计量经济学重点笔记第九讲

计量经济学重点笔记第九讲
计量经济学重点笔记第九讲

第九讲 单位根、协整与误差修正模型

一、单位根过程的定义

如果{}t y 的数据生成过程是:

1t t t y y ε-=+, {}t ε是平稳过程

则{}t y 的数据生成过程被称为单位根过程。我们还可以在上述模型基础上增加截距项(所谓的漂移项)或者时间趋势项,如:

上述过程都属于单位根过程。

笔记:

按照附加预期的菲利普斯曲线理论:通胀率=预期的通胀率-a (失业率-自然失业率)+供给冲击。失业率与自然失业率的差异(即周期性失业率)与供给冲击一般是平稳的。假定人们采取静态预期,即预期通胀率等于过去一年的实际通胀率,则通胀率=过去一年的通胀率+平稳性变量,故基于一些假定我们可以从理论上表明通胀率是一个单位根过程。

单位根过程的一个特例是随机游走:

1t t t y y ε-=+,其中{}t ε是白噪声过程

同样,我们可以在上述模型基础上再增加截距项或者时间趋势项。

单位根过程是非平稳过程。以随机游走模型为例, 注意到11210...t

i t t t t t t i y y y y εεεε=---=+=++==+∑ ,故有:

0()t E y y =、2()t t Var y δ=。显然,随着时间的延伸方差趋于无穷大,因此随机游走属于非平稳过程。

图一是对一个随机游走过程的模拟。

图一:1,(0,1)t NID t t t y y εε-+=

笔记:

1、有效市场理论认为股票价格应当是一个随机游走过程。在随机游走模型中,{}t ε是白噪声过程,0(,)0,t t j j Cov εε+≠=,因此有效市场理论的含义也即是股票价格变动(1t t t p p ε--=)是不可预测的。按照有效市场理论,股票价格能够及时吸纳消息,因此,如果下一时刻价格与现在价格确实存在差异,那么导致这个价格差异的消息就现在时刻来说是无法预测的,否则,现在价格将马上变动从而使价格差异消失。

2、在财富(预期未来现金流的贴现)给定的情况下,最优的消费计划是现在消费与下一期消费相等(饿一等饱一等显然不是最优)。如果下一期消费与现在的消费确实存在差异,那么导致这个差异的原因(也许是飞来横财)在现在肯定是不知道的,否则现在的消费将作出调整,并做到现在消费与下一期消费相等。按照上述逻辑,消费将是一个随机游走过程。以上是Hall(1978)的消费随机游走理论。

二、带漂移的单位根过程与趋势平稳过程:一个比较

带漂移的单位根过程是指:1t t t y y με-=++,其中{}t ε是平稳过程。反复迭代有:10t

i t i y y t με==++∑。在这

计量经济学复习笔记要点(达莫达尔版)

1、什么是计量经济学? 计量经济学(Econometrics) 意为“经济测量”,它是利用经济理论、数学、统计推断等工具,对经济现象进行分析的一门社会科学。 区别与联系经济理论 计量经济学vs {数理经济学 统计学 2、计量经济学的传统方法论 Step1 理论或假说的陈述经典步骤 →分析经济问题的八个经典步骤 Step5 计量模型的参数估计 Step6 检验模型设定是否正确 Step7 假设检验(检验来自模型的假说) Step8 预测或控制 ◆关于数据 1、数据分类 (1)时间序列数据(Time Series Data): 对一个变量在不同时间取值的一组观测结果。如每年、每月、每季度等 (2)横截面数据(Cross Section Data): 对一个变量在同一个时间点上搜集的数据。如同一年的分国别、分省、分厂家数据 (3)混合数据(Pooled Data): 时序和横截面的混合数据,既有分时,每一时点的观察对象又有不同(多个横截面单元) 广泛运用的一类特殊的混合数据——面板数据/综列数据/合成数据(Panel Data): 在时间轴上对相同的横截面单元跟踪调查得到的数据。如每年对各省GDP的报告。 2、研究结果永远不可能比数据的质量更好 观测误差、近似进位计量、高度加总、选择性偏误 3、数据来源: 网站、统计年鉴、商业数据库等 (1)统计局、央行、证券交易所、世行、IMF等官方网站 (2)图书馆(纸质、电子版年鉴) (3)商业数据库 ◆两个例子 例1:凯恩斯消费理论 ①人们倾向于随他们收入的增加而增加消费,但消费的增加不如收入的增加那么多。 ②C=a+bI →确定性关系 ③Y=β1+β2X+μ→μ为扰动项,非确定性关系 ④搜集80~91年美国消费及收入数据 ⑤估计参数: 解释:平均而言,收入↑1美元,消费↑72美分 ⑥检验模型设定的正确性:是否应当加入别的可能影响消费额的变量,如就业等。

