计量经济学模型计量检验

简答题一、计量经济学的步骤答：选择变量和数学关系式 —— 模型设定 确定变量间的数量关系 —— 估计参数 检验所得结论的可靠性 —— 模型检验 作经济分析和经济预测 —— 模型应用 二、模型检验答：所谓模型检验，就是要对模型和所估计的参数加以评判，判定在理论上是否有意义，在统计上是否有足够的可靠性。

对计量经济模型的检验主要应从以下四方面进行：1、经济意义的检验。

2、统计推断检验。

3、计量经济学检验。

4、模型预测检验。

三、模型应用 答：（1）经济结构分析，是指用已经估计出参数的模型，对所研究的经济关系进行定量的考查，以说明经济变量之间的数量比例关系。

（2）经济预测，是指利用估计了参数的计量经济模型，由已知的或预先测定的解释变量，去预测被解释变量在所观测的样本数据以外的数值。

（3）政策评价，是利用计量经济模型对各种可供选择的政策方案的实施后果进行模拟测算，从而对各种政策方案作出评价。

（4）检验与发展经济理论，是利用计量经济模型去验证既有经济理论或者提出新的理论。

四、普通方法的思想和它的计算方法答：计量经济学研究的直接目的是确定总体回归函数12,然而能够得到的知识来自总体的若干样本的观测值，要用样本信息建立的样本回归函数尽可能“接近”地去估计总体回归函数。

为此，可以以从不同的角度去确定建立样本回归函数的准则，也就有了估计回归模型参数的多种方法。

例如，用生产该样本概率最大的原则去确定样本回归函数，成为极大似然发展；用估计的剩余平方和的最小的原则确定样本回归函数。

称为最小二乘法则。

为了使样本回归函数尽可能接近总体回归函数，要使样本回归函数估计的与实际的的误差尽量小，即要使剩余项越小越好。

可是作为误差有正有负，其简单代数和∑最小的准则，这就是最小乘准则，即∑∑∑五、简单线性回归模型基本假定 答：（1）对模型和变量的假定,如12i i iY X u ββ=++①假定解释变量x 是确定性变量,是非随机的,这是因为在重复抽样中是取一组固定的值.或者虽然是随机的,但与随机扰动项也是不相关；②假定模型中的变量没有测量误差。

1.计量经济学的研究步骤：确定变量和数学关系式—模型检验；分析变量间具体的数量关
系—估计参数；检验所得结论的可靠性—模型检验；作经济分析和经济预测—模型应用。

2.计量经济学模型中的基本要素：经济变量，经济参数，随机误差项。

3.总体回归函数：E(Y︱Xi)=f(Xi)
4.样本回归函数:^Yi=^β1+^β2Xi
5.随机扰动项的概念及产生原因：1各个Yi值与条件均值E（Y︱Xi）的偏差ui代表排除
在模型以外的所有因素对Y的影响。

2未知影响因素的代表，无法取得数据的已知影响因素的代表，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，变量内的随机性。

6.简单线性回归模型的基本假定
7.OLS估计式及分布性质:p28,29
8.回归系数的区间估计:
9.拟合优度检验:
10.回归系数的假设检验(t检验)P42
11.点预测与区间预测p44
12.Eviews回归结果的解释和报告p51。

计量经济学复习知识点重点难点计量经济学知识点第一章导论1、计量经济学的研究步骤：模型设定、估计参数、模型检验、模型应用。

2、计量经济学是统计学、经济学和数学的结合。

3、计量经济学作为经济学的一门独立学科被正式确立的标志：1930年12月国际计量经济学会的成立。

4、计量经济学是经济学的一个分支学科。

第二章简单线性回归模型1、在总体回归函数中引进随机扰动项的原因：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作为众多细小影响因素的综合代表；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。

2、简单线性回归模型的基本假定：①零均值假定；②同方差假定；③随机扰动项和解释变量不相关假定；④无自相关假定；⑤正态性假定。

3、OLS回归线的性质：①样本回归线通过样本均值；②估计值的均值等于实际值的均值；③剩余项ei的均值为零；④被解释变量的估计值与剩余项不相关；⑤解释变量与剩余项不相关。

