济统计学 班级2013级经济统计一班 学生姓名 指导教师孙荣 职称副教授 2015 年12 月24 日

重庆工商大学课程论文成绩评定表 指导教师评定成绩： 指导教师签名： 年月日

分析城镇居民消费支出对GDP的影响 [摘要]：为了更深入地研究居民消费对GDP的影响，而不是仅仅笼统的了解居民消费对GDP有影响,本文从居民消费用途分类对GDP影响进行分析，。文章指出应该从消费用途方面分析居民消费对GDP的影响。政府可以根据此分析结果对居民消费结构进行调整，提高GDP，促进经济发展。 [关键字]：GDP 消费用途城镇居民消费支出 引言 （一）研究背景 拉动经济发展的“三驾马车”是：消费，投资，进出口。在中国，存在其他国家都不能相比的巨大的消费市场。大家都知道，因为人多。大多数研究在分析居民消费对GDP的影响时，仅仅分析表面，并没有对消费进行彻底的分析。内需才是提高GDP切实可行之路，所以本文将居民消费按照用途分类，更深入的研究消费中各种用途对GDP的影响。这样能够更加清晰的理解居民消费对GDP的具体影响，给政府提高国内生产总值提供参考性建议。同时还可以根据本文分析结果对居民消费结构进行适当的调整，了解居民消费需求，实现供求平衡，拉动经济的增长。 （二）理论依据 根据支出法计算国内生产总值，GDP=最终消费支出+资本形成总额+货物净出口，其中的最终消费支出=居民个人消费支出+社会公共消费支出，本文将居民消费支出按照户口分为城镇居民消费支出与农村居民消费支出，进而再继续分类，按照用途分类，将居民消费支出分为八大类，分别是食品、衣着、家庭设备用品及维修服务、医疗保健、交通通信、文娱教育及服务、居住、其他商品和服务。本文根据这八类居民消费分类对GDP的影响进行深入研究。（三）研究意义 将消费按照用途分类，能够深入的了解到每一类型的消费需求对GDP的影响，用Eviews 软件进行定量分析之后，我们就能够更具体的了解到居民消费对GDP的影响，对政府进行消费结构调整能够提供有价值的建议，或者对于提高内需，拉动经济增长，能够提供可靠性的依据，不在只是依赖定性分析进行决策，而是利用更加科学可靠的定量分析进行相关决策。 一、居民消费对国内生产总值的影响 居民消费支出可以看做是消费需求一部分，消费需求的增长对经济增长的拉动作用，可以从两方面进行分析：（1）消费需求弹性分析。消费需求弹性系数是一个较为具体的地反应需求对经济增长的影响或制约性分析指标。它是经济增长率与消费需求增长率之比，说明需求没增长1个百分点能够带动经济增长比例关系。（2）消费需求贡献分析。从市场消费需求增长变化对经济增长的实际效果来分析，消费需求在多大的程度上推动了经济增长。 二、深入分析居民消费对国内生产总值的影响 本文利用Eviews软件深入分析居民消费对国内生产总值的影响。将居民消费按照八个分

