计量经济学教材推荐

计量经济学教材推荐
计量经济学教材推荐

各类计量经济学教材评析与推荐:

【计量经济学的内容体系】

古扎拉蒂《计量经济学基础》

白砂堤津耶《通过例题学习计量经济学》

伍德里奇《计量经济学导论:现代观点》

斯托克、沃森《计量经济学导论》

威廉·格林《计量经济分析》

林文夫(Fumio Hayashi)《计量经济学》

雨宫健(Takeshi Amemiya )《高级计量经济学》

李子奈、潘文卿编著《计量经济学》

【计量经济学的内容体系】

狭义的计量经济学以揭示经济现象中的因果关系为目的,主要应用回归分析方法。广义的计量经济学是利用经济理论、统计学和数学定量研究经济现象的经济计量方法,除了回归分析方法,还包括投入产出分析法、时间序列分析方法等。

把计量经济学分为初级、中级、高级三个层次,初级计量经济学一般包括计量经济学所必须的基础数理统计只是和矩阵代数只是、经典的线性计量经济学模型理论与方法(以单一方程模型为主)、单方程模型的应用等内容;中级计量经济学以经典的线性计量经济学模型理论与方

法及其应用为主要内容,包括单一方程模型和联立方程模型。在应用方面,主要讨论计量经济

学模型在生产、需求、消费、投资、货币需求和宏观经济系统等传统领域的应用,注重于应用过程中实际问题的处理。在描述方法上普遍运用矩阵描述;高级计量经济学以扩展的线性模型理论与方法、非线性模型理论与方法和动态模型理论与方法,以及它们的应用为主要内容。

从研究对象和侧重点的角度讲,理论计量经济学侧重于理论与方法的数学证明与推导,与

数理统计联系极为密切;应用计量经济学则以建立与应用计量经济学模型为主要内容,强调应用模型的经济学和统计学基础,侧重于建立与应用模型过程中实际问题的处理。

纵观计量经济学发展史,20世纪70年代之前发展并广泛应用的计量经济学称为经典计量经济学,其理论特征是:以经济理论为导向建立因果分析的随机模型,模型具有明确的形式和参数,模型变量之间的关系多表现为线性关系,或者可以化为线性关系,以时间序列数据或者截面数据为样本,采用最小二乘方法或者极大似然方法估计模型。其应用方面的特征是:在生产、消费、投资以及宏观经济等传统的应用领域进行结构分析、政策评价、经济预测和理论检验。20世纪70年代之后发展的计量经济学理论、方法及应用模型称为现代计量经济学,主要包括微观计

量经济学、非参数计量经济学、时间序列计量经济学和动态计量经济学等。

古扎拉蒂《计量经济学基础》

【作者简介】达摩达尔·N·古扎拉蒂于1960年获孟买大学工商学硕士学位,1963年获芝加哥大学工商行政硕士学位,并于1965年获芝加哥大学博士学位。在执教于纽约市立大学28年多之后,现在是纽约州西卢美国军事学院社会科学系的经济学教授。古扎拉蒂博士现任多种期刊和

图书出版社的编辑评判人,并且是印度官方刊物Journ of Quantitative Economics的编委会成员。

【本书评价】该书十分重视基础知识的教学及训练,内容深入浅出。该书的特点之一是:充分考虑了学科发展的前沿,使微观计量经济学的定性与限值应变量方法和宏观计量经济学的时间序列分析都占有相当篇幅。同时,本书突出强调了计量经济学对经济和金融数据的应用分析。【读者体会】

不少人对古扎拉蒂的《计量经济学基础》颇有微词。它一大“罪状”是重点不突出。以2004年中文最新版为例,像联立方程模型这些“老掉牙”的东西,模型复杂、识别麻烦而又有争议、预测效果更是遭人诟病,而老先生足足讲了三章。目前实证最火的面板数据与工具变量,前者只有20页,而后者干脆放到《识别问题》里的一个小节里。

白砂堤津耶《通过例题学习计量经济学》

【作者简介】白砂堤津耶教授毕业于日本名校庆应大学,获经济学博士学位。作者曾经研究过中国经济问题,在《通过例题学习计量经济学》一书中用了不少关于中国的例子。

【本书评价】《通过例题学习计量经济学》简明扼要地介绍了计量经济学的基本方法,并希望通过实际例题使读者能够完全掌握它。作者在写作时设想的读者对象主要是初学计量经济学的经济专业和工商管理专业的学生,以及实际经济工作者。读者只要能够大致掌握高中的数学知

识,就已足够。统计学的基础知识,完全不作要求。而且,《通过例题学习计量经济学》的范围不仅限于“狭义计量经济学”,还包括实际经济分析中经常使用的“描述统计”(第一、二章)、“投入产出分析”(第九章),因此,也可以看做是“广义计量经济学”(又称“数量经济分析”)的入门教材。计量经济学在应用经济学课程中,占有极其重要的位置,这一点想必读者早已清楚,无须笔者

在此强调。近年来,经济学论文、报告、白皮书中计量经济学方法被大量运用,我们无论是阅

读还是写作这些材料,计量经济学知识都不可或缺。

【读者体会】

网友:这本书就是要让人手算各种计量模型,符号系统非常简洁,让要背公式考试的我省心不少。需要提一句的是,这本小书居然还提供了邹氏检验(Chow Test)的手算示例。

网友:这本书的特点是通过例题将复杂的计量经济学运算过程表现出来,非常实用。适宜高等

数学基础不是很好的同学使用。

伍德里奇《计量经济学导论:现代观点》

【作者简介】杰弗里·M·伍德里奇是密歇根州立大学经济学特聘教授,1991年以来一直在该校任教。他于1982年在加州大学伯克利分校获得计算机科学与经济学学士学位,并于1986年在加州大学圣迭戈分校获经济学博士学位。伍德里奇博士曾在国际知名期刊上发表了30多篇学术论文,参与过多部著作中的篇章写作。面板数据是伍德里奇的长项,他编写的《横截面与面板数据的计量经济分析》一书为业内广为称道。伍德里奇分析建造垃圾场对附近房价的影响时,轻

描淡写地用了一次差分,就得出其他经济学家用了联立方程模型估计出的结果,其功底令人折服。他所获的奖项包括:斯隆研究奖,《计量经济理论》的Plura Scripsit奖,《应用计量经济学杂志》的斯通爵士奖,以及在MIT三次获得研究生教学年度优秀教师奖。

【本书评价】与传统的教材不同,在陈述和解释假定时,作者完全放弃了非随机的或在重复样本中加以固定的回归元假定。这种方法更便于读者对计量经济学的理解和运用,是对传统计量经济学教学和研究的一个突破。本书含有大量例题,许多是取自或受启发于应用经济学或其他领域的最新及有影响的作品。

【读者体会】

网友:伍德里奇的书处于初级到中级之间,而且写得很系统,特别适合国内学生的风格。看完伍德里奇的书更容易上手高级计量,如格林的教材和林文夫的教材。另一方面,伍德里奇的书例子很多,让人看起来更容易理解。个人意见是先看伍德里奇《计量经济学导论》,这本就是初级到中级的版本,然后看格林的《计量经济学分析》,再看林文夫的《计量经济学》。伍德里奇的书虽然好,但有个不足的地方的就是他在时间序列方面的介绍不够深刻(这个问题他自己在高级的书中也有点默认的感觉)。

lirui67(论坛会员):伍德里奇的计量经济学的书非常适合那些想从事经验分析的同志, 对模型和理论的应用讲得非常细致, 我阅读了上十本有关计量经济学的教材, 我认为其写作的两本书对经验分析最有价值,特别推荐!