4、参数估计量的评价标准：无偏性、有效性、一致性。

5、OLS估计量的统计特征：线性特性、无偏性、有效性。

6、可决系数R2的特点：①可决系数是非负的统计量；②可决系数的取值范围为[0,1]；③可决系数是样本观测值的函数，可决系数是随抽样而变动的随机变量。

第三章多元线性回归模型1、多元线性回归模型的古典假定：①零均值假定；②同方差和无自相关假定；③随机扰动项和解释变量不相关假定；④无多重共线性假定；⑤正态性假定。

2、估计多元线性回归模型参数的方法：最小二乘估计、极大似然估计、矩估计、广义矩估计。

3、参数最小二乘估计的性质：线性性质、无偏性、有效性。

4、可决系数必定非负，但是根据公式计算的修正的可决系数可能为负值，这时规定为0。

5、可决系数只是对模型拟合优度的度量，可决系数越大，只是说明列入模型中的解释变量对被解释变量的联合影响程度越大，并非说明模型中各个解释变量对被解释变量的影响程度也大。

6、当R2=0时，F=0；当R2越大时，F值也越大；当R2=1时，F→∞。

计量经济学核心概念一、变量与数据1.变量：在计量经济学中，变量是用来描述经济现象或经济行为的一种度量指标。

例如，收入、消费、投资等都可以作为变量。

2.数据：数据是用于研究经济现象或经济行为的一组数值。

在计量经济学中，数据通常包括观察值、样本数据和时间序列数据等。

二、模型与假设1.模型：模型是用于描述变量之间关系的数学方程或统计模型。

在计量经济学中，模型通常用于解释经济现象或预测未来经济行为。

2.假设：假设是模型建立的基础，它规定了模型中变量的性质和关系。

例如，假设变量之间存在线性关系、误差项是随机且独立同分布等。

三、估计与检验1.估计：估计是指根据样本数据对模型参数进行估计的过程。

在计量经济学中，常用的估计方法包括最小二乘法、最大似然法等。

2.检验：检验是指对模型的假设进行检验的过程。

常用的检验方法包括统计检验、图形分析和模型诊断等。

四、预测与决策1.预测：预测是指根据模型对未来经济现象或经济行为进行预测的过程。

在计量经济学中，常用的预测方法包括时间序列分析、回归分析和模拟分析等。

2.决策：决策是指根据预测结果进行决策的过程。

在计量经济学中，决策通常涉及选择最优方案、制定政策或策略等方面。

五、实证与应用1.实证：实证是指对实际经济现象或行为进行调查和研究的过程。

在计量经济学中，实证研究通常涉及收集数据、建立模型和分析结果等方面。

2.应用：应用是指将计量经济学理论和方法应用于实际经济领域的过程。

在计量经济学中，应用通常涉及政策制定、市场分析和企业决策等方面。

所有计量经济学检验方法(全)计量经济学所有检验方法一、拟合优度检验 可决系数TSSRSSTSS ESS R -==12 TSS 为总离差平方和，ESS为回归平方和，RSS 为残差平方和该统计量用来测量样本回归线对样本观测值的拟合优度。

该统计量越接近于1，模型的拟合优度越高。

调整的可决系数)1/()1/(12----=n TSS k n RSS R 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。

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。

二、方程的显著性检验(F 检验)方程的显著性检验，旨在对模型中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作出推断。

原假设与备择假设：H 0:β1=β2=β3=…βk =0 H 1:βj 不全为0 统计量)1/(/--=k n RSS kESS F 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Fα(k,n-k-1)，由样本求出统计量F的数值，通过F>Fα(k,n-k-1)或F≤Fα(k,n-k-1)来拒绝或接受原假设H，以判定原方程总体上的线性关系是否显著成立。

三、变量的显著性检验（t检验）对每个解释变量进行显著性检验，以决定是否作为解释变量被保留在模型中。

原假设与备择假设：H0：βi=0 （i=1,2…k）；H1：βi≠0给定显著性水平α，可得到临界值tα/2(n-k-1)，由样本求出统计量t的数值，通过|t|> tα/2(n-k-1) 或|t|≤tα/2(n-k-1)来拒绝或接受原假设H0，从而判定对应的解释变量是否应包括在模型中。

