高级计量经济学I导论
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第一章高级计量经济学4 1.数据类型:42.经验经济分析的步骤:4 第二章简单回归模型41.回归分析(regression analysis):42.回归分析的主要内容包括:43.变量间的关系:44.变量关系的描述:45.相关关系的类型:46.线性相关的程度:57.回归分析的意义:58.总体回归线(population regression line )/总体回归曲线(population regression curve ):在给定解释变量Xi 条件下被解释变量Yi 的期望轨迹。
59.总体回归函数(PRF):E (y ∣x )=β0+β1x,510.随机干扰项(stochastic disturbance )或随机误差项(stochastic error ):511.样本回归方程(SRF ):01ˆˆˆi i y x =β+β 512.拟合值:当x=i 时,y 通过样本回归方程算出来的值。
即01ˆˆˆi i y x =β+β 5 13.样本回归模型(sample regression model ):01ˆˆˆi i i iY Y u X e =+=β+β+ 5 14.回归分析的主要目的:根据样本回归函数SRF ,估计总体回归函数PRF 。
6 第三章:简单回归方程分析61.简单回归方程:62.线性的含义:63.OLS 斜率估计,β0和β1的普通最小二乘估计值的推算:64.OLS 法是要找到一条直线,使残差平方和最小。
75.残差:是对误差项的估计,因此,它是拟合直线(样本回归函数)和样本点之间的距离。
76.OLS 统计量的代数性质:77.SST=SSE+SSR :88.拟合优度:来衡量样本回归线是否很好地拟合了样本数据的指标。
89.判定系数:解释变异与总变异之比。
即y 的样本变异中被x 解释的部分。
8 10.测量单位:811.在简单回归中加入非线性因素(因变量为对数):8 12.OLS 的基本假设:913.定理2.1: OLS 的无偏性:914.定理2.2 OLS 估计量的抽样方差:9 15.定理2.3:σ²的无偏估计1016.回归标准误差:ˆσ17.1ˆβ的标准误:11221ˆˆ()(())ni i se x x =σβ==-∑10第四章多元回归分析101.多元回归分析的优点:102.多元线性回归模型:103.多元线性回归的OLS估计值:104.SRF样本回归函数:115.拟合值和残差11ˆβ的计算116.偏效应以及17.比较简单回归和多元回归估计值:128.拟合优度(SST、SSR、SSE、R2):139.过原点的回归:1310.多元回归模型的假定及定理3.1、定理3.2:1411.多重共线性:两个或多个自变量之间高度(但不完全)相关。
伍德里奇计量经济学导论摘要:I.计量经济学的性质与经济数据A.计量经济学的定义B.经济数据的特点和来源II.简单回归模型A.回归模型的基本概念B.线性回归模型的建立与估计C.线性回归模型的检验III.多元回归分析A.多元回归模型的基本概念B.多元回归模型的建立与估计C.多元回归模型的检验IV.回归模型的应用与拓展A.回归模型在经济学研究中的应用B.回归模型的拓展与修正正文:伍德里奇在《计量经济学导论》一书中,对计量经济学的基本概念、方法和应用进行了系统性的介绍。
首先,他明确了计量经济学的定义,即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。
为了更好地进行计量分析,书中详细阐述了经济数据的特点和来源,以及如何有效地利用这些数据。
在简单回归模型部分,伍德里奇介绍了回归模型的基本概念,以及如何建立和估计线性回归模型。
他详细地说明了最小二乘法(Least Squares Method)在回归模型估计中的运用,并通过实例展示了线性回归模型的检验方法。
在多元回归分析部分,伍德里奇进一步阐述了多元回归模型的基本概念,以及如何建立和估计多元回归模型。
他详细地介绍了矩阵代数在多元回归模型估计中的应用,并通过实例展示了多元回归模型的检验方法。
此外,他还介绍了如何通过回归模型对经济变量之间的关系进行解释和预测。
在回归模型的应用与拓展部分,伍德里奇通过实例展示了回归模型在经济学研究中的具体应用,包括对产出、消费、投资等经济变量的分析。
