高级计量经济学学习心得

通过一个学期对计量经济学的学习，我了解到了很多的计量经济学知识。计量经济学是现代经济学的重要分支，它不仅要研究经济现象的计量方法，而且要研究经济现象发展变化的数量规律。我认为上学期学的计量内容大体可以分为三块：双变量回归模型、多变量回归模型和关于违反经典模型假设的情况讨论。

双变量回归模型介绍了OLS方法和经典线性回归模型的假设，推导出了双变量回归中参数的估计量。关于置信区间估计和假设检验。当我们要判断样本参数的估计值在多大程度上可以“近似”的替代总体参数的真值，往往需要通过构造一个以样本参数的估计值为中心的“区间”，来考察它以多大的概率包含这个参数值。这样的方法就是我们所说的参数检验的置信区间估计。变量的显著性检验，是要考察所选择的解释变量是否对被解释变量有显著的线性影响。我们学习的所应用的方法是假设检验，最关键的环节在于建立虚拟假设和备择假设。在进行变量显著性检验时所应用的方法主要是t检验，其中双侧检验是用于验证解释变量与被解释变量间是否存在线性关系，单侧检验是用来发现相关的两变量间的关系是正相关还是负相关。

双变量模型中的functional forms是对简单线性回归模型的延伸，在研究经济现象中有重要应用。如研究GDP的增长率时，使用Lin-log model能很好地反映出GDP随时间的变化关系。在探究菲利普斯曲线中通胀率和失业率的短期替代关系时，reciprocal model为我们的研究提供了另一条路径。

第二部分多变量模型主要介绍了三变量回归模型，包括回归系数的OLS估计量、可决系数R^2和adjusted R^2，我们学习了三变量模型中重要例子柯布-道格拉斯函数及其相关性质，并在作业中对这一生产函数做了深入研究。在多元回归的统计推断中，最重要的是学习了关于对多个解释变量是否对被解释变量有显著线性影响关系的F检验。F检验的思想来自于总离差平方和的分解式：TSS=ESS+RSS。另外，F 检验还有其他应用，如RLS，the CHOW test，Ramsey test等。

关于违反经典模型假设的讨论，我们了解了多重共线性、异方差和自相关的本质、检验方法及纠正方法。多重共线性的发生有其显著特征，比如回归结果中的R^2

接近于1，但是单个回归系数的t值很小。要纠正多重共线性的问题，我们可以舍弃相关性很高的解释变量之一或对其进行线性组合。异方差通常发生于横截面数据中，一般是有解释变量的方差与随机误差项的方差成比例。要发现这一问题，我们学习了很多检验，包括park test，Goldfeld-Quant test，White test等。要纠正异方差，常用的方法是WLS，通过对数据的处理能够有效消除异方差的问题。自相关的问题一般见于时间序列数据中，一阶序列相关是指当前的误差项与以前的误差项线性相关。在发生自相关的情况下，我们在进行变量的显著性检验时更倾向于拒绝虚拟假设。发现一阶自相关问题的最重要检验是Durbin-Watson test，这一检验的特点是存在未决区域。纠正自相关的问题，我们学会了GLS和Cochrane-Orcutt迭代法，并在计算机应用中学习了其操作，受益匪浅。

这一学期我们学习使用的软件是Eviews，在上机课上对其应用做了深入学习。但是我知道现在我们只学到了计量经济学的入门知识，要研究计量经济学的更多内容，只学会Eviews显然不足，希望能在新学期学到更深刻的知识和高级的软件，提升自己的能力。

经济学课程设计心得体会

经济学课程设计心得体会通过经济学课程设计学习，在计量经济理论研究中得到引用，而且在政策评价的计量经济模型中得到了有效的应用。下面是管理资源吧小编为大家收集整理的经济学课程设计学习心得，欢迎大家阅读。经济学课程设计心得体会1经过一个学期对计量经济学的学习，我收获了很多，也懂得了很多。通过以计量经济学为核心，以统计学，数学，经济学等学科为指导，辅助以一些软件的应用，从这些之中我都学到了很多的知识。通过学习计量经济学，我发现：计量经济学便是用精简的文字概括内容要点，用朴实的语言联系现实生活，让我们体会到计量经济学就在我们的身边。参观一个城市，先站在最高处俯瞰，然后走街串巷;了解一座建筑，先看模型，后走进每一个房间。各起一半作用。计量经济学也是如此。学习计量经济学给我印象和帮助最大的主要有两点：一：对EVIES软件的熟练操作与应用，记得以前学运筹学的时候，我学会了Lindo软件，而现在我又学会了Eviews软件，我感觉自己真的是很幸运，因为毕竟有些软件是属于那种有价无市的，如果没有老师的传授我不可能从市场上或是从思想上认识到它;二：对于计量经济学辩论赛的认识我是很深刻