四、参数的置信区间参数的置信区间用来考察：在一次抽样中所估计的参数值离参数的真实值有多“近”。

统计量)1(~1ˆˆˆ----'--=k n t k n c S t iiii iiie e βββββ在(1-α)的置信水平下βi 的置信区间是( , ) ββααββi i t s t s ii-⨯+⨯22，其中，t α/2为显著性水平为α、自由度为n-k-1的临界值。

所有计量经济学检验方法1. OLS回归分析：OLS（Ordinary Least Squares）是一种常用的回归分析方法，它通过最小二乘估计来计算自变量对因变量的影响。

OLS回归分析可用于检验两个或多个变量之间的关系。

2.t检验：t检验用于检验样本均值与总体均值之间的差异是否显著。

在计量经济学中，常常用t检验来检测回归系数的显著性，即判断自变量对因变量的影响是否显著。

3.F检验：F检验用于检验回归模型的整体显著性。

通过F检验可以判断回归模型中自变量的组合对因变量的影响是否显著。

4.残差分析：残差分析用于检验回归模型的拟合优度。

它通过对回归模型的残差进行统计分析，判断残差是否符合正态分布、是否存在异方差等，并据此评估回归模型的合理性。

5.雅克-贝拉检验：雅克-贝拉检验用于检验时间序列数据的自相关性。

自相关性是指时间序列数据中的随机误差项之间存在相关性，为了使回归模型的估计结果有效，需要排除自相关性的影响。

6. ARIMA模型：ARIMA（Autoregressive Integrated Moving Average）模型是一种常用的时间序列分析模型，用于分析和预测时间序列数据。

ARIMA模型可以用于检验时间序列数据的平稳性和趋势。

7. Granger因果检验：Granger因果检验用于检验两个时间序列变量之间的因果关系。

通过检验一个变量的过去值对另一个变量的当前值的预测能力，可以判断两个变量之间是否存在因果关系。

8.卡方检验：卡方检验用于检验两个或多个分类变量之间是否存在显著差异。

在计量经济学中，卡方检验常用于检验变量之间的相关性和拟合优度。

9.随机效应模型和固定效应模型：随机效应模型和固定效应模型是面板数据分析中常用的方法。

它们通过考虑个体特征对经济现象的影响，帮助研究人员解决面板数据中存在的个体特征和时间特征之间的内生性问题。

10.引导变量法：引导变量法用于解决因果关系中的内生性问题。

通过引入其他变量作为工具变量，可以将内生性引起的估计偏误消除或减小。

计量经济学中的统计检验引言统计检验是计量经济学中的重要方法之一，用于判断经济模型的有效性、变量之间的关系是否显著以及对经济政策效果的评估等。

本文将介绍计量经济学中常用的统计检验方法，包括基本原理、应用场景和使用步骤等内容。

一、单样本 t 检验单样本 t 检验用于检验一个样本的平均值是否显著不同于一个已知的理论值。

该检验基于 t 分布，可以对样本的平均值进行显著性检验。

使用步骤1.提出假设：首先，我们需要提出一个原假设和一个备择假设。

原假设通常为“样本均值等于理论值”，备择假设为“样本均值不等于理论值”。

2.计算 t 统计量：通过计算样本均值、样本标准差和样本容量，可以计算得到 t 统计量。

t 统计量的计算公式为：$$t = \\frac{\\bar{X}-\\mu}{s/\\sqrt{n}}$$3.其中，$\\bar{X}$ 是样本均值，$\\mu$ 是理论值，s是样本标准差，n是样本容量。

4.设定显著性水平：我们需要设定一个显著性水平，通常为0.05 或 0.01。

5.判断结果：根据 t 统计量和显著性水平，查找 t 分布表或使用统计软件得到 p 值。

如果 p 值小于显著性水平，则拒绝原假设，认为样本均值与理论值显著不同。

应用场景单样本 t 检验适用于以下场景： - 检验某一种产品的平均销售量是否达到预期水平； - 检验某一种投资组合的年化收益率是否显著高于市场平均收益率； - 检验某种药物的剂量是否显著高于安全水平。