计量经济学读书笔记

计量经济学读书笔记 第一章:统计基础 (2) 第二章:计量经济学总论 (7) 第三章:双变量回归分析 (9) 第3.1回归方法 (9) 第3.2结果检验 (10) 第3.3回归参数的分布 (11) 第四章:多变量回归分析 (13) 第五章:OLS的基本假设 (14) 第六章:多重共线性 (16) 第七章:异方差性 (17) 第八章:自相关 (18) 第九章:时间序列分析 (20) 第十章:面板数据分析 (30) 第十一章:其他重要的分析方法 (49) ******加权最小二乘法 (50) ******二阶段最小二乘法TSLS (51) ******非线性最小二乘法 (51) ******多项分布滞后(PDLS) (51) ******广义矩估计 (52) ******logit和probit模型 (52) ******因子分析 (54) ******Granger因果分析 (55) ****** 广义线性回归(Generalized least squares) (55) ******格兰格因果检验 (57) ******误差修正模型(ECM) (57) 第十二章:EVIEWS (58) 第12.1节EVIEWS基本操作 (58) 第12.3节EVIEWS时间序列分析 (60) 第十三章:SPSS (61) 第13.1SPSS基本操作 (61) 第十四章:数据分析实战经验 (70)

第一章:统计基础 0 常用英文词汇的统计意义 panel data=longitudinal data 是对各个个体进行连续观察的截面数据。回归时的扰动项u=unobserved是影响因变量的其他变量之和,Univariate 单个变量的,如Univariate descriptives 意思是单个变量的统计指标 1 基本概念 统计总体是我们所关心的一些个体组成,如由多个企业构成的集合,统计意义上的总体通常不是一群人或一些物品的集合,而是一组对个体某种特征的观测数据。 参数总体的数值特征描述,如均值、标准差等。 统计量是用样本数据计算出来总体参数的估计值,从一个给定的总体中抽取容量为N的所有可能的样本,对于每一个样本我们可计算出某个统计量的值,不同的样本得到的该统计量的值是不一样的,该统计量的不同的值是不同抽样的结果(根据这些不同抽样计算出的对同一参数进行估计的统计量,可以计算出由各个统计量构成的集体的方差,该方差就是在统计软件中参数后面扩号内的方差),这符合随机变量的定义,因此该统计量也是随机变量,这个统计量的分布称之为抽样分布,它是从同一总体所抽出,同样大小的所有可能样本,其统计量的值的分布,一般情况下是一个正态分布,因为所有的估计值都是对总体参数的近似估计,因而服从以真实值为中心的正态分布,如果总体的分布是已知的则可以根据公式计算统计量 抽样分布的分布参数(均值为总体的均值,标准差为总体的标准差与N的比值)。 4在一个样本之中 包含若干个样本点,各个样本点所对应的个体的某种特征是一个变量,不同个体的该变量的取值相互独立,并且服从某种分布,因此根据样本计算的统计量可以看成是若干个独立变量的函数形式,其分布参数如均值、标准差可用数学公式推导。 时间序列是指同一现象在不同时间的相继观察值排列而成的序列,平稳序列,它的各种统计指标不随着时间而变化,在时间序列的散点图中表现为各点分布在一个以均值为中心的条状带中,同一时间序列的因素分析是指区分时间序列中各种不同因素的影响,确定长期趋势(找一条长期的趋势线)、季节变动(确定季节比率)、循环变动和不规则变动。时间序列分析时一项重要的内容就是根据过去已有的数据来预测未来的结果,利用时间序列数据进行预测时,通常假定过去的变化趋势会延续到未来,这样就可以根据过去已有的形态或模式进行预测。 统计决策是指根据样本的信息对总体的情况做出判断。 点估计是根据样本用与计算总体参数相同的法则(如求平均数)+估计总体参数的具体值,因而叫点估计如用样本的平均身高作为总体的平均身高。 区间估计就是点估计值 边际误差,边际误差是根据显著性水平及统计量的标准差,如大样本时在0.05的水平下边际误差为1.96*标准差。95%置信区间是用样本数据计算出来的对总体参数一个区间估计,保证根据所有样本计算的置信区间中,有95%会把真正的总体参数包含在区间之中,根据不同样本数据对同一总体参数进行估计的相同概率的置信区间不同,根据一个样本计算的对参数进行估计的置信区间是对总体参数的一个区间估计,是总体参数的若干置信区间中的一个,如果继续不断的抽样下去。每个样本会产生一个新的对总体参数的置信区间,如果我们如此不停的抽样下去,所有区间中有95%会包含真正的参数值。区间的概念提醒我们,因为我们只有样本数据,所以我们对于总体的所有叙述都不是确定的。 变量是说明个体的某种特征的概念,如“受教育程度”、“身高”等,说明事物类别的名称叫做分类变量(categorical variable),如性别就有两个分类变量男、女;说明事物有序类别的一个名称,称为顺序变量(rank variable),如一等品、二等品、小学、初中、大学等;说明事物数字特征并且有米、或者公

