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。
假设1000人去参加6级考试，或1个人参加1000次难度相同的考试。① 等可能②结果互斥
01)2500.252)5000.53ε (0,60) 50 0.05
?? [60,70 ?=?
[70,80 ?? [80,100] 200 0.2
?
例题：5只球，编号1、2、3、4、5。在取3只，以x 表示表示取出3只球中最大号码，写出随机变量x 的分布率。 解：最大值只能3、4、5。
X=3 p(x=3)= 2
2351
10
c c =
X=4 p(x=4)= 23353
10c c = ? p(x=k)= 2135k c c -(k=3、4、5)
X=5 p(x=5)= 24353
5
c c =
第四章 随机变量分布律
实质是对第三章的重新表述，只是一种表述方法而已）
分布律表,更一般的形式：
两个性质：()0i p x ε=>，且1i p =∑。 把所有可能全部展现出来了，一目了然！
第五章 概率分布函数
为了进一步研究的需要，引入分布函数
定义：对任何实数x ，随机变量ε的分布函数，为()()F x p x ε=≤ 例题： 1、ε的分布率
2、根据()F x 的定义()F x ()p x ε≡< ①3x <时，()()()F x p x p ε=≤=?=0
②34x ≤≤时，()()(2)1/10F x p x p εε=≤==-= ③45x ≤≤时，()()(22)4/10F x p x p εεε=≤==-?==
④5x ≥时，()()()1(2)(2)(5)1F x p x p p p p επεεε=≤====-+=+== 综上所述，得分布函数：
思考一下为什么要引入这分布律函数（也就是累积和概念） 等一下讲到联系随机变量时就可以明白为什么？ 分布函数()F x 的性质：
()F x =
()i i
x x
p x
ε≤=∑
①lim ()0x F x →∞
= ②lim ()1x F x →∞
= ③00lim ()()x x F x F x +
→=右连续
第六章 连续型随机变量
()()()x
F x p x f x dx ε-∞=≤=?
如果随机变量ε的分布函数恰好是某个非负可积数()F x 在（-∞，x ）的积分，即。
称ε为连续型随机变量并称()F x 为ε的概率密度（密度函数）。
例如：证明2
00
()111
x F x x x x
的密度函数为 21()0x x f x 0<
证： 当x <0时，()x f x dx -∞?=0x
dx -∞?=0
0≤x < 1时，()x
f x dx -∞?=0
0dx -∞?+02x
xdx ?=2x x ≥1时， ()x
f x dx -∞
?
=
0dx -∞
?
+
1
2xdx ?
+1
0x
dx ?=1
性质：()F x 0≥
()1f x dx +∞
-∞
=?
两个常用的公式()()()()b
a p a
b f x dx F b F a ε≤≤==-? ()()F x f x =
0-1分布 ()()11k
k p X k p p -==- p pq
二项分布 ()()1
n k
k k n P X k C p p -==- np npq 泊松分布 ()!
k
P X k e k λλ-==
λ λ
均匀分布 1
()0a x b f x b a ? <
=-?? ?
其它 2a b + 2()12b a -
指数分布 ()00x e x f x λλ-? >=? ?其它
1λ 21
λ
正态分布
22
()2()x f x μσ--= μ 2σ 标准正态分布
22
2()x f x σ-
=
0 1
第七章 数字特征
回顾：
随机变量、事件、概率、分布率、分布函数、连续型随机变量、数字特征
一、随机变量的数字特征
1i k k Ex x p ∞
==∑
2()()Dx E x Ex x σ=-→=→均方差 22()Dx Ex Ex =-=22()k k k k k
x p x p -∑∑
举例：
Ex =？ Dx
=？
思考：1、为什么要引入Ex 和Dx ？ 2、为什么2Ex =2k k k
x p ∑？
常见的一些连续型随机变量的数字特征一览表（参加上页） 期望和方差的一些性质： ①()EY E kx c kEx c =±=±
2()DY D kx c k Dx =±=
②若X 与Y 独立，则E (XY )=E (X )E (Y ).
③标准化随机变量：
已知E (X )，方差D （x ）,引入新的随机变量。0x
?00Ex =,
0Dx =1
例子：设两个相互独立的X 、Y 的方差分别为4和2， D （x ）=4，D （y ）=2，求D （3x-2y ）= ?