的，在这一场没有硝烟但却处处充满着科学理论的睿智辩论中，我提高了胆识，增长了见识，也学会了团队与协作的力量。以下我将着重从六个方面阐述我对计量经济学知识的一些认识以及个人从中学到的经验与心得。一：计量经济学教我了我很多。在学习计量经济学的过程中，我可以旁征博引，同时老师也给了我很多有意思的启发，因为即将面临考研的抉择，这门课也是我考研过程中必备的一门课程，因此，虽然是一门限选课，但是我仍然很用心得听讲，并对一些重要的知识做了记录，从而为自己的考研奠定一定的基础。在认识计量经济学并不断提高自己对它的认识过程中，我感触最深的便是那一次的辩论赛，真的，一次辩论可以教会我很多有用的知识，从一个辩题的准备到辩论的过程，从推陈出新到完美的放映，从团队协作再到完美的配合，这一切，我觉得我们小组都做到了。在整个辩论赛的工程中，我主要负责推陈出新这一板块的设计，开始的时候我觉得自己的任务很重，肩上的担子也很重，为此我们一个大组中的一个小组激烈讨论了半天，最终敲定了以Flah这样一种方式吸引大家的眼球从而更进一步的让大家了解我们的团队，包括出新，课件展示，问题竞答。除此以外，我们还以两个人为主持，作为一条贯穿始终

计量经济学心得

计量经济学学习心得报告通过这个学期学习的计量经济学这门课程，王新华老师在我们学习计量经济学给了我们很多细心的讲解和耐心的指导，我们针对学习内容主要学到的主要有两点：一：对EVIES软件的熟练操作与应用，学会了Eviews软件，我感觉自己真的是很幸运，因为毕竟有些软件是属于那种有价无市的，如果没有老师的传授我不可能从市场上或是从思想上认识到它；二：对于计量经济学各种案例分析的认识我是很深刻的，在这一次对一个案例进行回归分析讲述中，我不但巩固了老师课堂所讲的知识，也提高了胆识，增长了见识，也学会了团队与协作的力量。以下我将着重从两个方面阐述我对计量经济学知识的一些认识以及个人从中学到的经验与心得。一：计量经济学教我了我很多。在学习计量经济学的过程中，我可以旁征博引，同时老师也给了我很多有意思的启发，因为即将面临考研的抉择，这门课也是我考研过程中必备的一门课程，因此，它作为一门核心必修课，我们都会很用心得听讲，并对一些重要的知识做了记录，从而为自己的考研奠定一定的基础。二：计量经济学的系统知识计量经济学的定义为：用数学方法探讨经济学可以从好几个方面着手，但任何一个方面都不能和计量经济学混为一谈。计量经济学与经济统计学绝非一码事；它也不同于我们所说的一般经济理论，尽管经济理论大部分具有一定的数量特征；计量经济学也不应视为数学应用于经济学的同义语。经验表明，统计学、经济理论和数学这三者对于真正了解现代经济生活的数量关系来说，都是必要的，但本身并非是充分条件。三者结合起来，就是力量，这种结合便构成了计量经济学。计量经济学关心统计工具在经济问题与实证资料分析上的发展和应用，经济学理论提供对于经济现象逻辑一致的可能解释。因为人类行为和决策是复杂的过程，所以一个经济议题可能存在多种不同的解释理论。当研究者无法进行实验室的实验时，一个理论必须透过其预测与事实的比较来检验,计量经济学即为检验不同的理论和经济模型的估计提供统计工具。在计量经济学一元线性回归模型，我认识到：变量间的关系及回归分析的基本概念，主要包括：其次有一元线形回归模型的参数估计及其统计检验与应用，包括：我也学会了参数的最大似然估计法语最小二乘法。对于最小二乘法，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的拟合样本数据，而对于最大似然估计法，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。显然，这是从不同原理出发的两种参数估计方法。即：

