伍德里奇《计量经济学导论》(第6版)复习笔记和课后习题详解-第一篇(第4~6章)【圣才出品】
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伍德里奇计量经济学导论第6版笔记和课后答案
第1章计量经济学的性质与经济数据
1.1 复习笔记
考点一:计量经济学及其应用★
1计量经济学
计量经济学是在一定的经济理论基础之上,采用数学与统计学的工具,通过建立计量经济模型对经济变量之间的关系进行定量分析的学科。
进行计量分析的步骤主要有:①利用经济数据对模型中的未知参数进行估计;②对模型进行检验;③通过检验后,可以利用计量模型来进行相关预测。
2经济分析的步骤
经济分析是指利用所搜集的相关数据检验某个理论是否成立或估计某种关系的方法。
经济分析主要包括以下几步,分别是阐述问题、构建经济模型、经济模型转化为计量模型、搜集相关数据、参数估计和假设检验。
考点二:经济数据★★★
1经济数据的结构(见表1-1)
表1-1 经济数据的结构
2面板数据与混合横截面数据的比较(见表1-2)
表1-2 面板数据与混合横截面数据的比较
考点三:因果关系和其他条件不变★★
1因果关系
因果关系是指一个变量的变动将引起另一个变量的变动,这是经济分析中的重要目标之一。
计量分析虽然能发现变量之间的相关关系,但是如果想要解释因果关系,还要排除模型本身存在因果互逆的可能,
否则很难让人信服。
2其他条件不变
其他条件不变是指在经济分析中,保持所有的其他变量不变。
“其他条件不变”这一假设在因果分析中具有重要作用。
《计量经济学导论》考研伍德里奇考研复习笔记二第1章计量经济学的性质与经济数据1.1 复习笔记一、什么是计量经济学计量经济学是以一定的经济理论为基础,运用数学与统计学的方法,通过建立计量经济模型,定量分析经济变量之间的关系。
在进行计量分析时,首先需要利用经济数据估计出模型中的未知参数,然后对模型进行检验,在模型通过检验后还可以利用计量模型来进行预测。
在进行计量分析时获得的数据有两种形式,实验数据与非实验数据:(1)非实验数据是指并非从对个人、企业或经济系统中的某些部分的控制实验而得来的数据。
非实验数据有时被称为观测数据或回顾数据,以强调研究者只是被动的数据搜集者这一事实。
(2)实验数据通常是通过实验所获得的数据,但社会实验要么行不通要么实验代价高昂,所以在社会科学中要得到这些实验数据则困难得多。
二、经验经济分析的步骤经验分析就是利用数据来检验某个理论或估计某种关系。
1.对所关心问题的详细阐述问题可能涉及到对一个经济理论某特定方面的检验,或者对政府政策效果的检验。
2构造经济模型经济模型是描述各种经济关系的数理方程。
3经济模型变成计量模型先了解一下计量模型和经济模型有何关系。
与经济分析不同,在进行计量经济分析之前,必须明确函数的形式,并且计量经济模型通常都带有不确定的误差项。
通过设定一个特定的计量经济模型,我们就知道经济变量之间具体的数学关系,这样就解决了经济模型中内在的不确定性。
在多数情况下,计量经济分析是从对一个计量经济模型的设定开始的,而没有考虑模型构造的细节。
一旦设定了一个计量模型,所关心的各种假设便可用未知参数来表述。
4搜集相关变量的数据5用计量方法来估计计量模型中的参数,并规范地检验所关心的假设在某些情况下,计量模型还用于对理论的检验或对政策影响的研究。
三、经济数据的结构1横截面数据(1)横截面数据集,是指在给定时点对个人、家庭、企业、城市、州、国家或一系列其他单位采集的样本所构成的数据集。
第12章时间序列回归中的序列相关和异方差性12.1复习笔记考点一:含序列相关误差时OLS 的性质★★★1.无偏性和一致性当时间序列回归的前3个高斯-马尔可夫假定成立时,OLS 的估计值是无偏的。
把严格外生性假定放松到E(u t |X t )=0,可以证明当数据是弱相关时,∧βj 仍然是一致的,但不一定是无偏的。
