word计量经济学复习重点第一章1. 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：经济现象与数量变化规律 研究的工具手段： 模型数学和统计方法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根底数据：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2. 计量经济学与相关学科的联系与区别联系：计量经济学研究的主体经济现象和经济系的数量规律计量经济学必须以经济学提供的理论原如此和经济运行规律为依据 经济计量分析的结果：对经济理论确定的原如此加以验证、充实、完善区别：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容3. 学习计量经济学的必要性4. 计量经济学研究的根本思路和步骤模型设定选择变量和数学关系式、估计参数确定变量间的数量关系、模型检验检验所得结论的可靠性、模型应用作经济分析和经济预测5. 模型的设定、参数估计、模型检验的要求模型设定要求要有科学的理论依据选择适当的数学形式单一方程、联立方程线性形式、非线性形式 模型要兼顾真实性和实用性 包含随机误差项 方程中的变量要具有可观测性参数估计要求参数的估计值：所估计参数的具体数值参数的估计式：估计参数数值的公式6. 模型中的变量与其类型从变量的因果关系区分：被解释变量应变量要分析研究的变量解释变量自变量说明应变量变动主要原因的变量非主要原因归入随机误差项从变量的性质区分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以外决定的变量相关概念：前定生变量、前定变量注意:外生变量数值的变化能够影响生变量的变化，生变量却不能反过来影响外生变量7. 计量经济研究中数据的类型时间数列数据同一空间、不同时间、截面数据同一时间、不同空间、混合数据面板数据 Panel Data、虚拟变量数据8. 参数估计的方法类型单一方程模型最常用的是普通最小二乘法、极大似然估计法等联立方程模型常用二段最小二乘法和三段最小二乘法等 9. 建立计量经济模型的依据第二章1、变量间的关系： 函数关系相关关系相关系数对变量间线性相关程度的度量相关关系的类型从涉与的变量数量看简单相关、多重相关复相关从变量相关关系的表现形式看线性相关散布图接近一条直线、非线性相关散布图接近一条曲线从变量相关关系变化的方向看正相关变量同方向变化，同增同减、负相关变量反方向变化，一增一减不相关2、现代意义的回归：一个被解释变量对假如干个 解释变量依存关系的研究实质：由固定的解释变量去估计被解释变量的平均值3、总体回归函数PRF：将总体被解释变量Y的条件均值表现为解释变量X 的某种函数 样本回归函数SRF：将被解释变量Y 的样本条件均值表示为解释变量X 的某种函数。样本回归函数的函数形式应与设定的总体回归函数的函数形式一致。 样本回归线还不是总体回归线，至多只是未知总体回归线的近似表现。总体回归函数与样本回归函数的区别与联系4、随机扰动项：被解释变量实际值与条件均值的偏差，代表排除在模型以外的所有因素对Y的影响。引入随机扰动项的原因未知影响因素的代表无法取得数据的影响因素的代表众多细小影响因素的综合代表模型的设定误差变量的观测误差变量在随机性5、简单线性回归的根本假定：对模型和变量的假定：假定解释变量 X 是非随机的，或者虽然是随机的，但与扰动项U是不相关的,假定解释变量X在重复抽样中为固定值.假定变量和模型无设定误差 对随机扰动项u的假定:6、普通最小二乘法OLS估计参数的根本思想与估计式；7、 的无偏估计8、对回归系数区间估计的思想和方法 9、拟合优度：样本回归线对样本观测数据拟合的优劣程度，拟合优度的度量建立在对总变差分解的根底上可决系数：在总变差分解根底上确定的，模型解释了的变差在总变差中的比重可决系数的计算方法、特点与作用。10、对回归系数的假设检验对回归系数 t 检验的思想与方法用 P值判断参数的显著性11、对被解释变量的预测 被解释变量平均值预测与个别值预测的关系 被解释变量平均值的点预测和区间预测的方法模型检验经济意义检验： 估计的解释变量的系数为0758511，说明城镇居民人均可支配收入每增加1元，人均年消费支出平均将增加0758511元。这符合经济理论对边际消费倾向的界定。点预测：西部地区的城市居民人均年可支配收入第一步争取达到1000美元(按现有汇率即人民币8270元)，代入估计的模型得第二步再争取达到1500美元(即人民币12405元)，利用所估计的模型可预测这时城市居民可能达到的人均年消费支出水平第三章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之间线性关系的模型。通常多元线性回归模型可以用矩阵形式表示：2.多元线性回归模型中对随机扰动项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、无多重共线性假定。