经济学系计量经济学课程教学大纲
经济学系《计量经济学》课程教学大纲
一、课程基本信息
课程名称：计量经济学课程代码：ZB1006
课程类别：专业必修课程学分：3
学时：54（理论学时：38；实验实践学时：16）
面向对象：经济管理类专业
先修课程：《微积分》、《线性代数》、《经济学》（包含微观经济学和宏观经济学）、《概率论与数理统计》和《统计学》等课程。
二、课程教学目的与要求
计量经济学是在对社会经济现象作定性分析的基础上，探讨如何运用模型方法定量描述和分析具有随机性特征的经济变量关系的经济学分支。通过本课程的教学，要求学生达到：1、了解计量经济学作为现代经济学的重要组成部分所具有的特征与地位，了解计量经济分析方法在经济学科的发展和实际经济工作中的作用；2、掌握计量经济学分析经济问题的基本思想，掌握计量经济学建模的基本原理；3、掌握计量经济分析的基本内容和工作程序；4、初步具备运用计量经济分析软件和计量经济分析方法对实际经济问题作定量分析的能力；
三、课程考核要求
1.考试目的与要求：考察学生对计量经济学基本概念、基本原理、基本方法的掌握程度；重点考核学生运用简单的计量方法分析和解决实际经济问题的能力；采取多元化的考核形式，全面考察学生的学习过程与学校效果。
2.考核形式：包括两部分，一部分是过程考核，包括考勤、作业、课堂表现等；另一部分是期末卷面考试，采取闭卷形式。
3.成绩评定：采取百分制进行核算，其中过程考核占30%，期末卷面考试占70%。
四、课程教学基本内容、学时分配和教学环节安排
《计量经济学》学时分配
章次内容讲课学时上机时数
第一章绪论 2
第二章一元线性回归模型 10 6
第三章多元线性回归模型 6 2
第四章异方差性 4 2
第五章自相关性 4 2
第六章多重共线性 4 2
第七章虚拟变量回归 2
第八章时间序列计量经济模型 4 2
复习 2
合计 38
第一章绪论
教学目的与要求：理解计量经济学的概念、研究对象；了解计量经济学与经济学、统计学、数学之间的关系；掌握计量经济学的研究经济问题的步骤与使用的数据类型；了解计量经济学计量模型的用途。
教学重点：计量经济学的研究经济问题的步骤与使用的数据类型
教学难点：时序数据、截面数据、混合截面数据和纵列数据区别
第一节什么是计量经济学
(一)什么是计量经济学
1.概念
2.研究对象
(二)计量经济学是一门经济学科
1.计量经济学与经济学的关系
2.计量经济学与经济统计学的关系
3.计量经济学与数理统计学的关系
第二节计量经济学的研究步骤
(一)设定模型
(二)估计参数
(三)检验模型
(四)应用模型
第三节变量、参数、数据与模型
(一)计量经济模型中的变量
(二)参数的估计
(三)计量经济学中应用的数据
1.截面数据
2.时序数据
3.混合截面数据
4.纵列数据
(四)计量经济模型的建立
第二章 一元线性回归模型
教学目的与要求：理解相关分析与回归分析的概念及它们的区别；了解回归分析的作用；理解随机干扰项产生的原因；掌握总体回归函数和样本回归函数的概念以及它们的区别。掌握一元线性回归的经典假设；掌握一元线性回归的最小二乘法参数估计的计算公式、性质和应用；理解拟合优度指标：决定系数R 2的含义和作用；掌握解释变量X 和被解释变量Y 之间线性关系检验，回归参数0β和1β的显著性检验；了解利用回归方程进行预测的方法。
教学重点: 一元线性回归的经典假定；普通最小二乘法（OLS ）估计参数的基本思想及估计式，估计式的分布性质；最优线性无偏估计；拟合优度的计算方法、特点与作用；对回归系数的假设检验； 运用Eviews 软件实现对一元线性回归模型的估计和检验
教学难点：普通最小二乘法（OLS ）估计参数的基本思想及估计式，估计式的分布性质；对回归系数的假设检验
第一节 回归分析与回归函数
(一)回归的含义
(二)统计关系与回归分析
1.变量之间的统计关系
2.相关分析与回归分析
(三)总体回归函数
1.总体回归函数
2.总体回归函数的形式
3.总体回归模型
(四)样本回归函数(SRF)
1.样本回归函数
2.总体回归函数与样本回归函数的关系
(五)随机误差项
第二节一元线性回归模型的参数估计
(一)一元线性回归模型的假设条件
(二)普通最小二乘法
(三)OLS回归线的性质
(四)OLS法得到的估计量的性质
1.参数估计量的评价标准
2.OLS估计量的统计特性
第三节拟合优度的度量
(一)总离差的分解
(二)判定系数
(三)判定系数与相关系数的关系
第四节回归系数的区间估计和假设检验
(一)OLS估计的分布性质
(二)回归系数的区间估计
(三)回归系数的假设检验
1.Z检验
2.t检验
第五节回归模型预测
(一)回归分析结果的报告
(二)被解释变量平均值预测
1.总体均值的点预测
2.总体均值的区间预测
(三)被解释变量个别值的预测
第六节案例分析
(一)研究目的和要求
(二)模型设定
(三)参数估计
(四)模型检验
(五)回归预测
第三章多元线性回归模型
教学目的与要求：理解二元线性回归模型的估计及检验；掌握多元线性回归模型的经典假设、模型的参数估计以及模型的统计检验；了解多元线性回归模型的预测。
教学重点：多元线性回归模型的经典假设；多元线性回归模型参数的最小二乘估计式及其分布的性质；多元线性回归模型的F检验和t检验
教学难点：多元线性回归模型参数的最小二乘估计式及其分布的性质；多元线性回归模型的F检验和t检验
第一节多元线性回归模型及古典假定
(一)多元线性回归模型
(二)多元线性回归模型的矩阵形式
(三)多元线性回归模型的古典假定
1.零均值假设。
2.同方差和无自相关假设。
3.随机扰动项与解释变量不相关假设
4.无多重共线性假设。
5.正态分布假设。
第二节多元线性回归模型的估计
(一)多元线性回归模型参数的最小二乘估计式
(二)参数最小二乘估计的性质
1.线性性质
2.无偏性
3.有效性
(三)OLS 估计的分布性质
(四)随机扰动项方差的估计
(五)多元线性回归模型参数的区间估计
第三节 多元线性回归模型的检验
(一)拟合优度检验
1.多重可决系数
2.修正的可决系数
（二）回归方程的显著性检验(F-检验)
(三)回归参数的显著性检验（t-检验）
第四节 多元线性回归模型的预测
(一)点预测
(二)总体均值00()E y X 的区间预测
（三）总体个别值0y 的区间预测
第五节 案例分析
(一)研究目的和要求
(二)模型设定
(三)参数估计
(四)模型检验
第四章 多重共线性
教学目的及要求：理解多重共线性的概念；掌握多重共线性存在的主要原因；理解多重共线性可能造成的后果；掌握多重共线性的检验与修正的方法。
教学重点: 诊断多重共线性的经验方法；降低多重共线性的经验方法教学难点：降低多重共线性的经验方法
第一节什么是多重共线性
