计量经济学模型简介

金融计量经济学：模型和方法
金融计量经济学是一门十分重要的学科，它涉及到货币、投资和金融活动的理论、应用和模型的分析。

有关金融计量经济学的模型和方法，一般主要包括以下几类：
1. 概率理论：金融计量主要是基于概率理论来进行数据分析，并对不确定性有着很好的平衡，以确定股票投资者和借款人的风险。

2. 经济理论：金融计量经济学的另一个主要内容是经济理论，经济理论可以用来弄清相关因素和关联因素，分析经济变量之间的关系，从而了解资产价格的形成及改变。

3. 估值模型：估值模型是用来衡量资产价格的重要工具，它可以让投资者比较资产实际价值与市场价格之间的差别。

4. 投资组合：投资组合是一个关键因素，它可以帮助投资者确定他们应该如何将资金投资到不同的资产类别中去，从而获得最佳回报率和避免大幅度损失。

5. 分析和机器学习：数据分析和机器学习在金融计量经济学中扮演着重要角色，帮助投资者从海量的数据中抽取准确的趋势，从而更好地投资决策。

总的来说，金融计量经济学的模型和方法旨在帮助投资者更好地理解投资市场的运作，以便更好地把握投资机会和进行投资决策。

广义计量经济学：利用经济理论、统计学和数学定量研究经济现象的经济计量方法的统称，包括回归分析方法、投入产出分析方法、时间序列分析方法等。

狭义计量经济学：以揭示经济现象中的因果关系为目的，在数学上主要应用回归分析方法。

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的客观存在的数量关系为内容的分支学科。

计量经济学模型：揭示经济活动中各种因素之间的定量关系，用随机性的数学方程加以描述。

截面数据：截面数据是许多不同的观察对象在同一时间点上的取值的统计数据集合，可理解为对一个随机变量重复抽样获得的数据。

时间序列数据：把反映某一总体特征的同一指标的数据，按照一定的时间顺序和时间间隔排列起来，这样的统计数据称为时间序列数据面板数据：指时间序列数据和截面数据相结合的数据。

总体回归函数：指在给定Xi下Y分布的总体均值与Xi所形成的函数关系（或者说总体被解释变量的条件期望表示为解释变量的某种函数）。

样本回归函数：指从总体中抽出的关于Y，X的若干组值形成的样本所建立的回归函数。

随机的总体回归函数：含有随机干扰项的总体回归函数（是相对于条件期望形式而言的）。

线性回归模型：既指对变量是线性的，也指对参数β为线性的，即解释变量与参数β只以他们的1次方出现。

最小二乘法：又称最小平方法，指根据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。

最大似然法：又称最大或然法，指用生产该样本概率最大的原则去确定样本回归函数的方法。

总离差平方和：用TSS表示，用以度量被解释变量的总变动。

回归平方和：用ESS表示：度量由解释变量变化引起的被解释变量的变化部分。

残差平方和：用RSS表示：度量实际值与拟合值之间的差异，是由除解释变量以外的其他因素引起的被解释变量变化的部分。

协方差：用Cov（X，Y）表示，度量X,Y两个变量关联程度的统计量。

R表示，该值越接近1，模型拟合优度检验：检验模型对样本观测值的拟合程度，用2对样本观测值拟合得越好。

第八章 时间序列计量经济学建模简介第一节 时间序列计量经济学模型的基本概念 一、时间序列计量经济学的发展趋势1、上个世纪70年代中期世界复杂的经济格局对计量经济学方法的挑战。

计量经济学模型的主要应用之一就是经济预测，而且早年计量经济学就是通过利用模型的短期预测发展起来的。

在上个世纪50——60年代西方国家经济预测中不乏成功的实例。

但是，进入20世纪70年代以后，人们对计量经济学模型提出了质疑，表现在1973年和1979年，各种计量经济学模型都无法预测到“石油危机”对经济会造成什么影响（尽管当时能够对石油危机提出预报）。

2、传统计量经济学方法存在的主要问题。

传统计量经济学模型是以模拟历史、从已经发生的经济活动中找出变化规律的主要技术手段。

而对于非稳定发展的经济过程和缺乏规范行为理论的经济活动，传统计量经济学模型就显得无能为力。

同时，现实经济活动愈来愈复杂多变，对于社会经济的发展、体制的变迁、技术的创新，要用具有一定的计量经济学或动态多元非线性方程组对其加以描述并非易事。

因此，人们认为传统计量经济学的弱点是过分依赖先验理论，这种弱点一方面表现为缺乏动态的信息反馈；另一方面是所获得的理论与样本数据间满意的吻合结果往往要凭借建模者的艺术。