正态分布的一些性质： ①X ～N (μ , 2σ).，~(0,1)x Y N μ
σ
-≡
②~(0,1)x N ，？？？？？
③X ～2(,)μσΓ，则x 的线性函数Y=ax+b 服从正态分布
22~(,)N a a μσΓ
④1x 与2x 相互独立，2(,)i i i x N μσ ？？？？？ 如何证明？互动，让同学做下。 协方差与相关系数：
定义：Cov(X, Y)=E{[X -E(X)][Y -E(Y)]}.协方差
定义：
XY ρρ==
?(,)XY Cov X Y ρ=协方差的性质：设a 、b 、c 、d 为常数 ①Cov (X , Y )=Cov (Y , X );
②Cov (aX , Y )=aCov (X , Y )；Cov (X , bY )=bCov (X , Y ), ③(,)()()()Cov X Y E XY E X E Y =-
④Cov (1x +2x ，Y )=Cov (1x , Y )+Cov (2x , Y );
⑤Cov (X ,X )=D (X );，Cov (Y ，Y)=D (Y); ⑥ X ，Y 独立，Cov (X , Y)=0，反之不然。 ⑦Cov (b , Y)= Cov (X , a )=0 ⑧(,)(,)Cov aX b Y aCov X Y ±= ⑨(,)(,)Cov aX b cY d acCov X Y ±±=
⑩(,)()(,)Cov aX bY cX dY acbx bdDY ad bc Cov X Y ±±=+++ 11、D(X ±Y)=D(X)+D(Y) ±2Cov (X, Y) . 例子：Y=5x+6，D （x ）=3,求Cov (X , Y)？ 解：Cov (X , Y) = Cov (Y , X )
XY ρρ==
Cov (5X+6 , X)= Cov (5X , X)+ Cov (6 , X)=5 Cov (X , X)+ Cov (6 , X)=5D （X ）+0
第二篇数理统计
第一章抽样分布
一、总体与样本抽样分布（为什么要引入抽样分布？）
二、统计量
三、抽样分布
一、均值分布有关的抽样分布
（一）2
~(,)X N n σμ，1x ，2x …i x 来自x 的一个样本，则样本均值X =1
1n
i i X n =∑
X 2
~(,
)N n
σμ
（二）两个正态总体211~(,)X N μσ，222~(,)Y N μσ，X 与Y 相互独立。X 和Y 分别为样本，X -、Y -
为正态分布。
2
2
12
12~(,
)X Y N u u m
n
σσ-
-
±±±
~(0,1)N --
（三）非正态总体下的样本均
X 为任意总体，期望值Ex u =，方差2Dx σ=，i x 为总体的一个样本。 当n 较大时，近似的有X 2
~(,
)N n
σ
μ
~(0,1)N -
（四）设总体x （对总体分布无要求，只要均值和方差存在），Ex u =，
方差2
Dx σ=，i x 为样本，则E x u -=，2
D x n σ-
=，22ES σ=
证明：思路，x -
为随机变量，对随机变量求E 值才有意义。 11
1i i
E x E X EX n n n n λλ-
??===??=?
???
∑∑ 1i D x n X n -??
=????
∑
221()1i ES E X X n ??=-??-??
∑样本方差定义（思考：为什么是1n -） 总结：为什么要讨论x -
发布
例题：某厂灯泡使用寿命2~(2250,250)x N ，现在进行质量检查，方法如下，任意一排选若干个灯泡，如果这些灯泡的寿命超过2200个小时，就认为该厂生产的灯泡质量合格，若要使检查可能通过的概率超过0.997，到底多少个灯泡？
2~(2250,250)x N
(2200)0.997p x -
>>求n
二、抽样分布的2χ分布
随机变量x 的p 函数为12
22
10()2(2)
00
n x
n x e x f x n x --?≥?=Γ??
2χ分布的典型模型：χ，F ，t 都是由N 分布的加减乘除所构造出来
的
定理一：i x 相互独立且服从正态分布
x =222
12..........~()n x x x x n χ++?
定理二：正态分布
2~(,),X N μσ1
2..........n x x x ++为样本。则：
2
22
()()i
X
n μχσ
-∑
定理三：12,..........n x x x 是总体 2(,),N μσ样本，有： ①X 与2S 相互独立
②
2
2
21
2
()(1)~(1)n
i
i X
X n S n χσ
σ=--=
-∑
定理4 2212(),()x n Y n χχ ，,x Y 相互独立，则212()x Y n n χ++ 可加性。
三、抽样分布的t 分布
定理一：X ～N (0,1) , Y ～ 2()n χ ，且 x 与Y 相互独立，
则t =记为~()t t n 。
定理二：i x 来自2(,)x μσ
，则~(0,1)X t t
证：~(0,1)X z N -，
2
2
2
(1)~(1)n S n χσ
-- ,X S -
相互独立。
2(0,1)
~___~(1)(1)
N t n n χ=--
定理三：
~(0,1)X N
2
22
(1)~(1)n S n χσ
--
12~(2)X Y t n n +-
四、抽样分布F 检验
（一）F 的定义：若随机变量x 函数为()f x 某种形式。
()
112121
12112
21222
2
22()()()10
()()()0
n n n n n n n n n n x x x f x x -++-
?Γ+>?=ΓΓ??≤?
12~(,)x F n n
（二）典型模式（类似于定义）
1
122
~(,)X n F F n n Y n =
例子1、12~(,)F F n n 则211~(,)F n n F
若η1 ~χ2(n1)， η2~χ2(n2)，η1， η2独立，则11
1222
/~(,)/n F F n n n ηη= F=
12
X n Y n ?2
211/1~(,)/Y n F n n F X n =
例子2、~()X t n 求2~(1,)X F n
~()X t n
?X =?2
2
~T X Y
n
例子3、
1
222
11112222
11122222
,,~(,),,,~(,),
./~(1,1);
/n n X X
N Y Y N S F F n n S μσμσσσ=-- 若且两样本独立则
2
2112
1(1)~(1);n S U n χσ-=
- 2
22222
(1)~(1);n S V n χσ-=
-
?
22
1111222222
/(1)/~(1,1)/(1)/U n S V F n n V n S σσ-==---
总结：N ?2F χ?分布
第三章 小概率原理
小概率事件：概率很小的事件成为小概率事件。 小概率原理：小概率事件的实际不可能原理。 人们有一种这样的信念：
概率很小的事件…..，如果在一次抽样中…..
例1：某县教委统计报告指出：该县学龄儿童入学率为97%，现从 该县学龄儿童中任抽5名，发现2名未入学，问该县的统计是否准确？
Assumption →97%
抽样2235(0.03)*(0.97)0.008C ≈…..