2.有效性和推断假定误差存在序列相关,即满足u t =ρu t-1+e t ,t=1,2,…,n,|ρ|<1。
其中,e t 是均值为0方差为σe 2满足经典假定的误差。
对于简单回归模型:y t =β0+β1x t +u t 。
假定x t 的样本均值为零,因此有:1111ˆn x t tt SST x u -==+∑ββ其中:21nx t t SST x ==∑∧β1的方差为:()()122221111ˆ/2/n n n t j xt t x x t t j t t j Var SST Var x u SST SST x x ---+===⎛⎫==+ ⎪⎝⎭∑∑∑βσσρ其中:σ2=Var(u t )。
根据∧β1的方差表达式可知,第一项为经典假定条件下的简单回归模型中参数的方差。
因此,当模型中的误差项存在序列相关时,OLS 估计的方差是有偏的,假设检验的统计量也会出现偏差。
3.拟合优度当时间序列回归模型中的误差存在序列相关时,通常的拟合优度指标R 2和调整R 2便会失效;但只要数据是平稳和弱相关的,拟合优度指标就仍然有效。
4.出现滞后因变量时的序列相关(1)在出现滞后因变量和序列相关的误差时,OLS 不一定是不一致的假设E(y t |y t-1)=β0+β1y t-1。
其中,|β1|<1。
加上误差项把上式写为:y t =β0+β1y t-1+u t ,E(u t |y t-1)=0。
模型满足零条件均值假定,因此OLS 估计量∧β0和∧β1是一致的。
误差{u t }可能序列相关。
虽然E(u t |y t-1)=0保证了u t 与y t-1不相关,但u t-1=y t -1-β0-β1y t-2,u t 和y t-2却可能相关。
第1章计量经济学的性质与经济数据1.1复习笔记考点一:计量经济学★1计量经济学的含义计量经济学,又称经济计量学,是由经济理论、统计学和数学结合而成的一门经济学的分支学科,其研究内容是分析经济现象中客观存在的数量关系。
2计量经济学模型(1)模型分类模型是对现实生活现象的描述和模拟。
根据描述和模拟办法的不同,对模型进行分类,如表1-1所示。
(2)数理经济模型和计量经济学模型的区别①研究内容不同数理经济模型的研究内容是经济现象各因素之间的理论关系,计量经济学模型的研究内容是经济现象各因素之间的定量关系。
②描述和模拟办法不同数理经济模型的描述和模拟办法主要是确定性的数学形式,计量经济学模型的描述和模拟办法主要是随机性的数学形式。
③位置和作用不同数理经济模型可用于对研究对象的初步研究,计量经济学模型可用于对研究对象的深入研究。
考点二:经济数据★★★1经济数据的结构(见表1-3)2面板数据与混合横截面数据的比较(见表1-4)考点三:因果关系和其他条件不变★★1因果关系因果关系是指一个变量的变动将引起另一个变量的变动,这是经济分析中的重要目标之计量分析虽然能发现变量之间的相关关系,但是如果想要解释因果关系,还要排除模型本身存在因果互逆的可能,否则很难让人信服。
2其他条件不变其他条件不变是指在经济分析中,保持所有的其他变量不变。
“其他条件不变”这一假设在因果分析中具有重要作用。
1.2课后习题详解一、习题1.假设让你指挥一项研究,以确定较小的班级规模是否会提高四年级学生的成绩。
(i)如果你能指挥你想做的任何实验,你想做些什么?请具体说明。
(ii)更现实地,假设你能搜集到某个州几千名四年级学生的观测数据。
你能得到它们四年级班级规模和四年级末的标准化考试分数。
你为什么预计班级规模与考试成绩成负相关关系?(iii)负相关关系一定意味着较小的班级规模会导致更好的成绩吗?请解释。
答:(i)假定能够随机的分配学生们去不同规模的班级,也就是说,在不考虑学生诸如能力和家庭背景等特征的前提下,每个学生被随机的分配到不同的班级。
第5章多元回归分析:OLS 的渐近性5.1复习笔记考点一:一致性★★★★1.定理5.1:OLS 的一致性(1)一致性的证明当假定MLR.1~MLR.4成立时,对所有的j=0,1,2,…,k,OLS 估计量∧βj 是βj 的一致估计。
