普通最小二乘法（Ordinary least squares, OLS ）给出的判断标准是：二者之差的平方和
最小。
称为OLS 估计量的离差形式（deviation form ）。
称为样本回归函数的离差形式。
对于最大或然法，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从模型中抽取该n 组样本观测值的概率最大。
在满足基本假设条件下，对一元线性回归模型：
于是，Y 的概率函数为
或然函数(likelihood function)为：
高斯—马尔可夫定理(Gauss-Markov theorem)
在给定经典线性回归的假定下，最小二乘估计量是具有最小方差的线性无偏估计量。 普通最小二乘估计量（ordinary least Squares Estimators ）称为最佳线性无偏估计量（best linear unbiased estimator, BLUE ）
σ2的最小二乘估计量为
它是关于σ2的无偏估计量。
因此， σ2的最大或然估计量不具无偏性，但却具有一致性。
TSS=ESS+RSS
Y 的观测值围绕其均值的总离差(total variation)可分解为两部分：一部分来自回归线(ESS)，另一部分则来自随机势力(RSS)。
拟合优度：回归平方和ESS/Y 的总离差TSS
称 R 2 为（样本）可决系数/判定系数（coefficient of determination)。
可决系数的取值范围：[0，1]
R 2越接近1，说明实际观测点离样本线越近，拟合优度越高。
于是得到:(1-α)的置信度下, βi 的置信区间是
?0是条件均值E(Y|X=X 0)的无偏估计。
在1-α的置信度下，总体均值E(Y|X 0)的置信区间为
在1-α的置信度下， Y 0的置信区间为
要缩小置信区间，需
（1）增大样本容量n
（2）提高模型的拟合优度
总体回归模型n 个随机方程的矩阵表达式为
其中
样本回归函数的矩阵表达:
∑∑+-=-=n i i i n i X Y Y Y Q 12102
1))??(()?(ββ?????-=∑∑=X Y x y x i i i 1021???βββi i x y 1??β=
或
其中：
样本回归函数的离差形式
其矩阵形式为
其中 ：
在离差形式下，参数的最小二乘估计结果为
随机误差项μ的方差的无偏估计量为
从统计检验的角度：
n >30 时，Z 检验才能应用；
n-k ≥8时, t 分布较为稳定
一般经验认为:
当n ≥30或者至少n ≥3(k +1)时，才能说满足模型估计的基本要求。
调整的思路是:将残差平方和与总离差平方和分别除以各自的自由度，以剔除变量个数对拟合优度的影响:
其中：n-k -1为残差平方和的自由度，n -1为总体平方和的自由度。
服从自由度为(k , n -k -1)的F 分布
给定显著性水平α，可得到临界值F α(k,n-k-1)，通过
F > F α(k,n-k-1) 或 F ≤F α(k,n-k-1)
来拒绝或接受原假设H 0
或
以c ii 表示矩阵(X’X)-1 主对角线上的第i 个元素，于是参数估计量的方差为：
给定显著性水平α，可得到临界值t α/2(n-k-1)，由样本求出统计量t 的数值，通过 |t|> t α/2(n-k-1) 或 |t|≤t α/2(n-k-1)
来拒绝或接受原假设H 0
一元线性回归中，t 检验与F 检验一致
一方面，t 检验与F 检验都是对相同的原假设H 0：β1=0 进行检验;
另一方面，两个统计量之间有如下关系：
如何才能缩小置信区间？
增大样本容量n
提高模型的拟合优度
提高样本观测值的分散度
得到(1-α)的置信水平下E(Y 0)的置信区间：
e 0服从正态分布，即
给定(1-α)的置信水平下Y 0的置信区间：
受约束样本回归模型为
e’e 为无约束样本回归模型的残差平方和RSS U
受约束与无约束模型都有相同的TSS
RSS R ≥ RSS U
ESS R ≤ ESS U
βX Y ??=e βX Y +=?kF k n n R +----=1112)1/()1(/22---=k n R k R F
通常情况下，对模型施加约束条件会降低模型的解释能力。
基本假定违背：不满足基本假定的情况。主要包括：
（1）随机误差项序列存在异方差性；
（2）随机误差项序列存在序列相关性；
（3）解释变量之间存在多重共线性；
（4）解释变量是随机变量且与随机误差项相关
（随机解释变量）；
此外：
（5）模型设定有偏误
（6）解释变量的方差不随样本容量的增而收敛
异方差性的后果
1、参数估计量非有效
OLS估计量仍然具有无偏性，但不具有有效性
而且，在大样本情况下，尽管参数估计量具有一致性，但仍然不具有渐近有效性。
2、变量的显著性检验失去意义
其他检验也是如此。
3、模型的预测失效
一方面，由于上述后果，使得模型不具有良好的统计性质；
所以，当模型出现异方差性时，参数OLS估计值的变异程度增大，从而造成对Y的预测误差变大，降低预测精度，预测功能失效。
G-Q检验的步骤：
①将n对样本观察值(X i,Y i)按观察值X i的大小排队
