古扎拉蒂《计量经济学基础》第6章

古扎拉蒂计量经济学英文第四版课后习题数据

古扎拉蒂《计量经济学》(英文第四版)课后习题数据Yen-Dollar Yen/Dollar Exchange Rate, January 1971 to December 1998 Ex = Yen/$ Time: 1 = January 1971 336 = December 1998 TIME E X 1 358.02 2 357.55 3 357.52 4 357.5 5 357.41 6 357.41 7 357.4 8 355.78 9 338.02 10 331.11 11 328.75 12 320.07 13 312.72 14 305.19 15 302.54 16 303.56 17 304.38 18 302.41 19 301.03 20 301.16 21 301.12 22 301.01 23 300.99 24 301.24 25 301.79 26 278.42 27 261.9 28 265.49

30 264.5 31 264.55 32 265.22 33 265.47 34 266.33 35 278.26 36 280.18 37 298.13 38 291.09 39 282.16 40 277.77 41 278.97 42 282.97 43 290.98 44 302.28 45 299.08 46 299.36 47 300.08 48 300.41 49 299.68 50 291.66 51 287.95 52 292.2 53 291.43 54 293.47 55 296.37 56 297.98 57 299.91 58 302.34 59 302.55 60 305.67 61 304.64 62 301.59 63 300.52 64 299.11 65 299 66 299.19 67 294.64 68 290.63 69 287.36 70 291.19 71 295.17 72 294.7

古扎拉蒂-经济计量学习题标准答案

部分作业答案：（各题只要回答到如下程度就是满分哦) 第1章 概论 一、填空 1。 近似,散点； 2. 平均值，平均值 第2章 线性回归的基础理论 一、填空 1. 因变量Y ，解释变量X 二、单项选择题 1-2 AB 三、名词解释 总体：实验所有可能结果的集合称为总体或样本空间. 样本：也叫样本点,是指总体的某个元素或某种结果。 随机实验：至少有两个可能的结果，但不确定哪一个结果会出现的某个观察或测度过程. 估计量:是指总体参数的估计方法或计算公式. 估计值：估计量的某一具体取值称为估计值. 变量线性:是指因变量的条件均值是解释变量的线性函数。 参数线性：是指因变量的条件均值是参数B 的线性函数，而变量之间不一定是线性的。 四、简述 1。 答：14世纪英国逻辑学家奥卡姆提出简单有效原理，即“如无必要，勿增实体”，亦即“切勿浪费较多东西去做用较少的东西同样可以做好的事情”.因此，模型应尽量简化，只要不遗漏重要变量即可，即便某些变量对Y 有影响,但它们的综合影响如果是有限的，非随机的,都可以不予考虑，即归入u 中。 2. 答：对双变量回归模型而言，如果总体回归线接近于直线，可用函数表示为E （Y ︱X i )=B 1+B 2X i ，其中,B 1为截距，B 2为斜率，该函数就称为非随机总体回归函数。它表示在给定X 的条件下,Y 分布的均值. 对双变量回归模型而言，如果总体回归线接近于直线,回归方程可表示为Y i =B 1+B 2X i +u i ，其中，B 1+B 2X i 表示在给定X 的条件下Y 分布的均值,u i 为随机误差项。它表示真实的Y 值是如何在均值附近波动的。 对双变量回归模型而言，若样本回归线接近于直线，则非随机样本回归函数可表示为?i Y =b 1+b 2X i ，其中,?i Y =总体条件均值E （Y ︱X i ）的估计量,b 1=真实截距B 1的估计量，b 2=真实斜率B 2的估计量. 对双变量回归模型而言，若样本回归线接近于直线，则随机样本回归函数可表示为Y i =b 1+b 2X i +e i ，其中，b 1+b 2X i 表示总体条件均值E （Y ︱X i )的估计量，e i 表示误差项u i 的样本估计量，称为残差。 五、论述题 什么是普通最小二乘法？（按教材内容回答，不必按讲义，因它太细了） 答：回归分析的目的是根据SRF （样本回归函数)估计PRF (总体回归函数)，普通最小二乘法是获得SRF 最主要的方法。 随机PRF(Y i =B 1+B 2X i +u i ）不能直接观察，但能通过随机SRF （Y i =b 1+b 2X i +e i ）估计.由 SRF 得e i =Y i -b 1-b 2X i ,而?i Y =b 1+b 2X i ，因此，e i =Y i —?i Y =实际的Y i —估计的Y i .残差的绝对值越