statax(论坛会员):伍德里奇的现代观点的确很不错, 只是写得特别详细, 细节多了, 如果不细心看会觉得看起费劲, 但认真看会学到很多作者的经验之谈。

斯托克、沃森《计量经济学导论》

【作者简介】本书作者詹姆斯·H·斯托克和马克·W·沃森分别任教于美国著名高等学府哈佛大学和普林斯顿大学,是计量经济学领域中的权威。作为杰出的计量经济学家,他们撰写的本书对计量经济学的核心方法——回归——进行了全面阐述,利用实际经验分析现实的问题与数据,通过明确突出计量经济学的活力与衫性,打开了理解复杂世界的窗品。

【本书评价】本书内容由浅入深,首先对概率论、统计学等基础进行了概括与复习,随后在对回归进行全面阐述的过程中,涉及项目评估、面板数据方法、时间序列数据回归等论题,并且在组织结构和论述方式上具有独到之处,反映出当代应用计量经济学的精华。

【读者体会】

Morrow(网友):本书覆盖的内容比伍德里奇的那本书稍微少一点,比如面板数据只讲了固定效应模型,没有讲随机效应模型;受限因变量中没有讲Tobit模型、truncated 和censored 模型。但是把所讲的内容都讲清楚了,尤其是时间序列部分,比伍德里奇的书说的明白。

醉心鱼(论坛会员):J·M·Stock & M·W·Watson的《计量经济学导论》以思想取胜。其第一章《经济问题与数据》、第七章《基于多元回归的评估研究》、第十一章《实验与准实验》值得每个有志于做实证的研究者一读。

威廉·格林《计量经济分析》

【作者简介】威廉·H·格林,1976年毕业于美国威斯康星大学麦迪逊分校,获经济学博士学位。

现任美国纽约大学斯特恩商学院经济学教授、丰田汽车讲席教授。曾任教于康奈尔大学,并担

任宾夕法尼亚州立大学、悉尼大学、牛津大学等学术机构的访问教授。格林教授在理论计量方

法研究方面有突出的贡献,特别是在面板数据方面。此外,他在应用计量方面也有出色的成果。在国际一流学术期刊发表论文一百多篇,其中有不少发表在国际顶级期刊上,如《美国经济评论》、《计量经济学》、《经济学展望》、《计量经济学杂志》等。

【本书评价】作者说,《计量经济分析》是为培养社会科学家而作。它对计量经济学领域的知识做了全面概述及整合,并且保持及时的更新,无论对社会学、医学、环境经济学还是政治学、经济学等领域,都能提供独特的研究视角和方法。本书有两个目标:一是将学生引入应用计量经济

学的殿堂,包括回归分析的基本方法,以及在发现线性模型不充分或不适当时所使用的各种模型;二是向读者充分介绍理论背景,并让读者认识到,这里所学习的一些新模型,就是我们所熟悉的某些模型在同一原理下的自然引申。

学习本书需要提前预备微积分、数理统计和初级计量经济学等方面的知识,初级计量经济学水平达到古扎拉蒂的《计量经济学基础》或伍德里奇的《计量经济学导论:现代观点》的层次就足

够了。

【读者体会】

网友:如果你一心想学好计量经济学,且不怕里面繁琐的数学,相信你看透这本书之后,你可以去评价任何一个期刊上的所有关于实证分析的论文了!而且你会发现,在中国,许多的实证分

析都是瞎扯,极少人很好的掌握了计量经济学的精髓。如果你的英语足够好,放心!外国佬写

的任何一篇实证分析的论文也在你的射程之内,到时候,你就能和当今的计量经济学家对话了!但是,如果你只是想成为中国许许多多高等院校里的硕士,且目标不是实证经济分析,目标是

找工作,不是搞研究。那么还是别买,否则你会发现你16年的数学教育在这本书里体现不到十分之一。你会很害怕自己的数学怎么这么差。

stardom(论坛会员):格林的是六七十年代完成的,研究生的教材,更注重计量背后的数学原理,很难,对于非数学或统计专业的同学或只想了解计量的人,不是很适合。

林文夫(Fumio Hayashi)《计量经济学》

【作者简介】林文夫(Fumio Hayashi),计量经济学家,日本东京大学经济系教授。1975年在东

京大学经济系大学毕业之后来到哈佛大学经济系,1980年拿到哈佛大学博士学位。博士毕业后,林文夫先后在美国西北大学、日本筑波大学、大阪大学、英国伦敦经济学院、美国宾夕法尼亚大学以及哥伦比亚大学执教,最后回到东京大学。1995年,林文夫成为日本“Nakahara奖”的第一个获得者,这是“日本经济理论和计量经济学会”设立的奖项,专门授予45岁以下、最杰出的日本经济学家。林文夫2000年在普林斯顿大学出版社出版的《计量经济学》(Econometrics)

也已成为经典之作,已被翻译为中文在中国出版。

【本书评价】林文夫的《计量经济学》是一本主要适用于研究生层次的高级计量经济学的优秀教

科书。目前,该教材收到欧美国家高等院校的普遍欢迎并被广泛使用,属于反映现代计量经济

学研究成果的最流行教材之一。与应用剂量实证分析方法并具有百科全书特点的格林的《计量经济学分析》相比,本书更偏重理论,突出了20世纪80年代以后普遍采用的计量经济学方法。一般认为,阅读格林的教科书之后,希望进一步掌握计量经济理论的读者应该学习伍德里奇的《横截面与面板数据的计量经济学分析》,但由于伍德里奇的教科书偏重计量经济教学的数理

统计基础,因此,给只具备一般数学基础的读者带来一定的学习困难。然而,林文夫的《计量经济学》的出现,很大程度地解决了格林的《计量经济学分析》与伍德里奇的《横截面与面板数据

的计量经济学分析》的相互衔接问题。本书不仅值得学完格林的《计量经济学分析》的读者阅读,也适合作为进一步阅读计量经济学专业论文的工具书。

【读者体会】

网友:我始终认为中级教材要厚,高级教材要薄,按照这个标准格林的《计量经济分析》不在此列,可能有人会认为格林的是中级,但是说实在话,这个中级有点“难”,林文夫的《计量》不厚,简洁,严谨。

网友:我学的是Hayahshi的英文版。他的原版写的很有逻辑性,及一章节一张,一段落一段落,甚至一句话一句话都很有逻辑性的练级起来了,因此让人觉得很有根据和流畅。从理论的角度