计量经济学简答题整理版

1. 请问自回归模型的估计存在什么困难？如何来解决这些苦难？ 答：主要存在两个问题： (1) 出现了随机解释变量Y ，而可能与随机扰动项相关； (2) 随机扰动项可能存在自相关，库伊克模型和自适应预期模型的随机扰动项都会导致自相关，只有局部调整模型的随机扰动项无自相关。 对于第一个问题的解决可以使用工具变量法；对于第二个问题的检验可以用德宾h 检验法，目前还没有很好的解决办法，唯一能做的就是模型尽可能的设定正确。 2. 为什么要进行广义差分变换？写出其过程。 答：进行广义差分变换是为了处理自相关，写出其过程如下： 以一元模型为例：Y t = b 0 + b 1 X t +u t 假设误差项服从AR(1)过程：u t =ρu t-1 +v t －1 ≤ρ≤1 其中，v 满足OLS 假定，并且是已知的。 为了弄清楚如何使变换后模型的误差项不具有自相关性，我们将回归方程中的变量滞后一期，写为： Y t-1 = b 0 + b 1 X t-1 +u t-1 方程的两边同时乘以ρ，得到：ρY t-1 = ρb 0 + ρb 1 X t-1 +ρu t-1 现在将两方程相减，得到：(Y t －ρY t-1 ) = b 0 ( 1 －ρ) + b 1 (X t －ρX t-1 ) + v t 由于方程中的误差项v t 满足标准OLS 假定，方程就是一种变换形式，使得变换后的模型无序列相关。如果我们将方程写成：Y t * = b 0* + b 1 X t * +v t ，其中，Y t * = (Y t -ρY t-1 ) ，X t * = (X t -ρX t-1 ) ，b 0* = b 0 ( 1 -ρ)。 3. 什么是递归模型？ 答：递归模型是指在该模型中，第一个方程的内生变量Y 1仅由前定变量表示，而无其它内生变量；第二个方程内生变量Y 2表示成前定变量和一个内生变量Y 1的函数；第三个方程内生变量Y 3表示成前定变量和两个内生变量Y 1与Y 2的函数；按此规律下去，最后一个方程内生变量Y m 可表示成前定变量和m －1个Y 1，Y 2、，Y 3，…、Y m-1的函数。 4. 为什么要进行同方差变换？写出其过程，并证实之。 答：进行同方差变换是为了处理异方差，写出其过程如下： 我们考虑一元总体回归函数Y i = b 0 + b 1 X i + u i 假设误差σi 2 是已知的，也就是说，每个观察值的误差是已知的。对模型作如下“变换”： Y i /σi = b 0 /σi + b 1 X i /σi + u i /σi 这里将回归等式的两边都除以“已知”的σi 。σi 是方差σi 2 的平方根。 令 v i = u i /σi 我们将v i 称作是“变换”后的误差项。v i 满足同方差吗？如果是，则变换后的回归方程就不存在异方差问题了。假设古典线性回归模型中的其他假设均能满足，则方程中各参数的OLS 估计量将是最优线性无偏估计量，我们就可以按常规的方法进行统计分析了。 证明误差项v i 同方差性并不困难。根据方程有：E (v i 2 ) = E (u i 2 /σi 2 ) = E (u i 2 ) /σi 2 =σi 2 /σi 2 = 1 显然它是一个常量。简言之，变换后的误差项v i 是同方差的。因此，变换后的模型不存在异方差问题，我们可以用常规的OLS 方法加以估计。 5. 简述逐步回归法的基本步骤。 答：先用被解释变量对每一个解释变量做简单回归，然后以对被解释变量贡献最大的解释变量所对应的回归方程为基础，再逐个引入其余的解释变量。这个过程会出现3种情形：①若新变量的引入改进了R 2 和F 检验，且其它回归系数的t 检验在统计上仍是显著的，则可考

计量经济学重点知识归纳

计量经济学重点知识归纳 Final revision on November 26, 2020

1.普通最小二乘法(OrdinaryLeastSquares,OLS)：已知一组样本观测值 {}n i Y X i i ,2,1:),(?=，普通最小二乘法要求样本回归函数尽可以好地拟合这组值，即样本回归线上的点∧ i Y 与真实观测点Yt 的“总体误差”尽可能地小。普通最小二乘法给出的判断标准是：被解释变量的估计值与实际观测值之差的平方和最小。 2.广义最小二乘法GLS ：加权最小二乘法具有比普通最小二乘法更普遍的意义，或者说普通最小二乘法只是加权最小二乘法中权恒取1时的一种特殊情况。从此意义看，加权最小二乘法也称为广义最小二乘法。 3.加权最小二乘法WLS ：加权最小二乘法是对原模型加权，使之变成一个新的不存在异方差性的模型，然后采用普通最小二乘法估计其参数。 4.工具变量法IV ：工具变量法是克服解释变量与随机干扰项相关影响的一种参数估计方法。 5.两阶段最小二乘法2SLS,TwoStageLeastSquares ：两阶段最小二乘法是一种既适用于恰好识别的结构方程，以适用于过度识别的结构方程的单方程估计方法。 6.间接最小二乘法ILS ：间接最小二乘法是先对关于内生解释变量的简化式方程采用普通小最二乘法估计简化式参数，得到简化式参数估计量，然后过通参数关系体系，计算得到结构式参数的估计量的一种方法。 7.异方差性Heteroskedasticity ：对于不同的样本点，随机干扰项的方差不再是常数，而是互不相同，则认为出现了异方差性。 8.序列相关性SerialCorrelation ：多元线性回归模型的基本假设之一是模型的随机干扰项相互独立或不相关。如果模型的随机干扰项违背了相互独立的基本假设，称为存在序列相关性。 9.多重共线性Multicollinearity ：对于模型i k i i X X X Y μββββ++?+++=i k 22110i ，其基本假设之一是解释变量X 1,X 2,…,Xk 是相互独立的。如果某两个或多个解释变量之间出 现了相关性，则称为存在多重共线性。 10.时间序列数据:时间序列数据是一批按照时间先后排列的统计数据。 11.截面数据：截面数所是一批发生在同一时间截面上调查数据。 12.虚拟数据：也称为二进制数据，一般取0或1. 13.内生变量EndogenousVariables ：内生变量是具有某种概率分布的随机变量，它的参数是联立方程系统估计的元素。内生变量是由模型系统决定的，同时也对模型系统产生影响。内生变量一般都是经济变量。 14.外生变量ExogenousVariables ：外生变量一般是确定性变量，或者是具有临界概率分布的随机变量，其参数不是模型系统研究的元素。外生变量影响系统，但本身不受系统的影响。外生变量一般是经济变量、条件变量、政策变量、虚变量。 15.先决变量PredeterminedVariables ：外生变量与滞后内生变量 (LaggedEndogenousVariables)统称为先决变量。 16.总离差平方和：称为总离差平方和，反映样本观测值总体离差的大小。 17.残差平方和：称为残差平方和，反映样本观测值与估计值偏离的大小，也是模型中解 释变量未解释的那部分离差的大小。 ∑∑-==22)(Y Y y TSS i i ∑∑-==22)?(i i i Y Y e RSS

