2019级博士高级计量经济学指南共118页文档
2009级博士高级计量经济学学习指南
第一部分条件期望与条件方差
第二部分古典假设与最小二乘
第三部分最小二乘的有限样本
第四部分最小二乘的大样本性质
第五部分非球型扰动与广义回归模型
第六部分异方差与自相关
第七部分工具变量和两阶段最小二乘
第八部分广义矩估计
第九部分极大似然估计
第十部分检验与推断（Wald检验、LM检验和LR检验）
第十一部分模型的设定和检验
（第十二部分上机操作）
第一部分条件期望与条件方差
在正式进入计量经济学的学习之前，需要对条件期望以及条件方差熟练掌握，它们将在以后的学习中经常遇到。
一、条件期望
1、条件均值的定义
条件均值的定义为：
应当指出的是，条件期望是谁的函数。
2、条件均值的性质
条件均值有几个简单而有用的性质：
（1）迭代期望律 ( Law of Iterated expectations, LIE)
条件期望的条件期望等于无条件期望。
[][]|x E y E E y x ??=??，其中，记号[]x E ?表示关于 x 值的期望。
Interpretation: the expectation of Y can be calculated by first conditioning on X, finding E(Y |X) and then averaging this quantity with over X.
Proof:
离散情形：
We need to show: ()[]()|X x
E y E y X x P X x ===∑
Where []()|||Y X y
E Y X x yP y x ==∑.
We have
Continuous Case:
()()X x E g gf x dx =?Q ，and ()()||y
E y x yf y x dy =?
Q.E.D.
迭代期望律的一般表述方式
其中，()g =x w ，x 是w 的子集，()g ?为非随机函数。
语义：若已知w 的结论，我们也就知道x 的结论。
记： ()()()()12|, |E y E y μμ≡≡w w x x
则：()()()()21||E y E μμ≡=x x w x
Proof 需要较多的测度论的知识，这里只是加以说明证明的思路。 ()||E E y ????w x 中，w 的信息多于x 。因此，当()()1|E y μ≡w w 时，运用x 的信息，也可描述()()2|E y μ≡x x 。例如，w 和x 分别为天平的
砝码，w 为1克的集合，x 为5克的集合，因此，有()g =x w 。当我们用w 的信息描述y 时，也可以用x 的信息加以描述。
特例： ()()()||,|E y E E y =x x z x
另外，()()()|||E y E E y =x x w 也成立。
（2）[][]()()|()()|E g y h x y g y E h x y =
（3）[][]{}()()()()|E g y h x E g y E h x y =
（4）[][][]|||E ax by z aE x z bE y z +=+
更为一般的情形：
设，()()()()12,,,G a a a b x x x x K 和为x 的标量函数，12,,,G y y y K 为随机变
量，那么：
（5）[]{}[]1|||t t t E E x E x +ΩΩ=Ω，t Ω表示t 时刻的信息集。
（6）对于任何二元变量的分布，()[](),,|Cov x y Cov x E y x =
证明：(,)Cov x y Exy ExEy =-
从这个公式中，我们需要理解线性回归中的两个古典假设：
由此，零均值假定（在i x 给定的条件下，i u 的条件均值为零）（强外生），
与随机扰动项与解释变量不相关的假定（弱外生），这将在以后的学习中经常提及。
（7）若定义()|y E y x μ≡-，在假设(), 1,2,3,,i E g j J μ<∞=x K 和()E μ<∞条件下，有()()0E g x μ=。其中，()g x 为任意函数。特殊情形，()0E μ=，(),0Cov x μ=。
证明：
又 ()()()()()()()()()()||00E E E E E E μμμ====g x g x x g x x g x
3、条件方差的定义
条件方差的定义为：
它的简化公式为：()()[]()2
2|||Var y x E y x E y x =- 可认为是：分组条件下的集中程度的度量，或者，分组条件下的差异程度的度量。同理，条件期望为总体分组条件下的分门别类地求期望（学校教师的平均年龄=各院系教师平均年龄的平均）。
（1） ()()()()()()()2
||Var a y b a Var y +=x x x x x 证明：（作业？？）
（2）一个重要的方差分解定理：
在一个联合分布中有，[][][]||x x Var y Var E y x E Var y x ????=+????
它表示，在一个二元分布中，y 的方差可分解为条件均值函数的方差加上条件方差的期望。
将此式变形即可得到：[][][]||x x E Var y x Var y Var E y x ????=-????
它表示从平均意义上看，在条件约束下，条件化减少了变量的方差。我们有清楚的结论：y 的条件方差不大于y 的无条件方差。
证明
（3）(|)[(|)|][(|)|]Var y E Var y Var E y =+x x,z x x,z x
证明：
利用性质：[(|)|](|)E E y E y =x,z x x ，22[(|)|](|)E E y E y =x,z x x
则：()2
2(|)(|)(|)Var y E y E y =-x,z x,z x,z
小结：
1、方差分解定理可以表述为：[][][]||x x Var y Var E y x E Var y x ????=+????
它表示，在一个二元分布中，y 的方差可分解为条件均值函数的方差加上条件方差的期望。
在方差分解定理的公式中，[]Var y 是y 的方差，也就是回归式中的总离差平方和TSS 。条件均值的方差[]|x Var E y x ????是回归式中的回归平方和ESS ；条件方差的期望[]|x E Var y x ????是回归的残差平方和RSS 。 （注意总体与样本的区别）
2、依据方差分解定理，可以构造R 2统计量：
3、对方差分解定理进行简单的扩展，得到如下的表达式：
两边取期望，由迭代期望定理得到：
由于回归方程的总离差平方和TSS 是不变的，因此，上式说明，在回归式中增加新的变量会使得可决系数增大。
第二部分 古典假设与最小二乘
一、背景
本部分开始我们正式进入计量经济学的学习。在计量经济学中，我们考察经济变量之间的相互关系，最基本的方法是回归分析。回归分析是计量经济学的主要工具，也是计量经济学理论和方法的主要内容。本部分从多元回归模型入手，对古典假设进行复习，然后就最小二乘估计法的算法、双残差回归和模型拟合优度的一些问题进行探讨。
二、知识要点
1、回归模型
2、古典假设
3、最小二乘法
4、双残差回归
5、方差分解和拟合优度
参考章节：Chapter2，Chapter 3
三、要点细纲
1、回归模型
一般的，我们可以将回归模型写为条件期望和条件异方差的和，即：(|)S()E =+y y X X ε。对于S()X ε的讨论构成条件异方差自回归模型，我们这里仅考虑当条件方差为常数1时的情形，即：(|)E =+y y X ε。
当(|)E y X 取不同的形式时，也就构成了不同的模型，包括：线性、非线性和非参数等。我们这里主要讨论的是线性模型(一元或多元)：[|] =E y X X β，则总体回归方程可表示为：=+y X βε。其中：
T 表示样本数量，k 表示解释变量个数（包含了常数项）
，当2k =时就是一元线性回归模型。
而()12(1)T
T T εεε?=L ε表示的是随机扰动项，包含了除了解释变量以外的其他影响因素。若遗漏变量，则这个变量也将被扰动项所包含。
这里有个回归和投影的概念，简单的说回归是相对总体而言，而投影是相对样本而言，线性投影总是存在的，而且是唯一的。
2、古典假设
在初级计量经济学中，我们可以看到对于回归模型的假设条件包括：
（1）零均值，即()(|)0,|0i ij i E Cov x εε=?=X X ；
（2）同方差与无自相关假定，即随机扰动项的方差2(|)T Var σ=U X I ；
（3）随机扰动项与解释变量不相关，即(,|)0ji i Cov x ε=X ；
（4）无多重共线性，即各解释变量之间线性无关，()Rank k =X ；
（5）正态性假定，即2~(0,)i N εσ。
在格林（W. Greene ）教材上将以上假设条件总结为：①线性；②满秩；③解释变量的外生性；④球形扰动；⑤数据生成过程的外生性；⑥正态性。
比较这些假定可以发现，原来初等计量上的（1）和（3）假定没有了，新的假定是解释变量的外生性和数据生成过程的外生性。由之前条件期望的部分，我们已经看到初级计量中的（1）和（3）假设是重复的，它们都是属于外生性条件。格林教材上的假设也就把它们合二为一了。学习中需要理解和掌握格林教材中的这些假设条件。
