计量经济学复习提纲
计量经济学重点复习资料
计量经济学1、 P5 计量经济学的研究步骤① 模型设定 ②估计参数 ③模型检验 ④模型应用2、 P11 数据类型① 时间序列数据（同一空间不同时间）② 截面数据（同一时间不同空间） ③面板数据 ④虚拟变量数据3、P18 回归分析① 回归的现代意义：一个被解释变量对若干个解释变量依存关系的研究。
② 回归的实质：由解释变量去估计被解释变量的平均值。
4、P22-25总体和样本 总体回归函数：12()i i i E Y X X ββ=+ 样本回归函数：12ˆˆˆi i Y X ββ=+总体回归模型：12ii i Y X u ββ=++样本回归模型：12ˆˆi i iY X e ββ=++ 5、P22 “线性”的两种解释① 就变量而言是线性的——Y 的条件期望（均值）是X 的线性函数12()i i i E Y X X ββ=+：对参数“线性”，对变量“非线性” ② 就参数而言是线性的——Y 的条件期望（均值）是参数β的线性函数12()ln i i i E Y X X ββ=+：对变量“线性”，对参数“非线性”6、P22 随机扰动项随机扰动项是被解释变量实际值与条件均值的偏差，实际代表了排除在模型以外的所有因素对Y 的影响，i u 是其期望为0有一定分布的随机变量。
7、P23 总体回归线、样本回归线的意义① 样本回归线随抽样波动而变化：每次抽样都能获得一个样本，就可以拟合一条样本回归线。
（SRF 不唯一)② 样本回归函数的函数形式应与设定的总体回归函数的函数形式一致。
③ 样本回归线只是样本条件均值的轨迹，还不是总体回归线，它至多只是未知的总体回归线的近似表现。
8、P25i e ：剩余项或残差项① 表达式：ˆi ii e Y Y =- 或 12ˆˆi i iY X e ββ=++ ② 经济含义：被解释变量Y 的实际观测值不完全等于样本条件均值，二者之差用i e 表示 ③ 与随机扰动项的联系：i e 在概念上类似总体回归函数中的i u ，可视为对i u 的估计。
计量经济学复习提纲
计量经济学复习提纲一、填空题1、设随机变量X 的概率密度为221()x x f x-+-=（x -∞<<+∞）则X 的数学期望()E X = ，方差()D X = 。
2、在经济计量模型中引入反映 因素影响的随机扰动项t ξ，目的在于使模型更符合 活动。
3、回归方程中的回归系数是自变量对因变量的 。
某自变量回归系数β的意义，指的是该自变量变化一个单位引起因变量平均变化 个单位。
4、违背多元线性回归分析假设条件的三种常见现象包括异方差 、 、 。
5、联立方程组模型中方程的类型有制度方程式、恒等式 和 。
6、设离散型随机变量X 的概率分布{}{}{}00.2,10.3,20.5P X P X P X ======，可简记为012~,0.20.30.5X ⎛⎫ ⎪⎝⎭则{}1.5P X ≤=7、 是因变量离差平方和，它度量因变量的总变动。
就因变量总变动的变异来源看，它由两部分因素所组成。
一个是自变量，另一个是除自变量以外的其他因素。
是拟合值的离散程度的度量。
它是由自变量的变化引起的因变量的变化，或称自变量对因变量变化的贡献。