(完整word版)计量经济学知识点总结

第一章:1计量经济学研究方法:模型设定,估计参数,模型检验,模型应用 2.计量经济模型检验方式:①经济意义:模型与经济理论是否相符②统计推断:参数估计值是否抽样的偶然结果③计量经济学:是否复合基本假定④预测:模型结果与实际杜比 3.计量经济学中应用的数据类型:①时间序列数据(同空不同时)②截面数据(同时不同空)③混合数据(面板数据)④虚拟变量数据(学历,季节,气候,性别) 第二章:1.相关关系的类型:①变量数量:简单相关/多重相关(复相关)②表现形式:线性相关(散布图接近一条直线)/非线性相关(散布图接近一条直线)③变化的方向:正相关(变量同方向变化,同增同减)/负相关(变量反方向变化,一增一减不相关) 2.引入随机扰动项的原因:①未知影响因素的代表(理论的模糊性)②无法取得数据的已知影响因素的代表(数据欠缺)③众多细小影响因素综合代表(非系统性影响)④模型可能存在设定误差(变量,函数形式设定)⑤模型中变量可能存在观测误差(变量数据不符合实际)⑥变量可能有内在随机性(人类经济行为的内在随机性) 3.OLS回归线数学性质:①剩余项的均值为零②OLS回归线通过样本均值③估计值的均值等于实际观测值的均值④被解释变量估计值与剩余项不相关⑤解释变量与剩余项不相关 4.OLS估计量”尽可能接近”原则:无偏性,有效性,一致性 5.OLS估计式的统计性质/优秀品质:线性特征,无偏性特征,最小方差性特征 第三章:1.偏回归系数:控制其他解释变量不变的条件下,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 2.多元线性回归中的基本假定:①零均值②同方差③无自相关④随机扰动项与解释变量不相关⑤无多重共线性⑥正态性…一元中有12346 3. OLS回归线数学性质:同第二章3 4. OLS估计式的统计性质:线性特征,无偏性特征,最小方差性特征 5.为什么用修正可决系数不用可决系数?可决系数只涉及变差没有考虑自由度,如果用自由度去校正所计算的变差,可纠正解释变量个数不同引起的对比困难 第四章:1.多重共线性背景: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可出现..④样本数据自身原因 2.后果:A完全①参数估计值不确定②csgj值方差无限大B不完全①csgj量方差随贡献程度的增加而增加②对cs区间估计时,置信区间区域变大③假设检验用以出现错误判断④可造成可决系数较高,但对各cs估计的回归系数符号相反,得出错误结论 3.检验:A简单相关系数检验法:COR 解释变量.大于0.8,就严重B方差膨胀因子法:因子越大越严重;≥10,严重C直观判断法:增加或剔除一个解释变量x,估计值y发生较大变化,则存在;定性分析,重要x标准误差较大并没通过显著性检验时,则存在;x回归系数所带正负号与定性分析结果违背,则存在;x相关矩阵中,x之间相关系数较大,则存在D逐步回归检验法:将变量逐个引入模型,每引入一个x,都进行F检验,t检验,当原来引入的x由于后面引入的x不显著是,将其剔除.以确保每次引入新的解释变量之前方程种植包含显著变量. 4.补救措施:①剔除变量法②增大样本容量③变换模型形式:自相关④利用非样本先验信息⑤截面数据与时序数据并用:异方差⑥变量变换 第五章:1.异方差产生原因:①模型中省略了某些重要的解释变量②模型设定误差③数据测量误差④截面数据中总体各单位的差异 2.后果:A参数估计统计特性:参数估计的无偏性仍然成立;参数估计方差不再是最小B参数显著性检验:t统计量进行参数检验失去意义C预测影响:将无效 3检验:A图示①相关图形分析data x y,看散点图,quick→graph→x,y→OK→scatter diagram→

