计量经济学(英文)重点知识点考试必备

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(完整)计量经济学考试重点整理

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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。

3、政策评价政策评价是指从许多不同的政策中选择较好的政策予以实行,或者说不同的政策对经济目标所产生的影响的差异。

计量经济学复习知识点重点难点

计量经济学复习知识点重点难点

计量经济学复习知识点重点难点计量经济学知识点第一章导论1、计量经济学的研究步骤:模型设定、估计参数、模型检验、模型应用。

2、计量经济学是统计学、经济学和数学的结合。

3、计量经济学作为经济学的一门独立学科被正式确立的标志:1930年12月国际计量经济学会的成立。

4、计量经济学是经济学的一个分支学科。

第二章简单线性回归模型1、在总体回归函数中引进随机扰动项的原因: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作为众多细小影响因素的综合代表;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。

2、简单线性回归模型的基本假定:①零均值假定;②同方差假定;③随机扰动项和解释变量不相关假定;④无自相关假定;⑤正态性假定。

3、OLS回归线的性质:①样本回归线通过样本均值;②估计值的均值等于实际值的均值;③剩余项ei的均值为零;④被解释变量的估计值与剩余项不相关;⑤解释变量与剩余项不相关。

4、参数估计量的评价标准:无偏性、有效性、一致性。

5、OLS估计量的统计特征:线性特性、无偏性、有效性。

6、可决系数R2的特点:①可决系数是非负的统计量;②可决系数的取值范围为[0,1];③可决系数是样本观测值的函数,可决系数是随抽样而变动的随机变量。

第三章多元线性回归模型1、多元线性回归模型的古典假定:①零均值假定;②同方差和无自相关假定;③随机扰动项和解释变量不相关假定;④无多重共线性假定;⑤正态性假定。

2、估计多元线性回归模型参数的方法:最小二乘估计、极大似然估计、矩估计、广义矩估计。

3、参数最小二乘估计的性质:线性性质、无偏性、有效性。

4、可决系数必定非负,但是根据公式计算的修正的可决系数可能为负值,这时规定为0。

5、可决系数只是对模型拟合优度的度量,可决系数越大,只是说明列入模型中的解释变量对被解释变量的联合影响程度越大,并非说明模型中各个解释变量对被解释变量的影响程度也大。

6、当R2=0时,F=0;当R2越大时,F值也越大;当R2=1时,F→∞。

计量经济学英语专业词汇

计量经济学英语专业词汇

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模型设定正确假设。The regression model is correctly specified. 线性回归假设。The regression model is linear in the parameters。 与随机项不相关假设。The covariances between Xi and μi are zero. 观测值变化假设。X values in a given sample must not all be the same. 无完全共线性假设。There is no perfect multicollinearity among the explanatory variables. 0均值假设。The conditional mean value of μi is zero. 同方差假设。The conditional variances of μi are identical.(Homoscedasticity) 序列不相关假设。The correlation between any two μi and μj is zero. 正态性假设。The μ’s follow the normal distribution.
• 方程的显著性检验(F检验) Testing the Overall Significance of a Multiple Regression (the F test) • 假设检验(Hypothesis Testing)变量的显著性检验(t检 验) Testing the Significance of Variables (the t test) • 参数的置信区间 Confidence Interval of Parameter • 置信系数(置信度)(confidence coefficient) • 置信限(confidence limit) • 恩格尔曲线(Engle curves) • 菲利普斯曲线(Pillips cuves)

计量经济学知识点汇总

计量经济学知识点汇总

计量经济学知识点汇总1. 变量类型
- 连续变量和离散变量
- 定量变量和定性变量
- 内生变量和外生变量
2. 数据类型
- 横截面数据
- 时间序列数据
- 面板数据
3. 回归分析
- 简单线性回归
- 多元线性回归
- 非线性回归模型
4. 估计方法
- 普通最小二乘法(OLS)
- 加权最小二乘法(WLS)
- 极大似然估计法(MLE)
5. 假设检验
- t检验
- F检验
- 拉格朗日乘数检验
6. 模型诊断
- 异方差性
- 自相关
- 多重共线性
7. 面板数据模型
- 固定效应模型
- 随机效应模型
- hausman检验
8. 时间序列分析
- 平稳性和单位根检验
- 自回归模型(AR)
- 移动平均模型(MA)
- 自回归移动平均模型(ARMA)
9. 计量经济学软件
- Stata
- EViews
- R
10. 应用领域
- 宏观经济分析
- 微观经济分析
- 金融经济分析
- 政策评估
以上是计量经济学的一些主要知识点,涵盖了变量类型、数据类型、回归分析、估计方法、假设检验、模型诊断、面板数据模型、时间序列分析等内容,以及常用的计量经济学软件和应用领域。