古扎拉蒂《计量经济学基础》(第5版)笔记和课后习题详解

引言 0.1 复习笔记 一、计量经济学 1．定义 计量经济学，是对经济学的作用存在某种期待的结果，它把数理统计学应用于经济数据，以使数理经济学构造出来的模型得到经验上的支持，并获得数值结果。 计量经济学可定义为实际经济现象的数量分析。这种分析基于理论与观测的并行发展，而理论与观测又通过适当的推断方法得以联系。 计量经济学可定义为这样的社会科学：它把经济理论、数学和统计推断作为工具，应用于经济现象的分析。 2．研究对象和研究方法 计量经济学研究经济定律的经验判定。计量经济学家的艺术，就在于找出一组足够具体且足够现实的假定，使他尽可能最好地利用他所获得的数据。 计量经济学的研究方法是，利用统计推断的理论和技术作为桥头堡，以达到经济理论和实际测算相衔接的目的。 二、计量经济学是一门单独的学科 计量经济学值得作为一门独立的学科来研究，理由如下： 1．经济理论所作的陈述或假说大多数是定性的。计量经济学家的工作就是要提供这一数值估计。换言之，计量经济学对大多数的经济理论赋予经验内容。 2．数理经济学的主要问题，是要用数学形式(方程式)来表述经济理论，而不管该理论是否可以量化或是否能够得到实证支持。计量经济学家常常使用数理经济学家所提供的数学方程式，但要把这些方程式改造成适合于经验检验的形式。这种从数学方程到计量经济方程的转换需要有许多的创造性和实际技巧。 3．经济统计学的问题，主要是收集、加工并通过图表的形式来展现经济数据。但是，经济统计学家不考虑怎样利用所收集来的数据去检验经济理论。 三、计量经济学方法论 大致说来，传统的计量经济学方法论按如下路线进行： 1．理论或假说的陈述； 2．理论的数学模型设定； 3．统计或计量经济模型设定； 4．获取数据； 5．计量经济模型的参数估计； 6．假设检验； 7．预报或预测； 8．利用模型进行控制或制定政策。 四、计量经济学的类型 计量经济学可划分为两大类：理论计量经济学(theoretical econometrics)和应用计量经济学(applied econometrics)。在每一大类中均可按经典方法(classical)或贝叶斯方法(Bayesian)进行研究。 理论计量经济学是要找出适当的方法，去测度由计量经济模型设定的经济关系。为此，计量经济学家非常依赖于数理统计。 在应用计量经济学中，利用理论计量经济学工具去研究经济学或管理学中的某些特殊领域。 0.2 课后习题详解 本章没有课后习题。本章是全书的一个引言，对计量经济学这门学科作一个简要介绍。对于本章内容，学员简单了解即可。

古扎拉蒂-经济计量学习题答案

部分作业答案：（各题只要回答到如下程度就是满分哦） 第1章 概论 一、填空 1. 近似，散点； 2. 平均值，平均值 第2章 线性回归的基础理论 一、填空 1. 因变量Y ，解释变量X 二、单项选择题 1-2 AB 三、名词解释 总体：实验所有可能结果的集合称为总体或样本空间。 样本：也叫样本点，是指总体的某个元素或某种结果。 随机实验：至少有两个可能的结果，但不确定哪一个结果会出现的某个观察或测度过程。 估计量：是指总体参数的估计方法或计算公式。 估计值：估计量的某一具体取值称为估计值。 变量线性：是指因变量的条件均值是解释变量的线性函数。 参数线性：是指因变量的条件均值是参数B 的线性函数，而变量之间不一定是线性的。 四、简述 1. 答：14世纪英国逻辑学家奥卡姆提出简单有效原理，即“如无必要，勿增实体”,亦即“切勿浪费较多东西去做用较少的东西同样可以做好的事情”。因此，模型应尽量简化，只要不遗漏重要变量即可，即便某些变量对Y 有影响，但它们的综合影响如果是有限的，非随机的，都可以不予考虑，即归入u 中。 2. 答：对双变量回归模型而言，如果总体回归线接近于直线，可用函数表示为E(Y ︱X i )=B 1+B 2X i ，其中，B 1为截距，B 2为斜率，该函数就称为非随机总体回归函数。它表示在给定X 的条件下，Y 分布的均值。 对双变量回归模型而言，如果总体回归线接近于直线，回归方程可表示为Y i =B 1+B 2X i +u i ，其中，B 1+B 2X i 表示在给定X 的条件下Y 分布的均值，u i 为随机误差项。它表示真实的Y 值是如何在均值附近波动的。 对双变量回归模型而言，若样本回归线接近于直线，则非随机样本回归函数可表示为 ?i Y =b 1+b 2X i ，其中，?i Y =总体条件均值E(Y ︱X i )的估计量，b 1=真实截距B 1的估计量，b 2=真实斜率B 2的估计量。 对双变量回归模型而言，若样本回归线接近于直线，则随机样本回归函数可表示为Y i =b 1+b 2X i +e i ，其中，b 1+b 2X i 表示总体条件均值E(Y ︱X i )的估计量，e i 表示误差项u i 的样本估计量，称为残差。 五、论述题 什么是普通最小二乘法？（按教材内容回答，不必按讲义，因它太细了） 答：回归分析的目的是根据SRF (样本回归函数)估计PRF (总体回归函数)，普通最小二乘法是获得SRF 最主要的方法。 随机PRF （Y i =B 1+B 2X i +u i ）不能直接观察，但能通过随机SRF （Y i =b 1+b 2X i +e i ）估计。 由SRF 得e i =Y i -b 1-b 2X i ，而?i Y =b 1+b 2X i ，因此，e i =Y i -?i Y =实际的Y i -估计的Y i 。残差的绝对