(完整word版)计量经济学复习笔记

计量经济学复习笔记 CH1导论 1、计量经济学: 以经济理论和经济数据的事实为依据,运用数学、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。研究主体是经济现象及其发展变化的规律。 2、运用计量分析研究步骤: 模型设定——确定变量和数学关系式 估计参数——分析变量间具体的数量关系 模型检验——检验所得结论的可靠性 模型应用——做经济分析和经济预测 3、模型 变量:解释变量:表示被解释变量变动原因的变量,也称自变量,回归元。 被解释变量:表示分析研究的对象,变动结果的变量,也成应变量。 内生变量:其数值由模型所决定的变量,是模型求解的结果。 外生变量:其数值由模型意外决定的变量。 外生变量数值的变化能够影响内生变量的变化,而内生变量却不能反过来影响外生变量。 前定内生变量:过去时期的、滞后的或更大范围的内生变量,不受本模型研究范围的内生变量的影响,但能够影响我们所研究的本期的内生变量。 前定变量:前定内生变量和外生变量的总称。 数据:时间序列数据:按照时间先后排列的统计数据。 截面数据:发生在同一时间截面上的调查数据。 面板数据: 虚拟变量数据:表征政策,条件等,一般取0或1. 4、估计 评价统计性质的标准 无偏:E(^β)=β 随机变量,变量的函数? 有效:最小方差性 一致:N趋近无穷时,β估计越来越接近真实值 5、检验 经济意义检验:所估计的模型与经济理论是否相等 统计推断检验:检验参数估计值是否抽样的偶然结果,是否显著 计量经济检验:是否符合计量经济方法的基本假定 预测检验:将模型预测的结果与经济运行的实际对比 CH2 CH3 线性回归模型 模型(假设)——估计参数——检验——拟合优度——预测 1、模型(线性) (1)关于参数的线性模型就变量而言是线性的;模型就参数而言是线性的。 Y i=β1+β2lnX i+u i 线性影响随机影响 Y i=E(Y i|X i)+u i E(Y i|X i)=f(X i)=β1+β2lnX i 引入随机扰动项, (3)古典假设 A零均值假定 E(u i|X i)=0 B同方差假定 Var(u i|X i)=E(u i2)=σ2 C无自相关假定 Cov(u i,u j)=0

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学习好资料欢迎下载 计量经济学读书笔记 第一部分基础内容 一、计量经济学与相关学科的关系 经济统计学经济学数理经济学 计量经 济学 统计学数学 数理统计学 二、古典假设下计量经济学的建模过程 1.依据经济理论建立模型 2.抽样数据收集 3.参数估计 4.模型检验 (1)经济意义检验(包括参数符号、参数大小等) (2)统计意义检验(拟合优度检验、模型显著性检验、参数显 著性检验) (3)计量经济学检验(异方差检验、自相关检验、多重共线性 检验) (4)模型预测性检验(超样本特性检验) 5.模型的应用(结构分析、经济预测、政策评价、检验和发展经济理论)

三、几个重要的“变量” 1.解释变量与被解释变量 2.内生变量与外生变量 3.滞后变量与前定变量 4.控制变量 四、回归中的四个重要概念 1. 总体回归模型( Population Regression Model ,PRM) y t b b 1 x t u t--代表了总体变量间的真实关系。 2. 总体回归函数( Population Regression Function ,PRF )E( y t ) b0 b1 x t--代表了总体变量间的依存规律。 3. 样本回归函数( Sample Regression Function ,SRF ) y t ? ? e t--代表了样本显示的变量关系。b0 b1x t 4. 样本回归模型( Sample Regression Model ,SRM ) ? ? ? b0 b1 x t---代表了样本显示的变量依存规律。 y t 总体回归模型与样本回归模型的主要区别是:①描述的对象不同。总体回归模型描述总体中变量y 与 x 的相互关系,而样本回归模型描述所关的样本中变量y 与 x 的相互关系。②建立模型的依据不同。总体回归模型是依据总体全部观测资料建立的,样本回归 模型是依据样本观测资料建立的。③模型性质不同。总体回归模 型不是随机模型,而样本回归模型是一个随机模型,它随样本的 改变而改变。