(完整版)计量经济学重点知识归纳整理

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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。

计量经济学重点知识整理

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计量经济学重点知识整理1一样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(动身点、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点(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:模型的方法与估量、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量,对经济理论提出体会的内容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量参数、验证经济理论的差不多依据●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,只能依靠于经济统计数据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动身,研究模型参数的估量和推断,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:计量经济学的一个重要特点是:它自身并没有固定的经济理论,而是依照其它经济理论,应用计量经济方法将这些理论数量化。

4、计量经济学什么缘故是一门单独的学科计量经济学是经济理论、数理经济、经济统计与数理统计的混合物。

1、经济理论所作的陈述或假说大多数是定性性质的,计量经济学对大多数经济理论给予体会内容。

计量经济学知识点总结+名词解释重点+简答题

计量经济学知识点总结+名词解释重点+简答题

计量经济学知识点总结什么是OLS估计?原理ols估计是指样本回归函数尽可能好的拟合这组织,即样本回归线上的点与真实观测点的总体误差尽可能小的估计方法。

一、什么是计量经济学?答:计量经济学以经济理论为指导,以事实为依据,以数学和统计学为方法,以电脑技术为工具,从事经济关系与及经济活动数量规律的研究,并以建立和应用随机性的经济计量模型为核心的一门经济学科。

计量经济学模型揭示经济活动中各种因素之间的定量关系,用随机性的数量方程加以描述。

二、建立计量经济学模型的步骤和要点1.理论模型的设计(确定模型所包含的变量,确定模型的数量形式,拟定理论模型中的待估参数的理论期望值)2.样本数据的收集(常用的样本数据:时间序列数据,截面数据,虚变量数据)3.模型参数的估计(选择模型参数估计方法,应用软件的使用)4.模型的检验模型的检验包括几个方面?其具体含义是什么?答:模型的检验主要包括:经济意义检验、统计检验、计量经济学检验、模型的预测检验。

经济意义检验——需要检验模型是否符合经济意义,检验求得的参数估计值的符号与大小是否与根据人们的经验和经济理论所拟订的期望值相符合;统计检验——需要检验模型参数估计值的可靠性,即检验模型的统计学性质;计量经济学检验——需要检验模型的计量经济学性质,包括随机扰动项的序列相关检验、异方差性检验、解释变量的多重共线性检验等;模型的预测检验——主要检验模型参数估计量的稳定性以及对样本容量变化时的灵敏度,以确定所建立的模型是否可以用于样本观测值以外的范围。

5.模型成功的三要素:理论、方法、数据三、计量经济学模型的应用方面(功能)答:结构分析,经济预测,政策评价,检验与发展经济理论四、引入随机干扰项的原因,内容?原因:1.代表未知的影响因素2.代表数据观测误差3.代表残缺数据4.代表模型设定误差5.代表众多细小影响因素6.变量的内在随机性内容:1.被遗漏的影响因素(由于研究者对客观经济现象了解不充分,或是由于经济理论上的不完善,以至于使研究者在建立模型时遗漏了一些对被解释变量有重要影响的变量);2.变量的测量误差(在观察和测量变量时,种种原因使观测值并不等于他的真实值而造成的误差);3.随机误差(在影响被解释变量的诸因素中,还有一些不能控制的因素);4.模型的设定误差(在建立模型时,由于把非线性关系线性化,或者略去模型)五、什么是随机误差项和残差,他们之间的区别是什么随机误差项u=Y-E(Y/X),而总体回归函数Y=Y^+e,其中e就是残差,利用Y^估计Y时带来的误差e=Y-Y^是对随机变量u的估计六、一元线性回归模型的基本假设主要有哪些?违背基本假设是否就不能进行估计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。

计量经济学(英文版)

计量经济学(英文版)

