1什么是计量经济学
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第一章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。
1.检验估计参数是否符合经济理论和实际经济问题的要求。
2.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。
第二章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。
1.变量之间存在确定的函数关系。
2.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。
计量经济学课后习题总结第一章绪论1、什么事计量经济学?计量经济学就是把经济理论、经济统计数据和数理统计学与其他数学方法相结合,通过建立经济计量模型来研究经济变量之间相互关系及其演变的规律的一门学科。
2、计量经济学的研究方法有那几个步骤?(1)建立模型:包括模型中变量的选取及模型函数形式的确定。
(2)模型参数的估计:通过搜集相关是数据,采用不同的参数估计方法,进行模型参数估计。
(3)模型参数的检验:包括经济检验、以及统计学方面的检验。
(4)经济计量模型的应用:经济预测、经济结构分析、经济政策评价。
3、经济计量模型有哪些特点?经济计量模型是一个代数的、随即的数学模型,它可以是线性或非线性(对参数而言)形式。
4、经济计量模型中的数据有哪几种类型(1)定量数据:时间序列数据、截面数据、面板数据(2)定型数据:虚拟变量数据第二章一元线性回归模型1、什么是相关关系?它有那几种类型?(书上没有确切的答案)(1)相关关系:当一个或几个相互联系的变量取一定的数值时,与之相对应的另一变量的值虽然不确定,但它仍按某种规律在一定的范围内变化。
变量间的这种相互关系,称为具有不确定性的相关关系(2)相关关系的种类1.按相关程度分类:(1)完全相关:一种现象的数量变化完全由另一种现象的数量变化所确定。
在这种情况下,相关关系便称为函数关系,因此也可以说函数关系是相关关系的一个特例。
(2)不完全相关:两个现象之间的关系介于完全相关和不相关之间(3)不相关:两个现象彼此互不影响,其数量变化各自独立2.按相关的方向分类:(1)正相关:两个现象的变化方向相同(2)负相关:两个现象的变化方向相反3.按相关的形式分类(1)线性相关:两种相关现象之间的关系大致呈现为线性关系(2)非线性相关:两种相关现象之间的关系并不表现为直线关系,而是近似于某种曲线方程的关系4.按相关关系涉及的变量数目分类(1)单相关:两个变量之间的相关关系,即一个因变量与一个自变量之间的依存关系(2)复相关:多个变量之间的相关关系,即一个因变量与多个自变量的复杂依存关系(3)偏相关:当研究因变量与两个或多个自变量相关时,如果把其余的自变量看成不变(即当作常量),只研究因变量与其中一个自变量之间的相关关系,就称为偏相关。
1、计量经济学计量经济学是一个分支学科,以揭示经济活动中客观存在的数量关系为内容的分支学科,统计学,经济理论和数学这结合便构成了计量经济学。
2、计量经济学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。
3、解释变量影响被解释变量的因素或因子,是原因变量,记为“X”.4、被解释变量结果变量称为被解释变量,记为“Y”。
5、结构分析结构分析是对经济现象中变量之间相互关系的研究。
所采用的主要方法是弹性分析、乘数分析与比较静力分析。
6、时间序列数据按照时间先后顺序排列的统计数据,又称为纵向数据。
7、截面数据一批发生在同一时间截面上的调查数据,又称横向数据。
8、平行数据(面板数据)时间序列数据与截面数据的合成体,又称面板数据。
9、回归分析回归分析是研究一个变量关于另一个(些)变量的依赖关系的计算方法和理论。
10、随机误差项被解释变量数值与其条件期望之间的离差,是一个不可观测的随机变量,称为随机误差项,或随机干扰项。
11、最小二乘法通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。
12、最佳线性无偏估计量拥有有限样本性质或小样本性质这类性质的估计量,称为最佳线性无偏估计量。
13、拟合优度是SRF对样本观测值的拟合程度,即样本回归直线与观测散点之间的紧密程度。