例2: 四个人玩扑克牌，其中一个连续三次都未得 到“10”，问他是否有理由埋怨自己“运气”不佳？
13348
1352
()5%i C P C =
第三章假设检验
一、小概率原理
二、单个正态总体均值与方差的假设检验（一）假设检验的基本概念与步骤
（二）单个正态总体均值的假设检验
（1）方差已知，μ的双边检验（u检验）（2）方差已知，均值μ的单边检验
-
（三）方差2σ的假设检验
1、均值μ未知，方差2σ的双边检验
2、均值μ已知，方差2σ的单边检验
三、两个正态总体均值与方差的假设检验
二、单个正态总体均值与方差的假设检验（一）假设检验的基本概念
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。
计量经济学读书笔记 第一章：统计基础 (2) 第二章：计量经济学总论 (7) 第三章：双变量回归分析 (9) 第3.1回归方法 (9) 第3.2结果检验 (10) 第3.3回归参数的分布 (11) 第四章：多变量回归分析 (13) 第五章：OLS的基本假设 (14) 第六章：多重共线性 (16) 第七章：异方差性 (17) 第八章：自相关 (18) 第九章：时间序列分析 (20) 第十章：面板数据分析 (30) 第十一章：其他重要的分析方法 (49) ******加权最小二乘法 (50) ******二阶段最小二乘法TSLS (51) ******非线性最小二乘法 (51) ******多项分布滞后（PDLS） (51) ******广义矩估计 (52) ******logit和probit模型 (52) ******因子分析 (54) ******Granger因果分析 (55) ****** 广义线性回归（Generalized least squares） (55) ******格兰格因果检验 (57) ******误差修正模型（ECM） (57) 第十二章：EVIEWS (58) 第12.1节EVIEWS基本操作 (58) 第12.3节EVIEWS时间序列分析 (60) 第十三章：SPSS (61) 第13.1SPSS基本操作 (61) 第十四章：数据分析实战经验 (70)
第一章：统计基础 0 常用英文词汇的统计意义 panel data=longitudinal data 是对各个个体进行连续观察的截面数据。回归时的扰动项u=unobserved是影响因变量的其他变量之和,Univariate 单个变量的,如Univariate descriptives 意思是单个变量的统计指标 1 基本概念 统计总体是我们所关心的一些个体组成,如由多个企业构成的集合,统计意义上的总体通常不是一群人或一些物品的集合,而是一组对个体某种特征的观测数据。 参数总体的数值特征描述，如均值、标准差等。 统计量是用样本数据计算出来总体参数的估计值，从一个给定的总体中抽取容量为N的所有可能的样本,对于每一个样本我们可计算出某个统计量的值,不同的样本得到的该统计量的值是不一样的,该统计量的不同的值是不同抽样的结果（根据这些不同抽样计算出的对同一参数进行估计的统计量，可以计算出由各个统计量构成的集体的方差，该方差就是在统计软件中参数后面扩号内的方差），这符合随机变量的定义，因此该统计量也是随机变量，这个统计量的分布称之为抽样分布，它是从同一总体所抽出，同样大小的所有可能样本，其统计量的值的分布，一般情况下是一个正态分布，因为所有的估计值都是对总体参数的近似估计，因而服从以真实值为中心的正态分布，如果总体的分布是已知的则可以根据公式计算统计量 抽样分布的分布参数（均值为总体的均值，标准差为总体的标准差与N的比值）。 4在一个样本之中 包含若干个样本点，各个样本点所对应的个体的某种特征是一个变量，不同个体的该变量的取值相互独立，并且服从某种分布，因此根据样本计算的统计量可以看成是若干个独立变量的函数形式，其分布参数如均值、标准差可用数学公式推导。 时间序列是指同一现象在不同时间的相继观察值排列而成的序列,平稳序列,它的各种统计指标不随着时间而变化，在时间序列的散点图中表现为各点分布在一个以均值为中心的条状带中，同一时间序列的因素分析是指区分时间序列中各种不同因素的影响,确定长期趋势（找一条长期的趋势线）、季节变动（确定季节比率）、循环变动和不规则变动。时间序列分析时一项重要的内容就是根据过去已有的数据来预测未来的结果，利用时间序列数据进行预测时，通常假定过去的变化趋势会延续到未来，这样就可以根据过去已有的形态或模式进行预测。 统计决策是指根据样本的信息对总体的情况做出判断。 点估计是根据样本用与计算总体参数相同的法则（如求平均数）+估计总体参数的具体值,因而叫点估计如用样本的平均身高作为总体的平均身高。 区间估计就是点估计值 边际误差，边际误差是根据显著性水平及统计量的标准差，如大样本时在0.05的水平下边际误差为1.96*标准差。95%置信区间是用样本数据计算出来的对总体参数一个区间估计,保证根据所有样本计算的置信区间中,有95%会把真正的总体参数包含在区间之中，根据不同样本数据对同一总体参数进行估计的相同概率的置信区间不同，根据一个样本计算的对参数进行估计的置信区间是对总体参数的一个区间估计，是总体参数的若干置信区间中的一个，如果继续不断的抽样下去。每个样本会产生一个新的对总体参数的置信区间，如果我们如此不停的抽样下去，所有区间中有95%会包含真正的参数值。区间的概念提醒我们，因为我们只有样本数据，所以我们对于总体的所有叙述都不是确定的。 变量是说明个体的某种特征的概念，如“受教育程度”、“身高”等，说明事物类别的名称叫做分类变量(categorical variable)，如性别就有两个分类变量男、女；说明事物有序类别的一个名称，称为顺序变量(rank variable)，如一等品、二等品、小学、初中、大学等；说明事物数字特征并且有米、或者公
