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计量经济学 总复习第一部分：统计基础知识均值的概念：通常人们所说的均值就是“平均数”，统计意义上的均值是“期望值”。
方差：变量的每个样本与均值的距离大小的概念。
标准差：对方差开根号就是标准差。
数学期望值与方差的数学性质总体方差： 1.常量aE （a ）=a 2σ(a)=0抽样方差： 2.变量 y=a+bxE(y)=a+bE(x)总体标准偏差： 2σ(y)=b^2 * 2σ(x)抽样标准偏差：假设检验的定义：事先做一个假设，然后再用统计方法来检验这个假设是否有统计意义。
假设检验的步骤：第一步，设定假设条件。
原定假设，H0:u=u0，和替代假设，Ha:u ≠u0。
第二步，决定用哪种检验， 如果n ≥30,用Z 检验，如果n<30, 用t 检验。
第三步，找出临界值， 根据给定的定义域的大小，即α=1%、α=5%、或 α=10% 从概率分布表中查出Zc 值，或tc 值。
第四步，计算统计值， 或者第五步，比较统计值与临界值而得出结论。
如果统计值的绝对值大于临界值，那么我们就否定原定假设； 如果统计值的绝对值小于临界值，那么我们就不能否定原定假设。
第二部分 最小二乘法最小二乘法的假设条件：（1） （2） （3） （4） （5） 文字解释：Nu x Ni ∑-=22)(σ1)(22--=∑n x xs ni2σσ=2s s =nux Z σ0*-=n s u x t 0*-=)(=X E i ε∞<=22,)(σσεi Var 0),(=j i Cov εε0),(=i i X Cov ε1),(±≠j i X X Cov(1)每个误差必须是随机的，其误差的期望值是零；(2)误差都是雷同的，其方差相等，同时其方差的变化量必须是有限的； (3)每个误差之间必须是相互独立的； (4)误差项与方程式中的自变量是无关的； (5)自变量之间无直接的线性关系。
通用最小二乘法的步骤：第一步：求出误差项：第二步：求误差的平方和最小。
《中级计量经济学》总复习1．重温所学知识。
2．考试时带计算器（并不意味着有大量计算）。
3．熟知Eviews 输出结果。
（不考计算机操作知识） 4．重点掌握内容是（1）OLS 回归；（2）时间序列分析；（3）单位根检验。
第1章 经典回归模型相关理论相关分析是研究变量间相互关系的最基本方法。
相关指两个或两个以上变量间相互关系的程度或强度。
相关指的是线性相关。
1．相关的分类：（1）按强度分：完全相关，强相关，弱相关，零相关。
（2）按变量个数分：简单相关（按形式：线性、非线性相关；按符号：正、负、零相关。
）复相关，偏相关。
2．相关的度量：简单线性相关系数，简称相关系数，用 ρ 表示。
r 的统计表达式是r =∑∑∑===----T t t T t t Tt t t y y T x x T y y x x T 12121)(1-1)(1-1))((1-1=∑∑∑===----T t t T t t Tt t t y y x x y y x x 12121)()())((其中T ，样本容量；x t ，y t 变量的观测值；x ,y 变量观测值的均值。
3．简单相关系数的检验查相关系数临界值表6．偏相关系数以3个变量x t , y t , z t ,为例（多于3个变量的情形与此相似。
），假定控制z t 不变，测度x t , y t偏相关关系的偏相关系数定义如下。
t t t z y x ,ρ= 控制z t 不变条件下的x t , y t 的简单相关系数。
7．复相关系数（2）计算y t 与t y ˆ的简单相关系数，则称tt y y r ˆ是y t 与x t 1, x t 2, …, x t k -1的复相关系数。
复相关系数t t y y r ˆ与简单相关系数r 的区别是简单相关系数r 的取值范围是[-1，1]，复相关系数t t y y r ˆ的取值范围是[0，1]。
简单线性回归模型（熟知各个量，学会分析EViews 输出结果）简单线性回归模型如下，y t = β0 + β1 x t + u t模型包含的经济意义。
建立与应用it量经济学模型的主要步骤有哪些？答：建立与应用计量经济学模型的主要步骤包括:①设定理论模型,包括选择模型所包含的变量，确定变量之间的数学关系和拟定模型中待估参数的数值范围；②收集样本数据，要考虑样本数据的完整性、准确性、可比性和一致性;③估计模型参数;④检验模型,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。