是度量实际值与拟合值之间的差异，它是由自变量以外的其他因素所致，它又叫残差或剩余。
8、模型线性的含义，就变量而言，指的是回归模型中变量的 ；就参数而言，指的是回归模型中的参数的 ；通常线性回归模型的线性含义是就 而言的。
9、常见的自回归模型包括 、 、 。
ξ，目的在10、在经济计量模型中引入反映因素影响的随机扰动项t于使模型更符合活动。
11、回归方程中的回归系数是自变量对因变量的。
某自变量回归系数β的意义，指的是该自变量变化一个单位引起因变量平均变化个单位。
12、模型线性的含义，就变量而言，指的是回归模型中变量的；就参数而言，指的是回归模型中的参数的；通常线性回归模型的线性含义是就而言的。
13、样本观察值与回归方程理论值之间的偏差，称为，我们用残差估计线性模型中的。
二、名词解释：1、戈德费尔德—匡特检验2、横截面数据3、相关分析4、正态分布5、异方差6、判定系数7、多元线性回归模型8、面板数据9、虚拟变量10、总体回归函数11．帕克检验12．Glejser检验14、分布滞后模型；15、无限滞后模型；16、自回归模型；三、简答题：1、请简述回归模型产生异方差现象的原因。
计量经济学复习大纲
计量经济学复习大纲计量经济学复习大纲第一章绪论1. 建立计量经济学模型的步骤及其要点？（1）如何正确选择解释变量？（2）如何确定模型的基本形式？（3）区分时间序列数据、横截面数据和虚变量数据。
（4）何谓经济意义检验？检验的方法？（5）计量经济学模型成功的三要素及其关系。
2. 结合实际例子理解结构分析方法（弹性、乘数的运用及其模型参数解释）。
第二章一元线性回归模型理论与方法1. 回归分析与相关分析的联系与区别？2. 回归分析的主要目的和内容？3. 总体回归函数PRF的内涵和形式（确定和随机）。
4. 随机干扰项的定义及其内涵？5. 样本回归函数的形式及其与PRF的关系？6. 线性回归模型的基本假设（结合现实经济例子给予解释说明）。
7. OLS法的原理及其参数估计量的估计方法（推导过程）、正规方程组的导出。
8. OLS估计量的计算公式（离差形式）及其参数经济意义解释（要求掌握回归函数的求解计算过程）。
9. OLS估计量的性质（要求掌握线性性、无偏性、有效性的涵义及其证明过程，基本推论要牢记且理解）10. BLUE估计量与高斯-马尔可夫定理？11. 一元参数估计量的概率分布形式、总体方差的无偏估计公式以及样本参数的标准差计算公式（要求牢记公式并熟练运用于计算）。
12. 拟合优度检验的原理（TSS、ESS和RSS的内涵及其关系）？13. 变量显著性检验的方法原理（t检验）（1）小概率事件原理（零假设必须是一小概率事件）？（2） t统计量的构造？14.. 缩小置信区间的方法：同等显著性水平下尽可能减小t检验临界值和样本参数的标准差。
一是增大样本容量；二是提高模型的拟合优度。
15. 本章练习题第2、3、7、8、9（样本参数估计量的性质）、11题要求熟练掌握。
第三章多元线性回归模型理论与方法1. 理解偏回归系数的概念及其应用解释。
2. 多元线性回归模型的基本假定（标量和矩阵形式）。
3. 理解普通最小二乘估计的正规方程组及其参数估计量计算公式。
计量经济学期末复习提纲（红色部分要注意）绝密!!