14、方程显著性检验对所有被解释变量与解释变量之间的线性关系在总体上是否显著成立做出推断的检验。
15、变量显著性检验是对模型中某一个具体的解释变量X与被解释变量Y之间的线性关系在总体上是否显著成立做出判断,换言之,是考察所选择的X在总体上是否对Y有显著的线性影响。
16、最小样本容量是指从最小二乘原理和最大似然原理出发,欲得到参数估计量,不管其质量如何,所要求的样本容量的下限。
17、满足基本要求的样本容量当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。
18、需求函数的零阶齐次性当所有商品价格和消费者货币支出总额按照同一比例变动时,需求量保持不变,这就是所谓的消费者无货币幻觉。
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 )=0B 同方差假定 Var(u i |X i )=E(u i 2)=σ2C 无自相关假定 Cov(u i ,u j )=0D 随机扰动项与解释变量不相关假定 Cov(u i ,X i )=0E 正态性假定u i ~N(0,σ2)F 无多重共线性假定Rank(X)=k2、估计在古典假设下,经典框架,可以使用OLS方法:OLS 寻找min ∑e i2 ^β1ols = (Y 均值)-^β2(X 均值)^β2ols = ∑x i y i /∑x i 23、性质OLS 回归线性质(数值性质)(1)回归线通过样本均值 (X 均值,Y 均值)(2)估计值^Y i 的均值等于实际值Y i 的均值(3)剩余项e i 的均值为0(4)被解释变量估计值^Y i 与剩余项e i 不相关 Cov(^Y i ,e i )=0(5)解释变量X i 与剩余项e i 不相关 Cov(e i ,X i )=0在古典假设下,OLS 的统计性质是BLUE 统计 最佳线性无偏估计4、检验(1)Z 检验Ho:β2=0 原假设 验证β2是否显著不为0标准化: Z=(^β2-β2)/SE (^β2)~N (0,1) 在方差已知,样本充分大用Z 检验拒绝域在两侧,跟临界值判断,是否β2显著不为0(2)t 检验——回归系数的假设性检验方差未知,用方差估计量代替 ^σ2=∑e i 2/(n-k) 重点记忆t =(^β2-β2)/^SE (^β2)~t (n-2)拒绝域:|t|>=t 2/a (n-2)拒绝,认为对应解释变量对被解释变量有显著影响。
第一章1.计量经济学含义:以经济理论为基础,以统计资料为材料,运用数理统计知识和计算机技术,建立计量模型,对经济变量进行定量分析,以验证经济理论、分析政策效果、或进行商业预测。
2.计量经济学和其他学科关系▪1、经济学,尤其是数理经济学,为其提供理论依据▪2、经济统计学为其提供搜集加工整理统计资料的工具但价格、收入、投资、储蓄等经济数据是不可控的非实验数据,存在测量误差、遗漏、设计错误等▪3、数理统计为其提供假设检验的工具,以验证模型正确性主要有概率、概率分布、随机变量、抽样、参数估计、假设检验和回归分析等内容,只有具备了一定的数理统计学基础,才能很好地掌握计量经济学。
▪4、线性代数3.经济计量学建模步骤p2一、寻找研究的理论依据/设立一个理论假说二、确定统计指标,搜集编制数据①明确变量对应的统计指标②数据分类:时间序列数据:按时间跨度收集到的数据集合横截面数据:某个时点上的数据集合合并数据:时间序列数据和横截面数据的组合③数据来源:统计年鉴、统计类网站、数据公司三、建立数学模型四、设立经济计量模型:引入误差项自变量和因变量之间是统计关系,而不是确定的函数关系解释变量:函数的自变量被解释变量:函数的应变量五、采用适当方法,估计模型参数六、进行检验,验证模型的适用性经济检验:所估计参数的符号,大小是否符合理论等统计性检验:拟合优度检验:回归线拟合真实值优劣程度参数显著性检验:样本是否很好的代表了总体计量经济检验:回归模型前提条件的检验,例如多重共线性检验,异方差检验。
预测性检验本章考核要求▪识记:计量经济学含义、统计数据分类、参数、斜率、截距、解释变量和被解释变量、随机误差项等基本概念。
▪领会:计量经济学与其他学科的关系,计量经济模型基本的建模步骤第二章1.求和符号的性质p17常数的n次求和为常数的n倍常数可提到求和符号前两个变量的求和等于对两个变量分别求和2.几个定义▪1、实验:例:测试某批共1000灯泡的使用寿命▪2、总体:实验的所有可能结果的集合例:该批灯泡中每个灯泡的使用寿命,以小时计▪3、样本:由总体中抽出的若干个体的集合。
