英文版greene 计量经济学Ch4

Ch4 模型设定

1. 设定偏误

OLS 估计经典假定：

),0(d ~2σii u i (a)

0)(＝s ki u X E (b)

X 列满秩 (c)

n s i ,,1,"=

统计推断的假定：

（d ） ),0(N ~2σii u i

u 的问题

(1) d 不满足，估计量BLUE ，统计推断渐进有效。

(2) 异方差和自相关，估计量无偏非有效。统计推断不

可靠。

X 的问题

(1) 漏掉相关变量

(2) 包含无关变量

(3) 不正确的函数形式

(4) X 矩阵非列满秩

(5) X 非严格外生

(6) 变量非平稳

β的问题

结构性变化

2 参数不变性检验

2.1. 邹预测检验

将样本分为两个子样本，n 1和n 2

基于n 1的估计结果：

1'111'11)(?Y X X X ?=β 样本n 2的预测误差

1

22?βX Y d ?= 原假设：参数不变

))var(,0(~d N d ])([)var('211'122

2X X X X I d n ?+=σ

)(~)var('221n d d d χ?检验统计量：

),(~)

/(?'?/)var('1211121k n n F k n u u n d d d ???。 等价形式：

),(~)/(?'?/????1211121'121'21k n n F k n u u

n u u u u ???++）（ 21?+u

为基于合并样本估计的残差。 问题：断点 联合检验

2.2. 汉森检验

OLS 估计的矩条件：

0?=∑t it u

x 0)??(22=?∑σt u

其中： 2

2

?/?σ=∑n u t 定义：

???+=?==1??,1?22k i u k i u

x f t

t it it σ"

∑==t j it it f

S 1 单参数稳定性的检验统计量：

∑==n

t it i i S nV L 121 其中： ∑==n

t it i f V 12 联合稳定性检验：

∑=?=n t t t

c S V S n L 1

1'1 其中：

∑==n t t t

f f V 1' '1],,[kt t t f f f "='1],,[kt t

t S S S "=问题：非标准的渐进分布。

2.3 递归估计检验

思想：从m>k 开始，依次估计基于前m ，m+1,……,n 个观测值的估计结果及其标准误：

1

'11')(?t t t t t Y X X X ?=β 21'?)()?var(σβ?∧

=t t t X X 图示反映的变化。 t

β?

2.4 向前一步预测误差

1

???=t t t t X Y v β ])('1[)var(11

'12t t t t t x X X x v ???+=σ 思想：基于预测误差的t 分布，判断误差的显著性。

2.5 累积和与平方累积和检验

定义：标准化的向前一步预测误差

])('1[11'1t t t t t

t x X X x v w ???+=

基于经典误差项和正态性假定：

),0(~2σN w t 。

(1) CUSUM 检验统计量：

∑+==

t k j j t w W 1?/σ

)/(?2k n RSS n ?=σ

。 如果参数不变：0)(=t W E 。

临界线：),

(k n k ?±α～)3,(k n n ?±α。

(2) CUSUMSQ 检验统计量 ∑∑++=n k j

t k j

t w w S 1212 （） )1(~/222χσt

w k n k t S E t ??≈)(

偏离的临界值：附录Ｄ。

2.6 RESET 检验 (Ramsey)：模型拟合偏误的一般性检验 ),0(~:

20I N u H σ

),(~:

2I N u H A σμ 辅助回归：

u Z X Y ++=αβ ]?,?,?[432Y Y Y

Z =检验：0=α。

３. 结构变化的检验

3.1 结构性变化检验

u X X Y Y +??

??????????=??????21212100ββ

),0(~2I N u σ 210:ββ=H

或：

0???:2

10=?=?βββr R H (1) 无约束方程估计：

?????

???=??????????2'212'21'111'121)()(??Y X X X Y X X X ββ 直接使用线性约束F 检验统计量公式。

(2) 受约束方程估计：

Y X X X ')'(?1?=β

使用有约束和无约束方程RSS 构造F 统计量

(3) 无约束方程另一种形式：

u X X X Y Y +??

???????????=??????12122

1210βββ （不用） 3.2 斜率系数和截矩项的检验

无约束模型：

u X X i i Y Y +?????

?????????????=??????***00*002121212121ββαα 受约束模型（斜率系数）：

u X X i i Y Y +????