他还介绍了如何对回归模型进行拓展和修正,以更好地反映现实经济中的复杂关系。
高级计量经济学-1引言高级计量经济学是经济学领域中的一门重要的学科,它主要研究经济现象的测量与分析方法,并利用各种统计工具来揭示经济变量之间的关系。
本文将介绍高级计量经济学的基本概念、方法和应用。
一、基本概念1.1 计量经济学定义计量经济学是一门关于经济现象和经济变量的量化研究方法的学科。
它通过建立数学模型和利用统计推断的方法来解释和预测经济现象。
1.2 经济变量经济变量是指反映经济现象和经济活动的数量特征。
常见的经济变量包括国内生产总值、物价指数、劳动力市场数据等。
二、计量模型2.1 线性回归模型线性回归模型是计量经济学中最常用的模型之一,它假设解释变量和被解释变量之间存在线性关系。
该模型通常用最小二乘法来估计模型参数。
2.2 时间序列模型时间序列模型是一种特殊的计量经济模型,它研究的是同一变量随时间变化的模式。
常见的时间序列模型包括自回归移动平均模型(ARMA)、自回归条件异方差模型(ARCH)等。
三、计量经济学方法3.1 最小二乘法最小二乘法是计量经济学中最常用的估计方法之一,它通过最小化观测值与模型预测值之间的差异来估计模型的参数。
3.2 极大似然估计极大似然估计是一种常用的参数估计方法,它通过寻找参数使得观测数据出现的概率最大化来估计模型的参数。
3.3 工具变量法工具变量法是一种常用的处理内生性问题的方法,它利用外生变量作为工具变量来消除内生性引起的估计偏误。
四、计量经济学应用4.1 动态面板数据模型动态面板数据模型是一种处理面板数据的方法,它结合了时间序列数据和横截面数据的特点,用于研究经济变量随时间的变化和个体之间的关系。
4.2 处理选择性偏误选择性偏误是指由于个体选择行为的特殊性质引起的估计偏误。
计量经济学可以通过处理选择性偏误来提高研究结果的准确性。
结论高级计量经济学是一门重要的经济学学科,它利用计量方法和统计工具来研究经济现象和经济变量之间的关系。
本文介绍了高级计量经济学的基本概念、模型、方法和应用,希望能为读者提供有关该领域的基础知识和理解。
高级计量经济学I教学大纲(2018年·秋季学期·经资院)授课教师:周晔馨 zhouyexin@教学对象:博士生、硕士生先修课程:有微积分、线性代数、概率论基础知识学时/学分:48学时/3学分教学方式:PPT+板书推导主要教材:1.Colin Cameron, Pravin K. Trivedi, Microeconometrics: Methods and Applications;2.陈强,高级计量经济学及Stata应用(第二版,研究生用),高等教育出版社,2014;3.J. Stock, M. Watson, Introduction to Econometrics.参考书籍:1.Joshua D. Angrist, Jörn-Steffen Pischke, Mostly Harmless Econometrics: AnEmpiricist’s Companion, 基本无害的计量经济学(MHE);2.伍德里奇,计量经济学导论:现代观点;3.L. Hamilton,应用Stata做统计分析;4.Angrist and Pischke,Mastering Econometrics;5.W. Green,Econometric Analysis.课程板块:共16次课,其中上课14次,半期考试1次,期末考试1次。
助教课:上机和作业讲解大约6次。
1、导论+OLS(多元回归+小样本理论+大样本理论)2、古典假定的违反,模型设定和数据问题3、分位数回归4、工具变量与内生性5、国庆6、离散因变量:二值选择模型Logit/Probit+多值选择模型,有序因变量7、受限因变量1:断尾回归Truncated、归并回归Tobit8、专题:如何做规范的实证研究9、半期闭卷考试10、受限因变量2:样本选择模型Heckit11、因果推断1:实验,处理效应模型PSM12、因果推断2:双重差分DID13、因果推断3:断点回归RD14、面板数据回归15、论文报告与点评16、期末闭卷考试成绩:总成绩由以下三部分组成:1、平时成绩(20%);2、期中考试成绩(纸考含上机题,30%);3、期末考试成绩(论文分享与点评,5%;纸考含上机题,45%)。