计量经济学知识点整理:联立方程

联立方程模型 一、概念: 联立方程模型系统将变量分为内生变量和外生变量两大类。 由系统决定的,同时也对模型系统产生影响,它会受到随机项的影 响。一般都是经济变量。每一个内生变量的值都要利用模型中的全 部方程才能决定。 外生变量:是不由系统决定的变量,是系统外变量,取值由系统外决定。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。 先决变量:外生变量和滞后内生变量 注:联立方程模型中有多少个内生变量就必定有多少个方程 :根据经济理论和行为规律建立的描述经济变量之间直接结构关系 的计量经济学方程系统称为结构式模型。 结构方程的正规形式:将一个内生变量表示为其他内生变量、先 决变量和随机干扰项的函数形式 完备的结构式模型:g个内生变量、k个先决变量、g个结构方程 行为方程:描述变量之间经验关系的方程,含有未知的参数和随 机扰动项。例如:凯恩斯收入决定模型中的消费函数 制度方程:由法律、制度、政策等制度性规定的经济变量之间的 函数关系,如税收方程。 恒等式:定义方程式和平衡方程。 简化式模型:用所有先决变量作为每个内生变量的解释变量所形成的模型。 参数关系体系:描述简化式参数与结构式参数之间的关系。

二、识别 方程之间的关系有严格的要求,一个方程模型想要能估计,必须可识别。 ∴进行模型的估计之前需要判断模型是否可以识别(即是否能被估计)。 1、识别的基本定义:是否具有确定的统计形式。 注:识别的定义是针对结构方程而言的。 模型中每个需要估计其参数的随机方程都存在识别问题。 如果一个模型中的所有随机方程都是可以识别的,则认为该联立方程模型 系统是可以识别的。反之不识别。 恒等方程由于不存在参数估计问题,所以也不存在识别问题。但是,在判 断随机方程的识别性问题时,应该将恒等方程考虑在内。 恰好识别:某一个随机方程只有一组参数估计量 过度识别:某一个随机方程具有多组参数估计量 方程的线性组合是否得到的新方程具有与消费方程相同的统计形式,决定了方程也是否是可以识别的。 2、如何修改模型使不可识别的方程变成可以识别 (1)或者在其它方程中增加变量; (2)或者在该不可识别方程中减少变量。 (3)必须保持经济意义的合理性。 3、识 别条件 结构式: B ΓN Y X +=

一分钟看完计量经济学

建模是计量的灵魂,所以就从建模开始。 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

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

杨小凯

杨小凯(1948年10月6日-2004年7月7日),原名杨曦光,澳大利亚经济学家,华人。杨小凯原籍中国湖南省湘潭县,出生于吉林省,在湖南长沙长大。他最突出的贡献是提出新兴古典经济学与超边际分析方法和理论。他已出版的中英文专著包括:《专业化与经济组织》、《经济学:新兴古典与新古典框架》、《发展经济学:超边际与边际分析》,使他获得了世界级的成就和同行的推崇。他曾两次被提名诺贝尔经济学奖(2002年和2003年)2004年于澳洲墨尔本的家中去世,享年55岁。 主要成就:提出新兴古典经济学方法和理论提出超边际分析方法和理论 代表作品:《专业化与经济组织》;《经济学:新兴古典与新古典框架》等重要事件:被两次提名诺贝尔经济学奖 杨小凯,1988年获普林斯顿大学经济学博士学位,曾任哈佛大学国际发展中心(CID)研究员、澳洲莫纳什大学经济学讲座教授、澳洲社会科学院院士。 他的论文见于“美国经济评论”,“政治经济期刊”、“发展经济学期刊”、“经济学期刊”、“城市经济学期刊”等匿名审稿杂志。他和黄有光合著的《专业化和经济组织》一书被权威杂志书评称为“盖世杰作”。财务理论奇才布莱克称此书为“天才著作”。 他的《经济学:新兴古典与新古典框架》被匿名书评人称为“对经济学根基 进行重新梳理,为经济学教学提供了崭新的方法。”该书评人认为“杨正在建立起一个全新的领域。是的,我敢预见,人们对新兴古典经济学的兴趣将迅速兴起,我认为它很可能成为未来的潮流。” 诺贝尔奖得主布坎南认为杨的工作比卢卡斯(Lucas)、罗默(Romer)、克鲁格曼(Krugman)的要好得多。另一位诺贝尔奖得主阿罗称赞杨的研究使亚当·斯密的劳动分工论与科斯的交易费用理论浑为一体。 由于其在经济学上的巨大成就,杨小凯被誉为“离诺贝尔奖最近的华人”。 研究领域:

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:

计量经济学笔记(总)

计量经济学 三、课程大致安排 1、内容框架 2、参考书目:

初、中级教程: 计量经济学 王维国 东北财经大学出版社 计量经济学/Basic Econometrics (印度)古扎拉蒂 中国人民大学 计量经济学 赵国庆 中国人民大学出版社 计量经济学 李子奈 潘文卿 高等教育出版社 高级教程: 计量经济模型与经济预测 平耿克 钱小军译 机械工业出版社 《经济计量分析》( Econometric Analysis ) 3、安装eview ,数据(演算一下)OLS 法(缺少数据) 4、安装pdf 第二部分 数学预备知识 概率论

第一章随机变量及其分布 一、随机变量的定义 设随机试验Ed样本空间为{} π=,如果对两个???,都有唯一 w 的实数() x w与之对应,并且对任意实数X,??是随机事件,则称事件,则称定义在π上的实单值函数() x w为随机变量。 通俗的说,在实验结果能取得不同数值的量,称为随机变量它的数值是随机试验结果而它由于试验的结果是随机的,所以它的值也是随机的。 二、分类(连续型和离散型)

例子:在一个箱子里放着t个数字球,-2,1,1,3,3,3,3从中取一个球,取到球上面的数字是随着试验结果不同而变化。 又如:考四、六级,考过记为1,不过记为0。 再如:抛硬币,正面记为1,反面记为0。 引入话题:举一些现实中的例子,如考试,在公交场等车 随机变量-事件-概率-频率-分布率-分布函数-连续随机变量 上面我们讲的是一种事件有很多种不同的结果,但在现实中这些出现的结果的可能性并不是相同的。 例子:考六级出现的结果不同,大多数分数集中在50-60和60-70之间,也就是说出现2和3的可能性更大。 =0(0-50),1(50-60),2(60-70),3(70-80),4(80-100) 问题:用什么衡量可能性呢?(概率) 我们用的概率都是古典概型,即用事件发生概率来表示概率。 频率的定义:一随机事件的n个结果互斥且两个结果等可能发生,并且事件A会有m个基本结果,则事件A发生的概率即是() p A,就是 () p A= m n =事件发生的总数/结果总数 两点需要注意:1、试验结果互斥;2、等可能性相当。

计量经济学读书笔记

计量经济学读书笔记 第一部分基础内容 一、计量经济学与相关学科的关系 二、古典假设下计量经济学的建模过程 1.依据经济理论建立模型 2.抽样数据收集 3.参数估计 4.模型检验 (1)经济意义检验(包括参数符号、参数大小等) (2)统计意义检验(拟合优度检验、模型显著性检验、参数显 著性检验) (3)计量经济学检验(异方差检验、自相关检验、多重共线性 检验) (4)模型预测性检验(超样本特性检验) 5.模型的应用(结构分析、经济预测、政策评价、检验和发展经济理论)

三、 几个重要的“变量” 1. 解释变量与被解释变量 2. 内生变量与外生变量 3. 滞后变量与前定变量 4. 控制变量 四、 回归中的四个重要概念 1. 总体回归模型(Population Regression Model ,PRM) t t t u x b b y ++=10--代表了总体变量间的真实关系。 2. 总体回归函数(Population Regression Function ,PRF ) t t x b b y E 10)(+=--代表了总体变量间的依存规律。 3. 样本回归函数(Sample Regression Function ,SRF ) t t t e x b b y ++=10??--代表了样本显示的变量关系。 4. 样本回归模型(Sample Regression Model ,SRM ) t t x b b y 10???+=---代表了样本显示的变量依存规律。 总体回归模型与样本回归模型的主要区别是:①描述的对象不同。总体回归模型描述总体中变量y 与x 的相互关系,而样本回归模型描述所关的样本中变量y 与x 的相互关系。②建立模型的依据不同。总体回归模型是依据总体全部观测资料建立的,样本回归模型是依据样本观测资料建立的。③模型性质不同。总体回归模型不是随机模型,而样本回归模型是一个随机模型,它随样本的改变而改变。 总体回归模型与样本回归模型的联系是:样本回归模型是总体回