西南财经大学计量经济学期末考试试题 计量经济学试题一 (2) 计量经济学试题一答案 (5) 计量经济学试题二 (11) 计量经济学试题二答案 (13) 计量经济学试题三 (16) 计量经济学试题三答案 (19) 计量经济学试题四 (24) 计量经济学试题四答案 (26)
计量经济学试题一 课程号： 课序号： 开课系： 数量经济系 一、判断题（20分） 1． 线性回归模型中，解释变量是原因，被解释变量是结果。（） 2．多元回归模型统计显著是指模型中每个变量都是统计显著的。（） 3．在存在异方差情况下，常用的OLS 法总是高估了估计量的标准差。（） 4．总体回归线是当解释变量取给定值时因变量的条件均值的轨迹。（ ） 5．线性回归是指解释变量和被解释变量之间呈现线性关系。 （ ） 6．判定系数的大小不受到回归模型中所包含的解释变量个数的影响。（ ） 7．多重共线性是一种随机误差现象。 （ ） 8．当存在自相关时，OLS 估计量是有偏的并且也是无效的。 （ ） 9．在异方差的情况下， OLS 估计量误差放大的原因是从属回归的变大。（ ） 10．任何两个计量经济模型的都是可以比较的。 （ ） 二． 简答题（10） 1．计量经济模型分析经济问题的基本步骤。（4分） 2．举例说明如何引进加法模式和乘法模式建立虚拟变量模型。 （6分） 2R 2 R 2 R
三．下面是我国1990-2003年GDP 对M1之间回归的结果。（5分） 1．求出空白处的数值，填在括号内。（2分） 2．系数是否显著，给出理由。（3分） 四． 试述异方差的后果及其补救措施。 （10分） 五．多重共线性的后果及修正措施。（10分） 六． 试述D-W 检验的适用条件及其检验步骤？（10分） 七． （15分）下面是宏观经济模型 变量分别为货币供给、投资、价格指数和产出。 1．指出模型中哪些是内是变量，哪些是外生变量。（5分） ln() 1.37 0.76ln(1)se (0.15) ( )t ( ) ( 23 ) GDP M =+()1.7820.05,12P t >==自由度； ()()()()()1(1)*(2)*3*4*5*6*7*D t t t t t t C t t t t A t t t M C P C Y C I C M u I C M C Y u Y C I u -=++++=++=+M I P Y
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
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。
第12章自相关：误差项相关会怎么样？ 1、自相关的性质 （自相关与序列相关的区别，延特纳把一给定序列同它滞后若干期的序列的滞后相关称为自相关，而把不同时间序列之间的相关称为序列相关，本书中两个定义视为相同） 注意：自相关不仅限于当期与过去误差项之间的关系，还包括当期与过去误差方差之间的关系 自相关的原因： 1. 惯性：GDP、价格指数、生产、就业等时间序列数据呈现出一定的 周期性 2. 设定偏误：应含而未含的情形 3. 设定偏误：不准确的函数形式 4. 蛛网现象：供给对价格的反映要滞后一期 5. 滞后效应：（自回归模型） 6. 数据的操作:数据变换（一阶差分形式） 7. 非平稳性 2、自相关的后果 在，假定（马尔科夫一阶自回归AR（1）） ，，， 注意：具有以上性质的误差项称为白噪音误差项 ，，，斜率系数的OLS估计量的方差为，在AR（1）模式下 自相关出现时的BLUE（最优线性无偏估计） ， 出现自相关时使用OLS的后果 1、考虑到自相关的OLS估计量 尽管OLS估计量是线性无偏的，但为了构造置信区间并检验假设，要用GLS而不是OLS 2、忽略自相关的OLS估计 （1）残差方差很可能低估了真实的，结果高估了 （2）即使没有低估，也可能低估了（一阶）自相关情形下的方差，虽然较低效，因此通常的t或F检验都不再可靠 3、自相关的侦查 1、图解法（标准化残差对时间的散点图，即期残差与滞后残差的散点图） 2、游程检验
游程个数渐进服从正态分布，， ，其中为残差为正的总个数 3、德宾-沃森d检验 注意：（1）回归中含有截距项（2）解释变量X是非随机的（3）干扰项是按一阶自回归模式生成（4）服从正态分布（5）不适合自回归模型（6）没有缺失数据 d的值介于0到4之间， 1、，若，则在水平上拒绝，即存在统计显著上的正相关 2、，若，则在水平上拒绝，即存在统计显著上的负相关 3、，若或，则在水平上拒绝，即存在统计显著上的正或负相关 当样本容量很大时， 4、布罗施-戈弗雷检验（BG检验） 允许非随机回归元，如回归子的滞后值；高阶自回归模式 令在，假定 该检验过程如下： （1）使用OLS估计模型，得到残差记为。 （2）进行辅助回归，并计算辅助回归模型的可决系数 （3）在大样本下，渐进地有： 缺陷：（1）滞后长度不能事先确定，需借助赤池和施瓦茨信息准则来筛选长度（2）假定了同方差 4、自相关的补救 若是模型误设，则改进模型假定，若是纯粹自相关，则选用广义最小二乘法，GLS的基本思想：将存在自相的误差项转化为一个满足经典假定的误差项，然后对转化后的模型进行OLS回归。 在，假定 (1) 已知，则模型转换为，普莱斯-温斯顿变换，将变换为 (2) 未知： 1、曼德拉提出一个粗略的检验法则，只要，则能用一阶差分形式，若一阶差分方程中含有截距项，则可检验原模型中是否出现趋势变量，一阶差分即消除了一阶自相关，又使时间序列变得平稳，可谓一箭双雕，严格地讲只有时才可运用一阶差分形式，贝伦布鲁特-韦布检验可检验，检验统计量 2、 3、从残差中估计出， 4、科克伦—奥克特迭代估计