经济计量学精要(第4版)(美)古扎拉蒂

??经济计量学精要(第4版)/(美)古扎拉蒂 大佬点个赞支持一下呗ヽ(′▽｀)ノヽ(′▽｀)ノヽ(′▽｀)ノ 经济计量学精要(第4版)/(美)古扎拉蒂 ? 综述 1.1 什么是经济计量学 1.2 为什么要学习经济计量学 1.3 经济计量学方法论 经济计量分析步骤： (1)建立一个理论假说 (2)收集数据 (3)设定数学模型 线性回归模型为例 线性回归模型中，等式左边的变量称为应变量，等式右边的变量称为自变量或解释变量。线性回归分析的主要目标就是解释一个变量(应变量)与其他一个或多个变量(解释变量)之间的行为关系。 简单数学模型 ? (4)设立统计或经济计量模型 误差项u

? u代表随机误差项，简称误差项。u包括了X以外其他所有影响Y，但并未在模型中具体体现的因素以及纯随机影响。 (5)估计经济计量模型参数 线性回归模型常用最小二乘法估计模型中的参数 ^读做"帽"，表示某的估计值 (6)核查模型的适用性：模型设定检验 (7)检验源自模型的假设：假设检验 (8)利用模型进行预测 数据类型 时间序列数据：按时间跨度收集得到的 截面数据：一个或多个变量在某一时间点上的数据集合 合并数据：既包括时间序列数据又包括截面数据 面板数据：也称纵向数据、围观面板数据，即同一个横截面单位的跨期调查数据 模型因果关系 统计关系无论有多强，有多紧密，也决不能建立起因果关系，如果两变量存在因果关系，则一定建立在某个统计学之外的经济理论基础之上。 第一部分线性回归模型 2.1回归的含义 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 2.2总体回归函数(PRF)：假想一例 总体回归线给出了对应于自变量的每个取值相应的应变量的均值。（总体回归线表明了Y的均值与每个X的变动关系）PRL ? E(Y|xi)表示与给定x值相对应的Y的均值。下标i代表第i个子总体。 B1、B2称为参数，也称为回归系数。B1称为截距，B2称为斜率。斜率系数度量了X每变动一单位，Y( 条件)均值的变化率。 2.3总体回归函数的统计或随机设定 随机或统计回归总体函数PRF ? ui随机误差项，其值无法先验确定，通常用概率分布描述随机变量。 2.4 随机误差项的性质 误差项代表了未纳入模型变量的影响； 即使模型中包括了决定数学分数的所有变量，其内在随机性也不可避免；人类行为并不是完全可预测的或完全理性的。 因而，u反映了人类行为的这种内在随机性。 u还代表了度量误差，如数据的四舍五入； “奥卡姆剃刀原则”：描述应当尽量简单，只要不遗漏重要的信息。即使知道其他变量可能会对Y有影响，但这些变量的综合影响是有限的、非确定性的，可以把这些次要因素归人随机项u。 2.5 样本回归函数 样本回归函数SRF

我所知的计量经济学入门书籍

我所知的计量经济学入门书籍 由于本科没学懂计量经济学，研究生一开学就带着从师兄那里买的古扎拉蒂的《计量经济学（第三版）》（最新版是第四版）去了图书馆。也许是自己数学学得太烂了，或者自己打心里怕这本科压根就不懂的玩意，看了前几章就看不下去了。 国庆不久我和几个同门见导师，丁际刚老师问我们计量学的什么教材，当时很多班学的古扎拉蒂的书，我们班的刘康泽老师推荐李子奈的《计量经济学》和贺铿的《经济计量学》，我买了本李子奈的书。李子奈的书公式推导规范、重点突出，比较符合中国学生的口味。丁老师说李子奈的书不错，接着向我们推荐伍德里奇的《计量经济学导论：现代观点》，说最好看英文版的。我听了当时肠子都悔青了：本来开学的时候去了趟南湖找古扎拉蒂的计量，看到一排《现代观点》也没在意，还好同去的统计学专业的同学借了本。一个师兄倒是有英文版的，可他却告我：那书他看着后面的忘着前面的。（这可是我道听途说，有意者可去图书馆借清华翻印的英文版） 我从同学那里搞来《计量经济学导论：现代观点》，去文津恶看了几个晚上，收获颇丰。该书将虚拟变量、交互相娓娓道来，文笔自然清新。它还有个突出特点：上手特别快。该书中的每个例题都有对应的数据集，读者可以随时动手来练。（需要此数据集者可以自己上网下载，也可以与我联系）我当时没买电脑，手头上也没有数据集，就没动手，都了第二学期，重新拾起该书，动动鼠标操作Eviews，感觉真爽。 十一月份时，丁老师让我们班分组翻译Daron Acemoglu et al的《西欧的崛起：大西洋贸易与制度变迁》，文中大量使用虚拟变量与交互相使我切身体会到了《现代观点》的魅力。大概是我对《现代观点》没掌握透吧，我对面板数据仍然没有多少概念，这就促使我找寻其他教科书。很幸运，我“撞到”了Stock和Watson的教科书。我当时看的是东北财大翻译的《经济计量学》，作者将削减班级规模是否能提高学生标准化考试成绩这个例子几乎贯穿了整书的前半部分，涉及到了横截面数据放松经典假设出现的各种可能问题，实在令人耳目一新。 再者，如果说伍德里奇的书风格简洁，Stock和Watson的教科书可以称作语言优美了。因此，我强烈向大家推荐英文版。英文版由上财翻印，名字叫做，图书馆大大地有啊。这是我看过的唯一一本计量经济学原版教材，本人愚钝，好读书不求甚解，但还是从该书中弄清楚“方差”与“标准误”的区别，才知道因变量与自变量之间的关系是“respond to”而不是“因为…..所以……”而把相关关系当作因果关系，在国内权威刊物数见不鲜。 小结一下：Stock和Watson的文笔最好，趣味