????????????=??????***0021212121βαα 约束： **:210ββ=H 受约束模型（截矩）：

u X X i i Y Y +????????????????=??????***00*21212121ββα 约束： 210:αα=H

4. 虚拟变量

问题：虚拟变量陷阱。 变异性。

高级计量经济学绪论

第 1 章绪论 1.1 什么是计量经济学 “计量经济学”(Econometrics)是运用概率统计方法对经济变量之间的(因果)关系进行定量分析的科学。 计量经济学常不足以确定经济变量间的因果关系(由于实验数据的缺乏)； 多数实证分析正是要确定变量间的因果关系(X 是否导致Y)，而非仅仅是相关关系。

【例】看到街上人们带伞，可预测今天要下雨。这是相关关系；“人们带伞”并不造成“下雨”。 计量分析须建立在经济理论基础上。但即使有理论，因果关系依然不好分辨。 首先，可能存在“逆向因果”(reverse causality)。 【例】FDI 促进经济增长，但FDI 也可能被吸引到高增长地区。 其次，可能是被遗漏的第三个变量(Z)对这两个变量(X，Y)同时起作用。 2

图1.1 可能的因果关系 例：决定教育投资回报率(returns to schooling)的因素 =α+βS i+εi ln W i 其中，ln W (工资对数)为“被解释变量”(dependent variable)，S (教育年限)为“解释变量”(explanatory variable, regressor)，ε 为“随机扰动项”(stochastic disturbance)或“误差项”(error term)； 3

下标i 表示第i 个观测值(个体i)；α与β为待估参数。 用数据估计此一元回归会发现，工资与受教育年限显著正相关，而且教育投资回报率β还挺高。 但工资收入也与能力有关；能力无法观测，而能力高的人通常选择接受更多教育。教育的高回报率包含了对能力的回报。 影响工资收入的因素还可能包括工作经验、毕业学校、人种、性别、外貌等。 须尽可能多地引入“控制变量”(control variables)，即多元回归的方法，才能准确估计“感兴趣的参数”(parameters of interest)，即本例的教育投资回报率β。 4

计量经济学实验报告英文版

Econometrics report Class number: No number: Eglish name: Chinese name:

Contents Background and Data Analysis 2-5 and model T-test 6-8 F-test 8-10 Summary,and,suggestion 11

BACKGROUND ●The report below is about the food sales , I instance the resident population (10 000 ) , per capita income the first year , meat sales , egg sales , the fish sales . ●In order to build mathematical models to understand the relationship of each variable and its food sales , and I take statistics of Tianjin from 1994 to 2007 the demand for food Among Y X1 X2 X3 X4 X5 1 98.4500 153.2000 560.2000 6.5300 1.2300 1.8900 2 100.7000 190.0000 603.1100 9.1200 1.3000 2.0300 3 102.8000 240.3000 668.0500 8.1000 1.8000 2.7100 4 133.9500 301.1200 715.4700 10.1000 2.0900 3.0000 5 140.1300 361.0000 724.2700 10.9300 2.3900 3.2900 6 143.1100 420.0000 736.1300 11.8500 3.9000 5.2400 7 146.1500 491.7760 748.9100 12.2800 5.1300 6.8300 8 144.6000 501.0000 760.3200 13.5000 5.4700 8.3600 9 146.9400 529.2000 774.9200 15.2900 6.0900 10.0700 10 158.5500 552.7200 785.3000 18.1000 7.9700 12.5700 11 169.6800 771.7600 795.5000 19.6100 10.1800 15.1200 12 162.1400 811.8000 804.8000 17.2200 11.7900 18.2500 13 170.0900 988.4300 814.9400 18.6000 11.5400 20.5900 14 178.6900 1094.6500 828.7300 23.5300 11.6800 23.3700

高级计量经济学知识点总结

1. 计量经济分析的步骤 2）建立计量经济模型。 ①确定模型包含的变量；②确定模型的数学形式；③拟定模型中待估计参数的理论期望值区间 3）收集数据。数据质量: 完整性、准确性、可比性、一致性 4）估计参数。参数估计为经济理论提供了实际经验的内容，并验证经济理论。 5）假设检验。①经济意义检验：根据拟定的符号、大小、关系②统计检验③计量经济学检验 ④模型预测检验 6）预测和政策分析。①结构分析②经济预测③政策评价④实证分析（理论检验与发展 经典线性回归模型 2.统计假设 ②E(ui uj)=0,③E(ut 2)=σ2④Xjt 是非随机量，⑤（K+1）< n; ⑥各解释变量之间不存在严格的线性关系。 2）A1. E(u)=0 A2. A3. X 是一个非随机元素矩阵 A4. Rank(X) = (K+1) < n 3.β的统计值及其分布 ~ 4.拟合优度（决定系数、修正决定系数） 使用修正决定系数原因：决定系数是一个与解释变量的个数有关的量，解释变量个数增加，RSS 减小，从而使R 2 增大。人们总是可以通过增加模型中解释变量的方法来增大 R2 的值。 5.假设检验 1）单个系数显著性检验 2）若干个系数的显著性检验（联合假设检验） ～t(n-k-1) ～F(g,n-k-1) 3）全部斜率系数为0的检验 4）检验其他形式的系数约束条件（同联合检验） ～F(g,n-k-1) 6. 回归结果的提供和分析： DW 检验值说明是否存在扰动项的自相关。 7. 斜率和截距都变动（分别检验β2和β4的显著性即可） n I u u E 2)(σ='?''-1β=(X X)X Y )6(??)5()()())((?2222X Y x y x X X n Y X Y X n X X Y Y X X t t t t t t t t t t t t βαβ-==--=---=∑∑∑∑∑∑∑∑∑β?),(22∑t x N σβ2?~(,)j j jj N c ββσ()TSS RSS TSS ESS R Y Y e R -==--==∑∑112222或总变差解释变差()∑∑-----=22)1()1(1Y Y K n e n ())1()1(1222-----=∑∑n Y Y K n e R 1)1)(1(12-----=K n R n /2?(1)j t n k αβ±--σ)?(?)?(?j j j j ββββVar Se t ==())1(---=K n S g S S F R )1()1(22---=K n R K R u DX X D Y u X D D Y ++++=++++=)()()(43214321ββββββββ即：