来说,这本书是非常值得学习的,因为它能帮助我们阐释计量经济的原理;但从实际应用来说,这本书当让不是很有操作性。

雨宫健(Takeshi Amemiya )《高级计量经济学》

【作者简介】雨宫健教授博士毕业于约翰斯·霍普金斯大学,主攻计量经济学,1985年在哈佛大学出版社出版了《高级计量经济学》。

【本书评价】《高级计量经济学》是雨宫健教授在长年担任Joural of Econmometrics主编之后编写的研究生层次的计量经济学教材,融合了计量经济理论研究的方法和技巧,也是一本值得计量经济学的专业人员认真阅读的计量经济学著作。在计量经济学理论研究的学术论文中,《高级计量经济学》是一本被广泛引用的参考文献,迄今为止的累计引用数高达3 200次以上。《高级计量经济学》着重讨论微观计量经济学涉及的各种理论问题,特别是在微观计量分析的定性模型的详细讨论中融入了作者的研究心得经验。《高级计量经济学》从经典最小二乘法出发,结合拓展的各种回归分析方法,说明计量经济理论涉及的大样本理论,利用大样本理论讨论微观计量分析出现的极值统计量的性质及各种微观计量模型的统计推断问题。考虑到计量经济理论体系的完整性,《高级计量经济学》也适当介绍了时间序列分析、一般最小二乘法、线性与非线性的联立方程模型,提供了计量经济分析常用的矩阵代数与统计分布函数的附录。为帮助学生进一步地理解消化正文的内容,各章配备大量练习题。

【读者体会】

网友:雨宫健教授在世界计量经济学学界算是一位知名度很高的人物了,不过,这本教材算是比较老了。但是好在计量经济学这几十年来并没有取得太大的理论上的突破。这本书作为高级计量经济学的一本入门教材还是不错的。

李子奈、潘文卿编著《计量经济学》

【作者简介】李子奈,清华经管学院经济系教授、博士生导师。1986年,以副教授的身份加入清华经管学院,开始主讲计量经济学、高等计量经济学、投入产出分析等课程。他主编的计量经济学系列教材多次荣获国家各类奖项。李子奈教授的主要研究方向为计量经济学理论、方法与应用。主持并完成了国家攻关项目专题、国家自然科学基金项目、国家软科学研究计划项目以及国家计委、科技部、教育部、财政部等委托的科研项目共20余项,在国内外学术刊物上发表论文90余篇;获得北京市、教育部和国家级科技进步奖、优秀教学成果奖等奖励8项。

【本书评价】本书融计量经济学理论、方法与应用为一体:以中级水平内容为主,适当吸收初级和高级水平的内容;以经典线性模型为主,适当介绍一些适用的非经典模型。全书详细论述了经典的单方程计量经济学模型的理论方法,适当介绍了联立方程计量经济学模型和时间序列计量经济学模型的理论方法,引入了几类扩展的单方程计量经济学模型;在计量经济学应用模型中,以生产函数模型、需求函数模型、消费函数模型和宏观计量经济学模型为例,介绍应用模型的建立与发展。在详细介绍线性回归模型的数学过程的基础上,各章的重点不是理论方法的数学推导与证明,而是实际庳用中出现的实际问题的处理,并尽可能与中国的现实相结合。

【读者体会】

网友:李子柰教授的这本计量经济学是基础的计量经济学理论与方法融一体的教材,特别是书中关于ILS、2SLS及IV等的等价证明,还有3SLS、LIML及FIML等方法的理论与应用,是值得一读的。

网友:李子奈的书很不错,逻辑清晰,就是推导过程有时候比较跳跃。

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计量经济学读书笔记

计量经济学读书笔记 第一章:统计基础 (2) 第二章:计量经济学总论 (7) 第三章:双变量回归分析 (9) 第3.1回归方法 (9) 第3.2结果检验 (10) 第3.3回归参数的分布 (11) 第四章:多变量回归分析 (13) 第五章:OLS的基本假设 (14) 第六章:多重共线性 (16) 第七章:异方差性 (17) 第八章:自相关 (18) 第九章:时间序列分析 (20) 第十章:面板数据分析 (30) 第十一章:其他重要的分析方法 (49) ******加权最小二乘法 (50) ******二阶段最小二乘法TSLS (51) ******非线性最小二乘法 (51) ******多项分布滞后(PDLS) (51) ******广义矩估计 (52) ******logit和probit模型 (52) ******因子分析 (54) ******Granger因果分析 (55) ****** 广义线性回归(Generalized least squares) (55) ******格兰格因果检验 (57) ******误差修正模型(ECM) (57) 第十二章:EVIEWS (58) 第12.1节EVIEWS基本操作 (58) 第12.3节EVIEWS时间序列分析 (60) 第十三章:SPSS (61) 第13.1SPSS基本操作 (61) 第十四章:数据分析实战经验 (70)

第一章:统计基础 0 常用英文词汇的统计意义 panel data=longitudinal data 是对各个个体进行连续观察的截面数据。回归时的扰动项u=unobserved是影响因变量的其他变量之和,Univariate 单个变量的,如Univariate descriptives 意思是单个变量的统计指标 1 基本概念 统计总体是我们所关心的一些个体组成,如由多个企业构成的集合,统计意义上的总体通常不是一群人或一些物品的集合,而是一组对个体某种特征的观测数据。 参数总体的数值特征描述,如均值、标准差等。 统计量是用样本数据计算出来总体参数的估计值,从一个给定的总体中抽取容量为N的所有可能的样本,对于每一个样本我们可计算出某个统计量的值,不同的样本得到的该统计量的值是不一样的,该统计量的不同的值是不同抽样的结果(根据这些不同抽样计算出的对同一参数进行估计的统计量,可以计算出由各个统计量构成的集体的方差,该方差就是在统计软件中参数后面扩号内的方差),这符合随机变量的定义,因此该统计量也是随机变量,这个统计量的分布称之为抽样分布,它是从同一总体所抽出,同样大小的所有可能样本,其统计量的值的分布,一般情况下是一个正态分布,因为所有的估计值都是对总体参数的近似估计,因而服从以真实值为中心的正态分布,如果总体的分布是已知的则可以根据公式计算统计量 抽样分布的分布参数(均值为总体的均值,标准差为总体的标准差与N的比值)。 4在一个样本之中 包含若干个样本点,各个样本点所对应的个体的某种特征是一个变量,不同个体的该变量的取值相互独立,并且服从某种分布,因此根据样本计算的统计量可以看成是若干个独立变量的函数形式,其分布参数如均值、标准差可用数学公式推导。 时间序列是指同一现象在不同时间的相继观察值排列而成的序列,平稳序列,它的各种统计指标不随着时间而变化,在时间序列的散点图中表现为各点分布在一个以均值为中心的条状带中,同一时间序列的因素分析是指区分时间序列中各种不同因素的影响,确定长期趋势(找一条长期的趋势线)、季节变动(确定季节比率)、循环变动和不规则变动。时间序列分析时一项重要的内容就是根据过去已有的数据来预测未来的结果,利用时间序列数据进行预测时,通常假定过去的变化趋势会延续到未来,这样就可以根据过去已有的形态或模式进行预测。 统计决策是指根据样本的信息对总体的情况做出判断。 点估计是根据样本用与计算总体参数相同的法则(如求平均数)+估计总体参数的具体值,因而叫点估计如用样本的平均身高作为总体的平均身高。 区间估计就是点估计值 边际误差,边际误差是根据显著性水平及统计量的标准差,如大样本时在0.05的水平下边际误差为1.96*标准差。95%置信区间是用样本数据计算出来的对总体参数一个区间估计,保证根据所有样本计算的置信区间中,有95%会把真正的总体参数包含在区间之中,根据不同样本数据对同一总体参数进行估计的相同概率的置信区间不同,根据一个样本计算的对参数进行估计的置信区间是对总体参数的一个区间估计,是总体参数的若干置信区间中的一个,如果继续不断的抽样下去。每个样本会产生一个新的对总体参数的置信区间,如果我们如此不停的抽样下去,所有区间中有95%会包含真正的参数值。区间的概念提醒我们,因为我们只有样本数据,所以我们对于总体的所有叙述都不是确定的。 变量是说明个体的某种特征的概念,如“受教育程度”、“身高”等,说明事物类别的名称叫做分类变量(categorical variable),如性别就有两个分类变量男、女;说明事物有序类别的一个名称,称为顺序变量(rank variable),如一等品、二等品、小学、初中、大学等;说明事物数字特征并且有米、或者公