计量经济学期末复习提纲（红色部分要注意）绝密!!计量经济学复习提纲第一章绪论一、计量经济学的含义二、计量经济学与其他学科的联系与区别三、计量经济学的内容体系四、计量经济学的研究步骤五、计量经济学的发展概况需要掌握的主要内容1.如何理解计量经济学？（研究对象、理论基础、与经济学的区别、所研究变量的特点）计量经济学是经济学的一个分支，（起因：对经济问题的定量研究名词：1926年弗瑞希仿造出“Biometrics” “Econometrics”标志：1930年成立计量经济学会 1933年创刊《Econometrica》说明：“计量经济学” “经济计量学”）“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。
”2.狭义计量经济学研究的是具有因果关系的经济现象，用的是回归的分析方法。
3.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成功的三要素 :理论,数据,方法,三者缺一不可.4.选择解释变量时需要注意的问题：（1）根据经济规律确定变量的数目（2）考虑数据的可得性（3）考虑所有入选变量的关系，要求各变量独立。
---否则会引起多重共线性5.如何确定模型的数学形式？（1）根据经济理论（2）画散点图（3）试模拟6.什么是时间序列数据？在不同时间点上收集到的数据，这类数据反映了某一事物、现象等随时间的变化状态或程度。
如我国国内生产总值从1949到2009的变化就是时间序列数据。
计量经济学 复习纲要
第 3 讲多元线性回归
1. 变量系数的解释（剔除、控制其他因素的影响）
ˆ X ˆ X ˆ ˆ Y i 0 1 1i 2 2i ˆ 的解释：在控制其他解释变量（X2）不变的条件下，X1 变化一个单位对 Y 对斜率系数 1
的影响；或者，在剔除了其他解释变量的影响之后，X1 的变化对 Y 的单独影响！
（1 ） （2）
ˆ u
i
0 ：残差的均值为 0；
1i
ˆX u
i
ˆ 0 ˆi X 2i 0 ， u ˆiY 0; u i
ˆ X ˆ + ˆ X （3） Y = 0 1 1 2 2
ˆ （Y ˆ 的平均值与 Y 的算术平均值相等 ） （4） Yi Y i i i
4. 多重共线性： （1）不完全多重共线与完全多重共线； （2）多重共线的后果以及检验、纠 正的办法 5. 高斯－马尔科夫定理：满足经典假设（哪些假设）的条件下，OLS 估计量是最优线性无 偏估计量。具体理解： （1）线性； （2）无偏性； （ - 1 1 2 2
ˆ X r;X X ˆ ˆ r ˆ r ˆ0 ˆ 1 X 2i r2 ） （其中 X 1i X 1i 1 0 1 2i 1 2i 2i 2 ˆ X u ˆ X ˆ ˆ u ˆi ˆi 3. OLS 估计值的性质： Yi Y i 0 1 1i 2 2i
5.柯克兰特-奥卡特（Cochrane-Orcutt）迭代法（不做考试要求）
简单题与案例分析题注意事项：
1. 计量模型的设立 (1) 被解释变量 （2）解释变量的选择：哪些因素会影响被解释变量？这些因素是否容易获得？不同变量之 间是否存在多重共线性（很强的相关）？模型函数形式的选择（需不需要加入二次项，是否 应该采用对数的形式）？ （3）解释变量的符号预期？根据经济理论或者常识判断。 （4）可能遗漏了哪些重要的变量？（不做考核要求） 2. 计量模型的估计与参数检验 （1）模型的参数的经济含义 （2）对参数的显著性进行检验（是否显著不等于 0？） （3）注意单侧与双侧 t 检验临界值的选择； 3. 计量模型的分析 （1）加入新的解释变量之后，原来模型中解释变量的系数发生了变化，解释发生变化的 原因（新加入的解释变量与原来的解释变量之间存在相关性）？ （2）综合计量模型的估计结果，对经济理论给出合理的解释。
计量经济学复习提纲 标黑为重
考试题型