计量经济学

计量经济学课程设计(论文) 设计（论文）题目我国居民消费水平的计量分析学院名称商学院专业名称会计学学生姓名赵杨（3208808040630）龚悦（3201108040624）曾薇（3201108040629）任课教师朱靖设计（论文）成绩教务处制年月日

我国居民消费水平的计量分析摘要改革开放以来，我国居民收入与消费水平不断提高，居民消费结构升级和消费需求扩张成为我国经济高速增长的主要动力，随着国家经济实力的增强,随着教育事业的跨越发展,国家对不同阶段、不同领域、不同地域的经济社会发展大量采用科学、定量、求实的预测、指导方法,摒弃太多的人为影响,所作出的决策越来越切合实际,而效果亦愈来愈好;而这其中,计量分析方法功不可没。所以国家制定并实施了一系列相关财政及货币政策来刺激消费，增加居民投资的作用，居民消费虽有增长却不能支撑整个国民经济的发展。不管从宏观还是微观来分析，我国居民最终消费支出都直接影响到我国的国民经济运行及整个经济的发展，所以对我国居民最终消费支出的问题进行研究是必不可少的，而且十分重要。我们可以运用研究的结果来分析现状并制定正确的应对方针。消费是经济活动的起点和归宿，也是推动经济增长的重要因素。关键词：居民消费；税收；CPI

第一章模型设定 1.1理论综述对决定消费的主要因素,国外学术界有两种主要不同的理论观点:一种是凯恩斯主义消费函数,强调现期消费主要取决于现期收入,随着可支配收入增加,消费也增加。这种消费理论主要强调的是用收入来解释消费,也叫绝对收入假说。他指出的是消费增长与收入增长之间是一种非比例关系。另一种是面向未来的消费函数,强调消费对一生总财富的依赖,以及储蓄在稳定消费中的作用——莫迪利阿尼的生命周期理论强调为退休后的生活而储蓄的重要性;弗里德曼的持久收入假说强调储蓄在稳定高收入年份和低收入年份之间消费的作用,他强调的是持久性收入影响消费支出,而暂时性收入对消费支出的影响是通过对持久收入的影响而发生的,它的变动只会引起消费的波动,消费时持久性收入的稳定函数,而且消费的边际倾向没有递减。因此,消费不完全取决于现期收入。但是,经济学家大量经验观察说明,消费更多依赖于现期收入,主要原因，一是当居民收入下降或担心失业时,他可能会推迟或削减耐用品购买,现期消费就减少;二是当居民收入下降时,消费信贷会受到配额限制,他就不得不削减现期消费。简要的说,一种强调现期消费主要取决于现期收入。事实表明,两种因素同时对消费起着作用。 1.2变量选取消费的决定因素包括：当期可支配收入、个人财富、物价指数、货币流通量以及永久收入等等。并且认为收入增加消费增加,收入减少消费难以减少,主要因素为实际可支配收入。可支配收入是指国民收入减去所有家庭和公司交纳的直接税，再减去企业净储蓄，最后加上家庭从政府那里获得的转移支付。由于可支配收入计算易出现误差,且可支配收入最终仍然由国民收入决定且与国民收入值差距不大，所以我们采用国民收入代替计算。货币流通量指货币离开金库在市场上流通的货币数量。投放货币就增加了货币流通量，反之，回笼货币就减少了货币流通量。增加或减少货币流通量主要是适应经济和社会发展需要。货币流通量过少，不能满足商品交换的需要，就会影响经济发展；货币流通量过多，超出了商品交换的需要，就会出现通货膨胀，同样会影响经济的增长。