对于线性假定，两个层面，一是指参数线性，而不是解释变量的线性。这里，某些非参数线性的模型，可以通过对解释变量和被解释变量进行一定的线性变形，可以转换为参数线性模型，比如对数线性模型、半对数线性模型、超对数线性模型等；另一是指有利于推导参数估计量的统计分布以及进行推断分析。
第二，满秩性条件，它是为了保证条件期望的唯一性，参数可求解，同时，此项假设在本课程的学习过程，将会在多处（特别是在某些推导过程中）涉及。
第三，外生性条件，表示随机扰动项中不包含有解释变量的任何信息。注意，外生性条件的不同表述方式和内涵。外生性条件的违反将影响到参数估计的一致性问题。
第四，球形扰动，是指随机扰动项的方差-协方差矩阵为同方差和无自相关同时成立时的情况。违反此假设条件，被称为非球形扰动，将会影响
到参数估计的有效性问题。
第五，数据生成过程的外生性条件指变量数据的生成过程是独立的，不受其他变量和扰动项的影响。
第六，正态性条件，它主要与我们的统计检验和推断有关，但在大样本的条件下，根据中心极限定理这个条件是可以放宽的。
在后期的学习过程中，将逐渐放宽这些假设条件，从而对于这些假定的进行深入理解。
3、最小二乘法
以估计的残差平方和最小的原则确定样本回归函数，称为最小二乘准则。在古典假定下的最小二乘法，也称为普通最小二乘估计（简记为OLS ）。
对于多元回归模型，
我们的目标是使得回归的残差平方和达到最小，即：
则它的一阶条件为：$$??S
=-2X'Y +2X'X ββ
化简得：$$???→-1X'Y =X'X ββ=(X'X)X'Y 满秩 以上是属于初中级计量中的做法。
而在本课程的学习中，，我们需要从矩条件对最小二乘进行理解。 关于矩将在后面部分中详细提到，这里只是应用该知识点。
由外生性条件[]0E =ε|X 可得：
从而： [][]0T T E E ==X εX (y -Xβ) 用样本矩替代总体矩，则可以得到：10T n
=X (y -Xb)。
所以有：μ111==T T n n -???? ? ?????βb X X X y 。
1、注意T X X 的意义。 若记Ω为参数估计量的方差-协方差矩阵的估计，则有
（1）()1
2T s -=X X Ω （2）21s e e n k '=
- （3）()12T s -X X 为对称阵，对角线元素是12,,k b b b K 的方差，非对角线
元素为相应的协方差；
2、应用。可以在多个场合应用。例如，检验某些回归系数是否满足某些约束，如23a ββ+=。注意，这种情形是否可以采用Wald 检验统计量？ 通常情形采用t-检验统计量进行检验。
其中：()()()2323,,,Var b Var b Cov b b 分别为()1
2T s -X X 中相应位置上的元素。
当t-值大于2，拒绝0H ，否则，接受0H 。
4、最小二乘估计的一些性质
代数性质
（1）残差平方和等于0，即0i i e =∑；
（2）回归线经过均值点，即'y =X b ；
（3）回归的预测值的平均值等于实际值的均值，即$y y =。
但注意这些代数性质只有在回归方程中包含了常数项下才成立。 投影及投影定理
M 矩阵的定义与作用；0M 矩阵的定义与作用；两者的区别与联系 定理3.1-3.3以及推论3.3.1-3.3.2的理解与把握。
5、双残差回归
对于双残差回归，首先考察它的由来，然后进一步讨论由它引申出的一些性质。
（1）残差的定义
由e =Y-Xb ，可以得到：-1-1e =Y -X(X'X)X'Y =(I -X(X'X)X')Y =MY 其中-1M =I -X(X'X)X'，它是一个对称幂等矩阵，存在2M =M',M =M 的性质。因此MY 表示了Y 对X 回归得到的残差。
（2）双残差回归
我们记：1122Y =X β+ε=X β+X β+ε
两边同时左乘'1X 和'2X ，并用矩阵表示可以得到：
利用分块矩阵求逆的公式可以得到：
再带回到方程中，并整理可以得到：
其中：-111111M =I -X (X 'X )X '，*212X =M X ，*1Y =M Y
对上式进行理解：*Y 表示了Y 对1X 回归得到的残差1e ， *
2X 表示了2
X 对1X 回归得到的残差2e ，即：'-1'22221b =(e e )e e 。它表示的是残差1e 对残差2e 回归的参数估计。进一步理解：残差1e 中扣除了Y 中包含的1X 的信息；残
差2e 扣除了2X 中包含的1X 的信息。因此双残差（1e 、2e ）回归仅反应了，
在扣除了1X 的影响，2X 对Y 的作用情况，同样说明了系数2b 表示的是变
量2X 与Y 的偏相关。
同样，1b 的表示与2b 一样，它们是一种对称的关系。
（3）经济解释与实际应用
双残差回归得到的偏回归系数与统计中的偏相关系数是密切联系的，但不是严格意义上的偏相关系数。所谓偏相关系数，就是扣除了中间变量
影响后的相关系数。它与简单相关系数的一个主要区别在于，通常情况下，简单相关系数不仅包含了两个变量之间的直接相关关系，还包括了变量间的间接相关关系（通过中间变量的相关性传导）。一种极端的情况是：变量间的相关关系完全是由间接相关关系引起的。如果是这样，那么在控制了中间变量的影响之后，两个关注变量之间就表现为不相关。又或者说，两个变量之间的简单相关关系是一种负相关的关系，但是在控制了中间变量影响后就可能表现为正相关。
举例来说，假设回归方程为y X Z βγε=++，要计算y 与Z 之间的偏相关系数，具体的计算步骤如下：
（1）y 对X 进行回归，得到回归残差*y My =（1()M I X X X X -''=-）
（2）Z 对X 进行回归，得到残差*Z MZ =
（3）y 与Z 之间的偏相关系数就是*y 与*Z 之间的简单相关系数。可以
简单的写成平方形式为：
2*2
******()()()
yz Z y Z Z y y γ'='' （残差的均值为零，上下N 消去，可证明） 在计量经济学中有关注变量和控制变量的说法，就是对应了以上的原理。不妨假设在一个典型的线性回归方程1122y X X ββε=++中，变量集2X 是我们的关注变量集，相应的1X 就是我们的控制变量集。估计系数2b 表示的就是在控制了变量集1X 后，2X 对y 的影响。也就是通常说的，在其他变量保持不变的情况下，2X 的变化引起的y 的变化。很显然，在不同的情况下，我们可以改变我们的控制变量集，来看我们的关注变量系数是否发生显著的变化，这在实证中是很重要步骤和思想。控制变量的t 值大小可以不必过于在意。
小结：
双残差回归思想的理解和具体步骤
其中：-111111M =I -X (X 'X )X '，*212
X =M X ，*1Y =M Y 假设现在要求的是系数2β
（1）2X 对1X 进行回归，得到回归的残差记为2e 。
（2）Y 对1X 进行回归，得到回归的残差记为1e
（3）1e 对2e 回归，得到的参数估计'-1'22221b =(e e )e e 就是2β的估计值。 残差1e 中扣除了Y 中包含的1X 的信息；残差2e 扣除了2X 中包含的1X 的信息。因此双残差（1e 、2e ）回归仅反应了，在扣除了1X 的影响，2X 对Y 的作用情况，同样说明了系数2b 表示的是变量2X 与Y 的偏相关。
同样，1b 的表示与2b 一样，它们是一种对称的关系。
双残差回归得到的偏回归系数与统计中的偏相关系数是密切联系的，但不是严格意义上的偏相关系数。所谓偏相关系数，就是扣除了中间变量影响后的相关系数。它与简单相关系数的一个主要区别在于，通常情况下，简单相关系数不仅包含了两个变量之间的直接相关关系，额包括了变量间的间接相关关系（通过中间变量的相关性传导）。一种极端的情况是：变量间的相关关系完全是由间接相关关系引起的。如果是这样，那么在控制了中间变量的影响之后，两个关注变量之间就表现为不相关。又或者说，两个变量之间的简单相关关系是一种负相关的关系，但是在控制了中间变量影响后就可能表现为正相关。
在计量经济学中有关注变量和控制变量的说法，就是对应了以上的原理。不妨假设在一个典型的线性回归方程1122y X X ββε=++中，变量集2X 是
我们的关注变量集，相应的1X 就是我们的控制变量集。估计系数2b 表示的就是在控制了变量集1X 后，2X 对y 的影响。也就是通常说的，在其他变量保持不变的情况下，2X 的变化引起的y 的变化。很显然，在不同的情况下，我们可以改变我们的控制变量集，来看我们的关注变量系数是否发生显著的变化，这在实证中是很重要步骤和思想。控制变量的t 值大小可以不必过于在意。
6、方差分解和拟合优度
（1）方差分解
在初等计量中：考虑一个线性回归方程式：?y Xb e y
e =+=+ 方程两边同取平均值，为?y Xb e y
e =+=+ 两式相减得到：??()()()()y y X X b e e y
y e e -=-+-=-+- 2
211??()()n n
i i i i y y e e ===-+-∑∑ （二倍交叉项为零） 也就是：TSS RSS ESS =+，
即: 总离差平方和＝残差平方和＋回归平方和。 于是可以得到可决系数2ESS R TSS
=，它可以用来判别模型的拟合优度。 在格林教材中，对于可决系数的计算是用矩阵来表达的。记单位向量[]'1111n j ?=L ，令矩阵011(())()M I j j j j I jj n