计量经济学试题(一)

计量经济学习题(一) 一、名词解释 1、普通最小二乘法: 2、总平方和、回归平方和、残差平方和的定义: 3、计量经济学: 4、最小样本容量: 5、多重共线性: 6、时间序列数据: 7、截面数据: 8、相关系数:指两个以上的变量的样本观测值序列之间表现出来的随机数学关系。 二、填空题 1、计量经济学中,提供理论基础,提供资料依据,提供研究方法. 2、研究经济问题时,一般要处理三种类型的数据:(1)截面数据;(2)时间序列数据;和(3)面板数据。 3、OLS参数估计量具有如下统计性质,即无偏性有效性一致 性、、。 4、时间序列数据与横截面数据的最大区别在于_。 5、在现实经济活动中往往存在一个被解释变量受到多个解释变量的影响的现象,表现为在线性回归模型中有多个解释变量,这样的模型被称为多元线性回归模型。 6、在多元线性回归模型中,参数的最小二乘估计量具、、,同时多元线性回归模型满足经典假定,所以此时的最小二乘估计量是最优的线性无偏估计量,又称BLUE估计量。 7、计量经济学的核心内容是建立和应用计量经济模型。 8、R2 是一个回归直线与样本观测值拟合优度的数量指标,其值越大,拟合优度越好,其值越小,拟合优度就越差。 三、单项选择题 1、经济计量模型是指( C ) A.投入产出模型 B.数学规划模型 C.包含随机方程的经济数学模型 D.模糊数学模型

2、回归分析中定义的( B ) A.解释变量和被解释变量都是随机变量 B.解释变量为非随机变量,被解释变量为随机变量 C.解释变量和被解释变量都为非随机变量 D.解释变量为随机变量,被解释变量为非随机变量 3、设k 为回归模型中的参数个数,n 为样本容量。则对总体回归模型进行显著性检验(F 检验)时构造的F 统计量为( A ) A.)k n /(RSS )1k /(ESS F --= B. ) k n /(RSS ) 1k /(ESS 1F ---= C. RSS ESS F = D. ESS RSS F = 4、计量经济模型分为单方程模型和( C )。 A.随机方程模型 B.行为方程模型 C.联立方程模型 D.非随机方程模型 5、同一统计指标按时间顺序记录的数据列称为(B ) A.横截面数据 B.时间序列数据 C.修匀数据 D.平行数据 6、样本数据的质量问题,可以概括为完整性、准确性、可比性和( B )。 A.时效性 B.一致性 C.广泛性 D.系统性 7、有人采用全国大中型煤炭企业的截面数据,估计生产函数模型,然后用该模型预测未来煤炭行业的产出量,这是违反了数据的( A )原则。 A.一致性 B.准确性 C.可比性 D.完整性 8、对下列模型进行经济意义检验,哪一个模型通常被认为没有实际价值的( B )。 A. i C (消费)i I 8.0500+=(收入) B. di Q (商品需求)i I 8.010+=(收入)i P 9.0+(价格) C. si Q (商品供给)i P 75.020+=(价格) D. i Y (产出量)6.065.0i K =(资本)4 .0i L (劳动) 四、判断题

计量经济学-李子奈-计算题整理集合

计算分析题(共3小题,每题15分,共计45分) 1、下表给出了一含有3个实解释变量的模型的回归结果: 方差来源 平方和(SS ) 自由度(d.f.) 来自回归65965 — 来自残差— — 总离差(TSS) 66056 43 (1)求样本容量n 、RSS 、ESS 的自由度、RSS 的自由度 (2)求可决系数)37.0(-和调整的可决系数2 R (3)在5%的显著性水平下检验1X 、2X 和3X 总体上对Y 的影响的显著性 (已知0.05(3,40) 2.84F =) (4)根据以上信息能否确定1X 、2X 和3X 各自对Y 的贡献?为什么? 1、 (1)样本容量n=43+1=44 (1分) RSS=TSS-ESS=66056-65965=91 (1分) ESS 的自由度为: 3 (1分) RSS 的自由度为: d.f.=44-3-1=40 (1分) (2)R 2=ESS/TSS=65965/66056=0.9986 (1分) 2R =1-(1- R 2)(n-1)/(n-k-1)=1-0.0014?43/40=0.9985 (2分) (3)H 0:1230βββ=== (1分) F=/65965/39665.2/(1)91/40 ESS k RSS n k ==-- (2分) F >0.05(3,40) 2.84F = 拒绝原假设 (2分) 所以,1X 、2X 和3X 总体上对Y 的影响显著 (1分) (4)不能。 (1分) 因为仅通过上述信息,可初步判断X 1,X 2,X 3联合起来 对Y 有线性影响,三者的变化解释了Y 变化的约99.9%。但由于 无法知道回归X 1,X 2,X 3前参数的具体估计值,因此还无法 判断它们各自对Y 的影响有多大。 2、以某地区22年的年度数据估计了如下工业就业模型 i i i i i X X X Y μββββ++++=3322110ln ln ln 回归方程如下: i i i i X X X Y 321ln 62.0ln 25.0ln 51.089.3?+-+-= (-0.56)(2.3) (-1.7) (5.8) 2 0.996R = 147.3=DW 式中,Y 为总就业量;X 1为总收入;X 2为平均月工资率;X 3为地方政府的

(完整版)初级计量经济学试卷A卷--带答案

. 东北财经大学研究生期末考试试题 课程名称:初级计量经济学类别:□必修□选修年级:2013级开课学院:数学与数量经济学院 一、判断正误(每小题1分,共10分。请将正确的答案填在下面对应的空格内,正确用T表 示,错误用F表示) 1.总体回归函数给出了与自变量每个取值相应的应变量的值。错、应该是条件均值 2.普通最小二乘法就是使误差平方和最小化的估计过程。错误,残差平方和 3.对数线性回归模型和双对数模型的判决系数可以相比较。正确 4.多元线性回归模型的总体显著性意味着模型中任何一个变量都是统计显著的。错, 5.在线性回归模型中解释变量是原因,被解释变量是结果。错 6.双对数模型的回归系数和弹性系数相同。正确 7.当存在自相关时,OLS估计量既是有偏的也是无效的。错,无偏、线性 8.在高度多重共线性情况下,估计量的标准误差减小,t值增大。错,说反了 9.如果分析的目的仅仅是为了预测,则多重共线性并无大碍。正确 10.无论模型中包括多少个解释变量,总平方和的自由度总为n-1。正确