计量经济学学总结

1.计量经济学的建模步骤？一、理论模型的设计 : 确定模型包含的变量;确定模型的数学形式;拟定模型中待估计参数的理论期望值区间二、样本数据的收集三、模型参数的估计四、模型的检验计量经济学模型的运用 1、结构分析， 2、经济预测， 3、政策评价， 4、检验与发展经济理论 2、相关分析和回归分析的区别联系:两者都是研究非确定变量间的统计关系，并且能够度量线性依赖程度的大小。区别：前者关注相关程度，后者关注因果分析，还有具体的依赖关系。 4、随机误差项的含义：随机误差项是在模型设定中省略下来而又集体的影响着被解释变量 Y的全部变量的替代物。 5、随机误差项的内容有哪些？或者为什要在总体回归函数中引入随机误差项：（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）变量的内在随机性基本假设：（1）回归模型是正确设定的，（2）解释变量X是确定性变量，不是随机变量，在重复抽样中取固定值，（3）解释变量X在所抽取的样本中具有变异性，而且随着样本容量的无限增加，解释变量X的样本方差趋于一个非零的有限常数，（4）随机误差项μ具有给定X 的零均值、同方差以及不序列相关性（5）随机误差项与解释变量之间不相关（6）随机误差项服从零均值、同方差的正态分布。记住：正态分布并不是得到最佳无偏估计的必要条件，只要满足前4个假设就可以得到最佳无偏估计。 7、普通最小二乘法（OLS）概念：残差平方和最小的准则，就是最小二乘准则其 3、样本容量的关系最小样本：样本容量必须不少于模型中解释变量中的数目（包括常数量）一般认为，当n大于等于30或者至少n大于等于3（k+1）才能说满足模型估计的基本要求 9、回归模型的统计检验（拟合优度检验、参数的显著性检验、模型的显著性检验）（1）拟合优度是指检验模型对样本观测值的拟合程度，用R2表示，该值越接近于1，模型对样本观测值拟合得越好。可决系数: TSS(总离差平方和):自由度为：n-1 ESS(回归平方和)：自由度为：k RSS(回归平方和)：自由度为：n-k-1 调整的可决系数:即

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：

计量经济学课后习题1-8章

计量经济学课后习题总结第一章绪论 1、什么事计量经济学？计量经济学就是把经济理论、经济统计数据和数理统计学与其他数学方法相结合，通过建立经济计量模型来研究经济变量之间相互关系及其演变的规律的一门学科。 2、计量经济学的研究方法有那几个步骤？（1）建立模型：包括模型中变量的选取及模型函数形式的确定。（2）模型参数的估计：通过搜集相关是数据，采用不同的参数估计方法，进行模型参数估计。（3）模型参数的检验：包括经济检验、以及统计学方面的检验。（4）经济计量模型的应用：经济预测、经济结构分析、经济政策评价。 3、经济计量模型有哪些特点？经济计量模型是一个代数的、随即的数学模型，它可以是线性或非线性（对参数而言）形式。 4、经济计量模型中的数据有哪几种类型（1）定量数据：时间序列数据、截面数据、面板数据（2）定型数据：虚拟变量数据第二章一元线性回归模型 1、什么是相关关系？它有那几种类型？（书上没有确切的答案）（1）相关关系：当一个或几个相互联系的变量取一定的数值时，与之相对应的另一变量的值虽然不确定，但它仍按某种规律在一定的范围内变化。变量间的这种相互关系，称为具有不确定性的相关关系（2）相关关系的种类 1.按相关程度分类：（1）完全相关：一种现象的数量变化完全由另一种现象的数量变化所确定。在这种情况下，相关关系便称为函数关系，因此也可以说函数关系是相关关系的一个特例。（2）不完全相关：两个现象之间的关系介于完全相关和不相关之间（3）不相关：两个现象彼此互不影响，其数量变化各自独立 2.按相关的方向分类：（1）正相关：两个现象的变化方向相同（2）负相关：两个现象的变化方向相反 3.按相关的形式分类（1）线性相关：两种相关现象之间的关系大致呈现为线性关系（2）非线性相关：两种相关现象之间的关系并不表现为直线关系，而是近似于某种曲线方程的关系