-'''=-=-，可以证明0M 也是一个对称幂等矩阵。
对任意的列向量y ，有如下结论成立：
（a ）0M y y y =-
（b ）0
21()()()n
i i y M y y y y y y y =''=--=-∑ 则0000000???M y M y
M e y M y y M y e M e b X M Xb e e ''''''=+?=+=+
定义可决系数002
000??1RSS y M y b X M Xb e e R TSS y M y y M y y M y ''''====-'''。 而由前面条件期望部分的方差分解定理：
它同样表示了：总离差平方和＝回归平方和 + 残差平方和 因此有：2[(|)]()
RSS E Var y X R TSS Var y ==…………① 扩展方差分解定理，得到：
两边取期望，由迭代期望定理得到：
结合①式，上式说明在回归式中增加新的变量会使得可决系数增大。
（2）两个重要的定理
定理①：记'e e 是y 对X 回归的残差平方和，而'u u 是y 对X 和z 回归
的残差平方和。那么有'u u ＝2*
*'()'e e c z z e e '-≤。 其中：c 是y 对X 和z 的回归中z 的参数估计，1*[(')']z I X X X X z -=-。 这个定理说明的是在一个线性回归模型中增加新的解释变量，总是可以使模型的残差平方和减小，或者至少不增大。
由于总离差平方和TSS 是不变的，上述结论意味这可决系数2R 的增大。
于是得到书上的定理○
2。 定理○2：记2Xz R 是y 对X 和z 回归的可决系数，而2X R 是y 只对X 回归的
可决系数，*yz r 表示在控制了X 之后，y 与z 的偏相系数。则有：2Xz R ＝
22*(1)X X yz
R R r +-?。 由该定理也说明了，增加新的解释变量会使得可决系数增大。
小结：
方差分解定理可以表述为：
它表示，在一个二元分布中，y 的方差可分解为条件均值函数的方差加上条件均值的期望方差。
（1）在方差分解定理的公式中，[]Var y 是y 的方差，也就是回归式中的总离差平方和TSS 。条件均值的方差[]|x Var E y x ????是回归式中的回归平方和ESS ；条件方差的期望[]|x E Var y x ????是回归的残差平方和RSS 。由此，可以构造R 2统计量为：
（2）对方差分解定理进行简单的扩展，得到如下的表达式：
两边取期望，由迭代期望定理得到：
由于回归方程的总离差平方和TSS 是不变的，因此，上式说明，在回归式中增加新的变量会使得可决系数增大。
四、思考题
1、阐述双残差回归的步骤和其中体现的统计思想。
2、证明在线性回归中增加新的解释变量会使得可决系数增大。即上述定理○
2 3、定义''-1M =I -X(X X)X ，111
11''-1M =I -X (X X )X ，1X 是X 中的部分解释变量。证明：1=MM M
第三部分 最小二乘（OLS ）的有限样本性质
一、背景
OLS 是最基本也是最常用的一个回归估计方法，其思想十分简单，就是使回归的残差平方和达到最小。需要注意的是，应用OLS 离不开相应的假设条件，也就是所谓的古典假设。在这些假设条件下，OLS 估计具有一系列优良的性质。这个部分主要阐述对古典假设条件和理解并讨论在该条
件下OLS 所具有的优良性质。
二、知识要点
1、对古典假设的理解
2、自变量的随机和非随机问题
3、OLS 在古典假设下的无偏性和有效性
参考章节
Chapter4.1－4.6、Chapter4.8
三、要点细纲
1、对古典假设的理解
最小二乘有限样本性质的推导是在古典假设下得到的，因此需要注意的是，一旦古典假设不能得到满足，OLS 的一系列有限样本的优良性质就不在具备了。
计量经济学中的假设很多，从现实角度出发，假设条件应该是越弱要好的。这意味着模型的假设条件在现实中越容易得到满足，但是古典假设是一个很强的假设，虽然有其合理性，但是某些假设需要被放宽或者舍弃。在Greene 书中P10的六点假设中，与有限样本性质最密切相关，也是最强的两个假设条件是：
A3：自变量的强外生性假定，即(|)0E X ε=
A6：随机扰动项服从正态分布，即2(0,)N εσ:
其中，强外生性条件(|)0E X ε=不仅意味这ε与X 是不相关的，即()0E X ε=，也意味着ε与X 的任何函数形式()f X 是不相关的。
（参见条件期望定理：若(|)y E y X ε=-，那么对于任意X 的函数
()f X ，有[()]0E f X ε=）
证明： (|)[((|))|](|)(|)0E X E y E y X X E y X E y X ε=-=-=Q
其次，随机扰动项服从正态分布也是一个过强的，不够实际的假设条件，但是改假设是有限样本性质的核心内容，是进行构造统计量进行假设检验和统计推断的基础。
当然，在随机扰动项不服从正态分布的情况下，必须利用渐进理论讨论估计量的大样本性质。这是书中第五章的内容。
2、自变量X 的随机与非随机问题的讨论
一个一般性的回归式为：
其中12(,)k X x x x =L 是一个k 维的向量，()f g 的函数形式可以是线性的，也可以是非线性的。在初等计量的课程中，我们通常把X 看作是非随机的变量，也就是说，向量X 在回归中是被作为常数处理的，不具备随机变量的性质。扰动项ε是唯一的随机变量，由于ε的存在，使得Y 成为一个随机数。所有的分析都是在以上的假定下展开的，初看来，这样的假定使得对问题的分析变得相对简单化；但是，仔细推敲，就可以发现这样的设定是不科学的，无论是解释变量X 还是被解释变量Y 都没有可能是一个非随机的常量，这样的假定与随机抽样的假定是相违背的。
一个简单的例子是，在截面数据中，在随机抽样的前提下，每个样本是按照一定的随机原则被抽中的，当这个样本被抽中时，用来描述样本特质（或者说是样本的某个属性）的X 和Y 也就被选定了。也就是说，属性X 和Y 也是从其自身的分布总体中抽出的样本，其本身也是一个随机变量。在时间序列数据中，由于时间序列只是样本的一次实现，没有实施随
机抽样的可能，因此很容易被认为是非随机的。但是，由于隐藏在时间序列数据背后的数据生成过程（DGP ）是未知的，所有的时间序列数据都是这个未知总体的一个样本实现，因此，时间序列数据也必定是一个随机序列，而不是一个确定的常量。
对于X 是否随机问题争论不影响OLS 估计的性质，其原因在于我们总是在条件期望的背景下讨论问题，而在X 给定的情况下，X 就可以被认为是非随机的。下面结合OLS 的有限样本性质对X 的随机和非随机进行比较分析，这部分内容需要认真学习、理解、掌握。
3、OLS 的有限样本性质
以下讨论都基于回归式y Xb e =+
（1）无偏性
Ⅰ、若看X 为非随机，则直接取无条件期望，有：
Ⅱ、若看X 为随机，则取条件期望得到：
（2）有效性
Ⅰ、若看X 为非随机，则直接取方差得到：
Ⅱ、若看X 为非随机，则取条件方差得到：
此时根据方差分解定理
得到无条件方差为：
有效性的证明：
假设有另一个关于y 的无偏估计0b Cy =，C 是一个K n ?的矩阵，对应于1()b X X X y -''=，1()A X X X -''=也是一个K n ?的矩阵。
0b Cy =是β的无偏估计，因此有：
必有CX I =成立，且02(|)Var b X C C σ'=
令10()D C X X X Dy b b -''=-?=-，进一步可以得到：
又因为：1()0CX I DX X X X X DX I DX -''==+=+?=
需要说明的一点是，在计量经济学中，多于估计量的性质，关注的最多的就是无偏性和一致性，而有效性的地位要略低下。因为计量经济学总是在寻求无偏估计的基础上不断的放宽假设条件，然后在新的条件下，在保证无偏性或是一致性的前途下改进估计量的有效性。
（3）最小均方误差预测
这是在不知道估计量是否无偏的情况下，根据均方误差最小原则进行的求解，得到一个最优估计的过程。其本质上就是最小二乘的估计原理。可以证明在该原则下求出的参数估计量表达式就是OLS 表达式。需要注意的是，有效性的证明是在无偏性的前提下进行的。也就是说，有效性比较的是两个无偏估计量的方差大小，如果是有偏的估计量，那么就需要在偏离程度和方差大小两者之间做出权衡。，这最就是小均方误差原则体现的思想。
（4）方差的无偏估计
是对随机扰动项ε的方差2σ进行的估计。要求估计量必须是无偏的。实际上就是对自由度进行了调整。在证明中需要用到有关矩阵的迹（trace ）的性质，列举如下：
迹就是矩阵主对角线的元素之和，矩阵A 的迹用符号()tr A 来表示。一个标量（数）的迹就是它本身。
证明：
上式两边同取X 的条件期望，得到：
由于'εM ε是一个标量，因此它的迹等于它本身，方程两边同取迹，并交换和期望算子的位置，得到：
M 是关于X 的矩阵，因此由条件期望的性质可以提出，进一步得到： 因此，有：
所以2
σ的无偏估计是211n i i e n k =-∑ 小结：
（1）在古典假设条件下，β的估计量()()?''=-1βX X X y 具有最小方差。
（2）在古典假设不成立的情况下，?β
的有效性会受到什么样的影响。在这种情况下，如何得到?β