②将序列中间的c=n/4个观察值除去，并将剩下的观察值划分为较小与较大的相同的两个子样本，每个子样样本容量均为(n-c)/2
③对每个子样分别进行OLS回归，并计算各自的残差平方和
实际经济问题中的序列相关性
1、经济变量固有的惯性
2、模型设定的偏误
3、数据的“编造”
序列相关性的后果
1、参数估计量非有效
2、变量的显著性检验失去意义
3、模型的预测失效
序列相关性的检验
基本思路:
然后，通过分析这些“近似估计量”之间的相关性，以判断随机误差项是否具有序列相关性。μi=ρμi-1+ε
杜宾和瓦森针对原假设：H0: ρ=0
若0 d L d U 4－d U 4－d L 第一章绪论 一、填空题： 1．计量经济学是以揭示经济活动中客观存在的__________为内容的分支学科，挪威经济学家弗里希，将计量经济学定义为__________、__________、__________三者的结合。 2．数理经济模型揭示经济活动中各个因素之间的__________关系，用__________性的数学方程加以描述，计量经济模型揭示经济活动中各因素之间__________的关系，用__________性的数学方程加以描述。 3．经济数学模型是用__________描述经济活动。 4．计量经济学根据研究对象和内容侧重面不同，可以分为__________计量经济学和__________计量经济学。 5．计量经济学模型包括__________和__________两大类。 6．建模过程中理论模型的设计主要包括三部分工作，即__________、____________________、____________________。 7．确定理论模型中所包含的变量，主要指确定__________。 8．可以作为解释变量的几类变量有__________变量、__________变量、__________变量和__________变量。 9．选择模型数学形式的主要依据是__________。 10．研究经济问题时，一般要处理三种类型的数据：__________数据、__________数据和__________数据。 11．样本数据的质量包括四个方面__________、__________、__________、__________。 12．模型参数的估计包括__________、__________和软件的应用等内容。 13．计量经济学模型用于预测前必须通过的检验分别是__________检验、__________检验、__________检验和__________检验。 14．计量经济模型的计量经济检验通常包括随机误差项的__________检验、__________检验、解释变量的__________检验。 15．计量经济学模型的应用可以概括为四个方面，即__________、__________、__________、__________。 16．结构分析所采用的主要方法是__________、__________和__________。 二、单选题： 1．计量经济学是一门（）学科。 A.数学 B.经济 C.统计 D.测量 第一章:1计量经济学研究方法:模型设定,估计参数,模型检验,模型应用 2.计量经济模型检验方式:①经济意义:模型与经济理论是否相符②统计推断:参数估计值是否抽样的偶然结果③计量经济学:是否复合基本假定④预测:模型结果与实际杜比 3.计量经济学中应用的数据类型:①时间序列数据(同空不同时)②截面数据(同时不同空)③混合数据(面板数据)④虚拟变量数据(学历,季节,气候,性别) 第二章:1.相关关系的类型:①变量数量:简单相关/多重相关(复相关)②表现形式:线性相关(散布图接近一条直线)/非线性相关(散布图接近一条直线)③变化的方向: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.引入随机扰动项的原因:①未知影响因素的代表(理论的模糊性)②无法取得数据的已知影响因素的代表(数据欠缺)③众多细小影响因素综合代表(非系统性影响)④模型可能存在设定误差(变量,函数形式设定)⑤模型中变量可能存在观测误差(变量数据不符合实际)⑥变量可能有内在随机性(人类经济行为的内在随机性) 3.OLS回归线数学性质:①剩余项的均值为零②OLS回归线通过样本均值③估计值的均值等于实际观测值的均值④被解释变量估计值与剩余项不相关⑤解释变量与剩余项不相关 4.OLS估计量”尽可能接近”原则:无偏性,有效性,一致性 5.OLS估计式的统计性质/优秀品质:线性特征,无偏性特征,最小方差性特征 第三章:1.偏回归系数:控制其他解释变量不变的条件下,第j个解释变量的单位变动对被解释变量平均值的影响,即对Y平均值直接或净的影响 2.多元线性回归中的基本假定:①零均值②同方差③无自相关④随机扰动项与解释变量不相关⑤无多重共线性⑥正态性…一元中有12346 3. OLS回归线数学性质:同第二章3 4. OLS估计式的统计性质:线性特征,无偏性特征,最小方差性特征 5.为什么用修正可决系数不用可决系数?