3、80年代初提出了与传统计量经济学完全不同的建模方法。

最初由萨甘（Sargan ，1964）提出，后经亨德里-安德森（Hendry-Anderson ，1977）和戴维森（Davidson ，1977）进一步完善的误差修正模型，以及由格兰杰（C.W.J.Granger ，1981）提出的协整理论，最终产生了Hendry 的“由一般到特殊”的建模方法。

时间序列的类型： （1）按时间是否连续分为一是离散型的随机过程或时间序列；二是连续型的随机过程或时间序列。

本章主要研究离散时间序列，并用t Y 或t X 表示。

对于连续时间序列，可通过等间隔采样使之转化为离散时间序列后加以研究。

1、计量经济学:根据经济理论，和统计观测数据，用随机数学模型的方法，研究经济学定量问题的科学。

1、计量经济学模型:在一定假设条件下，描述经济变量之间数量关系的一个或一组随机数学方程。

2、解释变量:影响研究对象结果的‘因素变量3、被解释变量:作为研究对象的变量。

即因果关系中的‘结果变量’：4、狭义回归分析:用确定性的函数关系，近似的描写（拟合）不确定性的相关关系。

5、相关分析:在相关关系中，测定变量之间联系的密切程度。

6、回归变量:用确定的函数关系，近似的描写（拟合）不确定性的相关关系，并测定变量之间密切的联系程度。

7、经济变量：用来描述经济因素数量水平的指标.8、模型参数:模型中表现经济变量相互依存程度的那些因素,同城是一些相对稳定的量.9、前定变量：在模型中滞后内生变量或更大范围的内生变量与外生变量一起称为前定变量。

10、间序列的平稳性，是指时间序列的统计规律不会随着时间的推移而发生变化11、最小平方法:用使估计的剩余平方和最小的原则确定样本回归函数。

Then β^2 =∑xiyi/∑xi2 ; β^1 =Y(Y 上面加一横)-β^2 X(X 上面加一横) only thus ,can the residue sum of squares 残差平方和RSS=∑(Yi-Yi^)2 Is Least 最小。

（故称最小平方差）12、异方差:定义：若线性回归模型 Yi=β1+β2Xi+ui (i=1、 2……n)中方差Var(ui)= σui2=f(Xi)不等于常数则称此模型具有异方差性13、自相关:若相信回归方程中随机项ut 之间的某个协方差Cov(ut ,ut’)不等于 0 (t 不等于 t’; t’不等于 1,2,…,n)14、多重共线性:等价于完全多重共线性+不完全多重共线性若齐次线性方程组 λ2X2i+λ3X3i+……+λkXki=0 i=1,2,…,n 存在不完全为零的解 λ2,λ3,……λk 则称线性回归模型 Yi=β1+β2X2i+…+βkXki+ui 具有完全多重共性15、不完全多重共线性: 若含随机项 vi 齐次线性方程组 λ2X2i+λ3X3i+…+λkXki+vi=0 存在不完全为零的解λ2,λ3,…λk 则称线性回归模型Y=Xβ+U 存在不完全多重共线性16、结构模型:根据经济理论和行为规律，描述经济变量间关系结构的一组含随机项的方程。