的有效估计。 （1）11(|)[()()|][()()|]Var b X E b b X E X X X X X X X ββεε--'''''=--=
此时根据方差分解定理
得到无条件方差为：
有效性的证明：
假设有另一个关于y 的无偏估计0b Cy =，C 是一个K n ?的矩阵，对应于1()b X X X y -''=，1()A X X X -''=也是一个K n ?的矩阵。
0b Cy =是β的无偏估计，因此有：
必有CX I =成立，且02(|)Var b X C C σ'=
令10()D C X X X Dy b b -''=-?=-，进一步可以得到：
又因为：1()0CX I DX X X X X DX I DX -''==+=+?=
（2）当古典假定不成立时，特别是存在非球形扰动时，将影响到参数估
计量?β
的有效性，它将不再满足最小方差性。当存在这种情况时，可以利
高级计量经济学绪论
第 1 章绪论 1.1 什么是计量经济学 “计量经济学”(Econometrics)是运用概率统计方法对经济变量之间的(因果)关系进行定量分析的科学。 计量经济学常不足以确定经济变量间的因果关系(由于实验数据的缺乏)； 多数实证分析正是要确定变量间的因果关系(X 是否导致Y)，而非仅仅是相关关系。
【例】看到街上人们带伞，可预测今天要下雨。这是相关关系；“人们带伞”并不造成“下雨”。 计量分析须建立在经济理论基础上。但即使有理论，因果关系依然不好分辨。 首先，可能存在“逆向因果”(reverse causality)。 【例】FDI 促进经济增长，但FDI 也可能被吸引到高增长地区。 其次，可能是被遗漏的第三个变量(Z)对这两个变量(X，Y)同时起作用。 2
图1.1 可能的因果关系 例：决定教育投资回报率(returns to schooling)的因素 =α+βS i+εi ln W i 其中，ln W (工资对数)为“被解释变量”(dependent variable)，S (教育年限)为“解释变量”(explanatory variable, regressor)，ε 为“随机扰动项”(stochastic disturbance)或“误差项”(error term)； 3
下标i 表示第i 个观测值(个体i)；α与β为待估参数。 用数据估计此一元回归会发现，工资与受教育年限显著正相关，而且教育投资回报率β还挺高。 但工资收入也与能力有关；能力无法观测，而能力高的人通常选择接受更多教育。教育的高回报率包含了对能力的回报。 影响工资收入的因素还可能包括工作经验、毕业学校、人种、性别、外貌等。 须尽可能多地引入“控制变量”(control variables)，即多元回归的方法，才能准确估计“感兴趣的参数”(parameters of interest)，即本例的教育投资回报率β。 4
计量经济学实训指导书
【计量经济学】实验指导书 实验一EViews软件的基本操作（1课时） 1. 实验目的 了解EViews软件的基本操作对象，掌握软件的基本操作。 2．实验要求 掌握EViews软件的各种基本操作。 3．实验条件（硬件、软件、教材等） EViews计量分析软件、课程实验（赵卫亚编著：计量经济学教程）。 4. 实验内容 （1）EViews软件的安装； （2）数据的输入、编辑与序列生成； （3）图形分析与描述统计分析； （4）数据文件的存贮、调用与转换。 实验内容中后三步以表1所列出的税收收入和国内生产总值的统计资料为例进行操作。表1 我国税收与GDP统计资料单位：亿元 5. 实验操作指南 （1）安装EViews软件 ①EViews对系统环境的要求 a. 运行Windows9X、Windows2000、WindowsNT或WindowsXP操作系统； b. 至少4MB内存； c. VGA、Super VGA显示器； d. 标、轨迹球或写字板； e. 至少10MB以上的硬盘空间。 ②安装步骤 a. 点击“网上邻居”，进入服务器；
b. 在服务器上查找“计量经济软件”文件夹，双击其中的setup.exe，会出现安装界面，直接点击next按钮即可继续安装； c. 指定安装EViews软件的目录（默认为C:\EViews3，），点击OK按钮后，一直点击next 按钮即可； d. 安装完毕之后，将EViews的启动设置成桌面快捷方式。 （2）数据的输入、编辑与序列生成 ①创建工作文件 a. 菜单方式 启动EViews软件之后，进入EViews主窗口。 在主菜单上依次点击File/New/Workfile，即选择新建对象的类型为工作文件，将弹出一个对话框，由用户选择数据的时间频率（frequency）、起始期和终止期。 b. 命令方式 在EViews软件的命令窗口中直接键入CREATE命令，也可以建立工作文件。 ②输入Y、X的数据 a. DATA命令方式； b. 鼠标图形界面方式。 ③生成log（Y）、log（X）、X^2、1/X、时间变量T等序列； ④选择若干变量构成数组，在数组中增加、更名和删除变量； ⑤在工作文件窗口中删除、更名变量。 （3）图形分析与描述统计分析 ①利用PLOT命令绘制趋势图； ②利用SCAT命令绘制X、Y的相关图； ③观察图形参数的设置情况； ④在序列和数组窗口观察变量的描述统计量。 （4）数据文件的存贮、调用与转换 ①存贮并调用工作文件； ②存贮若干个变量，并在另一个工作文件中调用存贮的变量； ③将工作文件分别存贮成文本文件和Excel文件； ④在工作文件中分别调用文本文件和Excel文件； ⑤在对象窗口中点击Name按钮，将对象存贮于工作文件。 6．实验结果 掌握EViews软件的各种基本操作。 实验二一元回归模型（1课时） 1．实验目的 掌握一元线性、非线性回归模型的建模方法。
《会计学基础》指导书
《会计学基础》课程实训指导手册 系部名称：（宋体五号，固定值18磅，下同） 课程代码: 课程名称： 课程类型:（公共基础课、专业基础课、专业课、选修课） 计划学时：适用专业: 大纲执笔人：大纲审定人： 实验一记账凭证模拟实验 一、实验性质与课时安排 本实验为综合性实验。 4课时 二、实验目的 掌握根据审核无误的原始凭证编制各种记账凭证的方法；熟悉收、付、转各种记账凭证的格式及适用范围。 三、实验要求 熟悉审核记账凭证的基础要求，掌握审核的方法，加强对记账凭证的合理性、完整性、技术性的审核，对审核的记账凭证能区别不同情况进行处理。 四、实验内容 审核原始凭证；填制收、付、转记账凭证；审核收、付、转记账凭证。 五、实验资料
（二）该公司2010年12月发生下列经济业务 1、2日，接受三江公司投入的货币资金500 000元，存入银行。 2、3日，向光明公司购入甲材料200 T，单价1000元，乙材料100 T，单价1500元，增值税率为17%，同时发生运杂费30 000元，以存款支付价、费款和税款，料未到。（运杂费按甲、乙材料重量比例分摊） 3、5日，向新阳公司购入乙材料200 T，单价1500元，增值税率为17%，价税款未付，材料验收入库。 4、11日，上述向光明公司购入甲、乙材料已到并验收入库。 5、13日，向大华公司出售A产品2 000件，售价单价800元；B产品1000件，售价单价500元，价税共计2 457 000元，收到款项2 000 000元存入银行，余款未收。 6、14日，向西海公司出售材料甲100 T，售价单价1 400元；增值税率为17%，价税款收到存入银行。同时结转销售材料的成本。（原材料发出计价方法：先进先出法。） 7、14日，以转账支票交纳税金90 000元。 8、15日，以存款偿还前欠光明公司的货款80 000元。 9、16日，以存款发放职工工资800 000元。 10、18日，采购员刘明出差借支差旅费2 000元，用现金支付。 11、20日，接受外单位捐赠的货币资金40 000元，存入银行。 12、21日，向公司购入设备一台，单价700 000元，增值税率为17%，运杂费20 000元，价费税款以存款支付。 13、23日，以银行存款支付广告费200 000元。 14、24日，向西海公司出售A产品500件，售价单价800元；B产品600件，售价单价500元，价税共819 000元，收到为期三个月的商业汇票一张，面值为819 000元。 15、25日，收到上月大华公司欠款90 000元，存入银行。 16、26日，采购员刘明出差归来报销差旅费2 200元，补付200元。 17、27日，以转账支票支付污染环境的罚款10 000元。 18、28日，以现金支付行政管理部门办公费800元。 19、29日，以现金支票支付产品销售费用10 000元。 20、30日，结算本月职工工资为800 000元，其中： A产品生产工人工资400 000元； B产品生产工人工资200 000元； 车间管理人员工资60 000元 企业管理人员工资140 000元 21、30日，计提本月应负担的短期借款利息8 000元。长期借款利息20 000元（长期借款利息——作为流动负债） 22、30日，本月提取固定资产折旧120 000元， 其中：生产车间提取固定资产折旧70 000元； 企业管理部门提取固定资产折旧50 000元。 23、30日，计提本月份的消费税、营业税等10 000元。 24、30日，汇总本月材料发出720 000元， 材料耗用汇总表
我所知的计量经济学入门书籍.