可决系数只涉及变差没有考虑自由度,如果用自由度去校正所计算的变差,可纠正解释变量个数不同引起的对比困难 第四章:1.多重共线性背景: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可出现..④样本数据自身原因 2.后果:A完全①参数估计值不确定②csgj值方差无限大B不完全①csgj量方差随贡献程度的增加而增加②对cs区间估计时,置信区间区域变大③假设检验用以出现错误判断④可造成可决系数较高,但对各cs估计的回归系数符号相反,得出错误结论 3.检验:A简单相关系数检验法:COR 解释变量.大于0.8,就严重B方差膨胀因子法:因子越大越严重;≥10,严重C直观判断法:增加或剔除一个解释变量x,估计值y发生较大变化,则存在;定性分析,重要x标准误差较大并没通过显著性检验时,则存在;x回归系数所带正负号与定性分析结果违背,则存在;x相关矩阵中,x之间相关系数较大,则存在D逐步回归检验法:将变量逐个引入模型,每引入一个x,都进行F检验,t检验,当原来引入的x由于后面引入的x不显著是，将其剔除.以确保每次引入新的解释变量之前方程种植包含显著变量. 4.补救措施:①剔除变量法②增大样本容量③变换模型形式:自相关④利用非样本先验信息⑤截面数据与时序数据并用:异方差⑥变量变换 第五章:1.异方差产生原因:①模型中省略了某些重要的解释变量②模型设定误差③数据测量误差④截面数据中总体各单位的差异 2.后果:A参数估计统计特性:参数估计的无偏性仍然成立;参数估计方差不再是最小B参数显著性检验:t统计量进行参数检验失去意义C预测影响:将无效 3检验:A图示①相关图形分析data x y,看散点图,quick→graph→x,y→OK→scatter diagram→ . 东北财经大学研究生期末考试试题 课程名称：初级计量经济学类别：□必修□选修年级：2013级开课学院：数学与数量经济学院 一、判断正误（每小题1分，共10分。请将正确的答案填在下面对应的空格内，正确用T表 示，错误用F表示） 1．总体回归函数给出了与自变量每个取值相应的应变量的值。错、应该是条件均值 2．普通最小二乘法就是使误差平方和最小化的估计过程。错误，残差平方和 3．对数线性回归模型和双对数模型的判决系数可以相比较。正确 4．多元线性回归模型的总体显著性意味着模型中任何一个变量都是统计显著的。错， 5．在线性回归模型中解释变量是原因，被解释变量是结果。错 6．双对数模型的回归系数和弹性系数相同。正确 7．当存在自相关时，OLS估计量既是有偏的也是无效的。错，无偏、线性 8．在高度多重共线性情况下，估计量的标准误差减小，t值增大。错，说反了 9．如果分析的目的仅仅是为了预测，则多重共线性并无大碍。正确 10．无论模型中包括多少个解释变量，总平方和的自由度总为n-1。正确 二、填空题（每小题1分，共10分。把正确答案填在空格内）。 1． 当回归系数t 统计量的绝对值大于给定的临界值时，表明该系数 显著 。 2．线性回归模型意味着模型中 参数 是线性的。 3．高斯马尔科夫定理说明如果线性回归模型满足古典假设，则OLS 估计量具有 最小方差 性。即最优线性无偏性BLUE. 4．多元回归的总体显著性检验的原假设为 02 =R 。 5．如果对于二元线性回归模型在样本容量为11时有4500,90TSS RSS ==，则其校正的 判决系数=2 R ( )45 442-11111504911k -n 1n 112 =-?? ? ? ?--=---R 。 6．模型12ln t t y B B t u =++的参数2B 表示 t 的绝对量增加一个单位时，y 的相对量增加B2个单位 。 7． 倒数 模型最适合用来描述恩格尔消费曲线 。 8．在多元回归模型中较高的2 R 值与多个不显著的t 值并存，表明模型可能存在 多重共线性 。 9 自相关 。 10．在分析季度数据的季节性时需要引入 3 个虚拟变量。M-1 三、简答题（共15分） 1、 简述经济计量分析的基本步骤。（8分） 1.理论分析； 2.收集数据； 3.建立数学模型； 4.建立统计或经济计量模型； 5.经济计量模型的参数估计； 6.检查模型的准确性； 7.检验来自模型的假说； 计量经济学题库 一、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（）。 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（）。 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（）。 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．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（）。 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（）。 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．