计量经济学课堂练习二

课 堂练习二 一、选择题 1、决定系数2R 是指【 C 】 A 剩余平方和占总离差平方和的比重 B 总离差平方和占回归平方和的比重 C 回归平方和占总离差平方和的比重 D 回归平方和占剩余平方和的比重 2、在由n=30的一组样本估计的、包含3个解释变量的线性回归模型中，计算的决定系数为0.8500，则调整后的决定系数为【 D 】 A 0.8603 B 0.8389 C 0.8 655 D 0.8327 3、下列样本模型中，哪一个模型通常是无效的【 B 】 A i C （消费）＝500＋0.8i I （收入） B d i Q （商品需求）＝10＋0.8i I （收入）＋0.9i P （价格） C s i Q （商品供给）＝20＋0.75i P （价格） D i Y （产出量）＝0.656.0i L （劳动）4 .0i K （资本） 4、用一组有30 个观测值的样本估计模型i i i i u x x y +++=22110βββ后，在0.05的显着性水平下对1β的显着性作检验，则1β显着地不等于零的条件是其统计量大于等于【 C 】 A 05.0t （30） B 025.0t （28） C 025.0t （27） D 025.0F （1，28） 二、判断题 1、当R 2 =1，F=0；当R 2 =0，F=∞。（ 错 ） 2、回归分析的结果要通过统计意义检验和计量经济意义检验后方可应用。

（错） 3、在多元回归分析中，方程Y=β0+β1X1+β2X2+ε中的偏回归系数β2表示X2 变化一个单位引起Y的平均变化。（错） 三、计算分析题 1、考虑以下回归方程： 其中： Y——第t年的玉米产量（蒲式耳/亩） t F——第t年的施肥强度（磅/亩） t RS——第t年的降雨量（英寸） t 要求回答下列问题： （1）从F和RS对Y的影响方面，说出本方程中系数10.0和33.5的含义； （2）常数项120 -是否意味着玉米的负产量可能存在？ （3）假定 β的真实值为40.0，则估计值是否有偏？为什么？ F ⑴在降雨量不变时，每亩增加一磅肥料将使第t年的玉米产量增加0.1蒲式耳/亩； 在每亩施肥量不变的情况下，每增加一英寸的降雨量将使第t年的玉米产量增加 5.33蒲式耳/亩； ⑵在种地的一年中不施肥、也不下雨的现象同时发生的可能性极小，所以玉米的负 产量不可能存在； β的真实值为0.40，并不能说明0.1是有偏的估计，理由是0.1是本题估 ⑶如果 F 计的参数，而0.40是从总体得到的系数的均值。 2、某地区通过一个样本容量为722的调查数据得到劳动力受教育的一个回归方程为 R2=0.214 式中，edu为劳动力受教育年数，sibs为该劳动力家庭中兄弟姐妹的个数，medu与fedu分别为母亲与父亲受到教育的年数。问