计量经济学课程设计(论文) 设计（论文）题目 我国居民消费水平的计量分析 学院名称商学院 专业名称会计学 学生姓名赵杨（3208808040630） 龚悦（3201108040624）曾薇（3201108040629）任课教师朱靖 设计（论文）成绩 教务处制 年月日
我国居民消费水平的计量分析 摘要 改革开放以来，我国居民收入与消费水平不断提高，居民消费结构升级和消费需求扩张成为我国经济高速增长的主要动力，随着国家经济实力的增强,随着教育事业的跨越发展,国家对不同阶段、不同领域、不同地域的经济社会发展大量采用科学、定量、求实的预测、指导方法,摒弃太多的人为影响,所作出的决策越来越切合实际,而效果亦愈来愈好;而这其中,计量分析方法功不可没。所以国家制定并实施了一系列相关财政及货币政策来刺激消费，增加居民投资的作用，居民消费虽有增长却不能支撑整个国民经济的发展。不管从宏观还是微观来分析，我国居民最终消费支出都直接影响到我国的国民经济运行及整个经济的发展，所以对我国居民最终消费支出的问题进行研究是必不可少的，而且十分重要。我们可以运用研究的结果来分析现状并制定正确的应对方针。消费是经济活动的起点和归宿，也是推动经济增长的重要因素。 关键词：居民消费；税收；CPI
第一章模型设定 1.1理论综述 对决定消费的主要因素,国外学术界有两种主要不同的理论观点:一种是凯恩斯主义消费函数,强调现期消费主要取决于现期收入,随着可支配收入增加,消费也增加。这种消费理论主要强调的是用收入来解释消费,也叫绝对收入假说。他指出的是消费增长与收入增长之间是一种非比例关系。另一种是面向未来的消费函数,强调消费对一生总财富的依赖,以及储蓄在稳定消费中的作用——莫迪利阿尼的生命周期理论强调为退休后的生活而储蓄的重要性;弗里德曼的持久收入假说强调储蓄在稳定高收入年份和低收入年份之间消费的作用,他强调的是持久性收入影响消费支出,而暂时性收入对消费支出的影响是通过对持久收入的影响而发生的,它的变动只会引起消费的波动,消费时持久性收入的稳定函数,而且消费的边际倾向没有递减。因此,消费不完全取决于现期收入。但是,经济学家大量经验观察说明,消费更多依赖于现期收入,主要原因，一是当居民收入下降或担心失业时,他可能会推迟或削减耐用品购买,现期消费就减少;二是当居民收入下降时,消费信贷会受到配额限制,他就不得不削减现期消费。简要的说,一种强调现期消费主要取决于现期收入。事实表明,两种因素同时对消费起着作用。 1.2变量选取 消费的决定因素包括：当期可支配收入、个人财富、物价指数、货币流通量以及永久收入等等。并且认为收入增加消费增加,收入减少消费难以减少,主要因素为实际可支配收入。 可支配收入是指国民收入减去所有家庭和公司交纳的直接税，再减去企业净储蓄，最后加上家庭从政府那里获得的转移支付。由于可支配收入计算易出现误差,且可支配收入最终仍然由国民收入决定且与国民收入值差距不大，所以我们采用国民收入代替计算。 货币流通量指货币离开金库在市场上流通的货币数量。投放货币就增加了货币流通量，反之，回笼货币就减少了货币流通量。增加或减少货币流通量主要是适应经济和社会发展需要。货币流通量过少，不能满足商品交换的需要，就会影响经济发展；货币流通量过多，超出了商品交换的需要，就会出现通货膨胀，同样会影响经济的增长。
计量经济学题库 令狐采学 、单项选择题（每小题1分） 1．计量经济学是下列哪门学科的分支学科（C）。 A．统计学 B．数学 C．经济学D．数理统计学 2．计量经济学成为一门自力学科的标记是（B）。 A．1930年世界计量经济学会成立B．1933年《计量经济学》会刊出版 C．1969年诺贝尔经济学奖设立 D．1926年计量经济学（Economics）一词构造出来 3．外生变量和滞后变量统称为（D）。 A．控制变量 B．解释变量 C．被解释变量 D．前定变量 4．横截面数据是指（A）。 A．同一时点上不合统计单位相同统计指标组成的数据B．同一时点上相同统计单位相同统计指标组成的数据 C．同一时点上相同统计单位不合统计指标组成的数据D．同一时点上不合统计单位不合统计指标组成的数据 5．同一统计指标，同一统计单位按时间顺序记录形成的数据列是（C）。 A．时期数据 B．混合数据 C．时间序列
数据D．横截面数据 6．在计量经济模型中，由模型系统内部因素决定，表示为具有一定的几率散布的随机变量，其数值受模型中其他变量影响的变量是（ B ）。 A．内生变量 B．外生变量 C．滞后变量 D．前定变量 7．描述微观主体经济活动中的变量关系的计量经济模型是 （ A ）。 A．微观计量经济模型 B．宏观计量经济模型 C．理论计量经济模型 D．应用计量经济模型 8．经济计量模型的被解释变量一定是（ C ）。 A．控制变量 B．政策变量 C．内生变量 D．外生变量 9．下面属于横截面数据的是（ D ）。 A．1991－各年某地区20个乡镇企业的平均工业产值 B．1991－各年某地区20个乡镇企业各镇的工业产值 C．某年某地区20个乡镇工业产值的合计数 D．某年某地区20个乡镇各镇的工业产值 10．经济计量阐发工作的基本步调是（ A ）。 A．设定理论模型→收集样本资料→估计模型参数→检验模型B．设定模型→估计参数→检验模型→应用模型 C．个体设计→总体估计→估计模型→应用模型D．确定模型导向→确定变量及方程式→估计模型→应用模型