高级计量经济学复习精要

高级计量经济学复习精要 一、简答题（10分x 2）: （一）多重共线性问题：（主要看修正方法） 1、多重共线性是指线性回归模型中的解释变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系 而使模型估计失真或难以估计准确。完全共线性的情况并不多见，一般岀现的是在一定程度上的 共线性，即近似共线性。 2、产生原因主要有3各方面：（1）经济变量相关的共同趋势；（2）滞后变量的引入；（3）样本资料的限制。 3、造成的后果：（1）完全共线性下参数估计量不存在；（ 2）近似共线性下 OLS估计量非有效；（3）参数估计量经济含义不合理；（ 4）变量的显着性检验失去意义；（ 5）模型的预测功能失效。 4、识别方法：（1）经验识别：对模型估计后，R1 2 3极高，多个变量不显着，出现与理论预期 相悖的情况，有理由怀疑存在多重共线性。（2）相关系数法：计算变量间两两相关系数。只要 其中一个大等于 0.6或0.7，则表明可能存在严重的共线性。（3）膨胀因子法：计算每个解释 变量的VIF，若某一个 VIF > 10,则表明存在严重的共线性。 5、修正方法［（※※※［根据潘老师讲课内容进行整理 共线性的修正方法有很多，按照优劣程度排序，主要有五种方法： 方法1:扩充样本以减弱共线性。主要通过增加自由度来提高精度，如将时序数据或截面数 据变为面板数据，从而将一维数据变为二维。 评价：这种方法最理想，但存在的缺点是：①效果不定；②不可行。 方法2：工具变量法（IV）。主要通过工具变量，运用两阶段最小二乘完成。 评价：这种方法目前最受欢迎，高质量的期刊论文通常都采用该方法。缺点是：①由于相关 关系具有传导性，工具变量S很难找；②用S替代X,有时经济正当性不足。 方法3:变量变换法。可以通过对数变换、绝对转相对和方程变换进行变量变换。 评价：这种方法最简单易行，但存在的缺点是：①简单相关系数描述的是线性关系，而对数 是非线性化过程；②功效不足；③不是所有变量都能用来做变换，必须有明确的经济学指代。 方法4:逐步回归法。主要是通过降维减少变量来减弱共线性。 评价：这种方法要慎用，最大的缺点是：虽然能很好地解决共线性问题，但是却引发了更严 重的内生性问题。 方法5:主成份分析法或因子分析法。具有降维的作用，主要用于多指标评价。 评价：该方法很好地消除了共线性。但这种方法要慎用，最大的缺点是：经济含义伤害过大。 （二）内生性问题 2内生性是指：模型中的解释变量与扰动项相关。通常我们做古典假设①；i为白噪声， _ 2 叮叮 E（；）=0，var （） =；- ，cov（j）=0 :②X是非随机变量（微观可以通过固定抽样得到 解决，宏观则不可），贝U cov （X, ）=0成立。但是当cov （X,'、丰0时上述假设便不再成立，我们称之为内生性，进而导致OLS失效，是非一致性的。 3 内生性产生的原因：①X与丫存在双向因果，即 X影响丫的同时，丫也影响X;如金融发展与经济增长；外商直接投资FDI与经济增长；犯罪率与警备投入。②模型遗漏重要解释变量。无论是缺失重要解释变量导致，还是无法获取数据导致，被遗漏的重要变量进入了残差项， 如果与其他解释变量相关，就会岀现 cov（U t,X t）工0,也就是内生性问题。③度量误差：由于关键变量的度量上存在误差，使其与真实值之间存在偏差，这种偏差可能会成为回归误差的一部分，