(一)多重共线性的含义
1.完全的多重共线性
2.不完全多重共线性
(二) 产生多重共线性的原因
1.经济变量之间存在共同变化趋势
2.利用截面数据研究经济现象
3.模型中大量引入滞后经济变量
4.样本数据自身的原因
第二节多重共线性的后果
(一)完全多重共线性的后果
1.参数估计值不确定
2.参数估计值的方差无限大
(二)不完全多重共线性的后果
第三节多重共线性的检验
(一)简单相关系数检验法
(二) 方差膨胀因子VIF判别法
(三)直观判断法
(四)逐步回归检测法
第四节多重共线性的补救措施
(一)修正多重共线性的经验方法
1.剔除引起共线性的变量
2.增加样本容量
3.变换模型的形式
4.利用非样本先验信息
5.综合使用时序数据与横截面数据
6.变量变换
(二)逐步回归分析法
第五节案例分析
(一)研究目的和要求
(二)模型设定及其估计
(三)对多重共线性的处理
第五章异方差性
教学目的与要求：理解异方差性的概念和产生的原因；掌握异方差性的后果；重点掌握异方差性检验；重点掌握异方差性的处理方法；
教学重点：存在异方差时估计量的后果；检验异方差的方法；异方差的补救措施
教学难点：检验异方差的方法；异方差的补救措施
第一节异方差性的概念
(一)异方差性的实质
(二)产生异方差的原因
1.模型设定误差
2.测量误差的变化
3.截面数据中总体各单位的差异
第二节异方差性的后果
(一)对参数估计式统计特性的影响
1.参数的OLS估计仍然具有无偏性
2. .参数的OLS估计式的方差不再是最小的
(二)对模型假设检验的影响
(三)对预测的影响
第三节异方差性的检验
(一)图示检验法
1.相关图形分析
2.残差图形分析
(二)Gold-Quandt检验
1.Gold-Quandt检验的前提条件
2.Gold-Quandt检验步骤
(三)White检验
(四)Glejser检验
第四节异方差性的补救措施
(一)模型变换法
(二)加权最小二乘法（WLS）
(三)模型的对数变换
第五节案例分析
(一)问题的提出和模型设定
(二)参数估计
(三)异方差检验
1.图示法
2.Gold-Quandt检验
3.White检验
(四)异方差的处理
第六章自相关性
教学目的和要求：理解自相关性的概念和产生的原因；掌握自相关性后果；重点掌握自相关性检验；重点掌握自相关性的处理方法；
教学重点：自相关的检验；自相关性的处理方法
教学难点：自相关系数已知或未知时消除自相关的方法
第一节什么是自相关
(一)自相关的概念
(二)自相关产生的原因
（三）自相关的表现形式
第二节自相关的后果
(一) 一阶自回归形式的性质
(二)自相关对参数估计的影响
(三)自相关对模型检验的影响
(四)自相关对模型预测的影响
第三节自相关的检验
(一)图示检验法
(二)D-W检验法
1.D-W检验的适用条件
2.D-W统计量
3.D-W显著性检验
4.D-W检验的缺陷
(三)Breusch-Godfrey检验(LM检验)
第四节自相关的补救
(一)广义差分法
(二)自相关系数的确定
1.科克伦—奥克特（Cochrane—Orcutt）迭代法
2.德宾两步法
第五节实例分析
(一)研究目的
(二)模型设定
(三)自相关的处理
第七章虚拟变量回归
教学目的和要求：掌握虚拟解释变量的意义、设置规则对模型的影响和其他修正模型的作用；
教学重点: 虚拟变量个数的设置规则；加入虚拟变量的途径：一是加法类型，二是乘法类型；包含一个定量变量，一个定性变量的回归；结构变化检验
教学难点：加入虚拟变量的途径；.交互效应分析
第一节虚拟变量
(一)虚拟变量的基本概念
(二) 虚拟变量数量的设置规则
1.虚拟变量的取值原则
2.避免落入虚拟变量陷阱
第二节虚拟解释变量的回归
(一)用虚拟变量表示不同截矩的回归
1.解释变量只有一个两分定性变量而无定量变量的回归
2.解释变量包含一个定量变量和一个两分定性变量的回归
3.解释变量包含一个定量变量和一个多分定性变量的回归
4.解释变量包含一个定量变量和两个定性变量的回归
(二)用虚拟变量表示不同斜率的回归
1.回归模型的比较——结构变化检验
2.交互效应分析
3.分段线性回归
第三节案例分析
第八章时间序列计量经济模型
教学目的和要求：本章内容是时间序列中计量经济分析的基本内容，在本科教学中为供选讲的内容。通过本章学习应达到了解经济现象中时间序列变量的基本特征；了解平稳性问题与单位根检验；了解变量的协整性检验和误差校正模型；了解格兰杰因果检验。
教学重点：单位根检验；协整性检验
教学难点：误差校正模型；格兰杰因果检验
第一节时间序列计量经济分析的基本概念
(一)伪回归问题
(二)随机过程的概念
(三)时间序列的平稳性
第二节时间序列平稳性的单位根检验
(一)单位根过程
(二)Dickey-Fuller检验（DF检验）
(三)Augmented Dickey-Fuller检验（ADF检验）
第三节协整
(一)协整的概念
(二)协整检验
(三)误差修正模型
第四节格兰杰因果检验
(一)格兰杰因果关系
(二)格兰杰因果关系的实施
(三)格兰杰因果检验的注意事项
第五节案例分析
五、课程学习指导与修读建议
本课程是一门综合性较强、难度较大的课程，学生在学习之前必须先修概率论与数量统计、线性代数、微积分、经济学等课程。
同时，本课程是一门实践性很强的工具性学科，对于本科生来说，最重要的是掌握计量经济学分析经济问题的基本思想和基本方法，因此不必过分强调方法所涉及数学问题的推导过程。案例教学是消除理论和实践之间鸿沟的很好的方法，通过案例教学可以启发学生尝试用计量经济方法去分析各种经济问题，提高学习兴趣。另外，至少掌握一种计量经济软件的使用是非常重要的，只有在计量软件的帮助下，我们才能完成计量分析。
六、推荐教材与阅读书目
1.《计量经济学基础》（第4版），[美] D．N．古扎拉蒂著，林少宫译，中国人民大学出版社，2005，北京
2.《计量经济学导论》（第4版），[美]J.M.伍德里奇著，中国人民大学出版社，2012，北京
3.《经济计量学精要》，[美]达莫达尔.N.古亚拉提著，张涛等译，汪同三审校，机械工业出版社，2013，北京
4.《计量经济学》（第2版），李子奈、潘文卿编著，高等教育出版社，2005年，北京
5.《计量经济学》，王少平等主编，高等教育出版社，2011年，北京
6.《计量经济学软件EViews使用指南》（第2版），张晓峒南开大学出版社，2004
7.《数据分析与Eviews应用》，易丹辉主编，中国统计出版社，2012
计量经济学习题
《计量经济学》 习题 河北经贸大学应用经济学教研室 2004年7月
