河南农业大学计量经济学重点

计量经济学研究方面：1.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2.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3.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三者缺一不可 计量经济模型检验的方式：1.经济意义检验所估计的模型与经济理论是否相符2.统计推断检验检验参数估计值是否抽样的偶然结果3.计量经济学检验是否符合计量经济方法的基本假定4.预测检验将模型预测的结果与经济运行的实际对比

经济学中应用的数据：数据的来源：各种经济统计数据 专门调查取得的数据 人工制造的数据

数据类型：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

数据的要求：真实性、完整性、可比性

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 负相关——变量反方向变化，一增一建 不相关

线性的判断：就变量而言是线性的 就参数而言是线性的 计量经济学中，线性回归模型主要指就参数而言是“线性”的,因为只要对参数而言是线性的,都可以用类似的方法去估计其参数，都可以归于线性回归。

引入随机扰动项u的原因：是未知影响因素的代表(理论的模糊性)

是无法取得数据的已知影响因素的代表(数据欠缺)

是众多细小影响因素的综合代表(非系统性影响)

模型可能存在设定误差(变量、函数形式的设定）

模型中变量可能存在观测误差(变量数据不符合实际)

变量可能有内在随机性(人类经济行为的内在随机性)

在对u的基本假定下 Y 的分布性质: 零均值假定 同方差假定 无自相关假定 正态性假定OLS估计式的统计性质:无偏性 有效性 一致性

线性特征 无偏特性 最小方差特性

可决系数和相关系数区别： 可决系数 是就模型而言说明解释变量对被解释变量的解释程度度量不对称的因果关系取值 0≦≦1 有非负性

相关系数：是就两个变量而言说明两变量线性依存程度 度量对称的相关关系取值 -1≦r≦1可正可负

参数显著性检验的步骤：1)提出原假设H0:β2＝0，备择假设 H1:β2≠0;

(2)将样本观测值代入回归模型求出剩余值后，求出参数估计量的标准方差;

(3)因为原假设 β2=0 ，所以求t检验的统计量

给定显著性水平α，查t分布表，对假设进行判别。如果＞，拒绝，接受，即认为及所对应的自变量x对y的影响显著。如果＜，拒绝，接受，即认为及所对应的自变量x对y的影响不显著，应将它从模型中剔除掉，重新建立回归模型。 同理可以进行的显著性检验。

偏回归系数：控制其它解释量不变的条件下，第j个解释变量的单位变动对被解释变量平均值的影响，即对Y平均值“直接”或“净”的影响

多元线性回归的线性： 指对各个回归系数而言是“线性”的，对变量则可以是线性的，也可以是非线性的

多重共线的原因：1.经济变量之间具有共同变化趋势。 2.模型中包含滞后变量。3.利用截面数据建立模型也可能出现多重共线性。 4.样本数据自身的原因

多重共线的后果：1.参数的估计值不确定 2.参数估计值的方差无限大

不完全多重共线性产生的后果： 1.参数估计量方差随共线程度的增加而增加。2.对参数区间估计时，置信区间趋于变大3.假设检验容易作出错误的判断4.可能造成可决系数较高，但对各个参数单独的t 检验却可能不显著，甚至可能使估计的回归系数符号相反，得出完全错误的结论。

多重共线性的检验：简单相关系数检验法 方差扩大（膨胀）因子法 直观判断法 逐步回归法

多重共线性的补救措施：1.剔除变量法 2.增大样本容量 3.变换模型形式4.利用非样本先验信息 5.横截面数据与时序数据并用6.变量变换

异方差产生的原因：

（一）模型中省略了某些重要的解释变量

（二）模型的设定误差

（三）数据的测量误差

（四）截面数据中总体各单位的差异

异方差性的后果：对参数估计统计特性的影响无偏性仍然成立估计方差不是最小的

对参数显著性检验的影响使t统计量的显著性检验失去意义 对预测的影响预测效果无效 异方差检验：

异方差的补救措施：模型变换法 加权最小乘法 模型的对数变换

自相关产生的原因：经济系统的惯性 经济活动的滞后性 数据处理造成的相关 蛛网现象 模型假定误偏

自相关的后果：1.一阶自回归形式的性质当Ut为一阶自回归的相关形式时，随机误差Ut依然是零均值、同方差的误差项2.对参数估计的影响将低估估计量β2的方差无偏非有效3.对模型来说t检验显著性不明确F检验不可靠4.模型预测不确定置信区间不可靠降低预测精度

虚拟变量设置规则：1.“0”和“1”选取原则2.虚拟变量数量的设置规则 3.虚拟变量在回归模型中的角色

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