什么是计量经济学:计量经济学是经济学的一个分支学科,是以揭示经济活动中客观存在的数量关系为内容的分支学科,是由经济学、统计学和数学三者结合而成的交叉学科。
数理经济学:主要关心的是用数学公式或数学模型来描述经济理论,而不考虑对经济理论的度量和经验解释。
而经济计量学主要是对经济理论的经验确认。
计量经济学方法与一般经济数学方法有什么区别:计量经济学方法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;一般经济数学方法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学的研究的对象和内容是什么:计量经济学的研究对象是经济现象,是研究经济现象中的具体数量规律(或者说,计量经济学是利用数学方法,根据统计测定的经济数据,对反映经济现象本质的经济数量关系进行研究)。
计量经济模型包括一个或一个以上的随机方程式,它简洁有效地描述、概括某个真实经济系统的数量特征,更深刻地揭示出该经济系统的数量变化规律。
是由系统或方程组成,方程由变量和系数组成。
其中,系统也是由方程组成。
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。
广义地说,一切包括经济、数学、统计三者的模型;狭义地说,仅只用参数估计和假设检验的数理统计方法研究经验数据的模型。
简述建立计量经济学模型的步骤:第一步:设计理论模型,包括确定模型所包含的变量、确定模型的数学形式、拟定模型中的待估参数的符号和大小的理论期望值。
第二步:收集数据样本,要考虑数据的完整性、准确性、可比性和一致性;第三步:估计模型参数;第四步:模型检验,包括经济意义检验、统计检验、计量经济学检验和模型预测检验。
几种常用的样本数据有哪些:(1) 时间序列数据;(2) 横截面数据;(3) 虚拟变量数据(1)时间序列数据:在不同时间点上收集到的数据,这类数据反映了某一事物、现象等随时间的变化状态或程度。
(2)横截面数据:横截面数据是在同一时间,不同统计单位相同统计指标组成的数据列。
计量经济学概念计量经济学是一门应用数学和统计学原理分析经济现象的学科。
它通过建立经济模型和利用经济数据进行实证分析,来研究经济学问题。
这门学科的主要目标是利用经济理论和经济数据来评估经济政策的效果,预测经济变量的动态变化,并提供经济政策的建议。
1. 经济模型经济模型是计量经济学的核心工具。
它是对经济现象的形式化表达,通常用方程组来表示。
经济模型可以用来解释经济理论和分析经济政策的影响。
在建立经济模型时,计量经济学通常会根据经济理论的假设来确定经济模型的结构和参数。
而后,通过对经济数据进行估计,计量经济学可以得到具体的经济模型,从而进行实证分析。
2. 经济数据经济数据在计量经济学中起着至关重要的作用。
经济数据可以分为宏观经济数据和微观经济数据。
宏观经济数据通常包括国民经济核算数据,如国内生产总值(GDP)、物价指数等。
微观经济数据则包括个体经济单位的数据,如企业的销售收入、劳动力市场的失业率等。
计量经济学利用这些经济数据,通过统计方法进行分析和推断,得到经济模型的参数估计和经济政策效果的评估。
3. 线性回归模型线性回归模型是计量经济学中最基础也是最常用的经济模型之一。
它假设因变量和一个或多个自变量之间存在线性关系。
线性回归模型可以用来解释因变量与自变量之间的关系,并估计其参数。
计量经济学通过最小二乘法来估计线性回归模型的参数。
最小二乘法将目标函数的残差平方和最小化,从而得到最优的参数估计。
4. 回归分析回归分析是计量经济学中对经济模型进行实证分析的方法之一。
它通过建立经济模型并利用经济数据进行估计,来评估经济模型的有效性和解释力。
回归分析可以帮助计量经济学家理解经济现象的内在机制,并从中得出对经济政策的建议。
在回归分析中,常常使用假设检验和置信区间等统计工具来评估模型的拟合度和参数的显著性。
5. 工具变量工具变量在计量经济学中被广泛应用,用于处理内生性问题。
内生性是指因变量与自变量之间存在相关性,但并非因果关系。
第一章1、什么是计量经济学计量经济学方法与一般经济学方法有什么区别答:计量经济学是经济学的一个分支学科,以揭示经济活动中客观存在的经济关系为主要内容,是由经济理论、统计学、数学三者结合而成的交叉性学科。