古扎拉蒂《计量经济学基础》复习笔记和课后习题详解(定性响应回归模型)【圣才出品】

第15章定性响应回归模型 15.1 复习笔记 考点一：定性响应模型的性质★★ 定性响应模型是指模型中的回归子是一个二值或二分变量的模型，通常被称为概率模型。回归子也可以是多分响应变量或多类型响应变量。将二值响应变量建立成概率模型的方法包括线性概率模型（LPM）、logit模型、probit模型和tobit模型。 考点二：线性概率模型（LPM）★★★★ 1．LPM的定义 以下述回归模型为例说明：Y i＝β1＋β2X i＋u i。其中X表示家庭收入；Y＝1，则表示该家庭拥有住房；Y＝0，则该家庭不拥有住房。该模型被称为线性概率模型，因为Y i在给定X i下的条件期望E（Y i|X i）可解释为在给定X i下事件（家庭拥有住房）发生的条件概率，即Pr（Y i＝1|X i）。 2．LPM的特征 令P i表示“Y i＝1”（即事件发生）的概率，而1－P i表示“Y i＝0”（即事件不发生）的概率，则变量Y i服从贝努利概率分布。

根据期望的定义，有：E（Y i）＝0（1－P i）＋1P i＝P i。此外有：E（Y i|X i）＝β1＋β2X i ＝P i，即模型的条件期望事实上可以解释为Y i的条件概率。 该模型的约束条件为：0≤E（Y i|X i）≤1。 3．LPM的问题 （1）干扰项u i的非正态性 若把方程写成：u i＝Y i－β1－β2X i，u i的概率分布见表15-1。 表15-1 u i的概率分布 可见u i服从贝努利分布而不是正态分布。虽然干扰项不满足正态性假定，但OLS的点估计值仍具有无偏性。此外在大样本下，OLS估计量一般都趋于正态分布，因此LPM的统计推断仍可用正态性假定下的OLS程序。 （2）干扰项的异方差性 即使LPM中的干扰项满足零均值和无序列相关性假定，但也不能说它具有同方差性。对于贝努利分布，理论上的均值和方差分别为P和P（1－P），可见方差是均值的函数，而均值的取值依赖于X的值，因此LPM中的干扰项具有异方差性。 由于u i的方差依赖于E（Y i|X i），解决异方差性问题的方法之一就是进行数据变换，将模型的两边同时除以： == 即：

计量经济学-古扎拉蒂

为了便于期末复习，请各类题型都抄好原题，而不是只写出答案；并且名词解释和简答题要抄一小题，答一小题，而不是集中抄题，集中回答。 只要是讲过的附录内容，都属于考试范围。 第1章 一、填空 1. 拟合即（ ）的意思，拟合直线是指直线对（ ）的近似。 2. 回归一词的使用始于高尔顿对人体身高的研究。他发现一个规律：父母高，子女也高；父母矮，子女也矮。当父母身高既定时，子女的身高趋向于或“回归”到身高相同父母的全部子女的（ ）。简记为，回归即指回归到（ ）。 第2章 一、填空 1. 总体回归线代表（ ）与（ ）的变动关系。 二、单项选择题 1. 下列函数中，哪个是参数线性但非变量线性的函数？ A. E(Y)=B 1+B 22i X B. E(Y ︱X i )=B 1+B 2X i C. Y i =B 1+B 2X i +u i D. ?i Y =b 1+b 2X i 2. 下列函数中，哪个是变量线性但非参数线性的函数？ A. E(Y)=B 1+B 2 1i X B. E(Y)=B 1+22B X i C. E(Y ︱X i )=B 1+B 2X i D. ?i Y =b 1+b 2X i 三、名词解释 总体；样本；随机实验；估计量；估计值；变量线性；参数线性 四、简述 1. 奥卡姆剃刀原则如何应用到模型设定中？ 2. 什么是非随机总体回归函数？什么是随机总体回归函数？什么是非随机样本回归函数？什么是随机样本回归函数？ 五、论述题 什么是普通最小二乘法？（按教材内容回答，不必按讲义，因它太细了） 第3章 一、填空 1. 如果连续随机变量的概率密度函数（PDF ）有如下形式： 2 2 1() )2x μσ--?, (-∞