计量经济学总结

计量经济学复习范围一、回归模型的比较 1.根据模型估计结果观察分析 (1)回归系数的符号与值的大小就是否符合经济理论要求 (2)改变模型形式之后就是否使判定系数的值明显提高 (3)各个解释变量t 检验的显著性 2.根据残差分布观察分析在方程窗口点击View \ Actual,Fitted,Residual\Tabe(或Graph) (1)残差分布表中,各期残差就是否大都落在σ ?±的虚线框内。 (2)残差分布就是否具有某种规律性,即就是否存在着系统误差。 (3)近期残差的分布情况二、判断新的解释变量引入模型就是否合适(遗漏变量检验) 1、基本原理如果模型逐次增加一个变量, 由于增加一个新的变量,ESS 相对于RSS 的增加,称为这个变量的“增量贡献”或“边际贡献”。不引入:0H (即引入的变量不显著) ())'','(~)''/(/' k k F k n RSS k ESS ESS F new old new --= 或 )'','(~/)1(/)(''2' 22k k F k n R k R R F NEW OLD NEW ---= 其中,'k 为新引进解释变量的个数,''k 为引进解释变量后的模型中参数个数。判别增量贡献的准则:如果增加一个变量使2R 变大,即使RSS 不显著地减少,这个变量从边际贡献来瞧,就是值得增加的。若F>F 或者对应的P 值充分小,拒绝则认为引入新的解释变量合适;否则,接受则认为引入新的解释变量不合适。三、伪回归的消除如果解释变量与被解释变量均虽随时间而呈同趋势变动,如果不包含时间趋势变量而仅仅就是将Y 对X 回归,则结果可能仅仅反映这两个变量的同趋势特征而没有反映它们之间的真实关系,这种回归也称为伪回归。

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，

大学生科研训练心得体会.doc

大学生科研训练心得体会在这次的大学生科研训练学习中，提前学习计量经济学、高级微观等基础性学科，提高对金融专业知识及金融英语的重视程度，让我们的团队在各个方面都争取成为研一的精英团队。下面是我为大家收集整理的大学生科研训练心得体会，欢迎大家阅读。大学生科研训练心得体会篇1 从申请立项到现在的结题已经历经了一年的时间，回想起那些讨论，交流，查文献，搜资料，写论文的日子，真的很让人怀念，对于这次的科研，我们组员都很认真的对待，的确付出了不少努力和汗水，在整个过程中也尝尽了酸甜苦辣，不仅仅学到很多，也留下了美好的回忆。我们所做的项目是垃圾桶的最优投放方案。建模之初，我们团队各抒己见，毫无保留地为项目出了自己的力量.虽然意见经常不一致，但是，这也是完善项目进展思路和方向的钥匙.通过这段时间的科研，我们团队成员都得到了不同程度的进步，我们从这个项目得到很多，将继续努力. "不合理投放的资源就是垃圾"，垃圾桶也是，设计不合理的垃圾桶摆放就是浪费资源的表现.垃圾如果处理的好，不仅保护环境，还能带来经济效益.类比长春大投入的垃圾桶，却没有能适应垃圾桶的处理方式出现，这也告诉我们，后期工作的重要性. 民众对垃圾分类意识的薄弱是致使垃圾分类率过低的主要原因,查阅文献给了我们

很多启示，也让我们的模型更全面和具体. 作为一个科研初学者，科研思想很重要.我们也通过多读建模案例想以此增长我们的见识，避免进入更多的误区和走弯路. 通过一些数学软件如Matlab的使用给我们的项目省了不少力，避过了很多杂乱的数据，要多利用这些数学工具.科学技术是第一生产力，科研对于经济的发展的作用也是不容忽视的，当初申请科研立项时，我们也是本着理论与实践相结合的宗旨，希望运用我们的专业知识，科学理论以及实际调查为农业的发展探寻新的道路。在做研究的过程中，我们时刻保持严谨治学的心态，每一个步骤我们都认真的实行，并细致的总结。我们深知搞研究不可能一蹴而就，需要脚踏实地的去研究和探索。在整个过程中当然也遇到了很多问题和挫折，如五个功能区的垃圾总量及各街道现有垃圾桶的垃圾量很难真实统计;清运公司的具体负责区域划分不确定;长春市的城市规划在进行中，部分街区新投入了垃圾桶，以前的部分数据失效。我们通过多次讨论得出解决的方法。例如，参照与长春GDP接近的其他城市的部分数据;对长春市清运公司的进行理想分区;重新整理新的数据，基于民众的意识还是停留在原有垃圾桶设置上的，所以旧的数据也不能完全放弃.有时在讨论的过程中，也会出现意见分歧，经过交流与探讨，最后终于得出一致结论，我们也渐渐学会接纳不同的观点，从而求同存异。很多时候，我们也会遇到资料不充足或者过时的问题，这时我们就得保持耐心，积极搜集整理，就算有挫折也不能半途而废，要相信自己，坚持到底，

