《计量经济学要点.docVIP

绪论 计量经济学是由挪威经济学家、第一届诺贝尔经济学奖得主弗里希提出来的。 定义：计量经济学是统计学、经济学、数学相结合的一门综合性学科，是一门从数量上研究物质资料生产、交换、分配、消费等经济关系和经济活动规律及其应用的科学。 时间序列统计资料：指同一统计指标按时间顺序排列的数据列。在同一数据列中各个数据统计的对象、范围和时间长度必须一致，是同一口径的，具有可比性。同对象，不同时间。 横截面统计资料：横截面统计资料指在同一时间、不同单位按同一统计指标排列的数据列。在同一数据列中各个数据也必须是同一口径的，具有可比性。与时间序列数据的区别在于，横截面数据统计的对象和范围不同，但必须是同一时间截面上的数据。 计量经济学的目的: 结构分析：指应用计量经济模型对经济变量之间的关系作出定量的度量。预测未来：指应用已建立的计量经济模型求因变量未来一段时期的预测值。政策评价：指通过计量经济模型仿真各种政策的执行效果，对不同的政策进行比较和选择。 计量经济学研究问题分为四个阶段: 建立模型。根据所研究的问题与经济理论，找出经济变量间的因果关系及相互间的联系。 估计参数。模型建立以后，首先收集模型中经济变 量的统计资料，再应用相应的计量经济方法，估计模型中的待定系数。 检验模型。模型的参数估计以后，这些参数是否可靠，是否符合经济理论和要求，要通过以下几个方面对模型进行检验。 检验估计参数是否符合经济理论和实际经济问题的要求。 用数理统计中关于假设检验的原理，对估计参数进行统计检验，对估计模型进行统计检验，对估计方法的假定条件进行检验。 经济预测。应用估计出的并经过检验的回归模型 预测因变量的未来值。 一元线性回归模型 回归分析是处理变量与变量之间关系的一种数学方法。 变量之间存在确定的函数关系。 变量之间存在着非确定的依赖关系。 随机变量误差因素: (1)回归模型中省略的变量。 (2)人们的随机行为。 (3)建立的数学模型的形式不够完善。 (4)经济变量之间的合并误差。 (5)测量误差。 随机误差项的假定条件 (1)E()=0，i=1,2… (2)Var()==E()=，i=1,2…同方差 (3)Cov(,)=E[-E()][-E()]=E()=0,ij,I,j=1,2…无序相关 任意两个Xi和Xj所对应的随机误差项,是不相关的，称随机误差项u无序列相关。 (4)Cov(,Xi)=E[-E()][Xi-E(Xi)]=E(Xi)=0 解释变量X是确定变量，与随机项u不相关，此假定保证解释变量X是非随机变量。 (5)服从正态分布，由(1)(2)知，。 1.普通最小二乘法：为了研究总体回归模型中变量X与Y之间的线性关系，需要求一条拟合直线。一条好的拟合直线应该是使残差平方和达到最小，依此为准则，确定X与Y之间的线性关系。简记为 OLS。 2.几个常用的结果 (1)残差的均值等于0 (2)残差与解释变量Xi不相关 Xi=0 (3)样本回归直线经过点(，) (4)被解释变量的样本平均值等于其估计值的平均值 3.截距为零的一元线性回归模型的参数估计 公式推导：样本回归方程 样本回归模型 两边对Xi求导 令f(Xi)’=0 得=0 解之得： 4.最小二乘估计量的统计性质 线性性、无偏性和最小方差性。 线性性是指，均是Yi(i=1，2 ，…，n)的线性函数，即，可以表示为Yi的线性组合。亦即存在不全为零的Wi和Ki,(i=1，2，…，n)即=，= 无偏性是指估计量，的数学期望值分别等于总体回归系数的值，，即E()=，E()= 最小方差性是指，具有最小方差的性质，即在所有用计量经济方法得到的线性无偏估计量中，最小二乘法估计量的方差最小。 由于最小二乘估计量，具有线性性、元偏性、最小方差性，因此被称为最佳线性无偏估计量(The Best Linear Unbiased Estimator) ，简称BLUE 性质。 拟合优度是指回归直线对观测值的拟合程度。 样本可决系数回归平方和在总离差平方和中所占的比重越大，说明样本回归线对样本值的拟合优度越好。 称为样本可决系数，决定系数、判定系数。是样本回归线与样本观测值拟合优度的度量指标。01，越接近1，样本回归线对样本值拟合优度越好，X对Y的解释能力越强。 ，的标准差估计值分别为和 回归系数估计值的显著性检验---t检验 这种检验是确定，是否显著地不同于零，亦即检验样本是否取自其真实参数为零的总体。 估计值的t统计量为：(具有n-2个自由度) t检验的步骤为: 提出原假设 :=0 备择假设: 计算 给出显著水平，查自由度v=n-2的t分布表，得临界值 作出判断。如果|t|，接受:=0，表明X对Y无显著影响，一元线性回归模型无意义;如果|t|，拒绝，接受:，表明X对Y有显著影响。 回归系数，的置信