2019年高级计量经济学考试

高级计量经济学考试 一、单选题（25 *2分） 1. Which of the following correctly identifies a difference between cross-sectional data and time series data? a. Cross-sectional data is based on temporal ordering, whereas time series data is not. b. Time series data is based on temporal ordering, whereas cross sectional data is not. c. Cross-sectional data consists of only qualitative variables, whereas time series data consists of only quantitative variables. d. Time series data consists of only qualitative variables, whereas cross-sectional data does not include qualitative variables. 2. A stochastic process refers to a: a. sequence of random variables indexed by time. b. sequence of variables that can take fixed qualitative values. c. sequence of random variables that can take binary values only. d. sequence of random variables estimated at the same point of tim e. 3. The model: yt = β0 +β1ct +μ , t = 1,2,……., n is an example of a(n): a. Autoregressive conditional heteroskedasticity model. b. static model. c. finite distributed lag model. d. infinite distributed lag model. 4. Refer to the following model yt = α0 +β0st +β1st?1 +β2st?2 +β3st?3 +μt This is an example of a(n): a. infinite distributed lag model. b. finite distributed lag model of order 1. c. finite distributed lag model of order 2. d. finite distributed lag model of order 3. 5. Refer to the following model. yt = α0 +β0st +β1st?1 +β2st?2 +β3st?3 +μtβ0+ β1 + β2 + β3 represents: a. the short-run change in y given a temporary increase in s. b. the short-run change in y given a permanent increase in s. c. the long-run change in y given a permanent increase in s. d. the long-run change in y given a temporary increase in s. 6. Which of the following is an assumption on which time series regression is based? a. A time series process follows a model that is nonlinear in parameters. b. In a time series process, no independent variable is a perfect linear combination of the others. c. In a time series process, at least one independent variable is a constant. d. For each time period, the expected value of the error ut, given the explanatory variables for all time periods, is positiv e.

计量经济学课件整理

计量经济学课件整理 第一章导论 一、计量经济学的发展历史 1926 年，计量经济学一词“ Econometrics ”最早由挪威经济学家弗里希( R.Frish ) 仿效生物计量学 (Biometrics )提出，但人们一般认为1930 年世界计量经济学会的成立及创办的刊物《Econometrics 》于1933 年的出版，标志着计量经济学的正式诞生。 计量经济学自诞生之日起，就显示出强大的生命力，经过40、50 年代的大发展和60年代的扩张，已在经济学中占有极其重要的地位，是当今西方国家经济类专业三门核心课程(宏观、微观、计量)之一。 计量经济学的重要地位还可以从诺贝尔经济学奖获得者的数量中反映出来，自1969 年设立诺贝尔经济学奖，首届获得者就是计量经济学的创始人弗里希和荷兰经济学家丁伯根，表彰他们开辟了用计量经济方法研究经济问题这一领域，之后，直接因为

对计量经济学的发展作出贡献而获奖者达9 人，因为在研究中应用计量经济方法而获奖者占获奖总数的三分之二。2000 年度，诺贝尔经济学奖获得者是詹姆斯.赫克曼和丹尼尔.麦克法登，原因是他们在微观计量经济学领域的贡献。200 3年诺贝尔经济学奖授予美国计量经济学家罗伯特?恩格尔和英国计量经济学家克莱夫?格兰杰，以表彰他们

分别用“随着时间变化的异方差性”和“协整理论”两 种新方法分析经济时间序列，从而给经济学研究和经济 发展带来巨大影响。 二、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（计量经 济模型）来研究经济数量关系和规律的一门经济学学 科。计量经济学（或经济计量学）是一门经济 学、统计学、数学的交叉学科，但归根到底是一门经济 学。 四、计量经济学的作用四、计量经济学的作用 1、结构分析：分析变量之间的数量比例关系分析变量 之间的数量比例关系。例如：边际分析、弹性分析、乘 计量经济学与其它学科的关系 数理 / 数理 ! \统计学/ 经济学 I,： J. / i | n 「u *. \ - , ： / t P M O 於邁「1 — 2 Z >1；1- .rflh C M ■亠石 T

计量经济学(硕士)《高级计量经济学(I)》课程试卷(B卷)