二、双样本 t 检验双样本 t 检验用于比较两个样本均值之间是否存在显著差异。

通过比较两个样本的均值差异是否显著，我们可以判断两个样本是否来自同一总体。

使用步骤1.提出假设：与单样本 t 检验类似，我们需要提出原假设和备择假设。

原假设通常为“两个样本的均值相等”，备择假设为“两个样本的均值不相等”。

2.计算 t 统计量：通过计算两个样本的均值、标准差和样本容量，可以计算得到 t 统计量。

计量经济学所有检验方法一、拟合优度检验可决系数TSS RSS TSS ESS R -==12 TSS 为总离差平方和，ESS 为回归平方和，RSS 为残差平方和 该统计量用来测量样本回归线对样本观测值的拟合优度。

该统计量越接近于1，模型的拟合优度越高。

调整的可决系数)1/()1/(12----=n TSS k n RSS R 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。

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。

二、方程的显著性检验(F 检验) 方程的显著性检验，旨在对模型中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作出推断。

原假设与备择假设：H 0:β1=β2=β3=…βk =0 H 1: βj 不全为0统计量)1/(/--=k n RSS kESS F 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)，由样本求出统计量F 的数值，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，以判定原方程总体上的线性关系是否显著成立。

三、变量的显著性检验（t 检验）对每个解释变量进行显著性检验，以决定是否作为解释变量被保留在模型中。

原假设与备择假设：H0：βi =0 （i=1,2…k ）；H1：βi ≠0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H0，从而判定对应的解释变量是否应包括在模型中。

四、参数的置信区间参数的置信区间用来考察：在一次抽样中所估计的参数值离参数的真实值有多“近”。

统计量)1(~1ˆˆˆ----'--=k n t k n c S t iiii ii ie e βββββ在(1-α)的置信水平下βi 的置信区间是( , ) ββααββi i t s t s ii-⨯+⨯22，其中，t α/2为显著性水平为α、自由度为n-k-1的临界值。

1. 模型的检验包括哪几个方面？具体含义是什么？模型的检验主要包括：经济意义检验、统计检验、计量经济学检验、模型的预测检验。

①在经济意义检验中，需要检验模型是否符合经济意义，检验求得的参数估计值的符号、大小、参数之间的关系是否与根据人们的经验和经济理论所拟订的期望值相符合； ②在统计检验中，需要检验模型参数估计值的可靠性，即检验模型的统计学性质，有拟合优度检验、变量显著检验、方程显著性检验等；③在计量经济学检验中，需要检验模型的计量经济学性质，包括随机扰动项的序列相关检验、异方差性检验、解释变量的多重共线性检验等；④模型的预测检验，主要检验模型参数估计量的稳定性以及对样本容量变化时的灵敏度，以确定所建立的模型是否可以用于样本观测值以外的范围。

2. 计量经济学研究的基本步骤是什么？包括四个步骤：理论模型的设定、模型参数的估计、模型的检验、模型的应用。

3. 总体回归函数和样本回归函数之间有哪些区别与联系？样本回归函数是总体回归函数的一个近似。

总体回归函数具有理论上的意义，但其具体的参数不可能真正知道，只能通过样本估计。

样本回归函数就是总体回归函数的参数用其估计值替代之后的形式，即01ˆˆββ，为01ββ，的估计值。

4. 为什么用可决系数2R 评价拟合优度，而不是用残差平方和作为评价标准？ 可决系数R 2=ESS/TSS=1-RSS/TSS ，含义为由解释变量引起的被解释变量的变化占被解释变量总变化的比重，用来判定回归直线拟合的优劣，该值越大说明拟合的越好；而残差平方和与样本容量关系密切，当样本容量比较小时，残差平方和的值也比较小，尤其是不同样本得到的残差平方和是不能做比较的。

此外，作为检验统计量的一般应是相对量而不能用绝对量，因而不能使用残差平方和判断模型的拟合优度。

5. 根据最小二乘原理，所估计的模型已经使得拟合误差达到最小，为什么还要讨论模型的拟合优度问题？普通最小二乘法所保证的最好拟合是同一个问题内部的比较，即使用给出的样本数据满足残差的平方和最小；拟合优度检验结果所表示的优劣可以对不同的问题进行比较，即可以辨别不同的样本回归结果谁好谁坏。