• 1.单项选择题（本题共15小题，每小题1分，共 15分） • 2.多项选择题（本题共5小题，每小题2分，共10 分） • 3.名词解释（本题共5小题，每小题3分，共15分） • 4.问答题（本题共3小题，每小题5分，共15分） • 5. 计算题（共4小题，第1题7分，第2题8分，后2 题各15分，共45分）
（1）对模型识别的理解 （2）联立方程模型识别的类型 不可识别；恰好识别；过度识别 （3）联立方程模型识别的方法 模型识别的阶条件；模型识别的秩条件； 模型识别的一般步骤和经验方法
3. 联立方程模型的估计方法
（1）递归模型的估计——OLS法 （2）恰好识别模型的估计 ——间接最小二 乘法（ILS） （3）过度识别模型的估计——二段最小二乘 法（TSLS）
第四章 多重共线性
1. 掌握多重共线性的概念 2. 模型中出现多重共线性的原因和不良后果 3. 怎样诊断多重共线性： 简单相关系数检验 法、方差扩大（膨胀）因子法、直观判断法、 逐步回归检测法 4.修正多重共线性的若干方法 ： （1）修正多重共线性的经验方法：剔除变量 法；增大样本容量、变换模型形式、利用非 样本先验信息等 (2) 逐步回归法
3.自回归模型的估计
(1) 自回归模型的产生背景：无限分布滞后模 型不能直接估计，模型中引入了预期因素 库伊克模型 、自适应预期模型、局部调整模 型 （2）估计方法：工具变量法 为缓解扰动项与解释变量存在相关带来估计偏 倚：工具变量法的概念、工具变量法的特点、 工具变量法的缺点 （3）德宾h-检验 为诊断一阶自回归模型扰动项是否存在自相关 D-W检验的缺陷、德宾h-检验
计量经济学复习提纲Fra bibliotek第一章 导论
• 1. 了解计量经济学的性质及与其它学科的 关系 • 2. 了解计量经济学的基本概念和计量经济 学的基本研究方法和研究步骤； • 3. 对计量经济学中的模型、变量、数据等 有基本的认知
计量经济学复习提纲
（一）基本知识类题型4-1．解释下列概念：（1）异方差性: 由于样本的变化，导致随机误差项的方差各不相同。
（2）序列相关性：随着时间的变化，导致随机误差项之间不是相互独立的。
（3）多重共线性:解释变量之间存在着共线性关系，包括严格的或者近似的线性关系。
（4）偏回归系数：随机应变量对各个自变量的回归系数，表示其对随机变量的解释程度。
（5）完全多重共线性：一般地对K个解释变量X1,X2,…..XK,如果它们之间满足λ1X1+λ2X2+…+λkXk=0其中λ1λ2…λk为常数，且不全为0，则称X1,X2,…..XK之间存在着完全多重共线性。
（6）不完全多重共线性：若λ1X1+λ2X2+…+λkXk+νi=0，其中其中λ1λ2…λk为常数，且不全为0，则称X1,X2,…..XK 之间存在着不完全多重共线性。
（7）随机解释变量：即解释变量时随机的，不再是确定的。
（8）差分法：广义差分法，是指将回归模型滞后一期，使新的误差项νi满足经典假设的所有要求，以消除序列相关性的一种方法。
（9）广义最小二乘法：又叫GLS，将原始变量转化成满足经典模型假设的转换变量，然后使用OLS.（10）D.W.检验:即杜宾沃森检验，是检验一阶自相关最著名的方法，构造统计量d 值，判断其所在的区域得出是否存在自相关的结论。
二、判断下列各题对错，并简单说明理由：1)在存在异方差情况下，普通最小二乘法（OLS）估计量是有偏的和无效的；NO2)如果存在异方差，通常使用的t检验和F检验是无效的；YES3)在存在异方差情况下，常用的OLS法总是高估了估计量的标准差；NO4)如果从OLS回归中估计的残差呈现系统模式，则意味着数据中存在着异方差；YES5)当存在序列相关时，OLS估计量是有偏的并且也是无效的；NO6)消除序列相关的一阶差分变换假定自相关系数ρ必须等于1；NO7)两个模型，一个是一阶差分形式，一个是水平形式，这两个模型的R2值是不可以直接比较的。
计量经济学主要内容复习提要
计量经济学主要内容复习提要1、 计量经济学的含义：计量经济学是以经济理论为指导，以经济事实为依据，以数学、统计学为方法，以计量经济模型的建立和应用为核心，对经济关系与经济活动的数量规律的研究的一门应用性经济学科。