我所知的计量经济学入门书籍 由于本科没学懂计量经济学，研究生一开学就带着从师兄那里买的古扎拉蒂的《计量经济学（第三版）》（最新版是第四版）去了图书馆。也许是自己数学学得太烂了，或者自己打心里怕这本科压根就不懂的玩意，看了前几章就看不下去了。 国庆不久我和几个同门见导师，丁际刚老师问我们计量学的什么教材，当时很多班学的古扎拉蒂的书，我们班的刘康泽老师推荐李子奈的《计量经济学》和贺铿的《经济计量学》，我买了本李子奈的书。李子奈的书公式推导规范、重点突出，比较符合中国学生的口味。丁老师说李子奈的书不错，接着向我们推荐伍德里奇的《计量经济学导论：现代观点》，说最好看英文版的。我听了当时肠子都悔青了：本来开学的时候去了趟南湖找古扎拉蒂的计量，看到一排《现代观点》也没在意，还好同去的统计学专业的同学借了本。一个师兄倒是有英文版的，可他却告我：那书他看着后面的忘着前面的。（这可是我道听途说，有意者可去图书馆借清华翻印的英文版） 我从同学那里搞来《计量经济学导论：现代观点》，去文津恶看了几个晚上，收获颇丰。该书将虚拟变量、交互相娓娓道来，文笔自然清新。它还有个突出特点：上手特别快。该书中的每个例题都有对应的数据集，读者可以随时动手来练。（需要此数据集者可以自己上网下载，也可以与我联系）我当时没买电脑，手头上也没有数据集，就没动手，都了第二学期，重新拾起该书，动动鼠标操作Eviews，感觉真爽。 十一月份时，丁老师让我们班分组翻译Daron Acemoglu et al的《西欧的崛起：大西洋贸易与制度变迁》，文中大量使用虚拟变量与交互相使我切身体会到了《现代观点》的魅力。大概是我对《现代观点》没掌握透吧，我对面板数据仍然没有多少概念，这就促使我找寻其他教科书。很幸运，我“撞到”了Stock 和Watson的教科书。我当时看的是东北财大翻译的《经济计量学》，作者将削减班级规模是否能提高学生标准化考试成绩这个例子几乎贯穿了整书的前半部分，涉及到了横截面数据放松经典假设出现的各种可能问题，实在令人耳目一新。 再者，如果说伍德里奇的书风格简洁，Stock和Watson的教科书可以称作语言优美了。因此，我强烈向大家推荐英文版。英文版由上财翻印，名字叫做
计量经济学实训
经济计量建模实训课程设计 服务业的发展对国民经济影响的实证分析 一、引言 伴随着我国经济继续平稳快速发展，服务业同样保持快速发展。2012服务业增加值占GDP的比重达到43%，同比提高四个百分点。同时指导服务业发展的一系列政策陆续出台；要将提高服务业比重作为推动服务业发展的第一目标；服务业的发展与促进工业转型升级、加快农业现代化进程和推进城镇化结合起来；服务业“走出去”战略等等。 当前中国正在实施产业结构调整，而加快服务业发展，促进产业结构升级，已经成为中国经济发展重重之重。在此情况下对我国服务行业的研究分析和预测显得十分重要和必要，无论是对我国制定产业政策、发展国民经济还是对人民群众的日常生活都有深远的意义，也有利于服务各行业的人员把握服务业的理论及其发展方向，从而能利用有关服务业的各种理论对我国的服务业结构升级和我国服务业的健康发展做出贡献。 本文尝试运用宏观定量的实证分析方法，并以国际贸易理论为基础，根据中国统计年鉴2012的数据，应用Eviews分析工具，通过对改革开放以来中国第三产业发展的经济数据进行经济计量分析，估计确定国民经济发展与第三产业状况、服务业吸纳社会就业方面、服务贸易赚取外汇的显著性关系，并建立回归模型，从而帮助分析宏观主体以及个体面对服务业发展及创业作出相应决策。并结合中国实际的情况，根据分析结果，对服务业今后的发展提出相应的建议和对策。揭示服务业的发展对国民经济的影响，构建相关的计量经济学模型，探讨服务业不同因素对于国民经济的关系。同时根据模型，分析出模型中存在的问题，并提出建议。 1 服务业发展情况概述及相关理论 1.1服务业发展历程 服务业是随着商品生产和商品交换的发展，继商业之后产生的一个行业。商品的生产和交换扩大了人们的经济交往。为解决由此而产生的人的食宿、货物的运输和存放等问题，出现了饮食、旅店等服务业。服务业最早主要是为商品流通服务的。随着城市的繁荣，居民的日益增多，不仅在经济活动中离不开服务业，而且服务业也逐渐转向以为人们的生活服务为主。社会化大生产创造的较高的生产率和发达的社会分工，促使生产企业中的某些为生产服务的劳动从生产过程中逐渐分离出来（如工厂的维修车间逐渐变成修理企业），加入服务业的行列，成为为生产服务的独立行业。 服务业从为流通服务到为生活服务，进一步扩展到为生产服务，经历了一个很长的历史过程。服务业的社会性质也随着历史的发展而变化。在前资本主义社会，主要是为奴隶主和封建主服务,大多由小生产者经营,因而具有小商品经济性质。资本主义服务业以盈利为目的，资本家和服务劳动者之间的关系是雇佣关系。社会主义服务业是以生产资料公有制为基础，以提高人民群众物质文化生活为目的，是真正为全社会的生产、流通和消费服务的行业。 “十一五”时期，我国金融、批发零售、住宿餐饮、交通仓储等主要服务 1
高级计量经济学练习试题精编版63137
第一讲作业题 为分析不同州的公共教育支出花费在学生身上的教育经费，估计了如下的回归方程： 式中，S代表第i个州花费在每个公立学校学生身上的教育经费；Y代表第i个州的资本收入；G代表第i个州公立学校学生的增长率。 1A 说明变量Y与变量G的参数估计值的经济意义。 作业题2 1B 你预期变量Y和G的参数符号各是什么请说明理由。估计结果与你的预期一致吗 作业题3 1C 变量G是用小数来衡量的，因此，当一个州的招生人数增加了10%时，G等于。如果变量G用百分比的形式来衡量，那么当一个州的招生人数增加了10%时，G等于10。此时，方程的参数估计值会如何变化（文字说明即可） 作业题4 Jaime Diaz发表在《体育画报》上的一篇论文研究了美国职业高尔夫球协会（PGA）巡回赛中不同距离的推杆次数。论文中建立了推杆进洞次数百分比（P）关于推杆距离（L，英尺）的关系式。推杆距离越长，进洞的可能性越小。可以预测，L的参数估计值为负。回归方程如下： 2A 说明L的参数估计值的经济意义。 作业题5 2B 利用该方程估计一个PGA高尔夫球员10英尺推杆进球的次数百分比。再分别估计1英尺和25英尺的情况。结果是否符合现实 作业题6 2C 上一题的答案说明回归分析时存在什么问题 第二讲作业题 作业题1 1 查尔斯·拉弗（Charles Lave）发表了一篇驾驶员交通事故率的研究报告。他的总体结论是驾驶速度的方差（同一公路上汽车驾驶速度差异的程度）是交通事故率的重要决定因素。在他的分析中，采用两年的全美数据分别估计，得出的回归方程为： 第一年： 第二年：
式中，代表第i个州州际公路上的交通事故数量（单位：车辆每行驶一亿英里的交通事故数）；代表一个不确定的估计截距；代表第i个州的驾驶速度的方差；代表第i个州每名驾驶员的平均罚单数量；代表第i个州内每平方英里医院的数量。 1a.考察变量的理论依据，给出其参数符号的预期。 作业题2 1b.这两年的参数估计的差异是否值得重视请说出你的理由。在什么情况下，应该关注这些差异呢 作业题3 1c.通过比较两个方程的调整的判定系数，哪一个方程具有更高的判定系数调整的判定系数越高，回归方程越好吗为什么 作业题4 假定你决定建一个离你学校最近的冷冻酸奶商店的销售量模型。店主很乐意帮助收集数据，因为她相信你们学校的学生是她的主要顾客。经过长时间的数据收集以及无限量的冷冻酸奶供给之后，你估计得到以下回归方程： 式中，代表第t个两周内冷冻酸奶的销售总量；代表t期的平均温度（单 位：华氏温度）；代表t期该商店冷冻酸奶价格（单位：美元）；代表反 映是否在学校报纸发布广告的虚拟变量（1=店主在学校报纸上做了广告）； 代表反映是否为学校学期时间的虚拟变量（1=t期是学校学期时间，即9月初到12月初、1月初到5月底）。 2a.为什么要假定“无限量的冷冻酸奶供给”（提示：考虑模型是否满足经典假设） 作业题5 2b.说明变量和变量的参数估计值的经济含义。
《会计综合实训仿真模拟》实训指导书
实践教学项目指导书 项目名称：会计综合实训仿真模拟 适用专业：财务、会计、税收、审计 制定人： 审阅人： 时间：2016年12月