计量经济学简答

简答题：1.选择工具变量的原则是什么:（1）工具变量必须与所替代的随机解释变量高度相关；（2）工具变量与随机误差项不相关（3）工具变量与其它解释变量不相关，避免出现多重共线性。 2.实际经济问题中的多重共线性 (1)经济变量的趋同性（2）滞后变量的引入（3）样本资料的限制 3.序列相关性产生的原因: （1）惯性；（2）模型设定误差；（3）蛛网现象；（4）数据加工。 4、随机解释变量问题及其解决方法。如果存在一个或多个随机变量作为解释变量，则称原模型出现随机解释变量问题。第一、随机解释变量与误差项相互独立；第二、随机解释变量与误差项同期无关，而异期相关；第三、随机解释变量与误差项同期相关；第四、解决方法为工具变量法。 5.随机解释变量产生的后果 1.若相互独立，则参数估计量仍然无偏一致。2 若同期相关，异期不相关，得到的参数估计有偏，但却是一致的3 若同期相关，则估计量有偏且非一致。 6.简述最小二乘估计量的性质：（1）线性性，即它是否是另一随机变量的线性函数；（2）无偏性，即它的均值或期望值是否等于总体的真实值；（3）有效性，即它是否在所有线性无偏估计量中具有最小方差。（4）渐近无偏性，即样本容量趋于无穷大时，是否它的均值序列趋于总体真值；（5）一致性，即样本容量趋于无穷大时，它是否依概率收敛于总体的真值；（6）渐近有效性，即样本容量趋于无穷大时，是否它在所有的一致估计量中具有最小的渐近方差。 7、虚拟变量的作用：（1）表现定性因素对被解释变量的影响（2）提高模型的说明能力与水平（3）季节变动分析。（4）方程差异性检验。 8、虚拟变量设置的原则：如果有定性因素共有个结果需要区别，那么至多引入m-1 个虚拟变量 9、实际经济问题中的多重共线性：（1）经济变量的趋同性（2）滞后变量的引入（3）样本资料的限制 10.引入随机误差形式为了：（1）代表未知的影响因素（2）代表残缺数据（3）代表众多细小的影响因素（4）代表数据观测误差（5）代表模型设定误差（6）变量的随机存在性 11. 12.回归分析的主要内容有：（1）根据样本观测值对经济计量模型参数进行估计，求得回归方程（2）对回归方程、参数估计值进行显著性检验（3）利用回归方程进行分析、评价及预测。 13.叙述原理：最小二乘法：当从模型总体随机抽取n组样本观测值后，最合理的参数估计量应该使得模型能最好的的拟合样本数据：最大似然法：当从模型的总体随机抽取n组样本观测值后，最合理的参数估计量应该使得从模型中抽取该n组样本观测值的概率最大。在满足一系列基本假设的情况下，模型结构参数的最大或然估计量与普通最小二乘估计量是相同的。

计量经济学知识点总结

绪论 计量经济学：根据理论和观测的事实，运用合适的推理方法使之联系起来同时推导，对实际经济现象进行的数量分析。 计量经济学（定量分析）是经济学（定性分析）、统计学和数学（定量分析）的结合。 目的：把实际经验的内容纳入经济理论，确定变现各种经济关系的经济参数，从而验证经济理论，预测经济发展的趋势，为制定经济策略提供依据。 类型：理论计量经济学和应用计量经济学 计量经济学的研究步骤： （一）模型设定：要有科学的理论依据选择适当的数学形式方程中的变量要具有可观测性 （二）估计参数：参数不能直接观测而且是未知的 （三）模型检验：经济意义的检验、统计推断检验、计量经济学检验、模型预测检验 （四）模型应用：经济分析、经济预测、政策评价和检验、发展经济理论计量经济模型：计量经济模型是为了研究分析某个系统中经济变量之间的数量关系而采用的随机代数模型，是以数学形式对客观经济现象所作的描述和概括。 计量经济研究中应用的数据包括：①时间序列②数据截面③数据面板④数据虚拟变量数据 第二章 简单线性回归模型：只有一个解释变量的线性回归模型 相关系数：两个变量之间线性相关程度可以用简单线性相关系数去度量 总体相关系数：对于研究的总体，两个相互关联的变量得到相关系数。 总体相关系数Var方差Cov协议方差

总体回归函数：将总体被解释函数Y的条件期望表现为解释变量X的函数 总体 个体随机扰动项 引入随机扰动项的原因？ ①作为未知影响因素的代表②作为无法取得数据的已知因素的代表③作为众多细小因素的综合代表④模型的设定误差⑤变量的观测误差⑥经济现象的内在随机性。 简单线性回归的基本假定？ （1）零均值假定时，即在给定解释变量Xi得到条件下，随机扰动项Ui的条件期望或条件均值为零。 （2）同方差假定，即对于给定的每一个Xi，随机扰动项Ui的条件方差等于某一常数。 （3）无相关假定，即随机扰动项Ui的逐次值互不相干，或者说对于所有的i和j（I不等于j），ui和uj的协方差为零。 （4）随机扰动项ui与解释变量Xi不想管 （5）正态性假定，即假定随机扰动项ui服从期望为零、方差为的正态分布。 最小二乘准则：用使估计的剩余平方和最小的原则确定杨讷回归函数 最小二乘估计量评价标准：无偏性、有效性、一致性。 统计特性：线性特性、无偏性、有效性。 E（）= P28