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（）。 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（）。 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．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（）。 A．虚拟变量 B．控制变量 C．政策变量 D．滞后变量 12．（）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（）。 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．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．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（）。 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．变量间不确定性的依存关系17．进行相关分析时的两个变量（）。 联立方程模型 一、概念： 联立方程模型系统将变量分为内生变量和外生变量两大类。 由系统决定的，同时也对模型系统产生影响，它会受到随机项的影 响。一般都是经济变量。每一个内生变量的值都要利用模型中的全 部方程才能决定。 外生变量：是不由系统决定的变量，是系统外变量，取值由系统外决定。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。 先决变量：外生变量和滞后内生变量 注：联立方程模型中有多少个内生变量就必定有多少个方程 ：根据经济理论和行为规律建立的描述经济变量之间直接结构关系 的计量经济学方程系统称为结构式模型。 结构方程的正规形式：将一个内生变量表示为其他内生变量、先 决变量和随机干扰项的函数形式 完备的结构式模型：g个内生变量、k个先决变量、g个结构方程 行为方程：描述变量之间经验关系的方程，含有未知的参数和随 机扰动项。例如：凯恩斯收入决定模型中的消费函数 制度方程：由法律、制度、政策等制度性规定的经济变量之间的 函数关系，如税收方程。 恒等式：定义方程式和平衡方程。 简化式模型：用所有先决变量作为每个内生变量的解释变量所形成的模型。 参数关系体系：描述简化式参数与结构式参数之间的关系。 二、识别 方程之间的关系有严格的要求，一个方程模型想要能估计，必须可识别。 ∴进行模型的估计之前需要判断模型是否可以识别（即是否能被估计）。 1、识别的基本定义：是否具有确定的统计形式。 注：识别的定义是针对结构方程而言的。 模型中每个需要估计其参数的随机方程都存在识别问题。 如果一个模型中的所有随机方程都是可以识别的，则认为该联立方程模型 系统是可以识别的。反之不识别。 恒等方程由于不存在参数估计问题，所以也不存在识别问题。但是，在判 断随机方程的识别性问题时，应该将恒等方程考虑在内。 恰好识别：某一个随机方程只有一组参数估计量 过度识别：某一个随机方程具有多组参数估计量 方程的线性组合是否得到的新方程具有与消费方程相同的统计形式，决定了方程也是否是可以识别的。 2、如何修改模型使不可识别的方程变成可以识别 （1）或者在其它方程中增加变量； （2）或者在该不可识别方程中减少变量。 （3）必须保持经济意义的合理性。 3、识 别条件 结构式: B ΓN Y X += 东北财经大学研究生期末考试试题课程名称：初级计量经济学类别：□必修□选修年级：2013级开课学院：数学与数量经济学院 一、判断正误（每小题1分，共10分。请将正确的答案填在下面对应的空格内，正确用T表示，错误用F表示） 1．总体回归函数给出了与自变量每个取值相应的应变量的值。错、 应该是条件均值 2．普通最小二乘法就是使误差平方和最小化的估计过程。错误，残差平方和 3．对数线性回归模型和双对数模型的判决系数可以相比较。正确4．多元线性回归模型的总体显着性意味着模型中任何一个变量都是统计显着的。错， 5．在线性回归模型中解释变量是原因，被解释变量是结果。错6．双对数模型的回归系数和弹性系数相同。正确 7．当存在自相关时，OLS估计量既是有偏的也是无效的。错，无偏、线性 8．在高度多重共线性情况下，估计量的标准误差减小，t值增大。错，说反了 9．如果分析的目的仅仅是为了预测，则多重共线性并无大碍。正确10．无论模型中包括多少个解释变量，总平方和的自由度总为n-1。正确 二、填空题（每小题1分，共10分。把正确答案填在空格内）。 1． 当回归系数t 统计量的绝对值大于给定的临界值时，表明该系数 显着 。 2．线性回归模型意味着模型中 参数 是线性的。 3．高斯马尔科夫定理说明如果线性回归模型满足古典假设，则OLS 估计量具有 最小方差 性。即最优线性无偏性BLUE. 4．多元回归的总体显着性检验的原假设为 02=R 。 5．