1.（15%）对矩阵形式的多元线性回归模型 21111122222211,,,1k k n n kn k n X X Y X X Y X X βεβεβε=+???????? ? ? ? ? ? ? ?==== ? ? ? ? ? ? ? ????????? Y X βε Y X βε （1）简述该模型满足的经典假设，并利用OLS 法求出该模型回归参数的估计量?β （用矩阵形式表示）； （2）证明在经典假设下，OLS 估计量是无偏的，即?()E =β β； （3）在经典假设下，证明21??cov(,)()σ-'=β βX X 。 2.（15%）根据某省1995年18个纺织企业的产值y （千元）、职工人数l （人）和资产数额k （千元）的资料，欲建立柯布—道格拉斯生产函数：i i i i y Al k e ε αβ=。将此生产函数的两边取对数，可将其化为线性模型ln ln ln ln i i i i y A l k αβε=+++，记 1112221818 18ln 1ln ln ln ln 1ln ln ,,ln 1ln ln y l k A y l k y l k αβ????????????????===??????????????????Y X b ， 而且ln 194,ln 141,ln 195i i i y l k ===∑∑∑，2111'=Y Y ， 181411951411104152919515292122????'=??????X X ，19415262114????'=?????? X Y ，()138.478.31 2.458.31 1.360.212.450.210.07---????'=-????--??X X （1）用OLS 法对其参数向量b 进行估计。 （2）估计随机干扰项i ε的方差2σ，即求2 ?σ。 （3）计算?()Var α 、?()Var β的估计值。 （4）计算线性模型的判定系数2R 、调整后的判定系数2R 和F 统计量。 （5）在显著性水平0.05下， 对α、β进行显著性t 检验（已知0.025(15) 2.13t =）。

高级计量经济学练习试题精编版63137

第一讲作业题 为分析不同州的公共教育支出花费在学生身上的教育经费，估计了如下的回归方程： 式中，S代表第i个州花费在每个公立学校学生身上的教育经费；Y代表第i个州的资本收入；G代表第i个州公立学校学生的增长率。 1A 说明变量Y与变量G的参数估计值的经济意义。 作业题2 1B 你预期变量Y和G的参数符号各是什么请说明理由。估计结果与你的预期一致吗 作业题3 1C 变量G是用小数来衡量的，因此，当一个州的招生人数增加了10%时，G等于。如果变量G用百分比的形式来衡量，那么当一个州的招生人数增加了10%时，G等于10。此时，方程的参数估计值会如何变化（文字说明即可） 作业题4 Jaime Diaz发表在《体育画报》上的一篇论文研究了美国职业高尔夫球协会（PGA）巡回赛中不同距离的推杆次数。论文中建立了推杆进洞次数百分比（P）关于推杆距离（L，英尺）的关系式。推杆距离越长，进洞的可能性越小。可以预测，L的参数估计值为负。回归方程如下： 2A 说明L的参数估计值的经济意义。 作业题5 2B 利用该方程估计一个PGA高尔夫球员10英尺推杆进球的次数百分比。再分别估计1英尺和25英尺的情况。结果是否符合现实 作业题6 2C 上一题的答案说明回归分析时存在什么问题 第二讲作业题 作业题1 1 查尔斯·拉弗（Charles Lave）发表了一篇驾驶员交通事故率的研究报告。他的总体结论是驾驶速度的方差（同一公路上汽车驾驶速度差异的程度）是交通事故率的重要决定因素。在他的分析中，采用两年的全美数据分别估计，得出的回归方程为： 第一年： 第二年：

式中，代表第i个州州际公路上的交通事故数量（单位：车辆每行驶一亿英里的交通事故数）；代表一个不确定的估计截距；代表第i个州的驾驶速度的方差；代表第i个州每名驾驶员的平均罚单数量；代表第i个州内每平方英里医院的数量。 1a.考察变量的理论依据，给出其参数符号的预期。 作业题2 1b.这两年的参数估计的差异是否值得重视请说出你的理由。在什么情况下，应该关注这些差异呢 作业题3 1c.通过比较两个方程的调整的判定系数，哪一个方程具有更高的判定系数调整的判定系数越高，回归方程越好吗为什么 作业题4 假定你决定建一个离你学校最近的冷冻酸奶商店的销售量模型。店主很乐意帮助收集数据，因为她相信你们学校的学生是她的主要顾客。经过长时间的数据收集以及无限量的冷冻酸奶供给之后，你估计得到以下回归方程： 式中，代表第t个两周内冷冻酸奶的销售总量；代表t期的平均温度（单 位：华氏温度）；代表t期该商店冷冻酸奶价格（单位：美元）；代表反 映是否在学校报纸发布广告的虚拟变量（1=店主在学校报纸上做了广告）； 代表反映是否为学校学期时间的虚拟变量（1=t期是学校学期时间，即9月初到12月初、1月初到5月底）。 2a.为什么要假定“无限量的冷冻酸奶供给”（提示：考虑模型是否满足经典假设） 作业题5 2b.说明变量和变量的参数估计值的经济含义。

计量经济学(英文)重点知识点考试必备

第一章 1.Econometrics（计量经济学）： the social science in which the tools of economic theory, mathematics, and statistical inference are applied to the analysis of economic phenomena. the result of a certain outlook on the role of economics, consists of the application of mathematical statistics to economic data to lend empirical support to the models constructed by mathematical economics and to obtain numerical results. 2.Econometric analysis proceeds along the following lines计量经济学 分析步骤 1)Creating a statement of theory or hypothesis.建立一个理论假说 2)Collecting data.收集数据 3)Specifying the mathematical model of theory.设定数学模型 4)Specifying the statistical, or econometric, model of theory.设立统计或经济计量模型 5)Estimating the parameters of the chosen econometric model.估计经济计量模型参数 6)Checking for model adequacy : Model specification testing.核查模型的适用性：模型设定检验 7)Testing the hypothesis derived from the model.检验自模型的假设 8)Using the model for prediction or forecasting.利用模型进行预测 Step2：收集数据 Three types of data三类可用于分析的数据 1)Time series(时间序列数据):Collected over a period of time, are collected at regular intervals.按时间跨度收集得到