古扎拉蒂计量经济学第四版讲义Ch7 Heteroscedasticity

第七章 异方差 Heteroscedasticity 1、异方差的实质 异方差和自相关是一对，分别检测误差项的方差和协方差，涉及的方法都是GLS 或EGLS 。 同方差的假定如下表示： ()221,2,,i E i n εσ== 11.1.1 异方差则表示为 ()22i i E εσ= 11.1.2 2、存在异方差的OLS 估计 首先举一个两变量回归模型的例子：异方差下2β的OLS 估计量与同方差假定下的公式(3.1.6)相同，但是它的方差现在由下式给出： ()()()2 222 2var i i i x x b x x σ ? = ? ∑∑ 11.2.2 这显然与同方差下的公式3.3.1不同。 ()() 2 22 var i b x x σ= ?∑ (3.3.1) (11.2.3) Proof for 11.2.2.: 从一元回归中已知， () () 2 1 i i n i i x x k x x =?= ?∑ ()2122i i i i i i i b k y k x k ββεβε==++=+∑∑∑ ()()() ()() 2 2 2222222221122121211222222 1122var 22i i n n n n n n n n b E b E k E k k k k k k k E k k k βεεεεεεεεεεε??=?==++++++=+++∑ 这是因为无序列相关的假定，误差项交互项乘积的期望等于0。

由于i k 已知，而且()22 i i E εσ =， ()()()()() ()()2222 222112222222222 11222 22222 2var n n n n i i i i i i i i b k E k E k E k k k k x x x x x x x x εεεσσσσσσ=+++=+++= ?? == ?? ∑∑∑∑∑ 可以证明在异方差情况下，2b 估计量仍然是线性的和无偏的；同理，不管误差项是否同方差还是异方差，2b 估计量都是一致的估计量；进一步，2b 是asymptotically normally distributed 。这里关于一元回归在异方差出现下OLS 估计量2b 的特性可以完全推广到多元回归的情况。 但是，在异方差下，2b 虽然是线性、无偏和一致的，却不是有效的和最优的，不具有无偏估计量族中的最小方差。 3、广义最小二乘 Generalized Least Squares (GLS) 1）广义最小二乘（GLS ） 还是首先回到简单回归模型 12i i i y x ββε=++ or ()10201i i i i i y x x x ββε=++= Now assume that the heteroscedasticity variance 2i σ are known . 012i i i i i i i i y x x εββσσσσ =++ 11.3.3 For ease of exposition we write as 102i i i i y x x ββε??????=++ 11.3.4 where the starred, or transformed, variables are the original variables divided by (the known) i σ. What’s the purpose of transforming the original model?

计量经济学教材推荐

各类计量经济学教材评析与推荐： 【计量经济学的内容体系】 古扎拉蒂《计量经济学基础》 白砂堤津耶《通过例题学习计量经济学》 伍德里奇《计量经济学导论：现代观点》 斯托克、沃森《计量经济学导论》 威廉·格林《计量经济分析》 林文夫（Fumio Hayashi）《计量经济学》 雨宫健（Takeshi Amemiya ）《高级计量经济学》 李子奈、潘文卿编著《计量经济学》 【计量经济学的内容体系】 狭义的计量经济学以揭示经济现象中的因果关系为目的，主要应用回归分析方法。广义的计量经济学是利用经济理论、统计学和数学定量研究经济现象的经济计量方法，除了回归分析方法，还包括投入产出分析法、时间序列分析方法等。 把计量经济学分为初级、中级、高级三个层次，初级计量经济学一般包括计量经济学所必须的基础数理统计只是和矩阵代数只是、经典的线性计量经济学模型理论与方法（以单一方程模型为主）、单方程模型的应用等内容；中级计量经济学以经典的线性计量经济学模型理论与方