b1 + b2 x t
Assumptions of the Simple Linear Regression Model yt = b1 + b2x t + e t 2. E(e t) = 0 <=> E(yt) = b1 + b2x t
1.
3. var(e t)
4.3
=
4.
5.
cov(e i,e j)
yi and e i normally distributed
4.20
b2 = S wi yi
b1 = y - b2x
(x i - x) where wi = 2 S(x i - x)
This means that b1and b2 are normal since linear combinations of normals are normal.
2 2
(4.3b)
Variance of b2
4.12
Given that both yi and ei have variance s 2, the variance of the estimator b2 is:
var(b2) =
S(x i - x)
s2
2
b2 is a function of the yi values but var(b2) does not involve yi directly.
Gauss-Markov Theorem
4.16
Under the first five assumptions of the simple, linear regression model, the ordinary least squares estimators b1 and b2 have the smallest variance of all linear and unbiased estimators of b1 and b2. This means that b1and b2 are the Best Linear Unbiased Estimators (BLUE) of b1 and b2.
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第一章1.Econometrics(计量经济学):the social science in which the tools of economic theory, mathematics, and statistical inference are applied to the analysis of economic phenomena.the result of a certain outlook on the role of economics, consists of the application of mathematical statistics to economic data to lend empirical support to the models constructed by mathematical economics and to obtain numerical results.2.Econometric analysis proceeds along the following lines计量经济学分析步骤1)Creating a statement of theory or hypothesis.建立一个理论假说2)Collecting data.收集数据3)Specifying the mathematical model of theory.设定数学模型4)Specifying the statistical, or econometric, model of theory.设立统计或经济计量模型5)Estimating the parameters of the chosen econometric model.估计经济计量模型参数6)Checking for model adequacy : Model specification testing.核查模型的适用性:模型设定检验7)Testing the hypothesis derived from the model.检验自模型的假设8)Using the model for prediction or forecasting.利用模型进行预测Step2:收集数据Three types of data三类可用于分析的数据1)Time series(时间序列数据):Collected over a period of time, are collected at regular intervals.按时间跨度收集得到2)Cross-sectional截面数据:Collected over a period of time, are collected at regular intervals.按时间跨度收集得到3)Pooled data合并数据(上两种的结合)Step3:设定数学模型1.plot scatter diagram or scattergram2.write the mathematical modelStep4:设立统计或经济计量模型CLFPR is dependent variable应变量CUNR is independent or explanatory variable独立或解释变量(自变量)We give a catchall variable U to stand for all these neglected factorsIn linear regression analysis our primary objective is to explain the behavior of the dependent variable in relation to the behavior of one or more other variables, allowing for the data that the relationship between them is inexact.线性回归分析的主要目标就是解释一个变量(应变量)与其他一个或多个变量(自变量)只见的行为关系,当然这种关系并非完全正确Step5:估计经济计量模型参数In short, the estimated regression line gives the relationship between average CLFPR and CUNR 简言之,估计的回归直线给出了平均应变量和自变量之间的关系That is, on average, how the dependent variable responds to a unit change in the independent variable.单位因变量的变化引起的自变量平均变化量的多少。

Step6:核查模型的适用性:模型设定检验The purpose of developing an econometric model is not to capture totalreality, but just its salient features.Step7:检验自模型的假设Why do we perform hypothesis testingWe want to find our whether the estimated model makes economic sense and whether the results obtains conform with the underlying economic theory.第二章1.The meaning of regression(回归)Regression analysis is concerned with the study of the relationship between one variable called the dependent or explained variable, and one or more other variables called independent or explanatory variables. 2.Objectives of regression1)Estimate the mean, or average, and the dependent values given the independent values2)Test hypotheses about the nature of the dependence -----hypotheses suggested by the underlying economic theory3)Predict or forecast the mean value of the dependent variable given the values of the independents4)One or more of the preceding objectives combined3.Population Regression Line(PRL)In short, the PRL tells us how the mean, or average, value of Y is related to each value of X in the whole population4.The dependence of Y on X, technically called the regression of Y onX.5.How do we explain itA student’s score, say, the ith individual, corresponding to a specific family income can be expressed as the sum of two components1)The component can be called the systematic, or deterministic,component.2)May be called the nonsystematic or random component6.What is the nature of U(stochastic error) term1)The error term may represent the influence of those variables that are not explicitly included in the model.误差项代表了未纳入模型变量的影响2)Some intrinsic randomness in the math score is bound to occur that can not be explained even we include all relevant variables.即使模型包括了决定性数学分数的所有变量,内在随机性也不可避免,这是做任何努力都无法解释的。

3)U may also represent errors of measurement. U还代表了度量误差4)The principle of Ockham’s razor - the description be kept as simple as possible until proved inadequate - would suggest that we keep our regression model as simple as possible.“奥卡姆剃刀原则”,描述应该尽可能简单,只要不遗漏重要信息。

这表明回归模型应尽可能简单。

7.How do we estimate the PRF(population regression function)Unfortunately, in practice, We rarely have the entire population in our disposal, often we have only a sample from this population.8.Granted that the SRF is only an approximation of PRF. Can we find amethod or a procedure that will make this approximation as close as possible SRF仅仅是PRF的近似,那么能不能找到一种方法使这种近似尽可能接近真实呢9.Special meaning of “linear”1)Linearity in the variables变量线性The conditional mean value of the dependent variable is a linear function of the independent variables2)Linearity in the Parameters参数线性The conditional mean of the dependent variable is a linear function of the parameters, the B’s; it may or may not be linear in the variables.第三章1.Unless we are willing to assume how the stochastic U terms are generated, we will not be able to tell how good an SRF is as an estimate of the true PRF.只有假定了随机误差的生成过程,才能判定SRF对PRF拟合的是好是坏。

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