建模是计量的灵魂，所以就从建模开始。 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
计量经济学课程设计的要求 统计年签网址：https://www.doczj.com/doc/2b13209791.html,/tjsj/ndsj/2013/indexch.htm 1、需要的数据可以直接从统计年签获取，统计年签网址上面已给出。 2、这里附带的EXCEL文件中提供了十个表数据，如果实在不想找也可以用这些数据。 3、题目自拟。 4、若用一元回归模型做分析，则必须要附图象分析、相关性分析，得分不会太高。 6、若用多元回归模型做分析，则至少需要有多重共线性分析，建议最好也要加入图象分析。
安徽建筑大学 计量经济学课程论文题目：影响居民消费水平因素分析 院（系）：管理学院 专业班级： 12经济学 学号： 学生姓名： 指导教师：高先务 起止时间：
目录 第1章前言 (1) 第2章影响我国居民消费水平因素的建模分析 (2) 2.1数据采集 (2) 2.2数据分析 (3) 2.3结论 (7) 第3章对策建议 (8) 3.1根据模型结果分析 (8) 3.2政策建议 (8) 参考文献 (11)
第1章前言 一、探究目的 近几年，随着我国经济的飞速发展，我国居民消费水平也有明显提高，同样，消费水平也左右着经济的发展。因此，扩大居民消费是“以人为本”的具体体现，对中国经济长期持续健康发展、对推进社会主义和谐社会建设，以及实现宏观调控目标等既具有长远的战略意义，又具有重要的现实意义。然而究竟有哪些因素制约着居民消费水平？凯恩斯认为，影响个人消费的主观因素比较稳定，消费者的消费主要取决于收入的多少。然而，大量的研究表明收入的变动并非影响消费的全部因素。还有许多其他因素或多或少地影响着消费水平。如国内生产总值、消费者物价指数、消费者家庭财产状况、年龄构成、宗教信仰等等。有些因素对于收入的影响是随机性的，如消费环境、消费者心情状况；有些因素是系统性的，如消费者个人偏好等等。因此，探究影响居民消费水平的客观因素十分重要。本文主要研究城镇居民人均可支配收入、农村居民人均纯收入、国家税收收入对于我国居民消费水平的影响。 二、理论依据 （一）城镇居民人均可支配收入与农村居民人均纯收入 1.城镇居民人均可支配收入是指反映居民家庭全部现金收入能用于安排家庭日常生活的那部分收入。它是家庭总收入扣除交纳的所得税、个人交纳的社会保障费以及调查户的记账补贴后的收入。 可支配收入=家庭总收入- 交纳的所得税- 个人交纳的社会保障支出- 记帐补贴 2.农村居民人均纯收入，又称农民人均纯收入，是指农村居民家庭全年总收入中，扣除从事生产和非生产经营费用支出、缴纳税款和上交承包集体任务金额以后剩余的，可直接用于进行生产性、非生产性建设投资、生活消费和积蓄的那一部分收入。也包括工资性收入、经营性收入、财产性收入、转移性收入。 此两项收入被认为是影响一个国家消费水平的核心因素，因此对于消费水平模型的探究具有重要意义。 （二）国家税收收入 税收收入是指国家依据其政治权力向纳税人强制征收的收入，它是最古老、也是最主要的一种财政收入形式。除组织收入的职能外，税收对经济社会运行和资源配置都具有重要的调节作用。有学者认为收入分配失衡是导致我国居民消费收入不足的原因之一而税收收入可以调节收入分配的失衡，实行二次分配，因此对于居民消费水平的研究具有重要意义。
计量经济学题库、单项选择题（每小题1分） 1．计量经济学是下列哪门学科的分支学科（C）。 A．统计学B．数学C．经济学D．数理统计学 2．计量经济学成为一门独立学科的标志是（B）。 A．1930年世界计量经济学会成立B．1933年《计量经济学》会刊出版 C．1969年诺贝尔经济学奖设立D．1926年计量经济学（Economics）一词构造出来 3．外生变量和滞后变量统称为（D）。 A．控制变量B．解释变量C．被解释变量D．前定变量4．横截面数据是指（A）。 A．同一时点上不同统计单位相同统计指标组成的数据B．同一时点上相同统计单位相同统计指标组成的数据 C．同一时点上相同统计单位不同统计指标组成的数据D．同一时点上不同统计单位不同统计指标组成的数据 5．同一统计指标，同一统计单位按时间顺序记录形成的数据列是（C）。 A．时期数据B．混合数据C．时间序列数据D．横截面数据6．在计量经济模型中，由模型系统内部因素决定，表现为具有一定的概率分布的随机变量，其数值受模型中其他变量影响的变量是（ B ）。 A．内生变量B．外生变量C．滞后变量D．前定变量7．描述微观主体经济活动中的变量关系的计量经济模型是（A ）。 A．微观计量经济模型B．宏观计量经济模型C．理论计量经济模型D．应用计量经济模型 8．经济计量模型的被解释变量一定是（ C ）。 A．控制变量B．政策变量C．内生变量D．外生变量9．下面属于横截面数据的是（ D ）。