法及其应用为主要内容，包括单一方程模型和联立方程模型。在应用方面，主要讨论计量经济 学模型在生产、需求、消费、投资、货币需求和宏观经济系统等传统领域的应用，注重于应用过程中实际问题的处理。在描述方法上普遍运用矩阵描述；高级计量经济学以扩展的线性模型理论与方法、非线性模型理论与方法和动态模型理论与方法，以及它们的应用为主要内容。 从研究对象和侧重点的角度讲，理论计量经济学侧重于理论与方法的数学证明与推导，与 数理统计联系极为密切；应用计量经济学则以建立与应用计量经济学模型为主要内容，强调应用模型的经济学和统计学基础，侧重于建立与应用模型过程中实际问题的处理。 纵观计量经济学发展史，20世纪70年代之前发展并广泛应用的计量经济学称为经典计量经济学，其理论特征是：以经济理论为导向建立因果分析的随机模型，模型具有明确的形式和参数，模型变量之间的关系多表现为线性关系，或者可以化为线性关系，以时间序列数据或者截面数据为样本，采用最小二乘方法或者极大似然方法估计模型。其应用方面的特征是：在生产、消费、投资以及宏观经济等传统的应用领域进行结构分析、政策评价、经济预测和理论检验。20世纪70年代之后发展的计量经济学理论、方法及应用模型称为现代计量经济学，主要包括微观计 量经济学、非参数计量经济学、时间序列计量经济学和动态计量经济学等。 古扎拉蒂《计量经济学基础》 【作者简介】达摩达尔·N·古扎拉蒂于1960年获孟买大学工商学硕士学位，1963年获芝加哥大学工商行政硕士学位，并于1965年获芝加哥大学博士学位。在执教于纽约市立大学28年多之后，现在是纽约州西卢美国军事学院社会科学系的经济学教授。古扎拉蒂博士现任多种期刊和

古扎拉蒂《计量经济学》4人大版读书笔记

古扎拉蒂《计量经济学》4人大版读书笔记 第一章回归分析的性质 “回归”一词是费朗西斯·高尔顿在研究子女身高与父母身高的关系时提出来的，他发现，给定父母的身高，子女的身高会趋向于或“回归”到总人口的平均身高。换言之，父母异常高或异常矮，其儿子的身高都会趋向于或回归到所有男子的平均身高。 统计关系与确定性关系的区别：先看了解什么叫确定性关系，某个应变量确定的依赖于自变量，数学中和经典物理学中的各种定律都是确定性的关系，比如宇宙间两个粒子的引力 离，k是比例常数，给定两个粒子质量和他们间的距离，那么他们之间的引力随机可以确定，而且是唯一的。而统计关系是不确定性的，应变量和自变量间是统计依赖关系，给定解释变量的某个取值，不能预测因变量的确定取值，因为这时因变量的取值有着概率分布范围，所以我们说它是一个随机变量，如农作物的收成对气温、降雨量、光照条件的依赖关系是统计性质的，这个性质的意义在于影响农作物的因素（变量）还有很多很多，无法一一辨认出来，无论考虑的多少个解释变量，都无法完全解释农作物收成这个因变量，所以它内在的或随机的变异是存在的。 回归和因果：统计关系式本身不能意味着任何因果关系，回归分析研究一个变量对另一些变量的依赖关系但他们绝不是因果关系。对于因果关系的理念，必须来自与统计学之外的经验或者理论，比如说用经济学的理论来说明价格对需求变动的影响。 回归与相关的区别：回归区分哪个是解释变量，哪个是被解释变量（因变量），相关不区分两者，也就是说前者变量间是不对称的，后者变量间是对称的。另一方面，相关分析中的所有变量被看作都是随机的，而回归分析则基于以下假定：因变量是随机的，而解释变量是固定的或者非随机的。 给定每个x，都有很多相应的y值（即y有一个分布范围），但不可能知道每一个y的值，所以我们用回归线来预测y的均值 第二章回归分析的一些基本概念 1、条件均值（条件期望值）：为什么叫“条件”？因为他们取决于（条件）变量x的给定值，E(Y|X i)读成给定X下Y的期望值，与E(Y)的区别：E(Y)是总体的Y的均值 2、随机或统计总体回归函数（statistical PRF）：E(Y|X i)=B1+B2X i；非随机的或确定的总体回归函数（non-stochastic PRF）：Y i=B1+B2X i+μi，μi的方差记为σ2。 3、样本回归函数（SRF）：Y i^=b1+b2X i；随机样本回归函数：Y i=b1+b2X i+e i，各小写字母都是总体回归函数中对应大写字母的估计量。e i的方差记为2?σ，2?σ是真正的但未知的σ2的 OLS估计量。2?σ开方的正数（公式中的符号μ帽改为e，其他不变）被称为