如果对于二元线性回归模型在样本容量为11时有4500,90TSS RSS ==，则其校正的 判 决系数=2R ()45442-11111504911k -n 1n 112=-?? ? ??--=---R 。 6．模型12ln t t y B B t u =++的参数2B 表示 t 的绝对量增加一个单位时，y 的相对量增加B2个单位 。 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： 一、名词解释 1.时间序列数据的平稳性:如果随机时间序列均值和方差均是与时间t无关的常数，协方差只与时间间隔k有关，则称该随机时间序列是平稳的。 2.虚拟变量：是指人们构造的反应定性因素变化、只取0和1的人工变量，并且习惯上用符号D来表示。 3.异方差性：对于不同的样本点，随机误差项的方差不等于常数，则称模型出现了异方差性。 4.自相关性：如果随机误差项的各期值之间存在着相关关系，即协方差不等于0，则称模型存在着自相关性。 5随机变量的协整关系：如果同阶单整序列线性组合后单整阶数降低，则称变量之间存在着协整关系。 6.给定一个信息集，At，它至少包含（Xt，Yt），在“现在和过去可以影响未来，而未来不能影响过去”城里下，如果利用Xt的过去比不利用它时可以更好地预测Yt，称Xt为Yt的格兰杰原因，反之亦然。 7.随机变量的协整性： 8. 条件异方差ARCH模型：考虑m阶自回归模型AR（m） Yt=c+ρ1yt-1+ρ2yt-2+……+ρmyt-m+εt 其中εt为白噪声过程 随机误差项的平方（εt）2服从一个q阶自回归过程，即 （εt）2=α0＋α1（εt-1）2+α2（εt-2）2+……+αq（εt-p）2+ηt （1） 其中ηt服从白噪声过程。对模型的一个约束条件是（1）的特征方程 1-α1z-α2z2-……-αq Z q=0 的所有根均落在单位圆外，即要求模型参数满足 其中α1+α2+……αq＜1 此外，为保证εt2为正值，对模型的另一个约束条件为α0＞0，αi≥0，1≤i≤q。上述模型即为条件方差模型。 9.误差修正模型ECM: 对于yi的（1，1）阶自回归滞后模型： εi Y t=α+β0x t+β1x t-1+β2y t-1+ ⊿y =β0⊿x t+γecm t-1+εt 。(1) 其中，ecm t-1=y t-1-α0-α1x t-1 ，γ=β2-1，α0=（α+ t β0）/﹙1-β2﹚，α1=β1/（1-β2） 称式（1）为误差修正模型ECM 10.多重共线性:多元回归模型的解释变量之间存在较强的线性关系的性质 二、填空题 1.合理选择解释变量的关键：正确理解有关经济理论和把握所研究经济现象的行为规律。 2.计量经济模型的用途一般包括：结构分析、经济预测、政策评价、实证分析。 3.计量经济模型检验的内容一般包括：经济检验、统计检验、计量经济检验、预测性能检验。 4.对于不可直接线性化的非线性模型的处理方法： 对于可间接线性化的模型，可以通过Cobb-Douglas生产函数模型、Logistic模型变换成标准的线性模型；对于不可线性化的模型，可以通过Toylor技术展开法、非线性最小二乘法来求得参数估计值。 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 第1章 绪论 计量经济学的含义：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，定量的分析经济变量之间的随即因果关系。 计量经济学研究的经济关系具有两个特征：一是随机关系，产出与生产要素投入、消费与收入、投资与收入和利率之间都不是精确的函数关系。二是因果关系，计量经济模型中的每一个（随机）方程都是反映某个经济变量与其影响因素之间的因果关系。 计量经济学的研究步骤：建立理论模型、估计模型中的参数、检验估计的模型和应用模型进行定量分析。 1. 建立理论模型 其任务是依据经济理论和对所研究经济系统的认识，将系统内各经济变量之间的相互关系用一组（或一个）数学方程表示出来。这一阶段的工作又称为模型设定。模型设定一般包括总体设定和个体设定。总体设定的目标是能正确反映经济系统的运行机制。个体设定的目标是能正确反映经济变量之间的因果关系。 ①确定模型中的变量 计量经济学中一般将方程中的变量分为两类，方程等号左端的变量称为被解释变量，有端的变量称为解释变量，即用这些变量来解释或说明被解释变量的变化情况（回归分析中称为因变量和自变量）。建立理论模型时，主要是确定模型中的解释变量，一般时根据经济理论和经验确定被解释变量的主要影响因素。 ②确定模型中的函数形式 确定模型中的函数形式一般有两种方式，一种方式是根据经济行为理论，运用数理经济学的研究方法推导出模型的具体数学形式。另一种方式是根据实际统计资料绘制被解释变量和解释变量的相关图，由相关图显示的变量之间的相关关系确定模型的数学形式，这也是目前经常采用的方式。 ③确定统计指标并搜集整理数据 需要根据模型中变量的含义和统计数据的可得性，模型的研究目的，以及统计数据的可比性和一致性等因素进行综合考虑，以确定适当的统计指标。 