二、填空题(每小题1分,共10分。把正确答案填在空格内)。 1. 当回归系数t 统计量的绝对值大于给定的临界值时,表明该系数 显著 。 2.线性回归模型意味着模型中 参数 是线性的。 3.高斯马尔科夫定理说明如果线性回归模型满足古典假设,则OLS 估计量具有 最小方差 性。即最优线性无偏性BLUE. 4.多元回归的总体显著性检验的原假设为 02 =R 。 5.如果对于二元线性回归模型在样本容量为11时有4500,90TSS RSS ==,则其校正的 判决系数=2 R ( )45 442-11111504911k -n 1n 112 =-?? ? ? ?--=---R 。 6.模型12ln t t y B B t u =++的参数2B 表示 t 的绝对量增加一个单位时,y 的相对量增加B2个单位 。 7. 倒数 模型最适合用来描述恩格尔消费曲线 。 8.在多元回归模型中较高的2 R 值与多个不显著的t 值并存,表明模型可能存在 多重共线性 。 9 自相关 。 10.在分析季度数据的季节性时需要引入 3 个虚拟变量。M-1 三、简答题(共15分) 1、 简述经济计量分析的基本步骤。(8分) 1.理论分析; 2.收集数据; 3.建立数学模型; 4.建立统计或经济计量模型; 5.经济计量模型的参数估计; 6.检查模型的准确性; 7.检验来自模型的假说;

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,图书馆大大地有啊。这是我看过的唯一一本计量经济学原版教材,本人愚钝,好读书不求甚解,但还是从该书中弄清楚“方差”与“标准误”的区别,才知道因变量与自变量之间的关系是“respond to”而不是“因为…..所以……”而把相关关系当作因果关系,在国内权威刊物数见不鲜。 小结一下:Stock和Watson的文笔最好,趣

计量经济学读书笔记.doc

学习好资料欢迎下载 计量经济学读书笔记 第一部分基础内容 一、计量经济学与相关学科的关系 经济统计学经济学数理经济学 计量经 济学 统计学数学 数理统计学 二、古典假设下计量经济学的建模过程 1.依据经济理论建立模型 2.抽样数据收集 3.参数估计 4.模型检验 (1)经济意义检验(包括参数符号、参数大小等) (2)统计意义检验(拟合优度检验、模型显著性检验、参数显 著性检验) (3)计量经济学检验(异方差检验、自相关检验、多重共线性 检验) (4)模型预测性检验(超样本特性检验) 5.模型的应用(结构分析、经济预测、政策评价、检验和发展经济理论)

三、几个重要的“变量” 1.解释变量与被解释变量 2.内生变量与外生变量 3.滞后变量与前定变量 4.控制变量 四、回归中的四个重要概念 1. 总体回归模型( Population Regression Model ,PRM) y t b b 1 x t u t--代表了总体变量间的真实关系。 2. 总体回归函数( Population Regression Function ,PRF )E( y t ) b0 b1 x t--代表了总体变量间的依存规律。 3. 样本回归函数( Sample Regression Function ,SRF ) y t ? ? e t--代表了样本显示的变量关系。b0 b1x t 4. 样本回归模型( Sample Regression Model ,SRM ) ? ? ? b0 b1 x t---代表了样本显示的变量依存规律。 y t 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。

计量经济学试卷及答案

《计量经济学》期末考试试卷(A )(课程代码:070403014) 1.计量经济模型的计量经济检验通常包括随机误差项的序列相关检验、异方差性检验、解释变量的多重共线性检验。 2. 普通最小二乘法得到的参数估计量具有线性,无偏性,有效性统计性质。 3.对计量经济学模型作统计检验包括_拟合优度检验、方程的显著性检验、变量的显著性检验。 4.在计量经济建模时,对非线性模型的处理方法之一是线性化,模型β α+= X X Y 线性 化的变量变换形式为Y *=1/Y X *=1/X ,变换后的模型形式为Y *=α+βX *。 5.联立方程计量模型在完成估计后,还需要进行检验,包括单方程检验和方程系统检验。 1.计量经济模型分为单方程模型和(C )。 A.随机方程模型 B.行为方程模型 C.联立方程模型 D.非随机方程模型 2.经济计量分析的工作程序(B ) A.设定模型,检验模型,估计模型,改进模型 B.设定模型,估计参数,检验模型,应用模型 C.估计模型,应用模型,检验模型,改进模型 D.搜集资料,设定模型,估计参数,应用模型 3.对下列模型进行经济意义检验,哪一个模型通常被认为没有实际价值的(B )。

A.i C (消费)i I 8.0500+=(收入) B.di Q (商品需求)i I 8.010+=(收入)i P 9.0+(价格) C.si Q (商品供给)i P 75.020+=(价格) D.i Y (产出量)6.065.0i K =(资本)4 .0i L (劳动) 4.回归分析中定义的(B ) A.解释变量和被解释变量都是随机变量 B.解释变量为非随机变量,被解释变量为随机变量 C.解释变量和被解释变量都为非随机变量 D.解释变量为随机变量,被解释变量为非随机变量 5.最常用的统计检验准则包括拟合优度检验、变量的显著性检验和(A )。 A.方程的显著性检验 B.多重共线性检验 C.异方差性检验 D.预测检验 6.总体平方和TSS 、残差平方和RSS 与回归平方和ESS 三者的关系是(B )。 A.RSS=TSS+ESS B.TSS=RSS+ESS C.ESS=RSS-TSS D.ESS=TSS+RSS 7.下面哪一个必定是错误的(C )。 A. i i X Y 2.030?+= 8.0=XY r B. i i X Y 5.175? +-= 91.0=XY r

计量经济学

名词解释 1、 因果效应:在理想化随机对照实验中得到的,某一给定的行为或处理对结果的影响 2、 实验数据:来源于为评价某种处理(某项政策)抑或某种因果效应而设计的实验 3、 观测数据:通过观察实验之外的实际行为而获得的数据 4、 截面数据:对不同个体如工人、消费者、公司或政府机关等在某一特定时间段内收集到的数据 5、 时间序列数据:对同一个体(个人、公司、国家等)在多个时期内收集到的数据 6、 面板数据:即纵向数据,是多个个体分别在两个或多个时期内观测到的数据 7、 离散型随机变量:一些随机变量是离散的 连续型随机变量:一些随机变量是连续的 8、 期望值:随机变量经过多次重复实验出现的长期平均值,记作E (Y ) 9、 期望:Y 的长期平均值,记作μY 10、方差:是Y 距离其均值的偏差平方的期望值,记作var (Y ) 11、标准差:方差的平方根来表示偏差程度,记作σY 12、独立性:两个随机变量X 和Y 中的一个变量无法提供另一个变量的相关信息 13、标准正态分布:指那些均值102==σμ、方差的正态分布,记作N (0,1) 14、简单随机抽样:n 个对象从总体中抽取,且总体中的每一个个体都有相等的可能性被选入样本 15、独立分布:两个随机变量X 和Y 中的一个变量无法提供另一个变量的相关信息,那么这两个变量X 和Y 独立分布 16、偏差:设Y Y E Y Y μμμμ-??)(为的一个估计量,则偏差是; 一致性:当样本容量增大时,Y μ ?落入真实值Y μ的微小领域区间内的概率接近于1,即Y Y μμ与?是一致的 有效性:如果Y μ ?的方差比Y μ~更小,那么可以说Y Y μμ~?比更有效 17、最小二乘估计量:21)(m i n i -Y ∑ =最小化误差m -i Y 平方和的估计量m 18、P 值:即显著性概率,指原假设为真的情况下,抽取到的统计量与原假设之间的差异程度至少等于样本计算值与 原假设之间差异程度的概率 19、第一类错误:拒绝了实际上为真的原假设 20、一元线性回归模型:i i 10i μββ+X +=Y ;1β代表1X 变化一个单位所导致Y 的变化量 21、普通最小二乘(OLS )估:选择使得估计的回归线与观测数据尽可能接近的回归系数,其中近似程度用给定X 时预 测Y 的误差的平方和来度量 22、回归2R :可以由i X 解释(或预测)的i Y 样本方差的比例,即TSS SSR TSS ESS R -==12 23、最小二乘假设:①给定i X 时误差项i μ的条件均值为零:0)(i i =X μE ; ②从联合总体中抽取的, ,,,),,(n ...21i i i =Y X 满足独立同分布; ③大异常值不存在:即i i Y X 和具有非零有限的四阶距 24、1β置信区间:以95%的概率包含1β真值的区间,即在所有可能随机抽取的样本中有95%包含了1β的真值 25、同方差:若对于任意i=1,2,...,n ,给定) (条件分布的方差时χμμ=X X i i i i var 为常数且不依赖于χ,则 称误差项i μ是同方差