计量经济学模型主要有哪些应用领域？各自的原理是什么？答：计量经济学模型主要有以下几个方面的用途：⑴。
结构分析,赣理是弹性分析、乘数分析与t匕较分析;⑵。
经济预测,其原理是模拟历史,从已经发生的经济活动中找岀变化规律;⑶。
政策评价,是对不同政策执行情况的"模拟仿真”；⑷。
检验与发展经济理论,其原理是如果按照某种经济理论建立的计量经济学模型可以很好地拟合实际观察数据。
模型的检验包括哪些方面？答：模型的检验主要包括经济意义检验、统计检验、计量经济学检验和模型的预测检验四个方面。
相关分析和回归分析的联系和区别。
答：相关分析与回归分析既有联系又有区别。
首先，两者都是研究非确定性变量间的的统计依赖关系，并能测度线性依赖程度的大小。
其次，两者间又有明显的区别。
相关分析仅仅是从统计数据上测度变量间的相关程度，而无需考察两者间是否有因果关系，因此，变量的地位在相关分析中式对称的，而且都是随机变量；回归分析则更关注具有统计相关关系的变量间的因果关系分析, 变量的地位是不对称的,有解释变量和被解释变量之分,而且解释变量也往往被假设为非随机变量。
再次,相关分析只关注变量间的联系程度,不关注具体的依赖关系；而回归分析则更加关注变量间的具体依赖关系，因此可以进一步通过解释变量的变化来估计或预测被解释变量的变化,达到深入分析变量间依存关系，掌握其运动规律的目的。
一元线性回归模型的基本假设主要有哪些?违背基本假设的计量经济学模型是否就不可以估计？答：假设I、解释变量X是确定性变量，不是随机变量；假设2、随机误差项g具有零均值、同方差和不序列相关性：E(|ii)=O 1=1,2, ...,nVar (|ij)=o M2i=l,2, ...,nCov(M|ij)=0 iHji,j二1,2, ...,n假设3、随机误差项g与解释变量X之间不相关：CovfXj, |ij)—0 i ―..“n假设4、|i服从零均值、同方差、零协方差的正态分布W~N(0, G,) i = l,2,…,n假设5 :随着样本容量的无限增加,解释变量X的样本方差趋于一有限常数。
中级计量复习题中级计量复习题计量经济学作为经济学的一个重要分支，研究经济现象的量化方法和经济理论之间的关系。
它是经济学中的一门实证科学，通过运用数学和统计学的方法，对经济数据进行分析和解释。
在这篇文章中，我们将回顾一些中级计量经济学的复习题，帮助读者巩固知识和提高理解能力。
1. 什么是计量经济学？计量经济学是一门研究经济现象的量化方法和经济理论之间关系的学科。
它使用数学和统计学的方法，对经济数据进行分析和解释。
计量经济学的目标是通过建立经济模型，对经济现象进行量化分析，并通过统计推断来验证经济理论。
2. 什么是回归分析？回归分析是计量经济学中最常用的方法之一。
它用于研究两个或多个变量之间的关系。
回归分析可以帮助我们确定自变量对因变量的影响程度，并预测因变量的值。
在回归分析中，我们通常使用最小二乘法来估计模型参数。
3. 什么是多重共线性？多重共线性是回归分析中的一个常见问题。
当自变量之间存在高度相关性时，会导致多重共线性。
多重共线性会使估计的参数不稳定，难以解释。
为了解决多重共线性问题，我们可以使用变量选择方法，如逐步回归或岭回归。
4. 什么是异方差性？异方差性是回归分析中的另一个常见问题。
当误差项的方差与自变量之间存在关系时，会导致异方差性。
异方差性会影响参数估计的有效性和统计推断的准确性。
为了解决异方差性问题，我们可以使用加权最小二乘法或进行异方差性稳健性检验。
5. 什么是自相关性？自相关性是回归分析中的另一个重要问题。
当误差项之间存在相关性时，会导致自相关性。
自相关性违背了回归模型的基本假设，使得参数估计不一致和统计推断无效。
为了解决自相关性问题，我们可以使用自相关性稳健的标准误差或进行自相关性检验。
6. 什么是面板数据？面板数据是一种特殊类型的数据，它包含了多个观察单位和多个时间点的信息。
面板数据可以用于研究个体之间的差异和时间的动态变化。
在面板数据分析中，我们可以使用固定效应模型或随机效应模型来控制个体特征的影响。
《中级计量经济学》复习一、上学期的主要内容1、数学知识（Basic Knowledge of Mathematics ）1） 矩阵的基础知识（Basic Knowledge of Matrix Algebra ） 2） 概率论与数理统计（Probability and Statistics ） 2、几个回归模型1） 古典线性回归模型(Simple Classical Linear Regression ) 2） 多元线性回归模型(Linear Multiple Regression)3） 带有线性约束的多元线性回归模型及其假设检验(Linear Multiple Regression and its Inference Prediction)4） 正态线性统计模型的最大似然估计(Normal Linear Statistical Model and MLE) 5） 非线性回归模型初步(Nonlinear Regression Model)二、主要知识点1、概率论与数理统计的对应关系概率模型：二项分布、正态分布、几何分布等。