计量经济学模型
计量经济学模型是一种用于分析定量经济行为的方法。

它通过使用数字技术来描述和预测经济问题，以帮助决策者更好地理解经济现象。

计量经济学模型的基本目标是描述经济行为的影响因素并识别其影响的大小，以便可以对政策措施作出明智的经济决策。

计量经济学模型的基本原理是要把经济变量通过数学模型的形式进行表达，这种数学模型可以用来描述经济现象，也可以用来预测未来的经济发展趋势。

例如，计量经济学模型可用来分析价格波动、收入差距、市场份额或投资回报率等经济变量之间的关系，以及各种政策措施对这些变量的影响。

计量经济学的模型
计量经济学是一门运用数学、统计学和经济学理论来分析经济数据的学科。

它的核心是建立经济变量之间的数学模型，并利用实际数据进行估计和验证。

计量经济学模型通常由一组方程式组成，这些方程式描述了经济变量之间的关系。

其中，最常见的模型是线性回归模型，它假设因变量与自变量之间存在线性关系。

在建立计量经济学模型时，需要考虑许多因素，例如变量的选择、数据的收集和处理、模型的假设和限制等。

为了确保模型的可靠性和有效性，需要进行一系列的统计检验和诊断，例如拟合优度检验、异方差性检验、自相关检验等。

计量经济学模型可以用于预测经济变量的未来走势、评估政策的效果、检验经济理论的正确性等。

它在宏观经济、金融市场、产业经济等领域都有广泛的应用。

总之，计量经济学是一门重要的经济学分支，它通过建立数学模型来分析经济数据，为政策制定和经济决策提供了科学依据。

1.计量经济学模型：揭示经济现象中客观存在的因果关系，主要采用回归分析方法的经济数学模型。

2.参数估计的无偏性：它的均值或期望值是否等于总体的真实值。

3.参数估计量的有效性：它是否在所有线性无偏估计量中具有最小方差。

估计量的期望方差越大说明用其估计值代表相应真值的有效性越差；否则越好，越有效。

不同的估计量具有不同的方差，方差最小说明最有效。

4.序列相关：即模型的随即干扰项违背了相互独立的基本假设。

5.工具变量：在模型估计过程中被作为工具使用，以替代与随即干扰项相关的随机解释变量。

6.结构式模型：根据经济理论和行为规律建立的描述经济变量之间直接关系结构的计量经济学方程系统。

7．内生变量：具有某种概率分布的随机变量，它的参数是联立方程系统估计的元素，内生变量是由模型系统决定的，同时也对模型系统产生影响。

内生变量一般都是经济变量。

8.异方差：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。

9. 回归分析 ：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 。

其目的在于通过后者的已知或设定值，去估计和预测前者的（总体）均值。

前一变量称为被解释变量或应变量，后一变量称为解释变量或自变量。

1．下列不属于．．．线性回归模型经典假设的条件是（ A ） A ．被解释变量确定性变量，不是随机变量。

B ．随机扰动项服从均值为0，方差恒定，且协方差为0。

C ．随机扰动项服从正态分布。

D ．解释变量之间不存在多重共线性。

2．参数β的估计量βˆ具备有效性是指（ B ）A ．0)ˆ(=βVarB ．)ˆ(βVar 为最小C ．0)ˆ(=-ββED ． )ˆ(ββ-E 为最小 3．设Q 为居民的猪肉需求量，I 为居民收入，PP 为猪肉价格，PB 为牛肉价格，且牛肉和猪肉是替代商品，则建立如下的计量经济学模型：iB i P i i t P P I Q μαααα++++=3210根据理论预期，上述计量经济学模型中的估计参数1ˆα、2ˆα和3ˆα应该是（ C ）A ．1ˆα<0，2ˆα<0，0ˆ3>αB ．1ˆα<0，2ˆα>0，0ˆ3<αC ．1ˆα>0，2ˆα<0，0ˆ3>αD ．1ˆα>0，2ˆα>0，0ˆ3<α4．利用OLS 估计模型ii i X Y μαα++=10求得的样本回归线，下列哪些结论是不正确的（ D ）A ．样本回归线通过（Y X ,）点B ．∑i μˆ=0C ．YY ˆ= D ．i i X Y 10ˆˆαα+=5．用一组有20个观测值的样本估计模型i i i X Y μββ++=10后，在0.1的显著性水平下对1ˆβ的显著性作t 检验，则1β显著地不等于零的条件是t 统计量绝对值大于（ D ） A. t 0.1(20)B. t 0.05(20)C. t 0.1(18)D. t 0.05(18)6．对模型i i i i X X Y μβββ+++=22110进行总体线性显著性检验的原假设是（ C ）A ．0210===βββB ．0=j β，其中2,1,0=jC ．021==ββD ．0=j β，其中2,1=j7.对于如下的回归模型ii i X Y μαα++=ln ln 10中，参数1α的含义是（ D ）A ．X 的相对变化,引起Y 的期望值的绝对变化量B ．Y 关于X 的边际变化率C ．X 的绝对量发生一定变动时,引起Y 的相对变化率D ．Y 关于X 的弹性 8.如果回归模型为背了无序列相关的假定，则OLS 估计量（ A ）A ．无偏的，非有效的B ．有偏的，非有效的C ．无偏的，有效的D ．有偏的，有效的 9. 下列检验方法中，不能用来检验异方差的是（ D ）A ．格里瑟检验B ．戈德菲尔德-匡特检验C ．怀特检验D ．杜宾-沃森检验 10．在对多元线性回归模型进行检验时，发现各参数估计量的t 检验值都很低，但模型的拟合优度很高且F 检验显著，这说明模型很可能存在（ C ）A ．方差非齐性B ．序列相关性C ．多重共线性D ．模型设定误差11.包含截距项的回归模型中包含一个定性变量，且这个定性变量有3种特征，则，如果我们在回归模型中纳入3个虚拟变量将会导致模型出现（ A ）A ．序列相关B ．异方差C ．完全共线性D ．随机解释变量 12.下列条件中，哪条不是有效的工具变量需要满足的条件（ B ）A ．与随机解释变量高度相关B ．与被解释变量高度相关C ．与其它解释变量之间不存在多重共线性D ．与随机误差项不同期相关13．当模型中存在随机解释变量时，OLS 估计参数仍然是无偏的要求（ A ）A ．随机解释变量与随机误差项独B ．随机解释变量与随机误差项同立期不相关，而异期相关C．随机解释变量与随机误差项同期相关D．不论哪种情况，OLS估计量都是有偏的______________________________________________________________________________________________________________14．在分布滞后模型tt t t X X Y μβββ+++=-1210中，解释变量对被解释变量的长期影响乘数为（ C ）A. 1βB. 2βC. 21ββ+ D ．210βββ++15．在联立方程模型中，外生变量共有多少个（ B ）A. 1B. 2C. 3D. 41．普通最小二乘法确定一元线性回归模型i i i e X Y ++=10ˆˆββ的参数0ˆβ和1ˆβ的准则是使（ B ） A ．∑ei 最小 B ．∑ei2最小C ．∑ei 最大 D ．∑ei2最大2、普通最小二乘法(OLS)要求模型误差项i μ满足某些基本假定。

