计量经济学13-14(张龙版)
2024版计量经济学全册课件(完整)pptx
REPORTING
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EViews软件介绍及操作指南
EViews软件概述
EViews是一款功能强大的计量经济学 软件，提供数据处理、统计分析、模型
估计和预测等功能。
统计分析与检验
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详细讲解EViews中的统计分析工具， 包括描述性统计、假设检验、方差分
析等。
数据导入与预处理 介绍如何在EViews中导入数据，进行 数据清洗、转换和预处理等操作。
随着大数据时代的到来，机器学 习算法在数据挖掘、预测和分类 等方面展现出强大的能力，为计 量经济学提供了新的研究工具和 方法。
机器学习在计量经济 学中的应用领域
机器学习在计量经济学中的应用 领域广泛，如变量选择、模型选 择、非线性模型估计、高维数据 处理等。
机器学习在计量经济 学中的常用算法
机器学习在计量经济学中常用的 算法包括决策树、随机森林、支 持向量机（SVM）、神经网络等。 这些算法可以用于分类、回归、 聚类等任务，提高模型的预测精 度和解释力。
面板数据特点
同时具有时间序列和截面数据的特征，能够提供更多的信息、更多的变化、更少共 线性、更多的自由度和更高的估计效率。
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固定效应模型与随机效应模型
固定效应模型（Fixed Effects Model）
对于特定的个体而言，其截距项是固定的，不随时间变化而变化。
随机效应模型（Random Effects Mode…
经典线性回归模型
REPORTING
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一元线性回归模型
模型设定与参数估计
介绍一元线性回归模型的基本形式， 解释因变量、自变量和误差项的含义， 阐述最小二乘法（OLS）进行参数估 计的原理。
计量经济学练习册答案第二版
计量经济学练习册参考答案数量经济学教研室第一章导论一、单项选择题1、C2、B3、A4、A5、B6、A7、D8、C9、B 10、 B 11、C 12、A 13、D 14、C 15、A 16、C 17、D 18、C 19、A 20、 A 21、D二、多选题1、ABCD2、ABD3、ABCD4、ABC5、ABCD三、判断题4、1.√2. ×3.√4.×5.√6.√7.×8.√9.× 10.×四、简答题1、计量经济学与经济理论、统计学、数学的联系主要体现在计量经济学对经济理论、统计学、数学的应用方面，分别如下：1）计量经济学对经济理论的利用主要体现在以下几个方面（1）计量经济模型的选择和确定（2）对经济模型的修改和调整（3）对计量经济分析结果的解读和应用2）计量经济学对统计学的应用（1）数据的收集、处理、（2）参数估计（3）参数估计值、模型和预测结果的可靠性的判断3）计量经济学对数学的应用（1）关于函数性质、特征等方面的知识（2）对函数进行对数变换、求导以及级数展开（3）参数估计（4）计量经济理论和方法的研究2、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。
①在经济意义检验中，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、大小、参数之间的关系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；②在统计检验中，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，有拟合优度检验、变量显著检验、方程显著性检验等；③在计量经济学检验中，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；④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。
3、怎样理解计量经济学与经济统计学的关系？二者的联系：第一，计量经济分析所采用的数据的收集与处理、参数的估计等，需要使用统计学的方法和技术来完成；第二，参数估计值、模型的预测结果的可靠性，需要使用统计方法加以分析、判断。
《计量经济学》教学大纲