2005级硕士生《计量经济学I》B

要求：1－4题必做；5－10题选做五道题完成。 1．（10%）利用1988~1996的年度数据和OLS估计方法得到如下回归方程： t t t t X X X Y 3 2 1 408 .0 18 .4 125 .0 64 .2 ?+ - + = (3.4) (0.005) (2.64) (0.15) 括号里的数字是标准差，回归平方和是131.52，残差平方和是17.84。 1）检验各解释变量的显著性； 2）计算F统计量，并检验3个解释变量的总体显著性。（上述每一检验均要求写出零假设和相应的备择假设，5% α=， 0.025 (5) 2.571 t=， 0.05 (3,5) 5.41 F=） 2．（10%）对矩阵形式的多元线性回归模型 =+ Y Xβε 其中 21311 111 22322 222 23 1 1 1 k k n n kn n k n X X X Y X X X Y X X X Y βε βε βε ?? ?????? ? ? ? ? ? ? ? ? ==== ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?????? ?? Y Xβε 1）叙述模型满足的经典假设。 2）在模型满足经典假设的情形下，证明它的OLS估计量的方差为：21 ?()() Varσ- ' = βX X，这里2 ()1,2,, i Var i n εσ == 。 3．（12%）假定有以下宏观经济模型： 其中， t C是消费， t Y是国内生产总值， t I是投资， t G是政府购买支出。 1) 指出模型中的内生变量，外生变量和前定变量； 2）将结构方程化为简化式方程； 3) 考察各方程的识别问题（要求给出详细的识别步骤）。 21 231222 1 t t t t t t t t t t t C Y u I Y Y u Y C I G α ββαβ - =+ ? ? =+++≠ ? ?=++ ?

计量经济学课件word版

《计量经济学》教学大纲 第一章绪论 教学目的和要求：掌握计量经济学的学科性质和研究内容，了解计量经济学发展简史；掌握计量经济学与其他学科之间的关系；掌握计量经济研究的运用步骤；了解计量经济学内容体系。 第一节计量经济学的涵义和发展 一、定义 计量经济学（Econometrics）是应用经济学的一个分支学科。它以一定的经济理论和实际统计资料为依据，运用数学、统计学方法和计算机技术，通过建立计量经济模型，定量分析经济变量之间的随机因果关系。 二、研究内容 定量分析经济变量之间的随机因果关系。 三、研究方法 建立并运用计量经济模型。 四、学科基础 经济学、统计学、数学和计算机技术。 五、计量经济学发展简史（略） 第二节计量经济学与其它学科的关系 一. 一.计量经济学与经济学 经济理论与数理经济学是计量经济学的理论基础，计量经济学利用各种具体数量关系以统计方式描述经济规律，可以验证和充实经济理论。 二. 二.计量经济学与统计学 经济统计学是对经济统计资料的收集、加工和整理，并列表图示，以描述整个观察期间的发展模式，或推测各种经济变量之间的关系。统计资料仅仅是计量经济研究的“素材”。 计量经济学要以经济统计学提供的经济统计指标及数据研究经济现象的定量关系。所以，计量经济研究也是对统计资料一种深层次“挖掘”和“开发利用”。 三. 三.计量经济学与数学 由于计量经济学研究的主要是随机关系，所以需要引入数理统计方法以及集合与矩阵等理论和方法，并在此基础上发展了计量经济方法，成为计量经济研究