第一章绪论 ⒈为什么说计量经济学是经济理论、数学和经济统计学的结合？ ⒉为什么说计量经济学是一门经济学科？它在经济学科体系中的地位是什么？它在经济研究中的作用是什么？ ⒊建立与应用计量经济学模型的主要步骤有哪些？ ⒋计量经济学模型有哪些主要应用领域？各自的原理是什么？ ⒌下列假想模型是否属于揭示因果关系的计量经济学模型？为什么？ ⑴St=112.0+0.12Rt 其中，St为第t年农村居民储蓄增加额（亿元），Rt为第t年城镇居民可支配收入总额（亿元）。 ⑵S t-1=4432.0+0.30R t 其中，S t-1为第（t-1）年底农村居民储蓄余额（亿元），Rt为第t年农村居民纯收入总额（亿元）。 ⒍指出下列假想模型中两个最明显的错误，并说明理由： RS t=8300.0-0.24RI t+1.12IV t 其中，RS t为第t年社会消费品零售总额（亿元），RI t为第t年居民收入总额（亿元）（城镇居民可支配收入总额与农村居民纯收入总额之和），IV t为第t年全社会固定资产投资总额（亿元）。 第二章一元线性回归模型
⒈ 对于设定的回归模型作回归分析，需对模型作哪些假定，这些假定为什么是必要的？ ⒉ 试说明利用样本决定系数R 2为什么能够判定回归直线与样本观测值的拟和优度。 ⒊ 说明利用) (0∧ βS 、)(1∧βS 衡量 ∧ β、∧ 1β对 β、1β估计稳定性的道理。 ⒋ 为什么对 ∧ β、∧ 1β进行显著性检验？试述检验方法及步骤。 ⒌ 对于求得的回归方程为什么进行显著性检验？试述检验方法及步骤。 ⒍ 阐述回归分析的步骤。 ⒎ 试述计量经济模型与一般的经济模型有什么不同？ ⒏ 一元线性回归模型有时采用如下形式： i i i X Y μβ+=1 模型中的截距为零，叫做通过原点的回归模型。试证明该模型中： （1） ∑∑=∧ 21i i i X Y X β （2） ∑ = ∧ 2 2 1)var(i X μ σ β ⒐ 下述结果是从一个样本中获得的，该样本包含某企业的销售额（Y ）及相应价格（X ）的11个观测值。 18 .519_ =X ； 82 .217_ =Y ； ∑=3134543 2 i X ； ∑=1296836 i i Y X ； ∑=539512 2i Y （1）估计销售额对价格的样本回归直线，并解释其结果。 （2）回归直线的判定系数是多少？ ⒑ 已知某地区26年的工农业总产值与货运周转量的数据见下表。试作一元线性回归分析，若下一年计划该地区工农业总产值为8亿元，预测货运周转量。
计量经济学重点知识整理
计量经济学重点知识整理 1一般性定义 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,通过建立数学模型来研究经济数量关系和规律的一门经济学科。 研究的主体（出发点、归宿、核心）: 经济现象及数量变化规律 研究的工具（手段）: 模型数学和统计方法 必须明确: 方法手段要服从研究对象的本质特征（与数学不同),方法是为经济问题服务 2注意:计量经济研究的三个方面 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 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 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 3计量经济学的学科类型 ●理论计量经济学 研究经济计量的理论和方法 ●应用计量经济学：应用计量经济方法研究某些领域的具体经济问题 4区别: ●经济理论重在定性分析,并不对经济关系提供数量上的具体度量 ●计量经济学对经济关系要作出定量的估计,对经济理论提出经验的内容 5计量经济学与经济统计学的关系 联系: ●经济统计侧重于对社会经济现象的描述性计量 ●经济统计提供的数据是计量经济学据以估计参数、验证经济理论的基本依据 ●经济现象不能作实验，只能被动地观测客观经济现象变动的既成事实，只能依赖于经济统计数据 6计量经济学与数理统计学的关系 联系: ●数理统计学是计量经济学的方法论基础 区别： ●数理统计学是在标准假定条件下抽象地研究一 般的随机变量的统计规律性; ●计量经济学是从经济模型出发，研究模型参数 的估计和推断,参数有特定的经济意义,标准 假定条件经常不能满足，需要建立一些专门的 经济计量方法 ３、计量经济学的特点：
计量经济学习题及答案
第一章绪论 一、填空题： 1．计量经济学是以揭示经济活动中客观存在的__________为内容的分支学科，挪威经济学家弗里希，将计量经济学定义为__________、__________、__________三者的结合。 2．数理经济模型揭示经济活动中各个因素之间的__________关系，用__________性的数学方程加以描述，计量经济模型揭示经济活动中各因素之间__________的关系，用__________性的数学方程加以描述。 3．经济数学模型是用__________描述经济活动。 4．计量经济学根据研究对象和内容侧重面不同，可以分为__________计量经济学和__________计量经济学。 5．计量经济学模型包括__________和__________两大类。 6．建模过程中理论模型的设计主要包括三部分工作，即__________、____________________、____________________。 7．确定理论模型中所包含的变量，主要指确定__________。 8．可以作为解释变量的几类变量有__________变量、__________变量、__________变量和__________变量。 9．选择模型数学形式的主要依据是__________。 10．研究经济问题时，一般要处理三种类型的数据：__________数据、__________数据和__________数据。 11．样本数据的质量包括四个方面__________、__________、__________、__________。 12．模型参数的估计包括__________、__________和软件的应用等内容。 13．计量经济学模型用于预测前必须通过的检验分别是__________检验、__________检验、__________检验和__________检验。
所有计量经济学检验方法(全)