《计量经济学》教学大纲李景华编写经济学专业课程教学大纲1078 目录前言 (1082)第一章绪论 (1084)§1．1 计量经济学 (1084)一、计量经济学 (1084)二、计量经济学模型 (1084)三、计量经济学的内容体系 (1084)四、计量经济学是一门经济学科 (1085)五、计量经济学在经济学科中的地位 (1085)§1．2 建立计量经济学模型的步骤和要点 (1085)一、理论模型的设计 (1085)二、样本数据的收集 (1085)三、模型参数的估计 (1086)四、模型的检验 (1086)五、建立计量经济学模型过程中的几个关键 (1086)六、计量经济学应用软件介绍 (1086)§1．3 计量经济学模型的应用 (1086)一、经济结构分析 (1086)二、经济预测 (1087)三、经济证策评价 (1087)四、经济理论检验与发展 (1087)本章思考题 (1087)第二章经典单方程计量经济学模型：一元线性回归模型 (1089)§2．1 回归分析概述 (1089)一、回归分析基本概念 (1089)二、总体回归函数 (1089)三、随机干扰项 (1089)四、样本回归函数 (1090)§2．2 一元线性回归模型的参数估计 (1090)一、一元线性回归模型的基本假设 (1090)二、参数的普通最小二乘估计（OLS） (1090)三、参数估计的最大或然法(ML) (1090)四、最小二乘估计量的性质 (1090)五、参数估计量的概率分布及随机干扰项方差的估计 (1090)§2．3 一元线性回归模型的统计检验 (1091)一、拟合优度检验 (1091)二、变量的显著性检验 (1091)三、参数的置信区间 (1091)§2．4 一元线性回归分析的应用：预测问题 (1091)计量经济学1079一、0ˆY 是条件均值)|(0X X Y E =或个值Y 的一个无偏估计。
计量经济学课后答案-张龙版
计量经济学第一次作业第二章P858.用SPSS软件对10名同学的成绩数据进行录入，分析得r=0.875,这说明学生的课堂练习和期终考试有密切的关系，一般平时练习成绩较高者，期终成绩也高。
9.(1)一元线性回归模型如下：Y i=ß0+ß1X i+u i其中，Y i表示财政收入，X i表示国民生产总值，u i为随机扰动项，ß0 ß1为待估参数。
由Eviews软件得散点图如下图：（2）Ýi =-1354.856+0.179672XiSÊ:(655.7254) (0.007082)t:(-2.066194) (25.37152)R2=0.958316 F=643.7141 df=28斜率ß1=0.179672表示国民生产总值每增加1亿元，财政收入增加0.179672亿元。
（3）可决系数R2=0.958316表示在财政收入Y的总变差中由模型作出的解释部分占95.8316%，即有95.8316%由国民生产总值来解释，同时说明样本回归模型对样本数据的拟合程度较高。
R2=ESS/(ESS+RSS)ESS=RSS*R2/(1-R2)=(1.91E+08)*0.958316/(1-0.958316)=44.02E+08F=(n-2)ESS/RSS,ESS=F*RSS/(n-2)=4.39*E09(4)SÊ(ß0)=655.7245 SÊ(ß1)=0.007082ß1的95%的置信区间是：[ß1-t 0.025(28)SÊ(ß1),ß1+t 0.025(28)SÊ(ß1)] 代入数值得：[0.179672-2.048*0.007082,0.179672+2.048*0.007082] 即：[0.165,0.194]同理可得，ß0的95%置信区间为[-2697.78,-11.93] （5）①原假设H 0:ß0=0 备择假设：H 1:ß0≠0则ß0的t 值为：t 0=-2.066194当ɑ=0.05时t ɑ/2(28)=2.048|t 0|=2.066194＞t ɑ/2(28)=2.048 故拒绝原假设H 0，表明模型应保留截距项。
计量经济学书目汇编及简介
计量经济学参考书目计量经济学入门：Griffiths, W. E., R. C. Hill, and G. G. Judge, 1993, Learning and Practicing Econometrics, John Wiley & Sons.Johnston, J. and J. DiNardo, 1997, Econometric Methods, 4th ed., McGraw-Hill.（资格最老，我的启蒙书）Maddala, G. S., 1992, Introduction to Econometrics, 2nd ed., Prentice-Hall. Ramanathan, R., 1998, Introductory Econometrics with Applications, 4th ed., The Dryden Press.（前四本似乎是大学部程度计量经济学教科书中最为流行者）Judge, G. G., W. E. Griffiths, R. C. Hill, T.