建立计量经济模型的统计数据主要有三种类型：时间序列数据，即按时间先后顺序排列的数据，时间频率可以是年、季、月、日等；横截面数据，即某一时点上的数据；合并数据，即时间序列与横截面数据的 四、简答题（每小题5分） 1．简述计量经济学与经济学、统计学、数理统计学学科间的关系。2．计量经济模型有哪些应用？ 3．简述建立与应用计量经济模型的主要步骤。 4．对计量经济模型的检验应从几个方面入手？ 5．计量经济学应用的数据是怎样进行分类的？ 6．在计量经济模型中，为什么会存在随机误差项？ 7．古典线性回归模型的基本假定是什么？ 8．总体回归模型与样本回归模型的区别与联系。 9．试述回归分析与相关分析的联系和区别。 10．在满足古典假定条件下，一元线性回归模型的普通最小二乘估计量有哪些统计性质？ 11．简述BLUE 的含义。 12．对于多元线性回归模型，为什么在进行了总体显著性F 检验之后，还要对每个回归系数进行是否为0的t 检验？ 13.给定二元回归模型：，请叙述模型的古典假定。 14.在多元线性回归分析中，为什么用修正的决定系数衡量估计模型对样本观测值的拟合优度？ 15.修正的决定系数2R 及其作用。 16.常见的非线性回归模型有几种情况？ 17.观察下列方程并判断其变量是否呈线性，系数是否呈线性，或都是或都不是。 ①t t t u x b b y ++=310 ②t t t u x b b y ++=log 10 ③ t t t u x b b y ++=log log 10 ④t t t u x b b y +=)/(10 18. 观察下列方程并判断其变量是否呈线性，系数是否呈线性，或都是或都不是。 ①t t t u x b b y ++=log 10 ②t t t u x b b b y ++=)(210 ③ t t t u x b b y +=)/(10 ④t b t t u x b y +-+=)1(110 19.什么是异方差性？试举例说明经济现象中的异方差性。 20.产生异方差性的原因及异方差性对模型的OLS 估计有何影响。 21.检验异方差性的方法有哪些？ 22.异方差性的解决方法有哪些？ 23.什么是加权最小二乘法？它的基本思想是什么？ 24.样本分段法（即戈德菲尔特——匡特检验）检验异方差性的基本原理及其使用条件。 25．简述DW 检验的局限性。 26．序列相关性的后果。 27．简述序列相关性的几种检验方法。 . 东北财经大学研究生期末考试试题课程名称：初级计量经济学类别：□必修□选修年级：2013级开课学院：数学与数量经济学院 一、判断正误（每小题1分，共10分。请将正确的答案填在下面对应的空格内，正确用T表示，错误用F表示） 1．总体回归函数给出了与自变量每个取值相应的应变量的值。错、应该是条件均值 2．普通最小二乘法就是使误差平方和最小化的估计过程。错误，残差平方和 3．对数线性回归模型和双对数模型的判决系数可以相比较。正确 4．多元线性回归模型的总体显著性意味着模型中任何一个变量都是统计显著的。错， 5．在线性回归模型中解释变量是原因，被解释变量是结果。错 6．双对数模型的回归系数和弹性系数相同。正确 7．当存在自相关时，OLS估计量既是有偏的也是无效的。错，无偏、线性 8．在高度多重共线性情况下，估计量的标准误差减小，t值增大。错，说反了 9．如果分析的目的仅仅是为了预测，则多重共线性并无大碍。正确 10．无论模型中包括多少个解释变量，总平方和的自由度总为n-1。正确 二、填空题（每小题1分，共10分。把正确答案填在空格内）。 1． 当回归系数t 统计量的绝对值大于给定的临界值时，表明该系数 显著 。 2．线性回归模型意味着模型中 参数 是线性的。 3．高斯马尔科夫定理说明如果线性回归模型满足古典假设，则OLS 估计量具有 最小方差 性。即最优线性无偏性BLUE. 4．多元回归的总体显著性检验的原假设为 02 =R 。 5．如果对于二元线性回归模型在样本容量为11时有4500,90TSS RSS ==，则其校正的 判决系数=2R ( )45 442-11111504911k -n 1n 112 =-?? ? ? ?--=---R 。 6．模型12ln t t y B B t u =++的参数2B 表示 t 的绝对量增加一个单位时，y 的相对量增加B2个单位 。 7． 倒数 模型最适合用来描述恩格尔消费曲线 。 8．在多元回归模型中较高的2 R 值与多个不显著的t 值并存，表明模型可能存在 多重共线性 。 9 自相关 。 10．在分析季度数据的季节性时需要引入 3 个虚拟变量。M-1 三、简答题（共15分） 1、 简述经济计量分析的基本步骤。（8分） 1.理论分析； 2.收集数据； 3.建立数学模型； 4.建立统计或经济计量模型； 5.经济计量模型的参数估计； 6.检查模型的准确性； 7.检验来自模型的假说； 计量经济学（第四版）习题参考答案 潘省初 第一章 绪论 1.1 试列出计量经济分析的主要步骤。 一般说来，计量经济分析按照以下步骤进行： （1）陈述理论（或假说） （2）建立计量经济模型 （3）收集数据 （4）估计参数 （5）假设检验 （6）预测和政策分析 1.2 计量经济模型中为何要包括扰动项? 