证明过程如下:将y i =β0+β1x i1+u i 代入∧β1的表达式中,便可以得到:()()()()11111111122111111ˆnni ii i i i n ni i i i xx y n x x u xxnxx ββ-==-==--==+--∑∑∑∑根据大数定律可知上式等式右边第二项中的分子和分母分别依概率收敛于总体值Cov (x 1,u)和Var(x 1)。
假定Var(x 1)≠0,因为Cov(x 1,u)=0,利用概率极限的性质可得:plim ∧β1=β1+Cov(x 1,u)/Var(x 1)=β1。
这就说明了OLS 估计量∧βj 具有一致性。
前面的论证表明,如果假定只有零相关,那么OLS 在简单回归情形中就是一致的。
在一般情形中也是这样,可以将这一点表述成一个假定。
即假定MLR.4′(零均值与零相关):对所有的j=1,2,…,k,都有E(u)=0和Cov(x j1,u)=0。
(2)MLR.4′与MLR.4的比较①MLR.4要求解释变量的任何函数都与u 无关,而MLR.4′仅要求每个x j 与u 无关(且u 在总体中均值为0)。
②在MLR.4假定下,有E(y|x 1,x 2,…,x k )=β0+β1x 1+β2x 2+…+βk x k ,可以得到解释变量对y 的平均值或期望值的偏效应;而在假定MLR.4′下,β0+β1x 1+β2x 2+…+βk x k 不一定能够代表总体回归函数,存在x j 的某些非线性函数与误差项相关的可能性。
2.推导OLS 的不一致性当误差项和x 1,x 2,…,x k 中的任何一个相关时,通常会导致所有的OLS 估计量都失去一致性,即使样本量增加也不会改善。
《计量经济学导论》考研伍德里奇版考研复习笔记第1章计量经济学的性质与经济数据1.1 复习笔记一、计量经济学由于计量经济学主要考虑在搜集和分析非实验经济数据时的固有问题,计量经济学已从数理统计分离出来并演化成一门独立学科。
1.非实验数据是指并非从对个人、企业或经济系统中的某些部分的控制实验而得来的数据。
非实验数据有时被称为观测数据或回顾数据,以强调研究者只是被动的数据搜集者这一事实。
2.实验数据通常是在实验环境中获得的,但在社会科学中要得到这些实验数据则困难得多。
二、经验经济分析的步骤经验分析就是利用数据来检验某个理论或估计某种关系。
1.对所关心问题的详细阐述在某些情形下,特别是涉及到对经济理论的检验时,就要构造一个规范的经济模型。
经济模型总是由描述各种关系的数理方程构成。
2.经济模型变成计量模型先了解一下计量模型和经济模型有何关系。
与经济分析不同,在进行计量经济分析之前,必须明确函数的形式。
通过设定一个特定的计量经济模型,就解决了经济模型中内在的不确定性。
在多数情况下,计量经济分析是从对一个计量经济模型的设定开始的,而没有考虑模型构造的细节。
一旦设定了一个计量模型,所关心的各种假设便可用未知参数来表述。
3.搜集相关变量的数据4.用计量方法来估计计量模型中的参数,并规范地检验所关心的假设在某些情况下,计量模型还用于对理论的检验或对政策影响的研究。
三、经济数据的结构1.横截面数据(1)横截面数据集,就是在给定时点对个人、家庭、企业、城市、州、国家或一系列其他单位采集的样本所构成的数据集。
有时,所有单位的数据并非完全对应于同一时间段。
在一个纯粹的横截面分析中,应该忽略数据搜集中细小的时间差别。
(2)横截面数据的重要特征①假定它们是从样本背后的总体中通过随机抽样而得到的。
当抽取的样本(特别是地理上的样本)相对总体而言太大时,可能会导致另一种偏离随机抽样的情况。
这种情形中潜在的问题是,总体不够大,所以不能合理地假定观测值是独立抽取的。
伍德⾥奇《计量经济学导论》笔记和课后习题详解(⼀个经验项⽬的实施)【圣才出品】第19章⼀个经验项⽬的实施19.1 复习笔记⼀、问题的提出提出⼀个⾮常明确的问题,其重要性不容忽视。