2、 计量经济学的学科性质与特点计量经济学是经济理论、统计学和数学的结合，具有综合性、交叉性、边缘性的特点。
但是经济理论、统计学和数学三者的关系不是并列的，经济学提供理论基础、统计学提供资料依据，数学提供研究方法。
作为一门实证科学，计量经济学要以一定的经济理论作假设，然后通过统计资料和数学方法加以验证。
可见，经济理论既是出发点又是归宿，自始至终都是计量经济学的核心，统计数据和数学方法要服务并服从经济理论。
所以，计量经济学属于应用经济学科。
3、 数据及其分类：变量的具体取值称为数据(Data)。
根据形式不同，数据分为时间序列数据、横截面数据和合并数据。
时间序列数据（Time Series Data ）是按时间顺序列排列而成的。
截面数据 (Cross Sectional Data,又译为横断面数据)是在同一时间，不同统计单位的相同统计指标组成的数据列。
合并数据(Pooled Data)中既有时间序列数据又有横截面数据。
4、计量经济模型及其构成所谓计量经济模型就是经济变量之间所存在的随机关系的一种数学表达式，其一般表达式为：(,,)y f xu β= 模型由经济变量（y 和 x ）、参数（β）、 随机误差项（u ）和及方程的形式f (·)等四个要素构成。
---经济变量，也就是用于描述经济活动水平的各种量，是经济计量建模的基础。
模型中的经济变量y 是分析研究的对象，将其称为因变量或被解释变量；模型右边中的经济变量x 是y 的影响因素，将其称为自变量或解释变量。
在一个方程中，解释变量可以有一个，也可以多个。
前者称为一元模型，后者称为多元模型。
----随机误差项u 是一个随机变量，用于表示模型中尚未包含的影响因素对因变量的影响，我们一般假定其满足某些条件。
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计量经济学复习提纲
1.什么是计量经济学？
2.用计量经济学来分析问题的一般方法
3.回归的现代含义及回归分析的目的
4.什么是统计关系、确定性关系？回归与因果之间的关系、回归与相关之间的关系
5.数据的几种类型；变量的几大类型
6.总体回归函数与回归模型；样本回归函数与回归模型
7.对线性回归函数“线性”的理解
8.随机扰动项与误差项的差别；随机扰动项的意义。
9.为什么在总体回归模型中随机扰动项起着关键的作用？
10.请简述OLS的基本思想
11.什么叫OLS估计量？它有什么样的统计性质？什么是OLS的数值性质？
12.CLRM的基本假定
13.OLS估计量标准误的表达式，方差的OLS估计量的表达式
14.在简单回归模型中，截距系数和斜率系数之间的关系。
15.什么是拟合优度？它的基本思想是什么？其基本表达式及其基本变形
16.如何理解或看待回归模型中的截距系数？
17.时间序列数据和截面数据在拟合优度度量上的数值差异。
18.为什么要假定扰动项的概率分布
19.什么是第一、二类错误，两者之间有何关系
20.什么是区间估计？区间估计的基本思想。
理解区间估计时应注意的几个问题
21.截距系数、斜率系数及方差的置信区间表达式
22.假设检验中置信区间法与显著性检验法的区别与联系
23.显著性水平a和精确的显著性水平p之间的关系
24.显著性检验、正态分布检验、F检验的虚拟假设和备择假设是什么
25.过原点回归模型的一些特点
26.尺度变化对截距系数、斜率系数及其标准的影响
27.偏回归系数与偏相关系数
28.多元判定系数R2与二元判定系数r2之间的关系；判定系数与校正判定系数的表达式及
其之间关系的函数表达式
29.如何正确的看待判定系数与校正的判定系数
30.F检验的基本思想，其基本表达式（注意自由度表示的差异）
31.F检验与t检验之间的关系
32.自相关的定义、表示方式、产生的后果、产生的原因，侦测的方式及补救的措施
33.多重共线性定义、表示方式、产生的后果、产生的原因，侦测的方式及补救的措施
34.异方差定义、表示方式、产生的后果、产生的原因，侦测的方式及补救的措施
自相关、多重共线性和异方差以上课讲述的内容为重点。