研究生中级计量经济学绝密复习资料

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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。

计量经济学复习资料

计量经济学复习资料一、引言计量经济学是研究经济现象的数量关系和经济变量之间相互影响的学科。

它通过运用统计学和数学方法，以实证的方式分析经济模型和数据，以期为经济理论的验证和决策制定提供科学依据。

计量经济学作为经济学的重要分支，在经济学领域里起着举足轻重的作用。

本文将为大家提供一个关于计量经济学的复习资料，以便大家更好地复习和理解这门学科。

二、计量经济学基础1. 理论基础：回顾计量经济学的理论基础，包括经济学中的基本原理、假设和模型，以及计量经济学方法的发展演变过程。

2. 计量经济学的基本概念：介绍计量经济学中的一些基本概念，如变量、参数、模型、数据等，帮助读者建立对计量经济学基础概念的理解和认知。

三、计量经济模型1. 线性回归模型：介绍线性回归模型的基本原理和假设，包括最小二乘估计法、截距项、解释变量的选择和回归结果的解释等。

2. 多元线性回归模型：介绍多元线性回归模型的基本原理、假设和参数估计方法，包括多重共线性、异方差和自相关等问题的处理方法。

3. 非线性回归模型：介绍非线性回归模型，如对数线性模型、二项式模型和估计方法等。

4. 时间序列模型：介绍时间序列模型的基本原理、假设和参数估计方法，包括平稳性、季节性和趋势性等问题的处理方法。

四、计量经济学常用方法1. 模型诊断：介绍计量经济学中的模型诊断方法，包括残差分析、异方差检验和自相关检验等。

2. 假设检验：介绍计量经济学中的假设检验方法，包括参数显著性检验、模型拟合优度检验和模型比较等。

3. 预测方法：介绍计量经济学中的预测方法，包括时间序列分析、回归分析和面板数据分析等。

4. 因果推断：介绍计量经济学中的因果推断方法，包括工具变量法、自然实验和计量分析的注意事项等。

五、计量经济学在实际应用中的案例研究1. 劳动经济学：介绍计量经济学在劳动经济学领域的实际应用，包括劳动力市场分析、教育回报率和人力资本投资等。

2. 金融经济学：介绍计量经济学在金融经济学领域的实际应用，包括资本市场分析、投资组合选择和风险管理等。

计量经济学总复习

《中级计量经济学》总复习1．重温所学知识。

2．考试时带计算器（并不意味着有大量计算）。

3．熟知Eviews 输出结果。

（不考计算机操作知识） 4．重点掌握内容是（1）OLS 回归；（2）时间序列分析；（3）单位根检验。

第1章经典回归模型相关理论相关分析是研究变量间相互关系的最基本方法。

相关指两个或两个以上变量间相互关系的程度或强度。

计量经济学复习要点及例题汇总

计量经济学复习题第一章&&建立经典单方程计量经济学模型的步骤一、理论模型的设计⒈ 确定模型所包含的变量 ⒉ 确定模型的数学形式 3.拟定模型的数学形式二、样本数据的收集 ⒈ 几类常用的样本数据常用的样本数据有三类：时间序列数据、截面数据和虚变量数据。

⒉ 样本数据的质量(准确性，可比性，一致性). 三、模型参数的估计四、模型的检验⒈ 经济意义检验⒉ 统计检验⒊ 计量经济学检验⒋ 模型预测检验&&总体回归函数：在给定解释变量i X 条件下被解释变量i Y 的期望轨迹称为总体回归线（population regression line ），或更一般地称为总体回归曲线。

相应的函数：)()|(ii X f X Y E =称为（双变量）总体回归函数 &&样本回归函数：kiki i i i X X X Y ββββˆˆˆˆˆ22110++++=第二章&&一元线性回归模型的一般形式：i i i X Y μββ++=10， i=1,2,…n&&一元线性回归模型的经典假设及其数学表达式：假设1：解释变量X 是确定性变量，不是随机变量，而且在重复抽样中取固定值。

假设2：随机误差项μ具有０均值、同方差及不序列相关性。

即 )(i E μ=0 ， i=1,2,…n ；)(i Var μ=2σ，i=1,2,…n ；),(j i Cov μμ=0 i ≠j i,j=1,2,…n假设3：随机误差项与解释变量之间不相关。

即),(i i X Cov μ=0 i=1,2,…n 假设4：随机误差项服从０均值、同方差、零协方差的正态分布。

即),0(~2σμN i i=1,2,…n假设5：随着样本容量的无限增加，解释变量X 的样本方差趋于一有限常数。

即 ∞→→-∑n Q n X X i ,/)(2 假设6：回归模型是正确设定的。

&&随机干扰项i μ：观察值Y i 围绕它的期望值的离差，它是一个不可观测的随机变量，又称为随机干扰或随即误差项；残差项e ：代表其他影响Y i 的随机因素的集合，可看成是i μ的估计量i μˆ &&普通最小二乘原理：样本回归函数尽可能好地拟合这组值，即样本回归线上的点iY ˆ与真实观测点i Y 的“总体误差”尽可能地小，或者说被解释变量的估计值与观测值应该在总体上最为接近，最小二乘法给出的判断标准是：二者之差的平方和 21)ˆ(ini Y Y Q -=∑=2101))ˆˆ((iniX Yββ+-∑最小。