——名词解释将因变量与一组解释变量和未观测到的扰动联系起来的方程，方程中未知的总体参数决定了各解释变量在其他条件不变下的效应。

与经济分析不同，在进行计量经济分析之前，要明确变量之间的函数形式。

经验分析（Empirical Analysis）：在规范的计量分析中，用数据检验理论、估计关系式或评价政策有效性的研究。

确定遗漏变量、测量误差、联立性或其他某种模型误设所导致的可能偏误的过程线性概率模型（LPM）（Linear Probability Model, LPM）：响应概率对参数为线性的二值响应模型。

没有一个模型可以通过对参数施加限制条件而被表示成另一个模型的特例的两个（或更多）模型。

有限分布滞后（FDL）模型（Finite Distributed Lag (FDL) Model）：允许一个或多个解释变量对因变量有滞后效应的动态模型。

布罗施-戈弗雷检验（Breusch-Godfrey Test）：渐近正确的AR（p）序列相关检验，以AR（1）最为流行；该检验考虑到滞后因变量和其他不是严格外生的回归元。

布罗施-帕甘检验（Breusch-Pagan Test）/（BP Test）：将OLS 残差的平方对模型中的解释变量做回归的异方差性检验。

若一个模型正确，则另一个非嵌套模型得到的拟合值在该模型是不显著的。

因此，这是相对于非嵌套对立假设而对一个模型的检验。

在模型中包含对立模型的拟合值，并使用对拟合值的t 检验来实现。

回归误差设定检验（RESET）（Regression Specification Error Test, RESET）：在多元回归模型中，检验函数形式的一般性方法。