-C. Lee, and H. Lutkepol, 1988, Introduction to the Theory and Practice of Econometrics, 2nd ed., John Wiley & Sons. Kennedy, P., 1998, A Guide to Econometrics, 4th. ed. The MIP Press. （本书尝试少用数学而多以文字来解释一些计量经济学的概念）Goldberger, A. S., 1991, A Course in Econometrics, Harvard University Press. （本书善用简单例子解释一些重要的基本观念，本书缺点在于未能包括一些新课题）Gujarati, D. N., 1995, Basic Econometrics, 3nd. ed., McGraw-Hill.Thomas, R. L., 1996, Modern Econometrics, An Introduction, Addison-Wesley. Lardaro, L., 1993, Applied Econometrics, Harper Collins.（书中包含了一些实例应用）Ghosh, S. K., 1991, Econometrics: Theory and Applications, Prentice-Hall.（书中包含了一些实例应用）Hill, R. C., W. E. Griffiths, and G. G. Judge, 1997, Undergraduate Econometrics, Jogn Wiley & Sons. （本书较薄较浅，适合统计学基础较弱的读者）Draper, N. R. and H. Smith, 1998, Applied Regression Analysis, John Wiley & Sons. （本书和下一本书均是非计量经济学者学回归分析常用的教科书）Neter, J. and W. Wasserman, 1996, Applied Linear Statistical Models, 4th ed.,Irwin.中级计量经济学：Greene, W. H., 1997, Econometric Analysis, 3rd ed., Prentice-Hall , Inc.（最畅销的研究所计量经济学教科书，包含范围很广，但常有解释不清的地方。
《计量经济学》课程教学大纲
《计量经济学》课程教学大纲英文名称：Econometric课程代码：221102004课程类别：专业核心课课程性质：必修开课学期：第四学期总学时：54（讲课：36，实验0，实践18，网络0）总学分：3考核方式：作业先修课程：高等数学、微观经济学、宏观经济学、统计学适用专业：经济学一、课程简介《计量经济学》是经济学专业的一门专业核心课程。
本课程以高等数学、宏微观经济学、统计学为先修课程，系统讲授计量经济学的基础理论、一元和多元线性回归模型、非线性回归模型的线性化、异方差、自相关、多重共线性、模型中特殊的解释变量以及Eviews基础操作等内容，为全国大学生市场调查与分析大赛以及毕业论文作理论与实践兼具的准备。
该课程分别从理论授课、软件学习以及团队实训等三个维度全面提高学生的思想水平、政治觉悟、道德品质及文化素养，重点培养学生经济学专业知识与技能，使其具有较为扎实的专业知识储备、数据分析的能力、实践与创新能力。
二、课程目标及其对毕业要求的支撑总体目标：全面提高学生的政治素养和道德品质，重点培养学生经济统计专业知识与技三、课程内容及要求第一章绪论教学内容：第一节计量经济学的定义与类型1．计量经济学的定义2．计量经济学的类型第二节计量经济学的特征1．经典计量经济学在理论方法方面特征2．经典计量经济学在应用方法方面特征第三节计量经济学的目的及研究问题的步骤1．计量经济学的目的2．计量经济学研究问题的步骤3．Eviews软件介绍学生学习预期成果：1．理解计量经济学的含义2．理解计量经济学的类型与特征3．了解计量经济学的目的及研究问题的步骤4．了解Eviews软件并下载安装成功教学重点：计量经济学的含义；计量经济学研究问题的步骤；Eviews软件介绍。
教学难点：计量经济学的含义；计量经济学研究问题的步骤。
第二章一元线性回归模型教学内容：第一节模型的建立及其假定条件1．回归分析的概念2．一元线性回归模型的介绍3．随机误差项的假定条件第二节一元线性回归模型的参数估计1．普通最小二乘法的概念2．参数估计第三节最小二乘估计量的统计性质1．线性性2．无偏性3．最小方差性第四节用样本可决系数检验回归方程的拟合优度1．总离差平方和的分解2．样本可决系数及相关系数第五节回归系数估计值的显著性检验与置信区间1．随机变量u的方差2．t检验3．置信区间第六节一元线性回归方程的预测1．点预测2．区间预测第七节案例分析1．用Eviews软件研究分析我国城镇居民年人均可支配收入与年人均消费性支出之间的关系学生学习预期成果：1．掌握回归分析的概念2．掌握随机误差项的假定条件3．掌握一元线性回归模型的参数估计4．熟悉最小二乘估计量的统计性质5．掌握用样本可决系数检验回归方程的拟合优度6．掌握回归系数估计值的显著性检验7．掌握Eviews软件的基础操作教学重点：回归分析的概念；随机误差项的假定条件；一元线性回归模型的参数估计；Eviews软件的基础操作。