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

计量经济学论文读后感

文献读后感——基于动态计量经济学模型的房地产 周期研究 丁毅1 (南京财经大学国民经济学MG11001049) 摘要:本文作者参见清华大学学报2007年第47卷第12期《基于动态计量经济学模型的房地产周期研究》一问,研究了动态计量经济学模型在现实的应用方法。参考文献对所涉及的内容包括自回归分布滞后的ARMAX模型,使用了ADF检验和多重协整JJ检验,求出了误差修正序列(ECM)。 关键词:动态经济学模型ECMARMAX模型JJ检验 0 文献内容 本文是研究张红教授等《基于动态计量经济学模型的房地产周期研究》一文后的读后笔记。原文是以北京市1989年至2004年的时间序列数据为基础,建立了用于分析和判别房地产周期的动态计量经济学模型。原文作者使用的动态计量经济学模型,是有别于传统计量经济学模型的理论先导方法。张红教授认为如果后者先验理论的不准确,将导致传统计量经济学模型参数的错误。这与《中级计量经济学》中所认为的伪拟合问题含义相同。原文采用了误差修正模型和协整理论基础上的动态经济学模型,建立了北京房地产市场模型。经过系列分析后,得出结论:2006年北京房地产市场继续稳步上升。这与事实现今基本相同,因此本文作者认为该模型拟合过程正确。同时,张红教授指出,模型后期修正可以构建房地产周期识别指标和复杂性指标体系,时期合理体现市场的真实情况,而且可以考虑应用广义脉冲函数等分析某单独因素对房地产市场的周期的冲击性影响。[1] 1 原文解读 1.1选择动态经济学模型原因 中国房地产各种非理性因素对房地产有着深刻的影响能力,同时房地产行业的统计数据质量和时间序列长度无法满足分析需要,因此传统计量经济学模型效果差,应当考虑动态计量经济学模型。使用一个代表数据生成过程的自回归分布整合模型,然后推出包含变量间长期稳定关系的简单模型。这种模型使用了经济理论和统计数据,充分利用数据所包含的全部信息,适合于房地产市场周期分析。1.2建模思路 1.确定房地产周期变量相关的时间序列,建 立指标体系; 2.建立ARMAX模型; 3.确定模型参数,及ARMAX的滞后阶数; 4.对参数进行检验,ADF和多重协整JJ检验; 5.求出ECM,以此表明周期实际表征数据; 6.建立包含修正项的ARMAX模型; 7.模型的预测和分析; 1.3ARMAX模型 Eq1表示ARMAX模型。其中,RD表示销售率,INVT表示年度完成投资额,PRIE表示年度商品房平均销售价格,EARN表示家庭年均可支配收入;因为原文中,指标体系是通过经验判断和行业规范建立的,因此本文作者在此不进行叙述。 1.4JJ检验[2] Johansen和Juselius的似然比检验方法,简称JJ检验,主要用来分析诸多变量组成的V AR系统,借助典型相关理论在V AR模型基础上使用似然比检验进行协整检验的同时确定协整关系。其中,要注意的问题有 1.根据时间序列的数据生成过程正确选择确定成 分,正确处理好截距项和趋势项; 2.在实证分析阶段的结果上选择临界值; 3.协整关系非唯一性问题,当检验结果出现多个