A．1991－2003年各年某地区20个乡镇企业的平均工业产值 B．1991－2003年各年某地区20个乡镇企业各镇的工业产值 C．某年某地区20个乡镇工业产值的合计数D．某年某地区20个乡镇各镇的工业产值 10．经济计量分析工作的基本步骤是（ A ）。 A．设定理论模型→收集样本资料→估计模型参数→检验模型B．设定模型→估计参数→检验模型→应用模型 C．个体设计→总体估计→估计模型→应用模型D．确定模型导向→确定变量及方程式→估计模型→应用模型 11．将内生变量的前期值作解释变量，这样的变量称为（ D ）。 A．虚拟变量B．控制变量C．政策变量D．滞后变量 12．（ B ）是具有一定概率分布的随机变量，它的数值由模型本身决定。 A．外生变量B．内生变量C．前定变量D．滞后变量 13．同一统计指标按时间顺序记录的数据列称为（ B ）。 A．横截面数据B．时间序列数据C．修匀数据D．原始数据 14．计量经济模型的基本应用领域有（ A ）。 A．结构分析、经济预测、政策评价B．弹性分析、乘数分析、政策模拟 C．消费需求分析、生产技术分析、D．季度分析、年度分析、中长期分析 15．变量之间的关系可以分为两大类，它们是（ A ）。 A．函数关系与相关关系B．线性相关关系和非线性相关关系 C．正相关关系和负相关关系D．简单相关关系和复杂相关关系 16．相关关系是指（ D ）。 A．变量间的非独立关系B．变量间的因果关系C．变量间的函数关系D．变量间不确定性
杨小凯（1948年10月6日－2004年7月7日），原名杨曦光，澳大利亚经济学家，华人。杨小凯原籍中国湖南省湘潭县，出生于吉林省，在湖南长沙长大。他最突出的贡献是提出新兴古典经济学与超边际分析方法和理论。他已出版的中英文专著包括：《专业化与经济组织》、《经济学：新兴古典与新古典框架》、《发展经济学：超边际与边际分析》，使他获得了世界级的成就和同行的推崇。他曾两次被提名诺贝尔经济学奖（2002年和2003年）2004年于澳洲墨尔本的家中去世，享年55岁。 主要成就：提出新兴古典经济学方法和理论提出超边际分析方法和理论 代表作品：《专业化与经济组织》；《经济学：新兴古典与新古典框架》等重要事件：被两次提名诺贝尔经济学奖 杨小凯，1988年获普林斯顿大学经济学博士学位，曾任哈佛大学国际发展中心(CID)研究员、澳洲莫纳什大学经济学讲座教授、澳洲社会科学院院士。 他的论文见于“美国经济评论”，“政治经济期刊”、“发展经济学期刊”、“经济学期刊”、“城市经济学期刊”等匿名审稿杂志。他和黄有光合著的《专业化和经济组织》一书被权威杂志书评称为“盖世杰作”。财务理论奇才布莱克称此书为“天才著作”。 他的《经济学：新兴古典与新古典框架》被匿名书评人称为“对经济学根基 进行重新梳理，为经济学教学提供了崭新的方法。”该书评人认为“杨正在建立起一个全新的领域。是的，我敢预见，人们对新兴古典经济学的兴趣将迅速兴起，我认为它很可能成为未来的潮流。” 诺贝尔奖得主布坎南认为杨的工作比卢卡斯(Lucas)、罗默(Romer)、克鲁格曼(Krugman)的要好得多。另一位诺贝尔奖得主阿罗称赞杨的研究使亚当·斯密的劳动分工论与科斯的交易费用理论浑为一体。 由于其在经济学上的巨大成就，杨小凯被誉为“离诺贝尔奖最近的华人”。 研究领域：
关于计量经济学课程教学内容的创新与思考 摘要：本文主要从计量经济学应用研究中的问题和错误出发，提出了计量经济学课程教学内容创新的必要性；通过对国内外计量经济学教科书内容体系的分析，指出进行计量经济学课程教学内容创新的主要方向，即将计量经济学模型的设定理论和方法，以及数据的分析和诊断引入计量经济学教学内容；最后具体说明《计量经济学》第3版在教学内容创新方面所迈出的实质性一步。 关键词：计量经济学；计量经济学模型；计量经济学模型设定 一、问题的提出 计量经济学自20世纪70年代末80年代初进入中国，从80年代中开始，高等院校经济类专业相继开设了系统的计量经济学课程。1998年7月，教育部高等学校经济类学科专业教学指导委员会讨论并确定了高等学校经济学门类各专业的8门共同核心课程，其中包括“计量经济学”。根据我们2006年暑期的调查，设置经济类本科专业的高校中98％的学校开设了计量经济学课程，设置管理类本科专业的高校中60％的学校开设了该课程。在经济学和管理学两大门类，计量经济学已经成为开设面最广的少数几门课程之一。 2007年10月，在首届中国经济管理基础课程教学高层论坛上，笔者曾以“关于计量经济学课程教学的实践与思考”为题，提交一篇论文。在那篇文章中，提出了在本科生计量经济学课程内容体系设计中，必须重视和处理好教学内容的基础性和前沿性的关系，理论方法和应用的关系，模型理论方法中思路和数学过程的关系，以及应用模型中模型发展方法论和具体模型的关系。另外，还对计量经济学教材建设、教学研究、教师的专业水平和知识结构等本科生计量经济学课程教学所面临的重要问题进行了讨论。最后，文章第一次明确提出了“计量经济学课程中国化”的问题。 2008年9月，在以“中国模式与中国经济学发展一一改革开放30周年回顾与展望”为主题的“中国经济学教育第三届年会”上，笔者提交了论文“我国计量经济学发展的三个阶段与现阶段的三项任务”。文章指出计量经济学的迅速发展是30年来我国经济学发展的显著标志之一，从六个方面分析了原因。将我国计量经济学教学与研究的发展历程划分为三个阶段，即推广普及阶段、教学的提高与应用研究的推广阶段，以及目前的发展与创新阶段。提出了目前阶段的三个任务，即加强理论研究，提高应用研究的水平和发展中国的计量经济学课程。明确提出了“建设中国的计量经济学课程”的问题。 无论是“计量经济学课程中国化”，还是“建设中国的计量经济学课程”，都很