绪论计量经济学
回归分析是关于研究一个叫做因变量的变量对另一个或多个叫做解释变量的变量的依赖关系，其用意在于通过后者（在重复抽样中）的已知或设定值，去估计和（或）预测前者的（总体）均值
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（5）计量经济模型的估计
估计方法：回归分析利用回归分析方法和数据，我们得到参数1和2的估计值分别为430.15和0.4611Y顶上的帽子（hat）符号表示一种估计值。意义：在1985-2003年期间，斜率系数（即MPC）约为0.46，表明在此样本期间，收入每增加一元，平均而言，消费支出将增加0.46元。“平均而言”的意思是说，消费和收入之间并没有准确的关系。
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§2 例子
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一、单一方程
一、单一方程：商品市场需求量 （一）模型设计1.经济理论模型：公式化，提供变量关系需求量D—价格P 收入Y 相关产品价格（如汽车与汽油） 替代产品价格（如柴油与汽油） 消费者偏好等
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（7）预测
用回归模型预测2005年中国的消费支出。假定2005年GDP增长率为8％，则2005年GDP总量将达到147436亿元。预期消费支出是多少？
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收入乘数（M）
假定政策改变，投资有所下降，其对经济的影响将如何？宏观经济理论告诉我们，投资支出每改变1元，收入的改变由收入乘数（M）决定：M=1/(1-MPC）＝1/（1-0.46）＝1.85投资减少（增加）1元，最终导致收入减少（增加） 1.85元（注意，乘数的实现需要时间）。
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二、发展
1926年，挪威经济学家费里希（R.Frisch）仿照生物计量学（Biometrics）一词提出了计量经济学（Econometrics）。1930年12月，费里希、丁伯根（荷兰，J.Tinbergen）等在美国发起了国际计量经济学会。1933年，创刊学会杂志Econometria。1969年，首届诺贝尔经济学奖授予费里希和丁伯根，表彰他们“发展了经济分析过程的动态模型，并使之实用化。
《计量经济学》教学大纲
《计量经济学》教学大纲课程简介本门课程是经济学专业中的一个重要的基础课程，它是经济学家在进行经济分析和政策制定中所必备的工具之一，在国内外学术界和实际应用中都有着广泛的应用。
本课程讲授了计量经济学的基础知识和方法，强调理论和实证相结合，力求使学生掌握计量经济学研究的基本方法和技能，为今后的经济学研究和实践工作打下坚实基础。
课程目标•了解计量经济学的基本概念、方法和应用；•掌握计量经济学的基础理论和实证技能；•能够熟练运用计量经济学的理论和技能解决经济问题；•培养学生进行经济研究和从事经济工作的能力。
课程内容第一章绪论本章主要介绍计量经济学的定义、研究对象、研究方法、应用领域等方面，为后续章节的学习打下基础。
第二章单一回归分析本章介绍了单一回归分析的基本原理，包括线性回归模型的构建、OLS估计、检验和评价等，以及模型拓展和应用。
学生需要通过实际案例和数据处理，掌握单一回归分析的基本理论和应用技能。
第三章多元回归分析本章介绍了多元回归分析的基本原理，包括多元线性回归模型的构建、OLS估计、检验和评价等，以及模型拓展和应用。
学生需要通过实际案例和数据处理，掌握多元回归分析的基本理论和应用技能。
第四章时间序列分析本章介绍了时间序列分析的基本原理，包括时间序列的基本特征、平稳性检验、时间序列模型的构建、参数估计、模型诊断和预测等方面。
学生需要通过实际案例和数据处理，掌握时间序列分析的基本理论和应用技能。
第五章非线性模型本章介绍了非线性模型的基本原理，包括非线性回归模型的构建、参数估计、模型选择和预测等方面。
学生需要通过实际案例和数据处理，掌握非线性模型的基本理论和应用技能。