实训概述 会计属于应用科学，它必须应用于社会实践。但汇集了企业生产经营各方面信息的会计其工作，在企业中属于掌握商业秘密的岗位，企业一般都不便接受在校学生的实地参观、实习；即使愿意接纳学生，也不可能容纳多名会计学生实习。这与企业非常欢迎学生参与其销售实践的《市场营销》课程不同。因此，会计学课程的社会实践主要采用在学校以会计模拟的方式进行，通过设计丰富、仿真、系统的企业会计业务的操作系统，使学生达到体验会计信息的确认、分析、归集、编报、输出过程的目的。所以会计模拟实习的目的是： （1）理论联系实际，增强独立开展会计工作的能力。通过会计模拟实习操作，使学生加强对会计基本理论的理解、会计基本方法的运用和会计基本技能的训练，使其把书本知识和实际业务处理进行对照比较，加深认识，达到理论教学和会计实务的统一，增强学生毕业后独立从事会计工作的能力。 （2）严格基本技能训练，提高实际操作能力。通过会计模拟实习操作，使学生身居实际会计工作环境，对其生产经营过程中的各经济业务环节的处理进行一次全面系统的演习，以提高学生记账、算账、报账、用账以及分析管理的实际操作能力。 （3）从培养高级应用型人才的角度出发，对学生进行政策水平、分析问题和解决问题的能力训练。通过会计模拟实习操作，不仅培养学生识证、制证、登账、编表能力，还要学会经济活动的分析能力，不仅知道“是什么”，“怎么做”，还要分析“为什么”。通过各项经济业务的账务处理所依据的政策、法规、原则、制度，作出财务分析，以提高学生分析问题、解决问题及财经应用写作的能力，形成会计责任观念。 高职教育的培养重点，是强调学生的“动手能力”和“操作技巧”，因此必须保证一定量的学生实训时间。通过实训，使学生能够熟练地运用所学会计基础知识完成出纳核算工作和部分管理工作，进而具有一出校门就能胜任各个会计岗位工作的能力。 一、实训要求 本套实训以模拟企业发生的业务为主线，设计了从建账到日常会计核算、计算产品成本、计算利润并进行利润分配到最后编制会计报表的全部过程的会计资料。按照所给资料，学生从建账到报表一系列的会计账务处理和成本核算等实训项目进行综合手工模拟实训，手工实验完成后，根据手工操作资料进行电算化实验，既是为了验证手工实验的正确性，也是本实训不可或缺的内容。 二、实训工具、实训设备、实训环境
博士计量经济学试题
《计量经济学》博士研究生入学试题（A ）解答 一、简答题 1、 指出稳健标准误和稳健t 统计量的适用条件。 答：稳健标准误和稳健t 统计量的适用条件是样本容量较大的的场合。在大样本容量的情况下，一般在横截面数据分析中总是报告稳健标准误。在小样本情况下，稳健t 统计量不那么接近t 分布，从而可能导致推断失误。 2、 若回归模型的随机误差项可能存在q （1>q ）阶自相关，应采用什么检验？其检验过程和检验统计量是什么？ 答：如果模型： t pt t t t x x y εαααα+++++=Λ22110的误差项满足： t q t q t t t v ++++=---ερερερεΛ2211，其中t v 是白噪声。 原假设0H : 01=ρ,02=ρ,…，0=q ρ 那么，以下两种回答都可以。 1）、(1). t y 对t x 1,t x 2,…,pt x ( T t ,,2,1Λ=)做OLS 回归,求出OLS 残差t ε?； (2). t ε?对t x 1,t x 2,…,pt x , 1?-t ε ,2?-t ε,…，q t -ε?做OLS 回归, ( T q q t ,,2,1Λ++=),得到2R ； (3). 计算(2)中的1?-t ε ,2?-t ε,…，q t -ε?联合F 检验统计量。若F 检验统计量大于临界值，则判定回归模型的随机误差项存在q （1>q ）阶自相关；否则，则判定判定回归模型的随机误差项不存在q （1>q ）阶自相关。 2）、 完成了1）中的（1）、（2）两步以后，运用布劳殊—戈弗雷检验（Bresch Goldfery test ） ()2R q T LM -=，由于它在原假设0H 成立时渐近服从2 2?q χσ?分布。当LM 大于临界 值，则判定回归模型的随机误差项存在q （1>q ）阶自相关；否则，判定回归模型的随机误差项不存在q （1>q ）阶自相关。 3、 谬误回归的主要症状是什么？检验谬误回归的方法主要有哪些？在回归中使用非平稳的时间序列必定会产生伪回归吗？
计量经济学实验课教学大纲
计量经济学实验课教学大纲 一、课程基本情况 课程名称：计量经济学实验 课程类别：必修 适用专业：经济管理类专业 学时：14学时 二、课程简介 计量经济学是经教育部批准的高等学校经济学类各专业八门核心课程之一，是高等经济学教育不可缺少的重要组成部分。本课程是以揭示经济活动中客观存在的数量关系为内容的经济学分支学科，为思考和描述经济问题和政策提供了基本的研究和分析方法。实验教学在计量经济学课程中占有非常重要的地位。根据教育部高等学校经济学科教学指导委员会制定的计量经济学教学基本要求，学生在学习计量经济学理论的同时必须能够掌握一定的实践分析能力，掌握一至两种计量经济学软件的应用。使学生能通过学习软件的运用，达到应用经济理论和计量经济学模型分析比较简单的经济问题的目的。同时，实验课程的开设也有利于学生立足于实际工作和社会需要，进行综合能力的锻炼。 三、实验教学目的和要求 （一）本课程教学目的 通过本课程的学习，使学生了解经济数量分析实验课程在经济类本科专业课程体系中的地位，了解经济数量分析在经济学科的发展和实际工作中的作用。能够建立并应用简单的计量经济学模型，并对现实经济活动进行分析和预测。使学生具有进一步学习与应用计量经济
学理论、方法与模型的基础和能力。 （二）本课程教学要求 1.对学生的基本要求 （1）按实验内容，认真严肃地对待实验，实验中发现的问题应积极发挥主观能动性设法解决，或与老师、同学商讨，每个实验项目结束后写好实验报告。 （2）学生的实验报告要反映实验步骤、实验结果、实验分析总结等内容。 四、实验项目设置和内容
五、实验指导、评价体系、考核方式及成绩评定 （一）实验指导及评价体系 1.对个别学生的问题，实验指导教师可作个别解答；对多数学生都有的问题，在课堂上演示说明。 2.实验评分（100分）的70％由实验指导教师根据学生提交的《计量经济学》实验课程报告评定。其余的30%由实验指导教师根据学生到课情况、课堂抽查、学生做实验认真和规范化程度给予综合评分。 （二）考核方式与成绩评定标准 该课程考核包括由平时与期末考试两部分构成，平时成绩占30%，期末卷面成绩占70%。成绩评定采用百分制。 平时成绩由实验考勤情况、及实验报告撰写二部分构成，所占分值分别为30%和70%。 六、实验指导（参考）书
基础会计实训资料及答案
基础会计职业实训资料资料：深圳佳视达实业公司2007年12月1日的相关资料如下：(一) 实训资料如下：总分类账户的余额如下表： (二)有关明细分类账户期初余额如下: 应收账款——深圳职业网络技术股份公司：585 000元 ——深圳三勇建材有限公司： 234 000元 其他应收款——汪琴 5 000元 原材料——甲材料： 8500公斤单价 100元，计850 000元——乙材料：2 400公斤单价50元，计120 000元 生产成本——B生产成本——直接材料：5 000元 ——直接人工：3 000元
——制造费用：3 200元 库存商品——A商品，4 500件，单价200元计900 000元 长期待摊费用——租入办公用用房屋装修260 000元 （长期待摊费用为行政管理部门租入办公用用房屋装修，每月摊10 000） 应付职工薪酬——工资：108 000元 ——社会保险费：18 000元 ——职工福利费：6 000元 应付利息——长期借款利息：55 000元 应交税费——应交增值税：18 960元 ——应交消费费：6 000元 实收资本——兴业公司：1 000 000元 ——实达公司：1 000 000元 利润分配——未分配利润：232 480元 长期借款为年初借入，三年期，年利率为6%，按年支出利息，到期还本，该利息不符合资本化的条件。 存货出入库总分类核算采用月末汇总结转。 (三)关损益类账户累计发生额如下:
(四)200年月发生了如下经济业务: 1、3日，银行转来收款通知，深圳三勇建材有限公司归还前款234 000元收存银行。 2、4日，以现金2 186支付职工困难补助。 3、4日从银行提取现金5000元。 4、5日，生产车间领用甲材料400公斤，乙材料100公斤。领用单号码为200301。 5、5日，向上海全网公司买入材料4000公斤，单价98元，价款为392 000元，增值税为66 640元；乙材料2000公斤，单价48元，价款为96 000元，增值税为16 320元，款项以商业汇票支付。 6、6日，销售A商品300件给新星实业，货款及税款共计140 400元，收到款存入银行。出库单号为40035。 7、6日，收到新星实业借用包装物押金2 000元，存入银行。 8、6日，以银行存款缴纳增值税18960元和消费税6000元。 9、8日，以银行存款归还上海全网公司货款117 000元。 10、8日，生产车间领用甲材料2700公斤，其中用于A产品生产1200公斤，B产品生产1500公斤，领料单号为200302/200303。 11．9日，以现金支付企业管总零星办公用品费用885元。 12．9日，B产品4000件完工验收入库。入库单号为30021。 13．10日，向深圳支联商贸有限公司购买甲材料事如1000公斤，单价100元，价款100000元。增值税17000元，款项尚未支付，材料已验收放库，放库单号为10344。 14．12日，销售A产品1200件给深圳职业网络技术股份有限公司，货款480000元及增值税81600元尚未收到，出库单号为40037。 15．12日，接受损赠机器设备一台，价值200000元。 16．13日，向上海全网购买的甲、乙两种材料运至企业验收放库，入库单号为10345，以银行存款支付运费12000元。 17.14日,生产车间领用甲材料1800公斤，乙材料1000公斤，用于生产A产品，领料单号为200304。 18．17日，销售部门领用甲材料100公斤，领料单号为2000305。 19．18日，以银行存款发放工资108000元。 20．19日，销售B产品200 件给三勇建材有限公司，货款20000元及增值税3400元未收到，出货单号为40038。 21．19日，以银行存款支付销售B产品运费1200元。 22．20日接银行付款通知，付电费18100元，其中车间应负担16540元，行政管理部门应负担1400元，销售部门负担160元。 23．21日，行政管理人员季群预借差旅费5000元，以现金支付。 24．21日，生产车间领用甲材料500公斤，乙材料200公斤，用于A产品生产，领料单号为200306，行政管理部门领用假材料20公斤，领料单号为200307。 25.22日,以银行存款支付本月产品广告费用5000元。 26．23日，销售甲材料100公斤，贷款12000元及增值税2040元已收到，存入银行，出库单号为40039。 27．25日，以银行存款支付违章罚款2000元。 28．28日，以银行存款9500元支付租入办公用房屋租金。 29．29日，以银行存款支付本年度长期借款利息60000元。 30．29日，季群报销差旅费5500元，补付现金500元。 （五）期末其他相关资料
(财务知识)厦门大学经济学考博计量经济学最全版
（财务知识）厦门大学经济学考博计量经济学
《计量经济学》博士研究生入学试题（A） 壹、简答题（每题5分，共40分） 1、指出稳健标准误和稳健统计量的适用条件。 2、若回归模型的随机误差项可能存在（）阶自相关，应采用什么检验？其检验过程和检验 统计量是什么？ 3、谬误回归的主要症状是什么？检验谬误回归的方法主要有哪些？在回归中使用非平稳的 时间序列必定会产生伪回归吗？ 4、壹般的几何滞后分布模型具有形式：，，，。 如何对这类模型进行估计，才能获得具有较好性质的参数估计量？ 5、假定我们要估计壹元线性回归模型： ，， 可是担心可能会有测量误差，即实际得到的可能是，是白噪声。如果已经知道存在和相关但和和不相关的工具变量，如何检验是否存在测量误差？ 6、考虑壹个单变量平稳过程 （1） 这里，以及。 由于（1）式模型是平稳的，都将达到静态平衡值，即对任何有： ， 于是对（1）式俩边取期望，就有 (2) 也就是 (3) 这里是关于的长期乘数，
重写(1)式就有： (4) 我们称(4)式为(1)式的误差修正机制（Error-correctionMechanism）表达式（ECM）。在（4）式中我们能够发现长期均衡的正、负偏离对短期波动的作用是对称的。假如这种正、负偏离对短期波动的作用不是对称的，那么模型应该如何设计和估计？ 7、检验计量经济模型是否存在异方差，能够用布罗歇—帕甘检验（BreuschPagan）和怀特（White）检验，请说明这二种检验的差异和适用性。 8、在模型设定时，如果遗漏重要变量，那么模型中保留下来的变量系数的OLS估计是无偏和壹致的吗？请举简例说明。 二、综合题（每题15分，共60分） 1、为了比较、和三个经济结构相类似的城市由于不同程度地实施了某项经济改革政策后的绩效差异，从这三个城市总计个企业中按壹定规则随机抽取个样本企业，得到这些企业的劳动生产率作为被解释变量,如果没有其它可获得的数据作为解释变量，且且城市全面实施这项经济改革政策，城市部分实施这项经济改革政策，城市没有实施这项经济改革政策。如何建立计量经济模型检验、和这三个城市之间由于不同程度实施某项经济改革政策后存在的绩效差异？ 2、用观测值和估计模型 得到的估计值为 和 括号内为t统计量。由于的t值较小，去掉滞后回归自变量重新估计模型，这时，R2为多少？ 3、对线性回归模型： ，（）------------（1）
eviews实验指导书
计量经济学 实验指导书
目录 实验一Eviews的基本操作与一元线性回归模型的最小二乘估计 (1) 实验目的： (1) 实验内容： (1) 实验二：Eviews的常用函数与多元线性回归分析 (6) 实验目的 (6) 实验内容 (6) 实验三异方差的检验与修正 (8) 实验目的 (8) 实验内容 (8) 实验四序列相关的检验与修正 (13) 实验目的 (13) 实验内容 (13) 实验五多重共线性的检验和修正 (18) 实验目的 (18) 实验内容 (18) 实验六柯布-道格拉斯生产函数的求解 (22) 实验目的 (22) 实验内容 (22)
实验一 Eviews 的基本操作与一元线性回归模型的最小二乘估计 实验目的： 1、熟悉Eviews 的窗口与界面 2、掌握Eviews 的命令与菜单的操作 3、掌握用Eviews 估计与检验一元线性回归模型 实验内容： 1、启动Eviews 双击Eviews 图标，出现Eviews 窗口，它由以下部分组成：标题栏“Eviews”、主菜单“File ，Edit ，…，Help”、命令窗口（空白处）和工作区域。 图1-1 2、产生文件 Eviews 的操作在工作文件中进行，故首先要有工作文件，然后进行数据输入、分析等等操作。 （1） 读已存在文件：File →Open →Workfile 。 （2） 新建文件：File →New →Workfile ，出现对话框“工作文件范围”，选取或填上数据类型、 起止时间。OK 后，得到一个无名字的工作文件，其中有：时间范围、当前工作文件样本范围、filter 、默认方程、系数向量C 、序列RESID 。 在主菜单上依次点击File/New/Workfile ，即选择新建对象的类型为工作文件，将弹出一个对话框（如图所示），由用户选择数据的时间频率（frequency ）、起始期 工作区域
财务会计实训指导书
《财务会计》实训指导书 一、实训目的 财务会计实训是经济管理类专业必不可缺少的技能性操作环节,为使学生增强对财务会计理论知识的理解和感性认识，树立学生的财务会计意识，提高财务会计业务综合处理能力，掌握财务会计工作的全过程。增强学生的团队协作精神，提高学生分析问题和解决问题的实践能力，使其毕业后尽快上岗工作，特制定财务会计实训指导书。 二、实训的基本要求 （一）对教师的要求 财务会计实训是培养和提高学生专业技能的关键，实训指导教师要向正常上课一样按时上、下课，认真负责，严格管理，及时沟通，要统一要求，统一进度，统一标准，对学生实训做到及时指导，讲评、核对和检查。 （二）对学生的要求 对学生的要求包括以下几个方面： 1、学生必须按计划要求完成实训任务。 2、学生在实训期间要注意安全，遵守管理制度，坚决服从实训指导教师的安排。 4、严格进行考勤，实施班级（学委和科代表）与实训指导教师双重考勤。 5、撰写财务会计实训任务书，字迹要工整、层次要清晰，结构要规范。严禁抄袭。 三、财务会计实训的方法、步骤及注意 （一）实训的方法 1、实战法 2、案例分析法 3、观看多媒体录像法
4、模拟、角色扮演法 （二）实训的步骤 财务会计实训的整个过程可分为准备动员、实训操作和总结三个阶段。 1、实训准备动员阶段 （1）实训指导教师在班级组织学生落实本次实训的目的、意义、实训进度安排和注意事项。 （2）学生领取实训任务书，准备实训所需物品。 2、实训的操作阶段 每次实训都应在实训指导教师的具体指导下进行，学生认真完成实训任务。具体操作如下： （1）财务会计调查阶段：到商业企业、政府机关、广告媒体单位收集企业财务会计环境、财务会计形势、竞争形势和财务会计情况等信息。 （2）选定目标财务会计阶段：以实地调查为主或模拟公司法，配合在图书馆、互联网查找资料相结合，得出相关资料，集体讨论分析，最终得出结果。 （3）案例分析阶段：以小组为单位讨论，然后派代表大会交流，最后形成个人对案例评析材料。 （4）财务会计多媒体情景评析：观看财务会计方面的讲座，树立财务会计意识；观看消费品行业财务会计技能，增强对消费品行业财务会计技能的了解和掌握；观看工业品行业财务会计技能，增强对工业品行业财务会计技能的了解和掌握。 （5）模拟演示阶段：在以上基础上，按财务会计理论板块,以一定的主题及情景为主线让全班同学全员参与角色模拟。并以小组为单位进行点评和打分。 （6）撰写财务会计策划书。 3、总结阶段