中级计量复习题

中级计量复习题中级计量复习题计量经济学作为经济学的一个重要分支，研究经济现象的量化方法和经济理论之间的关系。

它是经济学中的一门实证科学，通过运用数学和统计学的方法，对经济数据进行分析和解释。

在这篇文章中，我们将回顾一些中级计量经济学的复习题，帮助读者巩固知识和提高理解能力。

1. 什么是计量经济学？计量经济学是一门研究经济现象的量化方法和经济理论之间关系的学科。

它使用数学和统计学的方法，对经济数据进行分析和解释。

计量经济学的目标是通过建立经济模型，对经济现象进行量化分析，并通过统计推断来验证经济理论。

2. 什么是回归分析？回归分析是计量经济学中最常用的方法之一。

它用于研究两个或多个变量之间的关系。

回归分析可以帮助我们确定自变量对因变量的影响程度，并预测因变量的值。

在回归分析中，我们通常使用最小二乘法来估计模型参数。

3. 什么是多重共线性？多重共线性是回归分析中的一个常见问题。

当自变量之间存在高度相关性时，会导致多重共线性。

多重共线性会使估计的参数不稳定，难以解释。

为了解决多重共线性问题，我们可以使用变量选择方法，如逐步回归或岭回归。

4. 什么是异方差性？异方差性是回归分析中的另一个常见问题。

当误差项的方差与自变量之间存在关系时，会导致异方差性。

异方差性会影响参数估计的有效性和统计推断的准确性。

为了解决异方差性问题，我们可以使用加权最小二乘法或进行异方差性稳健性检验。

5. 什么是自相关性？自相关性是回归分析中的另一个重要问题。

当误差项之间存在相关性时，会导致自相关性。

自相关性违背了回归模型的基本假设，使得参数估计不一致和统计推断无效。

为了解决自相关性问题，我们可以使用自相关性稳健的标准误差或进行自相关性检验。

6. 什么是面板数据？面板数据是一种特殊类型的数据，它包含了多个观察单位和多个时间点的信息。

面板数据可以用于研究个体之间的差异和时间的动态变化。

在面板数据分析中，我们可以使用固定效应模型或随机效应模型来控制个体特征的影响。

考研经济学计量经济学的重点复习

考研经济学计量经济学的重点复习计量经济学是经济学研究中的重要分支，通过运用数理统计方法对经济现象进行定量分析和预测。

对于考研经济学专业的学生来说，掌握计量经济学的核心概念和方法对于提高解题能力和研究能力至关重要。

本文将从历年考研试卷的出题特点出发，总结计量经济学的重点复习内容，助您顺利备考。

一、计量经济学基本概念1. 计量经济学的定义和基本内容- 计量经济学的定义- 计量经济学的研究对象和特点- 计量经济学的基本方法和步骤2. 经济数据的类型和基本统计概念- 定量数据和定性数据- 总体和样本的概念- 统计量和参数的区别与联系3. 计量经济学的基本假设和模型- 随机性假设和确定性假设- 线性回归模型的假设和表达式- 经济学假设与计量经济模型的关系二、简单线性回归模型1. 简单线性回归模型的基本原理- 变量关系的线性假设- 残差项和估计项的定义及意义- 最小二乘估计法的推导和求解2. 简单线性回归模型的假设检验- 相关系数和回归系数的显著性检验 - 模型整体显著性检验- 拟合优度和解释方差的检验3. 简单线性回归模型的统计推断- 参数估计的抽样分布与性质- 参数的置信区间及解释- 参数的假设检验及结论三、多元线性回归模型1. 多元线性回归模型的基本原理- 多元回归模型的定义和表示- 模型的估计和解释- 多重共线性问题及处理方法2. 多元线性回归模型的假设检验 - 回归系数的显著性检验- 模型整体显著性检验- 拟合优度和解释方差的检验3. 多元线性回归模型的统计推断 - 参数估计的抽样分布与性质- 参数的置信区间及解释- 参数的假设检验及结论四、计量经济学的拓展内容1. 异方差问题和加权最小二乘估计 - 异方差性的检验和处理方法- 加权最小二乘法的原理和应用2. 非线性回归模型- 非线性回归模型的基本形式- 参数估计和统计推断方法- 模型的应用与分析3. 模型诊断和残差分析- 残差的定义和性质- 异常观测值和影响观测值的识别方法- 模型诊断和改进的常用方法总结：通过对历年考研试卷的分析可以看出，计量经济学在考研经济学专业中的分量较大。

计量经济学复习要点汇编

计量经济学复习要点参考教材：李子奈潘文卿《计量经济学》数据类型：截面、时间序列、面板第二章简单线性回归回归分析的基本概念，常用术语现代意义的回归是一个被解释变量对若干个解释变量依存关系的研究，回归的实质是由固定的解释变量去估计被解释变量的平均值。