计量经济学期末考试试题 1、选择题（每题2分，共60分） 1、下列数据中属于面板数据（panel data ）的是：（ ） A 、某地区1991-2004年各年20个乡镇的平均农业产值； B 、某地区1991-2004年各年20个乡镇的各镇农业产值； C 、某年某地区20个乡镇农业产值的总和； D 、某年某地区20个乡镇各镇的农业产值。 2、参数 β 的估计量β? 具有有效性是指：（ ） A 、0)?var(=β ； B 、)?var(β为最小； C 、0)?(=-ββ ； D 、)?(ββ-为最小。 3、对于i i u x y ++=110??ββ，以σ?表示估计的标准误，i y ?表示回归的估计值，则：（ ） A 、σ?=0时，∑-)?(i i y y =0； B 、σ?=0时，2 )?(∑-i i y y =0； C 、σ ?=0时，∑-)?(i i y y 为最小； D 、σ?=0时，2)?(∑-i i y y 为最小。 4、对回归模型i i u x y ++=110ββ进行统计检验时，通常假定i u 服从：（ ） A 、),0(2i N σ； B 、t (n-2) ； C 、 ),0(2 σN ； D 、t (n)。 5、用OLS 估计经典线性模型i i u x y ++=110ββ，则样本回归线通过点：（ ） A 、),(y x ； B 、)?,(y x ； C 、)?,(y x ； D 、),(y x 。 6、已知回归模型i i u x y ++=110ββ的判定系数为0.64，则解释变量与被解释变量之间的相关系数为： （ ） A 、0.64； B 、0.8； C 、0.4； D 、0.32
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 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
广西工学院2011-2012学年第一学期 期末课程论文设计 科目金融计量经济学 课题对我国GDP影响因素的分析 任课教师杨毅 班级国贸091班 姓名 二○一二年元月
对我国GDP影响因素的分析 （研究范围：城镇、农村人均收入、恩格尔系数以及就业人数） 【摘要】：运用1990-2009年我国城镇、农村人均收入，恩格尔系数以及就业人数的数据，建立了ARLM、古典线性回归模型，通过OLS回归、怀特异方差检验、ＢＧ自相关检验、非正态检验、多重共线性分析、RESET检验、邹至庄检验等实证分析了城镇、农村人均收入、恩格尔系数以及就业人数对我国GDP影响。通过这一系列统计分析和检验方法，拟合出比较优良的GDP模型，得出1990-2009年间我国经济增长的情况。由此来分析所选取的这四个变量对GDP的贡献情况，结合当前我国宏观经济形势，找出目前经济发展存在的问题，从而找出相应的对策。 【关键词】：GDP 恩格尔系数影响因素回归分析 一、引言 改革开放以来，中国经济取得了令全世界震惊的巨大成就，持续25年年均增长率超过9%，经济总规模已经稳居世界第四。2010年中国经济增长率更是高达10%。因此，许多专家学者指出，我国目前的经济形势是上世纪90年代中期以来最好的。由此可见，GDP作为现代国民经济核算体系的核心指标，它的总量可以反映一个国家和地区的经济发展及人民的生活水平，其结构可反映社会生产与使用，投资与消费之间的比例关系及宏观经济效益，对于经济研究、经济管理都具有十分重要的意义。尤其从1985年我国开始正式统计GDP后，它就越来越受到人们的关注。GDP的核算中有许多因素在起着作用，为此，本文对国内生产总值GDP的影响因素作计量模型的实证分析，以期分析各影响因素对经济增长的贡献情况，结合我国当前的宏观经济形势，对国家宏观经济政策提出一点自己的看法。
华中师范大学2003——2004年度第二学期期末试题 计量经济学 试卷 (A) 一、填空题（10分）： 1) 在计量经济模型中的随机项t u 满足的古典假设条件： ① ；②同方差；③ ； ④ ；⑤),0(~2 u t N u σ。 2) 高斯—马尔可夫定理是指在总体参数的各种线性无偏估计中，最小二乘估计具有___________________的特性。 3) 检验样本是否存在多重共线性的常见方法有：___________________和逐步分析 检验法。处理多重共线性的方法有：保留重要解释变量、去掉不重要解释变量、___________________、___________________。 4) 在计量经济建摸时，对非线性模型的处理方法之一是线性化，写出模型 X X e e Y βαβα+++=1线性化的变量变换：__________________。 5) 计量经济模型的计量经济检验通常包括__________________、多重共线性检验、 __________________。 二、选择题（单选或多选；12分）： 1) 回归分析中使用的距离是点到直线的垂直坐标距离。最小二乘准则是指（ ）。 A 、使() ∑=-n t t t Y Y 1 ?达到最小值 B 、使∑=-n t t t Y Y 1 ?达到最小值 C 、使t t Y Y ?max -达到最小值 D 、使() 2 1?∑=-n t t t Y Y 达到最小值 2) 在多元线性回归分析中，修正的决定系数2 R 与一般决定系数2 R 之间（ ）。 A 、2 R ≤2 R B 、2 R ≥2 R B 、2 R 只能大于零 D 、2 R 可能为负值