假定各解释变量之间不存在线性关系，或各个解释变量观测值之间线性无关。或解释变量观测值矩阵列满秩(列)。3.多元线性回归模型参数的最小二乘估计式与期望、方差和标准误差：估计式：最小方差特性：期望值：4.在根本假定满足的条件下，多元线性回归模型最小二乘估计式是最优线性无偏估计式。5. 多元线性回归模型中参数区间估计的方法。6. 多重可决系数的意义和计算方法：修正可决系数的作用和方法：7. F显著性检验是对多元线性回归模型中所有解释变量联合显著性的检验，F检验是在方差分析根底上进展的。8. 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著影响，需要分别对所估计的各个回归系数作t检验利用多元线性回归模型作被解释变量平均值预测与个别值预测的方法。点预测： 平均值：个别值：案例分析中国税收增长的分析理论分析影响中国税收收入增长的主要因素可能有：1从宏观经济看，经济整体增长是税收增长的基根源泉。2社会经济的开展和社会保障等都对公共财政提出要求，公共财政的需求对当年的税收收入可能会有一定的影响。3物价水平。中国的税制结构以流转税为主，以现行价格计算的GDP和经营者的收入水平都与物价水平有关。4税收政策因素。第四章 多重共线性1.多重共线性是指各个解释变量之间有准确或近似准确的线性关系。2.多重共线性的后果： 如果各个解释变量之间有完全的共线性，如此它们的 回归系数是不确定的，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，回归系数可估计，但有较大的标准误差。回归系数不能准确地估计。3.产生多重共线性的背景： 1.经济变量之间具有共同变化趋势。 2.模型中包含滞后变量。 3.利用截面数据建立模型也可能出现多重共线性。 4.样本数据自身的原因。3.诊断共线性的经验方法：(1) 表现为可决系数异常高而回归系数的t 检验不显著。 (2) 变量之间的零阶或简单相关系数。多个解释变量时，较低的零阶相关也可能出现多重共线性，需要检查偏相关系数。 (4)如果 高而偏相关系数低，如此多重共线性是可能的。(5) 用解释变量间辅助回归的可决系数判断。简单相关系数检验法含义：简单相关系数检验法是利用解释变量之间的线性相关程度去判断是否存在严重多重共线性的一种简便方法。 判断规如此：一般而言，如果每两个解释变量的简单相关系数(零阶相关系数)比拟高，例如大于0.8，如此可认为存在着较严重的多重共线性。方差扩大膨胀因子法方差膨胀因子越大，明确解释变量之间的多重共性越严重。反过来，方差膨胀因子越接近于1，多重共线性越弱。经验明确，方差膨胀因子10时，说明解释变量与其余解释变量之间有严重的多重共线性，且这种多重共线性可能会过度地影响最小二乘估计。4.降低多重共线性的经验方法：(1)利用外部或先验信息； (2)横截面与时间序列数据并用； (3)剔除高度共线性的变量(如逐步回归)； (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于数据的性质和共线性的严重程度。5.修正多重共线性的经验方法1. 剔除变量法把方差扩大因子最大者所对应的自变量首先剔除再重新建立回归方程，直至回归方程中不再存在严重的多重共线性。注意: 假如剔除了重要变量，可能引起模型的设定误差。2. 增大样本容量如果样本容量增加，会减小回归参数的方差，标准误差也同样会减小。因此尽可能地收集足够多的样本数据可以改良模型参数的估计。问题：增加样本数据在实际计量分析中常面临许多困难。3. 变换模型形式一般而言，差分后变量之间的相关性要比差分前弱得多，所以差分后的模型可能降低出现共线性的可能性，此时可直接估计差分方程。问题：差分会丢失一些信息，差分模型的误差项可能存在序列相关，可能会违背经典线性回归模型的相关假设，在具体运用时要慎重。4. 利用非样本先验信息通过经济理论分析能够得到某些参数之间的关系，可以将这种关系作为约束条件，将此约束条件和样本信息结合起来进展约束最小二乘估计。5. 横截面数据与时序数据并用首先利用横截面数据估计出局部参数，再利用时序数据估计出另外的局部参数，最后得到整个方程参数的估计。 注意：这里包含着假设，即参数的横截面估计和从纯粹时间序列分析中得到的估计是一样的。逐步回归法1用被解释变量对每一个所考虑的解释变量做简单回归。2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根底，按对被解释变量贡献大小的顺序逐个引入其余的解释变量。假如新变量的引入改良了和 F检验，且回归参数的t 检验在统计上也是显著的，如此在模型中保存该量。计算各解释变量的相关系数明确各解释变量间确实存在严重的多重共线性第五章异 方 差 性1.异方差性是指模型中随机误差项的方差不是常量，而且它的变化与解释变量的变动有关。2.产生异方差性的主要原因有：一模型中省略了某些重要的解释变量、二模型的设定误差、三数据的测量误差，四截面数据中总体各单位的差异，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Goldfel