为了使模型更现实，我们有必要在模型中引进扰动项u 来代表所有影响因变量的其它因素，这些因素包括相对而言不重要因而未被引入模型的变量，以及纯粹的随机因素。 1.3什么是时间序列和横截面数据? 试举例说明二者的区别。 时间序列数据是按时间周期（即按固定的时间间隔）收集的数据，如年度或季度的国民生产总值、就业、货币供给、财政赤字或某人一生中每年的收入都是时间序列的例子。 横截面数据是在同一时点收集的不同个体（如个人、公司、国家等）的数据。如人口普查数据、世界各国2000年国民生产总值、全班学生计量经济学成绩等都是横截面数据的例子。 1.4估计量和估计值有何区别？ 估计量是指一个公式或方法，它告诉人们怎样用手中样本所提供的信息去估计总体参数。在一项应用中，依据估计量算出的一个具体的数值，称为估计值。如Y 就是一个估计量，1 n i i Y Y n == ∑。现有一样本，共4个数，100，104，96，130，则 根据这个样本的数据运用均值估计量得出的均值估计值为 5.1074 130 96104100=+++。 第二章 计量经济分析的统计学基础 2.1 略，参考教材。 2.2请用例2.2中的数据求北京男生平均身高的99％置信区间 N S S x = =45 =1.25 用α=0.05，N-1=15个自由度查表得005.0t =2.947，故99%置信限为 x S t X 005.0± =174±2.947×1.25=174±3.684 也就是说，根据样本，我们有99%的把握说，北京男高中生的平均身高在170.316至177.684厘米之间。 2.3 25个雇员的随机样本的平均周薪为130元，试问此样本是否取自一个均值为120元、标准差为10元的正态总体？ 原假设 120:0=μH 备择假设 120:1≠μH 检验统计量 () 10/25X X μσ-Z == == 查表96.1025.0=Z 因为Z= 5 >96.1025.0=Z ,故拒绝原假设, 即 此样本不是取自一个均值为120元、标准差为10元的正态总体。 2.4 某月对零售商店的调查结果表明，市郊食品店的月平均销售额为2500元，在下一个月份中，取出16个这种食品店的一个样本，其月平均销售额为2600元，销售额的标准差为480元。试问能否得出结论，从上次调查以来，平均月销售额已经发生了变化？ 原假设 : 2500:0=μH 备择假设 : 2500:1≠μH ()100/1200.83?X X t μσ-= === 查表得 131.2)116(025.0=-t 因为t = 0.83 < 131.2=c t , 故接受原假 设,即从上次调查以来，平均月销售额没有发生变化。 1.普通最小二乘法(Ordinary Least Squares,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, Two Stage Least Squares ：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Serial Correlation ：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 2013-2014学年第一学期期末试卷-A卷 东北财经大学研究生期末考试试题课程名称：初级计量经济学类别：□必修□选修年级：2013级开课学院：数学与数量经济学院 一、判断正误（每小题1分，共10分。请将正确的答案填在下面对应的空格内，正确用T表示，错误用F表示） 1．总体回归函数给出了与自变量每个取值相应的应变量的值。错、应该是条件均值 2．普通最小二乘法就是使误差平方和最小化的估计过程。错误，残差平方和 3．对数线性回归模型和双对数模型的判决系数可以相比较。正确 4．多元线性回归模型的总体显著性意味着模型中任何一个变量都是统计显著的。错， 5．在线性回归模型中解释变量是原因，被解释变量是结果。错 6．双对数模型的回归系数和弹性系数相同。正确 7．当存在自相关时，OLS估计量既是有偏的也是无效的。错，无偏、线性 8．在高度多重共线性情况下，估计量的标准误差减小，t值增大。错，说反了 9．如果分析的目的仅仅是为了预测，则多重共线性并无大碍。正确 10．无论模型中包括多少个解释变量，总平方和的自由度总为n-1。正确 二、填空题（每小题1分，共10分。把正确答案填在空格内）。 1． 当回归系数t 统计量的绝对值大于给定的临界值时，表明该系数 显著 。 2．线性回归模型意味着模型中 参数 是线性的。 3．高斯马尔科夫定理说明如果线性回归模型满足古典假设，则OLS 估计量具有 最小方差 性。即最优线性无偏性BLUE. 4．多元回归的总体显著性检验的原假设为 02 =R 。 5．如果对于二元线性回归模型在样本容量为11时有4500,90TSS RSS ==，则其校正的 判决系数=2 R ( )45 44 2-11111504911k -n 1n 112 = -?? ? ? ?--=---R 。 6．