计量经济学所有检验方法 一、拟合优度检验 可决系数 TSS RSS TSS ESS R - ==12 TSS 为总离差平方和，ESS 为回归平方和，RSS 为残差平方和 该统计量用来测量样本回归线对样本观测值的拟合优度。 该统计量越接近于1，模型的拟合优度越高。 调整的可决系数)1/() 1/(12---- =n TSS k n RSS R 其中：n-k-1为残差平方和的自由度，n-1为总体平方 和的自由度。将残差平方和与总离差平方和分别除以各自的自由度，以剔除变量个数对拟合优度的影响。 二、方程的显著性检验(F 检验) 方程的显著性检验，旨在对模型中被解释变量与解释变量之间的线性关系在总体上是否显著成立作出推断。 原假设与备择假设：H 0:β1=β2=β3=…βk =0 H 1: βj 不全为0 统计量 )1/(/--= k n RSS k ESS F 服从自由度为(k , n-k-1)的F 分布，给定显著性水平α，可得到临 界值F α(k,n-k-1)，由样本求出统计量F 的数值，通过F>F α(k,n-k-1)或F ≤F α(k,n-k-1)来拒绝或接受原假设H 0，以判定原方程总体上的线性关系是否显著成立。 三、变量的显著性检验（t 检验） 对每个解释变量进行显著性检验，以决定是否作为解释变量被保留在模型中。 原假设与备择假设：H0：βi =0 （i=1,2…k ）；H1：βi ≠0 给定显著性水平α，可得到临界值t α/2(n-k-1)，由样本求出统计量t 的数值，通过 |t|> t α/2(n-k-1) 或 |t|≤t α/2(n-k-1) 来拒绝或接受原假设H0，从而判定对应的解释变量是否应包括在模型中。 四、参数的置信区间 参数的置信区间用来考察：在一次抽样中所估计的参数值离参数的真实值有多“近”。 统计量 )1(~1??? ----'--= k n t k n c S t ii i i i i i e e βββββ 在(1-α)的置信水平下βi 的置信区间是 ( , ) ββααββ i i t s t s i i -?+?2 2 ，其中，t α/2为显著性 水平为α、自由度为n-k-1的临界值。 五、异方差检验 1. 帕克(Park)检验与戈里瑟(Gleiser)检验 试建立方程： i ji i X f e ε+=)(~2 或 i ji i X f e ε+=)(|~|
计量经济学期末考试重点
第一章绪论 1、什么是计量经济学？由哪三组组成？ 答：计量经济学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。 统计学、经济理论和数学三者结合起来便构成了计量经济学。 2、计量经济学的内容体系，重点是理论计量和应用计量和经典计量经济学理论方法方面的特 征 答：1）广义计量经济学和狭义计量经济学 2）初、中、高级计量经济学3）理论计量经济学和应用计量经济 理论计量经济学是以介绍、研究计量经济学的理论与方法为主要内容，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。除了介绍计量经济模型的数学理论基础、普遍应用的计量经济模型的参数估计方法与检验方法外，还研究特殊模型的估计方法与检验方法，应用了广泛的数学知识。 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经济统计学基础，侧重于建立与应用模型过程中实际问题的处理。本课程是二者的结合。 4）、经典计量经济学和非经典计量经济学 经典计量经济学（Classical Econometrics）一般指20世纪70年代以前发展并广泛应用的计量经济学。 经典计量经济学在理论方法方面特征是： ⑴模型类型—随机模型； ⑵模型导向—理论导向； ⑶模型结构—线性或者可以化为线性，因果分析，解释变量具有同等地位，模型具有明
确的形式和参数； ⑷数据类型—以时间序列数据或者截面数据为样本，被解释变量为服从正态分布的连续随机变量； ⑸估计方法—仅利用样本信息，采用最小二乘方法或者最大似然方法估计模型。 经典计量经济学在应用方面的特征是： ⑴应用模型方法论基础—实证分析、经验分析、归纳； ⑵应用模型的功能—结构分析、政策评价、经济预测、理论检验与发展； ⑶应用模型的领域—传统的应用领域，例如生产、需求、消费、投资、货币需求，以及宏观经济等。 5）、微观计量经济学和宏观计量经济学 3、为什么说计量经济学是经济学的一个分支？（4点和综述） 答：（1）、从计量经济学的定义看 （2）、从计量经济学在西方国家经济学科中的地位看 （3）、从计量经济学与数理统计学的区别看 （4）、从建立与应用计量经济学模型的全过程看 综上所述，计量经济学是一门经济学科，而不是应用数学或其他。 4、理论模型的设计主要包含三部分工作，即选择变量，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。 5、常用的样本数据：时间序列，截面，面板（虚变量数据是错的，改为面板数据。主要要求时间数据序列数据和截面数据） 答：1、时间序列是一批按照时间先后排列的统计数据。 要注意问题：
计量经济学知识点(超全版)
1 .经济变量：经济变量是用来描述经济因素数量水平的指标。（3分） 2. 解释变量：是用来解释作为研究对象的变量（即因变量）为什么变动、如何变动的变量。（2分）它对因变量的变动做出解释，表现为方程所描述的因果关系中的因”。1 分） 3. 被解释变量：是作为研究对象的变量。（1分）它的变动是由解释变量做出解释的，表现为方程所描述的因果关系的果。（2分） 4. 内生变量：是由模型系统内部因素所决定的变量，（2分）表现为具有一定概率分布的随机变量，是模型求解的结果。（1分） 5. 外生变量：是由模型系统之外的因素决定的变量，表现为非随机变量。（2分）它影响模型中的内生变量，其数值在模型求解之前就已经确定。（1分） 6?滞后变量：是滞后内生变量和滞后外生变量的合称，（1分）前期的内生变量称为滞后 内生变量；（1分）前期的外生变量称为滞后外生变量。（1分） 7.前定变量：通常将外生变量和滞后变量合称为前定变量，（1分）即是在模型求解以前 已经确定或需要确定的变量。（2分） &控制变量：在计量经济模型中人为设置的反映政策要求、决策者意愿、经济系统运行条 件和状态等方面的变量，（2分）它一般属于外生变量。（1分） 9?计量经济模型：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，（2分）是以数学形式对客观经济现象所作的描述和概括。（1分） 10 .函数关系：如果一个变量y的取值可以通过另一个变量或另一组变量以某种形式惟一