初级计量经济学试卷A卷 带参考答案

东北财经大学研究生期末考试试题课程名称:初级计量经济学类别:□必修□选修年级:2013级开课学院:数学与数量经济学院 一、判断正误(每小题1分,共10分。请将正确的答案填在下面对应的空格内,正确用T表示,错误用F表示) 1.总体回归函数给出了与自变量每个取值相应的应变量的值。错、

应该是条件均值 2.普通最小二乘法就是使误差平方和最小化的估计过程。错误,残差平方和 3.对数线性回归模型和双对数模型的判决系数可以相比较。正确4.多元线性回归模型的总体显着性意味着模型中任何一个变量都是统计显着的。错, 5.在线性回归模型中解释变量是原因,被解释变量是结果。错6.双对数模型的回归系数和弹性系数相同。正确 7.当存在自相关时,OLS估计量既是有偏的也是无效的。错,无偏、线性 8.在高度多重共线性情况下,估计量的标准误差减小,t值增大。错,说反了 9.如果分析的目的仅仅是为了预测,则多重共线性并无大碍。正确10.无论模型中包括多少个解释变量,总平方和的自由度总为n-1。正确

二、填空题(每小题1分,共10分。把正确答案填在空格内)。 1. 当回归系数t 统计量的绝对值大于给定的临界值时,表明该系数 显着 。 2.线性回归模型意味着模型中 参数 是线性的。 3.高斯马尔科夫定理说明如果线性回归模型满足古典假设,则OLS 估计量具有 最小方差 性。即最优线性无偏性BLUE. 4.多元回归的总体显着性检验的原假设为 02=R 。 5.如果对于二元线性回归模型在样本容量为11时有4500,90TSS RSS ==,则其校正的 判 决系数=2R ()45442-11111504911k -n 1n 112=-?? ? ??--=---R 。 6.模型12ln t t y B B t u =++的参数2B 表示 t 的绝对量增加一个单位时,y 的相对量增加B2个单位 。

计量经济学教材答案(六、七章)

第六章 思考与练习题参考答案 1. 判断正误,并说明理由。 解答 (1) 错。当存在异方差时,OLS 估计量是无偏的但不具有有效性。 (2) 对。如果存在异方差,通常的T 检验和F 检验是无效的。 (3) 错。实际情况是可能高估也可能低估。 (4) 对。通过残差对其他相应的变量的观察值描图,了解变量与残差之间是否具有可以观察到的系统模式,可以用来判断数据中是否存在异方差。 (5) 对。随机误差的异方差性通常与模型中的解释变量相关,因此异方差性检验不能独立于误差项和某一变量相关的假定。 (6) 对。如果模型存在设定误差,则可能出现随机误差的方差与解释变量相关的情况,OLS 残差就会表现出明显的系统模式。 2. 简述异方差对下述各项的影响。 解答 由于异方差性的存在,使得OLS 估计量仍然是线性无偏但不再有最小方差性,即不再有效;而由于相应的置信区间以及T 检验和F 检验都与估计的方差相关,因此会造成建立的置信区间以及T 检验和F 检验都不再是可靠的。 3. 解答 (1) 方程(6-40)表明,当N 增加一个单位时,平均而言工资W 增加0.009个单位.如果用N 乘上方程(6-41)两边,结果就类似于(6-40). (2) 作者显然担心回归方程存在异方差问题,因为他用N 去除原来的方程两边.这意味则作者假定随机误差好项方差与N 的平方成比例.因此作者在(6-41)中采用了加权最小二乘估计. (3)方程(6-40)的截距系数就是方程(6-41)中的斜率系数,而方程(6-40)中的斜率系数就是方程(6-41)中的截距系数. (4) 不能,因为两个模型中的被解释变量不同. 4.解答 (1) 在一元线性回归模型中,已知有 ∑∑∑∑+ = = x x x y x i i i i i i 21 2^ 1 μ β β 因此有 β μββ1 21^ )()()1 (= + =∑ ∑i i i E E E x x () ∑= + ∑=+=∑∑∑∑ ∑??? ? ??∑∑≠x x x x x x x x x x i Cov Var i i Var Var Var i i j i j j j i i i i i i i 2) ,()(2)( )()1 (2 22222 21 ^ σ μμμμ ββ(2) 由(1)中结果得到 () ∑∑∑∑= ∑= x K x x x K x i i i i i i i Var 2 2 2 22 2 2^ 2)1 (σσβ

一分钟看完计量经济学

建模是计量的灵魂,所以就从建模开始。 建模步骤:A,理论模型的设计:a ,选择变量b ,确定变量关系c,拟定参数范围 B,样本数据的收集:a,数据的类型b,数据的质量 C,样本参数的估计:a,模型的识别b,估价方法选择 D,模型的检验 a , 经济意义的检验1 正相关 2反相关等等 b,统计检验:1 检验样本回归函数和样本的拟合优度, R 的平方即其修正检验 2 样本回归函数和总体回归函数的接近程度:单个解释变量显著性即t 检验,函数显著性即F 检验,接近程度的区间检验 c,模型预测检验1 解释变量条件条件均值与个值的预测 2 预测置信空间变化 d,参数的线性约束检验:1 参数线性约束的检验 2 模型增加或减少变量的检验 3参数的稳定性检验:邹氏参数稳定性检验,邹氏预测检验------------ 主要方法是以F 检验受约束前后模型的差异 e,参数的非线性约束检验:1 最大似然比检验 2沃尔德检验 3拉格朗日乘数检验------ 主要方法使用X 平方分布检验统计量分布特征 f , 计量经济学检验 1, 异方差性问题:特征:无偏,一致但标准差偏误。检测方法:图示法, Park 与Gleiser 检验法, Goldfeld-Quandt 检验法, White 检验法----- 用WLS 修正异方差 2, 序列相关性问题:特征:无偏,一致,但检验不可靠,预测无效。检测方法:图示法, 回归检验法, Durbin-Waston 检验法, Lagrange 乘子检验法------ 用GLS 或广义差分法修正序列相关性 3 ,多重共线性问题:特征:无偏,一致但标准差过大,t 减小,正负号混乱。检测方法:先检验多重共线性是否存在,再检验多重共线性的范围 ------------------- 用逐步回归法,差分法或