计量经济学总结【重庆工商大学】

线性回归分析的基本步骤步骤一、建立模型知识点： 1、总体回归模型、总体回归方程、样本回归模型、样本回归方程 ①总体回归模型：研究总体之中自变量和因变量之间某种非确定依赖关系的计量模型。 Y X U β=+ 特点：由于随机误差项U 的存在，使得Y 和X 不在一条直线/平面上。例1：某镇共有60个家庭，经普查，60个家庭的每周收入（X ）与每周消费（Y ）数据如下：作出其散点图如下： ②总体回归方程（线）：由于假定0EU =，因此因变量的均值与自变量总处于一条直线上，这条直线 ()|E Y X X β=就称为总体回归线（方程）。总体回归方程的求法：以例1的数据为例 1）对第一个X i ，求出E (Y |X i )。

由于01|i i i E Y X X ββ=+，因此任意带入两个X i 和其对应的E (Y |X i )值，即可求出0 1 ββ 和，并进而得到总体回归方程。如将 ()()222777100,|77200,|137 X E Y X X E Y X ====和代入 ()01|i i i E Y X X ββ =+可得：0100117710017 1372000.6ββββββ=+=?????=+=?? 以上求出 01 ββ和反映了E (Y |X i )和X i 之间的真实关系，即所求的总体回归方程为： ()|170.6i i i E Y X X =+ ，其图形为： ③样本回归模型：总体通常难以得到，因此只能通过抽样得到样本数据。如在例1中，通过抽样考察，我们得到了20个家庭的样本数据：

那么描述样本数据中因变量Y和自变量X之间非确定依赖关系的模型 ? Y X e β =+就称为样本回归模型。 ④样本回归方程（线）：通过样本数据估计出?β ，得到样本观测值的拟合值与解释变量之间的关系方程 ? ?Y Xβ =称为样本回归方程。如下图所示： ⑤四者之间的关系： ⅰ：总体回归模型建立在总体数据之上，它描述的是因变量Y和自变量X之间的真实的非确定型依赖关系；样本回归模型建立在抽样数据基础之上，它描述的是因变量Y和自变量X之间的近似于真实的非确定型依赖关系。这种近似表现在两个方面：一是结构参数?β 是其真实值 β的一种近似估计；二是残差 e是随机误差项U的一个近似估计； ⅱ：总体回归方程是根据总体数据得到的，它描述的是因变量的条件均值E(Y|X)与自变量X之间的线性关系；样本回归方程是根据抽样数据得到的，它描述的是因变量Y样本预测值的拟合值?Y 与自变量X 之间的线性关系。 ⅲ：回归分析的目的是试图通过样本数据得到真实结构参数β的估计值，并要求估计结果?β 足够接近真实值β。由于抽样数据有多种可能，每一次抽样所得到的估计值?β 都不会相同，即 β的估计量?β 是一个随机变量。因此必须选择合适的参数估计方法，使其具有良好的统计性质。 2、随机误差项U存在的原因： ①非重要解释变量的省略 ②人的随机行为

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.

计量经济学重点知识归纳整理

1.普通最小二乘法(Ordinary Least Squares,OLS)：已知一组样本观测值 {}n i Y X i i ,2,1:),(?=，普通最小二乘法要求样本回归函数尽可以好地拟合这组值，即样本回归线上的点∧ i Y 与真实观测点Yt 的“总体误差”尽可能地小。普通最小二乘法给出的判断标准是：被解释变量的估计值与实际观测值之差的平方和最小。 2.广义最小二乘法GLS ：加权最小二乘法具有比普通最小二乘法更普遍的意义，或者说普通最小二乘法只是加权最小二乘法中权恒取1时的一种特殊情况。从此意义看，加权最小二乘法也称为广义最小二乘法。 3.加权最小二乘法WLS ：加权最小二乘法是对原模型加权，使之变成一个新的不存在异方差性的模型，然后采用普通最小二乘法估计其参数。 4.工具变量法IV ：工具变量法是克服解释变量与随机干扰项相关影响的一种参数估计方法。 5.两阶段最小二乘法2SLS, Two Stage Least Squares ：两阶段最小二乘法是一种既适用于恰好识别的结构方程，以适用于过度识别的结构方程的单方程估计方法。 6.间接最小二乘法ILS ：间接最小二乘法是先对关于内生解释变量的简化式方程采用普通小最二乘法估计简化式参数，得到简化式参数估计量，然后过通参数关系体系，计算得到结构式参数的估计量的一种方法。 7.异方差性Heteroskedasticity ：对于不同的样本点，随机干扰项的方差不再是常数，而是互不相同，则认为出现了异方差性。 8.序列相关性Serial Correlation ：多元线性回归模型的基本假设之一是模型的随机干扰项相互独立或不相关。如果模型的随机干扰项违背了相互独立的基本假设，称为存在序列相关性。 9.多重共线性Multicollinearity ：对于模型i k i i X X X Y μββββ++?+++=i k 22110i ，其基本假设之一是解释变量X 1,X 2,…,Xk 是相互独立的。如果某两个或多个解释