课程考核1.平时成绩：包括课堂参与、作业、小组讨论等。
2.期中考试：主要考查对前三章内容的掌握程度。
3.期末考试：主要考查对全书知识的掌握程度。
4.实验报告：本课程设置实验环节，学生需完成一次计量经济学实验，并撰写实验报告。
参考教材1.《计量经济学导论》（第五版），吕宏明，高等教育出版社。
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0.067426
Schwarz criterion
-2.820215
Log likelihood
38.47157
F-statistic
334.3105
Durbin-Watson stat
0.471702
Prob(F-statistic)
0.000000
（注：F0.05(1,21)=4.35, F0.05(1,22)=4.30, F0.05(1,23)=4.26, F0.05(1,24)=4.23, F0.05(1,25)=4.20.）
Sample: 1978 2002Included observations: 25
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
LNK
0.167922
0.009184
18.28416
0.0000
C
9.461005
0.082750
114.3322
0.0000
White Heteroskedasticity Test:
F-statistic
3.577155
Probability
0.018991
Obs*R-squared
12.12241
Probability
0.033148
（注： ， ）
1.写出怀特检验的原假设和备择假设
2.写出怀特检验的辅助回归模型
3.写出检验统计量服从的分布
Probability
0.019357
Log likelihood ratio
12.72445
Probability
0.005272
（F0.05(2,21)=3.49,F0.05(2,22)=3.44,F0.05(2,23)=3.40,F0.05(2,24)=3.37,F0.05(2,25)=3.34）
西北大学2013---- 2014学年第2学期本科考试出题专用纸
考试科目
计量经济学
总分
根据见表1的回归结果，完成下列各题：
1.将这一输出结果写成标准的书面报告形式；
2.解释结果中各变量对应的参数的经济意义；
3.对模型的拟合优度进行检验；
4.在5%的显著性水平上对回归系数进行显著性检验，并说明检验的意义；
3．若模型可识别，简述相应的参数估计方法。
本卷为
开
闭
√
卷
本卷为
A
√
B
卷
出题院系
数量经济与统计系
出题人
张龙
出题日期
2014年6月22日
审批人
4.写出检验统计量的自由度
5.对原模型是否存在异方差性进行检验
得分
六、(10分)根据第三题回归分析的估计回归方程，以1992年为分界点，利用EViews软件进行模型结构稳定性的邹检验（Chow test），结果见表4：
Chow Breakpoint源自Test: 1992F-statistic
4.202735
1.写出利用邹检验进行平稳性检验的三个样本回归模型
2.写出根据三个样本回归模型估计结果的残差构造的统计量
3.对模型进行模型结构稳定性检验。
得分
七、(15分)考察以下联立方程模型：
其中：C为消费，Y为国民收入，I为投资，T为税收，G为政府支出。
要求：1．指出模型的内生变量和外生变量；
2．判别每个方程和整个模型的可识别性；
R-squared
0.935630
Mean dependent var
10.96101
Adjusted R-squared
0.932832
S.D. dependent var
0.208914
S.E. of regression
0.054144
Akaike info criterion
-2.917725
5.求参数置信度为95%的置信区间；
6.在5%显著性水平上对模型整体进行显著性检验；
7.该回归模型是否存在自相关性?为什么?
得分
四、(10分)利用第三题中的两个解释变量建立辅助回归模型，并利用EViews软件进行回归估计，结果见表2：
Dependent Variable: LNLMethod: Least Squares
1.根据表2结果，利用辅助回归模型的统计量直接对第三题中的原模型进行多重共线性检验。
2.根据表2结果，先计算出方差膨胀因子（VIF）和容许度（TOL）,再进行多重共线性检验。
3.若已知该生产过程的规模报酬不变（即α+β=1），应该如何消除多重共线性？写出具体步骤。
得分
五、(10分)对第三题估计的自回归模型，利用EViews软件进行包含交叉乘积项的怀特(White)检验，结果见表3：