在很多种情况下，参数就决定了分布。
抽样与统计：通过样本确定参数。
顺序统计量、经验分布函数与子样矩设（X 1，…，X n ）是从母体中抽取的一个子样，记（x 1,x 2…,x n ）是子样的一个观察值，将观察值的各分量按大小递增次序排列，得到*1x ≤*2x ≤…≤*n x当（X 1，…，X n ）取值为（x 1,…,x n ）时，我们定义)(n k X 取值为*k x 。
称由此得到的)()(1,,n nn X X 为（X 1，…，X n ）的一组顺序统计量。
显然)(1n X ≤)(2n X ≤…≤)(n n X ，i ni n X X ≤≤=1)(1min ，即)(1n X 的观察值是子样观察值中最小的一个，而i ni n n X X ≤≤=1)(max ，)(n nX 的观察值是子样观察值中最大的一个。
计量经济学复习要点164590(总20页)--本页仅作为文档封面，使用时请直接删除即可----内页可以根据需求调整合适字体及大小--计量经济学复习要点第1章 绪论数据类型：截面、时间序列、面板用数据度量因果效应，其他条件不变的概念 习题：C1、C2第2章 简单线性回归回归分析的基本概念，常用术语现代意义的回归是一个被解释变量对若干个解释变量依存关系的研究，回归的实质是由固定的解释变量去估计被解释变量的平均值。
简单线性回归模型是只有一个解释变量的线性回归模型。
回归中的四个重要概念1. 总体回归模型（Population Regression Model ，PRM)t t t u x y ++=10ββ--代表了总体变量间的真实关系。
2. 总体回归函数（Population Regression Function ，PRF ）t t x y E 10)(ββ+=--代表了总体变量间的依存规律。
3. 样本回归函数（Sample Regression Function ，SRF ）tt t e x y ++=10ˆˆββ--代表了样本显示的变量关系。
4. 样本回归模型（Sample Regression Model ，SRM ）tt x y 10ˆˆˆββ+=---代表了样本显示的变量依存规律。
总体回归模型与样本回归模型的主要区别是：①描述的对象不同。
总体回归模型描述总体中变量y 与x 的相互关系，而样本回归模型描述所关的样本中变量y 与x 的相互关系。
②建立模型的依据不同。
总体回归模型是依据总体全部观测资料建立的，样本回归模型是依据样本观测资料建立的。
③模型性质不同。
总体回归模型不是随机模型，而样本回归模型是一个随机模型，它随样本的改变而改变。
总体回归模型与样本回归模型的联系是：样本回归模型是总体回归模型的一个估计式，之所以建立样本回归模型，目的是用来估计总体回归模型。
线性回归的含义线性：被解释变量是关于参数的线性函数（可以不是解释变量的线性函数） 线性回归模型的基本假设简单线性回归的基本假定：对模型和变量的假定、对随机扰动项u 的假定（零均值假定、同方差假定、无自相关假定、随机扰动与解释变量不相关假定、正态性假定） 普通最小二乘法（原理、推导）最小二乘法估计参数的原则是以“残差平方和最小”。
D .数理统计学、单项选择题1 •计量经济学是下列哪门学科的分支学科（C）。
A.统计学 B •数学 C •经济学2 .计量经济学成为一门独立学科的标志是（B）oA. 1930年世界计量经济学会成立 B .1933年《计量经济学》会刊出版A.同一时点上不同统计单位相同统计指标组成的数据 B .同一时点上相同统计单位相同统计指标组成的数据C .同一时点上相同统计单位不同统计指标组成的数据D .同一时点上不同统计单位不同统计指标组成的数据5.同一统计指标，同一统计单位按时间顺序记录形成的数据列是（C）计量经济学题库4.横截面数据是指（A）A.时期数据 B .混合数据C. 时间序列数据 D .横截面数据9 •下面属于横截面数据的是（）。
A. 1991 — 2003年各年某地区20个乡镇企业的平均工业产值B. 1991 — 2003年各年某地区20个乡镇企业各镇的工业产值C .某年某地区20个乡镇工业产值的合计数D .某年某地区20个乡镇各镇的工业产值10 .经济计量分析工作的基本步骤是（）A.设定理论模型-收集样本资料一估计模型参数一检验模型B .设定模型一估计参数一检验模型-应用模13 .同一统计指标按时间顺序记录的数据列称为（）。