的建模工具。数理统计学是计量经济学的数学理论基础。

第三节计量经济研究的步骤 一．模型设定 模型设定一般包括总体设计和个体设计。总体设计的目标是能正确反映经济系统的运行机制。个体设计的目标是能正确反映经济变量之间的因果关系。 ㈠研究经济理论 根据一定经济理论揭示影响研究对象的因素及其影响方向和作用大小。对同一经济问题，所依据的经济理论不同，所分析的影响因素和构造的计量模型就可能不同。 ㈡确定变量 选择变量必须正确把握所研究经济活动的经济学内容。 确定纳入模型中的变量的性质，即哪个是被解释变量，哪个或哪些是解释变量。 一般将将影响研究对象最主要的、定量的、经常发生作用的、有统计数据支持的因素纳入模型之中。 慎重使用虚拟变量。 ㈢确定模型的数学形式 一般有两种方式：一是根据经济行为理论，利用数理经济学推导出的模型形式；一是根据实际统计资料绘制被解释变量与解释变量的相关图。 ㈣设定模型中待估参数的符号和大小的理论期望值。 二、模型估计 ㈠样本数据 样本数据类型：时间序列数据，应用此类数据建模时要注意数据的口径和易使模型产生序列相关；截面数据，此类数据易使模型产生异方差性；虚变量数据；平行数据（混合数据）。 选择样本数据的出发点：模型的研究目的；模型的应用期限。 样本数据的质量：完整性，准确性，可比性。 ㈡模型识别 仅对联立经济计量模型而言，判断能否方程组估计出模型参数。 ㈢估计方法选择 根据模型特点和估计方法的应用条件进行选择。 ㈣软件使用

计量经济学课件(第1讲绪论)

绪论 一、计量经济学概述 1、什么是计量经济学 Ｒ.Frish(挪威）1926年提出：Ｅcnometrics 定义：经济学、数学及统计学的三者结合 三园图： 依据经济理论、数据资料为基础，运用数学、统计学和计算机技术，以建立经济计量模型为主要手段，定量分析带有随机性特征的经济变量之间关系的规律，验证或发展经济理论、评价经济政策及预测经济活动的一门应用经济学科。 例：前提假设条件：消费主要取决于收入、并随着收入增长呈线性增长、边际消费递减等，则可设定消费C及Y具有下述理论计量经济模型：

u Y C ++=βα 其中：100<<<βα、，u 为随机扰动项（表示：除收入外其它因素对消费的影响） 利用数据资料n i Y C i i ,...,2,1),,(= 并进一步作计量经济学假设：假设模型满足经典（古典）条件， 则可采用普通最小二乘法估计模型参数建立样本数据经验模型，比如 Y C 67.038.2+= 检验模型：t 检验、F 检验、拟合优度检验，经济理论检验、计量经济检验 应用： 2、计量经济学的特点 （1）计量性： （2）模型性: （3）随机性： （4）实证性: 3、计量经济学内容范畴 （1）经典计量经济分析模型和方法 单方程计量经济分析模型和方法（一元、多元线性回归模型和方法） 估计： OLS （普通最小二乘法）、ML （极大似然法）、

GMM（广义矩法）、 BAYES法 检验：t检验、F检验、拟合优度检验 预测：点预测、区间预测 联立方程计量经济分析模型和方法 识别：结构式法、简化式法 估计： IlS（间接）、2SLS（二阶段）、3SLS（三阶段）、LIML（有限 信息极大似然）、FLML（完全信息ML）、最小方差比等 预测：简化式的多重多元线性回归 （2）非经典计量经济分析模型和方法 异方差性线性回归模型（估计：ＧＬＳ、ＷＬＳ、数学变换法；检验） 自相关性线性回归模型(估计：ＧＬＳ、广义差分变换；检验） 多重共线性线性回归模型 随机解释变量线性回归模型 非正态扰动线性回归模型 非线性回归模型 虚变量线性回归模型 误差变量线性回归模型

伍德里奇计量经济学英文版各章总结

CHAPTER 1 TEACHING NOTES You have substantial latitude about what to emphasize in Chapter 1. I find it useful to talk about the economics of crime example (Example 1.1) and the wage example (Example 1.2) so that students see, at the outset, that econometrics is linked to economic reasoning, even if the economics is not complicated theory. I like to familiarize students with the important data structures that empirical economists use, focusing primarily on cross-sectional and time series data sets, as these are what I cover in a first-semester course. It is probably a good idea to mention the growing importance of data sets that have both a cross-sectional and time dimension. I spend almost an entire lecture talking about the problems inherent in drawing causal inferences in the social sciences. I do this mostly through the agricultural yield, return to education, and crime examples. These examples also contrast experimental and nonexperimental (observational) data. Students studying business and finance tend to find the term structure of interest rates example more relevant, although the issue there is testing the implication of a simple theory, as opposed to inferring causality. I have found that spending time talking about these examples, in place of a formal review of probability and statistics, is more successful (and more enjoyable for the students and me). CHAPTER 2 TEACHING NOTES This is the chapter where I expect students to follow most, if not all, of the algebraic derivations. In class I like to derive at least the unbiasedness of the OLS slope coefficient, and usually I derive the variance. At a minimum, I talk about the factors affecting the variance. To simplify the notation, after I emphasize the assumptions in the population model, and assume random sampling, I just condition on the values of the explanatory variables in the sample. Technically, this is justified by random sampling because, for example, E(u i|x1,x2,…,x n) = E(u i|x i) by independent sampling. I find that students are able to focus on the key assumption SLR.4 and subsequently take my word about how conditioning on the independent variables in the sample is harmless. (If you prefer, the appendix to Chapter 3 does the conditioning argument carefully.) Because statistical inference is no more difficult in multiple regression than in simple regression, I postpone inference until Chapter 4. (This reduces redundancy and allows you to focus on the interpretive differences between simple and multiple regression.) You might notice how, compared with most other texts, I use relatively few assumptions to derive the unbiasedness of the OLS slope estimator, followed by the formula for its variance. This is because I do not introduce redundant or unnecessary assumptions. For example, once SLR.4 is assumed, nothing further about the relationship between u and x is needed to obtain the unbiasedness of OLS under random sampling. CHAPTER 3

博士生高级计量经济学指南.