计量经济学简单模型分析计量经济学是经济学领域中的一个重要分支，它借助数学和统计学的方法，通过建立模型来描述、解释和预测经济现象。

简单模型分析是计量经济学的基础，本文将介绍如何进行计量经济学简单模型分析。

首先，进行计量经济学简单模型分析需要明确研究问题和目标。

确定研究问题需要考虑实际背景和理论依据，确定模型的目标是为了回答研究问题。

其次，需要收集相关数据，包括时间序列数据、横截面数据等。

在收集数据时，需要注意数据的准确性、完整性和可比较性。

接下来，需要选择合适的模型。

简单线性回归模型是计量经济学中最简单的模型之一，适用于单一自变量和因变量的分析。

简单线性回归模型的数学形式为：y = β0 + β1x + ε，其中y是因变量，x是自变量，β0和β1是模型的参数，ε是误差项。

建立模型后，需要进行模型的估计和检验。

普通最小二乘法（OLS）是估计简单线性回归模型最常用的方法，它通过最小化残差平方和来估计模型的参数。

模型的检验包括拟合优度检验、统计检验和计量经济学检验等。

拟合优度检验用于评估模型对数据的拟合程度，统计检验用于检验模型的假设条件是否成立，计量经济学检验用于评估模型的可靠性、稳定性和预测能力。

最后，需要对模型进行分析和解释。

模型的参数估计值是解释模型的关键，β1表示自变量x每增加一个单位时因变量y的平均增加量。

需要分析模型的假设条件是否成立，以及模型的预测能力。

如果模型存在不足之处，需要进行相应的调整和改进。

总之，计量经济学简单模型分析是经济学研究的重要基础。

通过简单模型分析，我们可以描述、解释和预测经济现象，为经济决策提供科学依据。

随着数据科学和机器学习的发展，计量经济学的方法和技术将不断得到完善和创新，为经济学研究提供更加精确和实用的工具。

模型旳计量经济学检查一、 概念1、 异方差：2)(i i Var σε=，随机扰动项旳方差随解释变量（被解释变量）旳变化而变化2、 自有关：s t E s t ≠≠ , 0)(εε时。

一阶自有关：t t t v +=-1ρεε，0≠ρ，t v 中不存在自有关性；二阶自有关：t t t t v ++=--2211ερερε，02≠ρ，t v 中不存在自有关性。

3、 多重共线性：完全多重共线性：1)(+<k X Rank ，02211=+++k k x x x λλλ ；不完全多重共线性：02211=++++u x x x k k λλλ二、 产生旳背景1、 异方差● 模型设立错误（缺失解释变量、函数形式设立错误）；● 样本数据旳观测误差；● 异常值旳影响。

2、 自有关● 经济变量旳惯性作用；● 经济行为旳滞后性；● 随机因素旳影响；●模型设立错误；●蛛网现象。

3、多重共线性●经济变量变化趋势旳共向性；●经济变量之间旳密切内在联系；●模型中使用滞后变量；●模型设立中变化选择不当。

三、产生旳影响1、异方差●最小二乘估计无偏，参数估计值旳方差不再最小；●t检查失效（也许浮现虚假通过现象）；●估计与预测精度减少。

2、自有关：●最小二乘估计无偏，参数估计值旳方差不再最小；●∧2σ低估2σ；●t检查失效（也许浮现虚假通过现象）；●估计与预测精度减少。

3、多重共线性（不完全多重共线性）●难于区别单个解释变量旳作用、回归模型缺少稳定性；●参数估计旳原则差扩大（膨胀）；●t检查失效（也许浮现虚假通但是现象）；●估计与预测精度减少。

四、检查措施1、 异方差● 图示法：⏹一元模型：Scat x y ⏹ 多元模型：Scat y e● 有关性检查：残差与解释变量或被解释变量与否存在较强有关性● GoldFeld-Quandt 检查● White 检查● ARCH 检查2、 自有关● 图示法： Scat e e(-1)；● 有关性检查：残差与其滞后项与否存在较强有关性；● D-W 检查：根据DW 记录量与U L d d ,旳比较得出检查成果；● Breusch-Godfrey 检查（高阶自有关检查、辅助回归法）：根据辅助回归模型旳2nR 与)(2p αχ旳比较得出检查成果。