A.横截面数据 B .时间序列数据 C.修匀数据 D .原始数14 .计量经济模型的基本应用领域有（）C .消费需求分析、生产技术分析、D .季度分析、年度分析、中长期分析A.结构分析、经济预测、政策评价 B .弹性分析、乘数分析、政策模拟15.变量之间的关系可以分为两大类，它们是（C •正相关关系和负相关关系D •简单相关关系和复杂相关关系16 •相关关系是指（ A .变量间的非独立关系 B .变量间的因果关系C .变量间的函数关系 D •变量间不确定性的依存关系17 •进行相关分析时的两个变量（ A .都是随机变量B •都不是随机变量C •一个是随机变量，一个不是随机变量D •随机的或非随机都可以19. 参数1的估计量 ?具备有效性是指（ A . var ( ?)=0B . var(?)为最小D . (?- ■)为最小20. 对于Y =冈+ ?Xj +q ，以表示估计标准误差,Y?表示回归值，贝9（A .21 .A . :?=0时,，（Y i -Y i ）为最小D . ；：?=0时,，（Y i -Y?）2为最小设样本回归模型为Y i =f?0+f?X i +e i ，则普通最小二乘法确定的 弭的公式中, 错误的是（X i -X Y i -Y “1= 2送(X i -X )n ，Xi"、X 「Y i—「? Z X i Y i -nXYX i 2-nX 2D .年迄XY 匹X 正Y i 22.18 •表示x 和y 之间真实线性关系的是（B . E(Y) = s ；X tY 八。
计量经济学复习重点第一章1. 计量经济学的性质计量经济学是以经济理论和经济数据的事实为依据，运用数学和统计学的方法，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。
研究的主体（出发点、归宿、核心）：经济现象及数量变化规律研究的工具（手段）：模型数学和统计方法方法手段要服从研究对象的本质特征（与数学不同）,方法是为经济问题服务计量经济研究的三个方面理论：即说明所研究对象经济行为的经济理论（计量经济研究的基础）数据：对所研究对象经济行为观测所得到的信息(计量经济研究的原料或依据) 方法：模型的方法与估计、检验、分析的方法(计量经济研究的工具与手段2. 计量经济学与相关学科的联系与区别联系：●计量经济学研究的主体—经济现象和经济系的数量规律●计量经济学必须以经济学提供的理论原则和经济运行规律为依据●经济计量分析的结果：对经济理论确定的原则加以验证、充实、完善区别：●经济理论重在定性分析,并不对经济关系提供数量上的具体度量●计量经济学对经济关系要作出定量的估计，对经济理论提出经验的内容3. 学习计量经济学的必要性4. 计量经济学研究的基本思路和步骤模型设定（选择变量和数学关系式）、估计参数（确定变量间的数量关系）、模型检验（检验所得结论的可靠性）、模型应用（作经济分析和经济预测）5. 模型的设定、参数估计、模型检验的要求模型设定要求●要有科学的理论依据●选择适当的数学形式（单一方程、联立方程线性形式、非线性形式）●模型要兼顾真实性和实用性●包含随机误差项●方程中的变量要具有可观测性参数估计要求参数的估计值：所估计参数的具体数值参数的估计式：估计参数数值的公式6. 模型中的变量及其类型从变量的因果关系区分：被解释变量（应变量）——要分析研究的变量解释变量（自变量）—说明应变量变动主要原因的变量（非主要原因归入随机误差项）从变量的性质区分内生变量—其数值由模型所决定的变量，是模型求解的结果外生变量—其数值由模型以外决定的变量（相关概念：前定内生变量、前定变量）注意:外生变量数值的变化能够影响内生变量的变化，内生变量却不能反过来影响外生变量7. 计量经济研究中数据的类型时间数列数据（同一空间、不同时间）、截面数据（同一时间、不同空间）、混合数据（面板数据 Panel Data）、虚拟变量数据8. 参数估计的方法类型单一方程模型最常用的是普通最小二乘法、极大似然估计法等联立方程模型常用二段最小二乘法和三段最小二乘法等9. 建立计量经济模型的依据第二章1、变量间的关系：函数关系——相关关系相关系数——对变量间线性相关程度的度量◆相关关系的类型●从涉及的变量数量看简单相关、多重相关（复相关）●从变量相关关系的表现形式看线性相关——散布图接近一条直线、非线性相关——散布图接近一条曲线●从变量相关关系变化的方向看正相关——变量同方向变化，同增同减、负相关——变量反方向变化，一增一减不相关2、现代意义的回归：一个被解释变量对若干个解释变量依存关系的研究实质：由固定的解释变量去估计被解释变量的平均值3、总体回归函数（PRF）：将总体被解释变量Y的条件均值表现为解释变量X 的某种函数样本回归函数（SRF）：将被解释变量Y 的样本条件均值表示为解释变量X 的某种函数。