地、精确地确定，则y与这个变量或这组变量之间的关系就是函数关系。（3分） 11 .相关关系：如果一个变量y的取值受另一个变量或另一组变量的影响，但并不由它们 惟一确定，则y与这个变量或这组变量之间的关系就是相关关系。（3分） 12 .最小二乘法：用使估计的剩余平方和最小的原则确定样本回归函数的方法，称为最小 二乘法。（3分） 13 .高斯-马尔可夫定理：在古典假定条件下，OLS估计量是模型参数的最佳线性无偏估计量，这一结论即是高斯—马尔可夫定理。（3分） 14 ?总变差（总离差平方和）：在回归模型中，被解释变量的观测值与其均值的离差平方 和。（3分） 15 ?回归变差（回归平方和）：在回归模型中，因变量的估计值与其均值的离差平方和，（2分）也就是由解释变量解释的变差。（1分） 16 ?剩余变差（残差平方和）：在回归模型中，因变量的观测值与估计值之差的平方和，（2分）是不能由解释变量所解释的部分变差。（1分） 17 ?估计标准误差：在回归模型中，随机误差项方差的估计量的平方根。（3分） 18 .样本决定系数：回归平方和在总变差中所占的比重。（3分） 19 ?点预测：给定自变量的某一个值时，利用样本回归方程求出相应的样本拟合值,以此 作为因变量实际值和其均值的估计值。（3分） 20 ?拟合优度：样本回归直线与样本观测数据之间的拟合程度。（3分） 21 ?残差：样本回归方程的拟合值与观测值的误差称为回归残差。（3分） 22 ?显著性检验：利用样本结果，来证实一个虚拟假设的真伪的一种检验程序。（3分） 23 ?回归变差：简称ESS表示由回归直线（即解释变量）所解释的部分（2分），表示x 对y的线
计量经济学课程实验教学大纲
计量经济学课程实验教学大纲 课程编号：0102069 课程名称：计量经济学 课程英文名称：Econometrics 总学时：56 理论学时：48 实验学时：8 课外学时：0 学分：3.5 先修课程要求：高等数学、概率论与数理统计、线性代数、微观经济学宏观经济学 课程属性：非独立设课 实验学时：8 课外学时：0 实验项目数：4 适用专业：金融学应用统计学 参考教材：李子奈，潘文卿：《计量经济学》（第三版），高等教育出版社，2010。 教学参考书： [1] 郭存芝，杜延军，李春吉：《计量经济学——理论、方法、Eviews应用》，科学出版社，2009 [2] 李子奈：《计量经济学》，高等教育出版社，2000 [3] 张晓峒：《计量经济学基础》（第2版），南开大学出版社，2005 [4] （美）Ramu Ramanathan 著，薛菁睿译：《应用经济计量学》（原书第5版），机械工业出版社，2003 [5] （美）古扎拉蒂著，张涛译：《经济计量学精要》（原书第3版），机械工业出版社，2006 一、课程简介和基本要求 课程介绍：本课程是面向金融学、应用统计学专业的一门专业平台课。 内容涉及经典单方程计量经济学模型、联立方程模型、扩展的单方程计量经济学模型、时间序列模型及计量经济学应用模型。 基本要求：通过讲授经济计量学的基础知识及经济计量模型的建立、估计、检验等基本方法，培养学生掌握将经济学、统计学、数学三者结合起来建立模型的方法，以及运用计算机技术，对一般的经济模型进行数量分析的基本技能，并为学生学习金融、财政、产业经济、贸易经济等专业课程的定性与定量分析打下良好的基础。 二、课程实验目的与要求 实验目的：使学生将前修课的知识有机地联系起来，通过实践培养学生综合运用知识的初步能力。 实验要求： 1. 学生应独立完成规定的上机习题；
Eviews计量经济学三大检验(精品文档)_共14页
作业1 我们有1978-2007年我国财政收入,国内生产总值,财政支出和商品零售价格指数的年度数据。请用Eview 进行回归分析。 （1（根据回归结果分析模型的经济意义（包含模型的显著性，拟合优度，系数 的显著性，系数的经济意义） 建立模型，做OLS 估计，得结果图一，列表如下： 4 3283175.57898859.0003271.0558.6399X X X Y ++--=∧ ) 0636.20)(065848.0)(012559.0)(836.2132(SE ) 882456.2)(65061.13)(260476.0-)(000492.3-(t = 997046.02=R 996705.02=R 845 .2924=F 模型整体显著性较高（F 检验十分显著），可决系数2 R 和调整的可决系数较大，即样本回归方程对样本观测值拟合较好。t 检验显示2X 的系数不显著（p 值>0.05,不能拒绝β=0的原假设）,3X 和4X 的系数显著（p 值<0.05，拒绝β=0的原假设）。 从模型的经济意义来看，财政支出、商品零售价格指数与财政收入成正相关，国内生产总值与财政收入成负相关,不符合客观经济规律，可能与模型变量的选取有关。考虑对模型进行对数变换，结果为图二。 4 32ln 128427.1ln 631090.0ln 448496.0946444.6ln X X X Y +++-=∧ ) 610249.0)(160929.0)(141418.0)(853146.2(SE
) 849127.1)(921549.3)(171412.3)(434662.2(t -= 987673.02=R 986251.02=R 3969 .694=F 对数变换后模型整体显著性较高（F 检验十分显著，p 值=0.00<<0.05）， 可决系数2 R 和调整的可决系数略有下降，模型可解释98.63%的因变量变化。t 检验显示4ln X 的系数不显著（p 值=0.0758>0.05,不能拒绝β=0的原假设）,2ln X 和3ln X 的系数显著（p 值<0.05，拒绝β=0的原假设）。 从模型的经济意义来看，国内生产总值、财政支出、商品零售价格指数与财政收入均成正相关，符合客观经济规律。在其他条件不变的情况下，国内生产总值每增加1%，财政收入平均增加0.448496%；在其他条件不变的情况下，财政支出每增加1%，财政收入平均增加0.631090%。 （2（分别用F 检验，Wald, LR, LM 检验检验: “财政收入和商品零售价格指数 的边际效应之合为1”是否成立。 (要求:清将必要的Eviews 输出结果放在作业中，并做必要的解释)Wald 检验： 在限制条件中输入c(3)+c(4)=1，得出的结果图三，t 检验F 检验卡方检验p 值均小于0.05，拒绝原假设，即认为财政支出与商品零售价格指数之和为一不成立。 F 检验： 受限条件为，回归模型为143=+ββ4433221X X X y ββββ+++=∧ 可得受限模型为） （4332214--X X X X y βββ++=∧ 对受限模型进行OLS 估计，结果见表4.可得，而无约束14599615=R RSS 模型的，又，代入F 检验统计量： 11076606=U RSS 4,30,1===k n q
计量经济学例题