如果没有明确阐述假设和将要估计的模型类型,那么很可能会忘记收集某些重要变量的信息,或是从错误的总体中取样,甚⾄收集错误时期的数据。
1.查找数据的⽅法《经济⽂献杂志》有⼀套细致的分类体系,其中每篇论⽂都有⼀组标识码,从⽽将其归于经济学的某⼀⼦领域之中。
因特⽹(Internet)服务使得搜寻各种主题的已发表论⽂更为⽅便。
《社会科学引⽤索引》(Social Sciences Citation Index)在寻找与社会科学各个领域相关的论⽂时⾮常有⽤,包括那些时常被其他著作引⽤的热门论⽂。
⽹络搜索引擎“⾕歌学术”(Google Scholar)对于追踪各类专题研究或某位作者的研究特别有帮助。
2.构思题⽬时⾸先应明确的⼏个问题(1)要使⼀个问题引起⼈们的兴趣,并不需要它具有⼴泛的政策含义;相反地,它可以只有局部意义。
(2)利⽤美国经济的标准宏观经济总量数据来进⾏真正原创性的研究⾮常困难,尤其对于⼀篇要在半个或⼀个学期之内完成的论⽂来说更是如此。
然⽽,这并不意味着应该回避对宏观或经验⾦融模型的估计,因为仅增加⼀些更新的数据便对争论具有建设性。
⼆、数据的收集1.确定适当的数据集⾸先必须确定⽤以回答所提问题的数据类型。
最常见的类型是横截⾯、时间序列、混合横截⾯和⾯板数据集。
有些问题可以⽤任何⼀种数据结构进⾏分析。
确定收集何种数据通常取决于分析的性质。
关键是要考虑能够获得⼀个⾜够丰富的数据集,以进⾏在其他条件不变下的分析。
同⼀横截⾯单位两个或多个不同时期的数据,能够控制那些不随时间⽽改变的⾮观测效应,⽽这些效应通常使得单个横截⾯上的回归失效。
2.输⼊并储存数据⼀旦你确定了数据类型并找到了数据来源,就必须把数据转变为可⽤格式。
通常,数据应该具备表格形式,每次观测占⼀⾏;⽽数据集的每⼀列则代表不同的变量。
第7章含有定性信息的多元回归分析:二值(或虚拟)变量7.1 复习笔记考点一:带有虚拟自变量的回归★★★★★1.对定性信息的描述定性信息是指通常以二值信息(0-1)的形式出现的信息,如性别、是否结婚等。
在计量经济学中,二值变量又称为虚拟变量。
2.只有一个虚拟自变量(1)只有一个虚拟自变量的简单模型考虑决定小时工资的简单模型:wage=β0+δ0female+β1educ+u。
根据多元回归的解释方式,δ0表示控制educ不变时,female变化1单位给wage带来的变化。
假定零条件均值假定E(u|female,educ)=0成立,那么:δ0=E(wage|female=1,educ)-E(wage|female=0,educ),其中female=1表示女性,female=0表示男性。
可以发现,在任意教育水平下,男性与女性的工资差异是固定的,女性工资比男性工资多δ0。
除了β0之外,模型中只需要引入一个虚拟变量。
因为female+male=1,所以引入两个虚拟变量会导致完全多重共线性,即虚拟变量陷阱。
(2)当因变量为log(y)时,对虚拟解释变量系数的解释当变量中有一个或多个虚拟变量,且因变量以对数的形式存在时,虚拟变量的系数可以理解为百分比的变化。
将虚拟变量的系数乘以100,表示的是在保持所有其他因素不变时y的百分数差异,精确的百分数差异为:100·[exp (β∧1)-1]。
其中β∧1是一个虚拟变量的系数。
3.使用多类别虚拟变量 (1)在方程中包括虚拟变量的一般原则如果回归模型具有g 组或g 类不同截距,一种方法是在模型中包含g -1个虚拟变量和一个截距。
基组的截距是模型的总截距,某一组的虚拟变量系数表示该组与基组在截距上的估计差异。
如果在模型中引入g 个虚拟变量和一个截距,将会导致虚拟变量陷阱。
另一种方法是只包括g 个虚拟变量,而没有总截距。
这种方法存在两个实际的缺陷:①对于相对基组差别的检验变得更繁琐;②在模型不包含总截距时,回归软件通常都会改变R 2的计算方法。