计量经济学分析计算题Word版

计量经济学分析计算题(每小题10分) 1.下表为日本的汇率与汽车出口数量数据, X:年均汇率(日元/美元) Y:汽车出口数量(万辆) 问题:(1)画出X 与Y 关系的散点图。 (2)计算X 与Y 的相关系数。其中X 129.3= ,Y 554.2=,2 X X 4432.1∑ (-)=,2 Y Y 68113.6∑(-)=,()()X X Y Y ∑--=16195.4 (3)采用直线回归方程拟和出的模型为 ?81.72 3.65Y X =+ t 值 1.2427 7.2797 R 2=0.8688 F=52.99 解释参数的经济意义。 2.已知一模型的最小二乘的回归结果如下: i i ?Y =101.4-4.78X 标准差 (45.2) (1.53) n=30 R 2=0.31 其中,Y :政府债券价格(百美元),X :利率(%)。 回答以下问题:(1)系数的符号是否正确,并说明理由;(2)为什么左边是i ?Y 而不是i Y ; (3)在此模型中是否漏了误差项i u ;(4)该模型参数的经济意义 是什么。 3.估计消费函数模型i i i C =Y u αβ++得 i i ?C =150.81Y + t 值 (13.1)(18.7) n=19 R 2=0.81 其中,C :消费(元) Y :收入(元) 已知0.025(19) 2.0930t =,0.05(19) 1.729t =,0.025(17) 2.1098t =,0.05(17) 1.7396t =。

问:(1)利用t 值检验参数β的显著性(α=0.05);(2)确定参数β的标准差;(3)判断一下该模型的拟合情况。 4.已知估计回归模型得 i i ?Y =81.7230 3.6541X + 且2X X 4432.1∑ (-)=,2 Y Y 68113.6∑ (-)=, 求判定系数和相关系数。 5.有如下表数据 日本物价上涨率与失业率的关系 (1)设横轴是U ,纵轴是P ,画出散点图。根据图形判断,物价上涨率与失业率之间是什么样的关系?拟合什么样的模型比较合适? (2)根据以上数据,分别拟合了以下两个模型: 模型一:1 6.3219.14 P U =-+ 模型二:8.64 2.87P U =- 分别求两个模型的样本决定系数。 7.根据容量n=30的样本观测值数据计算得到下列数据:XY 146.5= ,X 12.6=,Y 11.3=,2X 164.2=,2Y =134.6,试估计Y 对X 的回归直线。 8.下表中的数据是从某个行业5个不同的工厂收集的,请回答以下问题:

计量经济学答案(部分)

第一章导论 一、单项选择题 1-6: CCCBCAC 二、多项选择题 ABCD;ACD;ABCD 三.问答题 什么是计量经济学? 答案见教材第3页 四、案例分析题 假定让你对中国家庭用汽车市场发展情况进行研究,应该分哪些步骤,分别如何分析?(参考计量经济学研究的步骤) 第一步:选取被研究对象的变量:汽车销售量 第二步:根据理论及经验分析,寻找影响汽车销售量的因素,如汽车价格,汽油价格,收入水平等 第三步:建立反映汽车销售量及其影响因素的计量经济学模型 第四步:估计模型中的参数; 第五步:对模型进行计量经济学检验、统计检验以及经济意义检验; 第六步:进行结构分析及在给定解释变量的情况下预测中国汽车销售量的未来值为汽车业的发展提供政策实施依据。 第二章简单线性回归模型 一、填空题 1、线性、无偏、最小方差性(有效性),BLUE。 2、解释变量;参数;参数。 3、随机误差项;随机误差项。 二、单项选择题 1-4:BBDA;6-11:CDCBCA 三、多项选择题 1.ABC; 2.ABC; 3.BC; 4.ABE; 5.AD; 6.BC 四、判断正误: 1. 错; 2. 错; 3. 对; 4.错; 5. 错; 6. 对; 7. 对; 8.错 五、简答题: 1.为什么模型中要引入随机扰动项? 答:模型是对经济问题的一种数学模型,在模型中,被解释变量是研究的对象,解释变量是其确定的解释因素,但由于实际问题的错综复杂,影响被解释变量的因素中,除了包括在模型中的解释变量以外,还有其他一些因素未能包括在模型中,但却影响被解释变量,我们把这类变量统一用随机误差项表示。随机误差项包含的因素有:

杨小凯

杨小凯(1948年10月6日-2004年7月7日),原名杨曦光,澳大利亚经济学家,华人。杨小凯原籍中国湖南省湘潭县,出生于吉林省,在湖南长沙长大。他最突出的贡献是提出新兴古典经济学与超边际分析方法和理论。他已出版的中英文专著包括:《专业化与经济组织》、《经济学:新兴古典与新古典框架》、《发展经济学:超边际与边际分析》,使他获得了世界级的成就和同行的推崇。他曾两次被提名诺贝尔经济学奖(2002年和2003年)2004年于澳洲墨尔本的家中去世,享年55岁。 主要成就:提出新兴古典经济学方法和理论提出超边际分析方法和理论 代表作品:《专业化与经济组织》;《经济学:新兴古典与新古典框架》等重要事件:被两次提名诺贝尔经济学奖 杨小凯,1988年获普林斯顿大学经济学博士学位,曾任哈佛大学国际发展中心(CID)研究员、澳洲莫纳什大学经济学讲座教授、澳洲社会科学院院士。 他的论文见于“美国经济评论”,“政治经济期刊”、“发展经济学期刊”、“经济学期刊”、“城市经济学期刊”等匿名审稿杂志。他和黄有光合著的《专业化和经济组织》一书被权威杂志书评称为“盖世杰作”。财务理论奇才布莱克称此书为“天才著作”。 他的《经济学:新兴古典与新古典框架》被匿名书评人称为“对经济学根基 进行重新梳理,为经济学教学提供了崭新的方法。”该书评人认为“杨正在建立起一个全新的领域。是的,我敢预见,人们对新兴古典经济学的兴趣将迅速兴起,我认为它很可能成为未来的潮流。” 诺贝尔奖得主布坎南认为杨的工作比卢卡斯(Lucas)、罗默(Romer)、克鲁格曼(Krugman)的要好得多。另一位诺贝尔奖得主阿罗称赞杨的研究使亚当·斯密的劳动分工论与科斯的交易费用理论浑为一体。 由于其在经济学上的巨大成就,杨小凯被誉为“离诺贝尔奖最近的华人”。 研究领域:

初级计量经济学试卷A卷--带答案

. 东北财经大学研究生期末考试试题课程名称:初级计量经济学类别:□必修□选修年级:2013级开课学院:数学与数量经济学院 一、判断正误(每小题1分,共10分。请将正确的答案填在下面对应的空格内,正确用T表示,错误用F表示) 1.总体回归函数给出了与自变量每个取值相应的应变量的值。错、应该是条件均值 2.普通最小二乘法就是使误差平方和最小化的估计过程。错误,残差平方和 3.对数线性回归模型和双对数模型的判决系数可以相比较。正确 4.多元线性回归模型的总体显著性意味着模型中任何一个变量都是统计显著的。错, 5.在线性回归模型中解释变量是原因,被解释变量是结果。错 6.双对数模型的回归系数和弹性系数相同。正确 7.当存在自相关时,OLS估计量既是有偏的也是无效的。错,无偏、线性 8.在高度多重共线性情况下,估计量的标准误差减小,t值增大。错,说反了 9.如果分析的目的仅仅是为了预测,则多重共线性并无大碍。正确 10.无论模型中包括多少个解释变量,总平方和的自由度总为n-1。正确