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

数据分析读后感

数据分析是一种信息提取过程。数据的搜索,聚集,整理是数据分析的前提,只有通过分析的数据才有使用的价值和意义。数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析,以求最大化地开发数据资料的功能,发挥数据的作用。是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。 在统计学中,数据分析可划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析。所谓描述性统计分析,就是对一组数据的各种特征进行分析,以便于描述测量样本的各种特征及其所代表的总体的特征;探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征;而验证性数据析,则侧重于验证或推翻已有的假设。 《数据分析》一书中介绍了数据描述性分析、非参数方法、回归分析等分析方法并介绍了常用数据分析方法的SAS实现过程。第一章介绍的数据描述分析是利用最基础的数理知识实现最简单的数据分析,包括对均值、方差、中值等的计算,数据分布图的勾画,对多元数据的相关分析等。这些简单的分析是复杂数据分析的基础。简单的数据分析在大多数情况下无法满足信息使用者的要求,这时,就需要对数据进行更深入的分析。 回归分析基于观测数据,建立变量间的适当以来关系,用以分析数据的内在规律,可用于预报、控制等问题。回归分析中要解决的问题有:参数估计、假设检验、模型选取等。模型的选取尤为关键,一个好的模型,既要较好地反映问题的本质,又要包含尽可能少的自变量。模型的选取有穷举法和逐步回归法两种。一个好的模型可以准确地预测应变量的值,在数据分析中起到重大的作用。该部分内容与上学期所学的《计量经济学》有诸多相同之处。数据分为三大类,即:截面数据、时间序列数据和虚拟数据。 第七章所介绍的时间序列分析正是对时间序列数据的普遍的处理方法。时间序列是按时间顺序排列的、随时间变化且相互关联的数据序列。其中,AR序列、MA序列、ARMA序列是最基本的三种时间序列形式。时间序列分析旨在建立一个平稳的序列模型用以预测将来某一时刻的数据。平稳的时间序列满足序列的分布特征不随时间的变化而变化,宽平稳时间序列具体要求:有常数均值、常数方差、任何两点间的协方差只与两点间的间隔有关。 第八章介绍了Bayes统计分析,贝叶斯统计中的两个基本概念是先验分布和后验分布。先验分布:总体分布参数θ的一个概率分布。贝叶斯学派的根本观点,是认为在关于总体分布参数θ的任何统计推断问题中,除了使用样本所提供的信息外,还必须规定一个先验分布,它是在进行统计推断时不可缺少的一个要素。他们认为先验分布不必有客观的依据,可以部分地或完全地基于主观信念。后验分布:根据样本分布和未知参数的先验分布,用概率论中求条件概率分布的方法,求出的在样本已知下,未知参数的条件分布。因为这个分布是在抽样以后才得到的,故称为后验分布。贝叶斯推断方法的关键是任何推断都必须且只须根据后验分布,而不能再涉及样本分布。

杨小凯与保罗克鲁格曼解读

08国贸(商英)本付彬0811******* 杨小凯: 简介: 杨小凯,1988年获普林斯顿大学经济学博士学位,曾任哈佛大学国际发展中心(CID)研究员、澳洲莫纳什大学经济学讲座教授、澳洲社会科学院院士。他的论文见于“美国经济评论”,“政治经济期刊”、“发展经济学期刊”、“经济学期刊”、“城市经济学期刊”等匿名审稿杂志。他和黄有光合著的《专业化和经济组织》一书被权威杂志书评称为“盖世杰作”。财务理论奇才布莱克称此书为“天才著作”。他的《经济学:新兴古典与新古典框架》被匿名书评人称为“对经济学根基进行重新梳理,为经济学教学提供了崭新的方法。”该书评人认为“杨正在建立起一个全新的领域。是的,我敢预见,人们对新兴古典经济学的兴趣将迅速兴起,我认为它很可能成为未来的潮流。”诺贝尔奖得主布坎南认为杨的工作比卢卡斯(Lucas)、罗默(Romer)、克鲁格曼(Krugman)的要好得多。另一位诺贝尔奖得主阿罗称赞杨的研究使亚当?斯密的劳动分工论与科斯的交易费用理论浑为一体。由于其在经济学上的巨大成就,杨小凯被誉为“离诺贝尔奖最近的华人”。 简历: 1962年-1968年在长沙市第一中学就读。当时年仅19岁的他曾以一篇名为《中国向何处去》的大字报被点名批判,1968年起被判刑十年。 1968年至1978年,杨小凯在监狱服刑期间向与其共同关押的大学教授、工程师等人学习了大学课程,包括英文、微积分等。 1979年出狱后,杨小凯于在湖南大学数学系旁听一年。 1980年杨小凯考入中国社会科学院,1982年毕业,获计量经济学的硕士学位。 1982年杨小凯被武汉大学聘为助教、讲师。 1983年受经济学家邹至庄推荐,赴美国普林斯顿大学学习,1988年被授予博士学位。 1990年杨小凯被澳大利亚莫纳什大学聘为终身教授; 1993年杨小凯当选澳大利亚社会科学院院士; 1998年杨小凯任哈佛大学客座教授; 2000年1月,杨小凯成为莫纳什大学经济学系的首席教授。 2004年7月7日早上7时49分,杨小凯因患肺癌在澳大利亚墨尔本去世,享年56岁。 生平事迹: 1966年他升入湖南省长沙市一中高中部后,史无前例的“文革”风暴,这时候杨小凯是一个忠诚的红卫兵。 1967年2月4日由于路见不平的对抗行动,被关进了市公安局的看守所,监禁了两个月。 1967年下半年至1968年初,杨小凯的“文革”活动已很大程度摆脱了当时的派性争执,开始认真严肃的思考,并写出了一批在当时属“大逆不道”、而在今天看来却又嫌幼稚不成

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