学习计量法心得体会.doc

学习计量法心得体会篇一：计量员培训学习总结计量员培训学习总结基于公司为提高计量人员的综合素质水平，满足公司内部的需求并根据国家《计量法》、国家《计量检定人员学习计量法心得体会)管理办法》的要求，我申请参加了此次由宁波市质量技术监督局举办的计量检定资格取证审核培训，这里我结合其中的一些概念和要求以及公司的现状，做以下总结和分享：从4月15日至4月19日，为期5天的培训让我获益颇多，此次申报的工种为三大量具检定。第一天培训了计量基础知识、误差理论和数据处理，包括：计量概述，法定计量单位，计量法的基本内容，计量检定法的法制管理，测量及误差的基本概念，随机误差，系统误差，异常值，测量结果数据处理及其应用，不确定度原理和应用等。其中我认为比较重要的是强制检定计量器具的范围（社会公用计量标准；部门和企事业单位使用的最高计量标准；用于贸易结算、安全防护、医疗卫生、环境监测方面的工作计量器具），计量检定人员的不合法、不合理的行为（伪造检定数据；出具错误数据，给送检一方造成损失的；违反检定规程进行检定；使用未经考核合格的计量标准开展检定；未取得计量检定证件执行计量检定），各个误差（系统误差、随机误差、绝对误差、相对误差、引用误差等）的概念及算法，计量器具的允差判定等内容。第二天到第四天是对长度计量进行学习培训及三大量具（通用卡尺、

千分表、指示表）检定操作考核。在长度计量中我们还必须遵守五大测量基本原则：阿贝原则、最小变形原则、最短测量链原则、封闭原则和基准统一原则。影响长度测量准确度的因素也是多方面的，如接触测量时接触定位方式的选择、温度对测量结果的影响、正确选择测量基面、计量器具的正确选择等方面。平时我们常用到的测量方法有光隙法、技术光波干涉法、配对法、排列互比法等。检定是为评定计量器具的准确度、稳定度、灵敏度等计量性能并确定其是否合格所进行的全部工作。在长度计量的许多检定项目中，经常是将量块作为计量标准器，对计量仪器、量具和量规等示值误差进行检定或校准，再通过这些计量器具对机械制造中的尺寸进行测量。量块是有级和等之分的，平时在选取时应该清楚其中的区别。在量块生产时应使用级的概念，量块在出厂时会注明其级别。而在量块检定时使用等的概念，量块检定证书上会标明其等别。在机械制造业生产过程、零部件和产品检验中普遍使用的计量器具，我们称之为万能量具。主要包括卡尺类量具、千分尺类量具、指示表类量具、角度量具、平直量具、线纹量具等。我们本次仅学习了前三大量具，具体按照计量检定规程JJG30-2012、JJG34-2008、JJG21-2008，学习了量具的使用范围、计量性能要求、通用技术要求、计量器具控制、检定结果的处理及检定周期。计量器具控制包括首次检定、后续检定和使用中检查。具体控制的内容为检定条件、检定项目和检定设备、检定方法（外观、各部分相互作用、各部分相对位置、标尺标记的宽度和宽度差、测量面的表面粗糙度、测量面的平面度、圆弧内量