二、填空题(每小题1分,共10分。把正确答案填在空格内)。 1. 当回归系数t 统计量的绝对值大于给定的临界值时,表明该系数 显著 。 2.线性回归模型意味着模型中 参数 是线性的。 3.高斯马尔科夫定理说明如果线性回归模型满足古典假设,则OLS 估计量具有 最小方差 性。即最优线性无偏性BLUE. 4.多元回归的总体显著性检验的原假设为 02 =R 。 5.如果对于二元线性回归模型在样本容量为11时有4500,90TSS RSS ==,则其校正的 判决系数=2R ( )45 442-11111504911k -n 1n 112 =-?? ? ? ?--=---R 。 6.模型12ln t t y B B t u =++的参数2B 表示 t 的绝对量增加一个单位时,y 的相对量增加B2个单位 。 7. 倒数 模型最适合用来描述恩格尔消费曲线 。 8.在多元回归模型中较高的2 R 值与多个不显著的t 值并存,表明模型可能存在 多重共线性 。 9 自相关 。 10.在分析季度数据的季节性时需要引入 3 个虚拟变量。M-1 三、简答题(共15分) 1、 简述经济计量分析的基本步骤。(8分) 1.理论分析; 2.收集数据; 3.建立数学模型; 4.建立统计或经济计量模型; 5.经济计量模型的参数估计; 6.检查模型的准确性; 7.检验来自模型的假说;

计量经济学读书笔记

计量经济学读书笔记 第一部分基础内容 一、计量经济学与相关学科的关系 二、古典假设下计量经济学的建模过程 1.依据经济理论建立模型 2.抽样数据收集 3.参数估计 4.模型检验 (1)经济意义检验(包括参数符号、参数大小等) (2)统计意义检验(拟合优度检验、模型显著性检验、参数显 著性检验) (3)计量经济学检验(异方差检验、自相关检验、多重共线性 检验) (4)模型预测性检验(超样本特性检验) 5.模型的应用(结构分析、经济预测、政策评价、检验和发展经济理论)

三、 几个重要的“变量” 1. 解释变量与被解释变量 2. 内生变量与外生变量 3. 滞后变量与前定变量 4. 控制变量 四、 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 b b y ++=10--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 b b y E 10)(+=--代表了总体变量间的依存规律。 3. 样本回归函数(Sample Regression Function ,SRF ) t t t e x b b y ++=10??--代表了样本显示的变量关系。 4. 样本回归模型(Sample Regression Model ,SRM ) t t x b b y 10???+=---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

计量经济学试卷

0050339一学期课程试卷(A) 选择题(单选题1-10每题1分,多选题11-15每题2分,共20分) 1、在多元线性回归中,判定系数 R2随着解释变量数目的增加而B A.减少B.增加 C.不变D.变化不定 2、在多元线性回归模型中,若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近1,则表明模型中存在C A.异方差性B.序列相关 C.多重共线性D.拟合优度低 3、经济计量模型是指D A.投入产出模型 B.数学规划模 C.模糊数学模型 D.包含随机方程的经济数学模型 4、当质的因素引进经济计量模型时,需要使用D A.外生变量 B.前定变量 C.内生变量 D.虚拟变量 5、将内生变量的前期值作解释变量,这样的变量称为D A.虚拟变量 B.控制变量 C.政策变量 D.滞后变量 6、根据样本资料已估计得出人均消费支出 Y 对人均收入 X 的回归模型 Ln Y=5+0.75LnX,这表明人均收入每增加 1%,人均消费支出将预期增加B

1

? ? A .0.2% B .0.75% C .5% D .7.5% 7、对样本相关系数 r ,以下结论中错误的是 D A . 越接近于 1,Y 与 X 之间线性相关程度越高 B . 越接近于 0,Y 与 X 之间线性相关程度越弱 C .-1≤r≤1 D .若 r=0,则 X 与 Y 独立 8、当 DW>4-d L ,则认为随机误差项 εi A .不存在一阶负自相关 B .无一阶序列相关 C .存在一阶正自相关 D .存在一阶负自相关 9、如果回归模型包含二个质的因素,且每个因素有两种特征,则回归模型中需 要引入 A .一个虚拟变量 B .两个虚拟变量 C .三个虚拟变量 D .四个虚拟变量 10、线性回归模型 中,检验 H 0: βi =0(i=1,2,…,k)时,所用的统计量 t = βi var(βi ) 服从 A.t(n-k+1) B.t(n-k-2) C .t(n-k-1) D.t(n-k+2) 11、对于经典的线性回归模型,各回归系数的普通最小二乘法估计量具有的优 良特性有 ABC A .无偏性 B .有效性 C .一致性 D .确定性 E .线性特性 12、经济计量模型主要应用于 ABCD A .经济预测 B .经济结构分析 2

计量经济学计算题解法汇总

计量经济学:部分计算题解法汇总 1、求判别系数——R^2 已知估计回归模型得 i i ?Y =81.7230 3.6541X + 且2X X 4432.1∑ (-)=,2Y Y 68113.6∑(-)=, 2、置信区间 有10户家庭的收入(X ,元)和消费(Y ,百元)数据如下表: 10户家庭的收入(X )与消费(Y )的资料 X 20 30 33 40 15 13 26 38 35 43 Y 7 9 8 11 5 4 8 10 9 10 若建立的消费Y 对收入X 的回归直线的Eviews 输出结果如下: Dependent Variable: Y Adjusted R-squared F-statistic Durbin-Watson (1(2)在95%的置信度下检验参数的显著性。(0.025(10) 2.2281t =,0.05(10) 1.8125t =,0.025(8) 2.3060t =,0.05(8) 1.8595t =) (3)在90%的置信度下,预测当X =45(百元)时,消费(Y )的置信区间。(其中29.3x =,2()992.1x x - =∑) 答:(1)回归模型的R 2 =,表明在消费Y 的总变差中,由回归直线解释的部分占到90%以上,回归直线的代表性及解释能力较好。(2分) 家庭收入对消费有显著影响。(2分)对于截距项,

检验。(2分) (3)Y f =+×45=(2分) 90%置信区间为(,+),即(,)。(2分) 注意:a 水平下的t 统计量的的重要性水平,由于是双边检验,应当减半 3、求SSE 、SST 、R^2等 已知相关系数r =,估计标准误差?8σ=,样本容量n=62。 求:(1)剩余变差;(2)决定系数;(3)总变差。 (2)2220.60.36R r ===(2分) 4、联系相关系数与方差(标准差),注意是n-1 在相关和回归分析中,已知下列资料: 222X Y i 1610n=20r=0.9(Y -Y)=2000σσ∑=,=,,,。 (1)计算Y 对X 的回归直线的斜率系数。(2)计算回归变差和剩余变差。(3) (2)R 2=r 2==, 总变差:TSS =RSS/(1-R 2)=2000/=(2分)

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