它是对原OLS 估计拟合值的平方、三次方以及可能更高次幂的联合显著性的F 检验。

怀特检验（White Test）：异方差的一种检验方法，涉及到做OLS 残差的平方对OLS 拟合值和拟合值的平方的回归。

这种检验方法的最一般的形式是，将OLS 残差的平方对解释变量、解释变量的平方和解释变量之间所有非多余的交互项进行回归。

计量经济学古典模型
计量经济学古典模型是经济学中一种重要的基础模型，它主要关注经济系统中的市场均衡和资源配置问题。

该模型假设市场是完全竞争的，并且假设所有经济主体都是理性的，即它们总是根据自己的利益来做出决策。

古典模型的核心是供求均衡方法。

在该模型中，市场的供求均衡决定了价格和数量。

供给方面，假设生产者根据生产成本决定销售价格，而需求方面，假设消费者根据自己的收入和利益来决定购买数量。

此外，古典模型还考虑了市场的长期稳定性。

在长期中，生产者可以通过增加或减少生产量来调整价格，从而实现长期均衡。

同时，古典模型还考虑了市场的动态调整过程，即当产生外部冲击时，市场会通过价格和数量的变化来恢复均衡。

综上所述，计量经济学古典模型是经济学中非常重要的基础模型，它为我们理解市场均衡和资源配置问题提供了基础，也为我们研究经济发展和政策制定提供了理论基础。

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计量经济学术语（中）E计量经济模型（Econometric Model）：将因变量与一组解释变量和未观测到的扰动联系起来的方程，方程中未知的总体参数决定了各解释变量在其余条件不变下的效应。

经济模型（Economic Model）：从经济理论或不那么正规的经济原因中得出的关系。

经济显著性（Economic Signi?cance）：见实际显著性。

弹性（Elasticity）：给定一个变量在其余条件不变下增加1%，另一个变量的百分比变化。

经验分析（Empirical Analysis）：用正规计量分析中的数据检验理论、估计关系式或确定政策效应的研究。

内生解释变量（Endogenous Explanatory Variable）：在多元回归模型中，由于遗漏变量、测量误差或联立性的原因而与误差项相关的解释变量。

内生样本选择（Endogenous Sample Selection）：非随机样本选择，其选择直接地或通过方程中的误差项与因变量相联系。

误差项（Error Term）：在简单或多元回归方程中，包含了未观测到的影响因变量的因素的变量。

误差项也可能包含被观测的因变量或自变量中的测量误差。

误差方差（Error Variance）：多元回归模型中误差项的方差。

事件研究（Event Study）：事件（例如政府规制或经济政策的变化）对结果变量的效应的计量分析。

排除一个有关变量（Excluding a Relevant Variable）：在多元回归分析中，遗漏了一个对因变量有非零偏效应的变量。

排斥性约束（Exclusion Restrictions）：说明某些变量被排斥在模型之外（或具有零总体参数）的约束。

外生解释变量（Exogenous Explanatory Variable）：与误差项不相关的解释变量。

外生样本选择（Exogenous Sample Selection）：或者依赖外生解释变量，或者与所感兴趣的模型中的误差项不相关的样本选择。

计量经济学4种常用模型计量经济学是经济学的一个重要分支，主要研究经济现象的数量关系及其解释。

在计量经济学中，常用的模型有四种，分别是线性回归模型、时间序列模型、面板数据模型和离散选择模型。

下面将对这四种模型进行详细介绍。

第一种模型是线性回归模型，也是计量经济学中最常用的模型之一。

线性回归模型是通过建立自变量与因变量之间的线性关系来解释经济现象的模型。

在线性回归模型中，自变量通常包括经济学理论认为与因变量相关的变量，通过最小二乘法估计模型参数，得到经济现象的解释。

线性回归模型的优点是简单易懂，计算方便，但其前提是自变量与因变量之间存在线性关系。

第二种模型是时间序列模型，它主要用于分析时间序列数据的模型。

时间序列模型假设经济现象的变化是随时间演变的，通过分析时间序列的趋势、周期性和随机性，可以对经济现象进行预测和解释。

时间序列模型的常用方法包括自回归移动平均模型（ARMA）、自回归条件异方差模型（ARCH）等。

时间序列模型的优点是能够捕捉到时间的动态变化，但其局限性是对数据的要求较高，需要足够的时间序列观测样本。

第三种模型是面板数据模型，也称为横截面时间序列数据模型。

面板数据模型是将横截面数据和时间序列数据结合起来进行分析的模型。

面板数据模型可以同时考虑个体间的差异和时间的变化，因此能够更全面地解释经济现象。

面板数据模型的常用方法包括固定效应模型、随机效应模型等。

面板数据模型的优点是能够控制个体间的异质性，但其需要对个体间的相关性进行假设。

第四种模型是离散选择模型，它主要用于分析离散选择行为的模型。

离散选择模型假设个体在面临多种选择时，会根据一定的规则进行选择，通过建立选择概率与个体特征之间的关系，可以预测和解释个体的选择行为。

离散选择模型的常用方法包括二项Logit模型、多项Logit模型等。

离散选择模型的优点是能够分析个体的选择行为，但其局限性是对选择行为的假设较强。

综上所述，计量经济学中常用的模型有线性回归模型、时间序列模型、面板数据模型和离散选择模型。