古扎拉蒂《计量经济学》大版读书笔记

古扎拉蒂《计量经济学》大版读书笔记 第一章回归分析的性质 “回归”一词是费朗西斯·高尔顿在研究子女身高与父母身高的关系时提出来的，他发现，给定父母的身高，子女的身高会趋向于或“回归”到总人口的平均身高。换言之，父母异常高或异常矮，其儿子的身高都会趋向于或回归到所有男子的平均身高。 统计关系与确定性关系的区别：先看了解什么叫确定性关系，某个应变量确定的依赖于自变量，数学中和经典物理学中的各种定律都是确定性的关系，比如宇宙间两个粒子的引力 离，k是比例常数，给定两个粒子质量和他们间的距离，那么他们之间的引力随机可以确定，而且是唯一的。而统计关系是不确定性的，应变量和自变量间是统计依赖关系，给定解释变量的某个取值，不能预测因变量的确定取值，因为这时因变量的取值有着概率分布范围，所以我们说它是一个随机变量，如农作物的收成对气温、降雨量、光照条件的依赖关系是统计性质的，这个性质的意义在于影响农作物的因素（变量）还有很多很多，无法一一辨认出来，无论考虑的多少个解释变量，都无法完全解释农作物收成这个因变量，所以它内在的或随机的变异是存在的。 回归和因果：统计关系式本身不能意味着任何因果关系，回归分析研究一个变量对另一些变量的依赖关系但他们绝不是因果关系。对于因果关系的理念，必须来自与统计学之外的经验或者理论，比如说用经济学的理论来说明价格对需求变动的影响。 回归与相关的区别：回归区分哪个是解释变量，哪个是被解释变量（因变量），相关不区分两者，也就是说前者变量间是不对称的，后者变量间是对称的。另一方面，相关分析中的所有变量被看作都是随机的，而回归分析则基于以下假定：因变量是随机的，而解释变量是固定的或者非随机的。 给定每个x，都有很多相应的y值（即y有一个分布范围），但不可能知道每一个y的值，所以我们用回归线来预测y的均值 第二章回归分析的一些基本概念 1、条件均值（条件期望值）：为什么叫“条件”？因为他们取决于（条件）变量x的给定值，E(Y|X i)读成给定X下Y的期望值，与E(Y)的区别：E(Y)是总体的Y的均值

最新计量经济学参考文献大全

最新计量经济学参考文献大全 最新计量经济学参考文献大全(一) 古扎拉蒂计量经济学(上，下)，中国人民大学出版社2000年中译本。 伍德里奇，计量经济学导论现代观点，中国人民大学出版社2003年中译本。 William H. Greene, Econometrics, 4th ed. 清华大学出版社2001年影印本。 唐国兴，计量经济学理论、方法和模型，复旦大学出版社，1988。 张寿、于清文，计量经济学，上海交通大学出版社，1984。 邹至庄，经济计量学，中国友谊出版公司，1988。 汉密尔顿，时间序列分析，中国社会科学出版社1999中译本。 易丹辉，数据分析与Eviews应用，中国统计出版社2002。 张晓峒主编，计量经济学软件Eviews使用指南，南开大学出版社2003。 拉姆.拉玛丹山《应用计量经济学》，机械工业出版社2003中译本。 Box, Jenkins, Reinsel《时间序列分析：预测和控制(第三版)》，中国统计出版社，1997年中译本。 陆懋祖《高等时间序列计量经济学》，上海人民出版社，1999。最新计量经济学参考文献大全最新计量经济学参考文献大全。 韩德瑞、秦朵《动态经济计量学》，上海人民出版社，1998。 谢识予、朱弘鑫《高级计量经济学》复旦大学出版社，2005。 弗朗西斯《商业和经济预测中的时间序列模型》，中国人民大学出版社，2002。 朱平芳《现代计量经济学》，上海财经大学出版社，2004。 Pindyck R S, Rubinfeld D L, Econometrics Models and Economic Forecasts, 4th ed. The McGraw-Hill Companies, Inc. 1998. Johnston, J. and J. DiNardo, 1997, Econometric Methods, 4th ed., McGraw-Hill. Wallace T D, Silver J L. Econometrics-An Introduction. Addison-Wesley Publishing

古扎拉蒂《计量经济学基础》(第5版)笔记和课后习题详解

古扎拉蒂《计量经济学基础》（第5版）笔记和课后习题详解 关注薇公号-精研学习网-查找资料 引言 0.1复习笔记 考点一：计量经济学概况★ 1计量经济学的定义 计量经济学是以一定的经济理论为基础，运用数学、统计学方法，以建立经济计量模型为主要手段，定量分析研究具有随机性特性的经济变量关系的一门经济学学科。计量经济学可定义为实际经济现象的数量分析。这种分析基于理论与观测的并行发展，而理论与观测又通过适当的推断方法得以联系。 2研究对象和研究方法 在一系列的假定条件下，计量经济学主要通过对经济数据的统计推断，研究经济定律的经验判定。计量经济学的研究方法是，利用统计推断的理论和技术，以达到经济理论和实际测算相衔接的目的。 3计量经济学是一门单独的学科 计量经济学是一门单独的学科，理由如下： （1）经济理论所作的陈述或假说大多数是定性的。计量经济学提供了经济理论的数值估计，对大多数的经济理论赋予经验内容。 （2）数理经济学只用方程式表达经济理论，却未考虑实证检验问题。计量经济学家对数学方程式进行改造，使其成为更适合于经验检验的形式。 （3）经济统计学主要收集、加工并通过图表的形式来展现经济数据，不考虑怎样利用所收集来的数据去检验经济理论。计量经济学通过数据来检验经济理论。 考点二：计量经济学方法论★ 1计量经济学的方法论路线 传统的计量经济学方法论大致按如下路线进行： （1）理论或假说的陈述； （2）理论的数学模型设定； （3）统计或计量经济模型设定； （4）获取数据； （5）计量经济模型的参数估计； （6）假设检验； （7）预报或预测； （8）利用模型进行控制或制定政策。 2计量经济学的类型 计量经济学可划分为两大类：理论计量经济学和应用计量经济学。在每一大类中按照估计方法逻辑又分为经典方法和贝叶斯方法。理论计量经济学主要研究计量模型和计量方法，以求更精准测度由计量经济模型设定的经济关系。应用计量经济学主要将理论计量经济学工具应用到经济学或管理学中的某些特殊领域。