一、单项选择题 4．横截面数据是指（A）。 A．同一时点上不同统计单位相同统计指标组成的数据 B．同一时点上相同统计单位相同统计指标组成的数据 C．同一时点上相同统计单位不同统计指标组成的数据 D．同一时点上不同统计单位不同统计指标组成的数据 5．同一统计指标，同一统计单位按时间顺序记录形成的数据列是（C）。 A．时期数据B．混合数据C．时间序列数据D．横截面数据9．下面属于横截面数据的是（ D ）。 A．1991－2003年各年某地区20个乡镇企业的平均工业产值 B．1991－2003年各年某地区20个乡镇企业各镇的工业产值 C．某年某地区20个乡镇工业产值的合计数 D．某年某地区20个乡镇各镇的工业产值 10．经济计量分析工作的基本步骤是（ A ）。 A．设定理论模型→收集样本资料→估计模型参数→检验模型 B．设定模型→估计参数→检验模型→应用模型 C．个体设计→总体估计→估计模型→应用模型 D．确定模型导向→确定变量及方程式→估计模型→应用模型 13．同一统计指标按时间顺序记录的数据列称为（ B ）。 A．横截面数据B．时间序列数据C．修匀数据D．原始数据14．计量经济模型的基本应用领域有（ A ）。 A．结构分析、经济预测、政策评价B．弹性分析、乘数分析、政策模拟 C．消费需求分析、生产技术分析、D．季度分析、年度分析、中长期分析
18．表示x 和y 之间真实线性关系的是（ C ）。 A ．01???t t Y X ββ=+ B ．01()t t E Y X ββ=+ C ．01t t t Y X u ββ=++ D ．01t t Y X ββ=+ 19．参数β的估计量?β具备有效性是指（ B ）。 A ．?var ()=0β B ．?var ()β为最小 C ．?()0ββ－＝ D ．?()ββ－为最小 25．对回归模型i 01i i Y X u ββ+＝＋进行检验时，通常假定i u 服从（ C ）。 A ．2i N 0) σ（， B ． t(n-2) C ．2N 0)σ（， D ．t(n) 26．以Y 表示实际观测值，?Y 表示回归估计值，则普通最小二乘法估计参数的准则是使（ D ）。 A ．i i ?Y Y 0∑（－）＝ B ．2i i ?Y Y 0∑（－）＝ C ．i i ?Y Y ∑（－）＝最小 D ．2i i ?Y Y ∑（－）＝最小 27．设Y 表示实际观测值，?Y 表示OLS 估计回归值，则下列哪项成立（ D ）。 A ．?Y Y ＝ B ．?Y Y ＝ C ．?Y Y ＝ D ．?Y Y ＝ 28．用OLS 估计经典线性模型i 01i i Y X u ββ+＝＋，则样本回归直线通过点___D______。 A ．X Y （，） B ． ?X Y （，） C ．?X Y （，） D ．X Y （，） 29．以Y 表示实际观测值，?Y 表示OLS 估计回归值，则用OLS 得到的样本回归直线i 01i ???Y X ββ+＝满足（ A ）。 A ．i i ?Y Y 0∑（－）＝ B ．2i i Y Y 0∑（－）＝ C ． 2i i ?Y Y 0∑（－）＝ D ．2i i ?Y Y 0∑（－）＝ 30．用一组有30个观测值的样本估计模型i 01i i Y X u ββ+＝＋，在0.05的显著性水平下对1β的显著性作t 检验，则1β显著地不等于零的条件是其统计量t 大于（ D ）。 A ．t 0.05(30) B ．t 0.025(30) C ．t 0.05(28) D ．t 0.025(28) 31．已知某一直线回归方程的决定系数为0.64，则解释变量与被解释变量间的线性相关系数为（ B ）。 A ．0.64 B ．0.8 C ．0.4 D ．0.32
计量经济学知识点(超全版)
1．经济变量：经济变量是用来描述经济因素数量水平的指标。（3分） 2．解释变量：是用来解释作为研究对象的变量（即因变量）为什么变动、如何变动的变量。（2分）它对因变量的变动做出解释，表现为方程所描述的因果关系中的“因”。（1分）3．被解释变量：是作为研究对象的变量。（1分）它的变动是由解释变量做出解释的，表现为方程所描述的因果关系的果。（2分） 4．内生变量：是由模型系统内部因素所决定的变量，（2分）表现为具有一定概率分布的随机变量，是模型求解的结果。（1分） 5．外生变量：是由模型系统之外的因素决定的变量，表现为非随机变量。（2分）它影响模型中的内生变量，其数值在模型求解之前就已经确定。（1分） 6．滞后变量：是滞后内生变量和滞后外生变量的合称，（1分）前期的内生变量称为滞后内生变量；（1分）前期的外生变量称为滞后外生变量。（1分） 7．前定变量：通常将外生变量和滞后变量合称为前定变量，（1分）即是在模型求解以前已经确定或需要确定的变量。（2分） 8．控制变量：在计量经济模型中人为设置的反映政策要求、决策者意愿、经济系统运行条件和状态等方面的变量，（2分）它一般属于外生变量。（1分） 9．计量经济模型：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，（2分）是以数学形式对客观经济现象所作的描述和概括。（1分） 10．函数关系：如果一个变量y的取值可以通过另一个变量或另一组变量以某种形式惟一地、精确地确定，则y与这个变量或这组变量之间的关系就是函数关系。（3分） 11．相关关系：如果一个变量y的取值受另一个变量或另一组变量的影响，但并不由它们惟一确定，则y与这个变量或这组变量之间的关系就是相关关系。（3分） 12．最小二乘法：用使估计的剩余平方和最小的原则确定样本回归函数的方法，称为最小二乘法。（3分） 13．高斯－马尔可夫定理：在古典假定条件下，OLS估计量是模型参数的最佳线性无偏估计量，这一结论即是高斯－马尔可夫定理。（3分） 14．总变差（总离差平方和）：在回归模型中，被解释变量的观测值与其均值的离差平方和。（3分） 15．回归变差（回归平方和）：在回归模型中，因变量的估计值与其均值的离差平方和，（2分）也就是由解释变量解释的变差。（1分） 16．剩余变差（残差平方和）：在回归模型中，因变量的观测值与估计值之差的平方和，（2分）是不能由解释变量所解释的部分变差。（1分） 17．估计标准误差：在回归模型中，随机误差项方差的估计量的平方根。（3分） 18．样本决定系数：回归平方和在总变差中所占的比重。（3分） 19．点预测：给定自变量的某一个值时，利用样本回归方程求出相应的样本拟合值，以此作为因变量实际值和其均值的估计值。（3分） 20．拟合优度：样本回归直线与样本观测数据之间的拟合程度。（3分） 21．残差：样本回归方程的拟合值与观测值的误差称为回归残差。（3分） 22．显著性检验：利用样本结果，来证实一个虚拟假设的真伪的一种检验程序。（3分）23．回归变差：简称ESS,表示由回归直线（即解释变量）所解释的部分（2分），表示x对y的线性影响（1分）。 24．剩余变差：简称RSS，是未被回归直线解释的部分（2分），是由解释变量以外的因素造成的影响（1分）。 25．多重决定系数：在多元线性回归模型中，回归平方和与总离差平方和的比值（1分），
《计量经济学》课程教学大纲.