西南财经大学2013级博士研究生高级计量经济学学习指南 2013级博士生高级计量经济学 学习指南 第一部分条件期望与条件方差 第二部分古典假设与最小二乘法 第三部分最小二乘的有限样本性质 第四部分最小二乘的大样本性质 第五部分非球型扰动与广义回归模型 第六部分极大似然估计，广义矩估计 第七部分检验与推断 第八部分工具变量和两阶段最小二乘 第九部分模型设定检验

第一部分 条件期望与条件方差 在正式进入计量经济学的学习之前，需要对条件期望以及条件方差熟练掌握，它们是以后学习的基础。 一、条件期望 1、条件均值的定义 条件均值的定义为： []()()||() ||y y x y yf y x dy y m x E y x yP y x y ??=????∑若是连续的若是离散的 应当指出的是，条件期望是谁的函数。 2、条件均值的性质 条件均值有几个简单而有用的性质： （1）迭代期望律 ( Law of Iterated expectations, LIE) 条件期望的条件期望等于无条件期望。 [][]|x E y E E y x ??=??，其中，记号[]x E ?表示关于 x 值的期望。 Proof: 离散情形： We need to show: ()[]()|X x E y E y X x P X x ===∑ Where []()|||Y X y E Y X x yP y x ==∑. We have []()()()|||X Y X X x y x E Y X x P X x y P y x P x ===∑∑∑()()Y y yP Y y E Y ===∑. 连续情形： ()()X x E g gf x dx =?，and ()()||y E y x yf y x dy =? ()()()||X x E E Y X x E Y X x f x dx ∴===????????? ()()|x y yf y x dy f x dx ?? = ? ??? ??

计量经济学英文版附录B 翻译

附录B 复习概率相关概念： 学习目标： 基于这个附录的材料，你应该能够： 1、解释一个随机变量和它的值之间的不同，并给出一个例子。 2、解释离散型随机变量与连续型随机变量之间的不同，并分别给出一个例子。 3、描述离散型随机变量的概率密度函数的特征，并给出一个例子。 4、在给定的离散型概率函数中计算事件的概率。 5、解释下面语句的涵义：在离散型随机变量中取值2时所对应的概率为0.3。 6、解释连续型随机变量的概率密度函数与离散型随机变量的密度函数之间的不同。 7、怎样用代数的方法计算给定的连续型随机变量的概率。 8、直观的解释一个随机变量的均值或者期望值的概念 9、结合离散型随机变量的期望值概念，在B.9给定的概率密度函数f(x)和函数g（x）来 计算期望。 10、理解离散随机变量的方差的定义，并解释当方差值越大时随机变量取值更分散的意 义。 11、运用一个联合概率密度函数（表格）表示两个离散型随机变量并且计算联合事件的 概率，并且找到每个单独随机变量的边缘概率密度函数。 12、在给定另外一个离散型随机变量取值和他们的联合密度函数的情况下会找出一个离 散型随机变量的条件概率密度函数。 13、给出一个关于两个随机变量相互独立的直观的解释，并且给出两个随机变量独立的 条件。举出两个随机变量相互独立和不独立的实例。 14、定义两个随机变量的协方差和相关性，并且在给定两个离散型随机变量的联合概率 函数的情况下计算协方差和相关性。 15、找出随机变量和的均值和方差。 16、结合表1和电脑软件计算正态分布的概率。 关键词： 二进制变量自由度众数二进制随机变量离散型随机变量正态分布连续型概 分布试验概率条件概率密度函数 F分率分布函数期望值概率密度函数2 布概率密度函数条件概率联合概率密度随机变量连续随机变量函数标准差相关性边缘分布标准正态分布协方差均值独立累积分布中数方差 我们假定你已经学过一些基本概率统计的课程，在这章附录中我们将复习一些关于概率统计的基本概念，B.1部分我们回顾离散和连续型随机变量；在B.2部分复习概率分布；B.3部分介绍联合概率分布、定义了条件概率和独立的概念；在B.4部分我们将复习概率分布的一些特性，重点复习期望和方差；在B.5部分总结一些重我们常用的概率分布的重要特征：正态分布、t分布、F分布。 B.1 随机变量