一分钟看懂计量经济学

一分钟看完计量经济学！！！------开学后的计量笔记 建模是计量的灵魂，所以就从建模开始。 一、 建模步骤：A，理论模型的设计: a，选择变量b，确定变量关系c，拟定参数范围 B，样本数据的收集: a，数据的类型b，数据的质量 C，样本参数的估计: a，模型的识别b，估价方法选择 D，模型的检验 a，经济意义的检验1正相关 2反相关等等 b，统计检验：1检验样本回归函数和样本的拟合优度，R的平方即其修正检验 2样本回归函数和总体回归函数的接近程度:单个解释变量显著性即t检验，函数显著性即F检验，接近程度的区间检验

c，模型预测检验1解释变量条件条件均值与个值的预测 2预测置信空间变化 d，参数的线性约束检验：1参数线性约束的检验 2模型增加或减少变量的检验 3参数的稳定性检验：邹氏参数稳定性检验，邹氏预测检验----------主要方法是以F检验受约束前后模型的差异 e，参数的非线性约束检验：1最大似然比检验 2沃尔德检验 3拉格朗日乘数检验---------主要方法使用 X平方分布检验统计量分布特征 f，计量经济学检验 1，异方差性问题：特征：无偏，一致但标准差偏误。检测方法：图示法，Park与Gleiser检验法，Goldfeld-Quandt检验法，White检验法-------用WLS修正异方差

2，序列相关性问题：特征：无偏，一致，但检验不可靠，预测无效。检测方法：图示法，回归检验法，Durbin-Waston检验法，Lagrange乘子检验法-------用GLS或广义差分法修正序列相关性 3，多重共线性问题：特征：无偏，一致但标准差过大，t减小，正负号混乱。检测方法：先检验多重共线性是否存在，再检验多重共线性的范围-------------用逐步回归法，差分法或使用额外信息，增大样本容量可以修正。 4，随机解释变量问题：随机解释变量与随机干扰项独立----------对OLS没有坏影响。随机变量与随机干扰项同期相关：有偏但一致-----扩大样本容量可以克服。随机变量与随机干扰项同期相关：有偏且非一致--------工具变量法可以克服 二、 参数估计量性质的分析：a小样本和大样本性质 b无偏性 c有效性 d一致性

古扎拉蒂计量经济学第四版讲义Ch10 Autoregression and Distribution Lag Model

第十章 自回归和分布滞后模型 Lecture Note 13 – Dynamic Econometric Models: Autoregressive and Distributed-Lag Models 1. Some concepts Regression models that take into account time lags are known as dynamic or lagged regression models . There are two types of lagged models: distributed-lag models and autoregressive models . In the former, the current and lagged values of regressors are explanatory variables. In the latter, the lagged value(s) of the regressand appears as explanatory variables. 2. The role of “lag” or “time” in economics 什么是lag ： In economics the dependence of a variable y (the dependent variable) on another variable(s) x (the explanatory variable) is rarely instantaneous. Very often, y responds to x with a lapse of time. Such a lapse of time is called a lag . The reasons for lag: 1. Psychological reasons. 2. Technological reasons. 3. Institutional reasons. 3. Estimation of distributed-lag models 假定含有一个解释变量及其滞后（这只是一种简化，当然可以推广到几个解释变量及其各自滞后）的分布滞后模型如下： 01122t t t t t y x x x αβββε??=+++++ 17.3.1 这里没有定义滞后长度，即，how far back into the past we want to go ，这样的模型称为infinite (lag) model 。而 01122t t t t k t k t y x x x x αββββε???=++++++ 17.1.2 称为finite (lag) distributed-lag model 。 如何估计模型17.3.1，可以采用两种方法：(1) ad hoc estimation and (2) a priori restrictions on the β’s by assuming that the β’s follow some systematic pattern. 对分布滞后模型估计的描述：A purely distributed-lag model can be estimated by OLS, but in that case there is the problem of multicolliearity since successive lagged values of a regressor tend to be correlated. As a result, some shortcut methods have been devised. These include the Koyck,