东北财经的大学博士研究生计量经济学复习备考资料
计量经济学复习资料 一、虚拟变量：（20 分）（给出实际经济问题，根据目标设计虚拟变量，写出模型。考察一种群体异质。完整考察如何设计，如何运用到模型中。） 注意事项： （1）注意虚拟变量陷阱是指一般在引入虚拟变量时要求如果有m个定性变量，在模型 中引入m-1个虚拟变量。否则，如果引入m个虚拟变量，就会导致模型解释变量间出现完全共线性的情况。我们一般称由于引入虚拟变量个数与定性因素个数相同出现的模型无法估计的问题，称为" 虚拟变量陷阱"。 （2）虚拟变量的应用分为两种情况：虚拟变量做解释变量和虚拟变量做被解释变量（定性相应模型）。 （3）要掌握虚拟变量引入模型的三种方法，即加法模型、乘法模型和既加又乘模型。 1、举例说明如何引进加法模式、乘法模式和既加且乘模型建立虚拟变量模型。答案：设Y 为个人消费支 出；X 表示可支配收入，定义 1 ）如果设定模型为
虚拟变量单独做解释变量，此时模型仅影响截距项，差异表现为截距项的和，因此也称为加法模型。 （2）如果设定模型为 Yt B1 B2D2t X t B3D3t X t B4D4t X t u t 虚拟变量与一个数值变量相乘后做解释变量，此时模型仅影响斜率，差异表现为截距项的和，因此也称为乘法模型。 （3）如果设定模型为 此时模型不仅影响截距项，而且还影响斜率项。差异表现为截距和斜率的双重变化，因此也称为既加且乘模型。 例题1考虑下面的模型：其中，Y表示 大学教师的年薪收入，X 表示工龄。为了研究大学教师的年薪是否受到性别、学历的影响。按照下面的方式引入虚拟变量：（10 分）
1. 基准类是什么？ 2. 解释各系数所代表的含义，并预期各系数的符号 3. 若B4>B3 ，你得出什么结论？ 答案： （1 ）基准类是本科学历的女教师。 2）B0 表示刚参加工作的本科学历女教师的收入，所以B0 的符号为正。 B1 表示在其他条件不变时，工龄变化一个单位所引起的收入的变化，所以B1 的符号为正。B2表示男教师与女教师的工资差异，所以B2的符号为正。 B3 表示硕士学历与本科学历对工资收入的影响，所以B3 的符号为正。 B4 表示博士学历与本科学历对工资收入的影响，所以B4 的符号为正。
计量经济学(硕士)《高级计量经济学(I)》课程试卷(B卷)
1.（15%）对矩阵形式的多元线性回归模型 21111122222211,,,1k k n n kn k n X X Y X X Y X X βεβεβε=+???????? ? ? ? ? ? ? ?==== ? ? ? ? ? ? ? ????????? Y X βε Y X βε （1）简述该模型满足的经典假设，并利用OLS 法求出该模型回归参数的估计量?β （用矩阵形式表示）； （2）证明在经典假设下，OLS 估计量是无偏的，即?()E =β β； （3）在经典假设下，证明21??cov(,)()σ-'=β βX X 。 2.（15%）根据某省1995年18个纺织企业的产值y （千元）、职工人数l （人）和资产数额k （千元）的资料，欲建立柯布—道格拉斯生产函数：i i i i y Al k e ε αβ=。将此生产函数的两边取对数，可将其化为线性模型ln ln ln ln i i i i y A l k αβε=+++，记 1112221818 18ln 1ln ln ln ln 1ln ln ,,ln 1ln ln y l k A y l k y l k αβ????????????????===??????????????????Y X b ， 而且ln 194,ln 141,ln 195i i i y l k ===∑∑∑，2111'=Y Y ， 181411951411104152919515292122????'=??????X X ，19415262114????'=?????? X Y ，()138.478.31 2.458.31 1.360.212.450.210.07---????'=-????--??X X （1）用OLS 法对其参数向量b 进行估计。 （2）估计随机干扰项i ε的方差2σ，即求2 ?σ。 （3）计算?()Var α 、?()Var β的估计值。 （4）计算线性模型的判定系数2R 、调整后的判定系数2R 和F 统计量。 （5）在显著性水平0.05下， 对α、β进行显著性t 检验（已知0.025(15) 2.13t =）。
《计量经济学》课程实验大纲
《计量经济学》课程实验大纲 课程名称：《计量经济学》《Econometrics》 课程负责人： 课程分类：专业基础课修读要求: 必修 课程类型：综合型 适用专业：经济类各本科专业 课程总学时：56学时课程总学分：2.5学分 实验学时：16学时实验学分： 0.5学分 开课单位：财经学院 一、实验教学的目的、任务及要求 计量经济学是一门应用性很强的专业性课程，通过实验教学可以增强学生对相关理论的更深理解和融会贯通，使学生对经济计量建模过程有一个直观感性的认识，并对现代计量经济分析软件如：EViews 的实际操作流程有所了解，且能初步运用到实际的经济分析中去，培养学生解决实际问题的能力，为日后的工作、学习和科研打下基础。 具体目的是： 1．满足社会需要，实现人才培养的目标； 2．理论联系实际，巩固理论知识； 3．锻炼和提高学生实际操作能力； 4．通过训练，掌握和提高对经济问题的定量分析能力。 实验教学任务及要求： 根据教学目的，必须完成下列实验任务： 1.学会应用计量经济学教学软件； 2.根据提供的数据建立计量经济学模型，并对模型进行参数估计和统计检验和分析； 3.对模型进行计量经济学检验和分析。 二、实验课程内容（项目）及学时分配
三、教材（讲义、指导书）： （一）教科书：李子奈．计量经济学（第二版）．北京：高等教育出版社, 2005年 （二）参考书：孙敬水，《计量经济学》，清华大学出版社，2004年 指导书：EViews User Guide 及《计量经济学上机指导手册》西南财经大学，2002年 四、考核方式： （1）实验报告：体现计量经济建模的四个主要步骤：通过建立计量经济模型论证经济变量之间的关系，并根据模型中参数估计值进行结构分析，利用通过检验的模型进行简单的经济预测。 （2）考核方式 a.实验课的考核方式：根据上机操作结果以及写出的实验报告进行考核。 b.实验课考核成绩确定：实验课成绩占课程总成绩的30%。 五、使用说明：主要仪器设备：计算机、EViews、SAS、SPSS等。 大纲制定人：任晓红 大纲审核人：
会计专业综合实训指导书
会计专业综合实训指导书
学院实验实训指导书 系(院) 专业 实验实训项目名称： 实验实训指导书名称： 指导教师： 教研室主任： 一、实训目的 通过对模拟企业会计业务处理的岗位模拟实训，培养学生会计职业综合能力，具体如下： 1.培养学生专业能力，包括出纳业务能力、会计核算能力、会计服务能力、会计监督能力、涉税业务办理能力和财务管理能力； 2.培养学生社会能力、包括会计职业道德修养、交流沟通能力、团结协作能力、灵活应变能力、社会认知能力、统筹兼顾能力； 3.培养学生方法能力，包括知识迁移、逻辑思维、制定工作计划、控制工作过程、工作评价、创新实践能力。 二、实训要求 1. 全部实践过程要求使用统一的会计凭证、账页、会计报表格式； 2. 课程实践前要求按照有关规定填写会计凭证，写清会计凭证的编号、日期、业务内容、金额及有关资料； 3. 账簿登记要字迹清楚，并按规定的程序和方法记账、结账、发现错误应用正确的方法更正； 4. 要求每人写出一份课程实训报告和鉴定表，主要进行模拟企业的成本分析，并总结在课程实践中的体会，并结合课程实践内容写出个人的看法，课程实践需要改进和注意的问题； 5. 全部课程实践过程由学生独立完成，以便达到对企业会计核算程序来龙去脉完整认识。 三、实训任务 通过本课程学习，使学生能够根据企业会计准则的要求，掌握企业日常的存货采购与付款核算、资产购置与管理核算、投资与筹资核算、生产成本核算、
销售与收款核算、工资费用的核算、财务成果核算，掌握资产负债表、利润表、利润分配表及现金流量表的编制方法以及增值税纳税申报表、所得税纳税申报表等编制方法，提高学生的技能操作，为以后走向工作岗位打下良好的基础。 四、实训课时分配:(共计22学时)