模型12ln t t y B B t u =++的参数2B 表示 t 的绝对量增加一个单位时，y 的相对量增加B2个单位 。 7． 倒数 模型最适合用来描述恩格尔消费曲线 。 8．在多元回归模型中较高的2 R 值与多个不显著的t 值并存，表明模型可能存在 多重共线性 。 9 自相关 。 10．在分析季度数据的季节性时需要引入 3 个虚拟变量。M-1 三、简答题（共15分） 1、 简述经济计量分析的基本步骤。（8分） 1.理论分析； 2.收集数据； 3.建立数学模型； 4.建立统计或经济计量模型； 5.经济计量模型的参数估计； 6.检查模型的准确性； 7.检验来自模型的假说； 第一章导论 一、单项选择题 1-6: CCCBCAC 二、多项选择题 ABCD;ACD;ABCD 三.问答题 什么是计量经济学？ 答案见教材第3页 四、案例分析题 假定让你对中国家庭用汽车市场发展情况进行研究，应该分哪些步骤，分别如何分析？（参考计量经济学研究的步骤） 第一步：选取被研究对象的变量：汽车销售量 第二步：根据理论及经验分析，寻找影响汽车销售量的因素，如汽车价格，汽油价格，收入水平等 第三步：建立反映汽车销售量及其影响因素的计量经济学模型 第四步：估计模型中的参数； 第五步：对模型进行计量经济学检验、统计检验以及经济意义检验； 第六步：进行结构分析及在给定解释变量的情况下预测中国汽车销售量的未来值为汽车业的发展提供政策实施依据。 第二章简单线性回归模型 一、填空题 1、线性、无偏、最小方差性（有效性），BLUE。 2、解释变量；参数；参数。 3、随机误差项；随机误差项。 二、单项选择题 1-4：BBDA;6-11：CDCBCA 三、多项选择题 1.ABC; 2.ABC; 3.BC; 4.ABE; 5.AD; 6.BC 四、判断正误： 1. 错； 2. 错； 3. 对； 4.错； 5. 错； 6. 对； 7. 对； 8.错 五、简答题： 1.为什么模型中要引入随机扰动项？ 答：模型是对经济问题的一种数学模型，在模型中，被解释变量是研究的对象，解释变量是其确定的解释因素，但由于实际问题的错综复杂，影响被解释变量的因素中，除了包括在模型中的解释变量以外，还有其他一些因素未能包括在模型中，但却影响被解释变量，我们把这类变量统一用随机误差项表示。随机误差项包含的因素有： 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 一个外行的计量经济学学习之路 入驻人大经济论坛也有一段时间了。起初是抱着学习的心态，希望论坛里的大神能帮忙解决很多计量技术上的问题。可呆了一段时间后发现，自己想解决的问题一般没得到解决，还反而帮很多人解决了一些基础的问题。 作为一个非计量非经济学专业出身的人（虽学过一些统计，SPSS 和stata基本操作也会），想着梳理下自己学习计量这一路的历程，或许对于初入计量之门/像我一样非计量专业出身但有想很好的利用计量工具的人有一些帮助和启示。 第一阶段：计量就是统计——很难很高深 大学我算是农林经济管理出身，学过简单的spss（那时教我SPSS的老师是搞大豆种植的，故而传授的是t检验，方差分析，简单的回归分析，数据的描述性统计分析等内容）。由于大学期间不用发文章，毕业论文也是做的生态方面的东西，加之大学老师只将操作，不讲原理，所以大学学的SPSS基本算是还给老师了。那个时候一度觉得SPSS是很高级的东西（因为不知道软件操作背后原理，也不知道怎么解读结果）。 后来有幸保送到中科院系统一个研究所开始研究生阶段的学习。中科院系统的学生有一个好处就是会在北京研究生院集中学习一年。由于专业研究的需要（跟着导师做农户微观实证研究）以及自己特别感兴趣（想一窥统计的神秘面纱），故而在北京学习期间选了6门关于统计的课（如《心理多元统计》、《统计分析与SAS》实现等）。其中有些课老师讲得很好（如胡良平老师讲的SAS，通俗易懂），但可能限于学时，老师没有铺开讲。加之那时还有其它专业课比较繁琐，故而除了课堂听讲，完成作业和课程报告外，没有过多的时间去进一步看书，消化。经过这么一个过程下来，一些具体的软件实现大概知道了，为什么这样做也知道一点（但理解的不透），结果解读似乎也知道那么一些。那时的我的统计知识体系算是比较凌乱，不系统。也一度以为统计就是计量，以为解开了它的神秘面纱了。然而事实却并非如此。 第二阶段：学习统计/计量还得从实践中来 正如我在论坛上发的一个个人投稿经验交流贴中所述一样。我和大多数在人大经济论坛上寻求帮助的人一样，都想快速的学习到我计量经济学习题及答案
(完整word版)计量经济学知识点总结
(完整版)初级计量经济学试卷A卷--带答案
计量经济学题库(超完整版)及答案【强力修正版】
计量经济学知识点整理：联立方程
初级计量经济学试卷A卷 带参考答案
计量经济学重点知识整理
计量经济学答案
计量经济学知识点(超全版)
计量经济学重点
计量经济学题库及答案
初级计量经济学试卷A卷--带答案
计量经济学(第四版)习题及参考答案详细版
计量经济学重点知识归纳整理
初级计量经济学试卷A卷--带参考答案
计量经济学答案(部分)
计量经济学知识点总结
一个外行的计量经济学学习之路
相关主题
文本预览