计量经济学复习资料计量经济学复习资料第一章1、建立经典单方程计量经济学模型的步骤。
P9答：1）理论模型的设计；2）样本数据的收集；3）模型参数的估计；4）模型的检验 2、理论模型设计的主要工作。
P9答：1）选择变量；2）确定变量之间的数学关系；3）拟定模型中待估计参数的数值范围 3、模型解释变量选择的注意事项。
P10 答：1）需要正确理解和把握所研究经济现象中暗含的经济学理论和经济行为规律；2）选择变量要考虑数据的可得性；3）选择变量时要考虑所有入选变量之间的关系，使得每个解释变量都是独立的。
4、理论模型设计的主要内容。
P9答：1）确定模型所含的变量；2）确定模型的数学形式；3）拟定理论模型中待估参数的理论期望值。
5、时间序列数据：一批按照时间先后排列的统计数据P126、截面数据：一批发生在同一时间截面上的调查数据。
P137、虚拟变量数据：也称为二进制数据，一般取0或1。
P13 9、被解释变量: 等号左边的因变量 10、解释变量:等号右边的自变量第二章1、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。
2、回归分析的主要内容：1）根据样本观察值对计量经济学模型参数进行估计，求得回归方程； 2）对回归方程、参数估计值进行显著性检验； 3）利用回归方程进行分析评价及预测。
3、随机干扰项： u 是观察值Y 围绕它的期望值的离差，是一个不可观测的可正可负的随机变量，也称为随机误差项。
4、样本残差：e ，代表其他影响Y 的因素的集合，可看成是u 的估计量5、总体回归函数：i i i u X Y ++=10ββ 6、样本回归函数01??i i iY X e ββ=++ 7、总离差平方和（TSS ）表示实测的Y 值围绕其均值的总变异回归平方和（ESS ）为来自解释变量的回归平方和残差平方和（RSS ）是围绕回归线的Y 值的变异∑2i e8、可决系数R2：9、根据上图一元线性回归结果判断，方程拟合优度如何？变量X的显著性检验如何？变量X 对变量Y的影响是怎样的？10、t检验值、参数和标准误之间的关系第三章1、多元回归模型的意义。
计量经济学复习资料1．普通最小二乘法（OLS ）,...^2^21^1^0^k k x x x y ββββ++++=其中^0β是0β的估计值,…如何得到^^2^1^0,...,,,k ββββ？普通最小二乘法选择能最小残差平方和的估计值。
即给定有关k x x x y ,...,,,21的n 个观测}{n i y x x x i ik i i ,...,2,1:),,...,,(21=，同时选择的^^2^1^0,...,,,k ββββ要使下式尽可能小：∑=----ni ik k i i x x y 12^1^^10)...(βββ这个问题可通过使用多元微积分求解。
这样就得到^^2^1^0,...,,,k ββββ这k+1个未知变量的k+1个线性方程：0)...(^1^11^0=----∑=ki k i ni i x x y βββ0)...(^1^11^01=----∑=ki k i ni i i x x y x βββ0)...(^1^11^02=----∑=ki k i ni i i x x y x βββ…0)...(^1^11^0=----∑=ki k i ni i ik x x y x βββ这个方程组通常被称为OLS 一阶条件。
k k x x x y ?++?+?=?^2^21^1^...βββ第i 个观测值的残差：^^i i i y y u -=① 残差的样本平均值为零。
∑==ni i u 1② 每个自变量和OLS 残差之间的样本协方差为零。
于是，OLS 拟合值和OLS 残差之间的样本协方差也为零。
01^=∑=ni i ij u x③ 点),,...,,(21----y x x x k 总位于OLS 回归线上：--------++++=k k x x x y ββββ (22110) 2.拟合优度总平方和∑=--=ni i y y SST 12)(解释平方和∑=--=ni i y y SSE 12^)( SSR SSE SST +=残差平方和∑==n i iu SSR 12^10,/1/22≤≤-==R SST SSR SST SSE R在回归中多增加一个自变量后，它绝对不会减少，而且通常会增大。