《计量经济学》课程教学大纲 课程名称：经济计量学 / Econometrics 课程代码：030230 学时：32 学分：2 讲课学时：328 上机/实验学时：0 考核方式：考试 先修课程：经济学、微积分、线性代数、概率统计、计算机基础 适用专业：金融学及相关专业 开课院系：管理学院投机金融系 教材：赵国庆. 计量经济学. 中国人民大学出版社，2002年 主要参考书： [1] 李子奈.计量经济学.高等教育出版社，2000年7月 [2] 李长风.经济计量学.上海财经大学出版社， 1996.5 [3] 刘振亚.计量经济学教程.中国人民大学出版社，1999 [4]（美）格林著.计量经济分析.科学技术出版社，1999年 [5]（美）Robert S. Pindyck, Daniel L. Rubinfeld 著，钱小军等译. 计量经济模型与经济预测. 机械工业出版社，1999.11 [6] 张保法.经济计量学（第四版）.经济科学出版社，2000年1 [7] 孙敬水主编。计量经济学.清华大学出版社，2004年9月 [8] 庞皓主编.计量经济学.西南财经大学出版社，2002年8月 一、课程的性质和任务 计量经济学是经济学类的一门核心课程。该课程是以经济理论为指导，统计为基础，数学为手段，考察现代经济社会中的各种经济数量关系、预测经济发展趋势、检验经济政策效果的工具。本课程的主要特点是：理论知识与实际应用并重。要求理论与实际相结合，定性与定量相结合。学习过程中，既要认真学习计量经济学的基础理论知识，又要注重经济计量方法在实践中的应用。本课程的主要任务是：在本课程的教学中，要求学生学习、掌握计量经济学的基本原理和计量方法，培养学生在现代经济学的理论基础上，运用经济计量方法、经济计量模型定量分析与定量研究经济学中的有关问题，提高分析和解决有关实际经济问题的能力。 二、教学内容和基本要求 教学内容： 第一章绪论 1.1 计量经济学的有关概念 1.1.1 计量经济学的产生和发展 1.1.2 计量经济学的内容体系 1.1.3 计量经济学与相关学科的关系 1.2 计量经济学模型的特点与建模步骤 1.2.1 计量经济学模型的特点 1.2.2 计量经济学模型建模前的分析 1.2.3计量经济学模型的特建模步骤 1.3 计量经济学中常用概率分布基础 1.3.1 随机变量的概率分布与分布特征 1.3.2 常用概率分布及其特征 1.3.3 常用样本统计量与抽样分布
计量经济学考试重点整理
计量经济学考试重点整理 第一章： P1：什么是计量经济学？由哪三组组成？ 定义：“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。” P9：理论模型的设计主要包含三部分工作，即选择变量，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。 P12：常用的样本数据：时间序列，截面，虚变量数据 P13：样本数据的质量（4点） 完整性；准确性；可比性；一致性 P15-16：模型的检验（4个检验） 1、经济意义检验 2、统计检验 拟合优度检验 总体显著性检验 变量显著性检验 3、计量经济学检验 异方差性检验 序列相关性检验 共线性检验 4、模型预测检验 稳定性检验：扩大样本重新估计 预测性能检验：对样本外一点进行实际预测 P16计量经济学模型成功的三要素：理论、方法和数据。 P18-20：计量经济学模型的应用 1、结构分析 经济学中的结构分析是对经济现象中变量之间相互关系的研究。 结构分析所采用的主要方法是弹性分析、乘数分析与比较静力分析。 计量经济学模型的功能是揭示经济现象中变量之间的相互关系，即通过模型得到弹性、乘数等。 2、经济预测 计量经济学模型作为一类经济数学模型，是从用于经济预测，特别是短期预测而发展起来的。 计量经济学模型是以模拟历史、从已经发生的经济活动中找出变化规律为主要技术手段。 对于非稳定发展的经济过程，对于缺乏规范行为理论的经济活动，计量经济学模型预测功能失效。 模型理论方法的发展以适应预测的需要。
(财务知识)计量经济学最全版
（财务知识）计量经济学
1、费里希（R.Frish）是经济计量学的主要开拓者和奠基人。 2、经济计量学和数理经济学和树立统计学的区别的关键之点是“经济变量关系的随机性特征”。 3、经济计量学识以数理经济学和树立统计学为理论基础和方法论基础的交叉科学。它以客观经济系统中具有随机性特征的经济关系为研究对象，用数学模型方法描述具体的经济变量关系，为经济计量分析工作提供专门的指导理论和分析方法。 4、时序数据即时间序列数据。时间序列数据是同壹统计指标按时间顺序记录的数据列。 5、横截面数据是在同壹时间，不同统计单位的相同统计指标组成的数据列。 6、对于壹个独立的经济模型来说，变量能够分为内生变量和外生变量。内生变量被认为是具有壹定概率分布的随机变量，它们的数值是由模型自身决定的；外生变量被认为是非随机变量，它们的数值是在模型之外决定的。 7、对于模型中的壹个方程来说，等号左边的变量称为被解释变量，等号右边被称为解释变量。在模型中壹个方程的被解释变量能够是其它方程的解释变量。被解释变量壹定是模型的内生变量，而解释变量既包括外生变量，也包括壹部分内生变量。 8、滞后变量和前定变量。有时模型的设计者仍使用内生变量的前期值作解释变量，在计量经济学中将这样的变量程为滞后变量。滞后变量显然在求解模型之前是已知量，因此通常将外生变量和滞后变量合称为前定变量。 9、控制变量和政策变量。由于控制论的思想不断渗入经济计量学，使某些经济计量模型具有政策控制的特点，因此在经济计量模型中又出现了控制变量、政策变量等名词。政策变量或控制变量壹般在模型中表现为外生变量，但有时也表现为内生变量。 10、经济参数分为：外生参数和内生参数。外生参数壹般是指依据经济法规人为确定的参数，如折旧率、税率、利息率等。内生参数是依据样本观测值，运用统计方法估计得到的参数。如何选择估计参数的方法和改进估计参数的方法，这是理论经济计量学的基本任务。 11、用数学模型描述经济系统应当遵循以下俩条基本原则：第壹、以理论分析作先导；第二模型规模大小要适度。 12、联立方程模型中的方程壹般划分为：随机方程和非随机方程。随机方程是根据经济机能或经济行为构造的经济函数关系式。在随机方程中，被解释变量被认为是服从某种概率分布的随机变量，且假设解释变量是非随机变量。非随机方程是根据经济学理论和政策、法规的规定而构造的反应映某些经济变量关系得恒等式。 13、所谓经济计量分析工作是指依据经济理论分析，运用经济计量模型方法，研究现实经济系统的结构、水平、提供经济预测情报和评价经济政策等的经济研究和分析工作。 14、经济计量分析工作的程序包括四部分：1、设定模型；2、估计参数；3、检验模型；4、应用模型。