伍德里奇《计量经济学导论》复习笔记和课后习题详解-含有定性信息的多元回归分析:二值变量第7章含有定性信息的多元回归分析:二值(或虚拟)变量7.1复习笔记考点一:带有虚拟自变量的回归★★★★★1.对定性信息的描述定性信息是指通常以二值信息(0-1)的形式出现的信息,如性别、是否结婚等。
在计量经济学中,二值变量又称为虚拟变量。
2.只有一个虚拟自变量(1)只有一个虚拟自变量的简单模型考虑决定小时工资的简单模型:wage=β0+δ0female+β1educ +u。
根据多元回归的解释方式,δ0表示控制educ不变时,female 变化1单位给wage带来的变化。
假定零条件均值假定E(u|female,educ)=0成立,那么:δ0=E(wage|female=1,educ)-E (wage|female=0,educ),其中female=1表示女性,female =0表示男性。
可以发现,在任意教育水平下,男性与女性的工资差异是固定的,女性工资比男性工资多δ0。
除了β0之外,模型中只需要引入一个虚拟变量。
因为female+male=1,所以引入两个虚拟变量会导致完全多重共线性,即虚拟变量陷阱。
(2)当因变量为log(y)时,对虚拟解释变量系数的解释当变量中有一个或多个虚拟变量,且因变量以对数的形式存在时,虚拟变量的系数可以理解为百分比的变化。
将虚拟变量的系数乘以100,表示的是在保持所有其他因素不变时y 的百分数差异,精确的百分数差异为:100·[exp(∧β1)-1]。
其中∧β1是一个虚拟变量的系数。
3.使用多类别虚拟变量(1)在方程中包括虚拟变量的一般原则如果回归模型具有g 组或g 类不同截距,一种方法是在模型中包含g-1个虚拟变量和一个截距。
基组的截距是模型的总截距,某一组的虚拟变量系数表示该组与基组在截距上的估计差异。
如果在模型中引入g 个虚拟变量和一个截距,将会导致虚拟变量陷阱。
另一种方法是只包括g 个虚拟变量,而没有总截距。
第9章模型设定和数据问题的深入探讨9.1复习笔记考点一:函数形式设误检验(见表9-1)★★★★表9-1函数形式设误检验考点二:对无法观测解释变量使用代理变量★★★1.代理变量代理变量就是某种与分析中试图控制而又无法观测的变量相关的变量。
(1)遗漏变量问题的植入解假设在有3个自变量的模型中,其中有两个自变量是可以观测的,解释变量x3*观测不到:y=β0+β1x1+β2x2+β3x3*+u。
但有x3*的一个代理变量,即x3,有x3*=δ0+δ3x3+v3。
其中,x3*和x3正相关,所以δ3>0;截距δ0容许x3*和x3以不同的尺度来度量。
假设x3就是x3*,做y对x1,x2,x3的回归,从而利用x3得到β1和β2的无偏(或至少是一致)估计量。
在做OLS之前,只是用x3取代了x3*,所以称之为遗漏变量问题的植入解。
代理变量也可以以二值信息的形式出现。
(2)植入解能得到一致估计量所需的假定(见表9-2)表9-2植入解能得到一致估计量所需的假定2.用滞后因变量作为代理变量对于想要控制无法观测的因素,可以选择滞后因变量作为代理变量,这种方法适用于政策分析。
但是现期的差异很难用其他方法解释。
使用滞后被解释变量不是控制遗漏变量的唯一方法,但是这种方法适用于估计政策变量。
考点三:随机斜率模型★★★1.随机斜率模型的定义如果一个变量的偏效应取决于那些随着总体单位的不同而不同的无法观测因素,且只有一个解释变量x,就可以把这个一般模型写成:y i=a i+b i x i。
上式中的模型有时被称为随机系数模型或随机斜率模型。
对于上式模型,记a i=a+c i和b i=β+d i,则有E(c i)=0和E(d i)=0,代入模型得y i=a+βx i+u i,其中,u i=c i+d i x i。
2.保证OLS无偏(一致性)的条件(1)简单回归当u i=c i+d i x i时,无偏的充分条件就是E(c i|x i)=E(c i)=0和E(d i|x i)=E(d i)=0。