简单线性回归模型是只有一个解释变量的线性回归模型。

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 y ++=10ββ--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 y E 10)(ββ+=--代表了总体变量间的依存规律。

3. 样本回归函数（Sample Regression Function ，SRF ）tt t e x y ++=10ˆˆββ--代表了样本显示的变量关系。

4. 样本回归模型（Sample Regression Model ，SRM ）tt x y 10ˆˆˆββ+=---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归模型的一个估计式，之所以建立样本回归模型，目的是用来估计总体回归模型。

线性回归的含义线性：被解释变量是关于参数的线性函数（可以不是解释变量的线性函数）线性回归模型的基本假设简单线性回归的基本假定：对模型和变量的假定、对随机扰动项u 的假定（零均值假定、同方差假定、无自相关假定、随机扰动与解释变量不相关假定、正态性假定）普通最小二乘法（原理、推导）最小二乘法估计参数的原则是以“残差平方和最小”。

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一、问答题
1.线性回归模型的基本假设有哪些？
2.写出联立方程回归模型的一般形式和矩阵内容
3.写出假设地方政府决定在其管辖区内提高居民财产税税率，这对当地房价有何影响？按
照计量经济学方法论来回答这个问题。

二、陈述题
1.
三、计算题1
四、简单题
（一）艾斯特里欧(Asteriou)和霍尔(Hall)根据英国1990年第一季度至1998年第二季度的季度数据得到如下回归结果。

应变量是log(IM)=出口的对数(括号内的是t值)。

解释变量模型1 模型2 模型3
Intercept 0.6318
(1.8348)
0.2139
(0.5967)
0.6857
(1.8500)
Log(GDP) 1.9269
(11.4117)
1.9697
(12.5619)
2.0938
(12.1322)
Log(CPI) 0.2742
(1.9961)
1.0254
(3.1706)
—
0.1195
Log(PPI) -0.7706
(-2.5248)
0.1195
(0.8787)
Adjusted-R2 0.9638 0.9692 0.9602
（二）根据我国1985-2001年城镇居民人均可支配收入X和人均消费性支出Y资料，按照凯恩斯绝对收入假说建立的消费函数计量经济模型为：
Y t=137.422+0.772*X i
（5.875）（ 127.09） R2= 0.999；DW =1.205；F= 16151
|e i|＝-451.9+0.871*X i
(−0.283)(5.103) R2=0.634508；DW=1.91；F=26.04061
（1）解释模型中137.422和0.772的意义；
（2）简述什么是模型的异方差性；
（3）检验该模型是否存在异方差性。

（4）如果模型存在异方差性，写出消除模型异方差性的方法和步骤。

答：
1）回归方程：y=3871.805+2.177916x1+4.05198x2
系数的意义：其他不变，投资每增加1单位，国内生产总值增加2.177916单位；其他不变，进出口增加1单位，国内生产总值增加4.051980单位。

（2）回归系数检验，常数项的概率p值为0.1139，大于0.05，所以常数项是不显著的，考虑将常数项剔除。

x1x2的概率p都小于0.05，说明这两个系数是统计显著的。

拟合优度=0.991494，接近1，方程比较好地解释了国内生产总值。

（3）f统计量的p值为0<0.05，说明方程整体式统计显著的，可以接受。

(三)在研究生产函数时，有以下两种结果：
其中，Q＝产量，K＝资本，L＝劳动时数，t＝时间，n＝样本容量请回答以下问题：
（1）证明在模型（1）中所有的系数在统计上都是显著的（α＝0.05）。

（2）证明在模型（2）中t和lnk的系数在统计上不显著（α＝0.05）。

（3）可能是什么原因造成模型（2）中lnk不显著的？
答：
（1）t0.025(18)=2.1009t
Lnk的T检验：t＝10.195＞2.1009，因此lnk的系数显著。

Lnl的 T检验：t＝6.518＞2.1009，因此lnl的系数显著。

（4分）
（2）t0.025(17)=2.1098t
t的T检验：t＝1.333＞2.1098，因此lnk的系数不显著。

Lnk的 T检验：t＝1.18＞2.1098，因此lnl的系数不显著。

（4分）
（3）可能是由于时间变量的引入导致了多重共线性。

五、模型分析题（20分）
（二）基尼系数是反映收入差别总水平的一个指标，也是反映社会公平程度的主要指标。

基
尼系数越大，收入分配差别越大，反之基尼系数越小，收入分配差别越小，而影响我国居民正常收入差别基尼系数的因素，我们主要考察经济发展水平（人均GDP）及财政收入水平（财政收入占GDP的比重）这两个因素。

用G表示全国居民正常收入的基尼系数，PD表示人均GDP(万元)，PD2表示PD的平方，CG表示预算内财政收入占GDP的比重，利用1988——1997年的有关数据，估计的结果为：
（1）建立经济发展水平解释基尼系数的计量经济模型；
（2）检验该模型并说明其意义；
（3）问：人均GDP达到多少万元时，居民收入差别最大？
（4）建立财政收入水平解释基尼系数的计量经济模型并作出检验；（5）从实际估计结果论述预算内财政收入水平对居民收入差别的影响。