计量经济学中相关证明
课本中相关章节的证明过程 第2章有关的证明过程 2.1 一元线性回归模型 有一元线性回归模型为：y t = β0 + β1 x t + u t 上式表示变量y t 和x t之间的真实关系。其中y t 称被解释变量（因变量），x t称解释变量（自变量），u t称随机误差项，β0称常数项，β1称回归系数（通常未知）。上模型可以分为两部分。（1）回归函数部分，E(y t) = β0 + β1 x t, （2）随机部分，u t。 图2.8 真实的回归直线 这种模型可以赋予各种实际意义，收入与支出的关系；如脉搏与血压的关系；商品价格与供给量的关系；文件容量与保存时间的关系；林区木材采伐量与木材剩余物的关系；身高与体重的关系等。 以收入与支出的关系为例。 假设固定对一个家庭进行观察，随着收入水平的不同，与支出呈线性函数关系。但实际上数据来自各个家庭，来自各个不同收入水平，使其他条件不变成为不可能，所以由数据得到的散点图不在一条直线上（不呈函数关系），而是散在直线周围，服从统计关系。随机误差项u t中可能包括家庭人口数不同，消费习惯不同，不同地域的消费指数不同，不同家庭的外来收入不同等因素。所以，在经济问题上“控制其他因素不变”实际是不可能的。 回归模型的随机误差项中一般包括如下几项内容，（1）非重要解释变量的省略，（2）人的随机行为，（3）数学模型形式欠妥，（4）归并误差（粮食的归并）（5）测量误差等。 回归模型存在两个特点。（1）建立在某些假定条件不变前提下抽象出来的回归函数不能百分之百地再现所研究的经济过程。（2）也正是由于这些假定与抽象，才使我们能够透过复杂的经济现象，深刻认识到该经济过程的本质。
计量经济学重点知识归纳
计量经济学重点知识归纳 Final revision on November 26, 2020
1.普通最小二乘法(OrdinaryLeastSquares,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,TwoStageLeastSquares ：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SerialCorrelation ：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变量之间出 现了相关性，则称为存在多重共线性。 10.时间序列数据:时间序列数据是一批按照时间先后排列的统计数据。 11.截面数据：截面数所是一批发生在同一时间截面上调查数据。 12.虚拟数据：也称为二进制数据，一般取0或1. 13.内生变量EndogenousVariables ：内生变量是具有某种概率分布的随机变量，它的参数是联立方程系统估计的元素。内生变量是由模型系统决定的，同时也对模型系统产生影响。内生变量一般都是经济变量。 14.外生变量ExogenousVariables ：外生变量一般是确定性变量，或者是具有临界概率分布的随机变量，其参数不是模型系统研究的元素。外生变量影响系统，但本身不受系统的影响。外生变量一般是经济变量、条件变量、政策变量、虚变量。 15.先决变量PredeterminedVariables ：外生变量与滞后内生变量 (LaggedEndogenousVariables)统称为先决变量。 16.总离差平方和：称为总离差平方和，反映样本观测值总体离差的大小。 17.残差平方和：称为残差平方和，反映样本观测值与估计值偏离的大小，也是模型中解 释变量未解释的那部分离差的大小。 ∑∑-==22)(Y Y y TSS i i ∑∑-==22)?(i i i Y Y e RSS
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
计量经济学实验课教学大纲
计量经济学实验课教学大纲 一、课程基本情况 课程名称：计量经济学实验 课程类别：必修 适用专业：经济管理类专业 学时：14学时 二、课程简介 计量经济学是经教育部批准的高等学校经济学类各专业八门核心课程之一，是高等经济学教育不可缺少的重要组成部分。本课程是以揭示经济活动中客观存在的数量关系为内容的经济学分支学科，为思考和描述经济问题和政策提供了基本的研究和分析方法。实验教学在计量经济学课程中占有非常重要的地位。根据教育部高等学校经济学科教学指导委员会制定的计量经济学教学基本要求，学生在学习计量经济学理论的同时必须能够掌握一定的实践分析能力，掌握一至两种计量经济学软件的应用。使学生能通过学习软件的运用，达到应用经济理论和计量经济学模型分析比较简单的经济问题的目的。同时，实验课程的开设也有利于学生立足于实际工作和社会需要，进行综合能力的锻炼。 三、实验教学目的和要求 （一）本课程教学目的 通过本课程的学习，使学生了解经济数量分析实验课程在经济类本科专业课程体系中的地位，了解经济数量分析在经济学科的发展和实际工作中的作用。能够建立并应用简单的计量经济学模型，并对现实经济活动进行分析和预测。使学生具有进一步学习与应用计量经济
学理论、方法与模型的基础和能力。 （二）本课程教学要求 1.对学生的基本要求 （1）按实验内容，认真严肃地对待实验，实验中发现的问题应积极发挥主观能动性设法解决，或与老师、同学商讨，每个实验项目结束后写好实验报告。 （2）学生的实验报告要反映实验步骤、实验结果、实验分析总结等内容。 四、实验项目设置和内容
五、实验指导、评价体系、考核方式及成绩评定 （一）实验指导及评价体系 1.对个别学生的问题，实验指导教师可作个别解答；对多数学生都有的问题，在课堂上演示说明。 2.实验评分（100分）的70％由实验指导教师根据学生提交的《计量经济学》实验课程报告评定。其余的30%由实验指导教师根据学生到课情况、课堂抽查、学生做实验认真和规范化程度给予综合评分。 （二）考核方式与成绩评定标准 该课程考核包括由平时与期末考试两部分构成，平时成绩占30%，期末卷面成绩占70%。成绩评定采用百分制。 平时成绩由实验考勤情况、及实验报告撰写二部分构成，所占分值分别为30%和70%。 六、实验指导（参考）书