计量经济学学习感悟

计量经济学课程学习感悟姓名：贺璐班级：金融1402班学号：1605140228

计量经济学学习感悟经过一学期的计量经济学习，我感触很深，获益匪浅。我是文科生，在金融的部分专业课有关模型或数据分析时，我总是不是很敏感、不能很快掌握所学内容，因此较少选数学模型的选修课，但这一次的计量经济学课让我收获了很多知识。一、计量经济学的系统知识计量经济学的定义为：用数学方法探讨经济学可以从多个方面入手，但任何一个方面都不能和计量经济学混为一谈。计量经济学不等同于经济统计学、一般经济理论、数学，而是它们的有效结合共同促成了计量经济学。二、state软件和理论在用STATE软件做实证报告前，由于没有系统复习回顾，当时还有较多困惑：比如自相关补救程序是什么？什么时候该用线性或双对数模型或半对数模型？如何估计p?为什么有时回归系数与经济理论不符合等等。但我觉得求人不如求己，不能一有问题就找同学，很多东西需要自己慢慢琢磨。于是这段时间，我集中全力，一方面细细看书，一方面找大量资料案例研究state命令，选择自己原来不清楚的对数模型为我的实证研究函数，尽力寻找每一个当初不懂得问题。虽然从最初数据模型寻找到最后做出实证报告确实用了更久的实间，但自己扎扎实实，从统计学知识回顾沿着计量经济学框架脉络系统，复习了计量经济学各章知识；同时学会使用state这一有用的软件使用方式，有效的将理论与软件使用相结合。同时更加认识到，计量理论才是根本，只有计量理论弄清楚了软件才能发挥它最大的效用。但是接触state软件的时间仅短短几个月，现在掌握的state的程序命令和结果解读仍很浅显，但是今后在找模型回归分析等问题时，我仍会尽可能多用state软件，加强学习应用。像上学期的统计学课spss的软件一样好好应用，在大学学习更多的知识充实自己。同时本

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。

计量经济学知识点总结

绪论计量经济学：根据理论和观测的事实，运用合适的推理方法使之联系起来同时推导，对实际经济现象进行的数量分析。计量经济学（定量分析）是经济学（定性分析）、统计学和数学（定量分析）的结合。目的：把实际经验的内容纳入经济理论，确定变现各种经济关系的经济参数，从而验证经济理论，预测经济发展的趋势，为制定经济策略提供依据。类型：理论计量经济学和应用计量经济学计量经济学的研究步骤：（一）模型设定：要有科学的理论依据选择适当的数学形式方程中的变量要具有可观测性（二）估计参数：参数不能直接观测而且是未知的（三）模型检验：经济意义的检验、统计推断检验、计量经济学检验、模型预测检验（四）模型应用：经济分析、经济预测、政策评价和检验、发展经济理论计量经济模型：计量经济模型是为了研究分析某个系统中经济变量之间的数量关系而采用的随机代数模型，是以数学形式对客观经济现象所作的描述和概括。计量经济研究中应用的数据包括：①时间序列②数据截面③数据面板④数据虚拟变量数据第二章简单线性回归模型：只有一个解释变量的线性回归模型相关系数：两个变量之间线性相关程度可以用简单线性相关系数去度量总体相关系数：对于研究的总体，两个相互关联的变量得到相关系数。总体相关系数Var方差Cov协议方差

总体回归函数：将总体被解释函数Y的条件期望表现为解释变量X的函数总体个体随机扰动项引入随机扰动项的原因？ ①作为未知影响因素的代表②作为无法取得数据的已知因素的代表③作为众多细小因素的综合代表④模型的设定误差⑤变量的观测误差⑥经济现象的内在随机性。简单线性回归的基本假定？（1）零均值假定时，即在给定解释变量Xi得到条件下，随机扰动项Ui的条件期望或条件均值为零。（2）同方差假定，即对于给定的每一个Xi，随机扰动项Ui的条件方差等于某一常数。（3）无相关假定，即随机扰动项Ui的逐次值互不相干，或者说对于所有的i和j（I不等于j），ui和uj的协方差为零。（4）随机扰动项ui与解释变量Xi不想管（5）正态性假定，即假定随机扰动项ui服从期望为零、方差为的正态分布。最小二乘准则：用使估计的剩余平方和最小的原则确定杨讷回归函数最小二乘估计量评价标准：无偏性、有效性、一致性。统计特性：线性特性、无偏性、有效性。 E（）= P28