计量经济学复习知识要点
1计量经济学定义。P1
是经济学的一个分支学科，是以揭示经济活动中客观存在的数量关系为内容的分支学科。是经济理论、统计学和数学三者的结合。
2建立与应用计量经济学模型的主要步骤。P9-P18
一、设定理论模型
二、收集样本数据
三、估计模型参数
四、检验模型
3理论模型的设计包含的三部分工作。P9
选择模型所包含变量、确定变量之间的数学关系、拟定模型中待估计参数的数值范围
4在确定了被解释变量之后，怎样才能正确地选择解释变量。P9-P10
（1）需要正确理解和把握所研究的经济现象中暗含的经济学理论和经济行为规律。
（2）要考虑数据的可得性。
（3）要考虑所有入选变量之间的关系，使得每一个解释变量都是独立的。
5如何恰当地确定模型的数学形式。P11
（1）选择模型数学形式的主要依据是经济行为理论。
（2）也可以根据变量的样本数据作出解释变量与被解释变量之间关系的散点图，作为建立理论模型的依据。
（3）在某种情况下，若无法事先确定模型的数学形式，那么就要采用各种可能的形式试模拟，然后选择模拟结果较好的一种。
6常用的样本数据类型。样本数据质量。P12,P13
时间序列数据、截面数据、虚变量数据。
完整性：即模型中包含的所有变量都必须得到相同容量的样本观测值。
准确性；有两方面含义，一是所得到的数据必须准确反映它所描述的经济因素的状态，即统计数据或调查数据本身是准确的；二是它必须是模型研究中所准确需要的，即满足模型对变量口径的要求。
可比性：也就是数据口径和价格的可比性问题。
一致性：即母体与样本的一致性
7虚变量。带常数项的计量模型引入虚拟变量个数原则。P13,p145
虚变量数据也称为二进制数据，一般取0或1。虚变量经常被用在计量经济学模型中，以表征政策、条件等因素。
对于含有截距项的计量经济模型，若想将含有m个互斥类型的定性因素引入到模型中，则应
该引入虚拟变量个数为m-1 。
8计量经济学模型必须通过四级检验。P14
经济意义检验、统计检验、计量经济学检验、模型预测检验
9计量经济模型成功的三要素。P14
成功的要素有三：理论、方法和数据。理论：所研究的经济现象的行为理论，是计量经济学研究的基础；方法：主要包括模型方法和计算方法，是计量经济学研究的工具与手段，是计量经济学不同于其他经济学分支科学的主要特征；数据：反映研究对象的活动水平、相互间以及外部环境的数据，或更广义讲是信息，是计量经济学研究的原料。三者缺一不可
10相关分析与回归分析的区别与关系。P23-P24
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饰对称的，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，有解释变量与被解释变量之分，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。
11计量经济学模型几方面应用领域。P18-P20
结构分析、经济预测、政策评价、检验与发展经济理论。
12随机误差项包含哪些因素影响。P27
（1）代表未知的影响因素；（2）代表残缺数据；（3）代表众多细小影响因素；
（4）代表数据观测误差；（5）代表模型设定误差；（6）变量的内在随机性。
13线性回归模型的基本假设。违背基本假设的计量经济模型是否可以估计。P30,P56-P57 （1）解释变量是非随机的或固定的，且相互之间互不相关（无多重共线性）。kXXX,,,21（2）随机误差项具有零均值、同方差及不序列相关，即
E(iμ)=0 i=1,2,…n
Var(iμ)= i=1,2,…n 2μσ
Cov(jiμμ,)=0 i≠j i,j=1,2,…n
（3）随机误差项与解释变量不相关。即
Cov(ijiXμ,)=0 j=1,2,…k i=1,2,…n
（4）随机误差项服从正态分布。即
iμ～N(0, ) i=1,2,…n 2μσ
14最小二乘法和最大似然法的基本原理。P33
最小二乘法的基本原理是当从模型总体随机抽取n组样本观测值后，最合理的参数估计量应该使得模型能最好地拟合样本数据。最大或然法的基本原理是当从模型总体随机抽取n组样本观测值后，最合理的参数估计量应该使得从模型中抽取该n组样本观测值的概率最大。
15普通最小二乘法参数估计量的统计性质及其含义。P36-P37
线性。所谓线性是指参数估计量是的线性函数。βˆiY
无偏性。所谓无偏性是指参数估计量的均值（期望）等于模型参数值，即，。βˆ00)ˆ(ββ=E11)ˆ(ββ=E
有效性。参数估计量的有效性是指在所有线性、无偏估计量中，该参数估计量的方差最小16最小样本容量、满足基本要求的样本容量。P64-P65
答：最小样本容量，即从最小二乘原理和最大或然原理出发，欲得到参数估计量，不管其质量如何，所要求的样本容量的下限。样本容量必须不少于模型中解释变量的数目（包括常数项）。即n≥k+1
虽然当n≥k+1时可以得到参数估计量，但除了参数估计量质量不好以外，一些建立模型所必须的后续工作也无法进行。一般经验认为，当n≥30或者至少n≥3（k+1）时，才能说满足模型估计的基本要求。
17在相同的置信概率下如何缩小置信区间。P72
（1）增大样本容量n；（2）提高模型的拟合优度，减少残差平方和；（3）提高样本观测值的分散度。
18非线性计量模型转化成线性模型数学处理方法。P74-p75
直接置换法、对数（函数）变换法和级数展开法
19异方差性的定义、后果、检验方法及这些检验方法的共同思路、解决办法。P93-P101 （2）异方差性的后果
①参数估计量仍然具有无偏性，但非有效，在大样本情况下仍不具有一致性。
②变量的显著性检验失去意义。
③模型的预测失效。
（3）异方差性的检验方法主要有图示检验法、等级相关系数法、戈里瑟检验、巴特列特检验、戈德菲尔特—夸特检验等。
（4）异方差性的检验方法的共同思路
由于异方差性，相对于不同的样本点，也就是相对于不同的解释变量观测值，随机误差项具有不同的方差，那么检验异方差性，也就是检验随机误差项的方差与解释变量观测值之间的相关性。各种检验方法就是在这个思路下发展起来的。
（5）异方差性的解决办法主要有加权最小二乘法。
20序列相关性的定义、后果、检验方法及这些检验方法的共同思路、解决办法。P104-P112 （2）序列相关性的后果
①参数估计量仍然具有无偏性，但非有效，在大样本情况下仍不具有一致性。
②变量的显著性检验失去意义。
③模型的预测失效。
（3）序列相关性的检验方法主要有图示检验法、冯诺曼比检验法、回归检验法、D.W.检验等。
（4）序列相关性的检验方法的共同思路
由于自相关性，相对于不同的样本点，随机误差项之间不再是完全互相独立，而是存在相关关系，那么检验自相关性，也就是检验随机误差项之间的相关性。各种检验方法就是在这个思路下发展起来的。
（5）序列相关性的解决办法主要有广义最小二乘法、差分法。