计量经济学方法揭示经济活动中具有因果关系的各因素间的定量关系,它用随机性的数学方程加以描述;而一般经济数学方法揭示经济活动中各因素间的理论关系,更多的用确定性的数学方程加以描述。
2、计量经济学的研究对象和内容是什么计量经济学模型研究的经济关系有哪两个基本特征答:计量经济学的研究对象是经济现象,主要研究经济现象中的具体数量规律,换言之,计量经济学是利用数学方法,根据统计测定的经济数据,对反映经济现象本质的经济数量关系进行研究。
计量经济学的内容大致包括两个方面:一是方法论,即计量经济学方法或理论计量经济学;二是应用,即应用计量经济学。
无论理论计量经济学还是应用计量经济学,都包括理论、方法和数据三要素。
计量经济学模型研究的经济关系有两个基本特征:一是随机关系,二是因果关系。
3、为什么说计量经济学模型研究是演绎与归纳的结合计量经济学应用研究包含两大基本步骤:设定模型和检验模型。
前者是由一定的前提假设出发,经由逻辑变形而导出可检验的理论假说,并将之形式化为数理模型,属于演绎法的范畴;后者则是依托于样本数据,对模型进行回归估计和统计检验,并根据检验结果作出在一定概率水平上接受或拒绝原理论假说的判断,属于归纳法的范畴。
如果缺少前一个步骤,而仅仅从事经济数据的调查、收集、整理和统计分析,那就不再是计量经济学,而是经济统计学的工作;如果缺少后一个步骤,而仅仅对经济变量之间的逻辑关系进行数理推导,那也不再是计量经济学,而是数理经济学的工作。
计量经济学综合了上述两个步骤,将抽象演绎法和经验归纳法有机结合,或者说,它既是归纳的,又是演绎的。
倘若简单地把计量经济学视为经验归纳法,过度拘泥于计量研究中的模型检验阶段,而不对模型设定给予足够的重视,那么,不论回归方法多么复杂和先进,检验步骤多么精细和准确,得出的结论仍然有可能是没有价值的,甚至是完全错误的。
1什么是计量经济学?
计量经济学是以一定的经济理论和统计资料为基础,运用数学、统计学方法与电脑技术,以建立经济计量模型为主要手段,定量分析研究具有随机性特性的经济变量关系的一门经济学学科。
主要内容包括理论计量经济学和应用经济计量学。
2计量经济学分析问题的一般步骤?
设计理论模型,包括模型中变量及模型形式的确定。
收集样本数据。
估计参数。
对模型进行检验,包括经济意义的检验,模型参数的检验,模型假定条件的检验等
3现实数据包括哪几种类型?
横截面数据时间序列数据集合数据
4回归分析的含义?
回归分析是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。
回归分析是应用极其广泛的数据分析方法之一。
它基于观测数据建立变量间适当的依赖关系,以分析数据内在规律,并可用于预报、控制等问题。
5回归分析和相关分析的区别?
相关分析中两组变量的地位是平等的,不能说一个是因,另外一个是果。
或者他们只是跟另外第三个变量存在因果关系。
而回归分析可以定量地得到两个变量之间的关系,其中一个可以看作是因,另一个看作是果。
两者位置一般不能互换。
6线性回归和线性分析
8最小二乘法原则:最小二乘法的基本原则是各观察点距直线的纵向距离的平方和最小.这里的“二乘”指的是用平方来度量观测点与估计点的远近,“最小”指的是参数的估计值要保证各个观测点与估计点的距离的平方和达到最小.
9经典线性回归模型的基本假设:1、模型对参数为线性2、重复抽样中X是固定的或非随机的3、干扰项的均值为零4、u的方差相等5、各个干扰项之间无自相关6、无多重共线性,即解释变量间没有完全线性关系7、u和X不相关8、X要有变异性9、模型设定正确
10最小二乘估计量的统计性质?
1.线性特性。
2.无偏性。
3.有效性
4.渐近无偏性
5.一致性
6.渐近有效性
17什么是多重共线性?
对于多元性回归模型,如果某两个或多个解释变量间出现相关性,则称为多重共线性
18多重共线性诊断方法?
1)对两个解释变量的模型,采用简单相关系数法
求出X1和X2的简单相关系数r,若|r|接近1,则说明两变量间存在较强的多重共
线性。
(2)对多个解释变量的模型,采用综合统计检验法
若在OLS下,模型的与F值较大,但各参数估计值的t检验值较少,说明各解释变量对Y的联合线性作用显著,但各解释变量间存在共线性而使得它们对Y的独立作用不能分辨,故t检验不显著。
20虚拟变量引入的原则是什么?虚拟变量的个数按以下原则确定:每一定性变量所需的虚拟变量个数要比该定性变量的类别少1,即如果有m个定性变量,只在模型中引入m-1个虚拟变量。